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
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