大数据时代企业信息安全管理体系研究
大数据背景下网络信息安全问题与对策研究
大数据背景下网络信息安全问题与对策研究1. 引言1.1 研究背景在大数据时代，网络信息安全问题愈发突出。
随着互联网的普及和信息化的发展，网络攻击事件屡见不鲜，给个人和企业的信息安全带来了巨大威胁。
大数据技术的快速发展和广泛应用，为网络攻击者提供了更多的攻击手段和便利条件，加剧了网络信息安全的风险。
深入研究大数据背景下的网络信息安全问题，探寻相应的对策措施具有重要意义。
网络信息安全问题的严重性不仅仅是因为个人隐私泄露、财产损失等直接损害，更在于其影响范围和影响程度。
一旦网络信息安全遭受损害，可能造成整个社会、经济乃至国家安全的严重危害。
研究大数据背景下网络信息安全问题，对于保障网络安全、维护国家利益具有重要意义。
在这样的背景下，本文旨在探讨大数据时代网络信息安全问题与对策研究，旨在为网络信息安全领域的研究和实践提供有益参考。
通过对大数据时代的网络信息安全问题进行深入分析，寻找解决问题的有效途径，促进网络安全技术的发展与创新，为构建更加安全可靠的网络信息环境做出贡献。
1.2 研究意义研究意义是指通过对大数据背景下网络信息安全问题与对策的研究，能够深入理解当前网络信息安全面临的挑战和问题，为提高网络信息安全能力提供理论支持和技术指导。
在大数据时代，网络信息安全问题日益严峻，需要更加全面和深入的研究来解决。
通过本研究，可以深入探讨大数据技术在网络安全中的应用和挑战，为网络安全领域的技术研发和应对网络攻击提供新的思路和方向。
对网络信息安全对策的研究也将为企业和个人提供更加有效的保护措施，加强网络信息安全防护能力，有效防范和应对网络攻击事件，确保网络安全稳定和可靠运行。
本研究具有重要的理论和实践意义，对推动网络信息安全领域的发展，提升国家网络安全水平具有重要的指导作用。
1.3 研究目的网络信息安全问题日益严重，特别是在大数据时代下，网络安全挑战更为突出。
为了解决这一问题，本文旨在通过深入研究大数据背景下的网络信息安全问题与对策，探讨大数据技术在网络安全领域的应用和挑战，以期为网络信息安全领域的研究和实践提供参考。
大数据时代的信息管理与信息系统分析
大数据时代的信息管理与信息系统分析摘要：随着科技不断发展，信息产业以及数据处理与储存已逐步得到完善与更新，大数据时代也由此走向新的征程。
大数据时代的发展对人类社会，包括政治、经济等领域都产生了深刻影响，给新时代的信息管理与信息系统带来了新的机遇与挑战，使信息管理与信息系统对社会服务的作用得到进一步提升。
本论文从不同方面阐述大数据时代的信息管理与信息系统，希望为研究信息管理与信息系统的专家和学者提供理论参考依据。
关键词：大数据时代；信息管理；信息系统分析随着大数据的不断进步，信息管理的安全隐患也逐渐显现，特别在网络中常出现信息泄露、被盗的情况，从而影响了整体系统的应用效率。
信息系统的整体安全性对整个领域的发展都有一定的影响作用，研究信息系统进一步优化的策略，提升整体信息的可靠度和安全性具有深远意义。
1大数据的时代特征与内涵1.1 大数据概述广义上来说，大数据（Bigdata）是巨量数据的集合。
大数据被广泛地应用于计算机学、信息科学、统计学等，具体应用于“工业4.0”，AI（人工智能），云计算，互联网+等领域范围。
随着物联网、云计算的广泛应用和进步，计算机和智能手机的普及，大数据时代已经来临。
这是对于传统数据库的挑战和颠覆，大数据的出现适应于这个信息量呈现指数爆炸式增长的时代，对于处理大数据的技术和理念提出更高的要求。
大数据的特点和结构极具特点，其 5V 特点为：Volume（大量），Variety（多样），Veracity（真实性），Velocity（高速性），Value（低价值密度）；结构又分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
