大数据信息安全风险框架及应对策略研究 徐凯
大数据信息安全风险框架及应对策略研究
大数据信息安全风险框架及应对策略研究作者：刘明智来源：《科学与财富》2017年第26期摘要：在大数据时代下，数据已发展成经济社会的强大动力，而且还在提高社会生产力等多方面取得了显著成效，但同时也会带来许多问题，比如数据的存储、稳定性与可靠性，其中，最重要的就属于数据信息的安全，且还一度引起人们的广泛关注。
以下主要是对大数据信息安全风险框架展开的研究与探讨，并同时对其应对措施进行了合理化分析和阐述。
关键词：大数据信息安全风险框架应对策略伴随市场经济的快速发展，现代化信息技术的不断进步，这在一定程度上推动我国各行各业的发展，并呈现出逐步增长的趋势。
尤其是最近几年来，由于信息时代的迅猛发展，我国数据信息安全已受到多种因素的干扰，所以，必须要及时创建安全风险框架，并制定好应急方案。
1对大数据信息安全风险框架展开的论述大数据信息安全不光包含组织内部，还包括组织外部。
其中，组织内部安全问题是因为组织结构缺乏管理；而外部信息安全问题主要是因为外部环境受到干扰。
具体如图（1）所示。
1.1内部组织信息安全一般情况，基础设施信息安全问题，大多都是由两方面引起的，一是自然环境灾害；另外一方面则是因为硬件受到损坏。
而所谓的自然灾害就比如洪涝、泥石流、海啸等，进而导致基础设备被损坏，数据被丢失；其中，硬件损坏是指硬件设备无法再储存其他数据，而且其储存空间也不适应数据存储要求。
再加上硬件设施的老化，也会对数据的传输带来不利影响。
所以，在数据的传输过程中，必须将老化设备淘汰掉，以免数据失真。
而数据处理信息安全问题则是因为数据分析出现问题，造成数据的流失。
而数据组合是指，当个人信息受到侵害时，就有可能会暴露用户的隐私，而且还会造成数据信息的失真。
其实，数据信息的安全问题还表现在以下多方面：（1）数据的来源。
大数据之所以可以对其他数据信息进行分析，就是因为数据信息缺乏可靠性，故分析结果不准确，甚至还可能会引发其他安全问题；（2）数据信息的失真。
探究大数据信息的安全风险框架及应对策略
探究大数据信息的安全风险框架及应对策略作者：潘峰张念程心欲来源：《中国科技博览》2017年第15期[摘要]随着科学技术的高速发展，大数据时代已经到来，互联网已经成为人们生活中不可或缺的重要组成部分，同时互联网技术也已经成为社会各行业发展的关键性支撑技术。
计算机信息安全关乎人们的生活质量和社会稳定，基于此，本文浅析了大数据时代下信息安全风险框架及应对风险应对措施。
[关键词]大数据；信息安全；风险框架；策略中图分类号：F224-39 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）15-0293-01前言：计算机技术的应用使得数据处理变得异常简单，然而在对计算机技术应用的过程中，信息安全问题也逐渐暴露，因此维护信息的安全成为数据技术发展过程中面临的重要问题，首先相关组织和企业要认清大数据的特点，并积极构建新型信息安全框架，最大程度上保证信息安全，提升人们生活质量，促进社会稳定和发展。
一、大数据的特点（一）数据量大大数据最主要的特点就是数据量庞大，全球的大数据数量正在以指数的形式在增长，相关公司指出，互联网数据每年将增长50%，每两年就完成一次翻倍增长，数据总量的增长远超传统硬件行业的增长速率，而面对如此庞大的数据，现有的软件技术和维护技术有些力不从心，因此全球正面临数据储存和处理的危机。
（二）数据种类多随着科学技术的发展，互联网已经渗透到各行各业了，在数据种类上也日益丰富，而急剧增加的数据种类已经打破了传统数据分类的局限，形成了全新的数据格局。
而随着大数据时代的到来，这也对相关组织提出了新的任务，企业不再是传统单一的储存数据，而是要分析数据，得到更加有价值的信息，因此当前数据储存和分析工作面临着更加严峻的挑战。
（三）数据价值高高价值是大数据的关键意义所在，相关技术部门要分析大数据的特性，从中找到其相关联的意义，这也就是有价值的信息，大数据数量庞大，若想从中找到有价值的信息并非易事，在大数据出现之前，数据通常会被归一化处理后进行存储，从而丢掉了大部分数据所包含的信息，而经过技术的变革之后，人们改变了对大数据的认识，现如今正再积极的开发大数据的价值，从某种程度上说，未来大数据的发展将是一种基于多源异构，跨域关联的海量数据分析的前沿技术，它能够对未来的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和思维理念产生颠覆性变化[1]。
大数据信息安全风险框架及应对策略研究
市场调研与统计分析12在大数据时代下，数据就是推动现代社会发展的直接动力，同时大数据也是当前产业界和学术界研究的热点，不少的专家学者都在试图对大数据进行分析，想要充分挖掘大数据的潜在价值。
但是从当前大数据的应用情况来看，信息安全风险问题仍然是制约我国现代社会发展的重要问题，相关技术人员在发展的过程中仍然应当不断地采取措施对其进行优化。
一、大数据时代下信息安全风险框架（一）内部信息安全风险1.基础设施安全风险。
