浅析大数据时代的数据安全问题
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浅析大数据时代的数据安全问题
作者：沙蕊
来源：《经营管理者·上旬刊》2016年第10期
摘要：随着云时代的来临，大数据（big data）也吸引了越来越多的关注。数据量在迅速增长，大数据时代已经到来，同时，数据安全问题不可避免的已经成为了人们所共同关注的问题。
关键词：大数据数据安全措施
物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展，使得智能手机、平板电脑、计算机及遍布地球各个角落的传感器，成为数据来源和承载方式。根据估算，互联网的数据量呈现每两年翻一倍的速度增长，大数据时代已经到来。然而这些数据中“非结构化数据”占据很大比例，往往不能被传统的数据库所采用，但是，这庞大的数据仍旧是我们所珍惜的“宝藏”，或许未来的某一天它们将会成为“新石油”。大数据的发展将进一步扩大信息的开放程度，这样导致了隐私数据或敏感信息时常出现泄露，使得用户数据得不到安全保障，因此如何保障数据安全，并与大数据发展的新特点、新挑战相适应，是我们需要研究的课题。
一、大数据的相关知识概述
大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主
流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营管理决策更积极目的的资讯。大数据具有以下几个基本特征：
1.数据体量巨大。大数据时代，无论是传感器、移动设备，还是智能终端和网络社会等都在无时不刻的产生数据，数量级别由最早的TB发展至PB，甚至是ZB，统计数据量成千倍级别上升。据统计，2015年全球產生了接近8ZB的数据量，预计到2020年全球以电子形式存储的数据量将达到40ZB。而在2015年年底，根据互联网数据中心的统计全球数据量已经达到了7910EB。如果将这些数据都刻在DVD上，那么把这些DVD碟片堆叠起来就可以从地球到月球6个来回还要多。
2.数据类型多样。当前大数据的发展不仅在数据量上呈现出快速增长的态势，在数据类型多样上也越发丰富。根据数据类型多样性的特点可大致上分成结构化数据和非结构化数据。过去数据多以二维结构呈现，但随着互联网、多媒体等技术的快速发展和普及，视频、音频、图片、邮件、HTML、RFID、GPS和传感器等产生的非结构化数据已经占据了数据总量的80%
以上，而这些多类型的数据需要更高要求的数据处理能力。
3.产生价值密度低。分析大数据的最终目的是获取价值。大数据本身类似于“金矿”，通过人们的融合分析可以从中获取意想不到的价值信息。尤其是目前商业的竞争日益激烈，许多企
浅谈大数据时代的机遇与挑战
湖南农业大学课程论文学院：信息科学技术学院班级：计算机1班姓名：XXX 学号：2015XXXX 课程论文题目：浅谈大数据时代的机遇与挑战 课程名称： 评阅成绩： 评阅意见： 成绩评定教师签名： 日期：年月日
课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战 学生：XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要：随着时代的发展，大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中，而大数据也与我们的生活关联越来越紧密，对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇，在大数据时代中脱颖而出，怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。 关键词：大数据;机遇与挑战；大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis
一、绪论 （一）什么是大数据？ “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大？大数据能做些什么？在新互联网时代，这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大，种类多，速度快，价值大。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”（二）大数据能做些什么？ 大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年，现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点 有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条
