大数据给信息安全带来了新的挑战与机遇新时代

讯：根据有关学者的研究，数据密集型科学将成为继实验科学、理论科学、计算机科学之后，人类科学研究的第四个范式。以大数据为代表的数据密集型科学将成为新一次技术变革的基石。随着数据的进一步集中和数据量的增大，对海量数据进行安全防护变得更加困难，数据的分布式处理也加大了数据泄露的风险，信息安全正成为制约大数据技术发展的瓶颈。

大数据时代已经到来

物联、云计算、移动互联等新技术的发展，使得、平板电脑、PC及遍布地球各个角落的，成为数据来源和承载方式。据估计，互联上的数据量每两年会翻一番，到201 年，互联上的数据量将达到每年667EB（1EB=2 0GB）。这些数据绝大多数是 非结构化数据 ，通常不能为传统的数据库所用，但这些庞大的数据 宝藏 将成为 未来的新石油 。

1.大数据具有四个典型特征

大数据（BigData）是指 无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合 。业界通常用四个V来概括大数据的特征。

数据体量巨大（Volume）。到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB），而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约5EB（1EB=210PB）。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

数据类型繁多（Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一两秒。如何通过强大的1、直接表现形式机器算法更迅速地完成数据的价值 提纯 ，成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的 数字宇宙 报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到 5.2ZB（1ZB=210EB）。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。