大数据产业面临三大难题 导致安全漏洞难补
“大数据隐私的保护难度较其他安全问题更为突出,不仅需要从技术、产业与管理维度来进行多方保障,还需要从人才、法规等方面给予支持。”中国工程院院士、中国互联网协会理事长邬贺铨日前在一个论坛上提出,在大数据给人们带来便捷生活的同时,如何保护用户隐私,日益成为大数据发展的重大挑战。
“大数据时代”隐私何在
许多人都有过这样的烦恼,工作或者生活中,冷不丁的常接到陌生电话,追问自己大到买房卖房,小到餐桌地毯购置的“近期计划”。这种烦恼的源头,可能仅因为你在一次毫不在意的产品咨询会上留下了自己的联系方式。
这种所谓的行业“连锁服务”,与其说是跟踪服务,不如说是莫名困扰。究其原因,其实是大数据行业的数据滥用。
“现在就大数据来说,人的任何行为尤其是我们作为用户和消费者,任何的消费习惯、消费数据,包括交易信息,都可能存在网络上,而这个网络又不是绝对安全的。”中国电子商务研究中心研究员董毅智律师在接受《中国企业报》记者采访时说,美国的社交网站,包括中国一些社交网站都爆出过大面积的用户信息泄露事件,给每个用户造成了很大的威胁。这就意味着,在“数据滥用”的背后,一方面是对用户隐私的不尊重,一方面暴露了国家法规监管的空白。因为用户需要的服务,是精准定位而不是“精准骚扰”。
董毅智由此认为,大数据的爆发式发展,凸显出了信息安全的重要性和迫切性。
据介绍,我国的相关法律,对于互联网规范化运营作出相应规定。不过,业内外人士一直追问的是,如何让这些互联网企业自觉遵守法律,如果出现问题,对违规、违法者如何进行及时、有力的约束和惩治。对此,董毅智认为,“只有解决了法治问题,才可能解决数据滥用问题。”
数据产业的难点
解决大数据时代的信息安全,显然时不我待。对此,赛迪顾问电子信息产业研究中心分析师向阳博士在接受记者采访时表示,目前,国内大数据市场的运营与管理,有亟待解决的三个难点。
第一,缺乏国家层面的统一开放数据库。北京、上海、无锡等地,已经出现政府数据开放平台,但地方采用开放格式的比例均偏低,同时,开放程度在各地的统计口径上不尽一致,这也导致数据价值偏低。此外,在数据使用权利上,无法确保数据永久免费开放,数据提供的基本元、数据发布时间不明确等一系列问题,导致数据不能及时、有效地交流反馈,也成为大数据发展的巨大障碍。
再就是企业开放的数据,均存在变现途径少、利益归属不明晰的问题。企业在部署大数据时,越来越看重来自外部的数据源。但是很多企业受困于数据本身,大量的数据,其时间跨度久远、内容形式多样、体量庞大繁复,这就意味着,它很难将其真正地转化成对企业或社会有价值的“数据资产”。在数据交易过程中,价值归属的不明确和定价机制的不成熟,也是企业在交易市场徘徊不前的原因之一。
难点之三就是,大数据的4V特征,使得监管更加困难。非结构化数据的大量涌入,数据之间的关联性更加复杂,数据4V特征中的量大、多样性、实时性等特性,无一不对安全监管提出了严峻挑战。
面对新兴事物的快速发展,政府和企业能否在监管政策和技术升级上及时跟进,将直接决定数据安全的保障力度。
各方联手共治共防
大数据产业在发展中出现的“肠梗阻”,当然引起了政府重视。在不久前召开的“第十三届中国信息港论坛”上,工信部网络安全管理局局长赵志国表示:我国正在积极推进《电信法》立法进程。若进程顺利,有望于2016年出台“网络安全法”。
对公众历经约10余年漫长期待的《电信法》,有关方面表示,其对大数据的法治将有所体现,至于新法接下来如何规范和完善大数据安全问题,主要从面临的四个问题出发:第一是黑客攻击,第二是病毒渗透等传统网络问题向大数据领域渗透,第三是数据滥用、数据窃取、核心技术缺乏自主可控和数据权属等问题。
向阳在接受《中国企业报》记者采访时表示,建立完善的政策法规是数据开放的重要保障,在数据开放的初期,由于政府各个环节对未来风险的不可知性,应该建立健全政府数据资源共享的政策措施、标准体系和规章制度,强化政府数据资源开放共享的组织协调、统筹规划和监督管理,减少数据泄密的可能。
“大数据信息安全不仅仅依靠国家的立法保护。”董毅智告诉记者,除了法律法规的保障,还需要发挥企业在整合组织数据、融合互联网数据上的安全脱敏技术和经验优势,利用一流的技术能力构建安全之门,共同建设大数据平台,保障大数据流通的可靠性。
为让大数据产业做到安全运营,企业的作用越来越重要。对此,董毅智认为,由于互联网的迅猛发展,法律法规的出台显得有一定的滞后性,法律规定跟现实的监管是有很大差异性的,很难及时满足互联网发展的需要。他建议专家团队,可以从两点向数据产业提供帮助:一是通过法律方面的专家,向国家或行业提供一些立法建议,让法律规范完善起来。二是提倡培养公民的自我保护意识、保护手段以及保护措施。由此可见,对信息安全的重视,实际上是公民自我保护意识的加强和国家法制的完善。
注重信息安全,并不意味着拒绝大数据给人们的生活和工作带来便利,隐私安全需要得到重视但不应该过度夸大,单个的人士是无法独立于数据世界之外的。对此,向阳表示:在个人可承受的意愿范围内,你对外界提供的数据越多,获得优质荒可能性也就越高,同时也有利于减少“重复广告”的骚扰。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31