大數據控制權在哪裡

A. 大數據時代的「被遺忘權」之爭

大數據時代的「被遺忘權」之爭

在大數據時代,數據是寶貴的資源,雲計算和大數據技術使得人們現實行為大量地被虛擬成為數據,強大的運算能力為存儲和分析這些數據提供了過去無法想像的可能性。但這又不得不面臨一個新的問題,個人數據通常會在超出數據主體控制和知曉的范圍被收集和使用,數據主體對數據的控制能力較弱,個人隱私保護問題日益突出。在信息數字化的時代,用戶的數據在互聯網的流通本來無可厚非,從一定程度上講,個人信息的流通完全是網路開放性和分享性的必然要求。在大量的網路活動中,我們的位置信息、搜索習慣、健康需求、財務狀況等高度個人化信息,都會被相應的網站搜集記錄。如聊天軟體掌握用戶的關系網路,網上商城會掌握用戶的身份信息和消費習慣等。獲取信息的方式以及信息處理方式大都並不公示,從一定程度上增加了隱秘性,也給私自處理這些個人隱私創造了條件。保護個人隱私的提倡並不是一個新話題,互聯網成立之初就有業內人士對此擔憂,並長期在探討解決的辦法,但一直沒有取得明顯的效果,反而因為網路技術的革新和進步,變得愈加難以管制。所以制定長遠可行的制約策略,是保護個人隱私所要邁出的最關鍵的一步。為了平衡數據主體與數據控制者之間的關系,有必要將數據控制權在數據主體與數據控制者之間進行再分配。正是在這種背景下,提出網路用戶享有「被遺忘權」,旨在增強數據主體對個人數據的控制能力。

雖然這一法律目前僅限定在歐盟國家實施,但美國學者以及互聯網公司對判決中的「被遺忘權」多持批評態度,其主要意見體現為幾個方面:第一,如何協調「被遺忘權」與「言論自由」之間的關系?普通民眾確實有權要求互聯網公司從搜索結果中移除不相關信息,但是對於政治人物或公共娛樂人物呢?情況恐怕並非如此,如果允許他們刪除自己認為「不充足的,無關緊要的,不再相關」的數據,可能影響公眾的言論自由及知情權。第二,「被遺忘權」具體行使時,在搜索結果中應該如何移除相關信息仍非常模糊,缺乏可操作性,歐盟法院只是確立了非常寬泛的原則性規定。「不充足、無關緊要、不再相關」的標准難以界定,什麼人以及什麼事應該被遺忘?這些都並未作出明確的規定。歐美對於「被遺忘權」的爭論肯定還會持續很長一段時間。但在網路環境下,如何更好地保護公民的個人信息是世界各國普遍面臨的問題,特別是去年「棱鏡門」事件的爆發對各國個人信息保護敲響了警鍾,在一定程度上喚醒了各國的危機意識。

我國現階段還未對「被遺忘權」進行深入探討,但歐盟法院裁決網路用戶享有「被遺忘權」所帶來的影響卻不容忽視,「被遺忘權」已經從提案變為一項事實上的權利,如今歐美對於該案的激烈爭論對我國互聯網產業的發展具有重要的啟示。在大數據時代,加強對個人數據的保護是不可逆轉的趨勢。保護個人信息亟需法律「護航」,以約束各行各業加強對個人信息的管理,促使相關企業信守承諾,並依法追究導致個人信息泄露者的責任。如何平衡個人隱私保護和自由分享的關系,是政府、互聯網企業和用戶長期合力探討的問題,它關繫到互聯網未來的發展,關繫到未來的互聯網能不能在更大的程度上,給用戶帶來更安全的體驗。

