大数据时代的数据安全探索
大数据时代下的数据安全
大数据时代下的数据安全大数据时代下的数据安全⒈引言在当今大数据时代，数据的重要性日益凸显。
随着各类企业和机构积累了大量数据，数据安全成为了一个关键的问题。
本文将详细探讨大数据时代下的数据安全，包括数据安全的重要性、挑战和解决方案。
⒉数据安全的重要性⑴数据的价值大数据中蕴含着巨大的价值，可以帮助企业做出更准确的决策，推动业务发展。
因此，数据的安全至关重要，只有确保数据的完整性和可靠性，才能有效利用数据的价值。
⑵法律合规性随着数据资源的增加，各国家和地区出台了一系列的法律法规来保护个人隐私和数据安全。
企业必须遵守这些法律法规，以避免可能的法律风险和罚款。
⒊数据安全的挑战⑴数据泄露和盗窃数据泄露和盗窃是大数据时代下最常见的威胁之一。
黑客和内部人员常常试图获取机密数据，并将其用于不法用途。
因此，企业需要实施严格的防护措施，以保护数据免受未经授权的访问。
⑵数据完整性数据完整性指的是数据在传输和存储过程中没有被篡改或损坏。
在大数据环境中，大量数据的收集和处理使得数据完整性变得更加困难。
企业应该采取措施来确保数据的完整性，例如数字签名和数据冗余存储。
⑶数据隐私保护大数据中可能包含大量敏感信息，如个人身份信息、健康记录等。
为了保护用户的隐私，企业应该采取有效的措施来确保数据隐私不被泄露。
这包括使用加密技术、访问控制和数据脱敏等措施。
⒋数据安全解决方案⑴加密技术加密技术是保护数据安全的重要手段之一。
通过使用加密算法对敏感数据进行加密，可以防止数据在传输和存储过程中被未经授权的访问者窃取。
⑵访问控制访问控制是一种限制对数据访问权限的技术。
通过授权用户访问特定的数据，可以减少数据被未经授权的用户访问的风险。
⑶数据备份和灾难恢复数据备份和灾难恢复是防止数据丢失和损坏的重要手段。
通过定期备份数据，并建立灾难恢复机制，可以最大程度地减少数据丢失的风险。
⒌附件本文档附带有以下附件：●数据安全政策范本●数据加密实施指南●访问控制方案样本●数据备份和灾难恢复流程图⒍法律名词及注释⑴个人信息保护法个人信息保护法是一项保护个人隐私和数据安全的法律法规。
分析大数据时代下的信息安全问题
分析大数据时代下的信息安全问题近年来，随着互联网技术的不断发展，大数据时代已经到来。
大数据指的是海量、高速、多样的数据集合，这些数据的处理、分析和利用可以为人类带来极大的价值。
然而，随着大数据应用的不断扩大，人们也越来越关注信息安全问题。
本文将从几个方面分析大数据时代下的信息安全问题。
一、数据泄露在大数据时代下，各种类型的数据被不断地收集和存储。
这些数据包括我们的个人信息、商业机密、金融数据等等。
然而，由于各种原因，这些敏感数据也可能被泄露。
比如，最近几年常见的大规模数据泄露事件，如Equifax泄露事件、Yahoo泄露事件等。
为了减少数据泄露的风险，企业和组织需要采取一些措施。
首先，建立完善的安全措施和升级系统，包括网络环境和设备设施等。
其次，强制执行安全策略和保护隐私协议，对数据安全威胁进行评估和安全审核。
此外，还需要加强人员管理和技能培训等工作，提高员工安全防范和操作能力。
二、数据伪造数据伪造也是一个大数据时代下的信息安全问题。
在大数据时代，数据都是以电子形式存储和传输的，所以数据伪造对于人们来说是非常容易的。
比如，一些黑客通过篡改数据库，进行虚假操作来获取利益的案例时有所见。
