大数据 安全问题

Big 数据 Times，哪些方面可以加强数据安全与隐私保护:a .从国家法律层面管控b .从企业源头遏制c .提高个人意识，应用安全技术D. 数据安全与隐私保护。从企业的源头上遏制；提高个人意识，应用安全技术。

big 数据 era的缺点是隐私安全透明。不知道大家有没有这样的生活经历:早上还在用浏览器搜索“女生喜欢什么样的口红”，中午看到一条口红广告推送；刚和一个朋友通完电话，说旅游带什么背包。打开购物网站，看到了旅行包的推荐。大数据时代的缺点是隐私安全是透明的。不知道大家有没有这样的生活经历:早上还在用浏览器搜索“女生喜欢什么样的口红”，中午看到一条口红广告推送；刚和一个朋友通完电话，说旅游带什么背包。打开购物网站，看到了旅行包的推荐。

收集标签的目的是建立用户画像，最终从杂乱的标签中模拟出一个有你的兴趣、爱好和想法的“你”。比如你玩手机的时候看到一篇贴着“美女”标签的文章，不代表你真的喜欢美女，可能是滑的。所以手机要根据浏览的停留时间，搜索次数，是否评论转发等等来判断你的兴趣。

数据传输需谨慎，建议云风速。大数据变速器安全系数高。企业在获得“大数据次”的信息价值增益的同时，也在积累风险。一是黑客窃取机密，病毒木马入侵企业信息安全；Big 数据在云系统中上传、下载、交换时容易受到黑客和病毒的攻击。“Da 数据”一旦被入侵、泄露，将对企业的品牌、信誉、研发、销售等各个方面造成严重影响，带来不可估量的损失。

Da 数据随着时代的到来，各行业数据的规模以TB级增长，高价值数据来源的企业在Da 数据的产业链中占据着至关重要的核心地位。如何保证网络的完整性、可用性和保密性，而不受信息泄露和非法篡改等安全威胁的影响，成为政府机关和事业单位健康发展需要考虑的核心问题。大型数据安全防护技术包括:数据资产排序(敏感数据、数据库等。)、数据库加密(核心/。库安全运维(针对运维人员恶意和高危操作)、数据脱敏(敏感数据匿名化)、数据库漏洞扫描(数据安全漏洞检测)等。

1。随着云会计、大数据技能、数据自有形态和数据方法的逐步应用，监管流程也在不断补充和变化，这种发展趋势会越来越快。那么，在这种大趋势下，如何保证监管过程的系统性和时代感，是企业优先考虑的因素。2.在体系建设方面数据安全本身不会产生价值，所以很多时候在体系建设前期，为了快速建设，往往会降低安全相关人才的优先级，甚至长期缺失。

另一方面，由于系统建设前期对安全人才的忽视，后期增加安全人才会变得更加困难，甚至需要调整系统架构，无形中增加了企业的投资成本。3.管理者认知方面，近期大大小小数据安全事件频发，给企业和个人带来了严重后果。企业的管理层在保障数据安全上基本高度一致。但光知道意识形态是不够的，甚至对企业的安全建设有反作用。

在大数据环境中，数据上传的人会面临这些问题:1。数据安全风险；注:(1)某大号数据被异常攻击，造成安全隐患，(2)大数据泄漏风险。(3)Da数据传输过程中的安全风险，(4)大数据存储管理风险。二、大数据隐私问题；主要表现在(1)个人隐私保护，(2)传统的安全措施难以适应。(3) 数据访问控制变得越来越复杂。