从基础设施方面来看，大数据信息安全问题主要是指由于基础设备损坏、老化等原因导致的信息安全风险，通常情况下基础设施安全风险又可以细分成两个方面，即网络硬件和自然灾害，网络硬件问题主要是现有硬件设备和数据存储要求不协调导致的安全风险问题，在数据传输的过程中如果硬件设备的质量达不到要求就会导致系统崩溃，引发数据丢失的情况；自然灾害则是指一些人力无法控制的因素导致的，像地震、停电、火灾、洪水等等这些情况的发生都有可能导致数据的丢失[1]。
2.数据隐私。
大数据时代信息安全问题在数据隐私层面上的体现主要是指在大数据处理额过程中可能发生的用户隐私泄露问题，一种是通过数据组合来对个人的信息安全造成威胁，另一种是通过大数据分析技术来侵犯用户的个人隐私。
3.技术漏洞。
近年来数据的非线性增长也使得信息安全风险大大增加，导致出现这种问题的原因一方面是由于安全防护技术无法满足数据增加的需求，另一方面是因为数据的增加使得原有的实时监测技术根本无法实现对数据的全方位监测。
（二）外部信息安全风险1.法律法规。
随着大数据时代的不断发展，原有的法律法规已经没有办法有效确保信息安全保护工作的开展，或者有的法律法规对某些行为的规定不够具体，在实际操作的过程中无法准确地将其执行下去[2]。
2.行业自律性。
在实际发展的过程中由于受到利益的趋势，很多企业无法做到完全遵守数据保护的相关规则，甚至有很多企业在发展的过程中为了维护自己的利益会将用户的个人信息转卖出去，这样一来就会导致大量的用户信息被泄露出去。
大数据信息安全风险框架及应对策略
大数据信息安全风险框架及应对策略大数据已经成为当今社会的一个重要产业和技术趋势，它能为企业提供海量的数据和深度的分析，帮助企业做出更准确的决策。
随着大数据的普及和应用，大数据信息安全风险也日益突出，这就要求我们建立一个完善的大数据信息安全风险框架，以及相应的应对策略。
一、大数据信息安全风险框架1. 数据存储安全大数据分析需要将数据存储在数据库中，然后通过分析软件来对数据进行处理和分析。
数据存储安全是大数据信息安全的一个重要组成部分。
数据存储安全主要包括数据库安全、备份和恢复、数据加密等方面。
企业需要建立健全的数据存储安全策略，确保数据在存储和传输过程中不受攻击和泄露的风险。
4. 权限管理安全大数据分析涉及到多个部门和多个人员的合作，对数据的权限管理尤为重要。
企业需要建立健全的权限管理机制，对不同的用户和不同的部门进行权限的精细化管理，确保数据不被未授权的用户和部门所访问和操作。
5. 安全监控与应急响应在大数据分析的过程中，需要对安全进行实时监控，及时发现安全事件并采取相应的应急响应措施。
企业需要建立健全的安全监控体系，对大数据信息安全进行全面的监控和管理，确保安全事件在发生时能够得到及时的响应和处理。
2. 加强数据加密和安全传输企业需要对大数据进行加密处理，并在数据传输的过程中采用安全传输的方式，防止数据在传输途中被窃取和篡改。
还需要建立严格的数据传输管控机制，对数据传输的过程进行全面的监控和管理。
4. 加强安全培训和意识教育企业需要加强员工的安全培训和安全意识教育，提高员工对大数据信息安全的认识和理解，提升员工的安全意识和安全防范意识。
只有员工能够充分了解安全风险和安全管理的重要性，才能在工作中做好数据安全的保护和管理。
在当前大数据快速发展的背景下，大数据信息安全风险已经成为企业面临的一个严重挑战。
建立完善的大数据信息安全风险框架，制定相应的应对策略，对于企业来说至关重要。
只有能够全面了解安全风险和安全管理的重要性，才能做好大数据信息安全的保护和管理。
大数据信息安全风险框架及应对策略
大数据信息安全风险框架及应对策略随着大数据技术的迅速发展，大量的数据被产生和积累，为各种应用和发展带来了巨大的机遇和挑战。
大数据的快速增长也带来了各种安全风险。
大数据信息安全风险是指在大数据环境中，数据面临的意外、故意或自然引发的威胁和风险。
本文将介绍大数据信息安全风险框架及应对策略。
大数据信息安全风险框架是指对大数据环境中的安全风险进行全面分析和评估的体系结构框架。
该框架由以下几个方面组成：1. 数据收集与存储风险：大数据环境中，数据的收集和存储是信息安全的第一道防线。
数据可能会被黑客攻击、病毒感染、技术故障等导致数据泄露、篡改或丢失的风险。
2. 数据传输与处理风险：在大数据环境中，数据的传输和处理是另一个重要的安全环节。
数据在传输过程中可能被窃取、篡改或丢失。
在数据处理过程中，可能存在误操作、程序漏洞等导致数据的处理不当或被滥用的风险。
3. 数据隐私保护风险：大数据环境中，数据隐私保护是一项非常重要的工作。
数据可能包含个人敏感信息，如身份证号码、手机号码、姓名等，一旦泄露将带来严重的后果。
数据可能也会被大数据企业滥用，用于商业目的，对个人隐私权产生侵害。
4. 数据共享与交换风险：大数据环境中，数据的共享和交换是促进数据流通和应用的重要方式。
但在共享和交换过程中，数据可能因为权限不当、技术漏洞等原因被滥用或泄露，导致数据被非法获取或篡改。
5. 数据治理与合规风险：大数据环境中，数据治理和合规是保障信息安全的重要环节。
