大数据安全的未来

无钥签名在大数据中的应用

大数据意味着多种多样海量的数据的汇总,且数据以指数级别不断增长,当前企业或机构为更好的做出商业决策,需要分析大量的数据。

海量结构化、半结构化和非结构化的源数据通过数据仓库正在快速改变我们的生活。但对于企业或机构重要的是能够理解这些数据,并知道这些数据的来源,是否有权限进行访问、修改以及操作流程的管控。

云计算基础服务设施和云解决方案是大数据大规模应用的前提,但目前大数据在云环境中仍缺失对数据来源和完整性的监控机制,这已经被证明是一个已知的关键安全漏洞,然而当前我们通常只能利用复杂的方法和技术去除例如个人身份认证等机密和敏感信息,以便在一定层度上修补此漏洞。

对于大数据的担忧:

1 缺少对数据完整性的证明机制

2 数据可能被内部人员悄然篡改

3 数据存储失败或出错

4 恶意的黑客攻击

5 个人身份认证信息的滥用和丢失

6 安全的访问控制

7 合规性

大数据当前仍处于早期阶段,还没有成熟的安全解决方案,但将大数据应用于商业时原始数据对于商业决策至关重要。

无数的法律、法规条例、政策、技术故障、威胁和漏洞都将影响大数据环境下的信息安全战略和数据安全防御能力。这意味着企业或机构只能凭借有限的技术手段去区分数据的安全性。

如今企业或机构已经越来越重视大数据的价值,但前提是大数据有一套成熟落地的安全解决方案,不然海量的“黑”数据分析得出的决策只会为企业和机构带来威胁。因此,大数据安全是首要问题,工业级区块链(Blockchain)技术不但能够证明海量数据的完整性和真实性,同时还可以保证其不可否认性。

无钥签名-工业级区块链技术简介

区块链技术可以极大地提高大数据的安全性。以前从未有过一个不变的数字资产总账可以提供100%的问责制,且能够证明数据的关键属性,如时间起源和完整性状态。

工业级区块链技术–无钥签名有以下七个主要原则:

1 透明度 – 没有人能够掩盖他们的操作踪迹

2 问责制 – 每个操作都要与操作者关联绑定

3 隐私性 – 源数据仍保留在用户的安全边界内 

4 可扩展性 – 无限扩展支持海量数据的签名服务

5 便携性 – 无需硬件支持,就可以跨平台验证

6 永久性 – 支持数据永久验证机制

7 数学公理 – 仅依赖于可信公正的数学公理

这七大主要原则是无钥签名技术的核心能力,工业级区块链技术将为大数据安全解决方案提供扎实的技术基础。

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区块链技术为大数据安全添砖加瓦

爱立示采用工业级区块链技术的七个关键原则并将其应用于大数据生态系统,依据以下关键功能提供可扩展可持续的签名服务:

数据管理和合规性

在大数据池中各式各样的数据想要满足企业和机构对于数据安全和存档的规范是非常困难的。通常情况下企业会使用硬件存储的方案,但事实证明此方案严重低效且昂贵。爱立示提供符合规范的解决方案,使得数据在数据池内也能满足数据的合规要求。

合规封存和长期存档

大数据系统需要一套新的安全机制,以应对数据合规封存和访问的要求。这使得企业和机构不得不暂缓使用大数据平台的进程。通过利用爱立示无钥签名技术可以灵活的证明元数据的完整性,以确保数据和签名之间的关系,使得数据可追溯,并符合合规规定。

完整审计链

大数据安全的关键在于建立一条可信的数据审计链,使得当各种不同结构的数据处于输入、创建、传输、分析和存储等阶段时,都可以追溯或证明数据的起源、完整性、时间以及事件发生的顺序。无钥签名可以为这些数据提供签名服务,使得数据在整个生命周期内形成完整可审计的链。

完整性证明

在大数据平台中,传统可被接受的数据安全证明方法变得极为复杂。通过使用无钥签名技术,可以为海量数据进行签名服务和方便快捷的数据验签服务,验证从未如此简单。

大数据与区块链

当大数据平台集成工业级区块链技术后,将为每一份数据提供完整的审计链,使得数据更加安全并且为数据挖掘提供扎实的基础。随着数据安全的提高,可以大量减少故障和违规操作,并确保数据的可及时恢复性。

真实的数据是正确决策的前提,因此在数据收集、融合、应用、分析和传输等阶段都需要证明数据的完整性,以确保数据的真实性。在当今网络攻击无处不在的时代,有许多恶意的攻击、破坏和操纵使得数据或程序被悄然篡改,这可能导致错误的结论并带来高昂的代价。

大数据是一个复杂的系统,通过在Hadoop集群中批量导入和处理,数据可能从传感器传输至传统的数据仓库中构成结构化数据,数据有可能跨系统进行交接执行,所有这些交接或跨系统数据移动,都需要确保数据的完整性和真实性,并仅允许授权系统进行应用。

爱立示无钥签名服务为大数据平台提供海量数据签名和验证服务,使得数据能够在跨平台系统中验证数据资产的完整性和真实性。由此产生的无钥签名证明文件将集成到安全运营中心为潜在的恶意行为和违规操纵提供预警机制和完整审计链服务。

无钥签名是一项证明和验证数据起源和完整性的技术,可以在几乎任何大数据解决方案中应用,以证明数据的完整性,数据的时间和不可抵赖性。

数据安全是企业和机构信息安全战略的重要方面。

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