大数据时代数据安全防护最佳实践
大数据平台数据安全防护技术
大数据平台数据安全防护技术一、引言随着大数据时代的到来，大数据平台的应用越来越广泛。
然而，大数据平台的数据安全问题也日益凸显。
为了保护大数据平台中的数据免受恶意攻击和非法访问，需要采取一系列数据安全防护技术。
本文将详细介绍大数据平台数据安全防护技术的相关内容。
二、数据加密技术数据加密是保护数据安全的重要手段之一。
在大数据平台中，数据加密技术可以分为两个层次：数据传输加密和数据存储加密。
1. 数据传输加密数据在传输过程中容易受到窃听和篡改的威胁。
为了防止数据在传输过程中被窃取或者篡改，可以采用传输层安全协议（TLS/SSL）对数据进行加密。
TLS/SSL协议通过使用公钥加密和私钥解密的方式，确保数据在传输过程中的机密性和完整性。
2. 数据存储加密数据在存储过程中也容易受到非法访问的威胁。
为了保护数据的机密性，可以采用数据存储加密技术。
数据存储加密技术通过对数据进行加密，使得未经授权的人无法读取和理解数据内容。
常见的数据存储加密技术包括对称加密和非对称加密。
三、访问控制技术访问控制是指对用户或者系统对数据的访问进行控制和管理。
在大数据平台中，访问控制技术可以分为身份认证和授权两个方面。
1. 身份认证身份认证是指验证用户身份的过程。
在大数据平台中，常见的身份认证方式包括用户名密码认证、双因素认证、指纹识别等。
通过身份认证，可以确保惟独合法用户才干访问数据。
2. 授权授权是指根据用户身份和权限，对其进行数据访问的控制。
在大数据平台中，可以采用基于角色的访问控制（RBAC）模型来实现授权。
RBAC模型通过将用户分配到不同的角色，并赋予角色相应的权限，来控制用户对数据的访问权限。
四、数据备份与恢复技术数据备份与恢复是保护数据安全的重要手段之一。
在大数据平台中，数据备份与恢复技术可以分为两个层次：系统级备份与恢复和数据级备份与恢复。
1. 系统级备份与恢复系统级备份与恢复是指对整个大数据平台系统进行备份和恢复。
保护数据安全的五大措施
保护数据安全的五大措施数据安全是当今信息社会中至关重要的问题之一。
随着大数据时代的到来，数据的价值越来越被重视，同时也面临着越来越多的威胁和风险。
为了保护数据的安全性，我们需要采取一系列的措施来确保数据的机密性、完整性和可用性。
以下是保护数据安全的五大措施：1. 强化访问控制和身份验证访问控制是保护数据的第一道防线。
通过限制对敏感数据的访问权限，可以防止未经授权的人员获取数据。
建立严格的身份验证机制，如多因素身份验证和单一登录，可以确保只有授权人员才能访问数据。
此外，定期审查和更新用户的访问权限，以及监控和记录用户的访问行为也是必要的。
2. 加密数据传输和存储加密是一种重要的数据保护方式。
通过使用加密算法，可以将数据转化为密文，只有授权的用户才能解密并访问数据。
在数据传输过程中，使用安全的传输协议（如SSL/TLS）来加密数据，防止数据被窃听和篡改。
在数据存储过程中，采用强大的加密算法对数据进行加密，即使数据被盗取，也无法解密其中的内容。
3. 建立灾备和备份机制灾备和备份是保护数据安全的重要手段。
建立灾备系统，可以在发生灾难性事件时快速恢复数据，并确保业务的连续性。
同时，定期备份数据并将其存储在安全的地方，可以防止数据丢失和损坏。
备份数据需要进行加密，并采取适当的措施来保护备份数据的安全性。
4. 加强网络安全防护网络安全是保护数据安全的关键。
建立防火墙和入侵检测系统，可以阻止未经授权的访问和攻击。
及时更新和升级系统和应用程序，修补已知的安全漏洞，防止黑客利用漏洞进行攻击。
同时，监控网络流量和日志，及时发现异常行为并采取相应的措施。
5. 员工教育和安全意识培训员工是数据安全的薄弱环节之一。
通过开展安全意识培训和教育，提高员工对数据安全的认识和意识，教导员工正确使用密码、避免点击恶意链接和下载可疑附件等行为。