大数据时代的利与弊
虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》，但直到前不久才浏览本书的内容，看完之后还是有点震撼的，主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书，其中有我本人的部分总结和评述。 有三个案例比较有意思，一是福特的名言，“如果当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：一匹更快的马。” 乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据，而是直觉，第六感。谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系，但其创始人依然要应聘者提供分数。 前两个例子（福特和苹果）说明大数据有时候是无效的，后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。 大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能，如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪，那么，社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。如书中所述： “因为预测的结果几乎不可辩驳，人们也就无法为自己开脱。但这种基于预测得出的惩罚不仅违背自由意志的原则，同时也否定了人们会突然改变选择的可能性。” 以上弊多些，下面谈利。
聪明的公司会从人们与信息交互中收集数据废气，以用来改善现有的服务或推出全新的服务。 “拥有知识曾意味着掌握过去，现在则更意味着能够预测未来。”-----这句话很精辟。 “情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息，据此预测一天中最安全的运送路线。”类似的，我也听说过美国建立的爆炸物碎片博物馆的事情，基于爆炸物的各种信息追踪恐怖分子武器弹药的生产基地和储存地点。 “为了促进大数据平台的良性竞争，政府必须运用反垄断条例。” 谷歌对量化数据的极致追求可能过头了，因此激起了员工的反抗。（弊）通过大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为是对公平公正和自由意 志的一种亵渎。（弊） 过去是要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家，但现在可能是，要解决一个生物难题或许和天体物理学家或数据视图设计师联系即可。 由于大数据的功劳，微软机器翻译部门的统计学家在茶余饭后的谈资就是每次一有语言学家离开他们的团队，翻译质量就会好一点。 当亚马逊的贝索斯发现算法推荐能促进销量增加的时候，他就不再需要书籍评论员了。
数据库安全性习题解答和解析
第九章数据库安全性习题解答和解析 1. 1.什么是数据库的安全性? 答：数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改或破坏。 2. 2.数据库安全性和计算机系统的安全性有什么关系? 答：安全性问题不是数据库系统所独有的,所有计算机系统都有这个问题。只是在数据库系统中大量数据集中存放,而且为许多最终用户直接共享,从而使安全性问题更为突出。 系统安全保护措施是否有效是数据库系统的主要指标之一。数据库的安全性和计算机系统的安全性,包括操作系统、网络系统的安全性是紧密联系、相互支持的。 3.试述可信计算机系统评测标准的情况,试述TDI/TCSEC标准的基本内容。 答：各个国家在计算机安全技术方面都建立了一套可信标准。目前各国引用或制定的一系列安全标准中,最重要的是美国国防部(DoD)正式颁布的《DoD可信计算机系统评估标准》(Trusted Computer System Evaluation Criteria,简称 TCSEC,又称桔皮书)。(详细介绍参见《概论》9.1.2)。 TDI/TCSEC标准是将TCSEC扩展到数据库管理系统,即《可信计算机系统评估标准关于可信数据库系统的解释》(Trusted Database Interpretation 简称TDI, 又称紫皮书)。在TDI中定义了数据库管理系统的设计与实现中需满足和用以进行安全性级别评估的标准。 TDI与TCSEC一样,从安全策略、责任、保证和文档四个方面来描述安全性级别划分的指标。每个方面又细分为若干项。这些指标的具体内容,参见《概论》9.1.2。 4.试述TCSEC(TDI)将系统安全级别划分为4组7个等级的基本内容。 答：根据计算机系统对安全性各项指标的支持情况,TCSEC(TDI)将系统划分为四组(division)7个等级,依次是D、C(C1,C2)、B(B1,B2,B3)、A(A1),按系统可靠或可信程度逐渐增高。 这些安全级别之间具有一种偏序向下兼容的关系,即较高安全性级别提供的安全保护包含较低级别的所有保护要求,同时提供更多或更完善的保护能力。各个等级的基本内容为：D级 D级是最低级别。一切不符合更高标准的系统,统统归于D组。 C1级只提供了非常初级的自主安全保护。能够实现对用户和数据的分离，进行自主