就目前而言，大数据仍是一种新兴的数据结构，拥有广阔的发展前景。
在未来，数据资源化是必然趋势，无论是国家还是企业，对于数据高效合理的管理都将以各种方式转变为有效资源，这会是企业提高其财务表现和核心竞争力的必要途径。
1.2大数据下的信息管理系统发展现状目前，大数据在全球范围内已经成为各界关注的热点问题，大数据时代所带来的前所未有的机遇和挑战是每一个国家或地区乃至企业和机构都不容错过的。
大数据时代下的信息安全与隐私保护研究
大数据时代下的信息安全与隐私保护研究在大数据时代，信息安全和隐私保护成了一个十分重要的议题。
随着互联网的快速发展，我们的个人信息正不断被采集、分析和应用。
这对于个人隐私构成了巨大的威胁，亟需解决。
本篇文章将围绕大数据时代下的信息安全与隐私保护展开讨论，探究其当前状况、存在的问题以及解决方案。
一、大数据时代的信息安全挑战随着大数据技术的迅猛发展，信息安全问题也日益严重。
首先，数据泄露问题突出。
各种网络攻击手段层出不穷，黑客可以通过非法手段入侵数据库，窃取用户的个人信息。
其次，数据融合与分析带来了更大的隐私泄露风险。
通过大数据技术，可以将不同来源的数据进行融合分析，从而得到更多的隐私信息。
此外，大数据时代的社交网络平台让用户难以控制自己的信息流向，个人隐私更易受到侵犯。
各种信息泄露事件频频发生，对用户造成了巨大的困扰。
二、信息安全与隐私保护的重要性信息安全与隐私保护不仅关乎个人权益，也涉及到国家安全和社会稳定。
对于个人来说，信息安全能够保护个人隐私、财产安全和人身安全。
而对于企业和机构来说，信息安全的完善能够保护商业机密，维护竞争优势。
此外，隐私保护也是社会公平和个人人权的重要保障。
只有保护好个人隐私，才能维护公民的权益，维护社会和谐稳定。
三、大数据时代下的信息安全保护主体在互联网时代，信息安全保护的责任主体包括个人用户、企业、政府和社会组织。
个人用户应加强自身信息安全意识，注意个人信息的保护，避免随意泄露个人隐私。
企业应提高信息安全防护能力，采用先进的技术手段加强数据加密和访问控制，确保客户数据的安全。
政府应加强相关法律法规的制定和培训，鼓励企业和机构改进信息安全管理体系。
社会组织可以积极参与信息安全培训和宣传，提高公众的信息安全意识。
四、加强立法与监管在大数据时代，加强立法与监管是确保信息安全与隐私保护的重要手段。
政府应加强对互联网服务提供商和大数据平台的监管，规范其信息采集、存储和处理行为。
同时，制定更加完善的个人信息保护法律法规，明确个人信息的归属权和使用权限，为个人信息的合理使用提供法律保障。
关于大数据信息安全风险框架及应对策略研究
关于大数据信息安全风险框架及应对策略研究1. 引言1.1 研究背景随着大数据技术的发展和普及，大数据已经成为许多企业和机构进行业务和决策的重要工具。
伴随着大数据的应用，信息安全问题也日益凸显。
大数据信息安全风险不仅可能导致数据泄露、信息被篡改等问题，还有可能给企业和机构带来重大损失。
研究大数据信息安全风险框架及相应的应对策略具有重要意义。
目前，对于大数据信息安全风险的研究主要集中在个别案例分析和经验总结上，缺乏系统性的研究和框架的建立。
有必要对大数据信息安全风险进行深入研究，构建起完善的风险框架，为企业和机构提供更有效的风险防范和控制措施。
本研究旨在探讨大数据信息安全风险框架及应对策略，为大数据应用提供更可靠的信息安全保障。
通过对大数据信息安全风险的特点、来源、评估方法和应对策略进行系统研究，旨在为企业和机构提供更系统化的信息安全管理指导，促进大数据应用的健康发展。
1.2 研究目的研究目的是为了深入探究大数据信息安全风险框架及应对策略，帮助企业和组织更好地理解和应对大数据环境下面临的安全挑战。
通过研究，我们旨在找出大数据信息安全风险的来源和特点，探讨有效的评估方法和应对策略，为各行业提供相关的指导和建议。
