大数据与云计算安全
大数据与云计算技术在国家安全中的应用
大数据与云计算技术在国家安全中的应用近年来，随着科技的发展，大数据和云计算技术已经逐渐渗透到了各个行业。
作为新一代的信息技术，它们正在对我们的社会生活和国家安全产生着深远的影响。
本文将从大数据和云计算的角度来探讨它们在国家安全中的应用。
一、大数据在国家安全中的应用大数据是指海量、高维、异构的数据集合，通过高速计算和分析这些数据，能够发现隐藏着的规律和价值。
在国家安全中，大数据技术可以用来开展情报搜集、态势感知、防范和打击犯罪等工作。
1.情报搜集情报搜集是国家安全工作的重要部分，它能够提前发现突发事件和安全威胁。
而大数据技术的高效性和智能化，使得情报搜集工作更加精准和高效。
比如说，通过采集和分析互联网上的大数据，可以快速获取相关信息，发现安全风险，并及时进行应对。
2.态势感知态势感知是指通过监测和分析全局信息来预测未来某一时间、某一地点可能发生的安全事件。
大数据技术的数据聚合、多源融合和实时处理能力，可以更加精准和全面地掌握安全态势，及时发现事件，预测犯罪趋势。
3.防范和打击犯罪大数据技术在防范和打击犯罪方面也发挥着重要作用。
通过数据集成、挖掘和分析能够找出犯罪嫌疑人的行为模式和痕迹，制定更加有针对性的打击方案，降低犯罪率，提高社会治安。
二、云计算在国家安全中的应用云计算是指通过网络将数据、应用程序和存储资源进行整合分发，实现快速开发、部署和维护的计算方式。
在国家安全中，云计算技术可以用来加强安全防护、提高应急响应能力以及提高安全管理水平。
1.加强安全防护云安全是云计算的核心问题。
在大规模应用云计算的情况下，安全问题也就变得尤为重要。
云计算的多租户架构和资源共享机制，容易受到黑客攻击和数据泄露的威胁。
而强大的云安全技术可以提供更加全面和高效的安全保障。
2.提高应急响应能力在国家安全中，危机事件时常出现。
而云计算技术可以通过数据集成和实时处理，为应急响应提供精准和快速的决策依据。
在危机事件发生的时候，云计算技术能够及时提供相应的应急服务，实现快速应对。
云计算与大数据时代的数据安全
云计算与大数据时代的数据安全一、云计算与大数据的基本概念云计算是一种分布式计算的模型，它通过网络将计算资源进行统一的管理和分配。
云计算的出现，使得用户可以通过互联网访问到高性能的计算资源和各种应用服务。
随着云计算技术的发展和普及，大数据的出现也成为了一个热门话题。
大数据是指那些数据量特别大、传统存储、处理和管理方式已不能胜任的数据。
对于大数据的处理，需要借助云计算的技术手段来处理。
二、云计算与大数据的数据安全问题云计算与大数据的出现带来了方便和效率的同时，也带来了一系列的安全问题。
首先是数据泄露的问题。
由于云计算和大数据处理需要在网络上进行传输，因此传输过程中存在被攻击和窃听的风险。
其次是数据隐私的保护问题。
如果云计算和大数据的用户数据没有得到足够的保护，那么这些数据可能会被恶意使用和滥用。
最后，还有数据完整性的问题。
如果云计算和大数据处理过程中，数据发生篡改和损坏，那么就会影响到数据的真实性和准确性。
三、云计算与大数据的数据安全保障措施1. 数据加密对于传输过程中的数据，需要对其进行加密处理，防止数据在传输过程中被窃听和篡改。
同时，在存储过程中也需要对数据进行加密，以保证数据不会被非法获取。
2. 安全认证在用户访问云计算系统和大数据处理系统时，需要进行安全认证，防止非法用户访问系统。
同时，还需要对用户进行身份验证，防止冒名顶替的情况出现。
3. 安全管理对于云计算和大数据处理系统，需要进行安全管理，以保证系统的秩序和安全。
在系统运行过程中，需要对用户行为进行监测和评估，防止用户进行非法操作和滥用系统资源。
4. 备份和恢复对于重要的数据，需要进行备份和恢复，以保证数据在发生灾难性事件时可以及时恢复。
同时，在灾难性事件后，也需要对系统进行响应和恢复。
四、结论云计算与大数据的出现带来了高效和便利，但同时也带来了数据安全问题。
为了避免数据泄露、数据隐私被侵犯和数据完整性被损坏，我们需要采取一系列安全保障措施，包括数据加密、安全认证、安全管理和备份与恢复。
云计算环境下大数据存储安全策略研究
云计算环境下大数据存储安全策略研究随着互联网和技术的发展，我们进入了数字时代。
越来越多的数据产生和存储，加上云计算的兴起，使得数据存储和处理变得更加便捷和高效。
然而，与此同时，数据安全问题也变得越来越重要。
本文将探讨在云计算环境下大数据存储的安全策略研究。