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B. 大數據應用模式及安全風險分析有哪些

當前各個領域數據生成速度逐漸加快，需要處理的數據量急劇膨脹。這些巨大的數據資源蘊藏著潛在的價值，需要對其進行有效的分析和利用。當前數據的特點除了數量龐大之外，數據類型也變得多樣化，其中包括了結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據。這些數量龐大、種類繁多的海量數據，給傳統分析工具帶來了巨大的挑戰。當前對數據的分析不再是簡單的生成統計報表，而是利用復雜的分析模型進行深人的分析，傳統分析技術例如關系資料庫技術已經不能滿足其要求。在擴展性上，通過增加或更換內存、CPU、硬碟等設備原件以打一展單個節點的能力的縱向打一展(scale up)系統遇到了瓶頸;只有通過增加計算節點，連接成大規模集群，進行分布式並行計算和管理的橫向打一展(scale out )系統才能滿足大數據的分析需求[u。因此傳統工具在擴展性上遇到了障礙，必須尋求可靠的數據存儲和分析技術來分析和利用這些龐大的資源。利用雲計算平台搭建Hadoop計算框架成為當前處理大數據的主要手段。然而由於雲計算和Hadoop應用的特點和自身安全機制薄弱，不可避免地帶來了安全風險。
1、大數據應用模式
雲計算(Cloud Computing)是一種基於Internet的計算，是以並行計算(Parallel Computing )、分布式計算(Distributed Computing)和網格計算(Grid Compu-tin助為基礎，融合了網路存儲、虛擬化、負載均衡等技術的新興產物。它將原本需要由個人計算機和私有數據中心執行的任務轉移給具備專業存儲和計算技術的大型計算中心來完成，實現了計算機軟體、硬體等計算資源的充分共享[z}。企業或個人不再需要花費大量的費用在基礎設施的購買上，更不需要花費精力對軟硬體進行安裝、配置和維護，這些都將由雲計算服務商CSP( Cloud Service Provider)提供相應的服務。企業或個人只需按照計時或計量的方式支付租賃的計算資源。雲計算服務商擁有大數據存儲能力和計算資源，被視為外包信息服務的最佳選擇[31因此大數據的應用往往與雲計算相結合。
Hadoop是當前最廣為人知的大數據技術實施方案，它是Google雲計算中的Map/Rece}4}和GFS( Google File System)的開源實現。Hadoop提供了一種計算框架，其最為核心的技術是HDFS ( HadoopDistributed File System)以及MapReee } HDFS提供了高吞吐量的分布式文件系統，而MapReee是大型數據的分布式處理模型。Hadoop為大數據提供了一個可靠的共享存儲和分析系統[5-6 }v
盡管有一些組織自建集群來運行Hadoop，但是仍有許多組織選擇在租賃硬體所搭建的雲端運行Hadoop或提供Hadoop服務。例如提供在公有或私有雲端運行Hadoop的Cloudera，還有由Amazon提供的稱為Elastic MapReee的雲服務等f}l。因此將雲計算與Hadoop結合處理大數據已成為一種趨勢。
2、大數據安全風險分析
隨著大數據應用范圍越來越廣，對數據安全的需求也越來越迫切。
由於雲計算的特點是將數據外包給雲服務商提供服務，這種服務模式將數據的所有權轉移給了CSP，用戶失去了對物理資源的直接控制[A1。而雲中存儲的大數據通常是以明文的方式存在的，CSP對數據具有底層控制權，惡意的CSP有可能在用戶不知情的情況下竊取用戶數據，而雲計算平台亦可能受到攻擊致使安全機制失效或被非法控制從而導致非授權人讀取數據，給大數據安全帶來了威脅。
Hadoop在設計之初並未考慮過安全問題，在Ha-doop 1. 0. 0和Cloudera CDH3版本之後，Hadoop加人了Kerberos的身份認證機制和基於ACL的訪問控制機制[91。即使在安全方面增加了身份認證和訪問控制策略，Hadoop的安全機制仍然非常薄弱，因為Ker-beros的認證機制只應用於客戶機(Clients )、密鑰分發中心(I}ey Distribution Center, I}DC )、伺服器(Serv-er)之間，只是針對機器級別的安全認證，並未對Ha-doop應用平台本身進行認證[}o}。而基於ACL的訪問控制策略需要通過在啟用ACL之後，對hadoop-policy. xml中的屬性進行配置，其中包括9條屬性，它們限制了用戶與組成員對Hadoop中資源的訪問以及Datanode和Namenode或Jobtracke:和Tasktrackers等節點間的通信，但該機制依賴於管理員對其的配置[川，這種基於傳統的訪問控制列表容易在伺服器端被篡改而不易察覺。而且基於ACL的訪問控制策略粒度過粗，不能在MapRece過程中以細粒度的方式保護用戶隱私欄位。況且針對不同的用戶和不同應用，訪問控制列表需要經常作對應的更改，這樣的操作過於繁瑣且不易維護。因此Hadoop自身的安全機制是不完善的。
2.1 不同應用模式下CSP及Uers帶來的安全風險
雲計算中Hadoop有多種應用模式。在私有雲中搭建Hadoop，即企業自己應用Hadoop，使用該平台的是企業內部各個部門的員工，外部人員無法訪問和使用這些資源。這時的CSP指的是Hadoop的創建和管理者，IaaS級和PaaS級CSP為相同的實體;在公有雲平台應用Hadoop , C SP有2級，IaaS級CSP，提供基礎設施;PaaS級C SP，負責Hadoop的搭建和管理。這時兩級CSP往往是不同的實體。

