大数据安全“互联网+”的核心挑战
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇随着互联网技术的迅速发展和智能设备的普及，大数据已经逐渐成为社会经济发展的重要资源。
同时，大数据也给我们带来了巨大的挑战和机遇。
本文将从技术、隐私保护、应用领域和数据治理等方面讨论大数据时代的挑战与机遇。
一、技术挑战与机遇1. 数据存储和处理能力：作为大数据时代的核心技术，存储和处理大规模、高速的数据成为了一项重要挑战。
然而，随着云计算和分布式存储技术的不断进步，我们也获得了巨大的机遇，可以更高效地存储和处理数据。
2. 数据质量和可靠性：大规模的数据来自不同的来源，数据质量和可靠性是另一个关键挑战。
在大数据时代，我们需要使用先进的数据清洗和校验技术来确保数据的准确性，提高决策的可信度。
3. 数据隐私和安全：大数据时代的另一个重要挑战是数据隐私和安全问题。
随着个人信息被大规模采集和分析，如何保护数据隐私成为了亟待解决的问题。
同时，我们也可以通过加密算法和安全机制来确保数据在传输和存储过程中的安全性。
二、隐私保护的挑战与机遇1. 法律法规：在大数据时代，隐私保护面临许多法律法规的挑战。
随着数据的交叉和共享，个人隐私的泄露风险也在增加。
然而，通过制定和完善相关法律法规，加强对个人隐私的保护，我们可以为大数据应用营造安全可靠的环境。
2. 技术手段：隐私保护的挑战还包括技术手段的创新和应用。
例如，匿名化技术、隐私保护算法和数据脱敏技术等，可以帮助保护用户的个人隐私，减少个人信息泄露的风险。
3. 隐私教育和意识：提高公众对隐私保护的意识和教育程度也是一个挑战。
只有通过加强隐私教育，让大众更加了解隐私保护的重要性，才能更好地保护个人隐私。
三、应用领域的挑战与机遇1. 商业广告和营销：大数据时代给商业广告和营销带来了巨大的机遇。
通过分析用户的购买和浏览行为，企业可以更加准确地选择目标用户，提供个性化的产品和服务。
2. 健康医疗：大数据在健康医疗领域的应用也有着广阔的前景。
通过分析患者的病历、基因数据和生活习惯等，医生可以提供个性化的诊断和治疗方案，提高医疗质量和效率。
大数据时代下的网络安全挑战和解决方案
大数据时代下的网络安全挑战和解决方案随着信息技术的快速发展，大数据时代已经来临。
在这个时代，互联网上每秒钟都会产生海量的数据，这些数据包含着人们的生活信息、商业情报、政治消息等等。
对于这些数据的使用和保护，网络安全显得异常重要。
然而，大数据时代下的网络安全面临着诸多挑战。
本文将分析大数据时代下的网络安全挑战，并探讨相应的解决方案。
挑战一：数据泄露大数据时代下，信息的传播速度快得令人惊叹。
一旦发生数据泄露，将会对个人、公司乃至国家造成重大损失。
然而，网络环境的复杂性与漏洞性，使得数据泄露事件时常发生。
当今许多机构和公司都在收集大量的个人数据，在保障用户信息安全的问题上，面临着困难。
为了降低数据泄露风险，许多公司和政府机构已经采用了加密技术。
加密技术可以有效保护信息的机密性和完整性，防止被黑客窃取或篡改。
除此之外，定期对网站和服务器进行安全审计，加强对敏感数据的保护等措施也能减少数据泄露事件的发生。
挑战二：大规模黑客攻击在大数据时代，黑客攻击也愈加娴熟且普遍。
黑客攻击可以导致个人和公司信息泄露、财务损失，甚至影响国家的战略安全。
黑客攻击往往采用各种工具和技术，常采用DDoS攻击，SQL注入等方式，对网站和服务器进行攻击。
为了抵御黑客攻击，技术人员需要不断地更新防御措施和加强对网络的监测。
比如可以采用入侵检测技术、安排网络巡逻等方式找出黑客的攻击源，以及使用专业的防火墙和反病毒软件来预防黑客入侵。
此外，也可以通过升级软件和系统补丁等方式来强化网络安全。
挑战三：虚拟化威胁虚拟化技术可以将一个物理服务器拆分成多个虚拟服务器，这种技术可以在服务器资源充足的情况下提高服务器的使用效率。
