
"大数据时代"莫忘信息安全_数据分析师
围绕个人信息的采集、加工、开发和销售正悄然变为一条“数据产业链”,由于信息泄露造成的“精准营销”和金融诈骗活动,给人们的隐私和财产造成了难以估量的损失。我们既不能熟视无睹,也不能因噎废食。
近日,一则“130万考研用户信息网上叫卖”的消息引发社会关注。据报道,上百万考生的报名信息被人以1.5万元的价格出售,一些考生因此遭遇各种电话和短信“精准营销”。尽管中国研究生招生网工作人员表示,已就此向公安机关报案,但该事件暴露出的信息安全问题不容忽视。
在大数据时代,网络对人们经济、社会活动的介入越来越深,信息和数据的收集也变得越来越便捷。这一方面使相关行业能够利用信息和数据实现更大的价值创造,另一方面也给个人信息的保护带来前所未有的挑战。用户的位置信息、行为信息、消费信息、社交信息等等,都变成了可被存储、分析的数据,如果将这些数据汇总起来,可以准确还原和预测个人在日常生活中的真实活动轨迹,如果被滥用势必加剧个人信息风险。近年来,从网上疯传的各种“查开房软件”,到频繁发生的客户信息被倒卖事件,都表明信息安全已成为全社会共同面对的系统性风险。
用户信息不仅涉及个人隐私,更是一种重要的“数据资产”,特别是互联网经济的崛起,使“大数据”带来的商业价值日益凸显。也正因为如此,相关行业的数据和信息被作为核心资源广泛争夺。然而,一方面缺少监管,一方面又有利可图,使非法获取个人信息的行为获得了很大的操作空间。近年来,由于经济利益的驱使、行业生态的混乱、法律法规的缺失,以及公民自身对个人信息保护意识的欠缺等原因,围绕个人信息的采集、加工、开发和销售正悄然变为一条“数据产业链”,由于信息泄露造成的“精准营销”和金融诈骗活动,给人们的隐私和财产造成了难以估量的损失。
我们也要看到,今天的世界正变得日益数字化,无论是政府对公共政策的制定,还是企业对市场行情的分析,都离不开信息和数据的采集。观察互联网经济的每一次创新,如百度打造的“大数据引擎”,支付宝生成的“十年账单”等,处处都让人们感受到了数据的力量。在大数据时代的信息安全风险面前,我们既不能熟视无睹,也不能因噎废食。如何让个人信息的保存、使用和流动保持在安全可控的范围,在合法、合理利用数据资源增进社会福祉的同时,筑牢个人信息安全的“防火墙”,已经成为政府和企业都无法回避的问题。
捍卫大数据时代的个人信息安全,亟待建立健全系统化的防护体系。在法律层面,迫切需要制定保护公民个人信息的专门性法规,明确规定个人信息的保护范围,并对个人信息的采集、使用、处理予以特别规定;在行业层面,要建立互联网、电信、金融等重点领域的行业自律机制,完善客户信息的管理规范,使客户信息的采集更加透明,并切实做好保密义务;在技术层面,要加快建立规范的网络认证标准体系,加快大数据安全保障关键技术的推广,降低信息泄露的潜在风险。唯有如此,才能有效遏制大数据时代个人信息安全的系统性风险,使大数据真正成为促进信息消费的新动力。
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