不合规的数据处理和管理可能会破坏数据的完整性和可信度，从而导致信息安全风险。
针对大数据信息安全风险，我们可以采取以下几个方面的应对策略：1. 建立完善的安全保障体系：建立适应大数据环境的安全保障体系，包括完善的数据收集、存储、传输和处理的安全机制。
建立安全性能评估和监测机制，及时发现和应对安全风险。
2. 强化数据隐私保护措施：加强对数据隐私的保护措施，采取加密、脱敏、权限访问控制等技术手段，确保个人隐私信息不被非法获取和滥用。
大数据信息安全风险框架及应对策略
大数据信息安全风险框架及应对策略随着大数据技术的发展和应用，大数据信息安全风险也日益凸显。
面对各种攻击、数据泄露、隐私泄露等风险，企业和组织应该建立一套完善的大数据信息安全风险框架，并采取相应的应对策略来应对这些风险。
本文将从风险识别、评估和控制等方面探讨大数据信息安全风险框架及应对策略。
一、大数据信息安全风险框架1. 风险识别风险识别是大数据信息安全管理的第一步。
在大数据环境下，安全风险主要包括数据泄露、隐私泄露、数据篡改、服务拒绝等。
企业和组织应该通过监控系统、日志审计、数据漏洞扫描等手段，及时发现潜在的安全风险。
还需要分析外部环境和内部组织结构，了解可能存在的安全隐患。
2. 风险评估风险评估是对风险进行量化和评估。
在大数据环境中，风险评估的核心是对数据的价值、敏感度和风险程度进行评估。
企业和组织可以通过数据分类、数据加密、网络隔离等措施，降低数据泄露和隐私泄露的风险。
3. 风险控制风险控制是通过采取相应的安全措施，最大程度地降低安全风险。
在大数据环境下，风险控制的关键是加强数据安全管理和安全意识培训。
企业和组织应该建立完善的安全管理制度，采取数据加密、访问控制、身份认证、数据备份、灾难恢复等技术手段，以及加强员工的安全意识培训，有效降低大数据信息安全风险。
1. 数据分类管理数据分类管理是大数据信息安全的基础。
企业和组织应该对数据进行分类，根据数据的价值和敏感程度，采取相应的安全措施。
对于核心数据，应该采取严格的访问控制和加密技术，对数据进行严格管控，避免泄露风险。
2. 强化访问控制访问控制是大数据信息安全的重要手段。
企业和组织应该建立完善的访问控制机制，对用户的访问进行严格管控。
可以采用身份认证、用户权限管理、访问审计等技术手段，确保只有经过授权的用户才能访问敏感数据，有效降低数据泄露的风险。
3. 加强数据加密数据加密是保护大数据信息安全的重要手段。
企业和组织应该对核心数据进行加密存储和传输，确保数据在存储和传输过程中不被窃取和篡改。
大数据信息安全风险框架及应对策略
大数据信息安全风险框架及应对策略随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来。
在这个时代，人们可以利用大数据处理技术来收集，存储和处理大量的信息。
然而，大数据也带来了一系列的信息安全风险，如数据泄露，隐私泄露和黑客攻击等。
因此，建立大数据信息安全风险框架和应对策略对于保障大数据安全至关重要。
大数据信息安全风险框架主要包括四个方面：数据安全保障机制、数据共享与开放安全、数据治理和用户隐私保护。
1. 数据安全保障机制数据安全保障机制是指建立完备的大数据信息安全保障体系，包括数据的保密性、完整性、可用性和可控性等方面。
数据泄露是大数据信息安全风险中最常见和最严重的问题之一，因此，建立完善的网络安全保障机制、数据备份恢复机制和权限控制机制等是至关重要的。
在权限控制机制方面，需要建立角色和访问控制等机制，并确保只有必要人员可以访问敏感数据。
2. 数据共享与开放安全数据共享和开放是大数据时代的一项重要工作。
然而，数据共享和开放也带来了许多安全风险。
因此，建立安全的数据共享和开放机制，采用加密和身份认证等技术保障数据的安全；同时，由于大数据的不可逆性，需要采用匿名化或脱敏等方式来减小数据泄露的风险。
3. 数据治理数据治理包括数据分类、管理、审计和监控等方面。
建立数据治理机制可以规范大数据处理和使用的规则，确保数据被合法地收集、处理和使用，并保障数据的质量和可靠性。
在审计和监控方面，可以建立安全日志和审计机制监控数据的安全状况，及时发现和处理安全问题。
4. 用户隐私保护对于个人隐私保护，必须严格遵守相关法律法规，确保数据采集和使用的合法性。
对于敏感个人信息，需要采取特殊措施保障用户隐私安全，例如数据加密、身份认证和访问限制等。
二、应对策略大数据信息安全风险应对策略包括四个方面：加强组织安全管理、应用安全技术手段、培训安全意识、完善应急响应体系。
1、加强组织安全管理必须建立完善的安全管理机制，明确安全责任和分工，并建立安全审计机制，保证关键数据的安全性。
大数据信息安全风险框架及应对策略
大数据信息安全风险框架及应对策略随着大数据时代的到来，大数据的使用已经渗透到各个行业和领域。
大数据的使用也带来了诸多信息安全风险。
本文将介绍大数据信息安全的风险框架及相应的应对策略。
大数据信息安全风险框架主要包括以下几个方面：1. 数据泄露风险：大数据中包含大量的敏感信息，如个人身份信息、财务信息等。
