大数据安全
大数据安全的典型案例
大数据安全的典型案例大数据安全是指在大数据的采集、存储、处理和传输过程中，对数据进行保护和防护，以确保数据的完整性、可用性、保密性和可靠性。
随着大数据的快速发展，大数据安全问题成为了亟待解决的重要问题。
下面列举了10个典型的大数据安全案例。
1. 个人隐私数据泄露在大数据时代，个人隐私数据成为了最宝贵的资产之一。
然而，由于数据泄露事件的频发，很多个人隐私数据被非法获取和利用。
例如，2018年Facebook Cambridge Analytica事件中，个人隐私数据被用于操纵选民意识，引起了广泛的关注和讨论。
2. 数据篡改大数据中的数据篡改是指对于已经存储的数据进行恶意修改，从而导致数据的不完整或虚假。
例如，银行系统中的数据篡改可能导致账户余额错误或交易记录被篡改。
3. 数据丢失大数据系统中的数据丢失是指数据在存储、传输或处理过程中意外丢失或损坏。
数据丢失可能会导致业务中断、损失巨大。
例如，2017年的WannaCry勒索软件攻击，导致许多机构和企业的数据被加密，无法正常使用。
4. 数据滥用大数据中的数据滥用是指未经授权的个人或组织利用大数据进行商业和非商业目的，可能导致用户权益受损。
例如，一些公司未经用户同意，将用户的个人信息用于广告推送等商业目的。
5. 数据泄露大数据系统中的数据泄露是指未经授权的个人或组织获取到重要的敏感数据。
例如，2014年美国零售商Target遭受的数据泄露事件，导致超过1亿用户的信用卡信息被窃取。
6. 数据备份不完善大数据系统中的数据备份是保障数据可用性和恢复能力的重要手段。
然而，如果数据备份不完善或不及时更新，一旦发生数据丢失或系统故障，将无法及时恢复数据。
例如，2017年亚马逊AWS云服务的故障，导致一些客户的数据无法及时恢复。
7. 数据访问控制不严格大数据系统中的数据访问控制是保护数据安全的重要措施。
然而，如果数据访问控制不严格，未经授权的人员可能获取到敏感数据。
大数据时代下的数据安全和隐私保护
大数据时代下的数据安全和隐私保护随着互联网技术的不断发展，我们已经步入了一个大数据时代。
在这样的时代里，数据的重要性已经不需要过多强调了，数据对于企业决策、社会治理、科学研究等方面都起到了不可替代的作用。
但是随着数据的重要性变得越来越明显，数据安全和隐私保护也变得越来越重要。
本文将浅谈大数据时代下的数据安全和隐私保护。
一、数据安全数据安全普遍面临着几个主要问题：一是防范数据泄漏，特别是对于敏感数据如个人隐私；二是保护数据不被篡改，特别是对于应用于金融、医疗等领域的数据；三是保护数据的可用性，保证数据能够在需要时被正常访问。
1、防范数据泄漏在大数据时代，各种数据源不断涌现。
为了收集这些数据，企业和机构需要建立大规模的数据中心，这些数据中心内部涉及大量的敏感数据，例如个人身份证号、个人地址、银行账号等数据。
一旦这些数据被泄露，将导致严重的后果。
因此，数据泄漏的问题是数据安全的首要问题。
企业可以通过加强员工教育、建立安全机制、加密技术等方式来防范数据泄漏。
在员工教育方面，企业要加强对员工的教育和培训，提高员工对数据安全的重视程度，使员工知道如何保护数据，如何从个人角度保护企业数据安全。
2、保护数据不被篡改数据的完整性也是数据安全的重要方面。
在大数据环境中，数据被经常用于金融、医疗等领域，必须确保数据的完整性和准确性。
异常的数据可能会导致计算的结果或分析的结论与实际不符。
因此，企业必须通过数据加密、访问控制、数据备份和恢复等方法来确保数据的完整性和准确性。
3、保证数据可用性在大数据时代，数据的可访问性是非常重要的。
无论是企业还是个人，数据的丢失都可能导致不可估量的损失。
在数据中心中，数据可用性问题主要是指保障企业内部对数据的访问。
为了确保数据的可访问性，企业需要构建强大的硬件基础设施，如高速网络、高性能存储和计算平台等，同时还需要定期备份和恢复数据。
二、隐私保护在大数据时代，个人隐私保护已经成为了社会关注的焦点。
大数据安全概念及目标
大数据安全概念及目标
大数据安全是指保护大数据的机密性、完整性和可用性，防止未经授权的访问、篡改、丢失和泄露。
大数据安全的目标包括：
1. 保护数据隐私：确保大数据中的敏感信息不被未经授权的个人或实体访问和使用。
