大数据时代信息安全面临的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇随着科技的快速发展，大数据时代已经悄然来临。
大数据以其海量数据、高速度和多样性的特点，深刻影响着人们的生活和工作方式。
然而，伴随着大数据的广泛应用，也带来了一系列的挑战和机遇。
本文将探讨大数据时代面临的挑战，并展示其中蕴含的机遇。
一、数据安全和隐私保护的挑战在大数据时代，海量的数据被快速收集、存储和分析。
然而，与此同时，数据安全和隐私保护问题也日益严重。
数据泄露、黑客攻击和隐私侵犯等事件频频发生，引发了公众对于个人信息安全的担忧。
因此，如何保障数据安全，建立健全的隐私保护机制成为一个迫切需要解决的挑战。
二、数据质量和真实性的挑战大数据时代，数据质量和真实性成为了另一个重要的挑战。
由于数据的来源多样，数据质量参差不齐。
有些数据可能存在错误、噪声和偏差，这就给数据分析和决策带来了困扰。
另外，随着虚假信息的泛滥，如何从大数据中准确地获取真实的信息也是一个挑战。
三、数据分析和处理能力的挑战大数据时代，海量的数据需要进行高效的分析和处理。
然而，传统的数据处理方法已经无法满足大数据时代的需求。
大数据的复杂性、多样性和高维度特征使得数据分析和处理变得异常困难。
因此，如何提升数据分析和处理的能力，成为了大数据时代面临的挑战。
四、数据共享和开放的挑战在大数据时代，数据共享和开放成为推动创新和发展的重要驱动力。
然而，由于数据的权益和数据所有者的隐私保护需求，数据共享和开放面临一系列的挑战。
如何在保障数据隐私和权益的前提下，实现数据的共享和开放，是一个需要解决的问题。
尽管大数据时代面临诸多挑战，但同时也孕育了巨大的机遇。
一、数据驱动的创新与发展随着大数据的迅猛发展，数据驱动的创新和发展成为新的趋势。
通过深度挖掘和分析数据，可以获得之前无法得知的信息和知识，为企业和组织的决策提供有力支撑。
同时，利用大数据可以发现市场的潜在需求，推动创新和产品的升级。
因此，大数据为创新和发展带来了广阔的机遇。
二、智能化和个性化服务的机遇大数据时代，通过对大数据进行深度分析，可以实现智能化和个性化的服务。
《2024年大数据时代的个人隐私信息安全研究》范文
《大数据时代的个人隐私信息安全研究》篇一一、引言随着大数据时代的到来，信息技术的迅猛发展使得个人隐私信息安全问题日益凸显。
大数据不仅带来了巨大的商业价值，同时也伴随着个人隐私信息泄露的巨大风险。
如何确保个人隐私信息安全，成为了当今社会关注的热点问题。
本文将围绕大数据时代的个人隐私信息安全进行深入的研究和分析。
二、大数据时代的特征及挑战1. 大数据时代特征大数据时代，数据量呈现爆炸式增长，数据类型多样，数据处理速度极快。
这种特征使得我们能够从海量数据中获取更多有价值的信息，为各行各业带来巨大的商业价值。
2. 面临的挑战然而，随着数据的不断增长，个人隐私信息安全问题也日益严重。
个人隐私信息泄露、被滥用、甚至被非法交易的情况屡见不鲜，给个人和社会带来了巨大的损失。
三、个人隐私信息安全的重要性个人隐私信息安全关系到每个人的切身利益。
一旦个人隐私信息被泄露或被滥用，可能导致财产损失、名誉受损、甚至面临法律责任。
因此，保护个人隐私信息安全，是维护社会稳定和和谐的重要一环。
四、大数据时代个人隐私信息安全的现状及问题1. 现状在大数据时代，个人隐私信息的安全保护面临着前所未有的挑战。
尽管各国政府和企业都在加强个人隐私信息的保护，但由于技术、法律和监管等方面的原因，个人隐私信息泄露的事件仍然频繁发生。
2. 问题（1）技术问题：随着大数据技术的发展，数据收集、存储、处理和传输的技术手段不断更新，给个人隐私信息的保护带来了新的挑战。
（2）法律问题：相关法律法规的制定和实施跟不上技术发展的速度，导致一些不法分子钻法律的空子，利用技术手段窃取个人隐私信息。
（3）监管问题：监管机构的监管力度不够，对个人隐私信息的保护缺乏有效的监管手段和措施。
五、个人隐私信息安全保护的措施和建议1. 技术手段（1）加强数据加密技术的研究和应用，确保个人隐私信息在存储、传输和处理过程中的安全性。
（2）开发和应用先进的个人信息保护技术，如生物识别技术、人工智能等，提高个人信息保护的自动化和智能化水平。
大数据时代的信息安全挑战
大数据时代的信息安全挑战随着互联网的飞速发展，大数据时代已经来临。
在这个时代，信息安全面临着前所未有的挑战。
在这个信息爆炸的时代，我们的个人隐私、企业机密以及国家安全都可能因为信息安全问题而受到威胁。
本文将探讨大数据时代信息安全所面临的挑战以及应对策略。
一、大数据时代信息安全面临的挑战1.数据量庞大，安全防护难度增加随着大数据时代的到来，数据量呈现出爆炸式增长。
这使得信息安全防护的难度大大增加。
一方面，大量的数据需要保护，安全防护资源有限，导致防护能力不足；另一方面，数据量庞大意味着潜在的攻击面也更大，攻击者有更多的机会入侵系统。
2.数据类型多样，安全防护手段不足大数据时代，数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
这些数据类型的安全防护手段各不相同，现有的安全防护技术难以适应这种多样性。