那么，如何保护数据不被伪造呢？除了上述的安全措施，人们也需要注意数据的真实性和可靠性，对数据进行验证和监管。
同时，一些技术手段也可以用于数据安全，比如，数字证书、数据加密和数据签名等。
三、数据隐私数据隐私是大数据时代下的另一大问题。
智能手机、个人电脑和智能家居等设备都可以产生大量的个人信息，这些信息如果被非法使用或者滥用，将会给人们的生活带来极大的困扰。
为了保护数据隐私，人们需要采取以下几点措施。
首先，给数据加密，保护数据的机密性。
其次，利用过滤等技术手段过滤掉无效数据，减少对个人隐私的侵害。
最后，建立相应的政策和法律规定来保护个人隐私，规范数据的收集和使用。
四、网络攻击和安全漏洞随着互联网的不断发展，网络攻击和安全漏洞也在不断增加。
大数据时代的互联网数据安全问题及解决方法
大数据时代的互联网数据安全问题及解决方法在现代社会，互联网已经成为了人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
而随着移动互联网和物联网的迅速发展，各种类型的数据也越来越多地被存储和传输，这些数据包含了人们的隐私、公司的商业机密和政府的机密等重要信息。
大数据时代的到来，使得这些数据变得更为庞大，数据安全问题已经成为了一个面临挑战的问题。
本文将从大数据时代的互联网数据安全问题入手，探讨一些解决方法。
一、互联网数据安全问题互联网数据安全问题包括了很多具体问题，例如黑客攻击、网络犯罪、数据泄露等。
在这里，我们将不同的问题分别进行探讨。
1.黑客攻击黑客攻击是指利用各种方法，入侵他人计算机系统、获取互联网数据和破坏系统正常运行的行为。
黑客攻击是互联网数据安全最常见的问题之一，尤其是对于一些重要数据的存储和传输更为容易受到黑客攻击的威胁。
2.网络犯罪网络犯罪是指利用互联网进行犯罪活动的行为。
网络犯罪的种类繁多，包括网络诈骗、网络敲诈、网络赌博等等。
由于网络犯罪的作案手段隐蔽，难以追踪和查证，因此防范和打击网络犯罪成为了当前互联网数据安全亟待解决的问题。
3.数据泄露数据泄露是指由于各种原因，用户的个人信息或企业重要数据泄露到外部的情况。
目前，数据泄露已经成为了一种常见的互联网数据安全问题。
一旦数据泄露，可能会对个人、企业甚至整个社会造成严重的影响，比如影响商业信誉、导致金融风险等。
二、解决方法针对上述互联网数据安全问题，需要采取有效的解决方法以确保互联网的安全。
下面将介绍一些解决方法。
1.网络安全技术的应用为了确保互联网的安全，可以采用各种网络安全技术。
比如，可以采用IDC（Internet Data Center）结构，通过合理的设备和布局，实现数据的多重备份、多层次防护等措施，减少黑客入侵的风险。
同时，通过加密、访问控制等手段，提高数据的安全性以及防止数据泄露的风险。
2.人工智能的运用人工智能正逐渐成为互联网数据安全领域的新生力量。
大数据时代下的国家安全问题探讨
大数据时代下的国家安全问题探讨随着信息技术的不断发展和全球化的进程加速，大数据时代已然来临。
在这个时代，人类拥有了前所未有的海量数据，这些数据往往隐藏着巨大的价值。
同时，由于数据的广泛采集与共享，每个人的生活越来越与数据不可分割。
大数据的兴起，对各个领域的发展都产生了深刻的影响。
然而对于一个国家来说，大数据时代同样也衍生了一系列国家安全问题，给各国的安全带来了巨大的挑战，在此我们将重点探讨以下三个方面。
