大數據與網路安全重大項目

Ⅰ 大數據時代網路安全進入產業爆發期

大數據時代網路安全進入產業爆發期
2017年中國雲市場競爭中，「1分中標」、「1元中標」案例已經不新鮮，在競爭白熱化的雲計算市場中，第一部網路安全相關法律的出台，再次攪動業界神經，安全成為各大雲服務廠商標榜的核心競爭力。以近日菜鳥和順豐的爭議為例，數據安全、雲市場爭奪都被成為各執一詞的緣由。
21世紀經濟報道記者近日采訪包括阿里雲在內的雲服務公司以及網路安全領域的創業者和專家，解讀雲服務市場的安全競爭。其中阿里雲總裁胡曉明一一回應跟阿里雲相關的競爭和安全問題。他表示，「根本不存在（阿里雲）與騰訊雲爭奪順豐一事，另外如果阿里雲做侵犯用戶隱私的事情，那應該倒閉。」
阿里雲回應「不安全」
6月1日，《網路安全法》實施第一天，順豐和菜鳥陷入數據之爭，在數據資源方面互不讓步，雙方皆以保護用戶數據隱私安全的名義指責對方。捲入這場「羅生門」的，還有順豐和菜鳥各執一詞的「雲市場」爭奪，即騰訊雲和阿里雲的的雲服務市場競爭。
在這場風波中，關於安全的討論爭議也很多。
近日，胡曉明在上海接受21世紀經濟報道記者采訪時回應菜鳥順豐之爭。「順豐早就是我們的客戶了，我也沒有提要跟順豐進一步加大雲計算的合作，我們都沒有找過對方。」胡曉明說。
他表示，一方面不存在與騰訊雲爭奪順豐一事，另外一方面從技術角度也不可能實現通過用戶IP地址獲取用戶核心數據的可能。
在接受采訪的一個小時時間里，胡曉明約有一半時間在談安全、回應與安全相關的質疑。據介紹，阿里雲平台上承載了大概37%的中國網站業務，阿里雲平均每天承受的攻擊是16億次。
據胡曉明介紹，阿里雲有嚴格的內部審計制度。阿里雲工程師進行任何運維管理操作時，都會有內部審計和實時違規預警。所有工程師都需要雙因素認證來完成操作人的身份驗證。此外，還通過定期的安全掃描和模擬滲透，來確保數據安全的內部控制有效、完整性。
「為什麼我們今天特別歡迎網路安全法的正式實施？就像交通法規定的紅綠燈一樣，交通規則越嚴格越好。」阿里雲的另一位負責人補充說，這個也是整個雲計算產業發展的前提。
網路安全產業爆發期
從5月份的勒索病毒事件，再到6月的菜鳥順豐事件，疊加《網路安全法》的落地，網路安全的概念被熱炒到了新高度。
法律對於網路運營者的管理責任作了較為明確的規定，《網路安全法》規定了網路安全等級保護制度，而網路運營者則應根據網路安全等級保護制度的要求，履行安全保護義務，保障網路免受干擾、破壞或入侵，防止數據泄露或被竊取或篡改。
6月13日，21世紀經濟報道記者在2017中國網路安全大會采訪十餘家參會網路安全公司，其中瑞星安全的一位負責人告訴21世紀經濟報道記者，近期咨詢業務的客戶明顯增加，行業向好。
北京另一家做雲安全服務的創業公司人士表示，國外的網路安全市場相對成熟，中國相當於剛剛做完基礎設施建設，對安全的需求正處於爆發的上升期，產業也在爆發期。他們公司2015年創立，現在基本能做到盈虧平衡，比較難得。
據介紹，他們的客戶主要是政府的政務雲平台和金融機構，客戶的安全意識還是比較強的，特別是《網路安全法》出台後，對一些網路數據管理運營平台擔負的責任進一步清晰，大家也不得不重視起來。
某信息安全眾包服務電商平台的CEO陳新龍表示，網路安全元年，應該從2017年《網路安全法》的實施開始。
根據國家互聯網應急中心數據顯示，2016年1月至11月，中國境內被篡改網站數量總數達到62894個，其中被篡改政府網站數量達到1483個。已收集到的信息系統安全漏洞達9756個，其中高危漏洞3764個，佔比為38.6%。
又一份IDC 報告數據顯示，截至 2014 年底，中國信息安全投資的比例依然不足 1%，和美國（3.6%）及日本（6%）等成熟市場差距明顯，中國網路安全市場還有很大的釋放空間。
陳新龍告訴21世紀經濟報道記者，2017年他所創立的安全服務平台，新入駐的網路安全廠商增長迅速。
此前，工信部電子科學技術情報研究所總工程師尹麗波在接受21世紀經濟報道記者采訪時也表示，目前政府的意識很強，包括工信部和網信辦，這些年都在對政府部門在做安全培訓和檢查，提升網路安全意識，普及網路安全技能和知識。在保護安全方面，大部分政府部門都已經行動起來。但企業這塊還有很大的空間，特別是中小企業，信息化程度很低，更別說網路安全措施。所以海量的中小企業，可能會是將來網路安全產業的巨大目標群體。