2. 保护数据完整性：防止数据在存储、传输和处理过程中被篡改或损坏，确保数据的准确性和完整性。
3. 防止数据丢失：采取备份和恢复策略，确保数据在发生硬件故障、自然灾害或人为失误时能够及时恢复。
4. 防止数据泄露：采取措施防止数据在存储、传输和处理过程中被未经授权的个人或实体获取和泄露。
5. 保护数据可用性：确保大数据系统的正常运行，防止服务中断和系统故障，保证用户能够随时访问和使用数据。
6. 合规性与法律遵循：遵守相关的法律法规和规范，确保大数据的处理和使用符合合规性要求，例如个人信息保护法等。
7. 监控和审计：建立监控和审计机制，及时发现和追踪异常行为和安全事件，对数据的使用和操作进行监管和审计。
综上所述，大数据安全的目标是保护数据的机密性、完整性和可用性，防止未经授权的访问、篡改、丢失和泄露。
大数据的安全问题与解决方案
大数据的安全问题与解决方案随着互联网技术的不断发展和进步，大数据已经成为一种无所不在的趋势。
在这种趋势下，各种各样的应用场景和应用方式正在涌现，并且越来越多的企业开始关注和投入到大数据领域中。
然而，随着大数据的增长，大数据安全问题日益凸显，亟待解决。
一、大数据安全问题1.数据泄露大数据的好处是可以让我们收集更多的数据，并从中提取有用的信息。
然而，这些数据也会涉及到个人隐私，如果数据被泄露，会对个人隐私造成极大的损害。
尤其是在医疗领域的数据泄露更为严重，因为涉及到个人身体健康问题，一旦泄露将无法挽回。
除此之外，商业数据的泄露也会造成企业的商业机密被曝光，给企业带来巨大的经济损失。
2.数据质量问题大数据产生的数据量巨大且复杂，数据中可能存在错误的信息、重复的信息和不一致的信息，这种数据质量问题将导致数据分析的结果失真或无法发现真正的趋势和规律。
因此，在大数据分析过程中，必须要解决数据质量问题。
3.访问控制问题大数据通常需要多个人参与数据分析，因此需要针对不同的用户进行访问控制，但是，访问控制问题也可能导致数据泄露问题，同时也可能导致数据被篡改或删除的情况。
针对此类问题，需要实现完善的访问控制机制来保证数据安全。
4.高可靠性问题大数据通常分布在多个系统和多个存储介质中，如果某个系统或存储介质出现故障，将导致数据丢失或数据不可用，从而影响数据的分析和应用。
因此，在大数据存储和分析过程中，应该建立高可靠性的系统和存储介质，来保证数据的安全性和可用性。
二、大数据安全的解决方案1.数据加密数据加密是一种有效的大数据安全解决方案。
在数据加密的过程中，对于敏感数据，可以采用加密算法，使数据在传输和存储过程中得到了保护。
而对于特别重要的数据，可以采用端到端的加密策略，确保数据只能被授权的用户所访问。
2.访问控制机制访问控制机制是确保大数据安全的根本手段。
企业需要实现完善的访问控制机制，以确保只有经过授权的人员才能够访问和操作数据。
大数据安全概念及目标
大数据安全概念及目标
大数据安全是指在大数据处理与分析过程中，确保数据安全性、完整性、可用性以及合规性的一系列技术和实践活动。
它涵盖了数据的生命周期管理，包括数据的采集、存储、处理、传输和销毁等全过程。
大数据安全的目标主要有以下几点：
1. 保障数据安全：确保数据不被非法获取、使用、泄露或篡改，保护数据所有者的权益。
2. 确保数据完整性：防止数据被非法修改或损坏，确保数据的准确性和真实性。
3. 保障数据可用性：确保合法用户可以方便、快捷地访问和使用数据，同时防止数据被非法访问或使用。
4. 满足合规性要求：确保数据处理和分析符合相关法律法规、规章制度和行业标准等的要求。
为了实现这些目标，大数据安全需要综合运用各种技术和管理手段，包括加密技术、访问控制技术、安全审计技术、安全管理技术等，以及建立健全的安全管理制度和操作规范。
同时，还需要加强人员培训和意识提升，提高全员的安全意识和技能水平。
大数据背景下的数据安全
大数据背景下的数据安全在大数据背景下，数据安全是一项至关重要的任务。
随着数据的不断增长和应用的广泛，数据安全问题也日益突出。
本文将从数据安全的定义、重要性、挑战以及解决方案等方面进行详细阐述。
一、数据安全的定义数据安全是指保护数据免受未经授权的访问、使用、披露、修改、破坏或丢失的能力。
