云安全智能防护战略：大数据时代的数据资产保护

　　 大数据 的商业化航线已然开通，数据作为 企业 资产的重要组成部分，其核心性不断凸显。由于 大数据时代 下的数据具备数据量大、流速高、种类繁多、非结构化强等一系列特点，其面临的威胁也将是多样的、复杂的、前所未有的。对此，趋势科技认为，在大数据时代的对抗中，企业需要建立以数据保护为核心的 云安全 智能防护战略，更全面、更迅速的化解 Hadoop 等基础架构层的威胁。

　　“非结构化数据”曾被遗忘 数据保护战略也需同步

　　在大数据时代，海量且多样的数据不仅对企业的需求预测、战略决策带来了数据支撑，也对信息的有效 存储 、安全共享提出了挑战。在挖掘大数据内在商业价值的同时，让安全防护策略配套同步，可避免灾难性的后果发生，同时也将成为企业提高竞争力，抢占市场先机的关键。

　　趋势科技中国区业务发展总监童宁表示：“大数据带来的一个关键变化是对非结构化数据的重新审视，在过去，这些大量而琐碎的数据并没有得到有效利用，商业价值较小，因此普遍被排除在企业数据保护战略之外。但在大数据时代，非结构化的数据将成为企业发掘数据商业价值，提供需求预测、决策支撑能力的重要来源。因此，企业的数据保护战略必须随着新型威胁而进行变革，做到 全面覆盖 与重点部署的协同一致，以更好的保护企业的数据资产。”

　　在企业应对数据威胁需求的推动下，趋势科技凭借领先的技术优势和对全球数据威胁的感知力，推出了云安全智能防护战略。该战略更强调的是对新型威胁迅速而准确地收集和识别，提供即时保护数据的功能，可以确保数据在其生命周期中以智能、简单、灵活适用的方式帮助企业推动业务飞速发展，并承载移动互联、大数据应用等业务创新诉求。

　　Deep Security“五层”安全保护Hadoop 大数据应用全程审计

　　如今，在一些金融、 互联网 等大数据应用程度较深的企业，APT攻击的背后更是受到了商业犯罪团体的控制。同时，黑洞攻击也已经升迁至2.0时代，不论是企业还是个人，每一个数据的拥有者，在大数据时代都将面对前所未有的危险。然而，作为大数据应用工具的Hadoop，在数据安全设计和防护功能上并不能够完全满足用户但需求，它存在着访问控制较弱、无合规性设计、无数据加密、策略管理较弱等一系列的问题，而其包括的多个 Web UI和完全依赖于 Kerberos复杂部署的特性，都不能保证数据的一致性，而一旦遭遇篡改，错误的结果会导致错误的决策。

　　对此，童宁表示：“构建Hadoop的安全模型可采用分层方式进行。在最外层必须进行良好的访问控制，确保只有相关权限的人才可访问Hadoop数据;第二层是网络威胁防御，设定相关机制，防止网络受到 入侵 ;第三层是应用层程序升级，确保没有漏洞;第四层是数据保密，防止数据被窃取;第五层是保证数据的完整性，使数据不会受到篡改。基于上述五层保护策略，就可获得基于Hadoop结构的安全策略模型。”

　　目前，趋势科技已经着眼于推进大数据安全的实际落地，一改传统的序列化数据处理方式，引进Hadoop计算系统，把所有接收到的事件进行分类和交叉处理，并利用Hadoop系统进行运算，由此形成 智能网络 防护云。而趋势科技即将推出的 服务器 深度安全防护系统(Deep Security)，将继续发挥业界独有的无代理安全部署优势，在Hadoop“五层”防护结构中分别实现 防火墙 、 IDS / IPS 、防恶意软件/Web 应用防护/虚拟补丁、数据加密、完整性监控的功能，并在支持大数据应用全程审计的基础上，帮助用户完成安全战略的又一次变革。