Ⅱ 數據安全有哪些案例

「大數據時代，在充分挖掘和發揮大數據價值同時，解決好數據安全與個人信息保護等問題刻不容緩。」中國互聯網協會副秘書長石現升在貴陽參會時指出。

員工監守自盜數億條用戶信息

今年初，公安部破獲了一起特大竊取販賣公民個人信息案。

被竊取的用戶信息主要涉及交通、物流、醫療、社交和銀行等領域數億條，隨後這些用戶個人信息被通過各種方式在網路黑市進行販賣。警方發現，幕後主要犯罪嫌疑人是發生信息泄漏的這家公司員工。

業內數據安全專家評價稱，這起案件泄露數億條公民個人信息，其中主要問題，就在於內部數據安全管理缺陷。

國外情況也不容樂觀。2016年9月22日，全球互聯網巨頭雅虎證實，在2014年至少有5億用戶的賬戶信息被人竊取。竊取的內容涉及用戶姓名、電子郵箱、電話號碼、出生日期和部分登陸密碼。

企業數據信息泄露後，很容易被不法分子用於網路黑灰產運作牟利，內中危害輕則竊財重則取命，去年8月，山東高考生徐玉玉被電信詐騙9900元學費致死案等數據安全事件，就可見一斑。
去年7月，微軟Window10也因未遵守歐盟「安全港」法規，過度搜集用戶數據而遭到法國數據保護監管機構CNIL的發函警告。

上海社會科學院互聯網研究中心發布的《報告》指出，隨著數據資源商業價值凸顯，針對數據的攻擊、竊取、濫用和劫持等活動持續泛濫，並呈現出產業化、高科技化和跨國化等特性，對國家和數據生態治理水平，以及組織的數據安全能力都提出了全新挑戰。

當前，重要商業網站海量用戶數據是企業核心資產，也是民間黑客甚至國家級攻擊的重要對象，重點企業數據安全管理更是面臨嚴峻壓力。

企業、組織機構等如何提升自身數據安全能力？

企業機構亟待提升數據安全管理能力

「大數據安全威脅滲透在數據生產、流通和消費等大數據產業的各個環節，包括數據源、大數據加工平台和大數據分析服務等環節的各類主體都是威脅源。」上海社科院信息所主任惠志斌向記者分析稱，大數據安全事件風險成因復雜交織，既有外部攻擊，也有內部泄密，既有技術漏洞，也有管理缺陷，既有新技術新模式觸發的新風險，也有傳統安全問題的持續觸發。

5月27日，中國互聯網協會副秘書長石現升稱，互聯網日益成為經濟社會運行基礎，網路數據安全意識、能力和保護手段正面臨新挑戰。

今年6月1日即將施行的《網路安全法》針對企業機構泄露數據的相關問題，重點做了強調。法案要求各類組織應切實承擔保障數據安全的責任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障個人對其個人信息的安全可控。

石現升介紹，實際早在2015年國務院就發布過《促進大數據發展行動綱要》，就明確要「健全大數據安全保障體系」、「強化安全支撐，提升基礎設施關鍵設備安全可靠水平」。

「目前，很多企業和機構還並不知道該如何提升自己的數據安全管理能力，也不知道依據什麼標准作為衡量。」一位業內人士分析稱，問題的症結在於國內數據安全管理尚處起步階段，很多企業機構都沒有設立數據安全評估體系，或者沒有完整的評估參考標准。