然而，虚拟化技术同样也带来了安全方面的挑战。
由于虚拟化技术是基于软件的，因此其中的漏洞也是非常普遍的。
此外，虚拟机之间的安全隔离性也是一个问题。
如果一个虚拟服务器被攻击，那么其他的虚拟服务器也可能受到影响。
为了解决这些问题，公司和机构可以采用多层安全策略来维护虚拟化环境的安全。
大数据安全的挑战与解决方案
大数据安全的挑战与解决方案在大数据时代下，数据成为了一种宝贵的资源，而数据安全也变得极为重要。
数据安全问题不仅仅关乎个人隐私和商业机密保护，还关乎国家安全和社会稳定。
然而，随着跨越时代的技术进步和业务需求增长，大数据安全挑战也越来越复杂和严峻。
一、大数据安全面临的挑战1. 大数据规模巨大导致难以维护机器学习、深度学习等技术应用的扩张，以及物联网、移动互联网等的普及，导致数据的数量指数级增长。
大数据规模巨大，且数据源分散，导致数据安全管理难以维护。
传统的安全机制很难胜任如此规模的数据安全保护。
2. 数据存储在分布式系统分布式文件系统、NoSQL数据库等技术是大数据应用不可少的组成部分。
但分布式系统中的节点数量往往非常大，节点之间的通信远程传输，可能引发安全问题。
如何建立认证机制保障节点的身份识别和传输过程中的隐私数据保护是大数据应用的关键，但因为技术存在风险，加强保护是必须的。
3. 大数据应用场景复杂大数据应用广泛，在不同领域都有应用，如金融、医疗、智能制造、供应链管理等。
不同应用场景下，对数据安全保护的要求、数据收集方式、数据处理方式、数据共享情况、数据安全策略等不同，因此保护数据时需要考虑应用场景，充分了解业务环境，通过有效的安全策略和机制来进行数据保护。
二、大数据安全的解决方案1. 加强数据加密数据加密技术是大数据安全保护的基础，通过采用安全的加密算法将数据加密，可在保证数据机密性的同时确保数据完整性。
例如，一些成熟的加密技术如AES-256让需要的安全性保护成为可能，这样就可防止数据被未经授权的获取。
同时也需要加强密钥管理，如在加密前需要确定密钥，并在整个加密、解密过程中安全管理密钥。
2. 引入安全框架引入大数据安全框架能够帮助数据安全管理者实现高效、可控、安全的数据管理。
目前市场上已有成熟的大数据安全框架，如Hadoop、Spark等，系统中安基础的安全策略和机制可以在框架中自动得到低开销的支持，保证数据在处理过程中不会遭到破坏，降低数据处理的风险。
大数据时代面临的信息安全机遇和挑战
⼤数据时代⾯临的信息安全机遇和挑战作为“未来的新⽯油”，⼤数据正成为继云计算、物联⽹之后信息技术领域的⼜⼀热点。
然⽽，现有的信息安全⼿段已经不能满⾜⼤数据时代的信息安全要求，⼤数据在给信息安全带来挑战的同时，也为信息安全的发展提供了新的机遇。
⾯对⼤数据时代的信息安全挑战，赛迪智库信息安全研究所对⼤数据及其带来的挑战和机遇进⾏全⾯研究，介绍了⼤数据的概念和特点，分析了⼤数据的重要性和巨⼤的商业价值，深⼊剖析了⼤数据带来的信息安全挑战和机遇，并就保障我国⼤数据信息安全提出了四点建议，包括：重视⼤数据及其信息安全体系建设、加快⼤数据安全技术研发、加强对重点领域敏感数据的监管、运⽤⼤数据技术应对⾼级可持续攻击等。
⼤数据时代⾯临的⽂/⼯业和信息化部赛迪研究院冯伟据图灵奖得主Jim Gray和Jnan Dash在“科学的第四个范式”中的预测，数据密集型科学将成为⼈类科学研究的第四个范式。
继实验科学、理论科学、计算机科学之后，以⼤数据为代表的数据密集型科学将成为新⼀次技术变⾰的基⽯。
随着数据的进⼀步集中和数据量的增⼤，对海量数据进⾏安全防护变得更加困难，数据的分布式处理也加⼤了数据泄露的风险，信息安全正在成为制约⼤数据技术发展的瓶颈。
⼤数据时代已经到来物联⽹、云计算、移动互联⽹等新技术的发展，使得⼿机、平板电脑、PC以及遍布地球各个⾓落的传感器，成为数据来源和承载⽅式。
有科技公司估计，互联⽹上的数据量每两年会翻⼀番，到2013年互联⽹上的数据量将达到每年667EB（1EB=1000000000GB）。
