
大数据时代信息安全问题待解
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
记者调研发现,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,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官方兴说,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。
其次,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。
方兴说,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。
应制定产业“游戏规则”
受访专家建议,国家宜根据大数据的特点,及时完善相关法律法规,制定大数据时代的“游戏规则”。同时,要建立企业信息泄露问责机制,倒逼企业用户加强信息安全防护,促进大数据产业健康发展。
王标、方兴等专家建议,应通过完善法律法规,制定大数据时代的“游戏规则”。一是对企业如何保护收集来的个人隐私做出明确规定;二是企业如何使用收集到的个人隐私必须提前告知用户;三是对于用户个人而言,必须要有数据的准入权、删除权和修改权。
同时,艾媒咨询首席执行官张毅表示,近两年我国携程网、如家快捷酒店等多家企业曾发生大规模数据泄露事件,却从未见到企业负责人被问责。按照美国的法律,企业发生一次信息泄露事件就可能被罚得倾家荡产。“必须建立严格的问责机制,加大对涉事企业的处罚力度,倒逼企业加强信息安全防护。”张毅说。
此外,专家表示,在大数据时代,公安部门也应与时俱进,增强侦破能力,只有让利用大数据技术实施犯罪的人被绳之以法,才能真正威慑不法分子,为个人、企业的信息安全保驾护航。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28