京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
拿什么保护你大数据安全_数据分析师
这是一个大数据的时代。在今天,大数据不仅仅是一个概念、一个话题,而正在成为生活中的一部分:用大数据预测疾病,用大数据预测奖项,用大数据支撑 智能交通,用大数据助力企业商业决策,用大数据分析客户心理大数据应用正在加快落地步伐,大数据的作用正在日渐凸显,不过需要看到的是,大数据的 安全问题也不容忽视,个人隐私保护、大数据的污染,这些正在成为大数据发展中亟待解决的难题。
好莱坞明星艳照门事件的发生,让信息时代的隐私安全再一次成为话题,当越来越多的数据以云的方式在移动互联网上存储和传播,隐私安全正在越来越脆弱。有人说,大数据时代没有隐私。事实确实如此吗?那么,针对发展和安全一对天生的矛盾体,大数据究竟应该如何摆平?
一条微博就泄露了你的个人信息;在社交网络上晒的图片,转眼间就会成为黑客攻击你的重要数据;无论你走到哪里,通过手机上传的数据都可以在最短时间定位和找到你这些并不是危言耸听,而是大数据时代的真实写照。
移动互联网、云计算尤其是大数据技术的飞速发展,让个人信息安全问题日渐凸显。中国工程院院士邬贺铨指出,移动技术、智能技术高度普及,使得人们在畅享网络生 活便利的同时,也面临着日益严重的网络信息安全威胁。在移动互联网时代,通过无线网络和大数据,黑客的网络攻击变得越来越简单他们只需对大数据进行统计 和分类,就能轻易发现移动智能设备中存在的安全漏洞,并直接进行攻击。360公司董事长兼CEO周鸿也在不久前的一次公开演讲中表示,随着 IoT(Internet of Things)万物互联时代的到来,任何设备都将接入互联网,由此带来的信息安全挑战前所未有。
和以往相比,这确实是一个最没有隐私的时代。想象一下,当我们越来越多的行为都发生在互联网上,并且形成最终的数据,那么掌握了这些数据也就掌握了 人们的隐私。大数据时代,数据分析给人们带来了更多的价值,让决策更加精准,但是同时,也让个人隐私更多地暴露。这事实上就是一个要发展还是要安全的问 题,两者是一对天生的矛盾体。
随着大数据技术应用的不断深入,未来人们还将面临更多的安全威胁。未来学家塔克尔在《赤裸裸的未来》一书中描述了这样一个场景:某一天早上醒来,你的智能手机给 你发送了一条信息下午您将在某街区遇到15年前的女友××,记得要假装惊讶哦。在塔克尔看来,这并不是过于遥远的事情,而是人们在不久的将来就将面对 的真实生活场景,因为随着人们使用智能手机频率的不断提升,越来越多的个人数据,包括姓名、年龄、爱好、位置等都将存在于互联网上,而掌握了这些数据,智 能手机就能轻松发出类似的短信提醒。这种景象既让人感觉到鼓舞,感慨科技发展的速度,同时也让人感到一丝莫名的恐惧,任何事物的不确定性和神秘性似乎都将消失。何处安放你,我的隐私?
大数据时代,信息安全的问题不仅仅是体现在隐私上。当前,大数据的污染问题也正受到越来越多的重视,大数据污染,简单说来就是大数据中被人为地加入 了不好的数据,如人为操作和注入虚假信息,如果在这些数据上进行分析,将可能得出错误的结论。一般而言,数据污染分为两种典型情况:一种是收集的数据中含 有刻意、无意、无用,甚至对分析可能产生副作用的信息;另一种是收集后的数据遭受入侵、篡改、替换。
与隐私泄露一样,数据污染也会带来极其严重的后果。当前,大数据正在成为个人、企业乃至国家决策的依据,如果数据被入侵、篡改,那么就很有可能影响到社会决策,带来灾难性的后果,甚至引发事故。
如何保护大数据时代的信息安全?现在越来越多的人开始关注并致力于解决这一问题,其甚至已经上升到国家战略层面。2014年,中央网络安全和信息化领导小组成立,习近平总书记就提出了没有网络安全就没有国家安全的指导思想,将网络安全提升到一个前所未有的高度。
事实上,保护大数据时代的信息安全是一个系统工程。无论是在国家政策层面、技术层面,还是个人以及企业的社会责任感层面,都需要展开相应的工作。在 政策层面,需要相应的法律、法规保护个人隐私,对信息的传输进行监管和审计,降低个人隐私被滥用的可能性;在技术层面,不断开发相关的信息安全保护技术, 同时对于信息采用分布式存储的方式,这样就可以避免将鸡蛋放在一个篮子里,尤其是对于商业系统、银行系统而言,这是至关重要的;在社会责任层面,每一 家互联网公司都要将数据看作用户的资产,企业如果没有相关的法规意识,同时不具备相关的安全保障能力,就应该被市场淘汰。用户也要提升自我保护的意识,一 旦信息安全受到威胁就应该采用相应的手段维护自身权益。
科技进步永无止境。虽然大数据的发展和安全是一对矛盾体,但是两者之间还是能够寻求相对的平衡,有一句话说得好,不发展就是最大的不安全。确实如此,在强调安全的同时,并不能因为惧怕安全威胁就不发展,在发展中保障安全,才是正途。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31