京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代信息安全问题待解
对海量数据的分析挖掘能创造巨大的物质财富和社会价值。然而,数据的大量聚集导致隐私泄露无处不在,个人、企业的信息安全面临严重威胁,亟待通过完善法律法规等方式予以解决。
“大数据”产业蕴藏巨大潜力
大数据的价值不可估量,被誉为未来世界的“石油”。企业通过对海量数据的分析挖掘,能从中发现商机,清晰掌握客户需求,准确锁定目标客户。
2013年,美剧《纸牌屋》的成功,让全世界都意识到了大数据的力量。《纸牌屋》的出品方N etflix仅在当年第一季度就新增300多万用户,半年之内股价涨幅超三倍。这是因为《纸牌屋》是从3000万付费用户的收视选择、400万条评论、300万条搜索记录中总结收视习惯,根据对用户喜好的精准分析进行创作的。
“大数据产业蕴藏着巨大潜力,能创造巨大的物质财富。”梦芭莎集团董事长佘晓成说,“每个企业都应该打造自己的数据库,大数据技术让我们在生产过程中就能进行及时调整,使用大数据技术后,库存售罄率从80%大幅提升到95%。
大数据不仅能创造物质财富,还能创造社会价值。中国工程院院士邬贺铨表示,海量的交通信息、社保信息、消费记录、地理信息等掌握在政府部门、通信运营商、互联网企业等机构手中,将成为解决交通拥堵、雾霾、看病难、食品安全等问题的利器,以及政府了解社情民意的重要窗口。
信息安全成发展主要障碍
记者调研发现,尽管大数据蕴藏巨大潜力,但也给个人、企业的信息安全带来巨大风险,信息安全问题已成为产业发展的主要障碍。
首先,大数据时代,隐私信息将“无处遁形”,公民个人将面临安全风险。信息安全专家、南京瀚海源信息科技有限公司首席执行官方兴说,大数据分析的前提是海量的数据,只要连接到网络,公民的姓名、身份证号、手机号码、银行账号密码、位置信息等隐私数据都会在其不知情的情况下被全部抓取,现行法律法规并未对此类行为作出任何规定。
“无处遁形”的隐私信息和大数据分析的广泛使用,将给公民个人带来巨大的安全风险。国际关系学院信息科技系副主任王标说,大数据时代,个人隐私数据越来越多地被连接和分析,公民的账号密码、手机号码、身份证号等敏感信息会被不法分子轻易获取,为账户盗刷、诈骗、抢劫等犯罪打开方便之门。
其次,大数据时代,数据的大量聚集大大增加了大规模数据泄露事件发生的可能,企业的信息安全也面临严重威胁。
世界知名信息安全厂商赛门铁克近日发布报告称,随着大数据时代的到来,2013年超过5 .52亿条个人身份信息被泄露,泄露数据的数量是2012年的4倍,大规模泄露事件从2012年的1起增加到8起,每一起事件泄露的信息都超过千万。
方兴说,大数据时代,保存海量数据的企业极易引来黑客攻击,因为数据的大量汇集使得黑客一次攻击就能获得大量有效数据,加之企业的信息安全意识有待提高,一旦发生数据泄露,不仅给用户带来安全风险,对企业声誉、经济效益也是重大打击。
应制定产业“游戏规则”
受访专家建议,国家宜根据大数据的特点,及时完善相关法律法规,制定大数据时代的“游戏规则”。同时,要建立企业信息泄露问责机制,倒逼企业用户加强信息安全防护,促进大数据产业健康发展。
王标、方兴等专家建议,应通过完善法律法规,制定大数据时代的“游戏规则”。一是对企业如何保护收集来的个人隐私做出明确规定;二是企业如何使用收集到的个人隐私必须提前告知用户;三是对于用户个人而言,必须要有数据的准入权、删除权和修改权。
同时,艾媒咨询首席执行官张毅表示,近两年我国携程网、如家快捷酒店等多家企业曾发生大规模数据泄露事件,却从未见到企业负责人被问责。按照美国的法律,企业发生一次信息泄露事件就可能被罚得倾家荡产。“必须建立严格的问责机制,加大对涉事企业的处罚力度,倒逼企业加强信息安全防护。”张毅说。
此外,专家表示,在大数据时代,公安部门也应与时俱进,增强侦破能力,只有让利用大数据技术实施犯罪的人被绳之以法,才能真正威慑不法分子,为个人、企业的信息安全保驾护航。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14