「大數據安全能力成熟度模型」已提國標申請

數博會期間，記者從「大數據安全產業實踐高峰論壇」上了解到，為解決此問題，全國信息安全標准化技術委員會等職能部門與數據安全領域的標准化專家學者和產業代表企業協同，著手制定一套用於組織機構數據安全能力的評估標准——《大數據安全能力成熟度模型》，該標準是基於阿里巴巴提出的數據安全成熟度模型（Data Security Maturity Model, DSMM）進行制訂。

阿里巴巴集團安全部總監鄭斌介紹DSMM。

作為此標准項目的牽頭起草方，阿里巴巴集團安全部總監鄭斌介紹說，該標準是阿里巴巴基於自身數據安全管理實踐經驗成果DSMM擬定初稿，旨在與同行業分享阿里經驗，提升行業整體安全能力。

「互聯網用戶的信息安全從來都不是某一家公司企業的事。」鄭斌稱，《大數據安全能力成熟度模型》的制訂還由中國電子技術標准化研究院、國家信息安全工程技術研究中心、中國信息安全測評中心、公安三所、清華大學和阿里雲計算有限公司等業內權威數據安全機構、學術單位企業等共同合作提出意見。

Ⅲ 大數據與雲計算,信息網路安全

1. 大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
   
   大數據的應用：大數據是信息產業持續高速增長的新引擎，幾乎各個行業都會逐步引入大數據技術，尤其是那些將要實現互聯網信息化轉型的傳統企業。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
   
   2.雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。
   
   雲計算的主要應用：雲物聯，「物聯網就是物物相連的互聯網」。這有兩層意思：第一，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網路；第二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。

如果你的基礎不是很好，再加上網路安全形勢的嚴峻，國家政策對網路安全的偏向，個人建議可以選擇網路安全方向，希望可以幫到您，謝謝！

Ⅳ 大數據和網路安全哪個方向更好

隨著工業物聯網(IIoT)在製造企業的全面鋪開，安全專家必須准備好弄懂這些網路應有的樣子與操作。同時，所有安全計劃都需擁有足夠的彈性，要能扛住迎面而來的各種攻擊。未來十年將給網路安全帶來最大影響的是什麼?簡單講，這個問題的答案有兩個方向：人工智慧(AI)和大數據分析。

鑒於這些技術發展會給未來時光帶來重大影響，未來的安全環境，將取決於AI和分析如何融入囊括了網路及物理安全的全面彈性安全計劃。

網路安全-工業物聯網

至於如何構建該整體安全項目，能夠賦予製造商資產清單與網路可見性的網路監視技術是個不錯的開始。隨著公司企業越來越依賴數字環境，擁有該總體安全觀也變得越來越重要了。如果十年內發生的攻擊類似烏克蘭兩次遭遇的大斷電，或挪威鋁業巨頭NorskHydro遭遇的勒索軟體攻擊，公司企業需准備備用工廠，以便在必要的時候能夠手動運營以阻止攻擊。

未來5~10年，物聯網對工業運營的意義愈加重大，工業系統也將接入可大幅降低設備間通信延遲的5G網路，因而工業系統聯網程度增加幾乎已成不爭的事實。物聯網設備安全通常天生不怎麼強，所以當物聯網設備大規模部署的時候，工業系統便面臨相當棘手的設備安全管理挑戰了。

網路安全-工業運營

更糟的是，連接性增加意味著能嘗試突破系統的黑客也增加了，更高端的黑客或許能夠窺探系統，而網路安全問題也隨著連接性的增長而愈加惡化。而且，很多工業系統如果以特定方式操縱可能傷及人命，所以連接性增加不僅影響到工業系統管理和保護，也影響公共政策制定。

網路安全-數字轉型

工業網路安全遭受的最大影響將是數字轉型的非預期結果。數字轉型很好，也很有必要，但同時伴隨著風險。隨著我們引入越來越多的數字終端，數據流隨之產生。數據流的飛速增長將超出我們的處理范圍，無法現場有效分析全部數據。而且，我們將以這些數據驅動有關過程的決策，甚或驅動過程本身。最終，我們或許會開始通過人工智慧/機器學習將這些分析性數據產品饋送回過程。

換句話說，過程產生數據，數據離開過程網路流向雲、霧、湖、現場、外部等等地方，被分析、重用再饋送回過程。所有這些都會以我們剛剛才開始考慮的方式，往過程數據及該控制/過程網路外部相關系統，引入新的風險。