一、大数据时代下个人隐私保护的困局在大数据时代，无论是机构、个人、政府还是企业，都需要我们不断的产生数据，无论是在社交媒体平台上发布的信息、还是在银行进行的消费记录，每一步操作都产生了数据。
而随着智能化设备的普及，我们的数据也在不知不觉的增加。
但是，这个大数据时代下，如何在数据采集和大数据分析过程中保护个人隐私权是一个长期以来亟待解决的问题。
而大数据的分析更要求同时出现海量数据，是需要在大规模范围内收集和集中处理以形成优化和更佳的模型预测建模。
然而，数据的收集、存储和处理都涉及到一系列的安全问题，例如数据泄露、数据盗窃、以及数据滥用问题。
这些问题更显著地制约了大数据时代下的数据隐私保护问题。
今天巨量的数据分析产生了许多价值，但却可能对个人隐私和舆论产生一定的影响。
比如，在民主国家中，政治竞选活动很少有能避免的民意调查。
如果不加任何防范措施，使用不合适的数据分析算法做出预测就可能导致选民个人敏感信息的泄露，在最严重的情况下可能导致选举结果的扭曲。
二、大数据时代下的网络安全隐患由于大数据的规模越来越大，加之其操作的复杂性和其支持的应用越来越广泛，导致网络攻击的风险性也在不断增加。
而这种攻击主要是基于大量数据的反复试验。
这种攻击越来越容易逃避传统的防范措施。
随着互联网的飞速发展，计算机病毒，黑客攻击和DDoS攻击等网络安全事件愈演愈烈，具有破坏性和具有潜在的跨国安全风险。
如果一国的计算机基础设施被黑客入侵，那么国家的机密信息可能很快就被窃取、丢失或者甚至被篡改。
大数据时代下的隐私保护与数据安全
大数据时代下的隐私保护与数据安全现在随着大数据时代的到来，每个人的个人信息都可能被记录和存储。
这些数据可能包括人们的生日、姓名、身份证号码、家庭住址、电话号码、电子邮件地址、信用卡信息、社交媒体账户，甚至是人们的健康状况和精神状况等等。
在这个数字化的时代，隐私保护和数据安全已经成为了一个越来越重要的问题。
本文将就大数据时代下的隐私保护与数据安全做出一些深入的探讨。
一、隐私保护的意义隐私保护是指保护个人信息的机制，这一机制是为了防止个人信息被非法使用，非法获得以及非法存储。
隐私保护的核心在于对个人信息的保密，也就是说，这些信息只能被授权的人访问和使用。
随着大数据的发展，隐私保护变得更加重要。
因为随着越来越多的个人信息被收集和存储，这些信息就越容易被窃取。
因此，隐私保护成为了一个必要的工具，以保障人们的基本权利和自由。
二、隐私泄露的风险在大数据环境下，隐私泄露的风险也随之增加。
这是因为大数据技术已经可以轻松地收集和存储大量个人信息。
这些信息包含了人们的个人生活和工作细节，如果这些数据被攻击者获取，那么会对个人的生活和事业造成毁灭性影响。
比如，这些数据可能会被恶意用户利用进行诈骗、广告骚扰或者被黑客用于发起网络攻击。
为了保护隐私，政府和企业需要实施一些有效的安全措施。
这些措施包括数据加密、身份验证、访问控制等，以确保个人信息不会被不良攻击者获取。
三、大数据时代下的隐私保护方案在大数据时代下，保护隐私的方法有很多。
这里我们列举几种主要的方法：1. 数据加密。
数据加密是一种保护数据安全的主要方法。
这种方法可以防止未授权的访问和使用，从而保护个人信息。
2. 隐私保护技术。
有很多的隐私保护技术可以确保个人信息的安全。
这些技术包括数据遮盖、匿名化，可以防止个人信息被攻击者获取。
3. 身份认证和访问控制。