这些数据绝⼤多数是“⾮结构化数据”，通常不能为传统的数据库所⽤，但随着⾃然语⾔处理、模式识别和机器学习等⼈⼯智能技术的发展，这些庞⼤的数据“宝藏”将成为未来世界的新“⽯油”。
1.⼤数据具有四个典型特征⼤数据(Big Data)是指“⽆法⽤现有的软件⼯具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。
”业界通常⽤四个V（即V olume、Variety、Value、Velocity）来概括⼤数据的特征。
大数据安全与隐私保护的挑战与解决方案
大数据安全与隐私保护的挑战与解决方案随着互联网技术的飞速发展，大数据正成为各行业的核心资源和重要决策依据。
然而，大数据的应用也带来了巨大的安全与隐私保护挑战。
本文将探讨大数据安全与隐私保护的挑战，并提出相应的解决方案。
一、大数据安全的挑战1. 数据泄露风险：大数据中涵盖了大量的个人敏感信息，如姓名、身份证号码、银行账号等。
一旦这些信息被泄露，可能导致个人隐私曝光、身份盗用等问题。
2. 数据篡改威胁：大数据中的数据量庞大，且分布在不同的数据源中，这为黑客进行数据篡改提供了机会。
一旦数据被篡改，可能导致错误决策、财务损失等后果。
3. 数据存储与传输安全：大数据需要存储在云服务器中进行分析和处理，这就需要确保数据在存储和传输过程中的安全性，避免被未授权的访问和窃取。
4. 多维数据隐私保护：大数据中往往包含了多维度的个人信息，如地理位置、社交关系等。
如何在数据分析中保护这些个人隐私，成为了一个亟待解决的问题。
二、大数据隐私保护的解决方案1. 强化数据加密技术：通过对大数据进行加密处理，确保敏感信息在存储和传输过程中不被泄露。
常见的数据加密技术包括对称加密、非对称加密和哈希加密等。
2. 数据访问权限控制：建立严格的数据访问权限控制机制，确保只有授权的用户能够访问敏感数据。
可以通过设置身份验证、权限管理和审计日志等手段来实现。
3. 匿名化技术保护隐私：对大数据中的个人信息进行匿名化处理，使得无法直接将数据与具体的个人身份联系起来。
常见的匿名化技术包括数据脱敏、数据泛化和数据加扰等。
4. 隐私保护法律法规的完善：各国应完善相应的隐私保护法律法规，明确大数据使用和隐私保护的责任和义务。
同时，加强隐私保护的监管力度，对违反隐私保护规定的行为进行严惩。
三、大数据安全与隐私保护的未来趋势1. 隐私保护技术的集成应用：将多种隐私保护技术进行集成应用，形成更全面、更有效的隐私保护方案。
例如，将数据加密与匿名化相结合，加强数据的安全性与隐私保护效果。
大数据环境下的网络安全挑战与对策分析
大数据环境下的网络安全挑战与对策分析网络安全是指在互联网环境中保护计算机系统、网络基础设施、数据和用户免受未经授权访问、损坏或窃取的威胁。
随着大数据时代的到来，大数据环境下的网络安全面临着新的挑战和对策分析。
本文将对大数据环境下的网络安全挑战进行分析，并提出相应的对策。
首先，大数据环境下的网络安全面临的首要挑战是数据的安全性。
大数据技术的发展带来了海量数据的采集、存储和处理，其中包含着大量的敏感信息。
保护这些数据的安全性变得至关重要。
为了应对这一挑战，可以采取以下对策：1. 加强数据的加密。
对于存储在大数据环境中的敏感数据，应采用先进的加密算法，确保数据在传输和存储过程中的安全。
同时，对于访问大数据的用户，也要实施身份验证和访问控制，确保只有授权的用户才能访问敏感数据。
2. 建立数据备份和灾备机制。
大数据环境中的数据往往是不可替代的，一旦遭到破坏或丢失，将造成巨大的损失。
为了防止数据丢失，必须建立完备的数据备份和灾备机制，确保数据可以及时恢复。
其次，大数据环境下的网络安全还面临着隐私保护的挑战。
随着大数据的采集和分析，用户的隐私信息暴露的风险也越来越高。
为了应对这一挑战，可以采取以下对策：1. 强化隐私保护法律法规。