一、大数据存储的安全挑战大数据存储是指存储数据所需的技术、方法和工具，包括存储介质、数据传输和处理等。
在存储大数据的过程中，数据安全是面临的重要挑战之一，其原因主要有以下几点：1.数据容易被窃取：随着大数据规模的不断增大，黑客和攻击者有更多机会去入侵其目标。
如果数据的安全措施不够完善，数据就会面临严重的危险。
2.恶意软件和病毒的侵入：随着恶意软件技术的发展，攻击者可以使用这些工具进入系统，窃取机密信息。
病毒程序也可以破坏数据。
3.内部泄露：有时デ部人员会窃取和泄露数据。
这是因为一些人想窃取公司的机密信息或者把数据卖给竞争对手。
以上这些威胁都需要我们在大数据存储期间采取相应的安全策略。
二、云计算环境下大数据存储的安全策略研究由于云计算提供了可扩展性、高性能、高效率和成本效益的好处，越来越多的企业和机构使用云计算技术进行数据存储。
然而，云计算环境中的数据存储也面临着很大的安全威胁。
因此，我们需要采取适当的安全策略来保护大数据存储。
1.网络安全策略：网络安全是云计算环境下的首要安全问题。
主要是因为大量的数据在网络上进行传输。
因此，我们需要采用防火墙和网络流量监控等技术手段来保护数据传输安全。
2.数据备份和恢复策略：针对意外情况发生，数据备份和恢复策略至关重要。
我们可以采用多种备份方法，例如全备份和增量备份等。
同时，为了提高数据恢复速度，我们可以使用云计算服务提供商提供的数据恢复服务。
3.访问控制策略：访问控制是防止未经授权的人员访问数据的控制策略。
我们可以通过用户名和密码进行身份验证，并根据用户角色和访问需求设置访问权限。
4.加密策略：数据加密应该在传输和存储的过程中进行。
云计算大数据平台安全运维方案
云计算大数据平台安全运维方案目录第一章现状与需求分析.............................................................................................4...1.1 总体现状分析...............................................................................................4...1.1.1 信息化现状 ......................................................................................................... 4..1.1.2 关键问题分析...................................................................................1 01.2 业务需求理解.............................................................................................12.1.2.1 开放的统计云数据平台...................................................................1 21.2.2 数据采集与拓展...............................................................................1 21.2.3 创新应用开发...................................................................................1 31.3 基础平台建设需求......................................................................................1 4 第二章总体架构设计...............................................................................................1 6.2.1 总体架构.....................................................................................................1 6.2.2 数据架构视图.............................................................................................1 7.2.3 创新的业务模式.........................................................................................1 7.