身份认证是指通过验证身份，确保个人信息的安全。
访问控制是指防止未授权的访问，从而保护数据安全。
4. 数据管理和安全审计。
大数据时代的数据隐私与安全问题
大数据时代的数据隐私与安全问题在大数据时代，数据的产生和积累呈现爆炸式增长的趋势。
大数据的应用给我们的生活带来了很多便利，但同时也引发了一系列的数据隐私与安全问题。
本文将从数据隐私泄露、数据安全保护和应对措施等方面进行探讨。
一、数据隐私泄露问题随着互联网的普及和技术的发展，个人数据的泄露问题日益严重。
在大数据时代，个人的隐私信息被大量收集和分析，这些信息包括但不限于个人身份信息、健康状况、消费习惯等。
这些数据一旦泄露，将给个人带来巨大的损失，甚至可能导致个人信用被盗用、个人隐私被侵犯等问题。
二、数据安全保护问题数据安全是大数据时代面临的重要挑战之一。
大数据的存储和传输需要强大的技术支持，但同时也容易受到黑客攻击、病毒感染等威胁。
一旦数据被黑客攻击或者病毒感染，将导致数据的丢失、篡改甚至被用于非法活动。
因此，数据安全保护成为了大数据时代亟待解决的问题。
三、数据隐私与安全的应对措施为了解决大数据时代的数据隐私与安全问题，我们需要采取一系列的应对措施。
1. 加强法律法规的制定和执行。
政府应加强对数据隐私与安全的监管，制定相关法律法规，并加强对违法行为的打击力度。
同时，个人也应加强对自身权益的保护意识，合理使用个人信息，避免随意泄露个人隐私。
2. 提高数据安全技术水平。
企业和机构应加强数据安全技术的研发和应用，采取有效的措施保护数据的安全。
例如，加密技术、防火墙等技术的应用可以有效防止数据的泄露和被非法访问。
3. 加强数据隐私保护意识教育。
个人和企业应加强对数据隐私保护意识的教育，提高对数据隐私泄露和安全问题的认识。
只有提高大众的数据隐私保护意识，才能更好地保护个人和企业的数据安全。
4. 建立数据隐私保护机制。
政府、企业和个人应共同努力，建立起完善的数据隐私保护机制。
政府可以加强对企业的监管，确保企业合法、合规地使用个人数据；企业可以建立起严格的数据管理制度，保护用户的隐私；个人可以选择合适的隐私保护工具，保护自己的个人信息。
大数据时代下的数据安全问题
大数据时代下的数据安全问题一、背景随着互联网的不断发展，大数据时代正式到来。
大数据的出现，使得我们生活中的很多事情变得更为便捷，例如搜索引擎、移动应用等等。
但是，数据的海量也带来了一些安全问题，针对这些问题，我们需要采取相应的措施来保障数据的安全。
二、大数据安全的挑战1.数据泄漏在大数据时代，数据的流转速度非常快，这也使得数据泄漏的风险增大。
数据泄漏可能会导致企业财务信息曝光、客户隐私信息泄露等问题，给企业及个人造成极大的损失。
2.未经授权访问还有一种常见的大数据安全问题是未经授权访问。
在大数据时代，数据的安全有时仅仅依赖于对系统的控制和访问级别的限制，不仅需要对用户进行身份验证，还需要对数据进行访问控制，保护数据的完整性。
3.安全补丁大数据系统复杂多变，由于数据量大，调试成本难度大，开发人员不能完全保证系统的安全性。
攻击者可以利用系统漏洞进行攻击，而大数据部署的复杂性和涉及多个地域的传输会导致安全补丁更新困难。
三、大数据安全的解决方案1.数据备份数据备份可以帮助数据管理者恢复数据，并减少数据丢失的可能性。
数据备份可以针对企业业务、数据和服务进行，为企业业务的持续运作提供保障。