C. 大數據的特點包括哪些

1、容量（Volume）：

數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。

2、種類（Variety）：

數據類型的多樣性。

3、速度（Velocity）：

指獲得數據的速度。

4、可變性（Variability）：

妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5、真實性（Veracity）：

數據的質量。

6、復雜性（Complexity）：

數據量巨大，來源多渠道。

7、價值（value）：

合理運用大數據，以低成本創造高價值。

大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。

(3)大數據控制權在哪裡擴展閱讀：

一、結構

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

二、意義

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。

與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2) 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

D. 大數據應用信息保護同等重要

大數據應用信息保護同等重要

近年來，大數據的應用和發展提高了徵信的效率，促進了徵信行業發展。但與此同時，關於個人信息保護的問題也日益凸顯。專家表示，大數據應用與個人信息保護同等重要，數據如何使用、個人信息如何保護應梳理出更為清晰的制度規范。

「設想一下，個人信息滿天飛，但是本人一點不知情，這樣是不是有點可怕。」8日，中國人民銀行徵信中心副主任王曉蕾在網路世界2015互聯網金融論壇上直言，在大數據應用的帶動下，徵信行業的信息採集、風險評估、應用場景都在發生巨大變化，但對於個人信息的保護在大數據時代依然需要重視。

「每個人對自己的數據都有控制權，這在徵信行業較為成熟的歐美國家已經得到較好的貫徹，但我國目前尚未出台專門的個人信息保護法規政策。」王曉蕾說。

我國雖沒有制定專門性的個人數據保護法，但對於個人數據保護的法規散落在《憲法》《民法通則》《刑法》《侵權責任法》《互聯網信息服務管理辦法》《關於加強網路信息保護的決定》等法律中。

「隨著大數據時代的到來，我國個人數據保護面臨更多新的難題與挑戰。」中央財經大學金融法學院教授黃震認為，互聯網的透明性使得人們對於個人信息更開放，很多人都喜歡「曬」生活，而商業機構也在通過網路收集用戶的消費信息、社交信息等，個人數據的范圍不斷擴大，非敏感與敏感性個人數據界限也正在逐漸模糊。

對此，中國人民大學財政金融學院教授吳晶妹認為，政府在個人徵信市場的行政法規還要作相應的完善，要盡快明確信息主體的隱私界限，比如哪些信息可以採集，也可以報告；哪些信息只可以採集，但不能報告等。

王曉蕾介紹，目前，與個人徵信系統有關的訴訟案件近40個，多數情況是商業銀行採集信息有誤。「數據從產生到納入徵信系統，會經過金融機構篩選等多個環節，好物不可否認也會出錯。信息是否出錯，本人的知情權和異議權應該得以保證，對於錯誤信息個人還擁有更正權。」

另外，專家認為，隨著越來越多的企業對數據進行共享，同一數據往往會被多個主體訪問和使用，這就造成責任主體難以辨識。

王曉蕾表示，互聯網背景下分析產生的無頭數據，網路、騰訊等互聯網平台擁有處置權力。但對於基本的個人數據來說鄭蔽，我的信息由我做主，這樣才能大數據行業未來更好的發展。