第三章信息安全中心设计.......................................................................................1 8.3.1 统计云安全风险分析..................................................................................1 83.1.1 统计云环境面临的传统安全威胁................................................................. 1.83.1.2 统计云环境面临的新型安全威胁................................................................. 1.93.2 统计云安全建设方案..................................................................................4 53.2.1 IaaS层安全建设方案 (45)3.2.2 PaaS平台安全..................................................................................5 03.2.3 DaaS层安全建设方案.....................................................................5 83.2.4 SaaS层安全建设方案......................................................................6 13.2.5 安全服务中心建设方案...................................................................6 6 第四章运维监控中心设计.......................................................................................74.4.1 云计算中心运维服务方案 (74)4.1.1 运维服务体系建设说明...................................................................7 44.1.2 运维服务体系架构 (76)4.1.3 云计算中心运维服务内容...............................................................8 04.1.4 云计算中心监控方案和排障方法................................................................. 9.54.1.5 体系建设的效果分析.......................................................................9 7 4.2 系统迁移方案规划......................................................................................9 94.2.1 迁移原则..........................................................................................9 9.4.2.2 迁移步骤..........................................................................................9 9.第一章现状与需求分析1.1 总体现状分析1.1.1 信息化现状统计信息化是中国统计走向现代化的核心，是提高统计数据质量的关键，是中国统计更加规范统一的重要支撑。
