
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
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23