在大数据背景下，数据安全不仅仅涉及到对数据的保护，还包括对数据的合规性、隐私保护和风险管理等方面的考虑。
二、数据安全的重要性1. 保护隐私：大数据时代，个人隐私面临更大的泄露风险。
数据安全可以保护个人隐私，防止个人敏感信息被滥用。
2. 维护商业利益：数据是企业最重要的资产之一，数据泄露或被竞争对手获取将对企业利益造成巨大损失。
3. 遵守法律法规：数据安全是企业合规的基础，合规性要求企业对数据进行安全保护，避免违反相关法律法规。
4. 保护品牌声誉：数据泄露事件会对企业的品牌声誉造成严重影响，甚至导致客户流失。
三、数据安全面临的挑战1. 数据量大：大数据时代，数据量庞大，传统的数据安全手段已经无法满足需求。
2. 数据来源多样：数据来源多样化，包括结构化数据、非结构化数据、实时数据等，增加了数据安全的复杂性。
3. 数据价值高：数据的价值越来越高，黑客攻击、内部人员泄露等威胁也日益增加。
4. 法律法规不完善：在大数据背景下，数据安全的法律法规还不完善，给数据安全带来一定的挑战。
四、数据安全的解决方案1. 强化技术手段：采用加密技术、访问控制、身份认证等技术手段，确保数据在存储、传输和使用过程中的安全性。
2. 建立完善的安全策略：制定数据安全策略，包括数据分类、权限管理、安全审计等，确保数据安全管理的全面性和可持续性。
3. 增强员工安全意识：加强员工的安全意识培训，提高员工对数据安全的认识和保护意识，减少人为因素对数据安全的威胁。
4. 加强监管和合规：建立数据安全管理体系，加强对数据安全的监管和合规，确保数据的合法、合规使用。
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。
大数据安全概念
大数据安全概念
一、大数据安全的概念
1、什么是大数据安全？
大数据安全是指在大数据平台以及大数据技术应用中,管理和控
制所有信息的安全性和可用性,以确保其机密性、完整性和可用性。
它是一种技术，旨在防止和检测不当使用、访问、处理和存储的数据，确保大数据的安全和可靠性。
2、大数据安全的重要性
大数据安全是一种关键性的安全措施，它可以确保信息的安全性，可用性和机密性。
它可以帮助企业和组织提高数据安全性，有效防止和检测未经授权的访问、处理和存储数据，并有效管理大数据的流程和技术。
三、大数据安全的主要措施
1、数据库安全
数据库安全是保证大数据技术应用安全的重要措施，它要求对数据库访问的完整性、可靠性和安全性进行全面和精细的管理，以防止和检测数据库访问的滥用和恶意攻击。
2、安全审计
安全审计是指对大数据系统的访问、处理和存储等操作进行详细审计，以防止和检测非法的访问和滥用。
3、加密技术
加密技术是指利用密码技术、加密软件和明文转密文技术等，对
大数据技术应用的数据进行加密，以确保数据的安全性。
4、风险管控
风险管控是指分析大数据系统可能存在的安全风险，并选择适当的安全技术对其进行管理和控制，以确保大数据的安全性和可靠性。
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大数据时代四大云安全策略云计算与大数据的结合可以说是天作之合。
大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据。
基础设施云可以精准地提供这些需求。
但是无论什么时候对云计算展开讨论，我们都无法回避以下问题：大数据云安全策略四大窍门。
针对大数据的云安全策略是什么?当在大数据使用案例中提及云安全策略时，我们希望任何安全解决方案都能够在不影响部署安全性的情况下提供与云一样的灵活性。
在将大数据转移至云上时，以下四个小贴士可以让用户既能享受到云计算的灵活性又能获得严格的云安全策略。
1、将敏感数据加密强烈推荐数据加密将会为你的云基础设施建起一堵“虚拟的墙”。
部署云加密措施被认为是首要步骤，但是它们并不适合所有的解决方案。
一些加密解决方案需要本地网关加密，这种方案在云大数据环境下无法很好的工作。
还有一些解决方案例如，由云服务提供商对数据进行加密会迫使终端用户信任那些拥有密钥的人，而这些本身就蕴藏着危险和弱点。
近期的一些加密技术，如分裂密钥加密，都非常适合云计算。
用户在享受基础设施云解决方案提供的优势的同时又可以将密钥保存在自己手中，让密钥处于安全状态下。
