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
在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 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 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 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 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 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 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 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 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 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 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05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。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04