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ParaAnalytics
大數據安全管理平臺

業務挑戰

分類
存在問題
  • 敏感數據識別
    數據采集途徑來源多樣化增加了敏感數據管理(識別、分類、定級)的難度。
  • 敏感數據脫敏
    大數據系統中存儲了大量的用戶敏感數據,大數據系統訪問的多樣性更增加了敏感信息泄露的風險。
  • 帳號管理
    大數據系統在帳號管理方面同傳統主機、數據庫一樣存在帳號弱密碼、帳號共用等問題。
  • 身份識別
    用戶訪問大數據平臺僅依賴傳統的帳號、密碼認證,有可能出現帳號盜用、冒用的問題。
  • 授權鑒權
    · 控制力度不夠:Hadoop生態圈長久以來一直沿用Linux/Unix系統的授權管理模型,將文件的訪問權限分為讀-寫-執行三種權限,難以進行更細粒度的權限管理。
    · 授權操作繁瑣:需通過修改配置文件來達到控制權限,并且每個節點(namenode和datanode)上都需要有相同的ACL配置,這些配置只能手動復制到對應節點上,沒有同步機制。
    · 授權工作量大:大數據平臺存儲了海量的數據,采用傳統的基于表授權,其工作量相當巨大。
    · 角色權限不清:用戶自行授權,容易出現用戶權限過大問題。
  • 操作審計
    · 存儲分散:操作日志分布存儲在大數據平臺的各個服務器。
    · 記錄簡單:只能簡單記錄是哪個帳號訪問了大數據平臺,不能詳細的日志記錄哪個用戶訪問了大數據平臺。
  • 訪問控制
    · 事前訪問控制:無法做到對訪問者時間、區域的控制。
    · 事中訪問控制:無法控制或阻斷用戶對大數據平臺的高危操作,例如:數據文件的刪除。
  • 安全配置
    配置分散且配置項繁多,沒有明確標準,錯配漏配會降低系統安全性

產品架構

產品特點

應用場景

應用價值

  • 有效建立健全大數據安全保障體系
  • 快速推動數字化轉型進程
  • 保障公司戰略轉型及業務健康發展
  • 增強平臺安全防御能力和威懾能力
  • 規避大數據安全風險導致數據泄露
  • 有效保障用戶隱私安全
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