빅데이터의 예측 기능은 우리의 삶을 변화시킬 수 있는 큰 잠재력을 부여한다. 그것의 지지로, 앞으로 이틀간 일기예보 정확도는 95% 에 이를 것이다. 그러나 큰 데이터가 남용되면 사용자의 프라이버시, 특히 인터넷을 자주 사용하는 사용자에게 위협이 된다.
이러한 위협은 어떻게 생겼습니까? 우리는 이러한 증가하는 위협에 어떻게 대처하면서 큰 데이터가 사회에 도움이 되도록 보장할 수 있습니까?
잠재적 문제의 범위
첫째, 단순히 빅 데이터 보안 사건으로부터 인원 분석이 포함되며, 그 영향의 범위는 지속적으로 확대되고 있다. 20 14 아칸소 대학 경력 개발 시스템이 뚫려 5 만명의 신분 정보 유출을 초래했다. 이 데이터는 작지 않지만 같은 해 이베이 데이터 유출 사건에서 145000000 명의 생일, 주소, 사서함 등의 정보가 도난당한 것에 비하면 부족했다.
보안 유지 관리 전문 분야에서는 대형 데이터베이스의 정보를 도난으로부터 보호하는 것이 낙관적이지 않습니다. 이는 정보를 저장하고 처리하는 데 사용되는 기본 기술의 본질적 결함과 어느 정도 관련이 있습니다.
아마존과 같은 대형 데이터 회사는 분산 컴퓨팅에 매우 의존하고 있으며, 종종 전 세계에 분산되어 있는 데이터 처리 센터가 있습니다. 아마존은 글로벌 비즈니스를 12 개 지역으로 나누며, 각 지역의 수많은 데이터 센터는 끊임없이 물리적 공격과 사이버 공격을 받고 있습니다. 이러한 위협은 주로 수백 대의 숨겨진 독립 서버에서 비롯됩니다.
출입통제 방면의 어려움
정보 또는 웹 페이지에 대한 액세스를 제어하는 가장 좋은 전략은 단일 액세스 인터페이스를 설정하는 것입니다. 이는 현재 수백 개의 인터페이스를 제어하는 것보다 훨씬 간단합니다. 그러나 사실은 빅데이터가 각 지역에 광범위하게 저장된다는 것이다. 그 거대한 용량, 광범위한 분포, 수많은 액세스 채널도 위협을 받기 쉽다.
또한 많은 기업들이 최첨단 소프트웨어 구성 요소 및 대규모 데이터 인프라 장비의 보안을 중요시하지 않습니다. 이것은 잠재적인 공격을 위한 문을 열었다.
전형적인 예로, Hadoop(Apache Foundation 이 개발한 분산 시스템 인프라는 사용자가 분산의 기본 세부 사항을 모르는 상태에서 분산 프로그램을 개발할 수 있도록 합니다.) 의 많은 소프트웨어 구성 요소를 통해 프로그래머는 분산 컴퓨팅 시스템의 대량의 데이터와 정보를 얻을 수 있습니다. Hadoop 이 처음 출시되었을 때 보안 성능이 낮아 여러 사람이 동시에 사용할 수 없었다. 이러한 결함에도 불구하고 많은 대기업들은 여전히 Hadoop 을 회사 전체의 데이터 플랫폼으로 채택하고 있습니다.
사용자의 요구는 데이터 보안의 발전을 촉진시켰다.
사용자의 관점에서 볼 때, 대형 데이터 수집 및 사용 기관과의 조건 및 계약, 서비스 수준 계약, 보안 도장 등 다양한 방법으로 대형 데이터 제품의 보안을 향상시키는 것이 중요합니다.
빅 데이터 회사는 사용자의 개인 정보가 유출되지 않도록 어떻게 보호해야 합니까? 불법 사용자의 손에 정보가 유출되는 것을 막기 위해 정보 암호화, 액세스 제어, 침입 탐지, 데이터 백업, 사용 프로세스 검토 등의 정책을 채택할 수 있다. 이렇게 하면 데이터의 보안이 향상되고 개인 정보의 프라이버시가 강화됩니다.
