大数据的安全现状与应对策略研究

大数据蕴藏着有价值的信息,但数据安全面临严峻挑战。在分析大数据基本特征的基础上,提出了当前大数据面临的安全挑战,并从监测机制、防范检测、响应水平和处理能力4个方面阐述了大数据安全的应对策略。     

2021年大数据安全的几个主要变化

一些IT安全经理表示,远程工作将成为2021年网络安全工作需要解决的首要问题.企业在2021年将面临哪些大数据安全挑战?企业如何实施大数据安全变革以解决这些挑战? GetApp公司日前发布了《2020年数据安全状况调查报告》,这是数据安全调查中规模最大的一次.83名IT安全部门经理参与此次调查,该报告除了其他事之项外,还预测了2021年大数据安全最大的挑战.那么企业如何应对这些挑战并实施大数据安全的变革呢?     

大数据安全技术研究

介绍了大数据和大数据安全的基本概念,指出了大数据安全相比传统信息安全的挑战,研究了大数据安全的架构,并重点介绍了大数据安全领域最重要的两类安全问题:大数据处理和大数据隐私,对其中的数据匿名处理、数据脱敏等做了重点研究,介绍了大数据安全的一些最佳实践,以帮助人们更好处理大数据安全问题.     

大数据环境下的数据安全研究

知识经济的时代,大数据独有的潜在价值,正被逐渐发掘。然而,对数据安全的管控,却面临诸多挑战。为此,有必要明辨大数据的本源特征,在这种根基上,提出安全管控的化解路径。从现状看,大数据特有的总环境,包含细分出来的数据存留、应用时段中的数据管控。应当接纳这些视角,对数据安全依循的保护路径,予以审慎查验,提出新思路。     

新形势下政务数据安全管理研究

随着信息技术的蓬勃发展和计算机技术在政府各部门的深入应用，政务数据数量急剧攀升，政务数据应用日渐广泛、共享开放日益迫切，政务数据面临的安全威胁也越来越复杂。政务数据不仅仅关系到数据安全，同时关乎国家信息安全，如何在新形势下做好政务数据安全管理就显得尤为重要。本文通过阐述了政务数据安全管理的重要性，分析了新形势下政务数据安全面临的问题与挑战，并提出建议及措施。     

工业数据安全的挑战与应对策略

随着工业互联网的快速发展和工业数据的大规模收集与应用,工业数据的安全性面临着各种挑战和威胁,如数据泄露、篡改、未经授权访问等,工业数据安全问题愈发凸显。通过梳理工业数据安全现状,分析其所面临的挑战,并提出有效的应对策略,旨在提高工业数据的安全性和可靠性,保护工业企业的利益。     

基于大数据分析技术的数据安全与机器学习研究

随着新技术和新需求以及新应用场景的出现,大数据分析技术的应用愈发广泛,同时基于大数据分析技术的数据安全也面临更多新的挑战。本文首先分析了数据安全在大数据中的重要性,并从大数据分析技术与机器学习之间的关系、基于大数据分析技术的机器学习具体应用两个方面对基于大数据分析技术的机器学习的运用原理展开分析,希望为从业者提供一定的参考。     

大数据背景下智慧校园网络数据安全研究

网络安全治理是大数据时代维护网络安全与信息安全的必然选择。大数据时代智慧校园网络数据安全面临着网络安全受到威胁、信息泄露的问题，因此要积极进行智慧校园信息数据安全治理，保证智慧校园信息数据安全。本文从大数据背景下智慧校园信息数据安全存在的威胁、大数据背景下智慧校园数据安全问题分析、大数据背景下智慧校园网络数据安全治理策略三个方面，研究大数据背景下智慧校园网络数据安全问题。     

创新生态系统视域下的政务数据安全治理体系研究——以山西省为例

本文以山西省为例,着重分析了政务数据治理中面临的挑战。创造性地将创新生态系统理论与政务数据安全工作实践相结合,阐述了创新生态系统视域下的政务数据安全治理的理论逻辑,进而从顶层设计、政务数据安全治理环境域、政务数据安全治理域和政务数据安全治理过程域四个角度提出了政务数据安全治理体系框架——IEGDSG框架。     

政务大数据安全治理体系研究

政务大数据作为数字政府建设的核心要素，蕴藏着难以估量的政治、经济、文化和社会价值，在国家安全战略体系中的地位日益凸显。在复杂的网络环境中，数据安全问题不容忽视，本文从政务大数据全生命周期视角出发，从外部攻击、内部泄露、技术漏洞、管理缺陷四个角度分析了政府数据治理过程中面临的安全挑战；聚焦于“数据采集、数据存储、数据传输、数据处理、数据交换与共享、数据销毁”六个阶段，构建了管理、技术、运营三位一体的政务大数据安全治理体系。     

面向开放大数据环境的动态数据保护系统

大数据成为国家基础性战略资源,数据的开放共享是我国大数据战略的核心.云原生技术和湖仓一体架构正在重构大数据基础设施,并推动数据共享和价值传播.大数据产业和技术的发展都需要更强的数据安全和数据共享能力.然而,开放环境下数据的安全问题已成为制约大数据技术发展与利用的瓶颈.无论开源大数据生态还是商业大数据系统,所引发的数据安全及隐私保护问题都日益凸显.开放大数据环境下的动态数据保护系统面临着数据可用性、处理高效性和系统可扩展性等方面的挑战.提出了面向开放大数据环境的动态数据保护系统BDMasker,通过一种基于查询依赖模型(querydependencymodel)的精准查询分析及查询改写技术,能够精准感知但不改变原始业务请求,实现动态脱敏全过程对业务零影响;通过面向多引擎的统一安全策略框架,实现了动态数据保护能力的纵向扩展和在多种计算引擎中的横向扩展;利用大数据执行引擎的分布式计算能力,提升系统的数据保护处理性能.实验结果表明, BDMasker提出的精准SQL分析及改写技术是有效的,系统具有良好的扩展能力和性能表现,在TPC-DS和YCSB基准测试中,整体性能波动在3%之内.     

