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
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。

“每个人在网络中都无所遁形。”中国互联网协会个人信息保护工作委员会秘书长李美燕谈到,“数据爬虫”爬进了千家万户,人们发出的每一条信息,浏览的每一个痕迹,都不再是自己独有的存储记录,而是变成他人接近你的路标。国内外频频高发的个人信息保护事件,使个人信息保护态势更加严峻。

利用vs保护

大数据时代的安全困局

如何在大数据时代加强个人信息保护工作,也是互联网行业的热点难点议题。在7月10日至12日召开的2018中国互联网大会上,主管部门、专家学者和相关企业对个人信息保护这一话题进行了深入探讨。

有专家表示,以互联网为代表的信息通信技术深度渗透到经济社会的方方面面,海量数据时刻记录着人们生产生活,并通过数据的分析与挖掘为网民提供个性化、精准性的服务。但在大数据时代,开发的力度越大,数据面临的风险就越大,失衡现象就愈发严重和常见。

“个人信息正在被大规模地电子化、数字化和产业应用化。”工业和信息化部信息通信管理局副局长隋静谈到,当前,随着大数据、云计算等数字技术的迅猛发展,信息采集的广度和深度不断拓展,信息流动日益突破地域和行业,对个人信息保护和安全保障提出了严峻挑战。非法获取、泄露甚至倒卖公民个人信息等侵害公民个人信息安全的恶劣事件时有发生,网络安全问题日益凸显。

中国互联网协会个人信息保护工作委员会主任委员周汉华指出,在数据沉睡时代,个人数据实际处于未被开发的受保护状态。进入大数据时代之后,数据无处不在。它多点采集、多场景使用、多人经手、跨国界、跨边界、跨业务线,保护难度很大。“如何处理好大数据的发展和个人信息的保护,是一个基础性的问题,是一个关键的选择。”周汉华说。

“个人信息保护严格来讲是由于利益驱动导致如此复杂。”清华大学法学院院长申卫星指出,工业4.0社会将数据比作石油,财富发挥作用,不可避免会引起个人信息的侵害。个人信息保护难点是很多个人信息覆在一定的数据之上,例如数据的传输、数据的利用,个人信息保护面临着平衡问题。

申卫星谈到,以手机应用告知为例,过去是信息告知不充分,现在是信息告知过于充分,让用户不胜其烦,不得不点击同意“从民法学的角度来讲,一切权利取自于企业和私人,一切的限制必须有正当的理由和程序,否则仅仅为了行业的发展需要数据的使用,就可以肆意侵害个人信息,显然是违背了现代法学的基本理念。”

制度and立法

个人信息保护任重道远

个人信息安全问题也是全球共同关注的话题。今年5月,欧盟开始实施针对个人信息保护的《通用数据保护条例》,为各国政府加强对公民个人信息的监管与保护提供了重要的立法范式。与会专家表示,解决大数据时代的个人信息安全问题,还要从制度设计上着手,完善体制机制和法律法规,让个人信息保护有法可依。

“人人都是连接器,数据随时都在产生,数据创造了价值,也改变了我们的生活。”腾讯集团大数据法务合规中心总经理王小夏讲到,大数据时代,人们都是实名社交,网络变成了实名型的环境。互联网公司有责任保护好用户的隐私,这就可以通过产品功能设计去保护用户的隐私,一开始就要把隐私保护纳入业务设计和流程设计之中。

隋静提出,工业和信息化部作为行业主管部门,将着力完善个人信息保护的规章制度。同时希望互联网企业严格遵守法律法规,持续优化用户隐私政策,按照合法正当必要的原则,调用手机权限,切实有效维护好用户合法权益。

“激发数据保护的积极性,建立激励相容的制度。”周汉华建议,个人信息保护法最重要的就是设计机制,要通过内生机制,充分调动企业或者数据控制者保护数据的积极性。

“要强化制度设计,把个人数据以及隐私的立法放在数字经济背景下来考量,建立一套保障机制体系和具体落实政策。”中国人民大学法学院副院长杨东认为,大数据正在成为重要的生产资料,把生产资料利用好是一个非常浩大的工程,需要进行制度设计,提高数字经济立法。

