京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
筑牢我国大数据管理的安全防线(2)_数据分析师
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。针对这些问题,应尽快从强化数据立法、加快自主自控、注重显隐价值保护三方面筑牢我国大数据安全管理的防线,实现以安全保发展、以发展促安全的良好局面。
强化数据安全立法工作,防止“大而无序”。目前,我国大数据安全的理论和实践还不够成熟,应用的规范和技术标准体系还不完善,包括大数据在内的信息安全相关法律制度还没有建立。公共应用与专业应用、安全应用与非安全应用之间的统筹不够,层出不穷的新模式、新应用缺乏底线约束和规则规范,特别是对数据安全带来巨大隐患、对产业生态造成巨大破坏的新模式还缺乏有效制约。防止管理应用“大而无序”,一要尽快从法理层面提出国家数据主权。尽快组织制定国家层面的数据信息安全法律,积极参与国际相关标准、规则制定,规范国家数据空间主体的义务和权利,防止发达国家利用技术先行优势侵犯其他国家数据主权。二要加快大数据安全法制建设。借鉴各类安全立法与司法经验,完善数据安全相关法律法规制定,对数据的获取、使用、应用等责任和权利进行明确的法律界定,对非法监控行为制定处罚标准,构筑民事、行政与刑事责任三位一体的数据安全法律框架,提升数据空间的法制治理能力。
尽快实现对关键装备、核心领域与人才的自主自控,防止“大而无力”。当前,我国大部分数据的产生、获取、处理和存储仍然依靠国外的软硬件设施,大量数据使用别人造的“车”、行驶在别人造的“路”上、停靠在别人建的“库”里,很容易被监控窃取。例如,西方依靠各种互联网渠道及网络窃听技术,控制了大量的互联网数据流量,“数字鸿沟”正在演化成为“数据鸿沟”。防止自主自控“大而无力”,一要加快自主研发关键装备。对技术成熟的国产设备,建议在国计民生、国家安全等关键领域推广使用,加快国产化替代步伐。对尚不成熟的设备领域,要集中力量和资源进行重点攻关。二要尽快切入核心领域。对于一时无法完全用国产设备替代的关键核心领域,坚持以应用促发展,在使用中完善,在完善中替代。三要加大人才培养力度。整体规划我国大数据安全人才的培养、引进和使用,形成学业、职业、产业三位一体的培育体系。
高度重视大数据显隐价值保护,防止“大而无安”。目前,我国关键基础设施领域仍采用传统数据安全理念和技术手段,被动应对多、主动防护少,许多领域面临着平时被控、战时被瘫的风险。比如美国的“棱镜门”事件,折射出我国在数据安全防护上还存在很多漏洞。防止风险防护“大而无安”,一要坚持显性与隐性价值保护并重。对能够预测到的隐性价值提前采取措施加以保护,慎重对待涉及国家经济安全、国防安全等关键敏感领域大数据的应用和开放。二要加强分类分级管理。建立大数据安全等级保护制度,制定涉及个人隐私、商业秘密和政府保密数据采集使用和保护的规章制度,对国防、交通、能源、金融、通讯、政府公务、医疗、物流、个人等重要信息系统采取相应等级的保护措施。三要建立军民联防的大数据安全管理防护体系。建立军地合作、攻防一体的数据安全应用和应急管理响应体系;注重“平战结合”,做到平时数据建设应用有序,战时数据控制优先保证国防安全的需要。总之,要以国家核心安全需要为牵引,多措并举实现大数据安全保障。
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