为了能够让你的大数据环境获得最佳的加密解决方案，建议使用分裂密钥加密。
2、寻找在结构上能够扩展的云安全解决方案在大数据当中，结构的每一个组件都应该能够扩展，云安全解决方案也不例外。
在选择云安全解决方案时，用户需要确保它们在所有跨地区云部署点中都能够发挥作用。
此外，它们在大数据基础设施当中必须要能够高效地扩展。
表面上，这并不涉及硬件问题。
但是由于硬件安全模块HSM不具扩展能力并且无法灵活适应云模式，因此它们不适合大数据使用案例。
为了获得必要的扩展性，建议使用专门针对云计算设计的云安全解决方案，它们的安全性可以等效甚至是超过基于硬件的解决方案。
3、实现最大程度的自动化云安全架构无法轻易扩展这一因素导致大数据云计算机的研发受挫。
传统加密解决方案需要HSM硬件单元。
勿庸置疑，硬件部署无法实现自动化。
为了让云安全策略尽可能地实现自动化，用户应当选择虚拟工具解决方案，而不是硬件解决方案。
用户需要明白可用的API最好是闲置的API也是云安全解决方案的一部分。
虚拟工具加上闲置的API能够在云大数据使用案例中提供所需要的灵活性和自动化。
4、对数据安全永不妥协虽然云安全通常十分复杂，但是用户在大数据部署当中还是会发现一些“安全捷径”。
这些“安全捷径”通常貌似能够回避一些复杂设置，同时保持大数据结构“不受伤害”。
一些客户可能会使用免费的加密工具，并将密钥存储在硬盘这种做法非常不安全，可能会导致加密数据被暴露在任何有访问虚拟硬盘权限的人面前，有些客户甚至不采取加密措施。
这些捷径肯定并不复杂，但是很明显，它们并不安全。
在涉及大数据安全性时，用户应当根据数据的敏感程度进行分类，然后对它们采取相应的保护措施。
在一些案例当中，结果往往是戏剧性的。
并不是所有的大数据基础设施是安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替代方案。
只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。
加密被认为是保护云大数据的首要步骤。
分裂密钥加密和同态密钥管理等新技术应当投入到保护敏感数据当中，同时用户还需要严格遵守HIPAA、PCI等规章制度。
大数据时代“安全”与“便捷”需要制衡点大数据在近几年在我国到得到了大力的发展，被广泛应用在互联网、媒体、金融、交通等各大生活领域。
大数据让人们的生活变得更方便，更简单。
但与简便一同袭来的还有安全隐私问题。
无处不在的大数据需要无处不在的数据支撑，而数据的采集难免涉及他人隐私安全。
很明显，我们的社会不会因为担心隐私泄露而停止发展，而人们也不能任由隐私随意暴露在中人面前，置之不理。
对此《物联中国大讲堂》特邀毕业于厦门大学，先后在新华社国际部、互联网周刊、计算机世界媒体集团、博客网、广源传播、央视网担任中高层管理人员，拥有丰富的行业经验及互联网媒介营销各领域的广泛人脉的缔元信总裁梅涛先生为我们分析大数据引进过程中，我们在隐私安全与智能简便生活之间该如何取舍。
随着运存储的发展，数据信息存储成本不断降低。
互联网技术的不断升级和智慧生活概念的不断完善，人们生活的点滴都会产生相应数据被收集起来。
尽管时下这些数据并没有完全并应用70%处于休眠状态中，但这些数据随时都可能被调用。
现在的大数据中数据的主要来源是摄像头，无处不在的摄像头全年24小时无间断的收集着全国各个角落的信息，当然，这类数据收集更多的是为促进社会的安定和发展。
除了摄像头，网页搜索、社交通讯软件、以及智能设备的使用都会产生大量数据。
这些数据被相关的云端自动收集起来被用作分析测评资料。
大部分人对自身数据被他人或是企业获取均存在排斥心理，但一般可以接受，但前提是实现知情，而大多数软件、设备在安装使用前都会有“获取信息”选项，但人们多将关注重点放在软件功能上而忽略勾选的“同意信息”具体内容。
所以，大数据时代的隐私安全问题无可避免，但是将安全隐私问题和软件、设备本身的体验感和服务度相比较后，用户仍愿意使用的就是符合长期发展类软件、设备。
就好比“烧钱大战”的主角“嘀嘀打车”软件，虽然在使用过程中会泄露用所处位置，但依旧受到大部分人认可。
所以软件、设备自身的服务度与隐私安全问题之间存在一个平衡点，这个平衡点产生的前提是信息提取、收集公开。