同时，制定和执行严格的安全政策和规范，明确员工的责任和义务，加强对员工的监督和管理。
综上所述，保护数据安全的五大措施包括强化访问控制和身份验证、加密数据传输和存储、建立灾备和备份机制、加强网络安全防护以及员工教育和安全意识培训。
大数据安全最佳实践
大数据安全最佳实践随着数字化时代的到来，我们所生产和沉淀的数据量越来越大。
而这些数据对于企业、政府和个人都有着极其重要的价值和意义。
同时，随着大数据应用范围的扩大，大数据安全问题也就日益成为了人们关注的焦点。
那么，如何保证大数据的安全性呢？以下是大数据安全最佳实践的探讨。
1.加强数据分类和归档在日常的数据处理中，需要将数据进行分类和归档。
将数据按照保密等级进行划分，比如将未进行安全加密的机密数据单独存放在可以隔离的服务器上，只允许有权限的人员访问。
对于非敏感数据可以选择云端存储。
2.加强数据备份对于重要的数据都要建立备份机制。
可以每周备份一次，同时将备份数据分散到多个地方进行存储，以避免数据遭到损坏或丢失的情况。
同时备份也不宜过多，不然备份数据也容易成为数据泄漏的风险。
3.加强访问控制对于大数据的访问，需要实现严格的权限管理。
只有那些需要访问数据的人员可以获得权限。
同时还需要对不同类型的数据设置不同的权限。
比如一些敏感信息必须只允许特定的人员访问。
而用户行为审计也是必不可少的一步，以便及时发现和处理异常访问行为。
4.强化网络安全安全性建立在强大的网络体系之上。
大企业应该建立起强大的网络安全体系，包括安全与风险管理、威胁检测和相应、防御和建立强有力的安全体系等方面开展工作。
同时大数据的流量也需要进行安全检查，判断有无潜在的攻击和异常访问行为。
5.加强数据加密对于敏感的数据要进行加密存储和传输。
加密过程中需要注意加密算法的选择和合理性以及密钥安全管理。
同时，在传输和存储时要及时检测加密的强度和有效性，避免数据加密被破解的情况发生。
综合而言，大数据安全最佳实践是铸造一个可信的安全机制，保护所使用的数据资源和完整性，从而有限的获取数据的价值和意义。
值得注意的是，由于每个企业、行业的特点和大数据采用方式的不同，所有企业应该根据实际情况，结合细节做好差异化的技术和人为的工作。
只有这样才能真正保障数据的安全，让大数据创造出更大的价值。
大数据时代下计算机网络安全及防护措施
透视Hot-Point PerspectiveI G I T C W 热点150DIGITCW2021.031 大数据时代背景下，计算机安全的主要特征1.1 研究使用者的具体情况在大数据时代背景影响下，分析计算机网络安全的主要特征时，首要工作就是研究使用者的网络应用情况，分析其网络行为，根据使用情况研究具体的措施，进而细化网络安全问题。
实际上，在分析研究计算机网络的具体应用情况时，必须要按照使用者的网络行为进行评估活动，确保网络安全防范措施恰当合理。
具体来讲，可以抽查近年来，计算机用户的使用行为，查看计算机使用者的日志和相关记录，深入分析使用者应用计算机网络的主要用途，研究其具体的使用习惯和特征，充分应用大数据资料和大数据技术分析研究网络用户的使用方向。
在这个过程当中，分析总结具体的资料信息，工作人员可以在其中发现具有异常行为的使用者，发现一些违反法律规范的网络使用行为，然后再进一步采取相关措施。
此外，利用大数据技术，能够构建出综合全面的网络用户资料数据库，然后在应用这种数据库识别出异常用户和违反相关规定的使用行为，尽可能的将错误行为扼杀在摇篮中，避免错误行为对网络体系的影响，加大监管力度才能够真正避免网络安全问题。
1.2 分析研究网络应用的具体情况实际上，大家都听过网络流量一词，但并不了解网络流量的真正用途，网络流量是能够分析掌握计算机网络运行情况的精准数据。