一旦这些信息泄露，将会给个人和组织带来严重的损失。
2. 数据篡改风险：大数据中的数据量庞大，数据的准确性对于决策和分析非常重要。
数据篡改可能导致误导性的决策和分析结果。
3. 数据丢失风险：大数据中存储了大量的数据，如果数据丢失，会导致无法进行正确的决策和分析。
4. 数据滥用风险：大数据中的数据可用于各种用途，但如果被滥用，将会对个人和组织的权益产生威胁。
然后，针对以上的大数据信息安全风险，以下是一些相应的应对策略：1. 加强数据的访问控制和权限管理：通过采用访问控制和权限管理机制，可以确保只有授权人员可以访问和操作大数据，从而减少数据泄露的风险。
2. 加密数据传输和存储：使用加密算法对数据进行加密，在数据传输和存储的过程中确保数据的安全性。
3. 实施数据备份和恢复机制：定期对大数据进行备份，并建立完善的数据恢复机制，以防止数据丢失的风险。
4. 强化数据监控和审计：实时监控大数据的访问和使用情况，并进行审计，及时发现和防止数据滥用的风险。
5. 增强员工的安全意识和培训：通过加强员工的安全意识和培训，提高员工对大数据信息安全的重视程度，减少内部安全威胁。
6. 采用安全技术和工具：使用防火墙、入侵检测系统、网络流量监测等安全技术和工具，提高大数据的安全性。
大数据信息安全风险框架及应对策略是保障大数据安全的重要手段。
通过加强数据访问控制和权限管理、加密数据传输和存储、实施数据备份和恢复机制、强化数据监控和审计、增强员工的安全意识和培训以及采用安全技术和工具等措施，可以有效降低大数据信息安全风险，保护个人和组织的数据安全。
大数据信息安全风险框架及应对策略
大数据信息安全风险框架及应对策略随着大数据技术的不断发展，数据泄露、网络攻击、恶意代码感染等安全问题也越来越受到关注。
大数据系统的安全问题与传统的信息安全问题有所不同，要考虑到大数据的数据量大、数据类型多样、数据来源复杂、数据存储场所的不确定性等因素，因此需要建立适合大数据的信息安全风险框架及相应的应对策略。
（一）数据安全风险数据安全风险是指大数据系统中存储的大量数据被攻击、泄露、滥用等情况发生的风险。
数据安全风险主要包括以下几个方面：1. 数据泄露风险：因技术漏洞、人为疏忽、攻击等原因导致敏感数据泄露的风险。
2. 数据篡改风险：黑客对数据库中的数据进行篡改，导致误读、数据错误等问题。
3. 数据滥用风险：数据在使用过程中被泄露、侵犯隐私等问题。
4. 数据可靠性风险：数据存储平台的稳定性、数据传输的稳定性等问题。
1. 身份验证风险：在大数据系统中，身份验证的问题特别重要。
如果攻击者能够通过身份验证，那么攻击者将有机会访问敏感数据。
2. 网络攻击风险：黑客人员通过网络手段对大数据系统进行攻击。
3. 恶意软件风险：病毒、木马等恶意软件的入侵将会给大数据系统带来严重的安全威胁。
4. 运维管理风险：人为疏忽、管理不当等因素可能导致大数据系统的运作出现问题。
（三）合规性风险大数据系统中合规性风险主要指数据隐私、法律法规、监管等方面。
主要包括以下几个方面：1. 数据隐私风险：大数据系统中存储的许多数据都是敏感数据，如果不做好隐私保护，将会带来极大的安全风险。
2. 法律法规风险：大数据系统的运作必须遵守相关的法律法规，包括数据保密、数据处理、数据使用等方面。
3. 监管风险：大数据系统受到政府的监管，必须遵守相关的法律法规，否则将会出现严重的合规性风险。
1. 数据加密：对敏感数据进行加密，即使泄露，攻击者也无法对数据进行破解。
2. 数据备份：定期对重要数据进行备份，避免因物理破坏或人为攻击导致数据丢失。
3. 数据权限管理：对大数据系统中的各个数据源进行权限管理，确保只有授权访问者可以获取这些数据。
大数据信息安全风险框架及应对策略
大数据信息安全风险框架及应对策略随着信息技术的不断发展与应用，大数据已成为目前社会信息化进程中新的焦点和核心。
尽管大数据平台在提高提供数据决策能力、促进创新和发展等方面起到了重要作用，但也存在着数据泄露、隐私保护不足、网络攻击等风险和安全问题。
因此，建立完善的大数据安全风险管理与应对策略显得尤为重要。
作为大数据安全风险管理的基础，必须建立起完备的风险管理框架，以为随后的详尽分析、评估等工作提供准确的数据和量化指标。
基于此，大数据信息安全风险可以分为五个方面：1. 数据管理风险：主要是指对大数据的存储、处理、共享和传输等方面涉及到的风险，如数据泄露、误用、访问验证等。
2. 数据隐私风险：主要是指在数据采集和使用过程中导致的个人隐私泄露和侵犯的风险，如身份、健康、地理位置等敏感数据被滥用、泄露等。
3. 应用系统风险：主要是指大数据系统应用程序、安全性与可靠性方面的风险，如黑客攻击、自然灾害、系统故障等。
4. 法律合规风险：主要是指在大数据运行中，可能存在违反法律法规、政策规定的潜在风险，如侵权侵犯、保护自由、保护个人隐私等问题。
5. 业务应用风险：主要指由于大数据中的应用程序、算法、分析等问题产生的业务风险或负面影响，如产品质量售后服务、员工权益维护等方面的风险。
针对上述风险，必须采取科学的安全策略，做到“预防为主，综合治理”，保证大数据平台的安全、稳定、可靠。