「擁有數據保護法的國家大都要求，境內數據跨境轉移到其他國家的話，對方的數據保護不能弱於本國。如果中國不加強個人數據保護，那麼中國很有可能成為數據凈流出國。」王曉蕾說。

日前，國務院印發的《關於促進大數據發展的行動綱要》特別提出，要強化信息安全保障，完善產業標准體系。黃震表示，現在大家對發展大數據熱情高漲，但也要充分認識到保護個人數據的重要性，對數據如何使用、如何保護必須要有清晰且與時俱進的規則。「在專門的法律出台之前，應先梳理好現有的法律法規，查找出這些法規在執行層面有哪些不足，加以完善。」

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E. 大數據中心 大數據股份什麼關系

股票和莊家的關系。
大數據中心有限公司在2010年正式推出名為大數據股份的股票，而這門股票的莊家就是該公司，對股票擁有絕對的控制權。
國家大數據中心位於貴州貴安新區的大資料庫災備中心機房內，有著一根特殊的網路虛擬專線，團拿這條專線跨越了北京與貴州之間2200多公里的距離，實現了國家與喊或裂貴州災備中心數據的同步傳輸和異地備份。大數據股份有限鄭閉公司是經上海市人民政府批准成立的國有控股混合所有制企業。

F. 大數據時代的隱私現狀

數據，已經是最重要的生產要素之一。

自2008年「大數據」概念被提出以來，這項技術快速對各行業進行「顛覆」。但數據在賦能行業、改變生活的同時，也頻頻引發亂象：大數據殺熟、隱私侵犯、數據黑產等問題考驗著各國政府管理者，更影響了大數據產業的發展。

前一段時間，美國知名社交媒體平台臉書（Facebook）用戶數據遭泄露，3天內曝光了5.33億用戶個人數據，其中涉106個國家和地區，泄露的信息包括用戶在臉書的賬戶名、位置、生日以及電子郵件地址等，非常的詳細。其中還包括不少知名人士和公眾人物。

也許很多人對數據給我們造成的影響，並沒有明顯的感知，我們先用一些事例來說明數據帶來的或大或小的影響。

2013年，電商開始根據用戶的收藏夾、購物種類、搜索記錄、瀏覽記錄、相似推薦等數據，為每一位消費者量身定製自己的購物清單。這一年，余額寶橫空出世，基於淘寶和支付寶的數據平台，余額寶可以及時把握申購、贖回變動信息，同時還可以利用 歷史 數據把握客戶的行為規律。不到半年時間，余額寶規模超1000億、用戶近3000萬，相當於當年國內全部78隻貨幣基金總規模的近20%。互聯網與大數據結合的威懾力，讓傳統銀行側目。

2015年，基於大數據的個性化推薦第一次在雙11中大放異彩：平台的跳失率首次達到個位數，用戶只訪問一個頁面就離開的次數降到了一個 歷史 新低，而個性化推薦系統引導的人數和人均引導頁面數都是前一年的2 3倍。在交通、教育、醫療、智慧城市等領域，大數據也在快速滲透。

至此，人們對英國數據科學家及數學家克萊夫·哈姆比 (Clive Humby) 在2006年提出的口號「數據是新時代的石油」已經完全認可，在 科技 公司口中，它變成了另外一句表述：得數據者得天下。

數據大時代：得數據者得天下

英國皇家工程院院士郭毅可曾在節目中講過一個故事：一家著名的制葯公司，以上百萬英鎊的巨資，購買了一位罕見的癌症患者的數據。這家公司之所以願意花這么多錢，是因為該患者患有6種癌症，他的數據在世界上幾乎是獨一無二的。

互聯網巨頭的數據之爭

2017年6月，順豐關閉豐巢自提櫃和淘寶平台物流數據信息回傳，阿里巴巴旗下物流平台菜鳥與順豐在網路上隔空「掐架」，顯現的是兩者在客戶數據信息控制權的深度較量；兩個月後，華為Magic手機在嘗試人工智慧應用中，想調用微信數據時遭遇騰訊拒絕，進而引發糾紛。企業之間的競爭，變成了對「數據」的競爭。