工作人员能够通过研究网络流量的使用情况，了解网络通信的发展现状，以及资源的输出和输送情况，能够在一定程度上避免网络安全隐患问题。
此外，网络安全攻击问题尤为严重，有些外部网络会集中攻击某台计算机，采用分布式的攻击手段，具体的攻击行为就是使用被合理控制的主机对被攻击服务发出相应的控制请求，在此期间，网络流量数据就会出现变动，相关数据资料和平常工作时出现的内容不同，就能够以最快的速度发现网络体系中存在的问题，进而自主的开启预防和监管控制程序，进而不断提高计算机网络的安全性。
大数据时代计算机网络信息安全与防护措施
大数据时代计算机网络信息安全与防护措施随着大数据时代的到来，计算机网络信息安全越来越受到重视。
在如此庞大的数据量中，大量的敏感信息被传输和存储，网络安全问题不容忽视。
那么在大数据时代，怎样进行计算机网络的信息安全与防护呢？以下是一些必要的措施。
一、加密采用加密技术是信息安全的基本措施之一。
通过加密，可将传输和存储的数据进行加密处理，保护敏感信息不被恶意获取和窃取。
在计算机网络中，常用的加密技术包括数据加密标准DES、AES、RSA等。
此外，对于在线支付、电子政务等敏感业务，还应采用SSL加密技术等更为安全的加密技术进行信息保护。
二、访问控制访问控制是保证信息安全的重要手段。
通过设置访问权限，规定不同用户或角色能够访问的数据范围和操作权限，实现对敏感信息的有效保护。
访问控制应分级制定权限，设置不同的访问级别和不同的安全策略。
三、防火墙防火墙是计算机网络中防止攻击的重要设备。
防火墙可以拦截并过滤网络数据包，限制数据的传输和访问，从而保护计算机网络安全。
防火墙的主要类型包括：包过滤型、状态检测型、应用代理型等多种。
此外，为进一步保护网络安全，也可配合入侵检测与防范、网络监视与分析等技术来强化网络防护。
四、备份与恢复在大数据时代，数据量庞大，一旦遭受到攻击，往往造成的后果较为严重。
因此，备份与恢复非常重要。
数据备份可以帮助恢复遭受攻击后的数据，短时间内减少损失；数据恢复则可以从备份中恢复原始数据。
五、人员培训信息安全是人类活动的一个必然产物，因此，在信息安全保护过程中，人的因素是不可忽视的。
而人员培训是实现信息安全的重要手段。
通过培训，相关人员能够增强安全意识，掌握安全技术，提高信息安全保护能力。
总之，在大数据时代计算机网络的信息安全与防护中，需要综合考虑不同技术手段来实现信息安全的多层保护。
只有在加强信息安全保护的同时，才能有效应对网络攻击，保障信息安全。
大数据时代计算机信息安全防范措施
大数据时代计算机信息安全防范措施随着大数据时代的来临，计算机信息安全问题备受关注。
在大数据时代，信息安全问题不仅仅是公司和个人的隐私泄露问题，也牵涉到国家和社会的安全。
加强计算机信息安全防范措施变得愈发重要。
本文将就大数据时代计算机信息安全防范措施进行讨论。
一、加强网络安全意识在大数据时代，网络已经成为了信息传输的主要通道。
人们在日常生活中离不开互联网，公司的业务也越来越依赖网络。
加强网络安全意识成为了至关重要的一环。
企业和个人要加强自身的信息安全意识，不轻信不明邮件、网站等，不随意下载未知来源的文件，定期更换密码等。
企业应加强员工的网络安全培训，让员工了解如何正确使用网络，如何防范网络攻击等。
政府、学校等相关机构也要通过宣传教育等形式，提高全民的网络安全意识。
二、建立完善的信息安全管理制度信息安全管理制度是企业保障信息安全的基础。
在大数据时代，企业要加强信息安全管理制度的建设，包括完善的信息安全策略、制度、流程和控制措施等。
企业应该建立信息安全管理部门，建立信息安全管理制度，加强对信息安全的管理和监督，确保信息安全措施得到全面、深入的执行。
企业还要加强对外部供应商、合作伙伴等的信息安全管理，确保所涉及的第三方公司也在信息安全控制范围内。
三、加强数据加密和备份在大数据时代，信息安全问题主要在于数据泄露。