政府应加强隐私保护方面的立法，并对违反隐私保护法规的行为进行严厉处罚，以提高隐私保护意识和抑制滥用数据的行为。
2. 采用数据匿名化技术。
在进行大数据分析时，可以采用数据匿名化的方式对个人隐私信息进行保护，确保分析过程中不会暴露个人身份和敏感信息。
此外，大数据环境下的网络安全还面临着高级持续性威胁（APT）的挑战。
APT是指持续、有组织和有计划地对目标系统进行攻击的威胁行为。
为了应对这一挑战，可以采取以下对策：1. 建立完备的安全防护体系。
大数据环境中的安全防护措施包括安全设备的部署、安全策略的制定、日志分析和监控等。
通过建立完备的安全防护体系，能够及时发现并应对APT攻击，减少损失。
大数据的挑战与应对策略
大数据的挑战与应对策略随着信息技术的不断发展和普及，数据大爆炸的时代已经来临。
在这个信息爆炸的时代，大数据成为了一个热门话题，也成为了企业转型升级、产业升级的必经之路。
但是，大数据也面临着很多挑战，如数据隐私保护、数据质量问题等。
这篇文章将探讨大数据挑战及应对策略。
一、数据安全挑战在大数据处理和使用过程中，数据安全问题一直是一个值得关注的问题。
共享数据会涉及到数据隐私泄露、数据的安全性等诸多风险。
特别是随着互联网的不断发展，黑客攻击、数据泄露等问题也随之增加。
为了保证数据的安全，在处理大数据时，我们可以采用多层次的安全验证措施，例如数据加密、网络防火墙、权限控制、安全审计等手段，做好数据的备份和灾难恢复等工作。
二、数据质量挑战大数据的挑战不仅在于数据量大、种类复杂，还在于数据质量问题。
长期的数据积累和分析会导致数据质量逐渐下降，例如数据损坏、格式不统一、数据重复等问题。
这些问题会导致数据分析结果的不准确或者是错误。
为了保证数据质量，在分析大数据之前，我们需要先进行清洗、标准化等过程。
同时，在建立数据池和数据仓库等系统时也必须注意数据的质量问题，尽可能消除数据质量上的障碍。
三、技术关键挑战技术方面是大数据处理的核心内容。
尤其是在处理海量数据、进行数据分析和挖掘时，需要采用各种新兴技术进行支持，例如云计算、人工智能等。
在使用技术进行大数据分析和挖掘时，我们需要对技术不断升级和跟进，关注新兴技术的发展趋势和应用价值。
同时，也需要建立技术团队，不断进行技术创新和知识积累。
四、人才挑战大数据的各类挑战并不是凭空出现的，主要还是因为行业的不断发展我们需要继续不断地发掘大数据的价值。
一方面，我们需要有足够数量和素质的数据分析人才，另一方面，也需要数据分析人才具备不断创新的能力和开放的思维。
为了满足人才挑战，我们需要在数据人才的教育培养和企业人才队伍建设方面做好工作，推进教育模式和课程内容的改革，增强企业人才调配灵活性等。
网络安全知识：网络安全的热点和趋势
网络安全知识：网络安全的热点和趋势随着互联网的普及和数字化进程的加速，网络安全成为世界各国关注的重要问题。
网络安全包括许多方面，诸如个人隐私安全、信息安全、网络基础设施安全等等。
随着技术的不断发展，网络安全面临着许多重大问题和挑战。
本文将对网络安全的热点和趋势进行分析。
一、网络安全热点1.大数据安全大数据是当今世界的重要资源，但在使用过程中也存在泄露等安全风险。
随着大数据应用领域的不断扩大，大数据安全问题也日益凸显。
因此，数据安全已成为保障大数据领域稳定和健康发展的必要条件。
2.人工智能安全人工智能越来越受到社会各界的关注，也越来越广泛地应用于各行各业。
但人工智能的安全风险也越来越突出。
人工智能的算法、系统和模型中存在漏洞和隐患，黑客可以利用这些漏洞攻击系统。
同时，人工智能的应用也可能侵犯个人隐私，在保护人工智能安全的同时，也需要保护人类的隐私和权益。
3.云安全随着企业数字化程度的加深，云计算已经成为很多企业选择的部署方式。
然而，这种云计算的方式也存在很多安全风险，如数据泄漏、账号被盗等。
因此，云安全亟待加强。