2.数据加密数据加密可以有效降低数据的风险，保护数据不暴露给任何不相关用户。
在大数据的情况下，可以采用列级加密的方式，为用户提供更高的控制级别，防止数据的泄露。
3.访问控制访问控制可以通过对用户访问权限进行控制来降低安全风险。
在大数据时代，企业应设法识别并限制未经授权的访问，仅允许授权用户访问其应用与服务。
4.多种安全技术的综合应用在大数据安全问题的解决过程中，需要采用各种安全技术来组合应用。
例如，密钥管理、防火墙、入侵检测系统、安全监测和锁接提供者。
四、大数据安全的发展趋势我们预计，在未来几年内，大数据技术和数据安全技术会取得很大的进步和完善。
1.基于云的解决方案目前，在安全领域，越来越多的企业开始将数据移至云平台上。
基于云的解决方案可以减少企业的资本支出，提高大型数据集的安全性。
大数据时代的隐私泄露与数据安全
大数据时代的隐私泄露与数据安全在大数据时代的今天，人们享受着便捷高效的科技服务，同时也面临着日益严重的隐私泄露与数据安全问题。
本文将探讨大数据时代背景下的隐私泄露与数据安全，并提出一些解决方案。
一、大数据时代的隐私泄露问题随着互联网和技术的迅猛发展，大数据成为我们生活的一部分。
但是，大数据的收集和分析过程中，个人隐私不可避免地面临泄露的风险。
大数据公司收集的用户个人信息，如邮箱、电话号码、住址等，可能被滥用或者遭到黑客攻击，对用户造成严重的危害。
其次，在大数据时代，人们的个人习惯和行为模式被广泛跟踪和分析。
这些数据的泄露可能导致个人受到针对性广告的轰炸，甚至面临个人安全的威胁。
而且，很多人对于自己的隐私并没有足够的认识，对于隐私政策的了解和保护意识的提高仍然存在瓶颈。
二、大数据时代的数据安全挑战在大数据时代，数据安全成为一项重要的任务。
大数据中心存储了海量的数据，这些数据往往包含着个人隐私以及商业机密等敏感信息。
一旦数据中心遭到攻击或泄露，将给个人和企业带来巨大的损失。
另外，大数据应用的多样性也增加了数据安全的风险。
很多大数据应用需要通过与其他数据源进行关联和整合，而这些数据源的安全性并不一定可以得到保证。
数据在多个系统之间的传输可能被黑客窃取或篡改，从而导致数据的泄露或失真。
三、解决方案鉴于隐私泄露与数据安全所带来的严重问题，我们需要采取一系列的措施来提高数据安全的保护水平。
首先，政府和企业应该加强相关法律法规的制定和实施。
制定更为严格的隐私保护法律，明确规定个人信息的收集、使用和保护方针，加大对隐私泄露行为的打击力度。
此外，企业也应该建立完善的数据安全管理机制，严格遵守隐私政策，保护用户的个人信息。
其次，技术手段的不断创新也是解决隐私泄露与数据安全问题的关键。
例如，数据加密、身份验证和访问控制等技术可以有效地提高数据的安全性。
大数据公司和数据中心应该加强对数据安全技术的研究和应用，及时修复漏洞，避免黑客攻击或者数据泄露。
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大数据时代数据安全治理-体系设计
战略方针 法规政策 管理规范
数据安全 标准规范
数据安全 流程支持
数据安全 组织保障
数据安全治理体系架构
安全策略
组织协同
风险管控
国家标准
行业标准
合规督查 培训宣贯
技术支撑
感知体系 数据梳理 分类分级 资产识别 数据标识
分析管控体系 关联分析 行为审计 主动防御 协同联动
数据副本风险