云计算数据安全问题研究.doc
云计算数据安全问题研究 计算机及互联网技术的快速进步催生了诸多其他计算技术的出现及发展，大数据和分布式计算是最为明显的表现。然而云计算在快速发展并得到广泛应用的同时，也存在不少制约其发展的瓶颈，数据安全问题就是其中最为重要的一个问题。本文分析了云计算面临的安全风险以及云计算相关的安全技术，并未云计算安全体系的构建提供一些建议。 1、引言 云计算最早是由谷歌CEO Eric Smitte提出的，之后云计算得到了快速的发展，并且得到了广泛的应用[1]。云计算实际上是一种基于网络计算的的信息技术服务解决方案。云计算旨在为互联网用户提供高效、快速、方便的数据云存储、数据分布式计算服务，这一服务是基于互联网为中心的网络结构体系，这一结构体系类似于电脑的中央处理器，它把网络中的大量的计算资源、存储资源统筹在一起，进行数据的存储或计算服务所需要的资源分配，这样以来，云计算客户就可以忽略具体实现方式，只需按照个人需要提出计算或存储需求，剩下的由云计算体系来完成，这一过程类似于日常生活中从自来水管中放水，通过电线用电一样简单。这样简单高效的特点使得云计算迅速成为IT领域最具有潜力的市场增长点。有咨询机构经过调查计算表明，截至2015年，云计算的市场价值总额将达到逾1500亿美元[2]。然而，尽管云计算近年来在学术界、互联网届受到了极高的关注度，但是，云计算在其推广应用过程中仍存在不少制约因素，其中最为突出的因素就是大量的数据资源共享时所带来的数据安全隐患问题。作为云计算的提出者，也是云计算数据信息安全做的相对成熟的
企业，谷歌在几年前曾在云计算数据安全领域出现重大事故，造成大量用户隐私在互联网上被泄漏。由此可见，云计算所面临的数据安全问题之严重性。 2、云计算数据安全风险 随着云计算的逐渐火爆，应用范围越来越广，但与此同时不断发生的隐私泄漏等数据安全事件也在表明云计算技术并没有达到足够的成熟度，仍面临着一系列的数据安全风险。云计算所面临的风险主要可以分为两个方面的风险：来自云计算管理的风险和云计算技术本身的风险。 2.1云计算管理风险 云计算是一种数据存储、计算技术，但对于用户来说，云计算是一种产品，既然是一种产品，就有其组织管理单位，即提供云计算应用服务的供应商，例如技术成熟度最高的谷歌公司等。作为一种产品，如果对其组织管理不当，就有可能造成用户隐私数据泄漏，酿成云计算数据安全风险事故。一般而言，云计算在管理方面存在的风险主要有[3]： 1)锁定用户、移植困难：一旦用户选择了使用某一云计算应用服务商之后，用户就被该云计算服务提供商锁定了，很难将其在该云计算服务商平台上的数据转移到其他云计算服务平台上，这对用户数据安全以及使用便捷带来了不便。2)数据安全失控：由于不少云计算服务提供商只是提供了云计算服务框架，而具体的部分云计算存储、计算服务通过软件外包的形式由第三方来提供，一旦第三方提供的这一部分云计算服务内容由于技术原因、管理原因达不到云计算数据安全级别，就有可能引起云计算数据泄漏的风险。 2.2云计算技术风险
浅谈大数据时代聊聊小数据
浅谈大数据时代聊聊小数据 现在好像人人都爱说大数据，就像平时我去开会，不是用大数据分析这个，就是用大数据建构那个。可是我最近看《美国计算机学会通讯》（CACM）上面提到了几次小数据，我觉得大家也有必要了解一下这个有趣的概念。 大数据其实就是一个特别大的数据库，大到用现有的技术无法处理，因此计算机行业的人谈大数据，指的是大数据技术。而生命科学领域的人谈大数据是指该领域的大数据分析，搞大数据设备和管理的人不见得会分析，因为这需要专业。 还有一股力量也将改变我们关于健康的想法和实践，那就是由个人数字跟踪驱动的小数据。基于某种云应用，随时间连续地、安全地、私人地分析你工作、购物、睡觉、吃饭、锻炼和通讯的数字追踪，而得到关于你的健康的画面。这里需要私人的装置和网络服务，特别是自跟踪。譬如昨天我有点胃痛，于是想：前天和大前天有何不同呢？啊！明白了，我每天喝一两酒，前天喝的酒不同，换了一个牌子，可能就是这个新牌子的酒引起我胃痛。这个小数据提供了分析我健康情况的依据。 大数据开启了一个时代的转型，给人们带来一场生活、工作与思维的大变革。