只有提升服务，才可能对隐私问题敏感度降低。
以服务缓冲隐私安全让事件整体出现一个平衡点，将隐私安全定位成相对概念。
大数据时代：数据安全管理是最大风险大数据时代的来临，对中国来说面临安全管理能力、存储及处理能力、应用能力和人才培养能力等多方面的新挑战。
大数据的安全管理能力挑战。
数据安全管理问题，是我国应用大数据面临的最大风险。
虽然将海量数据集中存储，方便了数据分析和处理，但由于安全管理不当所造成的大数据丢失和损坏，则将引发毁灭性的灾难。
有专家指出：由于新技术的产生和发展，对隐私权的侵犯已经不再需要物理的、强制性的侵入，而是以更加微妙的方式广泛衍生，由此所引发的数据风险和隐私风险，也将更为严重。
当前，我国对大数据的保护能力还十分有限，数据被恶意使用的现象仍然难以掌控。
我国个人和企业对于数据资源的保护意识，还比较薄弱。
随着电子商务、社交网络、物联网、云计算、以及移动互联网的全面普及，我国数据资源与全球的数据资源一样，正在呈现爆发性、多样性的增长态势。
但是，由于对数据保护认识的不足，以及对个人电脑安全防护的不当，个人或企业的隐私数据暴露在互联网上的现象十分普遍。
2011年，我国最大程序员网站的600万个人信息和邮箱密码被黑客公开，进而引发了连锁的泄密事件。
2013年，中国人寿80万客户的个人保单信息发现被泄露。
这些事件都凸显出在大数据时代，信息安全管理所面临的、前所未有的挑战。
大数据的存储及处理能力挑战。
当前，我国大数据存储、分析和处理的能力还很薄弱，与大数据相关的技术和工具的运用也相当不成熟，大部分企业仍处于IT产业链的低端。
我国在数据库、数据仓库、数据挖掘以及云计算等领域的技术，普遍落后于国外先进水平。
在大数据存储方面，数据的爆炸式增长，数据来源的极其丰富和数据类型的多种多样，使数据存储量更庞大，对数据展现的要求更高。
而目前我国传统的数据库，还难以存储如此巨大的数据量。
在大数据的分析处理方面，由于针对具体的应用类型，需要采用不同的处理方式，因此必须通过建立高级大数据的分析模型，来实现快速抽取大数据的核心数据、高效分析这些核心数据并从中发现价值，而这些数据分析能力我国还很欠缺。
因此，如何提高我国对大数据资源的存储和整合能力，实现从大数据中发现、挖掘出有价值的信息和知识，是当前我国大数据存储和处理所面临的挑战。
大数据的应用能力挑战。
我国拥有庞大的人口资源和大数据应用市场，市场复杂度高且变化多端，使我国成为世界上最复杂的大数据国家。
我国互联网用户，通过利用互联网上的海量数据来提升自身的商业价值和科研价值。
我国企业用户，也已积累了大量的数据信息资产，如产品数据、运营数据和价值链数据等。
随着我国企业信息化系统的深入部署和逐步完善，大数据应用能力所引发的商业模式的改变，将直接影响我国企业的竞争能力。
在政府决策方面，当前我国政府部门的数据规模还很小，多数仍集中在对结构化数据的应用上，而对于非结构化数据的利用则几乎为空白。
利用数据分析来支撑政府决策，我国做得还很不够。
从认识到“大数据能产生价值”，到实现了“从大数据中找到价值”，再到“有效使用大数据产生的价值”，政府目前也只是刚刚起步。
当前，如何收集数据、使用数据、开放数据、管理数据和利用数据来支撑决策，是我国面临的又一新挑战。
大数据的人才培养能力挑战。
大数据领域技术人才和商业人才的缺乏，是一个全球性的问题。
根据麦肯锡的一项研究显示，仅美国每年就有14万到19万名数据科学家的缺口，预计到2018年将达到44万到49万，而数据科学家则更是严重缺乏。
我国大数据分析专业人才缺口究竟有多大，有专家粗略估算至少需要100万人。
当前，具备综合掌控数学、统计学、机器学习等方面知识的复合型人才，同时又可承担数据分析和数据挖掘的数据科学家，在我国尤为奇缺。
目前，我国初级的分析人员只能对数据进行简单的报表和进行描述性分析，而随着未来大数据应用的不断增长，我国大数据人才储备不足的问题将更加严重。
因此，培养能够解决大数据问题所需的人才，包括培养大数据分析人才和管理人才，是我们需要面对的又一紧迫问题。
(作者单位：中国科学技术发展战略研究院)大数据时代下的安全思考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。