云计算与大数据的关系及应用案例解析
云计算与大数据的关系及应用案例解析云计算和大数据是当今信息技术领域中备受关注的两大热门话题，它们之间有着密不可分的关系，相辅相成，共同推动着信息技术的发展。
本文将就云计算与大数据的关系进行探讨，并结合实际案例对它们在应用中的具体表现进行解析。
一、云计算与大数据的关系云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算资源、存储资源和应用程序等进行集中管理和分配，为用户提供按需获取的服务。
而大数据则是指规模巨大且难以通过传统数据处理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
云计算和大数据之间的关系主要体现在以下几个方面：1. 数据存储和计算能力：云计算平台提供了弹性的存储和计算资源，为大数据的存储和处理提供了基础设施支持。
用户可以根据实际需求动态调整资源规模，实现对大数据的高效管理和分析。
2. 数据处理和分析：云计算平台提供了各种数据处理和分析工具，如Hadoop、Spark等，这些工具可以帮助用户对大数据进行分布式处理和实时分析。
通过云计算平台，用户可以更加方便地进行数据挖掘、机器学习等操作，从海量数据中挖掘出有价值的信息。
3. 数据共享和协作：云计算平台提供了便捷的数据共享和协作机制，用户可以将自己的数据存储在云端，与他人共享数据并进行协作分析。
这种方式不仅提高了数据的利用率，还促进了数据之间的交流和合作。
二、云计算与大数据的应用案例解析1. 金融行业：在金融行业，大数据分析可以帮助银行和证券公司更好地了解客户需求、预测市场走势，提高风险控制能力。
通过云计算平台，金融机构可以实现对海量交易数据的实时处理和分析，为决策提供更加准确的支持。
2. 医疗健康领域：大数据分析在医疗健康领域的应用也日益广泛。
通过对患者的病历数据、基因数据等进行分析，可以实现个性化诊疗方案的制定，提高医疗服务的质量和效率。
云计算平台为医疗机构提供了数据存储和处理的基础设施，支持医疗大数据的应用和发展。
3. 零售行业：在零售行业，大数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的购物习惯和偏好，优化商品推荐和促销策略。
基于云计算的大数据存储安全分析
基于云计算的大数据存储安全分析摘要：对海量数据进行综合分析，包括通过数据挖掘技术进行分析，可以从海量数据中获得许多隐藏的经济和政治利益。
人们现在普遍认为，海量数据将成为未来商业技术创新和经济增长的能源和动力。
为了保留这些巨大的数据资源，云存储已经出现，而且随着云存储技术的发展，它越来越多地被接受为一种存储工具，并且数据不断上传到云以共享存储。
如此大量的数据被放置在云中，增加了潜在的存储风险，如果不采取有效的安全措施，可能会导致无法想象的损失。
本文对基于云计算的大数据存储安全进行分析，以供参考。
关键词：云计算；大数据；存储安全；分析引言随着企业越来越多地通过网络存储数据，传统的安全网络存储管理系统已无法满足实际需求，这可能会导致数据丢失，甚至导致数据管理错误的严重后果。
为了提高网络安全存储管理系统中的存储安全性，必须不断优化系统硬件和软件，以确保网络数据的安全存储和管理。
1云存储数据安全大量数据给企业和个人带来了巨大的存储压力和存储需求，同时刺激了存储市场的快速发展，同时出现了大量提供数据存储和管理服务的公司，如亚马逊、谷歌和微软，以及百度、华为、腾讯和阿里云存储实际上是一个集中的计算系统，使用户能够通过互联网将数据存储在数据中心系统上，并轻松地与其他用户共享数据。
云计算的诸多优势包括:理论上，用户可以拥有无限的存储空间，并可以随时随地通过网络轻松、安全、高效地访问数据，从而实现异地数据备份和下载，从而显着降低存储和云存储自创建以来呈爆炸式增长，经过几轮竞争，几家大型云存储服务提供商被淘汰，国际和国内云市场稳定下来，逐渐走向更高质量，随着质量的提高，政府、企业和个人迅速吸引云存储已成为新时代环境的一个重要和不可替代的组成部分，关于全国社会政治经济的大量数据是一个巨大的可重建资产。
但是，将所有数据放入云存储系统也会增加潜在的存储风险，例如未经授权的访问、数据泄漏、敏感信息泄漏和隐私泄露。
2大数据储存安全关键技术2.1设备系统安全技术大型数据在全球所有行业都取得了长足的进步，但最大的挑战是大型数据的安全性。
云计算与大数据技术详解