时代的变革需要以大数据为视角理解数据与信息。 什么是小数据？小数据就是个体化的数据，是我们每个个体的数字化信息。比如我天天都喝一两酒，突然有天喝完酒了胃疼，我就想了，这天和之前有何不同？原来，这天喝的酒是个新牌子，可能就是喝了这个新牌子的酒让我胃疼。这就是我生活中的小数据，它不比大数据那样浩瀚繁杂，却对我自己至关重要。 第一个意识到小数据重要性的是美国康奈尔大学教授德波哈尔艾斯汀。艾斯汀的父亲去年去世了，而早在父亲去世之前几个月，这位计算机科学教授就注意到老人在数字社会脉动中的些许不同他不再发送电子邮件，不去超级市场买菜，到附近散步的距离也越来越短。然而，这种逐渐衰弱的状态，真到医院去检查心电图，却不一定能看出来。到急诊室检查的时候，不管是测脉搏还是查病历，这个90岁的老人都没有表现出特别明显的异常。可
我们的大数据时代题目及答案(2016全文本)
1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D：与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理
大数据安全分析(分析篇)
这一篇应该是比较容易引起争议的，大家现在乐于说看见（visibility ）的力量，如何看到却是一个尚在探索中的问题。数据是看到的基础条件，但是和真正的看见还有巨大的差距。我们需要看到什么？什么样的方法使我们真正看到？ 安全分析和事件响应 网络空间的战斗和现实世界有很大的相似性，因此往往可以进行借鉴。美国空军有一套系统理论，有非常的价值，值得深入思考并借鉴，它就是OODA周期模型： 观察（Observe）：实时了解我们网络中发生的事件。这里面包括传统的被动检测方式：各种已知检测工具的报警，或者来自第三方的通报（如：用户或者国家部门）。但我们知道这是远远不够的，还需要采用更积极的检测方式。即由事件响应团队基于已知行为模式、情报甚至于某种灵感，积极地去主动发现入侵事件。这种方式有一个很炫的名字叫做狩猎。 定位（Orient）：在这里我们要根据相关的环境信息和其他情报，对以下问题进行分析：这是一个真实的攻击吗？是否成功？是否损害了其它资产？攻击者还进行了哪些活动？ 决策（Decision）：即确定应该做什么。这里面包括了缓解、清除、恢复，同时也可能包括选择请求第三方支持甚至于反击。而反击往往涉及到私自执法带来的风险，并且容易出错伤及无辜，一般情况下不是好的选择。 行动（Action）：能够根据决策，快速展开相应活动。 OODA模型相较传统的事件响应六步曲（参见下图），突出了定位和决策的过程，在现今攻击技术越来越高超、过程越来越复杂的形势下，无疑是必要的：针对发现的事件，我们采取怎样的行动，需要有足够的信息和充分的考量。 在整个模型中，观察（对应下文狩猎部分）、定位与决策（对应下文事件响应）这三个阶段就是属于安全分析的范畴，也是我们下面要讨论的内容，附带地也将提出个人看法，关于大数据分析平台支撑安全分析活动所需关键要素。
大数据时代的Excel统计与分析定制
大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据？ 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK（）函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值
3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 第4章大数据的图表分析案例 前言：常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表：饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具，您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练：分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程
最新 关于大数据环境下数据安全问题的几点思考-精品