我们也希望通过本研究为大数据信息安全领域的发展做出一定贡献，促进相关技术和政策的完善与进步。
通过本文的研究，我们将能够更全面地了解大数据信息安全的重要性和紧迫性，为构建更加安全可靠的大数据环境提供有力支持。
1.3 研究意义大数据信息安全风险是当前社会面临的重要挑战之一，其涉及的范围广泛、内容复杂，对个人、企业乃至国家的安全都构成着严重威胁。
研究大数据信息安全风险框架及应对策略具有重要的意义。
对大数据信息安全风险框架的深入研究可以为相关领域的学术研究提供重要的参考，拓展学科研究的领域。
针对大数据信息安全风险的应对策略研究有助于加强个人、企业和国家在信息安全方面的防范意识和应对能力，降低因信息泄露所带来的损失。
企业信息管理的研究
企业信息管理的研究企业信息管理（Enterprise Information Management，简称EIM）是一种管理方法，它旨在对企业的整个信息生命周期进行全面管理，包括收集、整合、存储、分析、共享和使用企业内外部信息。
从企业信息管理的角度来看，信息是一种利润产生的资源。
因此，全面有效的企业信息管理对于企业的长期发展和竞争优势具有至关重要的意义。
一、企业信息管理的内涵1. 数据管理数据管理是企业信息管理的重要组成部分，旨在保证数据的完整性、准确性、一致性和安全性。
在大数据时代，企业面临非常多的数据挖掘和分析管理问题，而这些数据的质量直接影响企业决策的正确性和成功率。
因此，数据管理的重要性不言而喻。
2. 信息安全信息安全管理是企业信息管理的基本职责，旨在保护企业信息被未经授权的第三方获取和利用。
信息安全管理需要采用多种技术、政策和措施，如加密、网络安全、身份认证等。
3. 信息决策信息决策是指通过有关信息的收集、整合、分析和报告，为企业决策制定提供支持。
信息决策包括使领导层和员工获得有关企业性能的重要事实，并将其利用于概述和评价企业的绩效。
二、企业信息管理的特点1. 完整性在EIM中，数据的完整性非常重要。
这意味着信息必须在生命周期的所有阶段（从创建、收集、归档、分析、使用到销毁）中始终保持准确、完整和一致。
如果存在任何偏差、冗余或错误，可能会导致业务流程中断、财务损失和声誉损失等问题。
2. 集成性在企业信息管理过程中，所有内容都需要尽可能的互相衔接，以实现无缝集成。
这是因为大多数信息都有相互关联并具有不同的信息元素，所以对于企业要保证信息的相互联系，以便在信息处理和决策过程中能够得出正确的结论。
3. 安全性信息安全是企业信息管理的另一个关键方面。
信息泄露、传播、信任、安全漏洞等问题都可能导致企业面临安全风险，从而影响企业的声誉、市场和竞争优势。
因此，保障信息安全对企业具有至关重要的意义。
4. 可持续性可持续性是企业信息管理的一项重要的目标，也是企业长期经营模式的核心要素。
大数据时代的信息安全问题和解决方法
大数据时代的信息安全问题和解决方法在大数据时代，信息安全问题成为了一个严峻的挑战。
随着数字化和网络化的快速发展，各种信息的生成、传输和存储也变得更加广泛和便捷。
然而，这种方便性也伴随着众多的安全隐患。
本文将论述大数据时代的信息安全问题，并提出一些解决方法。
一、大数据时代的信息安全问题1. 数据泄露问题随着大数据的普及，各个行业和机构都在积极收集和分析数据，从中获取商业利益。
然而，这些数据也成为了黑客和骇客攻击的目标。
一旦数据泄露，个人的隐私以及企业的商业机密将面临巨大的风险。
2. 非法访问问题大数据时代，各种设备和系统之间相互连接，形成了庞大的网络。
然而，这也给不法分子提供了机会，他们可以利用各种手段来非法访问他人的系统和设备，窃取重要信息或进行破坏。
3. 数据篡改问题在大数据时代，数据的传输和存储都需要经过多个环节，这就增加了数据被篡改的风险。
黑客可以篡改数据，使其失去原本的真实性和可信度，从而给各行各业带来严重的后果。