4.区块链安全区块链技术的发展越来越高效、安全，逐渐渗透到金融、医疗、供应链等各个行业，也催生出了一系列安全问题。
攻击者可能通过对区块链发起51%攻击、恶意矿工等手段在区块链上实施攻击、伪造数据等等。
5.物联网安全物联网技术的广泛应用使得所有的设备都可以互相连接和通信，这在一定程度上提高了人类的生产生活效率和质量。
但是，物联网设备中的许多漏洞和缺陷使得它们容易受到安全漏洞攻击，代价可能是用户隐私泄露、财产损失、影响生产等。
6.网络审查与自由随着网络在现代社会中的地位越来越重要，网络审查的话题也越来越敏感。
网络审查对言论和信息自由产生巨大影响，一旦被滥用，其后果是比较灾难性的。
如何保障人权和言论自由的同时，也保障网络安全，是我们所面临的严峻挑战之一。
二、网络安全趋势1.大数据安全将是未来十年的主要趋势大数据在许多领域都有应用，其安全性也将是未来的重点。
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大数据安全“互联网+”的核心挑战
北京市朝阳区法院曾经审理过一起借助“静默插件”盗取手机、计算机系统中的数据、非法控制计算机系统的案件。
在这起案例中，引起重视的并不是插件破坏了用户的手机信息系统或者非法盗取用户的线上财富，而是在用户没有察觉的情况下将手机用户位置、存储卡信息、收发短信和通信录等关键信息上传到服务器或者网络空间，从而达到偷取、篡改用户数据的目的。
据警方数据显示，该“静默插件”已经获取了超过了2000万条手机通信录，造成了真正的数据
安全威胁与挑战。
DT时代的二元挑战
阿里巴巴董事局主席马云曾提出，互联网正处于从IT向DT（数据技术）全面转型的时代。
作为国内最大的电子商务集团，阿里巴巴其实某种意义上是一家数据公司，是将信息流、物流和资金流整合为三驾马车的数据创新型公司。
2015年是中国大数据发展高峰期，这一年我国政府部门颁布了大数据开放行动的战略。
2015年底，《中共中央关于
制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》通过并提出了发展“互联网+”、分享经济和大数据等创新战略，更是将大数据开放、开发提到了国家战略高度。
可以预见，跨越2016年～2020年的“十三五”期间，
以大数据、云计算为特征的网络信息经济将成为中国ICT行
业发展方向。
2015年热门的互联网+关键词更是集中智能化、融合与连接，不仅设备与设备相连，人与设备，人与人也会相连，万物互联（IOE）成为重要趋势。
在大数据获得开放的同时，也带来了对数据安全的隐忧。
“数据安全是‘互联网+’时代的核心挑战，安全问题的特
征是线上和线下融合在一起的，“互联网+”时代产生的数据在存储、使用上和传统的方式有很大的区别，应急相应的黄金时间越来越短，信息位置越来越重要，要充分建立技术、人才和产业优势来获得我国在信息安全领域的优势性地位。
”阿里巴巴集团安全部技术副总裁，原国家互联网应急中心副总工程师杜跃进博士说。
“从个人隐私安全层面看，大数据将网络大众带入到开放透明的裸奔时代，数据安全若保护不利，将引发民情抱怨不满”。
中国信息安全测评中心研究员磨惟伟表示，针对大
数据时代的冲击，美英法日等主要国家已纷纷制定出相关战略，例如制定数据开放行动计划，加快数据立法安全保障体系建立。
我国应该更加注重顶层设计发展与安全的双向并行，责任与担当双重并重，进而实现大数据发展运筹帷幄。
如何看待开放与安全这样一个二元化的挑战，中科院大学管理学院教授吕本富表示，“大数据的开放与安全问题目
前还缺乏具体的界限，到底应该开放什么数据，哪些大数据需要政府来监管，目前还没有明确界定和区分”。
不过，他坚持在跨国流动的大数据以及个人隐私相关的数据方面，政府应采取分层的方法进行监管，不可像防火墙一样全都封闭起来。
连接下的隐患
在人人互联，万物互联的时代，数据安全到底会给用户或者企业带来哪些隐患？
