大数据安全重要性远超过去
我们应当遵循安全和发展同步推进的原则,加大自主创新力度,将核心技术牢牢掌握在自己手中。
大数据的安全既包括了大数据处理系统的安全,例如,使用的核心技术和基础设施,也包括了大数据本身的安全。
大数据本身的安全属于信息安全的范畴,当然,它也与运营管理有关,因此就涉及到法规、标准、制度、管理等。由于大数据是新事物,因此相应的法规、标准、制度等必然落后于实践。我们不可能等到它们完善了以后才去发展大数据,而应该边发展大数据,边加强和完善与大数据相关的法制建设,希望能形成一个良性循环。
从信息安全的角度考察,我们可以将它看作是一个数据安全治理问题,包括数据库审计和保护、数据丢失防止、数字版权管理、移动数据保护等。有些问题可以继承过去数据存储管理的成果,但大数据显然也提出了很多新问题,例如大数据在量的方面的发展,使得其安全问题的重要性远远超过了过去的数据安全。
大数据在质的方面的发展也带来了新的安全问题。众所周知,大数据有很多格式,也有很多来源,当把这些不同类型的庞大数据融合在一起进行实时处理时,不仅对处理技术是一个挑战,而且对处理的合规合法性也是一个挑战。
如果说,在过去商业智能应用时期已经发生过泄露客户隐私权个案的话,那么到了大数据时代,如果不加防范,泄露客户隐私问题就可能成为某种灾害。为此,我们希望有关部门及时制订相关法规和标准,把问题解决在萌芽状态,尽可能化解或缩小由此引发的风险。
当大数据大到一定程度,其价值会随之增大,以至于达到影响国家安全的程度。在这个时候,如果要对大数据安全进行自主可控或者安全可控评估,显然需要考虑更多因素。例如需要评估的对象可能包括:进行大数据处理的数据中心采用的技术设备和基础设施,各种信息终端和物联网终端,数据本身的安全和处理的合规合法性等。
因此,我们应当遵循安全和发展同步推进的原则,加大自主创新力度,将核心技术牢牢掌握在自己手中,在确保大数据安全的前提下,大力发展大数据产业,为建设网络强国和全面建成小康社会而奋斗。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21