被詬病無數的「大數據殺熟」

2018年，一些經常出差的網友發現，在攜程預訂機票或酒店時，同一件商品或者同一項服務，平台顯示給老用戶的價格要高於新用戶。隨後，攜程被爆出利用大數據「殺熟」。隨後攜程回應，內部調查中未發現對使用同一賬號，不同手機預定同酒店、同房型進行差別定價。

但對「大數據殺熟」的質疑不僅沒有就此打住，反而波及到互聯網打車、電商、外賣等領域，幾乎成了互聯網行業的「潛規則」。其背後的「推動力」則源於互聯網平台的盈利壓力——為了填平早期燒錢帶來的巨額虧損，只能不斷提價，而老用戶對平台的粘性比新用戶高，因此相對更能承受更高的價格。

個人隱私和「數據啟蒙運動」

最早注冊各種APP的那一批人，根本不會想到這些APP會背叛他們、販賣他們個人隱私。因為互聯網時代是免費的、是公開的、是嘗鮮者的樂園。互聯網時代也是快節奏的，它可以迅速淘汰掉弱者，迅速推翻前一個巨頭。

在這些互聯網公司咿呀學語的時候，都是懵懂無知的理想主義者：扎克伯格並不想在Facebook上放廣告，拉里·佩奇只想做一個簡單的網頁搜索，楊致遠想把雅虎變成一個互聯網門戶，陳士駿只想把 YouTube 變成人們分享小視頻的廣場。

Facebook、谷歌、雅虎，它們最早都不是廣告公司，但都想不出更好的賺錢辦法。於是創業者們發明了一種完美的模式——免費模式。用戶注冊免費，但個人數據會被網站追蹤，用來推送廣告。因為注冊是免費的，所以Facebook、谷歌這樣的公司用戶量會出現暴增，可以迅速成為霸主。個人數據是無窮無盡的，只要認真挖掘，一定能賣個好價錢。

在免費模式里，你和我都不是這些APP的客戶，而是這些APP的產品。我們的隱私數據會被他們提取、優化、處理，打包賣給出價最高的廣告商。可用戶的增長如果達到了飽和怎麼辦？那就從已有的用戶身上挖掘更多的數據，用更高級的工具做出更細致的分析，賣給更多的廣告商。

2018年，360創始人周鴻禕推崇「免費模式」，360快視頻盜取了B站大量賬號和視頻，可以說是把「免費模式」做到了極致。互聯網公司像從奶牛身上擠奶一樣，從用戶身上「擠」數據。

然後數據工程師用 Kafka、Storm、Hadoop、Spark 這些外行人根本沒聽說過的工具，仔細地把用戶數據整理歸類，然後給廣告商端出來。一個谷歌的前部門經理曾說過，谷歌的核心競爭力不是搜索或者安卓，也不是地圖或者日歷，它的競爭力是能把用戶數據變成錢。「把用戶數據變成錢」，這才是免費模式的背後邏輯。

可隨著Facebook隱私丑聞的爆發，人們越來越意識到，泄露個人網路隱私是危險的。這種個人隱私的覺醒，會帶來一場「數據啟蒙運動」，加上數字經濟的崛起及在GDP中的佔比越來越舉足輕重。

這都推動著各國數據隱私立法，數據也不在僅僅是互聯網企業爭奪的對象，它已經上升到國家戰略的層面上。數據安全已經是國家安全的一部分。

一場全球性的數據立法競賽

世界上較早對數據立法的是歐盟。2018年5月25日，歐盟《通用數據保護條例》 （簡稱GDPR） 在成員國內正式生效實施。

該條例的適用范圍極為廣泛，比如：用戶自己的數據，必須可以隨時被自己查看、修改、刪除、下載；任何公司，必須在收集用戶數據之前，讓用戶簽一個協議；收集16歲以下兒童數據，必須經過家長同意。 簡言之，就是用戶的數據，控制權必須要在用戶手中。

