京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网+时代 "大数据"成为"大泄露"_数据分析师考试
2014年底,Verizon发布了《2014年度数据泄露调查报告》,报告中回顾了63737起赛博安全事件和1367起已经确认的数据泄漏事件。单纯的2014年就发生了春运第一天12306爆用户信息泄露漏洞、支付宝前员工贩卖20G用户资料、汉庭2000万开房信息泄露、130万考研用户信息遭泄漏等敏感数据泄露事件。
我们不禁怀疑,在互联网+时代,谁能保障我们的隐私?有什么高科技可以帮助企业更全方位的保护自己的“大数据”吗?
当然有,一旦涉及到这种数据敏感的事情,必须要找生物识别技术啊。目前,主要四种生物识别解决方案可以帮助企业降低成本,提高效益。
1、物理安全控制
我们所熟知的个人身份识别的方式有很多种,例如:锁,密码,ID卡等,但是现在都已经过时了,他们不但让人没有安全感而且还需要很大一笔费用来维护。美国零售商协会公布60%的存货损失是由于员工盗窃导致的,仅在2013年就损失了330亿!显然,在行业内提高安全控制系统已经势在必行。
生物识别能够帮助企业多一层保护,特别是对一些重要的资产或基础设施进行保护,例如:办公楼,核心实施以及一些未经授权的区域。
2、人力资源管理
生物识别在企业中应用最普遍的方面就是人力资源管理系统,它是利用虹膜、指纹、静脉识别来进行追溯和考勤。美国Acuity公司曾做过一次市场报告,报告指出,截止到2008年,全球生物识别考勤设备的应用已经超过400万,这些设备的使用可以帮助防止员工无故翘班,简化流程,提高效率,这对于企业来说无疑是巨大的收益。最近一项研究表明,美国公司每年由于员工偷懒会失去近40亿美元。此外,行业研究已经明确表明,大多数企业至少会将总预算的50%用于薪酬和员工管理方面,特别是对于大型企业,例如工厂或工业区,他们的工人数量是成百上千的,自然成本也就高很多。
生物识别跟踪系统已经显现出明显的节约优势。正如报告中支出的,那些所采用生物识别系统的公司,他们已经节约了预算总额的5%。美国Crossland公司的IT经理说:“估计我们公司第一年就节省了850万美元。”
3、使用生物识别单点登录数据访问管理
生物识别单点登陆(SSO)作为一种安全的数据库访问方法,它需要用户提供自己的生物特征来替代密码或者PIN。一旦他们登陆,他们将获得进入所有系统的通行证,而不次需要每次提示重新登录。
利用生物识别特征认证的SSO能提供更强大的身份验证和更高的安全性。现在,内部数据盗窃已经不可避免,一项有来自美国,英国,德国,法国和加拿大参与者参与的调查表明,数据信息泄露36%是由于员工使用不当或者疏忽造成的结果,而25%是来自内部人员的蓄意攻击。
此外,世界范围内的企业都遭受着数据丢失的内患,一项调查结果显示,世界上大约3900家企业由于数据丢失而损失金额成本平均在66万美元到938万美元之间。不安全的身份管理,弱密码和个人数据访问的不当认证往往是大多数企业数据安全漏洞的根源所在。采用生物识别SSO将会给企业带来很多优势,例如:更多的股票收益,更强的反欺骗能力,更高的识别精度,易于管理以及节约成本。
4、生物识别数字化签约
数字化签约已经在那些需要合法授权交易的组织中非常的普遍,例如:电子交易,电子邮件签约和电子政务在当今已经是一个不断发展的新趋势。电子签约能够提供很多益处,但是它们仍需要不断的自我完善,因为黑客们也在不断升级,使得传统的密码和智能卡遭受被假冒和访问权限丢失的风险。试想一下,当攻击者诱骗受害者签订不利的条款合约,把那些包含隐私的邮件发给用户本身并不知晓的收件人时,会发生什么?
而生物识别数字签名技术将会帮助解决传统数字签名单一识别的问题,解决用户丢卡或忘记密码的烦恼。
综上,生物识别技术不紧能够保护用户额隐私,提供更安全可靠的保护措施,而且还能够帮助企业有效的管理员工,提高效率,节约成本,这已然成为当今社会企业发展的必然趋势。当然,2014发生在国内外的数据泄密事件高达1367起,这还是属于已经确认的,我们可以想象还有多少无从确认或者无法公开的事件,2015年是不是会出现更过的泄露事件?大数据本身是为了提升我们的用户体验,而不是泄露用户的隐私的,不要让我们的大数据成为“大泄露”!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23