大数据|大数据产业分析：在大数据背景下，数据治理应该采取哪些安全措施网络安全|防火墙|网络攻击

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大数据背景下数据治理面临的现状数据量大且类型多
在大数据背景下，各行各业大量运用信息化工具，如财务管理系统、办公系统、生产系统、业务系统、客户系统等，每天形成大量且类型复杂的数据，如图片、视频、数字、图文等，且大数据资源处于动态变化之中。

传统的数据治理适应不了大数据的需求，应进行数据治理的改进与创新，迎合大数据时代数据资源发生的变化，实施数字战略，广泛全面收集数据，深度挖掘数据资源潜在价值，实现数据价值的最大化。
数据治理策略差异大
以行业的视角来看，每个企业产生的数据类型有着较大的差异，而每个企业的不同部门产生的数据类型也不相同，增加了数据治理的难度。
因此，在数据治理上企业各部门采用的策略也存在着差异，导致不同部门在数据收集、存储、处理等方面无法做到统一，影响到企业内部数据的共享性与安全性，并且企业内部数据处理的不统一，也会影响到数据真实性、可用性及精准度，需要通过数据治理及网络安全措施的有效实施，改变这一现状。

数据治理要求提高
大数据时代赋予数据更多的特征，如数据量大、类型繁多、价值密度低，以及传播速度快、时效高等，从而对数据治理提出了更高的要求，数据治理也更加的复杂化。
在企业数据治理中，各个部门虽然负责自身的数据收集，但各部门运行在一个企业的大环境下，相互之间存在业务交集，出现数据重复性收集的现象，或是每个部门按照自身数据治理的要求进行数据处理，形成数据之间的差异，影响到数据的可用性及价值。

此外，数据治理面临着开放性的网络环境，系统内部数据、保密文件资料在网络中传递，数据安全风险增加，需要数据治理的积极介入，加大网络安全措施，以保护企业数据的安全。
大数据背景下数据治理应采取的网络安全措施准确识别用户身份，避免非法登录

身份认证

目前，在数据治理网络安全中常用的身份认证方式主要有以下几种：
一是共享密钥，在服务器中提前设置登录名与登录密码，用户在终端界面输入登录名与密码后，服务器比对确定无误后，才可进入系统操作界面。
二是生物学特征认证，指纹与人脸识别应用较多。

三是公开密钥加密算法，如SSL和数字签名，在公开密钥与用户私有密钥匹配成功后，系统通过身份验证。
在数据治理网络安全防护中，可根据自身实际选择使用以上身份认证方式，使服务器准确识别访问者身份，并分配相应的操作权限，避免非法登录问题。

消息认证

消息认证具有时效性的特点，在用户登录系统时，系统自动将验证码发送至经过审核的用户手机号中，在验证码规定的使用时间内进行填写，系统通过验证码确定用户身份。