根据不同的风险类别，有以下应对策略：1. 数据管理风险：（1）加强数据安全意识教育，启动数据风险意识培训。
（2）采用加密技术，在数据传输过程中加密数据并加强访问控制措施，将非授权人员从访问数据中排除。
（3）制定完善的数据安全政策和规定，加强数据品质和安全级别的管理。
（1）采用技术和应用上的一系列措施进行隐私保护，并建立完善的隐私保护机制。
（2）建立隐私审核机制，并加强隐私泄露风险评估，防范恶意利用隐私数据的行为。
（3）严格控制具有隐私风险的数据的共享和使用，制定完善的信息分类及处理原则。
关于大数据信息安全风险框架及应对策略研究
关于大数据信息安全风险框架及应对策略研究【摘要】本文研究了大数据信息安全风险框架及应对策略，首先分析了大数据安全风险的特点和现状，提出了建立大数据安全风险框架的必要性。
接着探讨了大数据信息安全风险的应对策略，包括加强数据加密、建立访问控制机制等措施。
还介绍了大数据信息安全风险管理措施和评估方法，以确保数据安全。
在结论部分总结了本文的研究成果，展望了未来的发展方向，并提出了未来研究的重点。
本研究为大数据信息安全领域提供了一定的参考，对于保障大数据安全具有一定的指导意义。
【关键词】大数据、信息安全、风险框架、应对策略、管理措施、评估方法、研究背景、研究目的、分析、总结、展望、未来研究方向1. 引言1.1 研究背景随着信息化时代的快速发展，大数据技术被广泛应用于各个领域，为企业和政府部门提供了更多的数据支持和决策依据。
随着大数据的应用范围不断扩大，其中所包含的信息量也在不断增加，这种情况下大数据信息安全问题日益凸显。
大数据信息安全风险不仅可能导致用户隐私泄露、财务损失等直接损害，更可能影响企业的声誉和市场地位。
构建一个完善的大数据信息安全风险框架并制定有效的应对策略已成为当前亟待解决的问题。
在面对大数据信息安全风险时，传统的信息安全技术和管理手段已经难以胜任，因此有必要对大数据安全风险进行深入分析，探讨建立适合大数据环境的安全风险框架。
有效的信息安全风险管理措施和评估方法也是保障大数据信息安全的重要保障。
通过对大数据信息安全风险的研究，可以帮助企业和政府部门更好地应对信息安全挑战，保障大数据的安全使用和应用。
.1.2 研究目的本文旨在探讨大数据信息安全风险框架及应对策略的研究，通过对大数据安全风险的分析、框架的建立、应对策略的制定、管理措施的实施以及评估方法的探讨，为大数据信息安全领域的研究和实践提供理论参考和实践指导。
具体研究目的包括：分析大数据所面临的安全风险，探讨其形成原因和对企业的影响，为建立相应的安全框架奠定基础；构建适用于大数据环境的安全风险框架，包括对数据存储、传输、处理等环节的风险进行全面评估，并提出有效的控制措施；制定并探讨大数据信息安全风险的应对策略，包括技术手段、管理措施、制度建设等方面的措施，保障数据的安全稳定运行；探讨大数据信息安全风险的评估方法，通过科学的评估方法为企业提供精准的风险评估结果，为风险管理提供科学依据。
大数据信息安全风险框架及应对策略
大数据信息安全风险框架及应对策略随着大数据的快速发展以及广泛应用，大数据信息安全也愈发成为人们关注的重点。
大数据信息安全涉及到很多方面，如数据质量、数据保密性、数据完整性、数据可靠性等，使得大数据信息安全面临着很大的风险。
大数据信息安全风险主要包括以下几个方面：1. 数据安全大数据信息的安全主要包括数据泄露、数据篡改等方面的风险。
如果数据遭到未经授权的访问或篡改，就会对数据的安全性和完整性造成威胁。
2. 网络安全网络安全是指保护网络系统不受恶意攻击和未授权使用的能力，主要包括网络攻击、恶意软件、垃圾邮件等方面的风险。
网络安全风险可能会导致数据的泄露、篡改、破坏、拒绝服务等问题。
3. 应用安全应用安全无疑是大数据信息安全的核心问题之一，主要包括应用漏洞、源代码泄露等方面的风险。
应用安全风险可能会导致敏感数据的泄露、恶意软件的传播、系统的瘫痪等问题。
4. 物理安全物理安全是指数据中心、服务器等硬件设施的安全管理。
如果物理安全得不到保障，会对数据和系统的安全带来极大的风险。
为了降低大数据信息安全风险，必须采用有效的措施。
以下是应对策略。
1. 建立多层次的安全保障机制多层次安全保障机制是在大数据信息系统中采用的一种非常有效的安全策略。
通过这种策略，可以隔离不同级别的数据和服务，从而更有效地保护数据的安全性。
2. 采用加密技术加密技术是一种重要的安全策略。
通过采用不同的加密算法对数据进行加密，可以有效地保障数据的安全性和完整性。
3. 强化网络安全加强网络安全是保障大数据安全的重要方法之一，可以采用防火墙、VPN和加密通信等技术实现。
4. 加强应用安全管理应用程序是大数据信息安全的重要环节，需要采用严格的安全审计和源代码管理策略，以保证应用程序的安全性。
5. 建立完善的物理安全管理机制物理安全是大数据信息安全的重要环节之一，建立完善的物理安全管理机制，可以有效地保障数据的安全性。
总的来说，大数据信息安全风险框架及应对策略需要从多个方面入手，建立多层次保障措施，加强管理，采用先进的技术手段，才能达到有效保护大数据安全的效果。