北京航空航天大学法学院院长龙卫球指出,我们将来数据立法的完善,要确保数据保护的三大底线,一是必要的个人信息和隐私保护底线,二是信息社会保护底线,三是信息和数据安全以及其他公共利益的底线。

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

大数据时代下的安全思考

大数据时代下的安全思考 2014-09-03 01:23:39来源: 北京商报(北京)有0人参与 分享到 根据互联网数据中心(IDC)相关数据显示,互联网上的数据每年将增长50%,每两年将翻一番,而目前全球互联网90%以上的数据是近几年才产生的。以大数据、智慧城市、移动互联网和云计算为重要特征的“大智移云”时代已经到来。 大数据时代的互联网安全形势发生变化,信息安全上升到国家战略高度。棱镜门等事件背后凸显出大数据安全布防的重要性和紧迫性,企业需要加快自主技术创新才能摆脱外界控制,彻底实现信息安全和发展自由。 大数据引擎成为企业服务创新发展的核心驱动力,正在影响企业安全市场格局生变。由于利用系统漏洞的网络攻击范围更广、危害更大,企业安全攻防强度和防御难度全面升级。对于企业来说,大数据变成了重要的生产力因素,在散发出不可估量的商业价值的同时也存在巨大安全隐患,因而要求企业决策从“业务驱动”转变为“数据驱动”。在整个数据生命周期里,企业需要遵守更严格的安全标准和保密规定,对数据存储与使用的安全性和隐私性要求越来越高。 从今年以来发生的震惊业界的心脏出血漏洞、携程拖库等事件可以看出,黑客利用大数据分析向企业发起的攻击更为精准。而由于用户隐私和商业机密涉及的技术领域繁多、机理复杂,很难贯通法理与专业技术,界定出由于个人隐私和商业机密的传播而产生的损失,也很难界定侵权主体是出于个人目的还是企业行为。 随着移动互联网的全面普及,社交网络成为黑客攻击和网络犯罪的新途径、云应用的进步加大了用户信息泄露的风险和事故处理难度、移动支付安全和移动终端漏洞成为安全新课题。大数据时代的企业安全正面临内部管理和外部攻击的新型挑战,可靠的数据存储、安全的挖掘分析、严格的运营监管是大数据时代企业安全的刚需。 在此种背景下,传统的端级防护、单点布防安全解决方案能起到的作用甚微,任何一家企业都无法单独对抗大数据安全的全面挑战,安全产业链协同成为必然趋势。由于安全产业链过于复杂冗长,任何一个环节受到网络攻击都将给整个产业链带来不可估量的损失。利用大数据等现代技术提升企业安全实力,“开放是前提、法律是保障、技术是支撑”,信息安全需要在政府主管部门的统一协调管控之下,由产业链各个环节的企业开放安全数据和技

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

建筑施工安全问题分析及安全管理对策探析(标准版)

( 安全管理 ) 单位:_________________________ 姓名:_________________________ 日期:_________________________ 精品文档 / Word文档 / 文字可改 建筑施工安全问题分析及安全管理对策探析(标准版) Safety management is an important part of production management. Safety and production are in the implementation process

建筑施工安全问题分析及安全管理对策探 析(标准版) 1、建筑施工安全问题 近年来,建筑工程领域对工程的要求由原来的三“控”(质量,工期,成本)变成“四控”(质量,工期,成本,安全),特别增加了对安全的控制,可见安全越来越成为建筑业一个不可忽视的要素。 1.1施工安全 安全(safety),通常是指各种(指天然的或人为的)事物对人不产生危害、不导致危险、不造成损失、不发生事故、运行正常、进展顺利等状态,近年来,随着安全科学(技术)学科的创立及其研究领域的扩展,安全科学(技术)所研究的问题己不再仅局限于生产过程中的狭义安全内容,而是包括人们从事生产、生活以及可能活动的一切领域、场所中的所有安全问题,即称为广义的安全。这是因

