中国数据安全问题有哪些

㈠ 大数据安全面临哪些风险及如何防护

现如今大数据已经逐渐改变了我们的生活方式，成为必不可少的存在，在我们享野首受大数据给我们带来的便利时，安全性无论对于企业还是个人都是必须要解决的重大课题。

总结大数据面临的三大风险问题如下

1.个人隐私问题凸显

例如大数据中的精准营销定位功能，通常是依赖于高度采集个人信息，通过多种关联技术分析来实现信息推广，精准营销。企业会掌握用户大量的数据，不排除隐私部分的敏感数据，一旦服务器遭到不法分子攻击导致数据泄露，很可能危及用户的隐私、财产甚至是人身安全。

2.数据准确与权威性

大数据通过各种渠道获取大量数据进行计算分析，企业通常直接通过分析结果进行支持决策，有时候企业只看结果，却忽略了源头数据的准确性，不准确的数据直接影响大数据分析的结果和企业的利益，错误的指导会对企业带来一定的风险与损失。

3.基础设施维护压力

数据量越大，对基础设施的性能要求就越高，同样对于网络的安全、恢复、防范依赖性就越强，一定程度上对企业设施安全的维护造成了压力，基础设施建设不完善、维护不到位，抱有没出问题就得过且过的态度，时刻面临被攻击的危险可能。

针对上述问题的防护措施如下

1.对用户早脊哗而言

虽然在互联网时代下要完全保护自己的隐私是比较困难的，但也要加强自身信息的防范意识。注册账号时，遵循最少原则，不要随意泄露敏感信息，降陆行低隐私信息被泄露的危险；

2.对企业而言

加强数据安全管理，实现数据的治理与清洗，从源头保证数据的一致性、准确性。首先升级基础服务器环境，建立多重防护、多级互联体系结构，确保大数据处理环境可信度。其次全方位实时监控、审计、防护，防止敏感数据泄露、丢失，确保数据风险可控，并不断通过体系化的大数据安全评估，形成数据安全治理的闭环管理；

3.对政策而言

应该加强对数据信息的保护，对数据的使用进行一定的监管与限制，对非法盗用、滥用数据信息者严惩，之后加强对技术安全研发使用的推广与实施，保证数据安全，加强对数据治理的力度。

大数据时代的到来，可以为我们的生活带来切实的利益，行业的数据规范正在建立并逐步趋于完善，对于我们来说，既不要因为安全风险问题而排斥大数据，也不要疏忽于对个人/企业信息的保护，合理看待和利用大数据，让其发挥真正的价值。

㈡ 大数据安全问题有哪些类型

【导读】大数据运用有助于公司改善事务运营并猜测职业趋势。然而，这项技能可能会被歹意利用，如果没有适当的数据安全策略，黑客就有可能对用户隐私造成重大要挟。那么，大数据安全问题有哪些类型呢?

1、散布式体系

大数据解决方案将数据和操作散布在许多体系上，以便更快地进行处理和分析。这种散布式体系能够平衡负载，并避免发生单点故障。然而，这样的体系很简单遭到安全要挟，黑客只需攻击一个点就能够渗透到整个网络。因而，网络犯罪分子能够很简单地获取敏感数据并损坏连网体系。

2、数据拜访

大数据体系需求拜访控制来约束对敏感数据的拜访，否则，任何用户都能够拜访机密数据，有些用户可能将其用于歹意目的。此外，网络犯罪分子能够侵入与大数据体系相连的体系，以盗取敏感数据。因而，运用大数据的公司需求查看并验证每个用户的身份。

3、不正确的数据

网络犯罪分子能够经过操纵存储的数据来影响大数据体系的精确性。为此，网络罪犯分子能够创立虚伪数据，并将这些数据提供给大数据体系，例如，医疗机构能够运用大数据体系来研究患者的病历，而黑客能够修正此数据以生成不正确的诊断成果。这种有缺陷的成果不简单被发现，公司可能会持续运用不精确的数据。此类网络攻击会严重影响数据完整性和大数据体系的性能。