关于大数据信息安全风险框架及应对策略研究
关于大数据信息安全风险框架及应对策略研究随着大数据技术的快速发展和广泛应用，大数据信息安全风险成为一个备受关注的问题。
本文重点研究了大数据信息安全风险框架及相应的应对策略，并提出了一些建议，以提高大数据信息的安全性。
大数据信息安全风险框架涉及到数据的收集、存储、传输和应用等各个环节。
具体而言，可以分为以下几个方面：1. 数据采集风险：包括数据源的安全性、采集过程中的数据篡改和数据泄露等问题。
3. 数据传输风险：主要是指数据在传输过程中可能面临的安全问题，如数据被窃听、数据被篡改和数据传输中断等。
1. 数据加密：对敏感的大数据进行加密处理，确保数据在传输过程中不被窃听和篡改。
2. 访问控制：通过权限管理和身份验证等措施，限制只有合法用户才能访问和操作大数据。
3. 数据备份和恢复：定期对大数据进行备份，并确保备份数据的完整性和可靠性，以防止数据丢失和数据遭到篡改。
4. 安全监测和检测：通过实时监控和检测技术，发现大数据中的异常活动和潜在威胁，并及时采取相应的应对措施。
5. 安全培训与意识提升：加强员工的安全意识，提供相关的安全培训，使其了解并遵守相关的安全政策和规定。
6. 合规性管理：确保大数据的采集、存储和应用过程符合相关法律法规的要求，避免因违规行为而引发安全风险。
7. 测试和评估：定期对大数据的安全性进行测试和评估，发现潜在的安全问题，并采取相应的措施加以解决。
三、建议为了进一步提高大数据信息的安全性，我们还可以采取以下建议：1. 加强跨部门的合作与沟通，形成一体化的安全管理机制，共同应对大数据的安全风险。
2. 加强与第三方安全机构合作，借助其技术和专业能力，提升大数据信息的安全性。
3. 根据不同的应用场景和风险等级，制定相应的安全策略和措施，有针对性地应对风险。
4. 加强监管和执法力度，加大对违规行为的处罚力度，形成安全风险的有力震慑。
5. 加大对大数据安全技术和产品的研发投入，提高大数据信息的安全性和可信度。
大数据背景下信息安全风险框架及应对策略研究
网络信息工程2021.08大数据背景下信息安全风险框架及应对策略研究崔辰(川庆钻探工程有限公司长庆钻井总公司信息与档案管理中心，陕西西安，710018)摘要：文章通过对数据背景下信息安全风险进行解读,运用科技方式、维护数据系统设备、完善组织内部体系等方式探究数据背景下信息安全风险应对策略,以故障树信息风险分析技术开展深入研究，旨在为信息数据安全降低风险、提供可靠存储空间。
关键词:数据信息；信息安全；故障树技术；策略研究Research on information security risk framework and coping strategies under the background of big dataCui Chen(Information and archives managemerrt center of Changqing drilling company of Chuanqing DrillingEngineering Co.,Ltd,Xi'an Shaanxi,710018)Abstract•This paper interprets the information security risk under the data background,exploresthe information security risk response strategies under the data background by using scientific and technological methods,maintaining the data system equipment,improving the irrternal system of the organization,and carries out in-depth research with fault tree information risk analysis technology, aiming at reducing the risk of information data security and providing reliable storage space.Keywords:data inf o r m a t ion;inforiaa t ion secur ity;fau It t r ee t echnology;strat e gy research1数据背景信息安全风险概述大数据信息安全包括两方面：具有大数据的组织内环境中的信息安全和组织外环境中的信息安全。
大数据信息安全风险框架及应对策略研究
信息系统工程 │ 2018.8.2083SYS SECURITY 系统安全摘要：数据在推进社会经济发展进程上起到了举足轻重的作用，并且在开拓新的生产方法、提高生产力和生产效率等各个方面也做出了杰出贡献，但是该技术仍有一定的风险和缺陷，带来的传输数据、信息安全风险方面的问题需要我们给予足够的重视。