其實，GDPR是歐盟2016年就已經頒布的隱私法，但他們給轄區內各大互聯網公司兩年的准備時間，直到2018年5月25日才開始執行。從執行日起，如果發現任何公司違反，要麼罰2000歐元，要麼是該違規公司4%的營業額，哪個罰得多交哪個。

在GDPR生效的第一天，Facebook和谷歌就被告了，理由是強迫用戶同意共享個人數據。2019年1月，法國以谷歌違反歐盟GDPR隱私法為由，對谷歌處以5000萬歐元 （約5700萬美元） 的罰款。

大洋彼岸的美國也未閑著。2018年6月28日，美國加利福尼亞州頒布了《2018年加州消費者隱私法案》 （簡稱CCPA） ，對消費者隱私權和數據安全進行保護。CCPA被認為是美國國內最嚴格的隱私立法，於2020年1月1日生效。

此外，新加坡頒布並實施了《個人資料保護條例》，印度也公布《2019年個人數據保護法》草案。

全球性立法沖動的背後，是大家都逐漸意識到：誰如果在立法上落後一步，誰就將在數字時代處於被動態勢。

盡管我國早在2017年就實施了《網路安全法》，但在數據領域並沒有一部專屬的法律規范。到了2018年9月，全國人大常委會公布了《中華人民共和國數據安全法》立法規劃。 2021年6月10日，《中華人民共和國數據安全法》正式出爐，並將於2021年9月1日起實施，至此，中國也有了第一部針對數據安全的法律。

法律對數據確權的同時，還需要有操作層面的技術支撐。目前建立個人數據賬戶已經沒有技術難度，一個可能的設想是，給個人配套一種類似身份證系統的個人數據授權賬戶系統。有這樣一套系統，就可以使個人對數據授權，進而擁有對個人數據的主動權。

G. 大數據安全問題及應對思路研究

大數據安全問題及應對思路研究

隨著互聯網、物聯網、雲計算等技術的快速發展，全球數據量出現爆炸式增長。與此同時，雲計算為這些海量的多樣化數據提供了存儲和運算平台，分布式計算等數據挖掘技術又使得大數據分析規律、研判趨勢的能力大大增強。在大數據不斷向各個行業滲透、深刻影響國家的政治、經濟、民生和國防的同時，其安全問題也將對個人隱私、社會穩定和國家安全帶來巨大的潛在威脅，如何應對面臨巨大挑戰。

一、大數據安全關鍵問題

隨著數字化進程不斷深入，大數據逐步滲透至金融、汽車、製造、醫療等各個傳統行業，甚至到社會生活的每個角落，大數據安全問題影響也日益增大。

（一）國家數據資源大量流失。互聯網海量數據的跨境流動，加劇了大數據作為國家戰略資源的大量流失，全世界的各類海量數據正在不斷匯總到美國，短期內還看不到轉變的跡象。隨著未來大數據的廣泛應用，涉及國家安全的政府和公用事業領域的大量數據資源也將進一步開放，但目前由於相關配套法律法規和監管機制尚不健全，極有可能造成國家關鍵數據資源的流失。

（二）大數據環境下用戶隱私安全威脅嚴重。隨著大數據挖掘分析技術的不斷發展，個人隱私保護和數據安全變得非常緊迫。一是大數據環境下人們對個人信息的控制權明顯下降，導致個人數據能夠被廣泛、詳實的收集和分析。二是大數據被應用於攻擊手段，黑客可最大限度地收集更多有用信息，為發起攻擊做准備，大數據分析讓黑客的攻擊更精準。三是隨著大數據技術發展，更多信息可以用於個人身份識別，個人身份識別信息的范圍界定困難，隱私保護的數據范圍變得模糊。四是以往建立在「目的明確、事先同意、使用限制」等原則之上的個人信息保護制度，在大數據場景下變得越來越難以操作。