加强对数据的加密和备份是十分重要的措施。
企业应该建立完善的数据加密机制，对重要数据进行加密存储，确保数据传输和存储的安全。
企业还应建立完善的数据备份方案，确保数据的安全可靠。
在大数据时代，数据备份不仅仅是为了防范系统故障造成的数据丢失，更是为了防范外部攻击和数据泄露。
在大数据时代，加强网络安全技术建设也是十分重要的。
企业要加强网络设备的安全配置和管理，及时更新网络设备的安全补丁，加强网络设备的监控和防护。
企业还应该加强对网络设备和系统的安全审计，及时发现并排除网络安全隐患。
企业还要引入先进的安全技术，如入侵检测系统、防火墙、反病毒软件等，综合使用多层次防护措施，保证网络系统的安全可靠。
大数据时代下的数据安全保障措施
大数据时代下的数据安全保障措施随着互联网的快速发展，数据越来越成为重要的资产和资源。
在大数据时代，数据的处理和利用变得越来越重要。
但是，在大数据时代下，数据泄露和数据安全成为许多企业和组织面临的严重问题。
为了确保大数据时代下的数据安全，许多公司和组织采取了一系列数据安全保障措施。
1. 数据加密数据加密是在大数据时代下保障数据安全的一项重要措施。
数据加密可以防止数据被未经授权的第三方访问。
数据加密将明文转换为密文，需要密码才能解密。
许多企业和组织在大数据时代下加强了数据加密措施。
例如，在数据库层面上将数据进行加密、采用SSL/TLS协议加密通信等。
2. 数据备份数据备份是在大数据时代下保障数据安全的另一个重要措施。
数据备份可以防止数据因故障或人为操作等原因造成的数据丢失。
数据备份可在硬盘或云端进行，这要看企业和组织的需求，相应作出决策。
许多公司和组织在大数据时代下加强了数据备份措施。
例如，每日对数据进行备份等。
3. 数据访问控制数据访问控制是在大数据时代下保障数据安全的另一个重要措施。
数据访问控制可以防止数据被非法或未经授权的人员访问。
许多公司和组织在大数据时代下采取了数据访问控制措施。
例如，设定访问权限、监视访问行为以及访问审计等。
4. 数据去标识化数据去标识化是在大数据时代下保障数据安全的一种新型措施。
数据去标识化可以将个人身份去除，避免泄露个人隐私。
数据去标识化可以将数据转换为匿名数据，保护用户的隐私。
许多企业和组织在大数据时代下加强了数据去标识化措施。
例如，对于存储敏感数据的数据库采取哈希化、脱敏等方法。
5. 数据安全培训数据安全培训是在大数据时代下保障数据安全的另一个重要措施。
数据安全培训可以提高员工的数据安全意识，增强员工的数据安全防范意识。
许多企业和组织在大数据时代下加强了数据安全培训措施。
培训内容包括了安全意识、安全策略、安全措施以及安全操作规范等。
6. 数据生命周期管理数据生命周期管理是在大数据时代下保障数据安全的一种新型措施。
保护大数据的10个最佳做法
保护大数据的10个最佳做法保护大数据是当今信息安全领域中的一个重要任务。
大数据的价值越来越被企业和个人所重视，与此同时，大数据的安全问题也成为了一个亟待解决的挑战。
为了帮助大家更好地保护大数据，本文将介绍10个最佳的做法。
1. 加强访问控制：对大数据进行访问控制是保护数据的首要步骤。
通过合理的身份验证、权限管理和审计机制，确保只有授权的用户能够访问和修改数据。
2. 数据加密：大数据中的敏感信息应该使用合适的加密算法进行加密存储和传输，以防止数据泄露和篡改。
同时，加密密钥的管理也要做好，确保密钥的安全性。
3. 定期备份：对大数据进行定期备份是保护数据的重要手段。
备份数据应存储在安全可靠的地方，并进行定期的恢复测试，以确保备份的完整性和可用性。
4. 强化网络安全：大数据的安全也离不开网络安全的保护。
建立防火墙、入侵检测和防御系统等安全措施，及时发现和阻止网络攻击，保护大数据的安全。
5. 限制数据传输：对大数据的传输进行限制，只允许在安全的网络环境下进行。
