京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据时代”莫忘信息安全“_数据分析师
围绕个人信息的采集、加工、开发和销售正悄然变为一条“数据产业链”,由于信息泄露造成的“精准营销”和金融诈骗活动,给人们的隐私和财产造成了难以估量的损失。我们既不能熟视无睹,也不能因噎废食
近日,一则“130万考研用户信息网上叫卖”的消息引发社会关注。据报道,上百万考生的报名信息被人以1.5万元的价格出售,一些考生因此遭遇各种电话和短信“精准营销”。尽管中国研究生招生网工作人员表示,已就此向公安机关报案,但该事件暴露出的信息安全问题不容忽视。
在大数据时代,网络对人们经济、社会活动的介入越来越深,信息和数据的收集也变得越来越便捷。这一方面使相关行业能够利用信息和数据实现更大的价值创造,另一方面也给个人信息的保护带来前所未有的挑战。用户的位置信息、行为信息、消费信息、社交信息等等,都变成了可被存储、分析的数据,如果将这些数据汇总起来,可以准确还原和预测个人在日常生活中的真实活动轨迹,如果被滥用势必加剧个人信息风险。近年来,从网上疯传的各种“查开房软件”,到频繁发生的客户信息被倒卖事件,都表明信息安全已成为全社会共同面对的系统性风险。
用户信息不仅涉及个人隐私,更是一种重要的“数据资产”,特别是互联网经济的崛起,使“大数据”带来的商业价值日益凸显。也正因为如此,相关行业的数据和信息被作为核心资源广泛争夺。然而,一方面缺少监管,一方面又有利可图,使非法获取个人信息的行为获得了很大的操作空间。近年来,由于经济利益的驱使、行业生态的混乱、法律法规的缺失,以及公民自身对个人信息保护意识的欠缺等原因,围绕个人信息的采集、加工、开发和销售正悄然变为一条“数据产业链”,由于信息泄露造成的“精准营销”和金融诈骗活动,给人们的隐私和财产造成了难以估量的损失。
我们也要看到,今天的世界正变得日益数字化,无论是政府对公共政策的制定,还是企业对市场行情的分析,都离不开信息和数据的采集。观察互联网经济的每一次创新,如百度打造的“大数据引擎”,支付宝生成的“十年账单”等,处处都让人们感受到了数据的力量。在大数据时代的信息安全风险面前,我们既不能熟视无睹,也不能因噎废食。如何让个人信息的保存、使用和流动保持在安全可控的范围,在合法、合理利用数据资源增进社会福祉的同时,筑牢个人信息安全的“防火墙”,已经成为政府和企业都无法回避的问题。
捍卫大数据时代的个人信息安全,亟待建立健全系统化的防护体系。在法律层面,迫切需要制定保护公民个人信息的专门性法规,明确规定个人信息的保护范围,并对个人信息的采集、使用、处理予以特别规定;在行业层面,要建立互联网、电信、金融等重点领域的行业自律机制,完善客户信息的管理规范,使客户信息的采集更加透明,并切实做好保密义务;在技术层面,要加快建立规范的网络认证标准体系,加快大数据安全保障关键技术的推广,降低信息泄露的潜在风险。唯有如此,才能有效遏制大数据时代个人信息安全的系统性风险,使大数据真正成为促进信息消费的新动力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04