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
【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在Python数据分析中,Pandas作为核心工具库,凭借简洁高效的数据处理能力,成为数据分析从业者的必备技能。其中,基于两列(或多 ...
2026-05-14 很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会 ...
2026-05-14在零售行业存量竞争日趋激烈的当下,客户流失已成为侵蚀企业利润的“隐形杀手”——据行业数据显示,零售企业平均客户流失率高达 ...
2026-05-13当流量红利消退、用户需求日趋多元,“凭经验决策、广撒网投放”的传统营销模式早已难以为继。大数据的崛起,为企业营销提供了全 ...
2026-05-13 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-05-13【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 ...
2026-05-12在手游行业存量竞争日趋激烈、流量成本持续高企的当下,“拉新”早已不是行业核心痛点,“留存”尤其是“付费留存”,成为决定手 ...
2026-05-12 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-05-12用户调研是企业洞察客户需求、优化产品服务、制定运营策略的核心前提,而调研数据的可靠性,直接决定了决策的科学性与有效性。在 ...
2026-05-11在市场竞争日趋激烈、流量成本持续攀升的今天,企业的核心竞争力已从“获取流量”转向“挖掘客户价值”。客户作为企业最宝贵的资 ...
2026-05-11 很多数据分析师精通Excel单元格操作,熟练应用多种公式,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质 ...
2026-05-11在互联网运营、产品优化、用户增长等领域,次日留存率是衡量产品价值、用户粘性与运营效果的核心指标,更是判断新用户是否认可产 ...
2026-05-09相关性分析是数据分析领域中用于探究两个或多个变量之间关联强度与方向的核心方法,广泛应用于科研探索、商业决策、医疗研究、社 ...
2026-05-09 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-05-09在数据驱动运营的时代,指标是连接业务目标与实际行动的核心桥梁,是企业解读业务现状、发现问题、预判趋势的“量化标尺”。一套 ...
2026-05-08在存量竞争日趋激烈的商业时代,“以客户为中心”早已从口号落地为企业运营的核心逻辑。而客户画像作为打通“了解客户”与“服务 ...
2026-05-08 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“什么是表格结构数据”“它和表结构数据有什么区别”“表格结构数据有哪些核 ...
2026-05-08在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07