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本手册详细列出了大数据服务提供商应该遵循的强化其基础设施的最佳做法。我们为大数据安全和隐私十大挑战的每个挑战提供十大最佳实践，共为我们提供了一百个最佳实践。
“大数据”一词是指由公司和政府收集的有关人类和环境的大量数字信息。预计产生的数据量将会每两年翻一番，从 2012 年的 2500 艾字节增加到 2020 年的 40,000 艾字节。安全和隐私问题随着大数据的数量、多样性和速度而增加。
大规模的云基础设施、数据源和格式的多样性、数据采集的流媒体特性和大量的云间迁移都会创造独特的安全漏洞。
大数据已经被许多组织收集和利用了几十年，不仅存在的大量数据，而且正在产生新的安全挑战。目前使用大数据是新颖的，因为各种规模的组织现在都可以访问大数据和使用大数据。
过去，大数据仅限于政府和大型企业等非常大的组织，这些组织有能力创建、拥有用于托管和挖掘大量数据所需的基础设施。这些基础设施通常是专有的，与一般网络隔离。
今天，通过公共云基础架构，大数据通过大型和小型组织便宜而轻松地访问。诸如 Hadoop 之类的软件基础设施使开发人员可以轻松利用数千个计算节点执行数据并行计算。
加之能够从公共云提供商按需购买计算能力，这种发展大大加速了采用大数据挖掘方法。因此，大数据与公共云环境的耦合，由于公共云环境的商用硬件与商用操作系统的异构组合的特征，以及用于存储和计算数据的商用软件基础设施，带来了新的安全挑战。
以下为本报告部分截图
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