与此同时，新兴的技术如物联网、等所带来的数据安全问题也尚无完善的解决方案。
3.数据流动快速，安全风险无处不在在大数据时代，数据流动速度加快，安全风险无处不在。
数据可能在传输过程中被窃取、篡改，也可能在存储、处理和使用过程中受到攻击。
随着云计算和分布式技术的普及，数据可能在多个地点进行存储和处理，这进一步增加了信息安全的风险。
4.人为因素成为信息安全的主要威胁大数据时代，人为因素成为信息安全的主要威胁。
一方面，内部人员可能因疏忽大意或恶意行为导致数据泄露；另一方面，外部攻击者可能利用社交工程等手段欺骗内部人员，进而获取敏感信息。
随着勒索软件等恶意软件的泛滥，人为因素对信息安全的影响愈发严重。
5.法律法规和标准体系滞后虽然我国近年来在信息安全方面出台了一系列法律法规，但与大数据时代的发展速度相比，法律法规和标准体系仍显滞后。
这导致企业在面对新的信息安全问题时，难以找到合适的法律依据和标准进行应对。
二、大数据时代信息安全应对策略1.强化数据安全防护技术针对大数据时代数据量庞大、数据类型多样的特点，我们需要加强数据安全防护技术的研究与开发。
大数据时代面临的信息安全机遇与挑战
大数据时代面临的信息安全机遇与挑战当前网络全球化、信息共享化已成为时代发展的趋势，以大规模、高速化、多样化，且具有较高价值的大数据成为信息时代发展的重要标志，虽然大数据时代的到来促进了市场经济的繁荣发展，但是信息安全问题也越加的凸显，并逐渐成为相关领域极为困扰的大问题。
即使大数据促使经济发展、科技进步，但是也要正视其对信息安全带来的威胁。
由此可见大数据的形成既存在机遇，同时也带来了新的挑战。
只有对其进行深入的了解，才能做到有的放矢。
标签：大数据时代；信息安全机遇；信息安全挑战1.大数据时代的基本现状（1）数据设备当前我国商业化发展已逐步实现信息化作业，人们不仅在工作中需要信息设备提供帮助，即使在生活中对于信息设备的应用也越来越普遍，但是在设备应用的过程中，还要对信息保护问题进行全面的考量，很多时候设备自身存在的问题也要引起重视。
在大数据时代信息数据的重要性可想而知，谁能预先掌握重要的信息就能准确掌握市场发展的动向，一旦信息泄露便会将企业置于险境。
因此企业实施信息保护的同时还要进行数据设备的保护。
由于科技对信息收集和管理能力不断地强化，所以在大数据时代下相关的数据设备也获得了有效的应用。
而信息的使用过程中，存在一定的风险在所难免，所以要求员工必须增强自身的信息保护意识，避免信息发生泄露。
所以必须要在数据设备的应用过程中严格遵照既定流程进行操作，并对设备实施严格的管理。
（2）信息保密当前大数据时代衍生的问题林林总总，尤其是信息安全问题更是见怪不怪了，由于网络安全问题易致使信息发生泄漏，所以开展信息保密势在必行。
由于大数据时代的到来，对于信息的收集更加快速便捷，但是恶意软件的数量也是水涨船高，不法分子通过有效的技术手段将软件植入到系统程序中，对信息展开攻击和盗取。
随着信息技术的发展窃取的手段越发的高明，所以信息保密的难度越来越大，为此还要采取有效的技术方式来促进信息保密的效果，确保大数据环境能够得到净化。
信息安全的新挑战与机遇
信息安全的新挑战与机遇在当今数字化时代，信息安全已成为一个不可忽视的重要话题。
随着技术的发展和应用的普及，信息安全面临着新的挑战和机遇。
本文将探讨信息安全领域的新挑战与机遇，并提出相应的解决方案。
一、新挑战随着云计算、物联网、大数据等技术的广泛应用，信息安全面临着以下新挑战。
1. 数据泄露风险大数据的兴起使得数据的价值日益凸显，而数据泄露却日益频繁。
黑客利用各种手段入侵系统，窃取用户隐私信息，给个人和企业造成巨大损失。
2. 恶意软件威胁恶意软件如病毒、木马、间谍软件等通过潜入用户设备或系统，窃取敏感信息、破坏系统稳定性，给信息安全带来了极大威胁。
3. 社交网络隐私问题社交网络的普及，使得用户越来越容易暴露个人信息，进而遭受侵犯隐私的威胁。
个人信息被滥用、身份被冒用等问题愈发严重。
4. 新兴技术薄弱环节的安全保护新兴技术的快速发展，往往伴随着安全保护措施的滞后。
人工智能、区块链等领域在应用过程中存在安全风险，亟需加强安全研究。
5. 国际合作和协调不足信息安全是全球性问题，但各国在信息安全领域的合作和协调不够紧密，无法有效应对跨国黑客攻击、网络犯罪等威胁。
二、新机遇信息安全的新挑战也带来了新的机遇，我们可以从以下几个方面来看。
1. 增加了信息安全市场需求随着信息安全风险的加大，企业和个人对信息安全的重视程度不断提高。
信息安全市场迎来了广阔的发展空间，涉及安全服务、安全产品、安全培训等领域。
2. 孕育了信息安全人才需求面对新的挑战，企业和机构对信息安全人才的需求日益增加。
这为信息安全领域的专业人士提供了更多的就业机会和发展空间。
3. 推动了技术创新与发展新挑战对技术提出了更高的要求，促使人们加强技术创新与研发，不断推动信息安全技术的发展。
比如，加密技术、身份识别技术、安全审计技术等的发展不断为信息安全提供新的解决方案。
4. 引发了政策法规的制定新挑战催生了相关政策法规的制定和完善，进一步规范了信息安全行业的发展。
大数据时代信息安全面临的挑战与机遇