为,在人的各种活动领域或场所中,发生事故或产生危害的潜在危险和外部环境有害因素始终是存在的,即事故发生的普遍性不受时空的限制,只要有人和危害人身心安全与健康的外部因素同时存在的地方,就始终存在着安全与否的问题。换句话说,安全问题存在于人的一切活动领域中,伤亡事故发生的可能性始终存在,人类遭受意外伤害的风险也永远存在。 虽然目前,我国已经建立了一套较为完整的建筑安全管理组织体系,建筑安全管理工作也取得了较为显著的成绩,但整体形势依然严峻。如图1.1所示,近十年来我国建筑业百亿元产值死亡率一直呈下降趋势,然而从绝对数上看死亡人数和事故发生数却一直居高不下。 图1.11994-2004年我国建筑业安全生产百亿元产值死亡率 1.2建筑施工安全事故统计分析 本文笔者以2004年全国的建筑施工事故为例进行统计和分析,使我们可以更加深入了解和分析其中的一些内在的规律,并且找出那些导致事故的主要原因和内在规律,可以对我们安全工作的方法

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。

大数据时代统计调查工作的挑战与思考_季晓晶

2013.5 一、问题的提出 大数据(bigdata)泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。这里的“大”有两方面含义。一是数据量巨大。指在科学技术、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域产生的海量数据集。二是以数据为“大”的价值论。即大数据之 “大”更多地反映在其重要性上,而不完全指数量上的庞大。因为可以从这些数据中挖掘出有价值的信息,目前大数据被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展,无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据,通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界,所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关,这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示?统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求?对此,笔者拟结合多年基层工作经历进行初步探讨,意在抛砖引玉,以期更多的同仁共同关注、思考大数据时代对统计工作带来的变化和影响。 二、大数据时代的来临及意义 有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB,2008年是1GB,2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。淘宝网站单日数据产生量超过50TB,存储量40PB。百度公司每天要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量将达几十PB。数据的规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。根据中国互联网络信息中心统计,2012年底我国网民数为5.64亿,手机网民为4.2亿。这些网民每天在网上将产生海量的数据,这些数据记载着他们的思想、行为乃至情感,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息,通过分析相关数据,可以了解大众需求、诉求和意见, 反映舆情民意。大数据的重要价值还在于对其有效的开发和使 用能对社会的发展起到巨大的推动作用。企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据全球第四大独立软件公司,美国赛门铁克公司的调研报告,全球企业的信息存储总量已达2.2ZB,年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元, 收集环境和社会管理所需的信息。2011年,英国《自然》杂志曾出版专刊指出,倘若能够有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥科学技术 对社会发展的巨大推动作用。 (备注:1024B=1KB 1024KB=1MB 1024MB=1GB 1024GB=1TB 1024TB=1PB 1024PB=1EB 1024EB=1ZB 1024ZB=1YB 1024YB=1BB ) 三、大数据时代统计工作面临的挑战 可以预见,大数据时代的到来,对统计调查部门生产出更高质量的统计产品提供了难得的机遇和更大的可能性,但与此同时,带来更多的则是挑战。这种挑战集中体现在随着大数据时代的到来,统计调查部门应该能够使用更少的投入生产出时效性更强、质量更高的产品。社会各界对统计调查部门新的服务需求和更高的工作要求也将随之形成。基于此,笔者认为在大数据背景下,统计调查工作正面临六大挑战。 一是统计工作方式的挑战。在大数据科技大浪潮的背景下,数字化的行政商业记录、网络在线文本、流媒体数据大大拓宽了统计机构收集数据信息的渠道,统计调查部门的业务工作方式也势必发生改变。在数据收集方面, 会更多的需要从互联网、物联网的数据中进行挖掘收集。如物联网的发展将使工业生产、运输物流、最终消费、服务等各种交易生成直接可用的数据。又如,现行的居民家庭日记帐是通过统一的报表和计量方式将调查对象的收入消费行为转化为可用的数据,在大数据时代将有可能实现通过对超市商场收银系统、ETC电子收费系统、GPS定位测量、银行转账、微信等数据进行挖掘从而收集到需要的数据,不再需要调查对象长期认真的配合。这种数据收集方式可以有效避免人为误差,篡改数据的可能性越来越小,数据质量将更有保 大数据时代统计调查工作的挑战与思考 季晓晶 摘要:大数据(bi g d ata )泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。因其数据量巨大又可以从中挖掘出有价值的信息, 目前被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展,无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据,通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界,所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关,这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示? 统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求?对此,笔者结合多年基层工作经历进行了初步探讨。 关键词:大数据;统计调查工作;思考 问题研究 17

