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对大数据传输安全性的理解和思考

2021-02-04大数据传输

与传统数据相比，大数据传输的规模，处理，应用和其他方面都呈现出鲜明的特征。大数据是一种大容量，结构多样且及时的数据形式。处理大数据需要采用新技术，例如计算框架和智能算法。大数据应用程序强调将新概念应用于辅助决策，发现新知识，甚至更多地优化在线闭环业务工作流程。从安全角度来看，这些新的大数据独特功能产生了哪些影响？

对大数据传输安全性的理解和思考

大数据已经对经济的运行机制，社会生活方式和国家治理产生了深远影响。我们必须从“大安全”的角度理解和解决大数据安全问题。

在大数据开发过程中，资源，技术和应用程序是相互依赖的，并且呈螺旋形上升。无论是制定商业策略，社会治理还是国家战略，大数据支持决策的能力都越来越受到重视。但是大数据也必须被视为一把双刃剑。可能无法预测或准备大数据分析和预测结果的影响或破坏力。

例如，当美国适应性应用程序的用户适应度数据的分析结果在线发布时，结果就是泄漏了可疑的美国军事机密；这以前是无法想象的。未来，基于大数据的明智的政策决策可能在经济流程，社会生活，和国家治理。大数据可能会对国家“ 11种安全”（11种安全）产生深远影响。

因此，有必要从“大安全性”的角度研究大数据安全性问题。我们必须从整体安全性的高度看待现场，打破关键技术在安全保护方面的传统思维方式，并建立涉及经济，法律，技术和其他观点的大数据安全保证体系。

大数据正在逐渐演变为新一代的基本支持技术大数据平台自身的安全性正成为影响大数据安全性和实体经济一体化的重要因素。

当前，大数据正在成为通用数据处理技术。除了推进人工智能，虚拟现实和其他新的信息技术应用领域的创新外，互联网和大数据还通过与实体经济的深度融合来加速数字化，网络化和智能化的发展。即便如此，在信息化和工业化蓬勃发展的背后，安全问题自然而然地出现了。

随着大数据传输平台上网络攻击的方法发生变化，攻击目标已经从简单地窃取数据和瘫痪系统变为干预和控制分析结果。攻击效果已从可直接观察到的系统停机时间和信息泄漏转移到较小且难以检测到的分析结果错误，结果可能会从网络安全事件上升到工业制造事故。基于监视，预警和响应的传统网络安全技术现在面临应对这些攻击的麻烦。我们必须进行理论创新，应对不断发展的网络攻击形式，并设计和构建更好的大数据平台保护系统，以提高跨部门基础安全保证的水平。

在大数据时代，数据价值在流程中得以最大化。有必要建立一个以数据为中心的安全防御系统，以适应跨界数据流的趋势。

在大数据时代，数据是一种特殊的资产，它在流通和使用过程中不断创造新的价值。因此，在大数据应用程序中，移动数据是常态，静止数据是例外。同时，可以预见，未来的大数据业务环境将更加开放，业务生态系统将更加复杂，处理数据的角色将更加多元化，系统，业务和组织之间的界限将更加模糊，从而导致甚至更丰富，更多样化的生产，流程，处理等数据。数据频繁的跨界流动不仅可能导致传统数据泄漏的风险，而且还可能导致数据泄露。它们也可能产生新的风险。特别是在数据共享渠道中，传统的数据访问控制技术无法解决跨组织的数据权限管理和数据路由问题。仅依靠书面合同或协议，很难在数据接收方实现对过程的监视和审计，这很容易导致数据滥用的风险。

将来，数据共享和流将成为一项艰巨的业务需求。传统的静态隔离安全保护方法完全无法满足数据流安全保护需求。我们必须从趋势变化的角度分析和判断安全风险，并建立以数据为中心的连续数据安全保护系统。很难在数据接收者一方实现对过程的监视和审计，这很容易导致数据滥用的风险。将来，数据共享和流量将成为一项艰巨的业务需求。传统的静态隔离安全保护方法完全无法满足数据流安全保护需求。我们必须从趋势变化的角度分析和判断安全风险，并建立以数据为中心的连续数据安全保护系统。很难在数据接收者一方实现对过程的监视和审计，这很容易导致数据滥用的风险。

将来，大数据传输将成为一项艰巨的业务需求。传统的静态隔离安全保护方法完全无法满足数据流安全保护需求。我们必须从趋势变化的角度分析和判断安全风险，并建立以数据为中心的连续数据安全保护系统。传统的静态隔离安全保护方法完全无法满足数据流安全保护需求。我们必须从趋势变化的角度分析和判断安全风险，并建立以数据为中心的连续数据安全保护系统。传统的静态隔离安全保护方法完全无法满足数据流安全保护需求。我们必须从趋势变化的角度分析和判断安全风险，并建立以数据为中心的连续数据安全保护系统。

大数据促进了数字经济中新业务模式的蓬勃发展，但是，大众面临着从无处不在的信息服务中增加便利性与保护个人信息权之间的紧张关系。

近年来，在中国，电子商务，移动支付，共享经济等方面的新业务模式发展迅速。建立在互联网，移动互联网和物联网上的信息服务已经渗透到社会生活的各个方面，并为群众提供方便，高效，持续的服务。例如，借助普惠金融，金融技术公司可以使用大数据挖掘和个人数据分析来更好地了解用户需求并提供个性化服务。使用大数据控制财务风险可以实现管道运营，最小化运营成本，提高服务效率并改善用户体验。例如，某互联网金融服务企业创造了“ 310”个人信用服务模型，即“三分钟填写一张表格，他们的个人信息的自决权自然被削弱了。特别是随着企业之间数据共享频率的增加，具有大数据强大分析能力的不同来源的数据处理可能会重现以前进行匿名处理的数据，从而导致当今的脱敏技术失败，并直接威胁到用户的安全。隐私和安全。

总之，大数据安全是涉及技术，法律，法规和社会治理等领域的全面问题，它会影响国家安全，产业安全和人民的合法权益。同时，在大数据的范围，处理方法和应用理论等领域的创新，不仅会带来大数据平台安全需求的变化，还将带动数据安全保护概念的变化并带来需求。对高级隐私保护技术的期望。