大数据时代信息安全面临的挑战与机遇根据有关学者的研究，数据密集型科学将成为继实验科学、理论科学、计算机科学之后，人类科学研究的第四个范式。
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及遍布地球各个角落的传感器，成为数据来源和承载方式。
据估计，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=230GB )。
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，但这些庞大的数据宝藏”将成为朱来的新石油”。
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来概括大数据的特征。
-- 数据体量巨大(Volume )。
到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ( 1PB=210TB )，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约5EB( 1EB=210PB )。
当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
-- 数据类型繁多(Variety)。
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。
相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
――价值密度低(Value )。
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一两秒。
如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
大数据时代下的信息安全问题
大数据时代下的信息安全问题
一、信息安全在大数据时代的重要性
随着大数据时代的到来，信息安全问题变得越来越突出。
在这个信息爆炸的时代，我们的个人信息、商业机密、国家安全等都面临着前所未有的威胁。
因此，信息安全的重要性不言而喻。
二、大数据时代下的信息泄露风险
在大数据时代，我们的个人信息几乎无处不在。
无论是在社交网络上发布的照片，还是在网上购物留下的足迹，都可能成为黑客攻击的目标。
一旦个人信息泄露，可能会导致身份盗用、财产损失甚至生命安全受到威胁。
三、大数据时代下的网络攻击形式
随着技术的不断发展，网络攻击的形式也日益多样化。
除了传统的病毒、木马攻击外，还出现了钓鱼网站、勒索软件等新型网络攻击手段。
这些攻击手段往往隐蔽性强，给信息安全带来了更大的挑战。
四、大数据时代下的信息安全防护措施
为了应对大数据时代下的信息安全挑战，我们需要采取一系列有效的防护措施。
首先，加强信息安全意识，做好信息安全教育，
提高广大群众的信息安全意识。
其次，加强技术防护，采用先进的加密技术和防火墙等手段，保护信息不被泄露。
此外，建立完善的信息安全管理制度，加强对信息安全的监管和管理，确保信息安全工作的顺利进行。
五、大数据时代下的信息安全挑战与机遇
在信息安全问题日益突出的大数据时代，我们既面临着巨大的挑战，也蕴含着巨大的机遇。
只有不断加强信息安全意识，采取有效的防护措施，才能更好地应对信息安全问题，实现信息安全与信息化的有机结合，推动信息技术的发展和社会的进步。
大数据网络安全演讲稿(3篇)
第1篇大家好！今天，我很荣幸能在这里与大家共同探讨一个日益重要的话题——大数据网络安全。
随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
然而，在享受大数据带来的便利的同时，我们也必须正视其背后存在的网络安全风险。
下面，我将从大数据网络安全的重要性、面临的挑战以及应对策略三个方面进行阐述。
一、大数据网络安全的重要性1. 保护个人信息安全在大数据时代，个人信息被广泛收集、存储和利用。
一旦个人信息泄露，将会给个人生活带来严重困扰，甚至导致财产损失。
因此，保障大数据网络安全，保护个人信息安全显得尤为重要。
2. 维护国家网络安全大数据已成为国家战略资源，是国家综合实力的重要体现。
保障大数据网络安全，有利于维护国家网络安全，确保国家利益不受侵害。
3. 促进社会稳定和谐大数据在公共安全、社会治理等方面发挥着重要作用。
保障大数据网络安全，有助于维护社会稳定和谐，促进经济社会持续健康发展。
二、大数据网络安全面临的挑战1. 数据泄露风险随着数据量的激增，数据泄露风险也随之增大。
黑客攻击、内部人员泄露、技术漏洞等因素都可能导致数据泄露，给企业和个人带来严重损失。
2. 恶意攻击手段多样化近年来，黑客攻击手段不断翻新，如钓鱼、勒索软件、APT攻击等。
这些恶意攻击手段对大数据网络安全构成严重威胁。
3. 技术瓶颈与人才短缺大数据网络安全领域技术更新迅速，但我国在关键技术方面仍存在一定差距。
同时，网络安全人才短缺，难以满足大数据网络安全的需求。
4. 法律法规滞后我国在大数据网络安全方面的法律法规尚不完善，难以适应大数据时代的发展需求。