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。

中国石油安全问题分析及相应对策

中国石油安全问题分析及相应对策 中国石油工业的发展历经了四个阶段,在油气资源开发、管道建立、炼油化工及油气田对外合作、国际化经营等方面取得了一定成绩。但资源相对不足,石油储量增长难度大;主力油田进入稳产后期,新区上产任务重;石油供需缺口加大,进口依存度进一步提高;石油安全形势不容乐观。中国油气发展的战略应继续贯彻“立足国内、开拓国际、油气并举、厉行节约、建立储备”的方针,根据中国资源分布特点,东部挖潜,延长稳产期;西部加大投入,实现增储上产。在战略部署上做到“四个结合”。 一、中国石油的发展现状 (一)简要回顾与发展现状 中国石油工业的发展历经了四个阶段,一是探索成长阶段(20世纪50年代):以1959年发现大庆油田为标志;二是快速发展阶段(20世纪60~70年代):主要是1965年结束对进口石油的依赖,实现自给,还相继发现并建成了胜利、大港、长庆等一批油气田,全国原油产量迅猛增长,1978年突破1亿吨大关,中国从此进入世界主要产油大国行列;三是稳步发展阶段(20世纪80年代):这一阶段石油工业的主要任务是稳定1亿吨原油产量。这十年间中国探明的石油储量和建成的原油生产能力相当于前30年的总和,油气总产量相当于前30年的1.6倍;四是战略转移阶段(20世纪90年代至今):90年代初中国提出了稳定东部、发展西部、开发海洋、开拓国际的战略方针,东部油田成功实现高产稳产,特别是大庆油田连续27年原油产量超过5000万吨,创造了世界奇迹;西部和海上油田、海外石油项目正在成为符合中国现实的油气资源战略接替区。 (二)存在问题 1.资源相对不足,石油储量增长的难度大 中国的最终石油可采资源量即使按160亿吨计,只占全球的3.9%;人均拥有石油最终可采资源量和产量只有世界人均水平的1/5左右。 2.主力油田进入稳产后期,新区上产任务重 中国的原油生产主要集中在东部地区,占全国产量的2/3.但其主力油田已进入高含水(88%)、高采出程度(75%)和高采油速度的“三高”阶段。特别是大庆油田原油产量连续27年超过5000多万吨,2002年在5013.1万吨的产量水平上划了句号,计划今后将逐年递减。 3.石油供需缺口加大,进口依存度进一步提高 中国石油消费增长速度明显高于原油产量增长速度,供需缺口越来越大。2000~2002年,石油消费量年均增长4.91%,高出产量增长速度近3.1个百分点,年均增加1104万吨;石油消费弹性系数达到0.7,比石油生产弹性系数高0.436.石油“一高一低”现象导致国内石油供不应求,缺口从2000年的5637.73万吨增加到2002年的7236.41万吨,石油净进口量从2000年的6962万吨增长到7184万吨,10年增加了7倍多。预计2003年石油净进口量将突破9000万吨,进口依存度达到35%以上。 4.石油安全形势不容乐观 中国的石油安全问题,从上世纪90年代至今,来自社会各界的担忧有增无减。主要基于三个方面考虑:一是出于石油进口来源方面的安全考虑。二是出于战略石油储备方面的考虑。三是出于油价大幅上扬的考虑。 二、中国油气资源供需预测 1.石油需求预测 在成品油方面,汽油、煤油、柴油,按0.6的弹性系数,折合年均增长率为4.2%,预计