关于大数据环境下数据安全问题的几点 思考 1 引言 就像和互联网一样，大数据推动了新一轮的科学技术革命。但是，随着大数据的蓬勃发展，大数据安全的严峻性也日益凸显出来。网络化的今天，各个国家金融、政务、石油、、天然气、交通、金融、商业以及，这些关系国计民生的部门、产业与服务都严重依赖着大数据，无论是平时还是战时，一旦遭到攻击，就可能直接导致这些系统整个瘫痪，引起整个社会秩序混乱和民众的巨大恐慌，其后果也可想而知，给国家安全造成的损失将是空前巨大的。 2 大数据安全目前所面临的形势 据统计，2015年几乎没有哪一个星期没有发生过重大的数据泄密事件、重大的网络攻击活动或严重的漏洞报告，每个事件都突显了黑客技术的改进，以及所带来的新形式的网络攻击。实际上，网络上没被曝光的攻击每天都在发生，每天都在上演，每天都是几百上千起的攻击事件。对于我们绝大多数用户而言似乎没什么特别的感受，但是实际上我们就有可能是受害者其中一员。如果说对于个人而言，这些危害还算微不足道的话，那对于国家而言，发生的攻击和数据外泄，就不是这么轻描淡写的了，其给国家造成的损失将也是空前巨大的。因此，大数据安全问题的严峻性可见一斑——在大数据时代，大数据安全是一场必要的斗争。 2.1 安全机制与技术未做到水涨船高 在技术、大数据挖掘采集与分析处理技术、互联网发布应用等技术快速提高和发展，在越来越广泛的同时，大数据在安全方面的技术并没因水涨而船高、齐头并进。确切地说，大数据的安全技术相对于其它方面的技术而言存在着很大差距。 首先，大数据自身的安全机制存在漏洞。数据总量巨增的速度和数据类型的多样化，让我们措手不及，大数据的安全策略根本来不及全面部署和健全。在大数据访问控制的权限上、密钥生成的算法上、存储管理的环节上等各个方面，防护机制都尚不完善，存在着各种各样的安全漏洞。 其次，大数据自身就是一个可被持续攻击的载体，安全防护的手段与技术，在发展速度上无法跟上数据量剧增、数据运算速度剧增，数据种类剧增的步伐，来不及完善的大数据安全防护漏洞就会越来越多地暴露在别有用心的人面前。在一个数据量以几何速度增长的大型网络存储中，以传统的安全防护软件扫描一个恶意软件，可能需要几天甚至更久的时间，这已经不能满足网络和大数据安全的需要。传统安全防御措施要精准地描述威胁特征，建模过程也要耗费几个月甚至几年时间，因此传统安全防御机制很难在有效的时间内检测出高级持续性攻击。 再者，大数据自身的特点决定了大数据的价值低密度性质，黑客可以将攻击更加隐蔽地隐藏在大数据中，使得传统的安全分析工具很难聚焦在价值点上。 此外，大数据技术自身将被作为入侵技术使用。大数据之所以得以飞速发展，在于其适应和满足了当下社会大数据的数据量、种类以及处理速度等各个方面剧增的需要。我们在利用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取价值信息的同时，攻击者也在利用这些大数据技术促进和发展了攻击技术，攻击的技术也在随之提高。 2.2 大数据更容易成为攻击目标 随着互联网技术和信息化社会的发展，实现了全球数据的集合与共享，也充分体现了大数据的时代特点。但是，如此巨大的数据集合存储，使大数据成为更容易被发现的巨大目标，同时也加大了大数据暴露的可能性。其内在蕴含的价值就像似一座巨大无比的宝藏，吸引着全世界所有的团体以及所有的黑客，使得他们愿意投入更多的时间和成本到大数据攻击中。因为大数据一旦遭受攻击，失窃的数据量也是“大数据”级的数据量，大大降低了黑客的进攻成本，增加了“投入产出比”。因此，与传统安全相比，大数据安全防护更是尤为重要。
大数据时代的信息安全问题
信息安全导论论文《大数据时代的信息安全问题》 作者：李佳倩 学号：2014301500243 院系：计算机学院 班级：14级8班 指导老师：王骞 2015/1/24
大数据时代的信息安全问题 中文摘要 大数据（Big Data)是当前学术界和产业界的研究热点，正影响着人们日常生活方式、工作习惯及思考模式。但目前，大数据在收集、存储和使用过程中面临着诸多安全风险，大数据所导致的隐私泄露为用户带来严重困扰，虚假数据将导致错误或无效的大数据分析结果。该文分析了大数据时代的产生原因、发展概述、主要特征及大数据信息安全研究现状，并针对现有的安全问题提出了解决方案。 （本文编者：山东正舟信息 https://www.360docs.net/doc/772110256.html, 山东正舟信息技术有限公司内部文案) 关键词:大数据；大数据时代；大数据信息安全 Abstract Nowadays big data has become a hot topic in both the academic and the industrial research.It is regarded as a revolution that will transform how we live,work and think.However,there are many security risks in the field of data security and privacy protection when collecting,storing and utilizing big data.Privacy issues related with big data analysis spell trouble for individuals.And