20210131-中国信通院-大数据平台安全研究报告_36页_1mb

大数据平台安全研究报告总结

核心内容

本报告由中国信息通信研究院安全研究所发布，旨在分析大数据平台在安全配置和漏洞管理方面存在的问题，并提出相应的解决方案与未来发展方向。报告指出，大数据平台作为数字经济的重要基础，其安全状况直接影响数据价值的释放与平台的稳定运行。

主要观点

• 大数据产业蓬勃发展：2020年全球大数据市场增长显著，中国在该领域表现突出，预计到2024年，软件、服务、硬件三者收入将趋于均衡。
• 大数据平台应用模式多样化：主要包括自建平台和商业化平台两种。自建平台灵活性高，但对技术要求高；商业化平台安全性强，但定制化程度低。
• 安全配置复杂：基于Hadoop的开源平台配置管理复杂，涉及多个组件，且配置文件分散，难以集中管理。
• 安全漏洞修复难度大：漏洞修复可能影响平台的稳定性和兼容性，企业往往面临修复时间周期长、依赖外部支持等问题。
• 安全投入不足：企业在平台建设初期和功能迭代过程中，往往忽视安全投入，导致后期安全建设成本高昂。
• 边界防护与内部安全失衡：多数企业仅关注边界防护，忽视内部安全，导致“内鬼”风险增加。
• 管理制度滞后：企业缺乏完善的安全制度和流程，安全基线不明确，使用流程不闭环。
• 技术人员安全能力不足：开发和运维人员对安全防护了解不足，安全管理人员缺乏专业知识，难以有效实施防护措施。

关键信息

一、大数据平台概况

• 市场规模：2020年中国大数据市场总收益预计达104.2亿美元，同比增长16.0%。
• 市场结构：2020年，硬件占比41.0%，软件25.4%，服务33.6%。预计到2024年，三者将趋于平衡。
• 平台类型：主要分为自建平台和商业化平台，其中自建平台占比小，但技术实力强；商业化平台包括委托式和自主控制式。

二、大数据平台安全现状

• 常见配置类安全隐患：

  1. 日志记录不完整（90%）
  2. 身份认证机制未开启（88%）
  3. 账号权限未最小化（80%）
  4. 审计日志权限未最小化（79%）
  5. 组件间数据传输未加密（74%）
  6. 服务连接数未限制
  7. 敏感配置数据未加密

• 常见安全漏洞：

  1. Kafka信息泄露（76%）
  2. Zookeeper安全绕过（60%）
  3. Zookeeper本地信息泄露（38%）
  4. Hive身份验证漏洞（21%）
  5. Zookeeper缓冲区溢出
  6. Flink注入

• 安全隐患分布：

  • 组件类型：存储类（40%）、计算类（21.1%）、平台管理类（58%）、传输交换类（10.5%）。
  • 安全隐患等级：传输类组件高危隐患占比最高（Kafka 90%、Flume 83.3%），存储类次之（HDFS 50.5%、HBase 44.8%），计算类（Spark 50%），平台管理类（Zookeeper 73.4%）。

三、大数据平台安全问题分析

1. 安全配置复杂度高：Hadoop开源平台组件多、配置分散，导致管理困难。
2. 漏洞修复影响大：修复方式复杂，需测试兼容性和稳定性，且依赖外部支持。
3. 安全投入不足：平台建设初期和功能迭代阶段，企业常忽视安全投入。
4. 边界防护忽视内部安全：平台隐藏于内网，但“内鬼”风险不可忽视。
5. 安全管理制度滞后：缺乏统一的安全基线和使用流程规范。
6. 技术人员安全能力不足：开发与运维人员缺乏安全意识和技术能力。

四、大数据平台安全解决方案建议

1. 加强安全基线管理：明确安全基线内容，建立更新机制，统一配置管理平台。
2. 进行整体安全规划：在平台建设初期和迭代过程中，同步考虑安全防护。
3. 边界防护与内部安全并重：全面覆盖内外部安全，避免“木桶”效应。
4. 建立完善的安全制度流程：制定专项安全制度，明确责任与流程。
5. 增强技术人员安全能力：设立专职安全人员，加强安全意识与技能培训。

五、大数据平台安全未来发展建议

1. 加强监管：政府应加强对企业大数据平台安全的监管，推动标准落地。
2. 强化技术研究：提升平台自身安全能力，加强攻防技术研究。
3. 推动产品与服务市场发展：鼓励开发安全产品和服务，提升平台抗攻击能力。
4. 促进行业自律：推动第三方评估与资质认证，形成行业自治与良好生态。

总结

本报告全面分析了当前大数据平台在安全配置和漏洞管理方面存在的问题，并提出针对性的解决方案与未来发展方向。建议企业重视平台安全建设，加强技术与管理能力，推动行业标准与生态发展，以保障大数据平台的安全与稳定运行。