论文总字数：20590字

摘 要

随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，以及智能终端、网络社会、数字地球等信息体的普及和建设，全球数据量出现爆炸式增长，仅在2011 年就达到1.8 万亿GB。IDC（Internet Data Center）预计，到2020 年全球数据量将增加50倍。大数据时代已经到来。面对数量如此巨大的数据，对其进行保护显得至关重要。

本文从大数据的来源、特点、数据的存储技术和数据管理层次出发，调查了国内外对大数据的研究和对数据资产保护的现状，研究了在大数据环境下的信息安全防护措施，分析了数据资产面临的安全问题，提出了基于大数据环境下数据资产保护的相关对策。期望为企事业单位在大数据环境下保护数据资产的安全提供帮助。

关键词:大数据 安全 数据资产 资产保护

Research on Protection of Data Assets in the Era of Big Data

ABSTRACT

With the rapid development of Internet, the Internet of things, cloud computing and other technologies, as well as the popularity and construction of intelligent terminal, network society, bodies of information such as digital earth, etc, the amount of global data explode， reaching 1.8 trillion GB in 2011 alone. IDC (Internet Data Center) predicts that by 2020 the global data volume will increase by 50 times. The age of big data has come. Faced with such a huge number of data, its protection is very important.
From the sources, characteristics of large data, data storage and data management perspective, the article researches the study on big data at home and abroad and the protection status of the data assets. It also studies the information security protection measures under big data environment, and analyses the security problem which data assets is faced with. Then put forward some related countermeasures against data assets protection under big data environment, expecting to provide some help for the enterprises and institutions to protect the data assets, security under big data environment.

Keywords: big data safety data assets assets protection

目 录

摘 要 I

ABSTRACT II

第一章 引 言 1

1.1研究背景及意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2 研究意义 2

1.2研究内容与方法 2

1.2.1研究内容 2

1.2.2研究方法 3

第二章 文献综述 5

2.1 国内外对大数据保护研究的现状 5

2.1.1 国内对大数据的研究情况 6

2.1.2、国外对大数据的研究情况 7

2.3 数据资产 8

2.3.1 数据资产的内涵与外延 8

2.3.2 数据资产要素 9

第三章 大数据的特点和面对的安全问题 11

3.1大数据的来源与特征 11

3.1.1大数据的来源 11

3.1.2大数据的特点 12

3.2大数据面临的安全问题 13

3.2.1文件的安全性问题 14

3.2.2网络攻击问题 14

3.2.3用户隐私问题 15

3.2.4安全存储问题 15

第四章 数据资产保护对策分析 16

4.1数据资产保护技术框架 16

4.2 Hadoop保护技术 17

4.2.1 Hadoop技术概念 17

4.2.2 Hadoop技术的安全模型 17

4.2.3 Hadoop技术的优势 19

4.3 CDP 技术——持续数据保护技术 19

4.3.1 CDP技术的概念 20

4.3.2 CDP技术的优势 20

第五章 案例分析 22

5.1 研究所简介 22

5.2 该研究所面临的医疗数据保护难题 22

5.3 该研究所提出的数据资产保护方案 23

5.4 案例小结 23

结束语 25

参考文献 26

致 谢 28

第一章 引 言

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

从2012年开始，大数据(big data)一词被越来越多地提及到，它是互联网与传统行业的碰撞产生的结果。大数据是指所涉及的数据集规模已经超出了传统数据库软件获取、存储、管理和分析的能力。^[1]这个定义带有一定的主观性，因为到底多大的数据才算是大数据，其标准是可以调整的。目前，一些学者专家认为，数据量超过10TB(1TB=1024GB)为大数据的标准，但是这个标准，随着时间的推移和技术的进步，“量”还会增加，有可能把达到PB级的数据量称为大数据。通过大数据这一词来解释和定义现代几何式增长的信息数据，并应用到和它相关的的技术发展和创新领域。对大数据的相关报告不仅仅停留在《纽约时报》的专栏封面上，还出现在美国白宫官方的新闻上，一些国内的互联网也把大数据当成他们的主题。

迅速膨胀变大的数据，决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代的到来，使得对大数据的应用能力提出了全新的挑战，也让人们对获取更加全面、重要的数据能力提供了更加广泛的空间和机会。

根据IDC《数字世界》研究项目在2012年的统计，2012年全球数字世界的规模首次达到了ZB（1ZB=1万亿GB）级别，即1.227ZB，而2005年这个数字只有130E,基本上5年增长了10倍。^[2]通过这种现象，相关学者专家预计到2020年的时候，全球数字数据的量将达到40 ZB，也就是说，15年翻了300倍。

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