《大数据白皮书(2019)》：数据安全合规要求不断提升
工业和信息化部办公厅关于印发《电信和互联网行业提升网络数据安全保护能力专项行动方案》的通知
工业和信息化部办公厅关于印发《电信和互联网行业提升网络数据安全保护能力专项行动方案》的通知文章属性•【制定机关】工业和信息化部•【公布日期】2019.06.28•【文号】工信厅网安〔2019〕42号•【施行日期】2019.06.28•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】电子信息正文工业和信息化部办公厅关于印发《电信和互联网行业提升网络数据安全保护能力专项行动方案》的通知工信厅网安〔2019〕42号各省、自治区、直辖市通信管理局，中国信息通信研究院、中国电子信息产业发展研究院、国家工业信息安全发展研究中心、中国电子技术标准化研究院、人民邮电报社、中国工业互联网研究院、中国互联网协会、中国通信标准化协会，中国电信集团有限公司、中国移动通信集团有限公司、中国联合网络通信集团有限公司、中国广播电视网络有限公司，有关互联网企业：现将《电信和互联网行业提升网络数据安全保护能力专项行动方案》（工信厅网安﹝2019﹞42号）印发给你们，请认真抓好贯彻执行。
联系人及电话：苗琳************/66069561（传真）电子邮箱：****************.cn工业和信息化部办公厅2019年6月28日电信和互联网行业提升网络数据安全保护能力专项行动方案近年来，随着国家大数据发展战略加快实施，大数据技术创新与应用日趋活跃，产生和集聚了类型丰富多样、应用价值不断提升的海量网络数据，成为数字经济发展的关键生产要素。
与此同时，数据过度采集滥用、非法交易及用户数据泄露等数据安全问题日益凸显，做好电信和互联网行业（以下简称行业）网络数据安全管理尤为迫切。
为积极应对新形势新情况新问题，切实做好新中国成立70周年网络数据安全保障工作，全面提升行业网络数据安全保护能力，制定本方案。
一、总体要求以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中全会精神，严格落实《网络安全法》《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》《互联网信息服务管理办法》等法律法规，坚持维护数据安全与促进数据开发利用并重，坚持数据分类分级保护，坚持充分发挥政府引导作用、企业主体作用和社会监督作用，立足我部行业网络数据安全监管职责，开展为期一年的行业提升网络数据安全保护能力专项行动（以下简称专项行动），加快推动构建行业网络数据安全综合保障体系，为建设网络强国、助力数字经济发展提供有力保障和重要支撑。
企业数据合规：基础实务与专题指南_随笔
《企业数据合规：基础实务与专题指南》读书笔记目录一、内容综述 (1)二、书籍概述 (2)三、书中重点内容解读 (4)3.1 数据合规基本概念与重要性 (5)3.2 企业数据合规管理体系构建 (6)3.3 数据合规风险识别与评估 (8)3.4 企业数据合规实践案例 (10)四、读书笔记 (11)4.1 对数据合规基础实务的理解 (12)4.2 专题指南部分的学习心得 (14)4.3 书中知识点的实际应用思考 (15)五、书中难点解析及疑问 (16)5.1 难点解析 (17)5.2 疑问与探讨 (18)六、企业数据合规发展趋势预测与展望 (19)6.1 当前数据合规领域的发展趋势 (21)6.2 未来企业数据合规的挑战与机遇 (22)七、结语 (24)一、内容综述《企业数据合规：基础实务与专题指南》是一本关于企业数据合规的专业书籍，旨在帮助企业了解和掌握数据合规的基本概念、原则、方法和实践。
本书从企业数据合规的背景、意义、目标和挑战等方面进行了全面的阐述，为企业数据合规提供了理论指导和实践参考。
企业数据合规的基本概念与原则：首先介绍了企业数据合规的基本概念，包括数据、信息安全、隐私保护等方面的内容，并阐述了企业数据合规的原则，如合法性、正当性、必要性等。
通过这一部分的阅读，读者可以对企业数据合规有一个基本的认识。
企业数据合规的法律框架与政策环境：本部分主要介绍了我国现行的法律法规对企业数据合规的要求，如《中华人民共和国网络安全法》、《个人信息保护法》等，以及政府部门在数据合规方面的政策措施。
通过对这些法律法规和政策的分析，读者可以了解到企业数据合规的法律依据和政策环境。
企业数据合规的管理体系建设：本部分主要介绍了企业数据合规的管理体系建设，包括组织结构、职责划分、制度建设等方面的内容。
通过对这些内容的阐述，读者可以了解到如何构建一个完善的企业数据合规管理体系。
企业数据合规的具体操作与实践：本部分主要介绍了企业在实际操作中如何遵循数据合规的原则和要求，包括数据采集、存储、传输、处理、使用等方面的内容。
大数据白皮书2024(一)2024
大数据白皮书2024（一）引言概述：大数据已经成为现代社会中的一项重要技术和战略资源。