4、侵略隐私权

大数据体系通常包括机密数据，这是许多人十分关怀的问题。这样的大数据隐私要挟现已被全球的专家们评论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据体系，以损坏敏感数据。

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㈢ 当前，我国数字经济在安全领域存在哪些短板今后应如何更好保障数字安全

首先是数字安全的法律基础不够坚实。数据运营者作为数据活动的处理者，必须严格遵守相关法律，承担数据安全责任。随着数字技术对社会经济的服务更广泛、更深入，其安全问题的后果将更加严重。面对日益增加的网络风险，单兵已无力应对。确保数字安全，需要打破相互对立的局面，实现协同联防。数字安全不再是单纯的技术问题，而是涉及业务、管理、流程、团队等多方面的系统工程。

多利益相关者模式的挑战。数字经济引段渗激发的冲突很容易出现分歧并成为政治问题。在商业扩张和经济发展方面，这是一种常见的行为，但在国际政治博弈中，却很容易被描述为数字空间新殖民主义。全球数字服务格局快速发展演变，数字市场规则制定权和话语权竞争日趋激烈，网络空间立法竞争空前激烈。

㈣ 大数据面临哪些安全与隐私问题

(一)大数据遭受异常流量攻击
大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，而正是由于这种存储方式，存储的路径视图相对清晰，而数据量过大，导致数据保护，相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多，且受众类型较多，对客户身份的认证环节需要耗费大量处理能力。由于APT攻击具有很强的针对性，且攻击时间长，一旦攻击成功，大数据分析平台输出的最终数据均会被获取，容易造成的较大的信息安全隐患。
(二)大数据信息泄露风险
大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。同时，当前的大数据数据量并不是固定的，而是在应用过程中动态增加的，但是，传统的数据隐私保护技术大多是针对静态数据的，所以，如何有效地应对大数据动态数据属性和表现形式的数据隐私保护也是要注重的安全问题。最后，大数据的数据远比传统数据复杂，现有的敏感数据的隐私保护是否能够满足大数据复杂的数据信息也是应该考虑的安全问题。
(三)大数据传输过程中的安全隐患
数据生命周期安全问题。伴随着大数据传输技术和应用的快速发展，在大数据传输生命周期的各个阶段、各个环节，越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。比如，大数据传输环节，除了存在泄漏、篡改等风险外，还可能被数据流攻击者利用，数据在传播中可能出现逐步失真等。又如，大数据传输处理环节，除数据非授权使用和被破坏的风险外，由于大数据传输的异构、多源、关联等特点，即使多个数据集各自脱敏处理，数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。
基础设施安全问题。作为大数据传输汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据传输提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据传输发展的主要因素。
个人隐私安全问题。在现有隐私保护法规不健全、隐私保护技术不完善的条件下，互联网上的个人隐私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交软件掌握着用户的社会关系，监控系统记录着人们的聊天、上网、出行记录，网上支付、购物网站记录着人们的消费行为。但在大数据传输时代，人们面临的威胁不仅限于个人隐私泄露，还在于基于大数据传输对人的状态和行为的预测。近年来，国内多省社保系统个人信息泄露、12306账号信息泄露等大数据传输安全事件表明，大数据传输未被妥善处理会对用户隐私造成极大的侵害。因此，在大数据传输环境下，如何管理好数据，在保证数据使用效益的同时保护个人隐私，是大数据传输时代面临的巨大挑战之一。
(四)大数据的存储管理风险
大数据的数据类型和数据结构是传统数据不能比拟的，在大数据的存储平台上，数据量是非线性甚至是指数级的速度增长的，各种类型和各种结构的数据进行数据存储，势必会引发多种应用进程的并发且频繁无序的运行，极易造成数据存储错位和数据管理混乱，为大数据存储和后期的处理带来安全隐患。当前的数据存储管理系统，能否满足大数据背景下的海量数据的数据存储需求，还有待考验。不过，如果数据管理系统没有相应的安全机制升级，出现问题后则为时已晚。