deceptive or fake information within big data may lead to incorrect analysis results.This paper analyzes the causes of the era of big data, development overview, main characteristics and the present situation of big data information security research, and put forward the solution in view of the existing safety problems. Key words: Big data；Big data era；The information security of big data era
大数据时代演讲稿
大家早上好 上周，财经郎眼的主题是大数据来了，我感觉这期节目很不错，所以我把大数据时代作为我今天的演讲主题。现在，我跟大家分享一个新的名次，大数据时代。我相信大家对大数据这个名次并不陌生，我们在生活中经常听到人们讨论大数据，但什么是大数据，它会对我们的生活有什么影响呢？ 在历史上，有过五个对人们生活产生了重要影响的信息革命。第一次信息革命是语言的产生，第二次信息革命是文字的产生，第三次信息革命是纸张的发明，第四次信息革命是印刷术的发明。那第五次信息革命，也是离我们最近的一次信息革命，就是互联网时代的到来。这5次信息革命，一次比一次的影响更大。互联网冲刷着一切，改变了一切。现在，互联网+信息，产生了一个现在很热的一个词，大数据。最近，贵州成立了中国首个大数据交易所，首批数据交易，卖方为腾讯计算机系统有限公司，买方为京东云平台。当大数据与经济相联系，便预示着一次新的信息革命，大数据时代。你可以想像一下它会对我们生活产生什么样的影响了。 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”今天，人们每天都会产生大量的数据，举个例子，百度导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据打印出来需要5000亿张A4纸。现在，这些数据可以交易了。那企业买这些数据有什么用呢？ 在大数据时代，企业有所有的信息，通过分析，企业知道顾客需要什么，因为企业有这些顾客需求的信息，因此企业不仅可以更好的满足他们的需求，同时还可
网络安全存在的问题及对策分析(标准版)
Enhance the initiative and predictability of work safety, take precautions, and comprehensively solve the problems of work safety. （安全管理） 单位：___________________ 姓名：___________________ 日期：___________________ 网络安全存在的问题及对策分析 (标准版)
网络安全存在的问题及对策分析(标准版)导语：根据时代发展的要求，转变观念，开拓创新，统筹规划，增强对安全生产工作的主动性和预见性，做到未雨绸缪，综合解决安全生产问题。文档可用作电子存档或实体印刷，使用时请详细阅读条款。 摘要：随着互联网的快速发展，网络安全问题逐渐凸显出来，网络安全问题已经成为制约互联网发展的重要因素。如何明确网络安全概念，提高网络安全性，成为了网络发展的重要内容。从目前网络发展来看，网络安全对于互联网用户具有重要意义，用户在网络上进行的信息传输、数据管理、银行支付等行为，如果不能有效保证其安全性和有效性，不但会制约互联网的发展，也会给用户造成难以估量的损失。基于这一认识，我们必须认识到网络安全的重要性，应从网络安全实际出发，认真分析网络安全存在的问题，并制定相应的对策，提高网络安全性。 关键词：网络安全；互联网发展；问题及对策 一、前言 随着互联网的快速发展，互联网在各个领域的应用取得了积极进展，互联网已经成为多个领域的重要辅助手段，对提高工作效率和改变生活方式起到积极的促进作用。但是随着网络个人信息的增多，以
大数据时代数据安全问题思考
