可以让数据安全的十个要点1.加密
静态数据和传输过程中数据的可扩展加密在整个大数据管道中非常重要。除了NoSQL和其他存储格式外，加密数据必须在分析工具集和输出中进行加密，因此可扩展性是一个重要因素。加密的作用是威胁阻止或阻止数据包。换句话说，即使您试图访问减法文件，良好的加密过程也会导致数据无法读取。
可以让数据安全的十个要点2.用户访问控制
访问控制为许多数据安全问题（如内部威胁和过度授权）提供了强有力的保护。基于角色的访问有助于控制对大数据管道的多级访问。例如，数据分析师可以访问分析工具，但不能访问ETL软件等大数据开发人员使用的工具。最小授权原则是访问控制的一个很好的参考点，它限制了对执行用户操作所需的工具和数据的访问。
可以让数据安全的十个要点3.云安全监控
通过大数据工作负载所需的独特的大存储和处理能力，大多数组织都可以使用云计算基础设施和服务来实现大数据。云计算非常有吸引力，但暴露的API密钥令牌和错误配置是云计算需要认真考虑的风险。如果有人完全打开S3的AWS数据湖，并允许每个人在互联网上访问它，该怎么办？通过自动发现工具，您可以快速发现公共云资产并发现漏洞，从而降低这些风险。
可以让数据安全的十个要点4.中央密钥管理
在复杂的大数据生态系统中，加密安全需要一种集中的密钥管理方法，以确保有效的基于策略的加密密钥处理。此外，中央密钥管理可以控制从密钥创建到密钥替换的密钥管理。BYOK（带密钥）对于在云中运行大数据工作负载的组织，它是集中密钥管理的最佳选择。无需将加密密钥的创建和管理交给外部云提供商。
可以让数据安全的十个要点5.网络流量分析
由于数据来自社交媒体平台和许多其他来源的流数据，包括用户终端上的数据，因此大数据管道中存在持续的流量。网络流量分析是指在物联网设备或未加密通信协议和其他网络上使用恶意数据。您可以深入了解大流量和可能的异常情况。