Ⅳ 大數據有前途，還是網路安全有前途

大數據有前途！但課程難度大，有本科學歷要求！薪資在15-25K！

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

工作崗位列舉幾個熱門：

初級大數據離線處理，薪資10000-13000；

Spark開發工程師，薪資14000-16000；

Python爬蟲工程師，薪資16000-20000；

大數據開發工程師，薪資20000+。

你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。祝你學有所成，望採納。

北大青鳥中博軟體學院大數據課堂實拍

Ⅵ 現在大數據有前途，還是網路安全有什麼前途

如果讓我選擇大數據和網路安全的話，我覺得網路安全可能更有前途。因為現在大數據這個專業太寬泛了，而不如網路安全這個專業來得更加實際一些，因為每個企業都面臨著一些網路數據的安全性的問題。

Ⅶ 大數據帶來解決網路安全新機遇

大數據帶來解決網路安全新機遇_數據分析師考試

2015年中國互聯網大會近日在北京召開，網路安全成為討論熱點，在專家看來，傳統防禦手段已經失效。

普華永道發布的調查報告指出，2014年全球所有行業監測到的網路攻擊共有4280萬次，比上一年增長了48%。有專家分析，隨著大數據時代的到來，解決網路安全問題變得越來越難。

360公司總裁齊向東認為，以前的互聯網安全，企業面臨的是只是操作系統的安全問題，用軟體就能夠解決。但是進入萬物互聯的時代以後，包括智能攝像機、路由器、汽車，甚至隨身穿戴、智能醫療設備等，都趨於智能化、網路化，解決這些智能硬體的安全問題，無法用上網安全的解決方案完成。

齊向東透露了一組數據：2011年到2014年，國內互聯網公開的安全事故已經造成了累計11.3億用戶的信息泄露。95%的網站能夠被黑，40%網站存在後門，70%網站存在漏洞。」

隨著大數據、雲服務的普及，物聯網成為攻擊對象，網路安全威脅如「細胞分裂」般擴散。在新一代技術革命的浪潮下，信息資源已經成為基礎性社會資源，融入到了社會生活的各個領域，顛覆性地改變著人類的生活方式和生產方式。

齊向東表示，「在個人網路安全領域，360已擁有超過12億的用戶，這就相當於12億個安全大數據的「探測器」，分布在互聯網每一個節點上。每一個用戶在使用產品的同時，這些終端設備都可以實時感知各種威脅和攻擊，匯集到雲端。」

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Ⅷ 大數據網路安全的建議是什麼

大數據網路安全的建議是什麼？鑒於大數據資源在國家安全中的戰略價值，除加強基礎軟硬體設施建設、網路攻擊監控、防護等方面外，對國內大數據服務和大數據應用提出以下建議。

對重要的大數據應用或服務進行國家網路安全審查。重要的大數據應用程序或服務涉及國民經濟、人民生活和政府治理應該被包括在國家網路安全審查的范圍,並明確安全評估規范應盡快制定確保這些大數據平台有嚴格的和可靠的安全措施,防止受到攻擊和受到敵對勢力。

合理限制敏感和重要部門使用社交網路工具。政府部門、中央企業和重要信息系統單位應避免或限制使用社交網路工具作為日常辦公的通訊工具，將辦公移動終端和個人移動終端分開使用，防止重要保密信息的泄露。

大數據網路安全的建議是什麼？敏感和重要的部門應該謹慎使用第三方雲計算服務。雲計算服務是大數據的主要載體。越來越多的政府部門、企事業單位在第三方雲計算平台上建立了電子政務和企業業務系統。然而，由於缺乏安全意識、安全專業知識和安全措施，第三方雲計算平台本身的安全往往得不到保障。因此，政府、中央企業和重要信息系統單位應謹慎使用第三方雲服務，避免使用公共雲服務。同時，國家應盡快出台雲服務安全評估和測試的相關規范和標准。