㈤ 中国网络安全现状

2021年7月20日，新浪科技发文称iPhone手机存在安全隐患，Pegasus恶意软件可能会入侵用户的iPhone手机，窃取用户的信息和邮件，甚至可以控制手机的麦克风和摄像头，大数据时代用户或无隐私可言。

实际上，我国对打击大数据泄露安全事件有着强大的决心和执行力，在滴滴事件之后，国家网信办依据《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规修订了《网络安全审查好办法》，向社会公开征求意见，拟规定掌握超百万用户信息国外上市须审查。

由此可见，在我国互联网高速发展的时代，用户数据的监管变得越来越困难，此次网信办修订《网络安全审查办法》凸显了我国对收集隐私数据行为严厉打击的决心。

网络安全行业主要企业：目前国内网络安全行业的主要企业有深信服(300454)、安恒信息(688023)、绿盟科技(300369)、启明星辰(002439)、北信源(300352)等。

1、iPhone存在漏洞对用户数据安全造成威胁

2021年7月20日，新浪科技发文称iPhone存在漏洞，Pegasus恶意软件在用户不点击链接的情况下也可以入侵用户的手机，窃取信息和邮件，甚至可以操控用户的摄像头，此消息一出，网友大呼大数据时代无隐私可言，网络安全问题堪忧，实际上，在我国对网络安全问题有着强大的决心，滴滴事件之后，国家网信办依据《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规修订了《网络安全审查好办法》，向社会公开征求意见，拟规定掌握超百万用户信息国外上市须审查。

由此可见，在我国互联网高速发展的时代，用户数据的监管变得越来越困难，此次网信办修订《网络安全审查办法》凸显了我国对收集隐私数据行为严厉打击的决心。

综合来看，滴滴事件对国家数据安全层面敲起了警钟，而iPhone此次网络安全漏洞问题针对个人数据安全问题敲响了警铃，相信未来随着我国网络安全相关法案的不断完善，我国个人网络安全问题将得到有效的保护。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国网络安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

㈥ 数据安全风险包括哪些

数据安全风险包括以下：

1、数据泄露，包括但不限于数据被恶意获取，或者转移、发布至不安全环境等相关风险；

2、数据篡改，包括但不限于造成数据破坏的修改、增加、删除等相关风险；

3、数据滥用，包括但不限于数据超范围、超用途、超时间使用等相关风险；

工业和信息化部(网安局)根据数据安全风险影响范围等情况，分别开展以下风险信息共享和通报工作：

1、对于可能影响社会公众的风险信息，可通过部网站等渠道通报；

2、对于区域性的风险信息，通报至有关地方工业和信息化主管部门或者地方通信管理局；

3、对于能够确定具体通报单位的，同时向该单位主体及其所在地工业和信息化主管部门或者通信管理局通报。

㈦ 大数据存在的安全问题有哪些

【导读】互联网时代，数据已成为公司的重要资产，许多公司会使用大数据等现代技术来收集和处理数据。大数据的应用，有助于公司改善业务运营并预测行业趋势。那么，大数据存在的安全问题有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

一、分布式系统

大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁，黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。

二.数据存取

大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能会出于恶意使用。此外，网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统，窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。

三.数据不正确

网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，而黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。

四.侵犯隐私

大数据系统通常包含机密数据，这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻，导致数百万人的敏感数据被盗。

五、云安全性不足

大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“大数据存在的安全问题有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

㈧ 数据安全有哪些案例

“大数据时代，在充分挖掘和发挥大数据价值同时，解决好数据安全与个人信息保护等问题刻不容缓。”中国互联网协会副秘书长石现升在贵阳参会时指出。

员工监守自盗数亿条用户信息

今年初，公安部破获了一起特大窃取贩卖公民个人信息案。

被窃取的用户信息主要涉及交通、物流、医疗、社交和银行等领域数亿条，随后这些用户个人信息被通过各种方式在网络黑市进行贩卖。警方发现，幕后主要犯罪嫌疑人是发生信息泄漏的这家公司员工。

