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
在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05