嚴格規范和限制境外機構數據跨境流動。在中國提供大數據應用或服務的海外機構應接受更嚴格的網路安全審計，以確保其數據存儲在國內伺服器上，並嚴格限制數據跨境流動。

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Ⅸ 大數據與大規模網路安全感知技術初探

大數據與大規模網路安全感知技術初探
快速發展的互聯網技術不斷地改變人們的生活方式，然而，多層面的安全威脅和安全風險也不斷出現。對於一個大型網路，在網路安全層面，除了訪問控制、入侵檢測、身份識別等基礎技術手段，需要安全運維和管理人員能夠及時感知網路中的異常事件與整體安全態勢。對於安全運維人員來說，如何從成千上萬的安全事件和日誌中找到最有價值、最需要處理和解決的安全問題，從而保障網路的安全狀態，是他們最關心也是最需要解決的問題。與此同時，對於安全管理者和高層管理者而言，如何描述當前網路安全的整體狀況，如何預測和判斷風險發展的趨勢，如何指導下一步安全建設與規劃，則是一道持久的難題。
隨著大數據技術的成熟、應用與推廣，網路安全態勢感知技術有了新的發展方向，大數據技術特有的海量存儲、並行計算、高效查詢等特點，為大規模網路安全態勢感知的關鍵技術創造了突破的機遇。本文將對大規模網路環境下的安全態勢感知、大數據技術在安全感知方面的促進做一些探討。
對於一個大規模的網路而言，面臨的風險也是巨大的，可分為廣度風險和深度風險。從廣度上講，以中國移動的CMNET網路為例，所轄IP地址超過3000萬個，提供對外服務的網站數千個，規模大、節點類型豐富多樣，伴隨其中的安全問題隨網路節點數量的增加呈指數級上升。從深度上講，下一代移動互聯網安全威脅主要表現在傳統攻擊依然存在且手段多樣、APT（高級持續性威脅）攻擊逐漸增多且造成的損失不斷增大。而攻擊者的工具和手段呈現平台化、集成化和自動化的特點，具有更強的隱蔽性、更長的攻擊與潛伏時間、更加明確和特定的攻擊目標。以上造成了下一代安全威脅具有更強的殺傷能力與逃避能力。結合廣度風險與深度風險來看，大規模網路所引發的安全保障的復雜度激增，主要面臨的問題包括：安全數據量巨大；安全事件被割裂，從而難以感知；安全的整體狀況無法描述。
網路安全感知能力具體可分為資產感知、脆弱性感知、安全事件感知和異常行為感知4個方面。資產感知是指自動化快速發現和收集大規模網路資產的分布情況、更新情況、屬性等信息；脆弱性感知則包括3個層面的脆弱性感知能力：不可見、可見、可利用；安全事件感知是指能夠確定安全事件發生的時間、地點、人物、起因、經過和結果；異常行為感知是指通過異常行為判定風險，以彌補對不可見脆弱性、未知安全事件發現的不足，主要面向的是感知未知的攻擊。
一個相對完整的網路安全感知的能力模型與架構設計如下圖所示：
隨著Hadoop、NoSQL等技術的興起，BigData大數據的應用逐漸增多和成熟，而大數據自身擁有Velocity快速處理、Volume大數據量存儲、Variety支持多類數據格式三大特性。大數據的這些天生特性，恰巧可以用於大規模網路的安全感知。首先，多類數據格式可以使網路安全感知獲取更多類型的日誌數據，包括網路與安全設備的日誌、網路運行情況信息、業務與應用的日誌記錄等；其次，大數據量存儲與快速處理為高速網路流量的深度安全分析提供了技術支持，可以為高智能模型演算法提供計算資源；最後，在異常行為的識別過程中，核心是對正常業務行為與異常攻擊行為之間的未識別行為進行離群度分析，大數據使得在分析過程中採用更小的匹配顆粒與更長的匹配時間成為可能。
中國移動自2010年起在雲計算和大數據方面就開始了積極探索。中國移動的「大雲」系統目前已實現了分布式海量數據倉庫、分布式計算框架、雲存儲系統、彈性計算系統、並行數據挖掘工具等關鍵功能。在「大雲」系統的基礎上，中國移動的網路安全感知也具備了一定的技術積累，進行了大規模網路安全感知和防禦體系的技術研究，在利用雲平台進行脆弱性發現方面的智能型任務調度演算法、主機和網路異常行為發現模式等關鍵技術上均有突破，在安全運維中取得了一些顯著的效果。
大數據的出現，擴展了計算和存儲資源，提供了基礎平台和大數據量處理的技術支撐，為安全態勢的分析、預測創造了無限可能。