三、应对大数据网络安全挑战的策略1. 加强技术防护（1）完善网络安全基础设施，提高网络安全防护能力；（2）研发和应用新型安全技术，如人工智能、区块链等，提高网络安全防护水平；（3）加强对数据加密、脱敏等技术的应用，降低数据泄露风险。
2. 提高安全意识（1）加强网络安全宣传教育，提高全民网络安全意识；（2）强化企业内部网络安全培训，提高员工安全防护能力；（3）建立网络安全应急响应机制，及时应对网络安全事件。
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大数据时代信息安全面临的挑战与机遇
2013-7-11 10:17:00来源：中国科技网
根据有关学者的研究，数据密集型科学将成为继实验科学、理论科学、计算机科学之后，人类科学研究的第四个范式。
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及遍布地球各个角落的传感器，成为数据来源和承载方式。
据估计，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=230GB）。
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，但这些庞大的数据“宝藏”将成为“未来的新石油”。
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来概括大数据的特征。
——数据体量巨大（Volume）。
到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB），而历史上
全人类说过的所有的话的数据量大约5EB（1EB=210PB）。
当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
——数据类型繁多（Variety)。
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。
相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
——价值密度低（Value）。
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一两秒。
如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
——处理速度快（Velocity）。
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
根据IDC的“数字宇宙”报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB（1ZB=210EB）。
在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
2.大数据成为国家和企业的核心资产
2012年瑞士达沃斯论坛上发布的《大数据大影响》报告称，数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。
奥巴马政府已把“大数据”上升到国家战略层面，2012年3月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，借以增强收集
海量数据、分析萃取信息的能力。
美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来对数据的占有和控制甚至将成为继陆权、海权、空权之外国家的另一个核心资产。
对企业来说，数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。
在大数据时代，数据资产取代人才成为企业智商最重要的载体。
这些能够被企业随时获取的数据，可以帮助和指导企业对全业务流程进行有效运营和优化，帮助企业做出最明智的决策。
此时，企业智商的基础就是形形色色的数据。
大数据在重新定义企业智商的同时，对企业核心资产也进行了重塑，数据资产当仁不让地成为现代商业社会的核心竞争力。
在大数据时代，企业必须熟悉和用好海量的数据，而互联网行业已提早感受到了大数据带来的深切变化。
一些互联网企业已经完成了核心竞争力的重新定义。
3.大数据“蓝海”成为竞争的新焦点
大数据所能带来的巨大商业价值，被认为将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。
大数据正在对每个领域造成影响，在商业、经济和其他领域中，决策行为将日益基于数据分析，而不再是凭借经验和直觉。
大数据正在成为政府和企业竞争的新焦点。
各大企业正纷纷投向大数据促生的新蓝海。
甲骨文、IBM、微软和SAP共投入超过15亿美元成立各自的软件智能数据管理和分析专业公司。
在大数据时代，商业生态环境在不经
意间发生了巨大变化：无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络，让以往只是网页浏览者的网民的面孔从模糊变得清晰，企业也有机会进行大规模的精准化的消费者行为研究。