云计算与大数据技术详解云计算和大数据技术是当今最具前景的领域之一，因为它们不仅可以提高企业生产效率，还可以促进技术创新和社会进步。
本文将详细解释云计算和大数据技术的定义、优势和相互关系，并介绍它们在各个领域的应用和未来发展趋势。
一、云计算的定义和优势云计算是一种通过互联网提供计算资源（如存储、计算、网络、应用程序等）的服务模式。
从用户的角度来看，云计算就是一种“按需订阅”的方式，用户只需按照自己的需求选择恰当的资源、服务模式和付费方式，就可以轻松快速地使用应用程序和数据。
云计算的优势主要包括以下几个方面：1.灵活性和可扩展性：云计算可以根据用户需求及时调整规模、功能和性能，支持快速部署和应用升级，方便用户适应市场变化和业务增长。
2.降低成本和风险：云计算可以避免用户投入大量资金和资源来建设或购买IT基础设施和人员，同时也可以降低固定成本和风险，节约人力和物力成本。
3.提高效率和创新：云计算可以提供最新的技术和资源，通过分析数据和应用算法，使用户更好地实现自动化、优化和创新。
4.安全可靠和可管理：云计算可以提供更安全、可靠和可管理的IT环境，保障用户数据的完整性和隐私性，降低IT管理的压力和风险。
二、大数据的定义和优势大数据是指规模超过传统数据管理和处理能力的、具有多样性、复杂性和实时性的数据集合。
大数据的定义是相对而言的，即与传统数据相比，它有更高的挑战和价值。
大数据的优势主要表现在以下几个方面：1.更全面和深度的洞察：大数据可以从多角度和多维度分析数据，挖掘出更全面、深入和精准的信息，帮助用户做出更好的决策和战略。
2.更快速和实时的响应：大数据可以通过各种传感器和设备收集数据，并快速处理和分析数据，实现实时监控、预警和反应。
这对关键业务和高效运营至关重要。
3.更精细和个性的服务：大数据可以通过分析用户的历史行为、偏好和需求，提供更个性化、精准和优质的服务，提高用户满意度和忠诚度。
4.更灵活和创新的应用: 大数据可以与云计算、人工智能、区块链等前沿技术结合，推动行业变革和创新，推出更具前景和价值的产品和服务。
云计算与大数据分析
云计算与大数据分析随着信息技术的不断发展，云计算和大数据分析作为两个重要的技术越来越受到关注。
本文将从云计算和大数据分析的定义、特点、应用以及未来发展等方面进行论述。
一、云计算的定义与特点云计算是指通过网络提供可按需访问、易扩展、按使用量付费的计算资源的一种模式。
在云计算中，用户可以通过互联网远程访问存储在云端的数据和应用程序，而无需关心底层的基础设施。
云计算的特点主要包括以下几个方面：1. 弹性伸缩：云计算平台可以根据用户需求的变化实现计算资源的自动扩容和缩减。
2. 高可靠性：云计算采用分布式架构，具备高可用性和容错性，能够保证应用的稳定性。
3. 高性能：云计算平台拥有大规模的计算资源和强大的计算能力，能够满足处理大规模数据的需求。
4. 异地备份：云计算数据可以实现异地备份，提高数据的安全性和可靠性。
二、大数据分析的定义与特点大数据分析是指对大规模数据进行收集、存储、处理和分析的过程，以发现潜在的、有价值的信息和洞察。
大数据分析可以帮助企业和组织做出更明智的决策，提高效率和竞争力。
大数据分析的特点如下：1. 数据量大：大数据分析处理的数据规模通常非常大，需要借助于云计算等技术来存储和处理。
2. 数据来源广泛：大数据分析涉及多个数据源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3. 多样性：大数据分析的数据类型多样，涵盖了文本、图片、音频、视频等多种形式。
4. 实时性需求：大数据分析通常需要对数据进行实时处理和分析，以便及时发现问题和机会。
三、云计算与大数据分析的应用1. 企业级应用：云计算和大数据分析被广泛运用在企业级应用中，例如客户关系管理、供应链管理、销售预测等领域，帮助企业提高效率和决策水平。
2. 社交网络分析：云计算和大数据分析可以帮助社交网络平台进行用户行为分析、个性化推荐、舆情监测等，提供更好的用户体验。
3. 医疗健康领域：云计算和大数据分析可以应用于医疗数据的存储、分析和共享，提高医疗服务的效率和质量。
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三网融合建立一统的数字世界
我国的三网融合：物理融合与业务融合
电信网 计算机互联网 有线电视网
业务统一：网络实现互联互通，形成无缝覆盖， 不同网络平台倾向于承载实质相似的业务，业务 上互相渗透和交叉 协议统一：趋向使用统一的IP协议，提供多样化 ，多媒体化，个性化服务为目标 监管统一：行业管制和政策方面也逐渐趋向统一