敏感数据采集合规风险 敏感数据传输合规风险 敏感数据留存合规风险
用户
终端
网络
第三方应用 截留数据
应用访问
内部用户 滥用数据
合作伙伴 爬虫爬取 接口数据
合规检查
应用 服务器
应用 数据库
敏感数据分类分级合规风险 敏感数据存储保护合规风险 用户个人信息保护合规风险 敏感数据使用处理合规风险
应用 服务器
数据 安全
安全大数据实践
视角综合 安全防护视角更加 综合、全面，逐步 由向内看，转为由 内部向外看。
边界 视角 管理
云计算实践
管理预测
防护措施也将由阻 拦、中断性防控向 以监控和预测为主 的动态监控、主动 预防发展。
安全边界模糊化 安全视角综合化 安全管理预测化
资源虚拟化实践
有力支撑
新形势下，重要业 务数据识别发现、 分级分类、异常行 为监测理念，有力 支撑数据安全管控 实践。
决策因子 决策数1 决策数2
关键字匹配 正则匹配 指纹匹配 机器学习
自然语言识别
识别解析
信息数据资产 数据类型 分类范围说明 负责部门 业务类型 发布范围 安全等级
项目申报书 非结构化数据 项目申报信息 XX部门
年度收益报告 价格比对表
非结构化数据
企业本年度 收益总结
结构化数据
采购厂商数据 技术对比
数据传输安全要求
数据传输范畴划分，适 用原则，负责部门，传 输加密要求
数据安全 管理制度
数据使用安全要求
数据使用范畴划分，适 用原则，负责部门
数据安全等级
数据安全等级由数据因 泄漏或未授权使用造成 的危害决定，划分数据 安全等级
数据安全管理原则
最小授权/最小扩散/审 计/安全处理
数据加工安全要求
数据加工范畴划分，适 用原则，负责部门
应用 数据库
敏感数据发布合规风险 敏感数据交换合规风险 敏感数据离境合规风险
BI人员 利用视图 绕过权限 读取数据
大数据 中心
数据库访问
BI人员 违规建模
数据库操作人员 违规导出数据
大数据时代数据安全的核心问题
?
如何发现 哪些数据 需要管控
?
如何分析 管控发现 的数据
?
如何客观 评价管控 的效果
数据识别能力 数据防护能力 防护评价能力
数据安全流转 保障困难
数据安全态势 难以研判
传统数据安全 数据资产在数据载体上的静态安全
数据 安全
大数据时代数据安全 数据资产在业务流动中的动态安全
大数据时代的数据安全挑战
网络空间
木马
大数据平台 安全风险
黑客 后门
数据流转风险 剩余信息风险
数据安全治理
数据资产位置 敏感数据分布
精细化数据 权限控制
4
评估体系，评估管控效果
5
根据评估结果，调整分析管控体系
6
根据评估结果，调整感知体系
数据处理
数据交换
数据销毁
03 大数据时代数据安全实践
感知体系-数据分类分级
数据分类模型
数据内容 数据分类数 数据条目数
数据分级模型
使用范围 生产环境 办公环境 开发环境 监管机构
使用时间 使用时段 使用时长
数据用途 数据浏览 数据加工 数据存档 数据外发
数据价值
价
值
驱
管理意图 动
因
素
层次
安全体系 数据体系
优先价值动因
体系任务
指标梳理 分类与层次构建
数据安全指标体系
数据 安全 指数 体系
数据安全规范化能力 数据安全现状水平 数据安全技术能力
大数据时代数据安全实践-总体框架
数据安全集中管控
数据脱敏
数据库审计
数据分类分级
云数据 安全管理
数据安全交 换
终端防泄漏
收集资料
数据安全 指数体系
数据安全规范化能力 数据安全现状水平
数据安全规范化能力
数据分级分类定义 ….
