京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据背景下的信息安全问题_数据分析师
大数据具有体量巨大、类型繁杂、处理速度快、价值密度低四大特点,因此,对于个人来说,难以处理极其庞大的数据,只有国家和大型企业等组织或集团才有可能获取到各种敏感信息;大数据所搜集提取的个人信息可能连本人都不完全知晓,比如个人的行为特征、语言风格、爱好兴趣等。在大数据时代如何保护个人敏感信息或隐私,必将成为高难度的世界课题。
2013年6月,美国前中情局雇员斯诺登曝光了始于2007年小布什时期美国国家安全局和联邦调查局启动的代号为“棱镜”的秘密项目。美国国家安全局通过接入雅虎、谷歌、微软、苹果等9家美国互联网公司中心服务器,对邮件、图片、视频、电话等10类数据进行监控,以搜集情报,监视民众的网络活动。
“棱镜”项目缘于2004年美国政府的“星风”监视计划。但是,当时小布什政府由于法律程序等敏感问题而做出让步,美国本土的监听项目有所缩减。为了“星风”计划的继续进行,小布什政府通过司法程序将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划,包括“棱镜”、“主干道”、“码头”和“核子”,均交由美国家安全局执掌。“棱镜”项目用于监视互联网个人信息。“主干道”和“码头”项目负责存储和分析通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”。元数据主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等,不包括电话或邮件等的内容。“核子”项目负责内容信息的获取,截获电话通话者对话内容及关键词,通过拦截通话以及通话者所提及的地点,来实现日常的监控。
由此可见,斯诺登不仅揭露了美国的大规模窃听计划,更揭示了大数据时代国家信息安全保护问题。大数据的分析与使用,无论对个人(如跟踪健康状况防范疾病)、对企业(如了解市场偏好以有效安排产品设计生产营销)乃至对国家(如防范疫情或恐怖主义)显然都有巨大的好处,从商业用途来说,谷歌、微软、雅虎等互联网公司,完全可以通过它们掌握到的数以百万计、千万计甚至亿万计的数据,经由“超级计算”,准确推断消费者的爱好及习惯、商品的销售额、疾病疫情的发展趋势。商业如此,在政治、经济、军事等方面亦存在诸多的用途和潜在利益。像“棱镜”计划里涉及的谷歌、雅虎、苹果、微软等大网站,人们每天由于各种业务需要,会把大量个人信息输入其中,但常常并不被事先告知数据的用途。而这些数据会被企业或政府用来进行一些特殊的计算或分析,如通过对大数据的分析预测来对人们尚未实施的行为进行惩罚。比如“大数据之父”舍恩伯格曾披露过一个例子:在美国有一个计划名为“预测式配警”,通过对大数据分析来预测美国某个城市的某条街道的某个时段是犯罪高峰时段,然后在那个位置部署更多的警力。从此该地区居民将长时间被监控,这是一种变相的侵犯或惩罚。他们不是因为做错事,而是因为某个计算机的算法预测他们可能做错事而被惩罚了,显然这是不公平的。美国国安局拥有的正是类似的一套基于“大数据”的新型情报收集系统,这套名为“无界爆料”的系统,以30天为周期,从全球网络系统中接收到970亿条讯息,再通过比对信用卡或者通讯记录等方式,能几近真实地还原个人的实时状况。当然,像谷歌这样的商业组织也有可能掌握同样量级的信息而进行商业预测分析。因此,必须建立一套规则予以规范和约束对大数据的收集和使用。第一,虽然这些信息储存在不同的服务器上,但这些数据是用户的资产,拥有权属于用户自己而不是这些公司,这是必须明确的,就像财产所有权一样,个人隐私数据也应该有所有权。第二,利用大数据、云计算技术给用户提供信息服务的公司或企业,需要把收集到的用户数据进行安全存储和传输,这是企业的责任和义务。第三,如果企业或政府要使用用户的信息,一定要让用户有知情权和选择权,泄露用户数据甚至牟利,不仅要被视作不道德的行为,而且是非法行为。
大数据时代的数据存储和应用方式是跨地域甚至是跨国界的。作为国家层面要将大数据上升为国家战略,奥巴马政府在2012年3月将“大数据战略”上升为最高国策,像陆权、海权、空权一样,将对数据的占有和控制作为重要的国家核心能力。我国也应从国家高度重视大数据,在对其进行安全保护、政策制定需要重视三个方面:一是要正视数据霸权,要清醒认识到我国在网络控制权、关键技术和高端设备等方面,还受制于西方。二是要明确主权,数据作为一种重要的战略资源,无论是个人拥有还是国家拥有,都要纳入到主权范围里面来考虑。三是要有治权,因为有主权不一定能够管治。比如:数据存到国外,云计算跨越国境,可能不在你的主权范围之内。要区别对待不同的数据,对确需保护的数据,必须有切实可靠的手段进行有效管理。如果做不到对数据的有效管理,大数据就必然面临失控的危险。
政策界定安全责任问题。大数据的安全问题涉及政府、相关企业、网络运营商、服务提供者,以及数据产生者、使用者等方方面面,必须对各自的安全责任有明晰的政策界定。信息安全风险存在于数据的全生命周期之中,从技术思路、产品开发、用户使用、服务管理,各个环节均要分担相应的安全责任。
监管保障基础设施安全问题。大数据的发展离不开电信网络甚至工控系统等关键基础设施,其安全可靠同样依赖于这些基础设施,受供应链全球化、产业私有化的影响,网络与关键基础设施间的安全日趋复杂,一国的大数据可能存放在别国的网络中,一国的基础设施可能同时服务于多个国家,高度的全球相互依赖性,挑战着原有的国家主权观念。所以,关键基础设施的安全监管体系十分重要,我国需要尽快确立对供应链的实质性国家安全审查和对基础网络的常态化安全监管。
网络空间冲突管理问题。大数据的资源价值越来越高,围绕大数据的争夺和冲突就越来越激烈。大数据的生成、处理和利用方式,将极大改变各种冲突的表现方式和破坏烈度。通过立法与国际合作应对包括知识产权的保护、网络犯罪的处置、网络破坏活动特别是网络恐怖主义的打击以及网络战争的威胁。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13