京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网+时代 "大数据"成为"大泄露"_数据分析师考试
2014年底,Verizon发布了《2014年度数据泄露调查报告》,报告中回顾了63737起赛博安全事件和1367起已经确认的数据泄漏事件。单纯的2014年就发生了春运第一天12306爆用户信息泄露漏洞、支付宝前员工贩卖20G用户资料、汉庭2000万开房信息泄露、130万考研用户信息遭泄漏等敏感数据泄露事件。
我们不禁怀疑,在互联网+时代,谁能保障我们的隐私?有什么高科技可以帮助企业更全方位的保护自己的“大数据”吗?
当然有,一旦涉及到这种数据敏感的事情,必须要找生物识别技术啊。目前,主要四种生物识别解决方案可以帮助企业降低成本,提高效益。
1、物理安全控制
我们所熟知的个人身份识别的方式有很多种,例如:锁,密码,ID卡等,但是现在都已经过时了,他们不但让人没有安全感而且还需要很大一笔费用来维护。美国零售商协会公布60%的存货损失是由于员工盗窃导致的,仅在2013年就损失了330亿!显然,在行业内提高安全控制系统已经势在必行。
生物识别能够帮助企业多一层保护,特别是对一些重要的资产或基础设施进行保护,例如:办公楼,核心实施以及一些未经授权的区域。
2、人力资源管理
生物识别在企业中应用最普遍的方面就是人力资源管理系统,它是利用虹膜、指纹、静脉识别来进行追溯和考勤。美国Acuity公司曾做过一次市场报告,报告指出,截止到2008年,全球生物识别考勤设备的应用已经超过400万,这些设备的使用可以帮助防止员工无故翘班,简化流程,提高效率,这对于企业来说无疑是巨大的收益。最近一项研究表明,美国公司每年由于员工偷懒会失去近40亿美元。此外,行业研究已经明确表明,大多数企业至少会将总预算的50%用于薪酬和员工管理方面,特别是对于大型企业,例如工厂或工业区,他们的工人数量是成百上千的,自然成本也就高很多。
生物识别跟踪系统已经显现出明显的节约优势。正如报告中支出的,那些所采用生物识别系统的公司,他们已经节约了预算总额的5%。美国Crossland公司的IT经理说:“估计我们公司第一年就节省了850万美元。”
3、使用生物识别单点登录数据访问管理
生物识别单点登陆(SSO)作为一种安全的数据库访问方法,它需要用户提供自己的生物特征来替代密码或者PIN。一旦他们登陆,他们将获得进入所有系统的通行证,而不次需要每次提示重新登录。
利用生物识别特征认证的SSO能提供更强大的身份验证和更高的安全性。现在,内部数据盗窃已经不可避免,一项有来自美国,英国,德国,法国和加拿大参与者参与的调查表明,数据信息泄露36%是由于员工使用不当或者疏忽造成的结果,而25%是来自内部人员的蓄意攻击。
此外,世界范围内的企业都遭受着数据丢失的内患,一项调查结果显示,世界上大约3900家企业由于数据丢失而损失金额成本平均在66万美元到938万美元之间。不安全的身份管理,弱密码和个人数据访问的不当认证往往是大多数企业数据安全漏洞的根源所在。采用生物识别SSO将会给企业带来很多优势,例如:更多的股票收益,更强的反欺骗能力,更高的识别精度,易于管理以及节约成本。
4、生物识别数字化签约
数字化签约已经在那些需要合法授权交易的组织中非常的普遍,例如:电子交易,电子邮件签约和电子政务在当今已经是一个不断发展的新趋势。电子签约能够提供很多益处,但是它们仍需要不断的自我完善,因为黑客们也在不断升级,使得传统的密码和智能卡遭受被假冒和访问权限丢失的风险。试想一下,当攻击者诱骗受害者签订不利的条款合约,把那些包含隐私的邮件发给用户本身并不知晓的收件人时,会发生什么?
而生物识别数字签名技术将会帮助解决传统数字签名单一识别的问题,解决用户丢卡或忘记密码的烦恼。
综上,生物识别技术不紧能够保护用户额隐私,提供更安全可靠的保护措施,而且还能够帮助企业有效的管理员工,提高效率,节约成本,这已然成为当今社会企业发展的必然趋势。当然,2014发生在国内外的数据泄密事件高达1367起,这还是属于已经确认的,我们可以想象还有多少无从确认或者无法公开的事件,2015年是不是会出现更过的泄露事件?大数据本身是为了提升我们的用户体验,而不是泄露用户的隐私的,不要让我们的大数据成为“大泄露”!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02