大数据时代下的信息安全
大数据时代的信息安全问题与解决方案
大数据时代的信息安全问题与解决方案随着数字化时代的到来，大数据已经为人们的生活带来了很多便利，同时也带来了许多信息安全的问题。
个人、企业和政府等各种机构都在不断探索如何提高信息安全水平，以保护自己的数字资产不受侵袭。
一、大数据产生的信息安全问题1.数据泄漏在大数据时代，各类信息都被数字化，并存储在不同的服务器中，因此，数据泄漏也成为了一个存在于任何时候的威胁。
黑客、病毒等恶意软件的攻击，以及企业信息的内部泄漏、失窃等情况都会导致数据泄露。
2.数据篡改与数据泄露相对应的是数据篡改，也就是别人在未获得许可的情况下修改或更改你的数据。
一旦数据被篡改，就会产生重大的影响。
以证券交易为例，如果黑客修改了投资信息，就会导致资金的大量流失。
3.隐私泄露大量个人信息被数字化后，隐私泄漏也成为了一个大问题。
像我们的姓名、地址、电话号码、生日以及社交账号等个人信息都可能被恶意程序攻击者获取，从而导致隐私泄露。
二、大数据时代的信息安全方案1.数据加密技术数据加密是目前最常用的信息安全技术之一，数据加密可以帮助用户在授权使用时保持数据的完整性和机密性，防止数据被篡改。
对于企业来说，这种技术可以防止黑客窃听和窃取知识产权等违法行为。
2.身份识别技术身份识别技术可以帮助保护隐私，防止身份被窃取，也可以帮助快速辨别非法访问和行为，并实时响应。
通过这种技术，企业可以提供更加安全、可靠的信息服务。
3.网络安全设备许多企业都会依靠防火墙、入侵检测软件、反病毒软件等网络安全设备来保护其数据不受攻击。
不仅如此，企业还需要实施防范措施来打击网络攻击者，以确保其信息系统的稳定性和安全性。
4.合规性标准每个行业都制定了一些标准来保护其数字资产的安全，如银行、电子商务行业等。
根据行业的不同，企业需要制定相关的安全和隐私政策，并严格按照标准进行实施，以防止数据泄露、身份盗窃等问题的发生。
随着大数据时代的到来，我们需要不断学习、提高和更新技术，以更好地保护自己和企业的数据。
分析大数据时代下的信息安全问题
分析大数据时代下的信息安全问题近年来，随着互联网技术的不断发展，大数据时代已经到来。
大数据指的是海量、高速、多样的数据集合，这些数据的处理、分析和利用可以为人类带来极大的价值。
然而，随着大数据应用的不断扩大，人们也越来越关注信息安全问题。
本文将从几个方面分析大数据时代下的信息安全问题。
一、数据泄露在大数据时代下，各种类型的数据被不断地收集和存储。
这些数据包括我们的个人信息、商业机密、金融数据等等。
然而，由于各种原因，这些敏感数据也可能被泄露。
比如，最近几年常见的大规模数据泄露事件，如Equifax泄露事件、Yahoo泄露事件等。
为了减少数据泄露的风险，企业和组织需要采取一些措施。
首先，建立完善的安全措施和升级系统，包括网络环境和设备设施等。
其次，强制执行安全策略和保护隐私协议，对数据安全威胁进行评估和安全审核。
此外，还需要加强人员管理和技能培训等工作，提高员工安全防范和操作能力。
二、数据伪造数据伪造也是一个大数据时代下的信息安全问题。
在大数据时代，数据都是以电子形式存储和传输的，所以数据伪造对于人们来说是非常容易的。
比如，一些黑客通过篡改数据库，进行虚假操作来获取利益的案例时有所见。
那么，如何保护数据不被伪造呢？除了上述的安全措施，人们也需要注意数据的真实性和可靠性，对数据进行验证和监管。
同时，一些技术手段也可以用于数据安全，比如，数字证书、数据加密和数据签名等。
三、数据隐私数据隐私是大数据时代下的另一大问题。
智能手机、个人电脑和智能家居等设备都可以产生大量的个人信息，这些信息如果被非法使用或者滥用，将会给人们的生活带来极大的困扰。
为了保护数据隐私，人们需要采取以下几点措施。
首先，给数据加密，保护数据的机密性。
其次，利用过滤等技术手段过滤掉无效数据，减少对个人隐私的侵害。
最后，建立相应的政策和法律规定来保护个人隐私，规范数据的收集和使用。
四、网络攻击和安全漏洞随着互联网的不断发展，网络攻击和安全漏洞也在不断增加。
《2024年大数据时代的个人隐私信息安全研究》范文
《大数据时代的个人隐私信息安全研究》篇一一、引言随着大数据时代的到来，信息技术的迅猛发展使得个人隐私信息安全问题日益凸显。
大数据不仅带来了巨大的商业价值，同时也伴随着个人隐私信息泄露的巨大风险。
如何确保个人隐私信息安全，成为了当今社会关注的热点问题。
本文将围绕大数据时代的个人隐私信息安全进行深入的研究和分析。
二、大数据时代的特征及挑战1. 大数据时代特征大数据时代，数据量呈现爆炸式增长，数据类型多样，数据处理速度极快。
这种特征使得我们能够从海量数据中获取更多有价值的信息，为各行各业带来巨大的商业价值。
2. 面临的挑战然而，随着数据的不断增长，个人隐私信息安全问题也日益严重。
个人隐私信息泄露、被滥用、甚至被非法交易的情况屡见不鲜，给个人和社会带来了巨大的损失。
