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解读|等保2.0大数据应用安全扩展要求

解读|等保2.0大数据应用安全扩展要求-爱尖刀

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1

大数据概述


等保2.0标准中将采用了大数据技术的信息系统,称为大数据系统。大数据系统通常由大数据平台和大数据应用构成,图1给出了大数据系统的模型。

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图1 大数据系统

大数据平台为其支撑的大数据应用提供资源和服务的支撑集成环境。其中,基础设施层提供物理或虚拟的计算、网络和存储能力;数据平台层提供结构化和非结构化数据的物理存储、逻辑存储能力;计算分析层提供处理大量、高速和多变数据的分析计算能力。大数据应用完成数据采集、处理、存储、分析和展示功能,运用综合知识为数据创造价值。


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2

生命周期


大数据的采集、应用、传输等过程涉及到组织内、外其他的业务系统,这些业务系统包括为大数据系统提供原始数据的数据源系统,也包括数据用户系统。为保证在数据全生命周期中提供全程一致的数据安全保护。


大数据数据集合的特征是体量大、种类多、聚合快、价值高,受到破坏、泄露或篡改会对国家安全、社会秩序或公共利益造成影响,因此大数据安全保护的原则以数据为核心,提出针对不同安全保护等级大数据及其支撑系统安全保护扩展要求。

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图2 大数据全生命周期


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3

大数据应用安全等保2.0扩展要求


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注:本文只对第三级要求做详细分析解读。


物理和环境安全

  1. 大数据存储设备必须在中国境内。

  2. 数据分析设备必须在中国境内。

  3. 数据清除或销毁必须在中国境内。

网络和通信安全

保证大数据平台的管理流量与系统业务流量分离。

设备和计算安全

访问控制

  1. 大数据平台应具备授权控制和数据分类分级功能。

  2. 大数据应用对数据资源必须做授权,及分类分级保护。

入侵防范

  1. 分布式系统完整性检测,提供告警和恢复。

  2. 数据副本完整性检测,提供告警和恢复。

  3. 自动识别检测仿造的虚假节点。

资源控制

  1. 集中管控平台——计算和存储资源使用状况。

  2. 对数据资源的隔离与控制。

  3. 对资源运维过程不能影响正常业务运行。

应用和数据要求

身份鉴别

数据采集、导出实施身份鉴别。

访问控制

大数据平台提供细粒度的访问控制策略:

  1. 采用技术包括:分类分级、数据标记。

  2. 控制对象包括:实施数据、调用接口。

  3. 控制行为包括:采集、处理、关联。

安全审计

  1. 时钟同步——保证审计的正确性。

  2. 集中审计、隔离存放——降低失窃风险。

  3. 大数据应用应能审计到大数据平台对其资源的操作。

数据应用

包括但不仅限于:

  1. 鉴别数据。

  2. 重要业务数据。

  3. 重要个人信息。

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数据保密性

采集终端留存的重要个人信息的保密性。

数据完整性

整体数据迁移,并保证完整性。

数据备份恢复

  1.  数据一致性:与原数据、多副本数据。

  2.  数据可用性:备份的重要业务数据。

  3. 异地实时备份。

数据溯源

溯源数据完整性、合规性、真实性、保密性、可重现。

剩余信息保护

在数据整体迁移的过程中,应杜绝数据残留。


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4

结论

等保2.0对大数据应用安全扩展要求总体上就是冗余+权限+审计。

  1. 对大数据应用必须做冗余,运维或故障时不能影响正常业务运行。

  2. 对大数据环境分布式数据库进行清洗、脱敏、防护、审计。

  3. 对大数据平台和应用必须做访问授权。

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