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/526136534.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

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

在大数据时代你需要这样思考

在大数据时代,你需要这样思考 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的,分享你需要的。 维克托?迈尔?舍恩伯格和肯尼斯?库克耶在《大数据时代》中告诉我们大数据的4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity (真实)。相比小数据,大数据一定是复杂的。然而,复杂性对于我们来说,绝对是一个机会而不应是一个问题。面对大数据时代的扑面而来,如何拥抱大数据,从思考方式的转变开始。 从“基于预设的结构化数据库”到“无需预设的非关系型数据库” 小数据时代,我们对于数据的存储与检索一直依赖于分类法和索引法,分类和索引是一种清晰获取数据的机制设计,这种机制是以预设场域为前提的。这种结构化数据库的预设场域能够卓越地展示数据的整齐排列与准确存储,毫无疑问,这与追求数据的精确性目标是完全一致的,在数据稀缺与问题清晰的年代,这种基于预设的结构化数据库能够有效的回答人们的问题,并且这种数据库在不同的时间能够提供一致的结果。 面对大数据,由于数据的海量、混杂等特征会使预设的数据库系统崩溃。其实,数据的纷繁杂乱才真正呈现出世界的复杂性和不确定性特征,想要获得大数据的价值,承认混乱而不是对抗或避免混乱才是一种可行的路径。为此,伴随着大数据的涌现,出现了非关系型数据库,它不需要预先设定记录结构,而且允许

处理各种各样形形色色参差不齐的数据。因为包容了结构的多样性,这些无需预设的非关系型数据库设计能够处理和存储更多的数据,成为大数据时代的重要应对手段。如微软的数据库设计专家PatHelland所言:“我们再也不能假装活在一个齐整的世界里。” 从“随机样本”到“全量数据” 统计学家通过分析发现,采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高,但与样本数量的增加关系不大。这个发现对于小数据时代无疑是非常鼓舞人心的,随机采样获得了巨大的成功,并成为现代社会测量领域的核心思想。随机样本的基础是采样的绝对随机性,然而,如此严格意义的随机实现起来是非常困难的,一旦采样过程存在任何偏见,分析结果将相去甚远,况且随机样本带给我们的只能是事先预设问题的答案。这种缺乏延展性的结果,无疑会使我们错失更多的问题域。 大数据时代,数据的收集问题不再成为我们的困扰,采集全量的数据成为现实。全量数据带给我们视角上的宏观与高远,这将使我们可以站在更高的层级全貌看待问题,看见曾经被淹没的数据价值,发现藏匿在整体中有趣的细节。因为拥有全部或几乎全部的数据,就能使我们获得从不同的角度更细致更全面的观察研究数据的可能性,从而使得大数据的分析过程成为惊喜的发现过程和问题域的拓展过程。

大数据时代心得体会[工作范文]

大数据时代心得体会 篇一:大数据时代读书心得 一部似乎还没有写完的书 ——读《大数据时代》有感及所思 读了《大数据时代》后,感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式,但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前,我的思想被强烈震撼,不禁战栗起来。“在小数据时代,我们会假象世界是怎样运作的,然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡,我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法,也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴,因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大,太权威,太基本了,我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点,毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。 近几十年,我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思

维面前我们首先应该做到的就是要破和立,要改变自己的传统,跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上,嘴巴上也必须跟上,否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”,那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固 有偏见”,跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。 当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后,我们可以把样本变成全部,再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后,似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯,它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话,就让我很担心了! 《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系,而是相关关系”,“知道是什么就够了,没必要知道为什么”,而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者