（三）基於大數據挖掘技術的國家安全威脅日益嚴重。大數據時代美國情報機構已搶佔先機，美國通過遍布在全球的國安局監聽機構如地面衛星站、國內監聽站、海外監聽站等採集各種信息，對採集到的海量數據進行快速預處理、解密還原、分析比對、深度挖掘，並生成相關情報，供上層決策。2013年6月底，美中情局前雇員斯諾登爆料，美國情報機關通過思科路由器對中國內地移動運營商、中國教育和科研計算機網等骨幹網路實施長達4年之久的長期監控，以獲取網內海量簡訊數據和流量數據。

（四）基礎設施安全防護能力不足引發數據資產失控。一是基礎通信網路關鍵產品缺乏自主可控，成為大數據安全缺口。我國運營企業網路中，國外廠商設備的現網存量很大，國外產品存在原生性後門等隱患，一旦被遠程利用，大量數據信息存在被竊取的安全風險。二是我國大數據安全保障體系不健全，防禦手段能力建設處於起步階段，尚未建立起針對境外網路數據和流量的監測分析機制，對棱鏡監聽等深層次、復雜、高隱蔽性的安全威脅難以有效防禦、發現和處置。

二、國外大數據安全相關舉措及我國應對思路

目前世界各國均通過出台國家戰略、促進數據融合與開放、加大資金投入等推動大數據應用。相比之下，各國在涉及大數據安全方面的保障舉措則起剛剛起步，主要集中在通過立法加強對隱私數據的保護。德國在2009年對《聯邦數據保護法》進行修改並生效，約束范圍包括互聯網等電子通信領域，旨在防止因個人信息泄露導致的侵犯隱私行為；印度在2012年批准國家數據共享和開放政策的同時，通過擬定非共享數據清單以保護涉及國家安全、公民隱私、商業秘密和知識產權等數據信息；美國在2014年5月發布《大數據：把握機遇，守護價值》白皮書表示，在大數據發揮正面價值的同時，應該警惕大數據應用對隱私、公平等長遠價值帶來的負面影響，建議推進消費者隱私法案、通過全國數據泄露立法、修訂電子通信隱私法案等。

我國在布局、鼓勵和推動大數據發展應用的同時，也應提早謀劃、積極應對大數據帶來的安全挑戰，從戰略制定、法律法規、基礎設施防護等方面應對大數據安全問題。

（一）將大數據資源保護上升為國家戰略，建立分級分類安全管理機制。一是把數據資源視為國家戰略資源，將大數據資源保護納入到國家網路空間安全戰略框架中，構建大數據環境下的信息安全體系，提高應急處置能力和安全防範能力，提升服務能力和運作效率。二是通過國家層面的戰略布局，明確大數據資源保護的整體規劃和近遠期重點工作。三是對國內大數據資源按實施分級分類安全保護思路，保障數據安全、可靠，積極開展大數據安全風險評估工作，針對不同級別大數據特點加強安全防範。五是盡快制定不同級別的大數據採集、存儲、備份、遷移、處理和發布等關鍵環節的安全規范和標准，配套完善相應的監管措施。

（二）完善法律法規，加大個人信息保護監管力度。一是積極推動個人信息保護法律的立法工作，探索通過技術標准、行業自律等手段解決法律出台前的個人信息保護問題。加快《網路安全法》的出台，在《網路安全法》中對電信和互聯網行業用戶信息保護作出明確法律界定，為相關工作開展提供法律依據。二是加強對個人隱私保護的行政監管，同時要加大對侵害個人隱私行為的打擊力度，建立對個人隱私保護的測評機制，推動大數據行業的自律和監督。

（三）加強國家信息基礎設施保護，提升大數據安全保障與防範能力。一是促進技術研究和創新，通過加大財政支持力度，激勵關系國家安全和穩定的政府和國有企事業單位採用安全可控的產品，提升我國基礎設施關鍵設備的安全可控水平。二是加強大數據信息安全系統建設，針對大數據的收集、處理、分析、挖掘等過程設計與配置相應的安全產品，並組成統一的、可管控的安全系統，推動建立國家級、企業級的網路個人信息保護態勢感知、監控預警、測評認證平台。三是充分利用大數據技術應對網路攻擊，通過大數據處理技術實現對網路異常行為的識別和分析，基於大數據分析的智能驅動型安全模型，把被動的事後分析變成主動的事前防禦；基於大數據的網路攻擊追蹤，實現對網路攻擊行為的溯源。