三、个人隐私信息安全的重要性个人隐私信息安全关系到每个人的切身利益。
一旦个人隐私信息被泄露或被滥用，可能导致财产损失、名誉受损、甚至面临法律责任。
因此，保护个人隐私信息安全，是维护社会稳定和和谐的重要一环。
四、大数据时代个人隐私信息安全的现状及问题1. 现状在大数据时代，个人隐私信息的安全保护面临着前所未有的挑战。
尽管各国政府和企业都在加强个人隐私信息的保护，但由于技术、法律和监管等方面的原因，个人隐私信息泄露的事件仍然频繁发生。
2. 问题（1）技术问题：随着大数据技术的发展，数据收集、存储、处理和传输的技术手段不断更新，给个人隐私信息的保护带来了新的挑战。
（2）法律问题：相关法律法规的制定和实施跟不上技术发展的速度，导致一些不法分子钻法律的空子，利用技术手段窃取个人隐私信息。
（3）监管问题：监管机构的监管力度不够，对个人隐私信息的保护缺乏有效的监管手段和措施。
五、个人隐私信息安全保护的措施和建议1. 技术手段（1）加强数据加密技术的研究和应用，确保个人隐私信息在存储、传输和处理过程中的安全性。
（2）开发和应用先进的个人信息保护技术，如生物识别技术、人工智能等，提高个人信息保护的自动化和智能化水平。
大数据时代的信息安全挑战
大数据时代的信息安全挑战随着互联网的飞速发展，大数据时代已经来临。
在这个时代，信息安全面临着前所未有的挑战。
在这个信息爆炸的时代，我们的个人隐私、企业机密以及国家安全都可能因为信息安全问题而受到威胁。
本文将探讨大数据时代信息安全所面临的挑战以及应对策略。
一、大数据时代信息安全面临的挑战1.数据量庞大，安全防护难度增加随着大数据时代的到来，数据量呈现出爆炸式增长。
这使得信息安全防护的难度大大增加。
一方面，大量的数据需要保护，安全防护资源有限，导致防护能力不足；另一方面，数据量庞大意味着潜在的攻击面也更大，攻击者有更多的机会入侵系统。
2.数据类型多样，安全防护手段不足大数据时代，数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
这些数据类型的安全防护手段各不相同，现有的安全防护技术难以适应这种多样性。
与此同时，新兴的技术如物联网、等所带来的数据安全问题也尚无完善的解决方案。
3.数据流动快速，安全风险无处不在在大数据时代，数据流动速度加快，安全风险无处不在。
数据可能在传输过程中被窃取、篡改，也可能在存储、处理和使用过程中受到攻击。
随着云计算和分布式技术的普及，数据可能在多个地点进行存储和处理，这进一步增加了信息安全的风险。
4.人为因素成为信息安全的主要威胁大数据时代，人为因素成为信息安全的主要威胁。
一方面，内部人员可能因疏忽大意或恶意行为导致数据泄露；另一方面，外部攻击者可能利用社交工程等手段欺骗内部人员，进而获取敏感信息。
随着勒索软件等恶意软件的泛滥，人为因素对信息安全的影响愈发严重。
5.法律法规和标准体系滞后虽然我国近年来在信息安全方面出台了一系列法律法规，但与大数据时代的发展速度相比，法律法规和标准体系仍显滞后。
这导致企业在面对新的信息安全问题时，难以找到合适的法律依据和标准进行应对。
二、大数据时代信息安全应对策略1.强化数据安全防护技术针对大数据时代数据量庞大、数据类型多样的特点，我们需要加强数据安全防护技术的研究与开发。
大数据时代下的信息安全问题
大数据时代下的信息安全问题
一、信息安全在大数据时代的重要性
随着大数据时代的到来，信息安全问题变得越来越突出。
在这个信息爆炸的时代，我们的个人信息、商业机密、国家安全等都面临着前所未有的威胁。
因此，信息安全的重要性不言而喻。
二、大数据时代下的信息泄露风险
在大数据时代，我们的个人信息几乎无处不在。
无论是在社交网络上发布的照片，还是在网上购物留下的足迹，都可能成为黑客攻击的目标。
一旦个人信息泄露，可能会导致身份盗用、财产损失甚至生命安全受到威胁。
三、大数据时代下的网络攻击形式
随着技术的不断发展，网络攻击的形式也日益多样化。
除了传统的病毒、木马攻击外，还出现了钓鱼网站、勒索软件等新型网络攻击手段。
这些攻击手段往往隐蔽性强，给信息安全带来了更大的挑战。
四、大数据时代下的信息安全防护措施
为了应对大数据时代下的信息安全挑战，我们需要采取一系列有效的防护措施。
首先，加强信息安全意识，做好信息安全教育，
提高广大群众的信息安全意识。
其次，加强技术防护，采用先进的加密技术和防火墙等手段，保护信息不被泄露。
此外，建立完善的信息安全管理制度，加强对信息安全的监管和管理，确保信息安全工作的顺利进行。
五、大数据时代下的信息安全挑战与机遇
在信息安全问题日益突出的大数据时代，我们既面临着巨大的挑战，也蕴含着巨大的机遇。
只有不断加强信息安全意识，采取有效的防护措施，才能更好地应对信息安全问题，实现信息安全与信息化的有机结合，推动信息技术的发展和社会的进步。