BDMasker: Dynamic Data Protection System for Open Big Data Environment

Big data has become a national basic strategic resource, and the opening and sharing of data is the core of China''s big data strategy. Cloud native technology and lake-house architecture are reconstructing the big data infrastructure and promoting data sharing and value dissemination. The development of the big data industry and technology requires stronger data security and data sharing capabilities. However, data security in an open environment has become a bottleneck, which restricts the development and utilization of big data technology. The issues of data security and privacy protection have become increasingly prominent both in the open source big data ecosystem and the commercial big data system. Dynamic data protection system under the open big data environment is now facing challenges in regards such as data availability, processing efficiency, and system scalability. This paper proposes the dynamic data protection system BDMasker for the open big data environment. Through a precise query analysis and query rewriting technology based on the query dependency model, it can accurately perceive but does not change the original business request, which indicates that the whole process of dynamic masking has zero impact on the business. Furthermore, its multi-engine-oriented unified security strategy framework realizes the vertical expansion of dynamic data protection capabilities and the horizontal expansion among multiple computing engines. The distributed computing capability of the big data execution engine can be used to improve the data protection processing performance of the system. The experimental results show that the precise SQL analysis and rewriting technology proposed by BDMasker is effective. The system has good scalability and performance, and the overall performance fluctuates within 3% in the TPC-DS and YCSB benchmark tests.     

大数据背景下的网络信息安全技术体系的构建

现代社会在快速发展过程中,科学技术也变得更加的成熟与完善,网络信息技术在各个行业领域中得到了广泛普及和应用。现如今,网络信息技术也逐渐渗透进了人们的日常工作和生活,为其提供了诸多的便利。同时,网络信息技术在现代社会中发挥着巨大价值时,也同样面临着各种考验与挑战。大数据信息共享背景下,人们也更加重视网络信息的安全性。因此,本文通过对网络信息中潜在的安全隐患进行了重点分析,并且提出了大数据背景下网络信息安全技术体系构建的有效思路和策略。进而保障互联网平台中网络信息传递与共享的安全性。     

探讨大数据时代高校劳资工作面临的挑战及应对策略

大数据即信息时代所产生的的数据量。随着大数据时代的到来,数据作为一种资本受到越来越多的重视,且其已在商业、学术以及政府管理等领域发挥着极为重要的作用。大数据的快速发展给高校劳资工作不仅带来机遇,同时也使高校面临着新的挑战,只有充分了解大数据时代背景下,高校劳资工作面临的新挑战,才能做好充分的应对准备,从而促进高校劳资工作的稳定、有序开展。基于此,本文概述大数据时代对高校劳资工作的重要性及影响,分析大数据时代背景下,高校劳资工作面临的挑战,并探讨具体的应对策略,供同行们参考和借鉴。     

浅析内网安全管理简

随着信息技术的发展,网络已经深入到各个领域,各行各业利用网络办公的用户急剧增加,联网计算机的资料安全保密问题遇到了前所未有的压力和挑战。防止外网对内部局域网的破坏已被理解和重视,但内网的安全同样面临着挑战,完整的内网安全到底是什么样的,针对内网安全遇到的问题和存在的现状,提出应对策略,并进一步分析内网安全管理的发展趋势。     

关于信息安全与信息技术国产化的思考

随着信息技术的发展,＂大数据＂在技术领域掀起了一股热潮,在各个领域发挥着巨大的作用力。＂大数据＂规模日益增长,其所面临的一边是机遇,一边是挑战。目前,国家与各企业以及个人隐私的保护出现的严重安全问题令人堪忧。文章针对我国当前信息安全面临的问题、如何更好地通过信息技术国产化与解决信息安全问题提出思考,并究其问题探讨我国信息安全与技术应用的策略。     

大数据时代的金融信息安全

继云计算、物联网被发明和应用之后,大数据成为了当前信息产业的又一大技术创新。大数据技术创新在给人们带来机会和挑战的同时也对现有的信息安全手段提出了更高的要求。特别是大数据技术在金融行业的应用,现在的金融信息化已全面进入信息安全管理阶段,对计算机信息系统有着高度的依赖性,金融信息安全问题日益突显。本文主要论述了大数据时代对信息安全存在的威胁,并提出了如何采取对策确保大数据环境下的金融信息安全。     

大数据环境下的数据安全性探讨

随着互联网的高速发展,特别是近年来云计算、物联网等新兴技术的出现,社交网络等服务的广泛应用,人类社会的数据的规模正快速地增长,大数据时代已经到来。如何获取,分析大数据已经成为广泛的问题。但随着带来的数据的安全性必须引起高度重视。本文从大数据的概念和特征说起,阐述大数据面临的安全挑战,并提出大数据的安全应对策略。     

大数据时代高校图书馆核心业务的新发展探究

随着大数据时代的到来,高校图书馆面临着前所未有的挑战。结合大数据的特点,以及图书馆的发展现状,大数据时代给图书馆各个方面的发展提供了契机。高校图书馆在资源建设和读者服务这两大核心业务上,在大数据时代呈现出新的发展趋势,高校图书馆工作者需要透过大数据来了解现在,预测及分析未来,进一步深入探索服务方式,才能顺应时代潮流,应对时代挑战。