筑牢数据安全防护墙

    習近平總書記指出，推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國，更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。大數據作為一種新型的重要戰略資源，已成為世界主要國家和軍隊競相爭奪的又一戰略制高點。但從近期世情和軍情看，大數據既帶來了新的發展機遇，也帶來了更多的數據安全風險，“棱鏡門”事件就是鮮活的例子。我們應清醒認識到保障數據安全的重要性，及早制定數據安全防範措施，全面築牢數據安全防護墻。體量大是大數據的重要特征之一，信息化戰場同樣面臨海量數據的沖擊。據資料顯示，美軍曾對信息化戰場作戰數據進行概略計算，各種數據源在24小時內產生了總量為53T的數據。這些重要的數據混雜交叉存儲，既有可能出現數據類別存放錯位，也有可能無意間造成數據泄露。來源廣泛、數量巨大、格式多樣的數據為病毒、木馬等惡意入侵者實施可持續的數據分析和攻擊提供了極好的隱藏環境。雲計算，尤其是共有雲計算的運用，可以將所有的數據集中存儲到“數據中心”，即所謂的“雲端”。但敏感的數據一旦上了“雲端”，必然會吸引更多的攻擊者。一旦雲服務平臺安全管理出現疏漏，必然導致數據泄露或丟失。信息化網絡是支撐數據運行的物質技術基礎，但震驚世界的“棱鏡門”事件警示我們，運行於網絡上的數據隨時都有可能遭受安全威脅。隨著數據挖掘和數據分析等大數據技術的實踐應用，在增強數據使用價值的同時，也成了黑客用來獲取“智慧”，竊取數據的重要手段。

   數據安全建設，頂層設計是關鍵，必須從宏觀上和總體上科學回答數據安全建什麽、怎麽建等重大理論和現實問題。適應數據井噴式增長的需要，著眼高可擴展性、高並發性和高可用性，以安全、高效運用的數據服務體系為目標，滿足數據安全的現實要求。針對現有數據庫系統存在各種漏洞和後門對數據庫聯網造成巨大威脅等問題，結合大數據與雲計算等新興技術，自主研發適應我軍需要的智能數據診斷和修復系統、APT檢測與預警系統等，保證數據安全高效利用。按照數據價值或涉密輕重程度，明確重點保障對象，強化對敏感和要害數據的監控管理，加強政策與法規引導，加快形成從數據產生、存儲、處理到應用的完整生態系統等。

     建立健全數據安全使用制度。第一，數據采集錄入制度。規範“誰”錄入，明確錄入主體，固化每條數據的源頭和責任單位，實施責任追究，徹底根除數據不完整、不準確、不規範以及有漏項等問題。規範錄“什麽”，按照標準化要求，明確數據的類型、格式和內容，做到要素齊全，內容完備。第二，數據共享制度。根據數據使用權限，合理區分數據共享內容，嚴格遵循已經確立的數據結構標準、數據詞典、數據交換格式以及指揮信息系統數據集成規範，實現網庫結合、多庫鏈接、數據按權共享。第三，數據動態更新制度。著眼數據安全運用要求，擬制數據庫更新規程，實現網絡上報增量數據，離線及時更新數據，確保數據鮮活、準確與安全；及時清除過時、無用的數據，防止垃圾信息泛濫，避免造成安全隱患。

   隨著大數據技術在軍事領域的實踐運用，數據安全成為管理監控的新焦點。既要有效堵塞數據安全漏洞，防止被敵方破壞和獲取；又要深度挖掘和全面掌握敵方高價值的數據資源，尋求戰時攻擊的數據突破點。對數據處理平臺的運行狀態進行安全監控與檢測，是保證數據安全的重要環節。尤其是在規模化的分布式計算平臺中，必須建立有效的動態數據安全監控和分析機制，以此滿足對大數據分布式可靠運行的實時監控需求。加強對各種數據庫設備和數據的維護管理。包括人員管理、密鑰管理等。

    加大數據安全技術研發力度。在大數據安全服務設計中，可以按照數據安全存儲需求，將數據存儲在數據集的任何存儲空間，通過SSL（安全套接層）加密，實現數據集節點和應用程序之間移動保護；使用加密技術把數據使用與數據保管分離，把密鑰與要保護的數據隔離，並及時定義產生、存儲、備份、恢復等密鑰管理生命周期。設計具備實時檢測能力與事後回溯能力的全流量審計方案，提醒隱藏有病毒的應用程序。結合雲計算、機器學習、語義分析等技術，通過數據實時分析引擎，快速從數據中挖掘出黑客攻擊、非法操作、潛在威脅等各類安全事件，並及時發出安全警告響應。

    加強數據安全隊伍建設。大數據運用條件下，數據庫采用的是安全級別較高的分布式數據庫系統，提供了強大的數據庫管理功能，擁有復雜的數據維護命令，對管理維護人員的要求比較高。從當前來看，熟悉數據庫構建、維護、管理的專業人才比較缺乏，需要進一步做好相關業務培訓，不斷提高數據庫維護管理人員的專業知識水平和安全防範技能，確保在面對各種入侵和攻擊時能夠從容、有效應對。重點抓好三類人才隊伍建設：一是精通數據申請使用的管理人才，二是進行數據安全分析的資深分析人才，三是熟悉數據安全操控的技術人才。