北京媒体去年9月30日报道，9月26日，袁 先生手机突然没有了信号，几个小时后， 工资卡内10万元结婚款被人转走，袁先生 称，事后他来到开户行中国建设银行保利 支行调取了交易记录，发现这笔钱是在9月 26日22时40分通过建设银行手机银行转到 另一账号，对方在一个多小时后通过POS机 消费，钱已无法追回。
美国白宫的“大数据开发计划”中认为大数据开发是从庞 大而复杂的数字数据中发掘知识及现象背后本质的过程。
大数据的特征
一般来讲，业界通常用四个“V”来概括大 数据的特征：
一是数据量巨大（Volume） 二是数据类型类型繁多（Variety） 三是价值密度低（Value） 四是处理速度快（Velocity）
支付与交易安全
3月22日晚，漏洞报告平台乌云网在其官网 上公布了一条重大网络安全漏洞信息，指 出携程安全支付日志可遍历下载，导致大 量用户银行卡信息泄露。 “棱镜门”事件后，国内连续发生了如家 等快捷酒店开房记录泄露、中国人寿80万 保单信息泄露，搜狗手机输入法漏洞导致 用户信息泄露等信息安全事件。
中国云计算大数据安全大会
刘晓梅
新型信息技术应用的信息安全保障
主要内容：
大数据的基本概念 大数据时代面临的信息安全挑战 大数据时代的信息安全保障
大数据的概念
一般来讲，大数据是指“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 ” 维基百科将大数据定义为那些无法在一定时间内使用常规 数据库管理工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集 。
秦始皇修筑了世界最长的城墙
结果呢？
信息保障（Information Assurance）：火兵器时代
业务应用的融合，主要体现为：
多网融合的技术特征
从终端技术看三网融合
用户装置，如电话、电视与电脑功能上逐渐趋 同，集成。功能统一到一个终端
网络技术标准化趋势明显，IP成为主流，网络 互联统一到一张大网 业务技术统一/应用技术的统一/监管技术的统 一
从网络技术看三网融合
从服务技术看三网融合
数字世界的工业化带来更多的骨牌效应
信息安全将成为未来最重要的支撑技术
数字世界的发展脉络（发展是硬道理）
多网融合：
信息世界的“秦始皇统一中国” 独立的原始部落将消亡
信息世界的“哥伦布发现新大陆” 资源扩张成为主流 信息世界的“工业革命” 协作成为主流
物联网/移动网络：
云计算：
物联网将物理世界拉入信息世界
不仅获知物理世界，还控制物理世界
包括人 方便生活，方便工作
物理网将改变生活，工作乃至科学的模式 数据爆炸式增长，处理需求旺盛
把握一下云时代的数字世界发展
多网融合建立天下一统的信息世界 物联网拓展数字世界疆域，将人和物理世 界纳入管辖 云计算推动数字世界的工业革命，规模化 和专业化成为主要特征，数字世界的快速 发展势不可挡
云计算：工业革命，协作成为主流
打破自给自足的信息服务模式，消弱用户能力
促使网络依赖，使网络服务能够控制更多的人 利用免费等掠夺手段的资源集中方式
各种基础设施相互依赖
资源逐步集中/资本家和金融寡头
数字世界潜在的骨牌效应将逐步出现
数字世界——以专业化/规模化推动的工业革 命
协作是基础/信用体系建设是发展的源泉
云时代的信息安全技术
主要内容
把握一下云时代的数字世界发展 评估一下数字世界面临的挑战 畅想一下信息安全技术的未来
云时代的信息安全技术
主要内容
把握一下云时代的数字世界发展 评估一下数字世界面临的挑战 畅想一下信息安全技术的未来
把握一下云时代的数字世界发展
多网融合建立天下一统的信息世界 物联网拓展数字世界疆域，将人和物理世 界纳入管辖 云计算推动数字世界的工业革命，规模化 和专业化成为主要特征，数字世界的快速 发展势不可挡
可信计算环境需要全产业链支持：
基于可信计算技术的可信终端是产业基础； 高性能的可信计算芯片是提高竞争力的核心； 可信计算理论和体系结构是持续发展的源泉； 可信计算应用关键技术是产业化的突破口。
同时，发展以可信计算为基础的可信计算 环境有助于我国摆脱国外信息产品的路径 依赖。
以访问控制为核心，实行主体按策略规则 访问不同等级数据，确保全程处理可控
把握一下云时代的数字世界发展
多网融合建立天下一统的信息世界 物联网拓展数字世界疆域，将人和物理世 界纳入管辖 云计算推动数字世界的工业革命，规模化 和专业化成为主要特征，数字世界的快速 发展势不可挡