业内数据安全专家评价称，这起案件泄露数亿条公民个人信息，其中主要问题，就在于内部数据安全管理缺陷。

国外情况也不容乐观。2016年9月22日，全球互联网巨头雅虎证实，在2014年至少有5亿用户的账户信息被人窃取。窃取的内容涉及用户姓名、电子邮箱、电话号码、出生日期和部分登陆密码。

企业数据信息泄露后，很容易被不法分子用于网络黑灰产运作牟利，内中危害轻则窃财重则取命，去年8月，山东高考生徐玉玉被电信诈骗9900元学费致死案等数据安全事件，就可见一斑。
去年7月，微软Window10也因未遵守欧盟“安全港”法规，过度搜集用户数据而遭到法国数据保护监管机构CNIL的发函警告。

上海社会科学院互联网研究中心发布的《报告》指出，随着数据资源商业价值凸显，针对数据的攻击、窃取、滥用和劫持等活动持续泛滥，并呈现出产业化、高科技化和跨国化等特性，对国家和数据生态治理水平，以及组织的数据安全能力都提出了全新挑战。

当前，重要商业网站海量用户数据是企业核心资产，也是民间黑客甚至国家级攻击的重要对象，重点企业数据安全管理更是面临严峻压力。

企业、组织机构等如何提升自身数据安全能力？

企业机构亟待提升数据安全管理能力

“大数据安全威胁渗透在数据生产、流通和消费等大数据产业的各个环节，包括数据源、大数据加工平台和大数据分析服务等环节的各类主体都是威胁源。”上海社科院信息所主任惠志斌向记者分析称，大数据安全事件风险成因复杂交织，既有外部攻击，也有内部泄密，既有技术漏洞，也有管理缺陷，既有新技术新模式触发的新风险，也有传统安全问题的持续触发。

5月27日，中国互联网协会副秘书长石现升称，互联网日益成为经济社会运行基础，网络数据安全意识、能力和保护手段正面临新挑战。

今年6月1日即将施行的《网络安全法》针对企业机构泄露数据的相关问题，重点做了强调。法案要求各类组织应切实承担保障数据安全的责任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障个人对其个人信息的安全可控。

石现升介绍，实际早在2015年国务院就发布过《促进大数据发展行动纲要》，就明确要“健全大数据安全保障体系”、“强化安全支撑，提升基础设施关键设备安全可靠水平”。

“目前，很多企业和机构还并不知道该如何提升自己的数据安全管理能力，也不知道依据什么标准作为衡量。”一位业内人士分析称，问题的症结在于国内数据安全管理尚处起步阶段，很多企业机构都没有设立数据安全评估体系，或者没有完整的评估参考标准。

“大数据安全能力成熟度模型”已提国标申请

数博会期间，记者从“大数据安全产业实践高峰论坛”上了解到，为解决此问题，全国信息安全标准化技术委员会等职能部门与数据安全领域的标准化专家学者和产业代表企业协同，着手制定一套用于组织机构数据安全能力的评估标准——《大数据安全能力成熟度模型》，该标准是基于阿里巴巴提出的数据安全成熟度模型（Data Security Maturity Model, DSMM）进行制订。

阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍DSMM。

作为此标准项目的牵头起草方，阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍说，该标准是阿里巴巴基于自身数据安全管理实践经验成果DSMM拟定初稿，旨在与同行业分享阿里经验，提升行业整体安全能力。

“互联网用户的信息安全从来都不是某一家公司企业的事。”郑斌称，《大数据安全能力成熟度模型》的制订还由中国电子技术标准化研究院、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心、公安三所、清华大学和阿里云计算有限公司等业内权威数据安全机构、学术单位企业等共同合作提出意见。