하지만 보안을 지나치게 강조하면 사생활이 침해될 수 있습니다. 즉, 법 집행 기관은 보안을 구실로 직원 컴퓨터의 브라우징 역사와 같은 더 많은 개인 정보를 수집할 수 있습니다.
법 집행 기관은 모든 사람을 잠재적인 범죄자나 테러리스트로 취급하여 그들의 정보를 수집하고 언젠가는 그들의 범죄를 증명할 것이라는 명분을 내걸고 있다. 이런 식으로 정부는 우리에 관한 많은 정보를 가지고 있습니다. 뿐만 아니라 애플, 구글, 아마존 등은 온라인 쇼핑 기록, 웹 브라우징 역사, 데이터 해독 등 추가 정보를 요청받을 예정이다.
이러한 모니터링의 기본 원칙은 모든 사람이 믿을 수 없다는 것입니다 (빅 데이터 기술은 이러한 모니터링의 비용을 크게 줄이고 실현 가능성도 높임). 하지만 수집한 정보는 유출되고 남용될 가능성이 높습니다. 이를테면 NSA 직원들이 직권을 남용하여 다른 사람의 전화를 청취하는 것과 같은 것입니다.
사실, 적절하게 사용한다면, 빅데이터는 더 많은 정보를 얻고 잠재적인 컴퓨터 공격과 공격자의 정보 품질 (특히 정확도) 을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이런 식으로 사생활이 더 잘 보호됩니다.
예를 들어, 빅 데이터 분석 엔진이 대량의 메일에서 어떤 메일이 사기 메일인지 정확히 파악할 수 있다면 더 이상 낚시 메일을 만날 염려가 없다는 것이 이상적입니다.
빅 데이터는 어떻게 사용됩니까? 당신에게 좋든 나쁘 든?
빅 데이터 사용에 관한 다른 문제는 일부 회사들이 당신의 습관과 취미에 따라 특정 광고를 보낼 수 있도록 모든 브라우징 역사를 기록한다는 것입니다. 빅데이터는 그들의 행동, 즉 비용 절감과 간단한 분석을 촉진한다.
IBM 의' 개성통찰' 서비스는 너의 인터넷 습관에 따라 너의 이미지를' 스케치' 할 수 있다. 이것은 신분 정보 유출에 그치지 않는다. 외향적 여부, 환경 의식이 있는지 여부, 정치적으로 보수적인지 혁신인지 여부, 심지어 아프리카로 여행하려는 의지가 있는지의 여부와 같은 성격 특성이 조사 결과에서 드러날 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 자기관리명언)
이 회사들은 이 기술이 온라인 경험을 크게 개선할 수 있다고 주장한다. 이것은 사용자를 위해 생각하는 것처럼 들릴지 모르지만, 다른 한편으로는 같은 정보가 우리의 이익을 해치는 데 쉽게 사용될 수 있다는 점도 어렵지 않습니다. 예를 들어, 이미 보험회사가 빅데이터를 통해 분석한 사용자 스케치를 통해 차별화된 요금을 실시하고 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해 대규모 데이터 수집을 금지하는 것은 분명히 비현실적이다. 우리가 좋든 싫든 간에, 빅 데이터 시대는 이미 도래했다. 큰 데이터를 합법적으로 사용할 수 있도록 허용하면서 프라이버시를 보호하는 방법을 찾으면 우리의 생활이 더 안전하고 풍요롭고 효율적으로 살 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 건강명언)
예를 들어, 대용량 데이터 기술은 합법적으로 안전하게 사용될 때 반정찰의 효율성을 크게 향상시킬 수 있으며, 그 결과 신분 정보 도난 및 잠재적인 경제적 손실을 방지할 수 있습니다.
큰 데이터의 편리함을 누리면서 보안과 프라이버시 문제를 해결하는 것은 정보 사용의 공개적 투명성에 달려 있다. 큰 데이터의 운영자는 수집한 데이터의 내용과 용도를 공개해야 한다.
또한 사용자는 데이터가 저장되는 방법, 데이터를 사용할 수 있는 사람, 데이터의 권한 부여 프로세스를 알 수 있는 권한이 있어야 합니다. 마지막으로, 빅 데이터 회사는 또한 사용자 보안을 보장하기 위해 취한 보안 통제 조치를 설명하여 대중에게 신뢰를 얻어야 합니다.
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