大数据下的安全议题，并非是一个封闭而且可透过单一解决方案达成的问题，各个企业可以根据本身的数据性质，以及使用情境，搭配相关 不同的解决方案。譬如，在各种主机上，可能依然存在有 SSO 的机制，可能依然会有主机安全解决方案，防毒解决方案等等。因此，建议用户从基础的防御开始，譬如基本的应用程式安全，以及基础的网路安全开始出发，接 著，再透过智能安全分析系统来协同运作各方的安全防御解决方案。

  1.应用程式安全

  数据一般并不会直接被使用，而是透过应用程式进行展示，从保护数据的观念开始，需要对前端的应用进行强化，因此企业可以在应用程式上线前，中，后，对各种开发的应用程式进行安全检测，同时也可以对已经上线的相关网页应用程式定期强化检测。

  透过应用程式的安全检测，可以让企业对於使用数据的应用程式提供相对应的基本安全检测，并且做到资安的第一步。

  2.网路安全防御系统

  在应用程式之后的第二道关卡事实上便是网路。企业提供服务时，相对的提供各种的网路存取方式，企业可以考虑由强化网路安全开始做起，譬如在以往，仅在出口处 部署网路安全防御设备的想法，扩充到内部的系统架构中，也就是在内部也部署新一代的网路防御系统，有效的防御各种来至於网路的攻击。

  3.智能安全分析系统

  当大数据来临时，企业会与时渐进的开始部署各种安全措施，智能安全分析系统可作為企业的安全大脑，透过各种关连分析，判断是否可能遭受相关的攻击并且协助企 业提前进行反应。智能安全分析系统可以让企业由原来的被动是侦测，提高為主动是挖掘，甚至利用歷史的资料进行威胁分析，藉此可以提早发现各种潜在可能的安全威胁。

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