一个数据中心是否是安全的，空口无凭，要通过一系列的数据来说话，这就需要对常用的数据中心安全指标要有所了解，通过这些安全指标对数据中心进行考核，从而对数据中心安全进行有效评估。

    首先，要对数据中心日常运营的安全管理，这部分主要侧重对数据中心资产进行管理，并对数据中心整体进行风险管理，在管理上找出提升安全性的方法。主要包括：资产管理、脆弱性管理、风险管理、策略管理，关联分析等。资产管理就是对数据中心各种设备、物品、人员进行管理，这些资产的安全，这包括对物品的监控，人员的管理，还要考虑物品的损耗。每个企业周期性的要进行资产盘点，就是资产管理，对于数据中心也不例外，通过一些管理软件做好资产管理工作；脆弱性管理一般人并不了解，脆弱性是对一个或多个资产弱点的总称，弱点是资产本身存在的。对资产的弱点进行有效评估和识别，将可以获得数据中心整体的脆弱性情况，一般是通过问卷调查、工具检测、人工核查、文档查阅、渗透性测试等方式对数据中心脆弱性进行评估，然后制定一些管理措施，避免脆弱性演变为安全事件；风险管理和脆弱性管理类似，要对数据中心整体进行风险评估，然后有效避免安全事件发生；策略管理是指在防火墙、安全软件上做的各种过滤设置、访问控制，对各个网段的互访进行控制，对各种VPN访问进行严格检查，这些设置非常繁杂，也很多，大型的数据中心往往需要防火墙下发数万条的访问控制配置，这里的每条配置都有特定含义，一般不轻易进行修改，否则就容易给数据安全运行带来风险，需要对系统安全特别熟悉的人评估后才能进行修改；关联分析就是从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识，目的是挖掘数据记录中不同数据项之间的横向关联性，关联分析有很多算法可应用于数据中心安全评价，对数据中心安全性进行评估。

    其次，要对数据中心安全做一些具体的防护措施，通过对这些防护措施进行评价得出数据中心的安全性程度。主要包括：实时监控、安全预警、故障信息显示、设备管理、设备监控、日志审计、响应管理等等。数据中心的数据安全随时会受到各种各样的威胁，要对数据访问做实时监控，主要包括软硬件方面的安全防护，数据访问的安全管理，异常数据的过滤等。实时监控的目的就是及时发现数据中心的安全隐患，并给出安全预警，对故障信息进行显示，以便数据中心运维人员可以采取保护措施，更加智能的系统在发现安全危险时，软件也可以自行启动防护措施。实时监控还应具有一定的容错能力，不能因为用户误操作等原因使系统出错、退出或死机，具有对本身硬件故障、各监控级间的通信故障、软件运行故障自诊断功能，并给出告警提示。整个一套安全防护系统有完善的日志信息记录、设备运行状态监控、响应管理等，通过这些机制来数据中心的数据安全。“魔高一尺，道高一丈”，数据中心虽然不可避免会存在一定漏洞，但有了完善的安全设备监控，依然可以数据中心的安全，所以在数据中心从内到外，从软到硬，部署的安全防护系统，才能数据的安全。

    较后，要对访问数据内容进行分析，这种安全管理更加深入、细化(+微信关注网络世界)，直接对数据内容进行安全检查，主要有异常流量分析和行为合规性检测。先说异常流量分析，严格的来讲，正常业务流量之外的流量，都应该归类为异常流量的范畴。狭义范畴上的异常流量主要指：病毒、蠕虫、木马、垃圾应用（P2P下载/在线视频/在线游戏等）、攻击（各种DOS攻击流量）等影响网络和业务正常运行的流量，这些异常流量必须要通过专业的安全设备才能检测出来，所以必须要在数据中心的各个入口部署一些异常流量监测的设备。行为合规性检测着重检查的是用户的一些异常行为，比如盗号洗号:恶意用户使用木马等手段盗取帐号后，使用程序或者手工的方式，批量对盗取的帐号和密码的有效性进行检测，然后将账户内的资金转移。网上存在大量网络水军，受雇于网络公关公司，为他人发帖回帖造势，以发帖量来获取报酬，严重影响网站的正常运营。还有很多网站为了商业目的，会使用程序批量抓取竞争对手的数据，例如商旅网站会抓取竞争对手的机票价格；文学网站会抓取其他网站的原创作品。很多网站会开展投票或者点击广告赚金币的业务，有人为了拉选票，使用自动化程序，进行大量投票，这些行为会严重违反投票结果的公平性。还有很多非正常的访问行为,这些行为对数据中心安全造成了很大的隐患，一旦发现需要立即采取防护措施。