架构大数据时代安全防护网

       云计算时代的到来促进了网络数据的高速发展，在过去的三年里增长的数据甚至超越了人类几百年的数据增长。这些数据的出现意味着巨大的财富，但是数据的非结构化和安全隐患不断增加，由此引发出“大数据时代的数据安全怎么做”这个话题，安全专家认为需要在原有安全的基础上加入新的的网络元素，继续沿用既有的数据安全思路，稳中求进。因为原有的端点数据安全模式十分稳定，具有较长的运用经验，安全可靠高效。在面对现在的大数据特性，对于原有的端点安全技术来说，只需要在一些方面作出调整，使其更加完善，便可以实现最终的安全。

        大时代的数据从此结构化
       数据结构化对于数据安全和开发有着非常重要的作用。大数据时代的数据非常的繁杂，对于很多企业来说，如何保证这些信息数据在被利用之前的安全是一个十分严肃的问题。结构化的数据便于管理和加密，更便于处理和分类，能够有效的智能分辨非法入侵数据，保证数据安全。数据结构化虽然不能够彻底改变数据安全的格局，但是能够加快数据安全系统的处理效率。未来数据标准化，结构化是一个大趋势，不管是怎样的数据安全模式都希望自己的数据更加的标准，更加的易于管理、加密、处理和分类。
       加固网络层的安全策略
      常规的数据安全模式往往喜欢分层构建。这也是数据安全的常规做法。现有的端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。一方面是大数据时代的信息爆炸，导致网端的非法入侵次数急剧增长，这对于网络层的考验十分的严峻;另一方面由于云计算的大趋势，现在的网络数据威胁方式和方法越来越难以预测辨识，这给现有的端点数据安全模式造成了巨大的压力。在未来，网络层安全应当作为重点发展的一个层面。在加强网络层数据辨识智能化，结构化的基础上加上于本地系统的相互监控协调，同时杜绝非常态数据的运行，这样就能够在网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，完善自身的缺陷。因此网络层的安全策略是端点数据安全的重点加固对象。
      升级本地数据安全策略
      对于端点数据安全来说已经具备了成熟的本地安全防护系统，但因为思路的转化，现有的端点数据安全系统有一定认识上的偏差，需要进行调整。由于大数据时代的数据财富化导致了大量的信息泄露事件，而这些泄露事件中，来自内部的威胁更大。所以在本地数据安全策略的构建上需要加入对于内部管理的监控、监管手段，用纯数据的模式来避免由于人为原因造成的数据流失，信息泄露。并且在本地安全策略的构建过程中还要加强与各个环节的协调。由于现在的数据处理方式往往会依托与网络，所以在数据的处理过程中会出现大量的数据调用，在调用过程中就容易出现很大的安全威胁。这个时候如果能够把本地和网络的链接做的更细腻，完善缓存机制和储存规则，就能够有效保证数据源的纯洁，从根本上杜绝数据安全威胁。本地数据安全策略还有很多需要注意的问题，也有很多还没有发现的隐患，这些都需要在完善自有系统的基础上，继续开发。
      完善数据存储防护措施
      在传统端点的数据安全中，数据存储作为非法入侵的最后一站，被业界人士高度的重视，对于数据存储建立了全面完善的防护措施，这些非常值得借鉴，但是还要有进一步的完善。这里的完善主要是数据存储隔离与调用之间的数据逻辑关系策划。这同样是为了适应现在的数据模式。
通过的制定全面的数据安全方案对原有的安全端点技术进行完善，就可以使原有的端点安全技术变得更加适应现在大数据时代，从而更好的保障了大数据时代的数据安全。