二、大数据时代信息安全问题的解决方法1. 强化网络安全意识首先，个人和组织都应该加强对网络安全的认识和意识，意识到信息安全的重要性。
只有真正重视信息安全，才能做好相关的防护措施。
2. 建立完善的信息安全体系其次，个人和组织需要建立完善的信息安全体系。
这包括设置防火墙、加密数据传输、建立有效的访问控制等措施。
只有通过建立科学合理的信息安全体系，才能有效地屏蔽各种潜在的威胁。
3. 加强技术手段另外，个人和组织需要不断加强技术手段来应对信息安全问题。
例如，采用先进的加密算法，确保数据的传输和存储的安全性；利用人工智能和机器学习等技术来自动识别和防止潜在的安全威胁。
4. 加强法律监管和规范此外，政府和法律机构也需要加强对大数据时代信息安全的监管和规范。
通过建立完善的法律法规，对信息安全问题进行明确的界定，并对违法者进行严惩，才能有效地减少信息安全问题的发生。
总结：大数据时代的信息安全问题给个人和组织都带来了巨大的挑战。
大数据时代下的企业知识管理研究
大数据时代下的企业知识管理研究
一、引言
随着近几年大数据技术的发展，大数据时代的到来，企业知识管理也受到了越来越多人的关注。
由于大数据的特殊性，企业知识的管理将会发生根本性的变化。
本文将对如何更好地利用大数据时代下的企业知识管理进行一番探讨，以期建立完善的企业知识管理模式。
二、大数据时代下的企业知识管理
1、实现企业知识共享
随着大数据技术的发展，企业知识的存储和管理也愈发便捷。
如果企业能够利用大数据技术实现企业知识的共享，就能够有效提高企业知识的使用效率，减少外部信息的流失。
2、管理企业内部信息
内部信息是企业数据资源的核心，是企业知识管理的基础，也是企业具有竞争优势的重要因素。
在大数据时代，用到大数据技术管理企业内部信息，就能够获得更加完整而详实的信息，从而更好地管理企业知识。
3、实现企业信息安全
根据企业的知识管理需求，企业应该设计合理的大数据存储和管理架构，采用先进的加密技术，实现企业知识的有效保护，避免外部信息的泄露，确保企业信息安全。
三、结论。
大数据时代数据安全治理的网络安全研究
Hot-Point Perspective热点透视DCW167数字通信世界2021.020 引言在社会发展过程中，会产生大量的数据，通过信息技术将数据进行整理、分类，供人们分析和采用。
大数据时代悄然来临，各行各业在分享数据信息的同时，应提升对数据安全的重视度。
现阶段，网络信息技术为人们生活带来翻天覆地变化，网络数据中包含很多个人隐私、国家机密等信息，如果数据存在安全问题，则对社会稳定及经济发展产生很大影响。
因此，必须采取针对性措施，强化数据安全治理，做好安全防范，充分发挥大数据优势，为人们提供多样化服务。
1 大数据时代数据安全治理存在问题分析在科学技术快速发展的今天，社会各个单位运行过程中产生大量数据，这些数据记录着各个方面信息，包括人员信息、企业数据等。
大大小小繁杂数据形成数据流，设计范围较广，数据信息类别不同。
经过数据信息筛选和提取，从中挑选具有利用价值的信息，为人们提供服务，从而跨入大数据时代。
现阶段，数据信息获取速度飞速，信息筛选效率高，数据管理能力强，系统稳定性高，各类数据发挥着实际价值与作用，数据安全问题也逐渐凸显出来，不分不法分子利用数据信息进行违法违规行为，侵犯他人隐私，甚至国家机密等。
因此，需深入研究数据安全问题，探索有效的治理办法，提升数据安全性。
（1）黑客攻击网络问题。
在大数据时代背景下，数据安全技术水平有很大提升，为网络安全提供了一定保障。
但黑客技术水平也在逐步提升，他们具有十分专业的技术，懂得应用网络运行原理和现代技术来找到网络漏洞，并进行攻击，从而窃取网络数据，甚至篡改数据，为数据准确性带来威胁。
从数据安全角度分析，黑客攻击是威胁网络安全的最重要因素。
通过利用网络漏洞，黑客可以获取很多不法利益。
黑客利用先进技术来侵犯隐私，利用各种手段谋取私利，甚至破坏网络数据，导致网络瘫痪，这为企业和用户带来巨大损失。