在不断发展的数字经济时代，大数据的应用对于创新、效率和竞争力都有巨大的潜力。
本文将重点探讨2024年大数据领域的趋势和发展方向，包括数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响。
正文：1. 数据收集与存储a. 传感器技术的发展与应用b. 云计算在大数据存储中的作用c. 数据中心的规模与效率提升d. 数据归档和备份的策略和技术e. 数据格式和标准的统一与交互性提升2. 数据分析与挖掘a. 人工智能在数据分析中的应用b. 机器学习算法的发展与应用c. 可视化分析技术的发展与应用d. 实时数据分析与流式计算e. 非结构化数据的分析与挖掘技术3. 数据隐私与安全a. 隐私保护的技术与措施b. 数据加密与身份验证技术c. 安全审计与数据防泄漏技术d. 隐私与数据安全的合规与监管e. 数据共享与隐私权利的平衡4. 数据伦理与法规a. 数据采集与搜集的道德与法律问题b. 数据使用与共享的伦理与法规约束c. 数据治理与数据伦理的实践与研究d. 数据隐私与个人权益的保护e. 数据伦理与法规的国际合作与标准制定5. 大数据应用的社会影响a. 大数据在城市管理和智慧城市中的应用b. 大数据在医疗保健和生命科学领域的应用c. 大数据在工业制造与供应链管理中的应用d. 大数据在金融和风险管理中的应用e. 大数据在教育和人才培养中的应用总结：展望2024年，大数据的发展将继续加速，数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响将是大数据研究和实践的重要方向。
在驾驭大数据的过程中，我们必须关注隐私保护、伦理约束和法规合规，共同推动大数据的发展繁荣，并使之为人类社会的进步和福祉做出更大的贡献。
大数据标准化白皮书
2020年教育行业网络安全白皮书(下)
2020年教育行业网络安全白皮书（下）作者：中国软件评测中心网络空间安全测评工程技术中心来源：《中国计算机报》2020年第43期2019年政府工作报告中指出发展“互联网+教育”。
教育行业机构多、系统多、数据多、影响面广，伴随信息化发展，教育信息系统面临着网络攻击、数据/个人信息泄露、勒索病毒入侵等网络风险，因此全面推进传统教育、在线教育、教育App的网络安全保障工作，提升教育行业整体安全防护水平至关重要。
白皮书聚焦我国教育行业网络安全问题，对教育行业网络安全存在的风险原因进行了研究，并提出教育行业网络安全防护能力提升的相关建议。
教育行业网络安全问题分析教育行业网络安全形势严峻，网络攻击面广泛、校园网用户群体安全防护能力不一、内外部威胁升级、教育DDoS频发以及信息泄露风险增强等因素导致教育行业网络面临的主要威胁现已发展到新阶段。
中国软件评测中心网络空间安全测评工程技术中心对教育行业重要信息系统进行检查、等级保护测评、网络安全风险评估、漏洞监测挖掘，总结出教育行业仍存在的主要安全问题。
首先，对教育信息系统的网络安全重视与投入不足，等级保护工作落实情况不佳;其次，教育信息泄露风险难以管控，网络安全管理不到位;此外，在线教育平台安全防护力度不够，防护能力薄弱。
网络安全重视力度不足从全国总体来看，当前教育行业的网络安全投入普遍偏低，管理不善，存在未定期进行信息系统网络安全测评、网络安全设备应用率低、未定期进行漏洞扫描等问题。
中国软件评测中心网络空间安全测评工程技术中心结合对教育行业高等院校、培训机构、教育平台和App的网络安全评估数据，针对2019年具有典型性、代表性的一些教育机构（以下简称样本机构）的测评数据进行了抽样分析，大部分样本机构主要依靠防火墙设备和漏洞扫描设备作为基本的安全防护设备，防火墙设备和漏洞扫描设备应用率为100%，IDS/IPS使用率为90.32%，堡垒机使用率为87.10%。
分析数据可知样本机构不同程度进行了网络安全测评并上线了安全设备，但仍然存在安全问题，除防火墙等常规安全设备外，态势感知系统、上网行为管理系统、异地容灾备份设备的应用率分别为61.29%、54.84%、38.71%，安全网闸、防病毒网关、安全审计系统等设备也未见上线应用，样本机构在信息系统建设过程中，对网络安全的软硬件投入不足，新型网络安全设备应用率较低，防护类型单一。
数据资产管理实践白皮书(6.0版)
数据资产管理实践白皮书（6.0版）日前，《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》正式发布。
白皮书是大数据技术标准推进委员会在数据资产管理领域的系列研究报告，从2017年开始已连续6年发布，成为了国内数据资产管理的“风向标”。
《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》在《数据资产管理实践白皮书（5.0版）》的基础上，结合2022年数据资产管理领域政策和行业动向，持续跟踪各行业典型方法和实践案例，更新了数据资产管理的理念和方法，对数据资产管理领域的发展现状和趋势进行了总结，有助于企业了解自身所处的发展阶段，更好的拟定下一步建设思路。