Ⅹ 大數據環境下的網路安全分析

大數據環境下的網路安全分析
「大數據」一詞常被誤解。事實上，使用頻率太高反而使它幾乎沒有什麼意義了。大數據確實存儲並處理大量的數據集合，但其特性體現遠不止於此。

在著手解決大數據問題時，將其看作是一種觀念而不是特定的規模或技術非常有益。就其最簡單的表現來說，大數據現象由三個大趨勢的交集所推動：包含寶貴信息的大量數據、廉價的計算資源、幾乎免費的分析工具。
大數據架構和平台算是新事物，而且還在以一種非凡的速度不斷發展著。商業和開源的開發團隊幾乎每月都在發布其平台的新功能。當今的大數據集群將會與將來我們看到的數據集群有極大不同。適應這種新困難的安全工具也將發生變化。在採用大數據的生命周期中，業界仍處於早期階段，但公司越早開始應對大數據的安全問題，任務就越容易。如果安全成為大數據集群發展過程中的一種重要需求，集群就不容易被黑客破壞。此外，公司也能夠避免把不成熟的安全功能放在關鍵的生產環境中。
如今，有很多特別重視不同數據類型（例如，地理位置數據）的大數據管理系統。這些系統使用多種不同的查詢模式、不同的數據存儲模式、不同的任務管理和協調、不同的資源管理工具。雖然大數據常被描述為「反關系型」的，但這個概念還無法抓住大數據的本質。為了避免性能問題，大數據確實拋棄了許多關系型資料庫的核心功能，卻也沒犯什麼錯誤：有些大數據環境提供關系型結構、業務連續性和結構化查詢處理。
由於傳統的定義無法抓住大數據的本質，我們不妨根據組成大數據環境的關鍵要素思考一下大數據。這些關鍵要素使用了許多分布式的數據存儲和管理節點。這些要素存儲多個數據副本，在多個節點之間將數據變成「碎片」。這意味著在單一節點發生故障時，數據查詢將會轉向處理資源可用的數據。正是這種能夠彼此協作的分布式數據節點集群，可以解決數據管理和數據查詢問題，才使得大數據如此不同。
節點的鬆散聯系帶來了許多性能優勢，但也帶來了獨特的安全挑戰。大數據資料庫並不使用集中化的「圍牆花園」模式（與「完全開放」的互聯網相對而言，它指的是一個控制用戶對網頁內容或相關服務進行訪問的環境），內部的資料庫並不隱藏自己而使其它應用程序無法訪問。在這兒沒有「內部的」概念，而大數據並不依賴數據訪問的集中點。大數據將其架構暴露給使用它的應用程序，而客戶端在操作過程中與許多不同的節點進行通信。
規模、實時性和分布式處理：大數據的本質特徵（使大數據解決超過以前數據管理系統的數據管理和處理需求，例如，在容量、實時性、分布式架構和並行處理等方面）使得保障這些系統的安全更為困難。大數據集群具有開放性和自我組織性，並可以使用戶與多個數據節點同時通信。驗證哪些數據節點和哪些客戶應當訪問信息是很困難的。別忘了，大數據的本質屬性意味著新節點自動連接到集群中，共享數據和查詢結果，解決客戶任務。
嵌入式安全：在涉及大數據的瘋狂競賽中，大部分的開發資源都用於改善大數據的可升級、易用性和分析功能上。只有很少的功能用於增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大數據平台中的安全功能。你希望開發人員在設計和部署階段能夠支持所需要的功能。你希望安全功能就像大數據集群一樣可升級、高性能、自組織。問題是，開源系統或多數商業系統一般都不包括安全產品。而且許多安全產品無法嵌入到Hadoop或其它的非關系型資料庫中。多數系統提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常見威脅。在很大程度上，你需要自己構建安全策略。
應用程序：面向大數據集群的大多數應用都是Web應用。它們利用基於Web的技術和無狀態的基於REST的API。雖然全面討論大數據安全的這個問題超出了本文的范圍，但基於Web的應用程序和API給這些大數據集群帶來了一種最重大的威脅。在遭受攻擊或破壞後，它們可以提供對大數據集群中所存儲數據的無限制訪問。應用程序安全、用戶訪問管理及授權控制非常重要，與重點保障大數據集群安全的安全措施一樣都不可或缺。
數據安全：存儲在大數據集群中的數據基本上都保存在文件中。每一個客戶端應用都可以維持其自己的包含數據的設計，但這種數據是存儲在大量節點上的。存儲在集群中的數據易於遭受正常文件容易感染的所有威脅，因而需要對這些文件進行保護，避免遭受非法的查看和復制。