京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
面对新一轮的技术引领浪潮,如何在信息化建设中加强大数据安全管理,防止大而无序、大而无力、大而无安,争取实现大有所长、大有所用,至关重要。大数据是指规模远远超过传统处理和存储能力的海量数据集合,具有规模性、多样性、实时性、价值性等显著特点。传统孤立的碎片数据价值显性化、即时性特征十分明显,而大数据会随着量的积累和技术的进步不断升值。与传统信息安全注重保护显性价值、即时价值不同,大数据价值的安全保护,亟待注重显隐价值和动态防护。大数据时代,线上与线下、虚拟与现实、软件与硬件重叠交错、跨界影响,尤其是核心的大数据不可避免地成为各种利益诉求的集散地、国与国之间进行渗透的重要渠道。从我国情况看,当前仍处于大数据发展的起步阶段,大数据在面临传统安全风险的同时,还面临着数据能否自有掌控、处理能否自主实现、应用能否规范有序、安全能否有所保障等新的安全风险。
习近平总书记在中央网络安全和信息化领导小组第一次会议上强调指出,没有网络安全就没有国家安全,没有信息化就没有现代化。近年来,随着信息化进入大数据时代,国民经济、国防建设等社会各行各业乃至公民个人的状态信息和行为轨迹正在广泛以数据方式记录下来。国家在网络空间的数据主权,已经成为继陆海空天之后又一新的主权领域。面对新一轮的技术引领浪潮,如何在信息化建设中加强大数据安全管理,防止大而无序、大而无力、大而无安,争取实现大有所长、大有所用,至关重要。
一、大数据时代下的数据安全特征
大数据是指规模远远超过传统处理和存储能力的海量数据集合,具有规模性、多样性、实时性、价值性等显著特点。大数据之“大”,不仅在于海量数据的“大规模”,更重要的体现在:通过涉及各行各业乃至个体各类数据源产生数据轨迹的“大覆盖”,推动各类同构、异构数据的“大融合”,提升分析数据内在规律和发展趋势的“大智慧”,实现从数据到信息、到显隐价值挖掘的“大应用”。与传统信息安全不同,大数据安全具有如下新的特征:
据管理的风险增加。传统信息系统好像是封闭的花园,往往依靠关卡式、闸门式的“围墙”进行安全防护。随着大数据时代数据的“雾化”、泛化,传统封闭独立的“围墙”被海量分散的、流动性极强的数据洪流所冲破。数据来源庞杂带来了数据采集的安全风险,数据种类众多带来了数据的整合与存储安全风险,外部数据需求和用户隐私保护带来了数据审计和安全发布风险。
数据获取方式更为隐蔽。大数据时代,遍布全球各个角落的传感器等电子设备正在实时获取用户的行为轨迹,名目多样的各类云服务也在不经意间诱使用户主动上传信息,数据的攫取越来越公开化、在线化。与此同时,大数据时代的数据获取方式更为隐蔽,往往通过大量数据关联获取价值。比如通过资金流、物流、消费流、能源流轨迹的数据分析,即可洞察一个区域的经济运行态势。
数据的价值显隐并存、动态变化。传统孤立的碎片数据价值显性化、即时性特征十分明显,而大数据会随着量的积累和技术的进步不断升值。今天看似杂乱无章、毫无规律的数据,明天可能会显现出超出想象的价值。因此,与传统信息安全注重保护显性价值、即时价值不同,大数据价值的安全保护,亟待注重显隐价值和动态防护。
数据安全的影响空前广泛。大数据时代,线上与线下、虚拟与现实、软件与硬件重叠交错、跨界影响,尤其是核心的大数据不可避免地成为各种利益诉求的集散地、国与国之间进行渗透的重要渠道。数据安全既影响商业、金融等经济安全,也可能涉及文化意识形态等精神领域,甚至可能会激发社会动荡、改变战争形态、影响国家安全。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19