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。

网络安全问题研究性课题报告

班级: 指导老师: 组长: 组员: 课题研究涉及的主导科目:信息技术 课题研究涉及的非主导科目:语文数学 提出背景:随着计算机技术和网络技术的发展,网络已经逐渐走入我们平常百 姓家,网络也在也不是个陌生的字眼。大到企业办公,小到私人娱乐。网络正以其独特的魅力向世人昭示它的风采。但同时,网络安全问题也随之与来,在今天已经成为网络世界里最为人关注的问题之一危害网络安全的因素很多,它们主要依附于各种恶意软件,其中病毒和木马最为一般网民所熟悉。针对这些危害因素,网络安全技术得以快速发展,这也大大提高了网络的安全性。 研究目的:了解网络安全问题触发的原因、方式、后果及影响 研究意义:认识到网络安全的重要性,提高自我防范意识 研究目标:1、使广大青少年朋友对网络安全有一些初步的了解和认识。 2、通过宣传网络安全知识,使青少年朋友加强安全防范意识。 研究假设:同学们对网络安全不给予重视,网络安全问题迫在眉睫 研究内容: 1、触发网络信息安全问题的原因 2、我国的网络信息安全问题及政策建议 3、什么是网络安全 4、计算机网络安全的含义 5、常见的几种网络入侵方法 一、触发网络信息安全问题的原因 日益严重的网络信息安全问题,不仅使上网企业、机构及用户蒙受了巨大经济损失,而且使国家的安全与主权面临严重威胁。要避免网络信息安全问题,首先必须搞清楚触发这一问题的原因。归纳起来,主要有以下几个方面原因。

1.黑客的攻击。由于缺乏针对网络犯罪卓有成效的反击和跟踪手段,因此黑客的攻击不仅“杀伤力”强,而且隐蔽性好。目前,世界上有20多万个黑客网站,其攻击方法达几千种之多。 2.管理的欠缺。网站或系统的严格管理是企业、机构及用户免受攻击的重要措施。事实上,很多企业、机构及用户的网站或系统都疏于这方面的管理。据IT界企业团体ITAA 的调查显示,美国90%的IT企业对黑客攻击准备不足。目前,美国75%-85%的网站都抵挡不住黑客的攻击,约有75%的企业网上信息失窃,其中25%的企业损失在25万美元以上。 3.网络的缺陷。因特网的共享性和开放性使网上信息安全存在先天不足,因为因特网最初的设计考虑是该网不会因局部故障而影响信息的传输,但它仅是信息高速公路的雏形,在安全可靠、服务质量、带宽和方便性等方面存在着不适应性。 4.软件的漏洞或“后门”。1999年底保加利亚软件测试专家发现微软网络浏览器IE 存在安全漏洞,它可以使不怀好意的网站管理人员入侵访问者的计算机文件,随后微软公司承认了这一事实。 5.人为的触发。基于信息战和对他国监控的考虑,个别国家或组织有意识触发网络信息安全问题。 二、我国的网络信息安全问题及政策建议 随着世界信息化和经济全球化的迅速发展,我国信息基础设施建设非常迅速。目前已经形成公用网、专用网和企业网三大类别的计算机网络系统,因特网已经覆盖200多个城市,并有3000多个政府数据库和1万多个企业数据库与该网连接。相应地,网络信息安全亦存在着相当大的隐患。1999年国家权威部门对国内网站安全系统测试结果表明,不少单位计算机系统都存在着安全漏洞,随时可能被黑客入侵。为更有效地保护我国的网络信息安全,应加强以下几个方面工作。 1.注重对黑客入侵的有效防范。针对我国已有3000多个政府数据库和1万多个企业数据库已与因特网连接,以及上网用户和连网计算机数目飞速增长的现实,应确实加强网络信息安全保护工作。对党政信息网和重要部门信息网应考虑加强技术安全保卫,诸如网络入侵预警、处理与防范工作等;对企业可考虑采取一定措施鼓励其采取给操作系统和服务器加装补丁程序,经常对网络进行扫描及其它相应措施,完善网络信息安全保护体系。 2.完善与网络信息安全有关的法律法规体系。在与网络信息安全有关的法律法规建设方面,我国虽然取得了一定进展,但总体上看,与网络信息安全有关的法律法规体系还尚待完善。比如,对于网络贸易中认证中心的法律地位,现行法律法规中尚无涉及;1999年10

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。

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