论文主要针对大数据信息安全风险框架及应对策略进行探讨分析，期望让大数据技术在保障其信息安全的前提下得到充分的运用，促进社会发展。
关键词：大数据；信息安全；应对策略；安全风险一、前言大数据时代的到来，让数据成为人们关注的重点，各行各业的研究人员纷纷挖掘数据的潜力，对其价值兴趣盎然。
然而现在在大数据的信息搜集、整理和储存方面存在极大的安全风险，而这一问题日益突出，信息安全问题已经成为大数据发展的进程的一大阻碍。
对此，本文针对信息安全产生的原因做进一步的分析，提出几点解决问题的方案，希望为相关从业人员解决这一问题起到参考作用。
二、大数据技术应用的时代背景当前信息已经越来越具有海量化的特点正是因为大数据时代的到来使得各个领域开始广泛地使用相关的计算机信息技术，而存储信息技术快速的发展也是为了适应当前每分每秒都在不断地产生极其庞大数量的信息，同时信息本身又在不断发展扩大的时代特点。
在当前互联网环境的大背景下，每一个智能电子设备在维持其独立发展的前提下又是作为整个网络不可或缺的组成分子与整个网络体系紧密相连，与网络体系的紧密相连使得信息的传递与接收的难度极大地降低，数据在其数量庞大的特点之外其本身的多样性也得到了极大的提升，网络上的信息传递不再仅限于原有的文字图片视频数据的传递，数据本身也在进行传递传播的工作[1]。
当前互联网的应用正在逐步地走向人人可用的未来，其简单易懂的特性正在逐步提升。
而这一特性带来的是人们对数据的需求量增加，为了满足人们的需求不但需要收集大量的数据，而且数据的处理速度要求也在不断地提高，因此以云计算技术的基础的技术运用及相关架构的建立，使得人们可以在短时间内处理、计算并且储存数据，提升数据的传播速度，为社会的发展做出贡献。
大数据信息安全风险框架及应对策略
信息安全• Information Security214 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering【关键词】大数据 信息安全 风险框架在我们日常生活中，维持我们生活的可以叫做生活资源。
但在大数据行业中，数据是维持其生存发展的重要资源。
在资源良好的情况下，可以帮助社会及其国家创造巨大的财富。
然而，大数据在良好的发展势头之下，也面临着许多问题，其中安全问题首当其冲，本文将从多个角度对与大数据相关的信息安全问题进行简单的分析，然后再根据分析结果找到相应的解决方案，希望可以给以后的研究者一些启示。
1 大数据信息安全风险分析每一种事物都不是孤立存在的，都有自己独特的分类，当然大数据也是如此。
按照所处环境我们可以将大数据分为内部环境和外部对环境两大类，并且这两大类对于大数据而言都是十分重要的。
但是在大数据的内部环境中由于各种各样的问题依然存在着很多的安全问题，这些安全问题主要是指由于自身问题导致的安全问题，其中既包括相关的基础设施问题、数据分析问题，也包括了相关的数据管理问题、技术中存在的漏洞修复问题以及数据自身在运营过程中可信度等等多种问题。
其中基础设施问题包括自然灾害和网络硬件，自然灾害一般是指强大暴雨、台风等极端恶劣天气影响大数据的信息安全。
数据分析包括数据组合和相关的分析技术，数据操作失误以及网站遭受攻击、信息遭到泄露等等。
还有目前电脑信息存储过多，导致存储空间不足，再加上电子产品更换速度的提高，硬件设施跟不上，使传播速度受阻。
而外部环境指的就是相关的法律法规、行业内自律性以及个人信息意识等等各方面的内容。
2 处理大数据信息安全风险的策略研究从上述内容中不难看出，大数据已经成为炙手可热的有利资源，但凡事有利就有弊，在大数据美好的外表下，还存有一定的风险。
大数据信息安全风险框架及应对策略文/蔡敏近年来，随着时代的变迁，互联网等相关行业迅速崛起，这一现象让我们体会到了大数据时代正悄无声息的接近着我们的生活。
大数据信息安全风险框架及应对策略研究
大数据信息安全风险框架及应对策略研究摘要：伴随市场经济的快速发展，现代化信息技术的不断进步，这在一定程度上推动我国各行各业的发展，并呈现出逐步增长的趋势。
尤其是最近几年来，由于信息时代的迅猛发展，我国数据信息安全已受到多种因素的干扰，所以，必须要及时创建安全风险框架，并制定好应急方案。
关键词：大数据；信息安全；风险框架1 大数据时代的特点与信息发展方式的变革1.1 大数据的特点1.1.1 海量性大数据时代，存储与网络技术快速发展，很多移动设备无时无刻都在产生大量的信息，数据规模不断扩大，也变得越加完整，向海量化的趋势发展。
1.1.2 多样性现在，每个设备既相对独立又是整个网络的一部分，任意一个人都是信息的接受者与传递者，数据量呈现出大量增长的趋势，数据具有多样性，它主要体现于文本、音频、视频等，并根据各个信息之间的关联性，重新加工、分析，把它们变成可以使用的信息。
1.1.3 高速性移动互联网应用规模的扩大，使人们对数据的需求逐渐增加，需快速处理大量的数据，帮助决策。
以云计算为基础的Hadoop数据框架，其使用集群的力量，用较短的时间处理信息并存储，加快信息的传输速度，使数据信息带来更多的利益。
