京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
再追溯大数据时代如何保证信息安全
数据正在每天为你做着网络生活笔记:你喜欢什么?看到了什么?做出了怎样的反应?你的性格喜好?心情如何?……生活中,我们在每一时刻,每个行为都产生着数据。我们的网络浏览痕迹、电商购物喜好、社交网络习惯等网络“足迹”都以数据的形式存储了下来。它们精准及时、事无巨细。而借助于对这些数据的研究和分析,就可以拼出一个比你更了解自己的“你”。
对海量数据的分析挖掘能创造巨大的物质财富和社会价值。然而,数据的大量聚集导致隐私泄露无处不在,个人、企业的信息安全面临严重威胁,亟待通过完善法律法规等方式予以解决。
“大数据”产业蕴藏巨大潜力
大数据的价值不可估量,被誉为未来世界的“石油”。企业通过对海量数据的分析挖掘,能从中发现商机,清晰掌握客户需求,准确锁定目标客户。
2013年,美剧《纸牌屋》的成功,让全世界都意识到了大数据的力量。《纸牌屋》的出品方N etflix仅在当年第一季度就新增300多万用户,半年之内股价涨幅超三倍。这是因为《纸牌屋》是从3000万付费用户的收视选择、400万条评论、300万条搜索记录中总结收视习惯,根据对用户喜好的精准分析进行创作的。
“大数据产业蕴藏着巨大潜力,能创造巨大的物质财富。”梦芭莎集团董事长佘晓成说,“每个企业都应该打造自己的数据库,大数据技术让我们在生产过程中就能进行及时调整,使用大数据技术后,库存售罄率从80%大幅提升到95%。
大数据不仅能创造物质财富,还能创造社会价值。中国工程院院士邬贺铨表示,海量的交通信息、社保信息、消费记录、地理信息等掌握在政府部门、通信运营商、互联网企业等机构手中,将成为解决交通拥堵、雾霾、看病难、食品安全等问题的利器,以及政府了解社情民意的重要窗口。
信息安全成发展主要障碍
尽管大数据蕴藏巨大潜力,但也给个人、企业的信息安全带来巨大风险,信息安全问题已成为产业发展的主要障碍。
首先,大数据时代,数据的大量聚集大大增加了大规模数据泄露事件发生的可能,企业的信息安全也面临严重威胁。
世界知名信息安全厂商赛门铁克近日发布报告称,随着大数据时代的到来,2013年超过5 .52亿条个人身份信息被泄露,泄露数据的数量是2012年的4倍,大规模泄露事件从2012年的1起增加到8起,每一起事件泄露的信息都超过千万。
其次,大数据时代,隐私信息将“无处遁形”,公民个人将面临安全风险。信息安全专家、南京瀚海源信息科技有限公司首席执行兴说,大数据分析的前提是海量的数据,只要连接到网络,公民的姓名、身份证号、手机号码、银行账号密码、位置信息等隐私数据都会在其不知情的情况下被全部抓取,现行法律法规并未对此类行为作出任何规定。
“无处遁形”的隐私信息和大数据分析的广泛使用,将给公民个人带来巨大的安全风险。国际关系学院信息科技系副主任王标说,大数据时代,个人隐私数据越来越多地被连接和分析,公民的账号密码、手机号码、身份证号等敏感信息会被不法分子轻易获取,为账户盗刷、诈骗、抢劫等犯罪打开方便之门。
大数据时代,保存海量数据的企业极易引来黑客攻击,因为数据的大量汇集使得黑客一次攻击就能获得大量有效数据,加之企业的信息安全意识有待提高,一旦发生数据泄露,不仅给用户带来安全风险,对企业声誉、经济效益也是重大打击。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25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