禁止使用不安全的网络传输方式，如明文传输和不可信的第三方网络。
6. 强化员工培训：员工是大数据安全的一环，他们需要具备一定的安全意识和知识。
通过定期的安全培训和教育，提高员工的安全意识和防范能力，减少人为因素对大数据安全的影响。
7. 定期安全评估：定期对大数据系统进行安全评估，发现潜在的安全风险和漏洞，并及时采取措施进行修复和防护。
8. 使用安全的存储介质：选择安全可靠的存储介质来存储大数据，如硬盘加密技术、存储区域网络等，以防止数据被未经授权的人员获取。
9. 强化日志管理：建立完善的日志管理系统，记录大数据的访问、修改和操作等行为。
通过对日志的审计和分析，及时发现异常行为和安全事件，保护大数据的安全。
10. 及时更新和修复：定期更新大数据系统和应用程序，及时安装安全补丁和修复漏洞，以防止黑客利用已知的安全漏洞进行攻击。
通过遵循这些最佳做法，可以帮助企业和个人更好地保护大数据的安全。
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大数据时代数据安全防护最佳实践目录一、概述 (1)二、大数据时代下数据安全面临的挑战 (3)（一）新技术带来的挑战 (3)（二）新需求带来的挑战 (4)（三）新的应用场景带来的挑战 (5)三、数据安全防护目标和防护体系 (6)（一）防护目标 (6)（二）防护体系 (8)四、数据安全防护管理措施实践方法 (10)（一）组织架构设置 (10)（二）机构及岗位设置 (12)（三）人员管理 (12)（四）管理制度及规程 (13)1、数据分级分类管理 (14)2、账号权限管理及审批规程 (14)3、第三方数据共享安全管理 (15)4、外包服务数据安全管理 (16)5、日志管理和安全审计 (16)6、数据备份与恢复 (17)五、数据安全防护技术措施实践方法 (18)（一）数据产生／采集环节的安全技术措施 (18)1、元数据安全管理 (18)2、数据类型、安全等级打标 (19)（二）数据传输存储环节的安全技术措施 (20)（三）数据使用环节的安全技术措施 (21)1、账号权限管理 (21)2、数据安全域 (21)3、数据脱敏 (22)4、日志管理和审计 (23)5、异常行为实时监控与终端数据防泄漏 (24)（四）数据共享环节的安全技术措施 (25)（五）数据销毁环节的安全技术措施 (26)六、数据安全防护典型案例 (26)（一）案例一：钉钉移动智能办公平台 (26)1、数据安全防护管理措施 (26)2、数据安全防护技术措施 (30)（二）案例二：南方某供电公司最佳案例 (32)1、数据安全防护管理措施 (33)2、数据安全防护技术措施 (34)一、概述当前，随着信息技术产业革命浪潮，特别是大数据技术创新应用，全球社会正式进入“数据驱动”的时代。
大数据技术赋予了人类前所未有的对海量数据的处理和分析能力，促使数据成为国家基础战略资源和创新生产要素，战略价值和资产价值急速攀升。
对国家而言，对数据的掌握和利用已成为重塑国家竞争优势、完善国家公共治理体系的关键。
大数据时代，国家竞争力部分体现为一国拥有数据的规模、质量以及运用治理数据的能力。
世界各国普遍高度重视数据资源战略价值，出台国家战略，落实配套措施，系统提升国家数据掌控能力。
另一方面，数据驱动国家治理体系发生根本性改变，从“主观主义” 的模糊治理方式，向“数据引领”的精准治理方式转变，利用大数据等新兴信息技术实现科学决策、智慧治理，打破“信息孤岛”，实现部门间、政府和民众间信息共享，形成新型社会众包式、自治式等治理新模式。
对企业而言，数据驱动的创新应用成为企业全生产链条升级发展的全新范式。
数据是数字经济时代社会生产的新主导要素，也是新工业革命的核心内容，以数据为驱动的智能制造企业，通过数据实时采集、智能分析和动态反馈，实现从原材料采购、生产加工、物流运输等全生产链条的智能决策，提升资源配置和劳动生产效率。