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。
大数据背景下计算机网络信息安全问题分析
大数据背景下计算机网络信息安全问题分析1. 引言1.1 大数据背景下计算机网络信息安全问题分析在当今信息化高速发展的背景下，大数据技术的广泛应用已经成为各领域的主流趋势。
随之而来的是大数据时代下计算机网络信息安全问题的挑战与机遇。
大数据对计算机网络信息安全的影响是多方面的，一方面大数据技术的应用为网络安全提供了更多的技术手段和决策支持，另一方面也为网络攻击者提供了更多的攻击突破口。
在大数据背景下，网络攻击与防护成为信息安全领域的重要议题。
随着各种网络安全事件的不断发生，数据隐私保护也日益受到关注，大数据时代的数据泄露问题成为重要的研究方向。
大数据背景下的安全事件监测与响应也变得尤为重要，及时有效地对网络安全事件做出响应和处置成为保障网络安全的关键。
在这一背景下，网络安全管理与治理亦面临新的挑战和机遇，如何运用大数据技术来加强网络安全治理成为信息安全领域的重要课题。
大数据背景下计算机网络信息安全问题分析具有重要的理论研究与实践应用意义。
2. 正文2.1 大数据背景对计算机网络信息安全的影响在大数据背景下，计算机网络信息安全面临着前所未有的挑战和机遇。
大数据的快速增长和广泛应用给计算机网络信息安全带来了影响，主要表现在以下几个方面：大数据的存储和传输规模庞大，需要更大的存储和传输带宽来支持。
这就要求网络设备和系统能够处理更多的数据量，提高网络的吞吐量和性能，以保障信息安全的高效性和实时性。
大数据的分析和挖掘技术的发展，为网络安全提供了更多的检测手段和方法。
通过对海量数据的分析，可以及时发现网络攻击和风险，帮助网络管理员加强对网络的监控和防御，提升网络的安全性和可靠性。
大数据的应用也给网络安全带来了新的挑战。
云计算、物联网和移动互联网等新兴技术的快速发展，给网络安全带来了更多的安全漏洞和攻击面，使得网络安全的保护更加复杂和困难。
大数据背景下计算机网络信息安全的影响是双重的：一方面给网络安全带来了新的挑战和威胁，另一方面也为网络安全提供了更多的保护手段和方法。
课题论文范文
课题论文范文（注，以下为虚构范文）。
课题论文范文。
题目，大数据时代下的信息安全挑战与对策研究。
摘要，随着大数据时代的到来，信息安全问题日益突出。
本文通过对大数据时代下的信息安全挑战进行分析研究，提出了一些应对策略和对策，以期为信息安全领域的研究和实践提供一定的参考和借鉴。
关键词，大数据；信息安全；挑战；对策。
一、引言。
大数据时代的到来，给人们的生活带来了极大的便利，同时也给信息安全带来了前所未有的挑战。
大数据的快速增长和广泛应用，使得信息安全面临着新的威胁和挑战。
本文将对大数据时代下的信息安全挑战进行分析，探讨相应的对策和解决方案。
二、大数据时代下的信息安全挑战。
1. 数据泄露风险增加。
大数据的存储和传输量大大增加了数据泄露的风险。
一旦大量的敏感信息泄露，将给个人和企业带来巨大的损失。
2. 数据安全性难以保障。
大数据的存储和处理需要大量的计算资源，而这些资源的安全性很难得到保障。
一旦计算资源遭到攻击，将对数据的安全性造成严重威胁。
3. 隐私保护难题。
大数据时代，个人隐私信息的保护变得更加困难。
大数据技术的广泛应用，使得个人隐私信息更容易被获取和利用。
4. 安全意识薄弱。
大数据技术的快速发展，也带来了信息安全意识薄弱的问题。
很多人对于信息安全的重要性认识不足，容易成为安全漏洞的利用对象。
三、应对策略和对策。
1. 加强数据加密技术。
针对数据泄露和安全性难以保障的问题，可以加强数据加密技术的研究和应用。
通过对数据进行加密处理，可以有效降低数据泄露的风险。
2. 完善安全管理机制。
建立健全的安全管理机制，对大数据的存储和处理过程进行严格管控，确保数据的安全性。
同时，加强对计算资源的安全管理，防范计算资源被攻击。
3. 加强隐私保护技术研究。
加强对个人隐私信息的保护技术研究，建立完善的隐私保护机制，保护个人隐私信息不被滥用。
4. 提高信息安全意识。
加强信息安全教育和宣传，提高人们的信息安全意识，增强信息安全防范意识和能力，减少安全漏洞的发生。
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大数据时代下的信息安全
来到信息工程大学后，我接触到了许多信息安全与网络空间安全的知识，在这一学期选报的信息安全创新实践后，我对信息安全的重要性的理解越来越深入，也对信息安全相关内容产生了浓厚的兴趣，基于我所学的大数据专业，结合自己近一年来所学的零碎内容，结合网上和图书馆中的文献资料，谈谈我的理解。
大数据时代已经到来
物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展，使得手机、平板电脑、PC及遍布地球各个角落的传感器，成为数据来源和承载方式。
