
社保数据面临泄漏,大数据安全危机的序幕
近几日来,笔者一直在向欧洲反计算机病毒协会创始人、德国歌德塔(G Data)软件有限公司安全顾问Eddy Willems先生请教云计算以及大数据的安全问题。由于翻译、时差、授权的关系,访谈内容尚在整理之中。但就在这个时候,国内大数据已经出现了安全隐患。在人们对大数据极力热捧之时,大数据的安全危机已经逐渐显露,大数据安全隐患的“冰山一角”已经呈现在我们面前了。
据媒体报道,目前社保系统已经成为个人信息泄露“重灾区”,目前重庆、上海、山西、沈阳、贵州、河南等省市卫生和社保系统出现大量高危漏洞,数千万用户的社保信息可能因此被泄露。
面临泄漏危机的社保数据究竟涉及多少人,它的涵盖内容又是什么呢?据报道称,“目前围绕社保系统、户籍查询系统、疾控中心、医院等大量曝出高危漏洞的省市已经超过30个,仅社保类信息安全漏洞统计就达到5279.4万条,涉及人员数量达数千万,其中包括个人身份证、社保参保信息、财务、薪酬、房屋等敏感信息。”
这,就是我们几乎每天都能听到的大数据;这,就是我们几乎每天都嚷嚷要利用、商业化的大数据。但今天,他们很危险。换句话说,我们的隐私很危险,因为这些大数据的组成元素就是你我。社保数据面临泄漏,难道是大数据安全危机的序幕?我这说法虽然有些危言耸听,却不得不引起我们的关注。
社保数据为什么会有泄漏的危机?除了监管、法规等,笔者认为还可能有着几个因素。
第一个,社保数据库网站的“先天性缺陷”。如果保管社保数据的数据库网站在设计之初就有缺陷,那可供黑客利用的安全漏洞就难以避免。这就相当于造围墙的时候,某几处墙体薄弱,给小偷留下了一道“暗门”;甚至某个地方还给人留下了几个可以攀墙的“坑儿”,让小偷更加方便。
第二个,社保数据库的加密手段存在不足。这里,我先“提前泄漏”几句Eddy Willems先生与我交流时的观点,他认为目前大数据的加密手段存在严重的不足。我想,加密手段的不足,可能有两种表现,或者是过于简单,或者是进位的问题。这样的话,就是“人祸”了。
第三个,安全防护措施力度不够。即便说网站有缺陷,或者是说有别的不足,但安全软件的防护是可以暂时延缓数据泄漏速度的,也可以为弥补过失争取时间。但是,我们的安全防护有没有到位是个疑问,我们相关部门的防护意识如何也是个问号。
社保数据面临泄露,这是危机,也是机遇。如果尽快亡羊补牢,那为时未晚,就当它是一场军事演习。但如果想要掩饰问题,那就是大数据安全危机的序幕了,您说呢?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08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 ...
2025-09-02