同时，数据改变了传统业务发展形态，企业利用数据快速感知市场需求，构建以数据为驱动的产品布局、市场定位等企业业务发展综合决策新模式，催生大量新产品、新业态，激发市场活力的同时，助力企业提升市场竞争力。
然而，我们要看到，大数据技术引发的数据利用新需求、新模式、新业态与保护数据安全之间存在天然冲突，形成了数据利用与保护国家数据资源、数据利用与保护商业秘密、数据利用与保护个人隐私三个主要矛盾。
解决这三个矛盾问题，不仅需要国家在顶层设计层面完善数据安全管理体系，加强数据安全法律法规建设，强化数据安全政府监管，还需要数据控制者，即掌握数据资源的企业或机构提升自身数据安全防护能力，切实保障数据机密性、完整性、可用性的同时，保护国家数据资源、企业商业秘密、公民个人信息免遭泄漏、窃取及毁损。
阿里巴巴－信通院创新中心在阿里巴巴数据运营和安全防护实际工作经验基础之上，总结提出了数据安全防护通用最佳实践：分析总结了大数据时代下数据安全防护面临的新挑战和新需求，提出了数据安全防护总体目标和框架，并系统阐述了数据安全防护管理措施和技术措施实践方法，最后根据阿里巴巴及合作伙伴实际业务运营工作，给出了数据安全防护体系建设的典型案例。
二、大数据时代下数据安全面临的挑战大数据时代下，数据的产生、流通和应用更加普遍化和密集化。
从国家层面而言，数据安全是保障国家安全，维护国家网络空间主权，强化相关国际事务话语权的工作重点；从企业层面来看，数据安全关系到商业秘密的规范化管理和合理保护与支配，是企业长久发展不可回避的新阶段任务；对于个人而言，数据安全与个人生活息息相关，直接关系到每位公民的合法权益。
大数据时代背景下，新的技术、新的需求和新的应用场景都给数据安全防护带来全新的挑战。
（一）新技术带来的挑战分布式计算存储架构、数据深度挖掘及可视化等大数据技术能够大大提升数据资源大规模存储和高性能分析处理能力。
然而，分布式的系统部署、开放的网络环境、众多的用户访问，使得数据安全保护面临更大挑战。
一是底层复杂开放的分布式存储和计算架构导致系统安全边界模糊，基于边界防护的传统安全措施有效性降低。
二是大数据技术引发的全新变革在软件、硬件、协议等多方面引入的未知漏洞，极有可能存在大量安全威胁和隐患。
三是分布式节点之间、大数据相关组件之间的通信安全成为新的安全薄弱环节，数据传输面临遭监听、窃取或篡改的威胁。
四是分布式数据资源池可能汇集众多用户数据，数据量大和数据种类多为用户数据隔离带来困难。
面对新技术带来的挑战，网络与数据安全技术需要同步演进，打破传统基于安全边界的防护策略，实现更细粒度的访问控制，具备更高性能的加密和密钥管理能力，进而保证数据自身安全。
（二）新需求带来的挑战大数据时代下，新需求主要体现在对数据资源的占有和利用，由此形成了广泛收集数据和共享开放数据两种具体表现形式。
一方面，当前移动智能终端、传感器、智能联网设备时刻采集物理世界的信息，并转化为电子数据，虚拟世界正在成为现实世界的完整映射。
另一方面，由于数据的资产价值和经济价值不断攀升，政府部门、企业间数据开放和共享需求随之增加，通过汇聚多方数据进行处理、挖掘分析得出的有用信息是单一数据集无法获得的，所创造的价值也是单一数据集无法比拟的。
同时也要看到，数据广泛、多源收集对数据安全本身及个人信息保护带来了新的挑战。
一是数据收集中数据来源和真实性验证变得格外重要，直接影响后期数据分析结果和智能决策的准确性。
然而，采集终端性能限制、技术不足、信息量有限、来源种类繁杂等多种原因，使得数据来源和真实性验证面临多重挑战。
二是当前企业可以利用各类智能终端设备、智能联网设备全天候收集人们生活方面的信息，但是在收集个人信息过程中存在过度收集、未履行告知义务、采取签订一揽子协议方式征得用户同意等现象，侵害个人合法权益。
另外，数据开放共享也对国家数据资源和企业商业秘密的安全构成一定威胁。
