
大数据安全形势紧张 解决三方面问题_数据分析师
2月23日,总部设在卡塔尔的半岛电视台突然曝光数百份南非等国情报机构的绝密档案。这些档案涉及到南非与一些国家的幕后交易,及各国在重大国际事件背后频繁的间谍行动。这些情报既有南非国家安全局特工撰写的细节简报和内部分析资料《操作目标分析》,也有南非情报机构与美国中情局、英国军情六处、俄罗斯联邦安全局、以色列“摩萨德”及亚洲一些国家情报机构之间的秘密往来信函。这一事件将国家信息大数据安全推到风口浪尖。
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国家和个人敏感信息或隐私,必将成为高难度的世界课题。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
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23