大数据蓝海将成为未来竞争的制高点。
大数据给信息安全带来了新的挑战与机遇
大数据在成为竞争新焦点的同时，不仅带来了更多安全风险，同时也带来了新机遇。
一是大数据成为网络攻击的显著目标。
在网络空间，大数据是更容易被“发现”的大目标。
一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。
另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“收益率”。
二是大数据加大隐私泄露风险。
大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。
一方面，数据集中存储增加了泄露风险；而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分；另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。
三是大数据威胁现有的存储和安防措施。
大数据存储带来新的安全问题。
数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。
大数据的大小也影响到安全控制措施能
否正确运行。
安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。
四是大数据技术成为黑客的攻击手段。
在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。
黑客会最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息，大数据分析使黑客的攻击更加精准。
此外，大数据也为黑客发起攻击提供了更多机会。
黑客利用大数据发起僵尸网络攻击，可能会同时控制上百万台傀儡机并发起攻击。
五是大数据成为高级可持续攻击的载体。
传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁特征的实时匹配检测，而高级可持续攻击（APT）是一个实施过程，无法被实时检测。
此外，大数据的价值低密度性，使得安全分析工具很难聚焦在价值点上，黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全服务提供商的分析制造很大困难。
黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击，都会导致安全监测偏离应有方向。
六是大数据技术为信息安全提供新支撑。
当然，大数据也为信息安全的发展提供了新机遇。
大数据正在为安全分析提供新的可能性，对于海量数据的分析有助于信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而找出数据中的风险点。
对实时安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析，可识别钓鱼攻击，防止诈骗和阻止黑客入侵。
网络攻击行为总会留下蛛丝马迹，这些
痕迹都以数据的形式隐藏在大数据中，利用大数据技术整合计算和处理资源有助于更有针对性地应对信息安全威胁，有助于找到攻击的源头。
保障我国大数据信息安全的建议
一是重视大数据及其信息安全体系建设。
大数据作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。
在物联网“十二五”规划中，信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。
在对大数据发展进行规划时，建议加大对大数据信息安全形势的宣传力度，明确大数据的重点保障对象，加强对敏感和要害数据的监管，加快面向大数据的信息安全技术的研究，培养大数据安全的专业人才，建立并完善大数据信息安全体系。
二是加快大数据安全技术研发。
云计算、物联网、移动互联网等新技术的快速发展，为大数据的收集、处理和应用提出了新的安全挑战。
建议加大对大数据安全保障关键技术研发的资金投入，提高我国大数据安全技术产品水平。
推动基于大数据的安全技术研发，研究基于大数据的网络攻击追踪方法，抢占发展基于大数据的安全技术的先机。
三是加强对重点领域敏感数据的监管。
海量数据的汇集加大了敏感数据暴露的可能性，对大数据的无序使用也增加了要害信息泄露的危险。
在政府层面，建议明确重点领域数据库范围，制
定完善的重点领域数据库管理和安全操作制度，加强日常监管。
在企业层面，建议加强企业内部管理，制定设备特别是移动设备安全使用规程，规范大数据的使用方法和流程。
四是运用大数据技术应对高级可持续攻击。
传统安全防御措施很难检测出高级持续性攻击。
安全厂商要利用大数据技术对事件的模式、攻击的模式、时间和空间上的特征进行处理，总结抽象出一些模型，变成大数据安全工具。
为了精准地描述威胁特征，建模过程可能会耗费几个月甚至几年，并耗费大量人力、物力、财力。
建议整合大数据处理资源，协调大数据处理和分析机制，推动重点数据库之间的数据共享，加快对高级可持续攻击的建模进程，消除和控制高级可持续攻击的危害。