一是目前对于政府数据开放的分级分类标准、开放渠道安全、开放过程安全缺乏统一规范和指导，可能会出现该开放的数据没开放，不该开放的数据开放等问题和风险。
二是出于保护商业秘密的考虑，企业各方在提供数据资源进行多方数据计算时，不希望其他人看到自己的数据，因此如何实现数据“可用不可见”，保护数据机密性的同时又能够完成计算，是当前亟待解决的数据应用安全性问题。
（三）新的应用场景带来的挑战大数据背景下，数据应用浪潮逐渐从互联网、金融、电信等热点行业领域向融合业务、物联网、传统制造等行业和领域拓展渗透。
数字化生活、智慧城市、工业大数据等新技术、新业务、新领域创造出纷繁多样的数据应用场景。
多样的数据应用场景增加了数据安全保护具体情境的复杂性，对数据安全防护工作提出了新挑战和新需求。
一是如何在多样化的应用场景之下，采取全新的应对模式，灵活而有效地保护数据处理过程中每一环节的客观安全，确保大数据技术在多渠道流通、多领域融合的复杂过程中的机密性、完整性、可用性，是大数据安全防护体系在新的应用场景下面临的全新挑战。
二是频繁的数据共享和交换促使数据流动路径变得交错复杂，数据从产生到销毁不再是单向、单路径的简单流动模式，也不再仅限于组织内部流转，而会从一个数据控制者流向另一个控制者。
在此过程中，实现异构网络环境下跨越数据控制者或安全域的全路径数据追踪溯源变得更加困难，特别是数据溯源中数据标记的可信性、数据标记与数据内容之间捆绑的安全性等问题更加突出。
三、数据安全防护目标和防护体系（一）防护目标对于不同安全责任主体，数据安全防护工作的目标和侧重点也有所差异。
对国家而言，需要从保障国家安全的高度建设完善数据安全保障体系；对企业或组织而言，需要从保护商业秘密、业务正常运行、客户合法权益等方面开展数据安全防护工作。
国家层面的数据安全防护目标可以根据数据属性类型和重要敏感程度划分为三个层次：基础层是数据自身安全，保障目标是维护网络数据的完整性、保密性和可用性，防止网络数据泄漏或者被窃取、篡改。
第二层是个人信息保护，保障目标是在保障数据自身安全的同时，保障信息主体对个人信息的控制权利，维护公民个人合法权益。
最上层是国家层面的数据安全，保障目标是在保障数据自身安全的同时，强化国家对重要数据的掌控能力，防止国家重要数据遭恶意使用，对国家安全造成威胁。
企业或组织层面的数据安全防护目标可以划分为两个层次：一是保护数据本身安全，即为保护商业秘密和业务正常运行而必须保障数据机密性、完整性、可用性；二是满足国家相关法律法规提出的合规性要求，包括对个人信息和国家重要数据的保护要求。
国家层面和企业层面的数据安全防护目标虽然有所差异，但不是割裂的。
企业或组织作为数据控制者，首先需要强化自身数据安全防护能力，实现企业层面数据安全防护目标，在此基础上，才能进一步实现国家层面的数据安全防护目标。
从本报告的定位出发，下面重点就如何实现企业或组织层面的数据安全防护目标进行论述。
（二）防护体系企业或组织层面的数据安全防护体系由数据安全组织管理、制度规程、技术手段“三架马车”构成，形成数据安全防护的闭环管理链条，以实现数据安全防护总体目标，防范批量数据泄漏以及敏感信息非授权访问等风险。
其中，数据安全组织管理是落实数据安全实践工作的首要环节。
企业通过成立专门的数据安全管理团队，自上而下地建立起从各个领导层面至基层员工的管理组织架构，保证数据安全管理方针、策略、制度的统一制定和有效实施。
着眼全局，把握细节，以完整而规范的管理组织体系架构保证数据流通每个环节的安全管理工作。
数据安全制度规程是数据安全实践工作的制度保障。
在数据安全防护实践中，数据安全制度规程提供具体的方式方法，以规范化的流程指导数据安全管理工作的具体落实，避免了实际业务流程中“无规可依”的场景，是数据安全管理工作实际操作中的办事规程和行动准则。
数据安全技术手段是数据安全实践工作的保障条件。