据估计，互联网上的数据量每两年会翻一番，到2013年，互联网上的数据量将达到每年667EB（1EB=230GB）。
这些数据绝大多数是“非结构化数据”，通常不能为传统的数据库所用，但这些庞大的数据“宝藏”将成为“未来的新石油”。
1.大数据具有四个典型特征
大数据（Big Data）是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”。
业界通常用四个V来概括大数据的特征。
——数据体量巨大（Volume）。
到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB），而历史上全人类说过的所
有的话的数据量大约5EB（1EB=210PB）。
当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
——数据类型繁多（Variety)。
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。
相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
——价值密度低（Value）。
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一两秒。
如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
——处理速度快（Velocity）。
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
根据IDC的“数字宇宙”报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB（1ZB=210EB）。
在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
2.大数据成为国家和企业的核心资产
2012年瑞士达沃斯论坛上发布的《大数据大影响》报告称，数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。
奥巴马政
府已把“大数据”上升到国家战略层面，2012年3月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，借以增强收集海量数据、分析萃取信息的能力。
美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来对数据的占有和控制甚至将成为继陆权、海权、空权之外国家的另一个核心资产。
对企业来说，数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。
在大数据时代，数据资产取代人才成为企业智商最重要的载体。
这些能够被企业随时获取的数据，可以帮助和指导企业对全业务流程进行有效运营和优化，帮助企业做出最明智的决策。
此时，企业智商的基础就是形形色色的数据。
大数据在重新定义企业智商的同时，对企业核心资产也进行了重塑，数据资产当仁不让地成为现代商业社会的核心竞争力。
在大数据时代，企业必须熟悉和用好海量的数据，而互联网行业已提早感受到了大数据带来的深切变化。
一些互联网企业已经完成了核心竞争力的重新定义。
3.大数据“蓝海”成为竞争的新焦点
大数据所能带来的巨大商业价值，被认为将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。
大数据正在对每个领域造成影响，在商业、经济和其他领域中，决策行为将日益基于数据分析，
而不再是凭借经验和直觉。
大数据正在成为政府和企业竞争的新焦点。
各大企业正纷纷投向大数据促生的新蓝海。
甲骨文、IBM、微软和SAP共投入超过15亿美元成立各自的软件智能数据管理和分析专业公司。
在大数据时代，商业生态环境在不经意间发生了巨大变化：无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络，让以往只是网页浏览者的网民的面孔从模糊变得清晰，企业也有机会进行大规模的精准化的消费者行为研究。
大数据蓝海将成为未来竞争的制高点。
大数据给信息安全带来了新的挑战与机遇
大数据在成为竞争新焦点的同时，不仅带来了更多安全风险，同时也带来了新机遇。
一是大数据成为网络攻击的显著目标。
在网络空间，大数据是更容易被“发现”的大目标。
一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。
另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“收益率”。
二是大数据加大隐私泄露风险。