还是以“静默插件”为例来说明，安装了“静默插件”的手机会和服务器自动连接，在用户不知情的情况下，自动安装和下载某些软件和广告信息，经过升级，插件还能向服务器上传手机用户通信录、位置信息等。
有了这些信息，第三方公司就能跟踪分析用户的数据和信息，包括邮件等隐私信息。
在网络上我们经常会看到Cookie这个名词，很多人不知道它的作用是什么。
一些网络黑客通过掌握Cookie了解用户的上网习惯、包括浏览记录、IP地址、网卡号、用户名、密码等信息。
一位企业负责人曾公开表示，“就像一个蜘蛛网一样，不管你出现在什么地方，我都可以抓到你。
我们目前能捕捉到互联网上5.7亿的Cookie。
”
经常有很多用户想把自己的惊喜分享给群体或者朋友，家人，但是这样的共享做法也会经常受到攻击。
卡巴斯基的
调查研究表明，多数社交媒体用户缺乏安全意识，使得用户的数据信息很容易被获取，一些网络犯罪分子通过用户的身份数据来进行金融诈骗和犯罪。
特别是在社交媒体的简介中，包含大量用户个人信息，从生日到家庭住址再到假期计划等。
网络罪犯根本无需深入发掘，就能够找到可以利用的有价值信息，或者窃取身份数据信息牟利。
互联网+时代，任何和业务相关的网络资源、存储资源
和计算资源，也都不再限于独立的物理设备，IT基础架构由静态转为动态，传统意义上的安全界限已经模糊。
与此同时，信息安全的危险正在进一步升级，在APT、DDos、异常风险、网络漏洞等网络威胁下，传统防御型、检测型的安全防护措施已经力不从心，也无法适应新形势下的要求。
2015年发生了多起基于互联网+的网络安全事件，也给2016年的网络数据安全敲响了警钟。
如Uber公司5万名司
机的个人信息被不知名的第三方人士获取，包括司机照片、社保资料和汽车等级号等信息。
另外一个造成巨大影响的事件是国内社保数据信息泄密，数据多达5000万条，影响范
围包括全国30多个省市。
再有就是江苏公安机构采用的海
康威视视屏监控设备，被境外机构控制，形成的网络威胁也非常大。
类似的数据安全事件会逐渐增多，黑客通过分析、篡改这些数据，会进一步造成更大的危害，这些在一些国家的工
业生产、国家安全领域已经有了先例。
如果不能采取有效的措施加以制止，那么后果是非常严重的。
建立可靠的大数据安全防护体系
“国之交在于民相亲，民之亲在于心相通、”，韩非子曾用这句话来形容国与民之间的紧密联系。
今天的互联网时代同样如此，也是网络带来了大数据，网络相连同样带来了数据相连，大数据和互联网之间的关系就像国与民之间的关系一样密不可分。
在大数据安全挑战面前，需要通过大数据技术来保障安全，做好新的安全支撑，也要通过相关制度来形成新的安全防护体系，防止网络犯罪分子的攻击和破坏。
在已经公布的大数据开放行动计划之中，数据开放已经是大势所趋，数据共享是下一步政府信息化和企业信息化的重要目标。
大数据的应用会越来越多，而大数据的安全也需要得到根本性保障。
“目前国内的大数据技术和应用还存在很多问题，导致了一些安全隐患还不能完全杜绝”，磨惟伟近日表示。
他说，这些问题覆盖了大数据观念陈旧、应用落地难、核心技术不能自主可控、大数据处理方式不足和管控、管理滞后等领域，从而导致了我国在大数据安全方面目前存在更多的挑战。
磨惟伟表示，要从根本上保障大数据信息安全，需要在制度、技术等6方面进行规划和创新：强化数据主权捍卫保障，求同存异，向世界发出中国声音，形成中国的网络盟友，
加强网络空间的开放与合作；多管齐下，实施数据管理，加强顶层设计，做到职能优化，分工协作，提升大数据感知、防护、应急处置能力；打造数据开放试点，形成联动效应；实现数据共享优势格局，形成依法共享、整合共享、安全共享、人人共享；推动大数据成果应用转化，实现数字中国的建设目标；加强数据安全隐私的防护，从制度、技术等多方面全面形成数据防护安全体系，进而实现数据时代公民隐私的安全构建。
时不我待，无论是在大数据技术还是制度方面，我们都需要做好准备随时迎接挑战。