京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据安全须未雨绸缪_数据分析师考试
“你没有隐私,忘记这事吧。”“大数据=大泄密”,在今天看来,这不是耸人听闻。随着大数据应用变得越来越普遍,数据泄露问题也变得更加突出。近日,又连续传出了多起信息泄露事件。
“全国东风雪铁龙网站后台的售前信息我都有,还可以提供即时的。”一位黑客在网络上兜售车主信息,这是乌云平台近日发布的一则关于东风雪铁龙车主信息泄露的消息,据说有10万车主遭殃,而造成此次泄露的原因就是官网漏洞。而就在不久前,乌云还提供了关于打车软件的59个安全漏洞,快的、滴滴、Uber等企业赫然在列。在漏洞类型方面,被直接标记为“敏感信息泄露”或者“重要敏感信息泄露”的漏洞有9个。虽然没有公布所谓的“敏感信息”和“重要敏感信息”具体是指什么,但结合打车软件的特征,对于用户来说,此类敏感信息无外乎支付信息、行踪信息。
想想,信息泄露也随着互联网的发展而“高科技”起来,从一张快递单上留下的个人信息包括姓名、地址、电话等,到身份证、银行卡信息、购买信息等被黑客读取,再到现在你到哪里去都可能会被公布于大庭广众之下。
在频频听到信息泄露的同时,我们还耳熟能详的是“大数据”三个字。经常听某某企业说“我们在做大数据,匹配用户信息,掌握用户消费习惯”,看似美好的商业模式,却无形中将个人信息泄露从概率到规模都无数倍放大,信息泄露的基础就是因为有了大数据,尽管我们不能否认大数据带来的变革。
以前,我们都说监管部门要加强监管,法律制度有待完善,实际上,信息泄露更像是一场隐私、便利和利益之间的冲突。消费者受惠于海量数据:更低的价格、更符合消费者需要的商品,同时,随着个人购买偏好、健康和财务情况的海量数据被收集,人们对隐私的担忧也在增大;而黑客能利用企业技术层面的断层从中获利。“棱镜门”事件爆发后,尴尬的美国总统奥巴马辩解道:“你不能在拥有100%安全的情况下,同时拥有100%隐私和100%便利。”
要解决这个冲突,关键在于做大数据的企业。大数据时代,数据量将以几何速度增长,现在的安全防护软件将不能满足需要。有的软件现在用着没什么问题,一更新就出现漏洞了。商业模式要高瞻远瞩,大数据安全也要未雨绸缪。
现在,大概很少有人会因为自己的姓名、手机号码、住址等信息被外人知道而感到惊奇,但这恐怕不是一件好事?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06