数据安全的核心技术

信息确认技术 不可能，没有这项技术的； 信息加密技术网络控制技术 网络是同享的也是控制不了的； 反病毒技术，没有反病毒这个词的吧，病毒只可消杀，都没有很好的预防办法，反病毒就更做不到了。

提高防护意识个人数据在储存的时候要多重加密，即便平台承诺安全可靠，也要有双重防护的准备。另外，在日常办公的过程中，电脑里面的重要数据记得加上密码，人不在电脑前的时候也要设定密码，这样才能做的万无一失。请点击输入图片描述选择优质储存平台现在的数据储存平台越来越多，而且开始把云储存利用到日常的储存中来。我们在选择储存平台的时候需要对它的安全体系有一个更细致的了解，这样才能更好的防止数据泄露。这同样是很重要的部分，需要引起重视。请点击输入图片描述选择靠谱的传输渠道有时候要传送文件，应该尽可能选择专用的办公软件，或者用企业邮箱进行传输，这样可以避免出现在复杂的网络环境中，也能够减少数据泄露的机会。请点击输入图片描述4别在公共网络登录账户现在的wifi网络随处都有，但是我们在传输数据的时候尽可能选择数据网络，相对来说要更加安全一些。而且现在的4G网络传输速度还不错，可以放弃对公共网络的依赖。另外，别在公共网络下登录数据账号，因为确实有些专门窃取数据的木马，所以别给犯罪分子可乘之机，才能更好的保护自己。

保障信息安全最基本、最核心的技术是信息加密技术。所谓信息加密技术，是指利用数学或物理手段，对电子信息在传输过程中和存储体内进行保护，以防止泄漏的技术。一般来说，保密通信、计算机密钥、防复制软盘等都属于信息加密技术。通信过程中的加密主要是采用密码，在数字通信中可利用计算机采用加密法，改变负载信息的数码结构。计算机信息保护则以软件加密为主。目前世界上最流行的几种加密体制和加密算法有：RSA算法和CCEP算法等。为防止破密，加密软件还常采用硬件加密和加密软盘。一些软件商品常带有一种小的硬卡，这就是硬件加密措施。在软盘上用激光穿孔，使软件的存储区有不为人所知的局部存坏，就可以防止非法复制。这样的加密软盘可以为不掌握加密技术的人员使用，以保护软件。扩展资料信息加密技术的基本原理：加密就是通过密码算术对数据进行转化，使之成为没有正确密钥任何人都无法读懂的报文。而这些以无法读懂的形式出现的数据一般被称为密文。为了读懂报文，密文必须重新转变为它的最初形式--明文。而含有用来以数学方式转换报文的双重密码就是密钥。在这种情况下即使一则信息被截获并阅读，这则信息也是毫无利用价值的。而实现这种转化的算法标准，据不完全统计，到现在为止已经有近200多种。 加密之所以安全，绝非因不知道加密解密算法方法，而是加密的密钥是绝对的隐藏，现在流行的RSA和AES加密算法都是完全公开的，一方取得已加密的数据，就算知到加密算法也好，若没有加密的密钥，也不能打开被加密保护的信息。单单隐蔽加密算法以保护信息，在学界和业界已有相当讨论，一般认为是不够安全的。公开的加密算法是给骇客和加密家长年累月攻击测试。

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。大数据Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

安装数据防泄漏系统，采用统一策略，以智能化的内容识别核心技术，对企业网络、终端、存储和应用系统中的敏感数据进行发现、监控和保护。措施如下： 监控所有HTTP、SMTP、FTP等非加密网络连接，分析应用协议内容，发现并记录可能违反数据安全策略的数据通信。在网络监控基础上增加HTTPS协议的网络数据流量内容恢复和扫描，进行实时审计和阻断。扫描邮件服务器、应用服务器、文件服务器，根据扫描结果生成用户敏感信息分布地图。扫描并发现电脑上的敏感信息分布和不当存储，监控对敏感信息的使用并进行实时保护。监控并自动分析所有外发的电子邮件，对违反数据安全策略的邮件立即阻止或发起人工审批过程。对OA、ERP、 Web 下载等应用系统的访问流量进行内容恢复和扫描，进行实时审计和阻断。

可以了解下Ping32数据防泄漏解决方案文档外发管控文档通过 QQ、微信、电子邮件、网盘等途径外发是常见的泄密途径。Ping32 文档外发管控可以设置文档 的外发权限，结合敏感内容识别，能对企业大量的文件进行精准识别和分类，依据先进的内容识别技术， 对高价值的数据采取更有针对性的保护措施。用户可以按照进程类型、文件类型、文件大小、URL 等粒度 进行管控，保障文档的安全性，防止文档内容被泄露。泄密追踪 泄密追踪可以对用户存在泄密风险的行为进行跟踪、追溯。无论用户将图纸、代码拷贝到 U 盘带走，还是 将客户资料上传到网盘，亦或是将销售数据通过电子邮件发送给竞争对手，在Ping32的泄密追踪中全部 有迹可循。同样，结合敏感内容识别，管理者可以在第一时间收到存在泄密风险行为的告警通知。敏感内容分析敏感内容分析依靠先进的内容识别技术，可以对散落在企业终端的非结构化数据进行分析、整理、归类。 对高价值的数据采取更有针对性的保护措施。水印管理 Ping32可以对敏感的屏幕内容和打印敏感的文档标记水印。水印是一种可以有效防止用户通过截图、拍照、 打印泄密的技术手段。Ping32 的水印管理可以灵活设置各项参数，比如：水印内容、字体、倾斜度、疏密 程度等参数。

这个题已经有人做过了，应该是"信息加密技术" 相信我，不信看这个：