大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。
一方面，数据集中存储增加了泄露风险；而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分；另一方面，一些
敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。
三是大数据威胁现有的存储和安防措施。
大数据存储带来新的安全问题。
数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。
大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。
安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。
四是大数据技术成为黑客的攻击手段。
在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。
黑客会最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息，大数据分析使黑客的攻击更加精准。
此外，大数据也为黑客发起攻击提供了更多机会。
黑客利用大数据发起僵尸网络攻击，可能会同时控制上百万台傀儡机并发起攻击。
五是大数据成为高级可持续攻击的载体。
传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁特征的实时匹配检测，而高级可持续攻击（APT）是一个实施过程，无法被实时检测。
此外，大数据的价值低密度性，使得安全分析工具很难聚焦在价值点上，黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全服务提供商的分析制造很大困难。
黑客设
置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击，都会导致安全监测偏离应有方向。
六是大数据技术为信息安全提供新支撑。
当然，大数据也为信息安全的发展提供了新机遇。
大数据正在为安全分析提供新的可能性，对于海量数据的分析有助于信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而找出数据中的风险点。
对实时安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析，可识别钓鱼攻击，防止诈骗和阻止黑客入侵。
网络攻击行为总会留下蛛丝马迹，这些痕迹都以数据的形式隐藏在大数据中，利用大数据技术整合计算和处理资源有助于更有针对性地应对信息安全威胁，有助于找到攻击的源头。
保障我国大数据信息安全的建议
一是重视大数据及其信息安全体系建设。
大数据作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。
在物联网“十二五”规划中，信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。
在对大数据发展进行规划时，建议加大对大数据信息安全形势的宣传力度，明确大数据的重点保障对象，加强对敏感和要害数据的监管，加快面向大数据的信息安全技术的研究，培养大数据安全的专业人才，建立并完善大数据信息安全体系。
二是加快大数据安全技术研发。
云计算、物联网、移动互联网等新技术的快速发展，为大数据的收集、处理和应用提出了新的安全挑战。
建议加大对大数据安全保障关键技术研发的资金投入，提高我国大数据安全技术产品水平。
推动基于大数据的安全技术研发，研究基于大数据的网络攻击追踪方法，抢占发展基于大数据的安全技术的先机。
三是加强对重点领域敏感数据的监管。
海量数据的汇集加大了敏感数据暴露的可能性，对大数据的无序使用也增加了要害信息泄露的危险。
在政府层面，建议明确重点领域数据库范围，制定完善的重点领域数据库管理和安全操作制度，加强日常监管。
在企业层面，建议加强企业内部管理，制定设备特别是移动设备安全使用规程，规范大数据的使用方法和流程。
四是运用大数据技术应对高级可持续攻击。
传统安全防御措施很难检测出高级持续性攻击。
安全厂商要利用大数据技术对事件的模式、攻击的模式、时间和空间上的特征进行处理，总结抽象出一些模型，变成大数据安全工具。
为了精准地描述威胁特征，建模过程可能会耗费几个月甚至几年，并耗费大量人力、物力、财力。
建议整合大数据处理资源，协调大数据处理和分析机制，推动重点数据库之间的数据共享，加快对高级可持续攻击的建模进程，消除和控制高级可持续攻击的危害。
如此可见，我的专业之路任重而道远，兴趣是最好的老师，在今后的学习中，我一定会保持对专业知识的兴趣以及不懈的努力，为我军大数据及信息安全建设而努力奋斗。