数据安全事件发生情况 重要数据发现能力 …
风险分析
数据安全 风险评估报告
确定及选择保 障措施
监督及实施
评估体系-指数设计
数据安全指数设计：从数据安全角度定义评估标准，建立数据安全指数框架，充分考虑管 理意图及优先价值动因，构建数据安全指标分类及对应层次关系。
业务B
数据 采集
数据 存储
数据 传输
数据 处理
数据 交换
数据 销毁
更多跨域流动
业务C
数据 采集
数据 存储
数据 传输
数据 处理
数据 交换
数据 销毁
更多外部合作
业务D
数据 采集
数据 存储
数据 传输
数据 处理
数据 交换
数据 销毁
数据风险通过数据流转，形成难以分割的动态风险整体
数据安全保护 难度加大
个人信息泄漏 风险加剧
接触 范围
损失 影响
资产描述
数据外发
资产分布 数据流转
分析管控体系
分析管控体系 内部使用安全管控
权限控制 数据脱敏 数据加密 关联分析 管控策略 协同联动
外部使用安全管控
数据 销毁
数据 交换
数据 采集
关联分析
行为
数据 生命周期
数据 存储
建模
数据 处理
数据 传输
异常 管控策略
分析管控体系-行为审计
XX部门 XX部门
企业内部通知 非结构化数据 企业内部通知 XX部门
技术 研发类
受限人群
报告类 少数人群
生产 运营类
通知 公告类
受限人群 公司内部
机密 绝密 秘密 普通
操作者
标签ID
操作 时间
操作 权限
安全 等级
操作 环境
重要业务数据标签化
感知体系-资产识别
数据 载体
数据 环境
数据 内容
资产识别
业务 类型
风险分析
《数据资产风险威胁清单》 《数据资产风险评估清单》
管理策略及制度
《管理策略建议》 《数据资产维护规范》
大数据时代数据安全治理-制度先行
数据安全监督检查
各涉及部门自查要求及 监督机制
职责与分工
数据安全主要涉及部门 及各自职责
数据存储与销毁安全要求
数据存储与销毁范畴划分，适用 原则，负责部门，数据销毁策略
政府数据
第三方数据
金融数据 数据汇聚
数据服务
医疗数据
大数据中心
汇集加工
AI建模 其他数据
DT时代：数据业务化
数据驱动：挖掘数据价值 数据环境：复杂上下游生态
关联分析 ……
大数据时代数据安全视角的变化
更多数据来源
业务A
数据 采集
数据流转释放数据红利
数据 存储
数据 传输
数据 处理
数据 交换
数据 销毁
更多基础应用
02 大数据时代数据安全治理
大数据时代数据安全治理理念
保密性 Confidentiality
完整性 Integrity
目标
可用性 Availability
Gartner数据安全治理框架
大数据时代数据安全治理-统筹规划
法规依从性
《法律法规风险分析报告》
业务和数据安全性
《密级判定规则》 《数据资产分类分级表》
谢 谢！
实践开展
2
技术实现，人员配置 流程融合
4
质量保证，量化管理
应用推广
管控范围 管控对象 管控环境
大数据时代数据安全治理-动态完善
感知
体系
6
1
2 3
评估
5
体系
4
分析 管控 体系
动态、可持续完善的数据安全治理体系
数据采集
数据存储
数据传输
1
感知体系，发现重要业务数据
2
分析管控体系，分析管控重要业务数据
3
通过分析管控体系，优化调整感知体系
邮件加密/邮件防泄漏
大数据平台防 护
04 大数据时代数据安全总结与展望
大数据时代数据安全总结
面向数据生命周期的数据安全治理体系 源头监管，识别更精准 隔离数据，管理更简明 唯一标识，审计更清晰 数据认责，责任更明确 管控评估，结果更客观
大数据时代数据安全展望
新技术应用
新业务创新
大数据安全实践
边界模糊 随着业务发展及信 息技术领域大数据 、云计算、虚拟化 的应用，数据安全 防护边界不断扩大 ，逐渐趋于模糊。
大数据时代的数据安全探索
北京明朝万达科技股份有限公司
01 大数据时代的数据安全认知
IT时代向DT时代转型带来的变革
政府系统 金融系统
政府数据
政府系统
金融数据 数据流转 金融系统
医疗系统
医疗数据
医疗系统
其他系统
其他数据
IT时代：业务数据化
流程驱动：提升处理效率 数据环境：来源和用途单一
数据流转
其他系统
纵向基线
横向基线
横向基线
该用户的历史行为基线