云計算時代的到來促進了網絡數據的高速發展，在過去的三年里增長的數據甚至超越了人類幾百年的數據增長。這些數據的出現意味著巨大的財富，但是數據的非結構化和安全隱患不斷增加，由此引發出“大數據時代的數據安全怎么做”這個話題，山麗網安的安全專家認為需要在原有安全的基礎上加入新的的網絡元素，繼續沿用既有的數據安全思路，穩中求進。因為原有的端點數據安全模式十分穩定，具有較長的運用經驗，安全可靠高效。在面對現在的大數據特性，對于原有的端點安全技術來說，只需要在一些方面作出調整，使其更加完善，便可以實現最終的安全。

大時代的數據從此結構化

數據結構化對于數據安全和開發有著非常重要的作用。大數據時代的數據非常的繁雜，對于很多企業來說，如何保證這些信息數據在被利用之前的安全是一個十分嚴肅的問題。結構化的數據便于管理和加密，更便于處理和分類，能夠有效的智能分辨非法入侵數據，保證數據安全。數據結構化雖然不能夠徹底改變數據安全的格局，但是能夠加快數據安全系統的處理效率。未來數據標準化，結構化是一個大趨勢，不管是怎樣的數據安全模式都希望自己的數據更加的標準，更加的易于管理、加密、處理和分類。

加固網絡層的安全策略

常規的數據安全模式往往喜歡分層構建。這也是數據安全的常規做法。現有的端點安全方式對于網絡層的安全防護并不完美。一方面是大數據時代的信息爆炸，導致網端的非法入侵次數急劇增長，這對于網絡層的考驗十分的嚴峻；另一方面由于云計算的大趨勢，現在的網絡數據威脅方式和方法越來越難以預測辨識，這給現有的端點數據安全模式造成了巨大的壓力。在未來，網絡層安全應當作為重點發展的一個層面。在加強網絡層數據辨識智能化，結構化的基礎上加上于本地系統的相互監控協調，同時杜絕非常態數據的運行，這樣就能夠在網絡層構筑屬于大數據時代的全面安全堡壘，完善自身的缺陷。因此網絡層的安全策略是端點數據安全的重點加固對象。

升級本地數據安全策略

對于端點數據安全來說已經具備了成熟的本地安全防護系統，但因為思路的轉化，現有的端點數據安全系統有一定認識上的偏差，需要進行調整。由于大數據時代的數據財富化導致了大量的信息泄露事件，而這些泄露事件中，來自內部的威脅更大。所以在本地數據安全策略的構建上需要加入對于內部管理的監控、監管手段，用純數據的模式來避免由于人為原因造成的數據流失，信息泄露。并且在本地安全策略的構建過程中還要加強與各個環節的協調。由于現在的數據處理方式往往會依托與網絡，所以在數據的處理過程中會出現大量的數據調用，在調用過程中就容易出現很大的安全威脅。這個時候如果能夠把本地和網絡的鏈接做的更細膩，完善緩存機制和儲存規則，就能夠有效保證數據源的純潔，從根本上杜絕數據安全威脅。本地數據安全策略還有很多需要注意的問題，也有很多還沒有發現的隱患，這些都需要在完善自有系統的基礎上，繼續開發。

完善數據存儲防護措施

在傳統端點的數據安全中，數據存儲作為非法入侵的最后一站，被業界人士高度的重視，對于數據存儲建立了全面完善的防護措施，這些非常值得借鑒，但是還要有進一步的完善。這里的完善主要是數據存儲隔離與調用之間的數據邏輯關系策劃。這同樣是為了適應現在的數據模式。

       通過的制定全面的數據安全方案對原有的安全端點技術進行完善，就可以使原有的端點安全技術變得更加適應現在大數據時代，從而更好的保障了大數據時代的數據安全。