目前，数据是资产已成为共识，数据资产管理理论框架日趋成熟，越来越多的企业开展数据资产管理工作，推动企业数字化转型。
但是与此同时，我们也应认识到多数企业仍停留在数据资产管理发展初期，仍然面临数据资产管理内驱力不足、数据资产管理与业务发展存在割裂、数据资产难于持续运营等问题。
为指导企业解决以上问题，本白皮书总结了数据资产管理活动职能的核心理念与实践要点，提出了战略规划、组织架构、制度体系、平台工具、长效机制五大数据资产管理保障措施，提倡企业体系化开展数据资产管理工作，提升数据资源化效率，创新数据资产化模式，引导企业充分融入数据要素市场发展，加速数据资产价值释放。
什么是数据资产？数据资产（Data Asset）是指由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。
要对数据进行主动管理并形成有效控制。
在组织中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为组织产生价值的数据，数据资产的形成需本白皮书是从数据价值性视角出发定义数据资产，涉及主体包括政府机构与企业事业单位（重点讨论企业），并不严格区分数据资产的经济效益和社会效益。
此外，由于数据资产具有传统资产所不具备的其它特征，因此，其价值的评估和计量并不完全遵从既有的会计、经济相关准则与标准，仍需要结合实践经验进行不断的探索和创新。
大数据平台数据治理项目建设方案
大数据平台数据治理项目建设方案目录一、项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)二、项目需求分析 (5)2.1 数据治理原则 (6)2.2 数据治理范围 (7)2.3 数据治理流程 (8)三、项目内容与任务 (10)3.1 数据治理架构设计 (11)3.2 数据质量提升 (12)3.3 数据安全保障 (13)3.4 数据资源管理 (14)3.5 数据治理机制建设 (16)四、项目实施计划 (16)4.1 项目时间表 (18)4.2 项目阶段划分 (18)4.3 项目责任分配 (19)五、项目资源保障 (20)5.1 人力资源保障 (22)5.2 物力资源保障 (23)5.3 资金保障 (24)六、项目风险与应对措施 (25)6.1 项目风险识别 (27)6.2 项目风险评估 (28)6.3 项目风险应对措施 (30)七、项目监控与评估 (30)7.1 项目进度监控 (31)7.2 项目质量评估 (33)7.3 项目效益评估 (33)八、项目总结与展望 (34)8.1 项目成果总结 (36)8.2 项目经验教训 (37)8.3 项目未来展望 (38)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。
大数据平台作为汇聚、处理和分析海量数据的核心基础设施，其建设对于提升企业的数据驱动决策能力、优化业务流程、降低成本等方面具有重要意义。
我们面临着数据治理体系不完善、数据质量参差不齐、数据安全隐患等问题，这些问题严重制约了大数据平台的稳定运行和高效利用。
本项目的目标是构建一个统规范、安全的大数据平台数据治理体系，实现数据的标准化管理、自动化处理、智能化分析，为企业的决策提供有力支持。
建立完善的大数据平台数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等各个方面；本项目的实施对于提升企业的数据治理能力和大数据平台的应用水平具有重要意义，将为企业的数字化转型和创新发展注入新的活力。
《大数据安全》-课程教学大纲精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版《大数据安全》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16132603课程名称：大数据安全英文名称：Big Data Security课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程专业本科生考核方式：考查先修课程：离散数学、操作系统、计算机网络二、课程简介中文简介本课程是软件工程的专业选修课。
本课程以大数据发展历史、特征、发展趋势为切入点，分析各领域面临的大数据安全威胁和需求，归纳总结大数据安全的科学内涵和技术研究方向。
在此基础上，引出大数据安全的关键技术和应用实践。
随后对大数据安全的产业动态、法律法规、标准研究进行系统梳理，预测大数据安全的发展趋势。
该课程的教学内容可让学生对大数据安全技术有比较全面的了解，使学生初步具备大数据安全系统分析、设计和管理能力。