如：利用个人信息进行网络诈骗，涉案金额巨大，给人们财产带来巨大损失。
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大数据时代企业信息安全管理体系研究
发表时间：2018-08-09T16:25:29.940Z 来源：《科技新时代》2018年6期作者：郭磊
[导读] 在互联网大数据爆发的时代，企业在信息安全管理方面面临多种威胁。
中国石化长城能源化工（宁夏）有限公司，750411
摘要：信息时代科技发展日新月异，研究大数据时代的企业信息安全管理对保障我国企业的信息安全具有十分重要的意义，能够有效提升企业的信息化水平，保障我国企业在信息使用过程的安全。
本文主要针对在大数据的背景之下，阐述了企业在信息安全管理体系建设方面所存在的不足之处，并且结合大数据管理的相关策略，对增强企业信息安全管理体系的具体工作给予指导，希望给相关管理人员以借鉴和参考。
关键词：大数据；企业信息；安全管理；体系研究
1 前言
在互联网大数据爆发的时代，企业在信息安全管理方面面临多种威胁，为了保障企业在信息使用过程中的安全性，必须要以此为背景建设企业信息安全保障体系。
信息安全保障体系的建设是一个复杂的系统工程，不但要结合具体的安全技术的策略，并且还要结合安全管理的具体措施，两者结合才能构建为一道严密的信息防护网，保障企业的正常运行。
但是在实际的工程实践中，大多数企业只是偏重于安全防护的技术来保障企业自身的信息安全，但是对具体的安全管理制度却没有引起相对足够的重视。
根据有关数据表明，有七成以上的信息安全事故主要归结于安全管理措施不到位。
本文主要针对企业信息安全保障的现状入手，对在大数据背景之下企业信息安全管理体系的建设以及实施的规划进行了具体的阐述，希望给相关人员以借鉴和参考。
2 企业信息安全管理的现状
国内大部分企业在信息安全管理的结构组织建设以及人员技术方面能存在诸多的不足之处，需要进行重点改进。
许多企业的领导者对于信息安全管理并不重视，只是偏重于技术方面的防范工作，但是并不注重安全管理制度的落实，信息安全管理制度并不能够跟上现代技术发展的步伐，相关的信息安全管理人员缺乏应有的专业技能与专业水准，员工普遍缺乏信息安全方面的教育工作。
因此，我国企业在信息安全管理方面的现状比较堪忧。
虽然国内已经制定了有关于信息安全的标准规范，但是这种标准规范仍在局限于传统意义上的信息安全管理，并不能结合如今互联网大数据背景下的安全管理体系标准推出相应的安全管理体系。
互联网大数据背景下的信息安全管理体系比传统的信息安全管理更为复杂，也更加具有科技含量，因此为了保障企业信息资产的安全，提高企业预防信息风险的能力，加强在大数据背景之下的企业信息安全管理体系建设刻不容缓。
3 大数据时代企业信息安全管理体系的系统构建过程
信息安全管理的体系主要是指围绕信息安全的目标所制定的一系列制度。
大数据背景之下的企业信息安全管理体系应该建立在云平台基础之上，这样才能够更加具有包容性，满足复杂性的特点。
信息安全管理体系应该在改进型传统标准的基础上有效的部署其管理的策略。
根据目前对于大数据安全管理的最新研究成果，可以从身份识别、登录权限、安全策略、安全内容等多个方面对整体架构进行安全管理，主要分为以下几个方面的内容：
（1）大数据安全管理。
对于大数据安全管理应该主要控制大数据共享的范围、共享的权限，及时制定容灾的备份，妥善保证大数据的信息安全；同时对重点的大数据进行策略性的监控管理，特别是对于网络资源、主机以及安全的区域进行全方位的监控。
（2）身份识别管理。
对登陆大数据信息管理系统的人员以及设备进行认证的管理维护，可以有效通过口令、证书以及电子令牌等等各种设备进行访问认证，以便于加强身份识别管理。
（3）网络内容的安全管理。
对网络数据的应用以及操作，必须要在后台系统中记录相应的操作路径，对出入大数据管理系统的数据要进行重点的监控。