大数据时代数据安全问题思考 隐私OR便利 互联网上的“透明人” “中国人更加开放，对隐私问题没有那么敏感，很多情况下他们愿意用隐私交换便利性。”今年3月，一位知名互联网企业负责人在公开场合谈到个人信息保护的问题。然而，这一言论迅速击中了网民的痛点：在大数据时代，普通网民究竟还有没有隐私?我们如何保护个人信息? 日常生活中，人们也常常面临“选择”：是否同意获取个人信息。使用一个简单的应用程序，注册一个网络账号，都会让用户提供手机号码、身份证号、银行卡号等隐私信息。 安装一个新的APP，使用前先要收到一连串的提醒：“允许发送通知”“允许访问位置”“允许获得手机通讯录”“允许启用电话、短信、相机”……尽管用户可以选择“同意”或者“不同意”，但用户一旦选择了“不同意”，很多APP便自动退出不再提供服务。 甚至发在个人朋友圈中的照片，都有可能被他人恶意盗取。近日有媒体曝光称，大量来自朋友圈、QQ空间或者微博上的私人照片，正在被放在网上低价出售，甚至被非法用于商业广告或婚恋网站。对此，有网友感叹：“原来，我们一直在互联网上‘裸奔’!” 网上个人信息泄露还可能引发次生灾害，成为精准诈骗的帮凶。一些人把个人隐私信息当成赚钱的工具，通过售卖越权获取的用户信息获得巨额利润，并由此形成了黑色产业链。如何提高网络安全性，保护用户的个人信息，成为互联网时代人们的核心关切。 北京大学互联网发展研究中心主任田丽认为，随着互联网技术的快速普及，传统问题向互联网延伸，线上向线下延伸，人类空间向虚拟空间延伸。人们在互联网上变成了“透明人”，个人的一举一动都被互联网“记录在案”，导致人们在网络空间越来越缺乏安全感。
浅谈大数据时代的数据分析与挖掘
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/772110256.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者：单海波 来源：《科技创新与应用》2016年第24期 摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了 质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。 关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设 引言 进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。 然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显
《大数据时代》给予我的启示--胡昌华
《大数据时代》给予我的启示 信息是人类社会记录、存储、传播交流的一切内容，包括文字、声音、图片、影像等。最近一个多世纪以来，伴随几次技术革命，随着计算机的发明，信息是以数据的形式存在电子元件中，呈现出爆炸式的增长。人类现在一天产生传递的信息，要超过人类几百年甚至上千年积累存贮的信息。从马克思“量变引起质变”的哲学原理来看，大数据时代就是信息积累从量变到质变的必然结果。这将是一个新的时代，海量数据的处理、利用，将改变人们的思维方式、工作方法和生活状态。我们是被动地去观望接受它的影响呢，还是主动的学习改变从而引领这种趋势呢？ 在时代变革面前，黄袍山公司选择了主动，去引领时代发展趋势。面对不确定性，变革的先行者意味着更多的风险、甚至要付出代价，但被动去接受，只会丧失大好良机，终将被时代所淘汰。世上没有坐享其成的好事，机会是留给敢于尝试的人。 数字化营销、会员营销、惠万家计划、物联网建设等一系列理念的提出和实践，充分体现了黄袍山公司领导站在时代发展的前沿，高瞻远瞩、先试先行、英明决策的战略眼光，引领时代发展的远大抱负，造福人类健康的博大胸怀。虽然黄袍山公司处在偏远的山区县城，但这并不妨碍其成为一个伟大的企业，就像韶山冲走出的毛出席，带领在边穷山区奋斗的共产党人最终夺得了天下一样。企业的比拼最终是企业家胆略和胸怀的比拼，无疑在这一点上，黄袍山公司不输给别的企业。 竞争的市场是一场不见硝烟的战场，在食用油市场上尤为剧烈。全国有近1500家茶油生产企业，各以其自有的资源禀赋分得食用油市场的一杯羹，同质产品的竞争激烈程度可见一斑。同类产品中，橄榄油在高端油品市场上摇摇领先，占据着绝大部分市场份额；新的健康油品又在不断涌现，米糠油、亚麻籽油、核桃油、苏子油等等又在不断的觊觎蚕食着这个市场。合作客户是有限的，消费者也是有限的，在供大于求的市场格局中，主动权掌握在消费者手中，有很多产品可供选择。 传统的市场营销是一种交易营销，重视的是产品、价格、渠道和促销。传统的营销模式中，制造商生产出的产品往往通过制造商—批发商—零售商—消费者的营销渠道对外销售产品，产品一般需要经历好几个环节才能到达消费者手中，这样臃长的供应链不仅降低了产品的时效性，而且增加了产品的成本。 现代网络营销是指发现、满足或创造顾客需求，利用互联网所进行的市场开拓、产品创新、定价促销、宣传推广等活动总称，强调是消费者的欲望和需求、成本、便利和沟通，重
大数据安全问题分析