英文简介The course is an selective course for software engineering. It introduces development history, characteristics and development trend of big data. It analyzes big data security threats and requirements for various fields and summarizes the scientific connotation of big data security and technical research direction. Based on this, key technologies and application practices of big data security are introduced. Then the course systematically comb the industrial dynamics, laws and regulations and standard research of big data security, and predict the development trend of big data security. The teaching content of this course can give students a comprehensive understanding of big data security technology, so that students have the ability to analyze, design and manage big data security systems.三、课程性质与教学目的本课程是软件工程的专业选修课。
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《大数据白皮书（2019）》：数据安全合规要求不断提升
12月10日，中国信息通信研究院发布了《大数据白皮书（2019）》（以下简称“白皮书”），这是中国信息通信研究院第四次发布大数据白皮书。
白皮书在前三版的基础上，聚焦一年多来大数据各领域的发展，探讨了大数据技术、产业、应用、安全及数据资产管理的进展和趋势。
根据白皮书显示，技术融合、数据合规、应用深化和资产管理是2019大数据发展的关键词。
白皮书显示，2019年以来，全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势，也正在进入新的阶段。
当前，大数据技术呈现出六大融合趋势：（一）算力融合：多样性算力提升整体效率
（二）流批融合：平衡计算性价比的最优解
（三）TA 融合：混合事务/分析支撑即时决策
（四）模块融合：一站式数据能力复用平台
（五）云数融合：云化趋势降低技术使用门槛
（六）数智融合：数据与智能多方位深度整合
近两年来，各国在数据合规性方面的重视程度越来越高，但数据合规的进程仍任重道远。
2019年5月25日，旨在保护欧盟公民的个人数据、对企业的数据处理提出了严格要求的《通用数据保护条例》。
欧盟EDPB的报告显示，GDPR实施一年以来，欧盟当局收到了约145000份数据安全相关的投诉和问题举报；共判处5500万欧元行政罚款。
苹果、微软、Twitter、WhatsApp、Instagram等企业也都遭到调查或处罚。
GDPR的正式实施之后，带来了全球隐私保护立法的热潮，并成功提升了社会各领域对于数据保护的重视。
我国大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。
这几年，无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业逐步向工业、政务、电信、交通、金融、医疗、教育等领域广泛渗透，应用逐渐向生产、物流、供应链等核心业务延伸，涌现了一批大数据典型应用，企业应用大数据的能力逐渐增强。
最后，白皮书围绕技术、应用、治理三个方面对大数据发展进行了展望：
技术方面，我们仍然处在“数据大爆发”的初期，随着5G、工业互联网的深入发展，将带来更大的“数据洪流”，这就为大数据的存储、分析、管理带来更大的挑战，牵引大数据技术再上新的台阶。
硬件与软件的融合、数据与智能的融合将带动大数据技术向异构多模、超大容量、超低时延等方向拓展。
应用方面，大数据行业应用正在从消费端向生产端延伸，从感知型应用向预测型、决策型应用发展。
当前，互联网行业已经全面进入“DT时代”。
未来几年，随着各地政务大数据平台和大型企业数据中台的建成，将促进政务、民生与实体经济领域的大数据应用再上新的台阶。
治理方面，随着国家数据安全法律制度的不断完善，各行业的数据治理也将深入推进。
数据的采集、使用、共享等环节的乱象得到遏制，数据的安全管理成为各行各业自觉遵守的底线，数据流通与应用的合规性将大幅提升，健康、可持续的大数据发展环境逐步形成。