（4）网络安全的管理。
需要针对不同的网络内容制定相应的管理策略，确定合理的配置，由此保证网络系统的安全。
在进行网络安全管理时，需要专业人员运用专门的网络管理工具维护整个网络的安全。
（5）网络设备的安全管理。
大数据背景之下的信息安全存储与加工需要大量的网络设备以及数据服务器，因此必须采取各种可行性措施，对网络设备的破坏进行防范，保障网络设备的安全。
（6）动态安全防护。
对大数据平台的用户登录访问记录、数据的迁移记录、系统的规模都有动态性的指标，要进行有效的监控，一旦发现问题，要及时上报，妥善处理相应的问题，这样才能够有效保障网络环境的动态安全。
（7）网络安全管理人员的配置。
由于网络安全管理人员在对企业信息安全的重要性，因此必须排除网络安全管理人员的潜在危险。
对信息安全管理人员可以分为多个阶段进行管理，在进行任务调配之前，首先对信息安全管理人员的资质进行审查，然后签署相应的保密合同；在分配网络安全管理岗位之前对网络安全管理人员要进行严格的岗前培训，熟练掌握相应的网络安全的技能以及技巧，培训合格之后才能够走上工作岗位，并且明确自身的职责与义务，降低因为操作不熟练而使网络安全管理出现漏洞的行为。
同时在任期结束之后，需要保证网络安全管理人员退出的规范性，对网络安全管理人员访问权限要进行及时的撤销，并且更改口令与密码，这样才能有效防止企业大数据平台信息外泄，同时需要建立健全奖惩制度，对主动泄露企业数据的安全人员要进行相应的处罚，必要时可以结合公安管理部门进行管理。
总之，建设企业信息安全管理体系是一个复杂的系统工程，企业可以参照相应的国际标准建立健全信息安全管理的体系，通过国际标准认证，保障企业信息的安全。
4 云平台为基础的大数据管理体系的实现
4.1 计划阶段
计划阶段的主要任务是做好相应的准备工作，做好组织管理，建立以云平台为基础的大数据管理的框架，制定相应的管理制度，分配好管理责任。
成立相应的安全机构，对成员中的每一个人的职责进行划分，落实相应的责任，这样才能够保障整个计划工作的顺利进行。
结合企业目前自身的实际情况，确定相应的信息安全的目标，对于安全技术的使用选择上要能够实现高性能以及高效益的平衡，这样才能
够为后期的安全保障措施提供相应的指导。
4.2 实施阶段
小组成员主要的任务就是调查企业在信息安全管理方面存在的不足，确认安全管理的风险及漏洞，从而能够更加有针对性的制定相应的解决策略，从企业访问安全、网络安全对于目标的安全性进行明确。
对企业信息安全管理的风险进行评估以及认证，制定相应的应急计划，落实规范性的操作流程，加强对小组成员的安全管理的培训以及安全管理的意识，提高应急举措以及风险的处置管理能力。
同时企业可以结合自身信息管理的现状，建立相应的实施细则，这样才能够使得信息安全管理，有章可循。
4.3 检查阶段
企业可以在日常进行自身审查的方式来检查信息安全管理是否符合相应的标准，并将自身检查的结果作为下一步企业改进的主要依据。
4.4 处理阶段
这一部分主要对于前一阶段进行整改中所发生的不足进行完善，对于已经解决的问题要总结其成功的经验，对于无法解决的问题，要进入下一步循环进行逐步的改造。
5 结束语
在大数据时代企业信息安全管理体系的建设是一个复杂的系统工程，同时也是一个螺旋上升的过程。
每一轮制定信息安全管理体系的建设，都能够使得企业信息安全的防卫水平提高到一个新的阶段，只有正确的制定规划措施，保障检查的力度，合理进行改进，才能够确保企业大数据安全技术体系的建设与完善，维护大数据的安全。
参考文献
[1]大数据时代企业信息安全管理体系研究[J]. 孙红梅,贾瑞生. 科技管理研究. 2016(19)
[2]大数据时代信息安全的新特点与新要求论述[J]. 林海平. 智能城市. 2016(09)
[3]大数据企业信息安全保障策略[J]. 祝利锋. 电子技术与软件工程. 2016(17)。