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H. 什麼叫大數據

大數據概述
專業解釋：大數據英文名叫big data，是一種IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
通俗解釋：大數據通俗的解釋就是海量的數據，顧名思義，大就是多、廣的意思，而數據就是信息、技術以及數據資料，合起來就是多而廣的信息、技術、以及數據資料。
大數據提出時間
「大數據」這個詞是由維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶於2008年8月中旬共同提出。
大數據的特點
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）-由IBM提出。
大數據存在的意義和用途是什麼？
看似大數據是一個很高大上的感覺，和我們普通人的生活相差甚遠，但是其實不然！大數據目前已經存在我們生活中的各種角落裡了，舉個例子，我們現在目前最關心的疫情情況數據，用的就是大數據的技術，可以實時查看確診人數以及各種疫情數據。
大數據存在的意義是什麼？
從剛才的舉例中我們基本可以了解，大數據是很重要的，其存在的意義簡單來說也是為了幫助人們更直觀更方便的去了解數據。而通過了解這些數據後又可以更深一步的去挖掘其他有價值的數據，例如今日頭條/抖音等產品，通過對用戶進行整理和分析，然後根據用戶的各種數據來判斷用戶的喜愛，進而推薦用戶喜歡看的東西，這樣做不僅提升了自身產品的體驗度，也為用戶提供了他們需要的內容。
大數據的用途有哪些？
要說大數據的用途，那可就相當廣泛了，基本各行各業都可以運用到大數據的知識。如果簡單理解的話，可分為以下四類：
用途一：業務流程優化
大數據更多的是協助業務流程效率的提升。能夠根據並運用社交網路數據信息 、網站搜索及其天氣預告找出有使用價值的數據信息，這其中大數據的運用普遍的便是供應鏈管理及其派送線路的提升。在這兩個層面，自然地理精準定位和無線通信頻率的鑒別跟蹤貨物和送大貨車，運用交通實時路況線路數據信息來選擇更好的線路。人力資源管理業務流程也根據大數據的剖析來開展改善，這這其中就包含了職位招聘的調整。
用途二：提高醫療和研發
大型數據分析應用程序的計算能力允許我們在幾分鍾內解碼整個dna。可以創造新的治療方法。它還能更好地掌握和預測疾病。如同大家配戴智能手錶和別的能夠轉化成的數據信息一樣，互聯網大數據還可以協助病人盡快醫治疾患。現在大數據技術已經被用於醫院監測早產兒和生病嬰兒的狀況。通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生預測可能的不適症狀。這有助於醫生更好地幫助寶寶。
用途三：改善我們的城市
大數據也被用於改進我們在城市的生活起居。比如，依據城市的交通實時路況信息，運用社交媒體季節變化數據信息，增加新的交通線路。現階段，很多城市已經開展數據分析和示範點新項目。
用途四：理解客戶、滿足客戶服務需求
互聯網大數據的運用在這個行業早已廣為人知。重點是如何使用大數據來更好地掌握客戶及其興趣和行為。企業非常喜歡收集社交數據、瀏覽器日誌、分析文本和感測器數據，以更全面地掌握客戶。一般來說，建立數據模型是為了預測。
如何利用大數據？
那我們了解了這么多關於大數據的知識，既然大數據這么好，我們怎麼去利用大數據呢？那這個就要說到大數據的工具BI了，BI簡單理解就是用來分析大數據的工具，從數據的採集到數據的分析以及挖掘等都需要用到BI，BI興起於國外，比較知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而國內比較典型的廠家就是億信華辰了。雖然BI興起於國外，但是這些年隨著國內科技的進步以及不斷的創新，目前國內BI在技術上也不比國外的差，而且因為國內外的差異化，在BI的使用邏輯上，國內BI更符合國內用戶的需求。
希望對您有所幫助！~