物联网加速数字世界的爆炸式增长
物理世界的数字化时代开始了
家庭机器人/智能家居/工业控制 视频流/环境数据/大数据
信息安全技术的演变
第一代主要技术特点：保护技术 第二代主要技术特点：保障技术 第三代主要技术特点：生存技术 第四代技术特点：自重构信任系统
体现协作 体现效益/体现自构建/体现移动生死
保护（Protect）技术：冷兵器时代
修筑城墙的技术
通信保障：简单加密技术 安全系统：存取控制技术 修好的城墙：安全操作系统 边界继续扩大：防火墙技术
（二）坚持积极防范，构建基于等级保 护的大数据纵深防御体系架构 2、应重视大数据攻击技术研发，做到攻防 兼备
国际网络竞争不断加剧，我们面临的网络空间 环境日益复杂，被动防御无法真正解决大数据 安全问题。
（三）管理和技术并重，全方位提高 信息安全防护能力 信息安全管理包括：
建立安全管理策略 建立健全安全管理制度 建立安全管理平台 开展信息安全意识培训等
第一级为用户自主保护级 第二级为安全审计保护级 第三级为安全标识保护级 第四级为结构化保护级 第五级为访问验证保护级
（二）坚持积极防范，构建基于等级保 护的大数据纵深防御体系架构 1、应加快构建多层次、高质量的大数据纵 深防御体系结构
大数据进一步加剧了网络空间中防御与攻击的 不对称性，传统的信息安全防护措施多集中在 “封堵查杀”层面，难以应对大数据时代的信 息安全挑战。
三是窃取保密信息看不懂 对重要信息采取加密等手段进行保护，非法用 户只能拿到重要信息的密文，而无法看到文件 内容。 四是系统和信息篡改不了 实行系统资源管理，对操作活动进行可信验证 ，强化信息防篡改和自动纠错功能，使木马种 不上，病毒染不了。
五是系统工作瘫不成 从网络通信、区域边界、计算环境，进行层层 访问控制；有效分解攻击信息流，提高系统的 强壮性和弹性。定期进行系统安全脆弱点评估 ，及时发现安全隐患；开发可恢复系统，实现 系统自动恢复。 六是攻击行为赖不掉 在系统的重要环节设有审计点，结合电子签名 技术及时记录违规操作信息，及时发现异常事 件，并能跟踪追击。
革命性的变革
信息资源爆炸式增长
改变生活/工作/学习，科学研究的模式
一个例子，科学研究的变迁
实验科学（我们已经走过）
假设——实验——观察——修改假设 假设——模型——计算——修改假设
数据——计算——结论
计算机科学（目前的时代）
数据科学（明天的研究方法）
E.g.google预测疾病流行
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
大数据时代面临的信息安全挑战
随着海量数据的进一步集中和信息技术的 进一步发展，信息安全成为大数据快速发 展的瓶颈。大数据信息安全主要体现在以 下几个方面（？？）
处理系统、过程的安全，重点关注系统安全、 网络安全（与垃圾处理相似），垃圾处理链不 安全，因此从系统工程考虑。
2014年2月12日，美国国家标准与技术研究 所针对《增强关键基础设施网络安全》， 提出了《美国增强关键基础设施网络安全 框架》（V1.0），强调利用业务驱动指导 网络安全行动，并考虑网络安全风险作为 组织风险管理进程的一部分。
按照数据的敏感程度和重要程度进行分级，相 应的确定数据存储介质和处理系统的安全等级 ；
推行最小权限管理，尤其是高等级系统实 行三权分离管理体制，确保数据资源可管
在大数据环境下，各种数据夹杂在一起，在数 据存储和处理环节，管理风险尤为突出。
郁教授总结沈院士的三句话：
关键技术——可信计算 制度建设——等级保护 人才培养
信息技术发展对信息安全的挑战
隐私危机愈演愈烈，无可奈何全体裸奔 身份爆炸不断升级，数字秩序迷雾重重 电子依赖急速渗透，信息故障危及生命 信任绑架潜移默化，安全核弹随时引爆 边疆交融势不可挡，浮沙建楼危机四伏 信息财富迅速攀升，防护手段难以为继
云时代的信息安全技术
主要内容
把握一下云时代的数字世界发展 评估一下数字世界面临的挑战 畅想一下信息安全技术的未来
信息安全技术手段包括：
身份认证 访问控制 审计 数据加密 可信验证等
保障大数据安全，要做到以下几点：
一是攻击者进不去 加强信息系统整体防护，建设管理中心支持下 的计算环境、区域边界、通信网络三重防护体 系结构。 二是非授权重要信息拿不到 被动防御防不胜防，对于已经进来的攻击者， 要尽早侦测到他们，使危害减少到最低，防御 的重点也应当从“保护所有信息资产”到“集 中保护那些最重要的资产”转变。