大数据安全问题分析 发表时间：2017-01-18T14:32:52.210Z 来源：《电力设备》2016年第22期作者：黄鸿[导读] 随着云计算的发展和不断成熟，大数据也逐渐走入公众的视野。 （广东电网责任有限公司云浮供电局广东云浮 527300）摘要：随着云计算的发展和不断成熟，大数据也逐渐走入公众的视野；在大数据时代，各行各业都迎来了空前的机遇，与之同时，其信息安全问题也延伸到各个领域。精明的市场调查者对多元的数据组分析，可以制定更科学的、明智的计划和决策，来探索新的优化方式，并实现突破性的创新和计划部署。同时，商业间谍利用企业外漏的数据、隐私泄漏获得企业未来发展的新动向；电信诈骗人员利用个 人隐私数据，轻松地取走千里之外的银行卡上的血汗钱。如果没有一个真正能保障数据安全和加密的系统，大数据意味着大问题。 关键词：大数据；隐私；数据；安全Analysis of big data security problems Huanghong (Yunfu Power Supply Bureau, Limited Liability Company of Guangdong power grid,Yunfu,Guangdong,527300.) Abstract： With the development of cloud computing and big data continue to mature, gradually into the public view; in the era of big data, all walks of life have ushered in unprecedented opportunities, and at the same time, the problem of information security is also extended to various fields. Smart market investigators for multivariate data group analysis, you can develop a more scientific, informed planning and decision-making, to explore new ways to optimize and achieve a breakthrough innovation and planning. At the same time, the enterprise commercial espionage leak data, privacy leaks get the future development trends of the enterprise; telecommunications fraud personnel the use of personal privacy data, easily take thousands of miles away on the bank card money. If there is no real guarantee of data security and encryption system, big data means big problem. Key word: big data; privacy; information; security 0引言 2015年9月，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，目前我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有市场优势和发展潜力，坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。数据显示，2015年全球数据泄密的事故达1673起，涉及7亿多条数据记录。《Verizon2015数据泄露调查报告》也显示，500强企业中，超过半数的企业曾发生过数据泄露事件。更令人惊悚的是，60%的案例里，攻击者仅需要几分钟就可以得手。没有大数据安全，就好比一个国家没有安防一样，数据得不到保护，随时有可能受到破坏、攻击和篡改，极大地阻碍大数据产业的健康发展。可见，实现大数据产业可持续发展的前提是数据安全。 大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托?迈尔-舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 1 大数据安全的各个维度 为了建立全面的大数据安全系统，企业与组织的管理者必须解决以下几个方面的问题：数据来源——通过服务器和数据中心的数据量，以及各个行业的数据信息梳理，数据分类主要分布在以下的行业： 1、BAT为代表的互联网公司； 2、电信、金融、电力等； 3、公共安全、医疗、交通等； 4、教育、政务、地理气象； 5、物流、制造业等领域。