1.2 信息发展方式的变革1.2.1 传播方式（1）话语权发生了转移，即进入大数据时代后，各传媒开始开辟网络平台，让传统媒体的话语权逐渐转向网络。
（2）传播渠道的改变。
网络环境下，微博、微信成为主要的数据、信息传递的平台，具有即时性与共享性。
（3）有较强的传播主动性与精确性。
很多企业会根据用户的浏览习惯，为其提供大量信息。
1.2.2 生产方式根据受众对数据的需求，生产信息，提供定制服务。
以数据分析为基础，构建新的数据生产方式，主要用于取悦大众。
2 大数据时代下的安全风险大数据的安全包含两点：（1）内部系统的不足；（2）外部系统的漏洞。
前者是因为组织自身管理不足出现的问题，后者是社会大环境的变化引发的安全问题。
大数据信息安全风险框架及应对策略研究
大数据信息安全风险框架及应对策略研究作者：刘笫君来源：《中国新通信》 2018年第12期【摘要】现如今，无论是在学术界或产业界，对大数据的研究已经成为热点内容，但在大数据的存储、使用等过程中，均面临着很多信息安全风险问题。
本文根据以往工作经验，对大数据信息安全风险框架进行总结，并从及时更新设备，加大维护力度、使用正规技术规避风险、提升行业的自律性三方面，论述了大数据信息安全风险的应对策略。
【关键词】大数据信息安全风险应对前言：在大数据环境下，数据已经成为一种资源，能够在市场中创在出巨大的价值，对社会进步等方面能够起到很强的促进作用。
虽然大数据具有很强的应用价值，但同样在应用过程中带来了很多问题，其中最为重要的便是信息安全问题。
相关研究人员指出，大数据安全属于一场重要的革命，人们应该利用大数据工作组的建立，以此来寻找问题的解决对策。
一、大数据信息安全风险框架1.1 内部信息安全基础设施信息安全问题主要由自然灾害和网络硬件损坏引起的，首先是自然灾害，很多自然灾害可能会对服务器产生损害，如台风、洪水等，从而引发数据丢失问题。
其次是网络硬件损坏，由于网络数据的急剧增长，很多硬件设计的储存空间显示出明显不足的状态，再加上硬件的老化，数据传输速度进一步下降。
而在信息处理过程中，信息安全问题主要指数据组合和数据分析中所出现的信息安全问题。
首先，在数据组合过程中，对个人信息的侵害性非常严重，增加了信息的泄露风险，这主要是由于数据的多项使用提升了信息的推断能力。
其次，在数据分析技术使用过程中，大数据自身就能为信息带来一定的安全风险，再加上用户所使用的词汇、语言等，用户的大致特征将会被归类，最终促使用户的个人隐私受到侵犯。
1.2 外部信息安全外部信息安全主要来源于法律法规、黑客攻击等方面。
为了提升对网络信息的保护程度，我国相继出台了很多信息安全保护条例，但由于法律的不全面，无法让信息安全得到真正控制。
大多数企业虽然会按照法律内容进行执行，但由于体制的不完善，部分企业为了提升自身利益，从而对用户个人信息进行出售，大大增加了信息泄露的风险。
大数据信息安全风险框架及应对策略分析
大数据信息安全风险框架及应对策略分析摘要：随着国民经济的发展和科学技术的进步，大数据在当今社会中的地位日益重要，在推动经济社会发展方面发挥着不可磨灭的作用，但大数据在发挥功能的同时也面临着严重的安全风险。
为了有效提升大数据的安全性，加强对大数据信息安全风险框架及应对策略的研究具有十分重要的现实意义。
本文首先阐述了大数据时代的主要特点，然后分析了大数据环境下的信息安全风险，最后论述了大数据信息安全风险的有效应对策略。
关键词：大数据；信息安全风险；框架；应对策略一、引言信息技术的发展带动了大数据技术应用的普及，现如今，大数据俨然已经成为促进社会经济发展重要推动力，极大提升了我国生产力和生产效率。
虽然大数据的应用价值非常高，但是其中的问题也不容忽视，其问题主要表现在数据安全性和保持时间以及信息安全等方面，这其中，信息安全则更为重要，已经成为社会各方关注的重点。
二、大数据的主要时代特点大数据的时代特点主要体现在以下几个方面：第一，海量性。
在大数据的时代背景下，网络技术飞速发展，很多移动设备都可以产生非常大量的数据信息，导致大数据日益朝着完整性以及海量化的方向发展。
第二，高速性。
随着信息技术的进步和人们生活水平的提升，人们对数据的需求有了极大的改观，对数据的处理速度有了全新的要求，这样才能提升人们决策的科学性和效率。
以云计算为基础的Hadoop数据框架能在非常短的时间里处理大量的数据，从而大幅度提升了数据信息的带来的经济效益。
第三，价值性。
人们应用大数据的主要目的在于从数据中发现可用的信息来为自己服务，但是如何在海量的数据中寻找对自身有价值的信息是一个难题，这也从侧面印证了大数据信息的价值性仍有待提升。
第四，多样性。
每个移动设备既是一个独立的个体又是网络的一部分，数据信息的增长趋势日益明显，多样性趋势的特征日益明显，这主要体现在文本以及视频等形式上。
无论是何种形式的信息资源，其都是具有内在联系的，将其进行重新加工分析之后就可以成为对自己有用的信息。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据信息安全风险框架及应对策略研究徐凯
摘要】如今,在学术和工业圈,大数据的研究已成为一个热点话题。
大数据存储和
使用的过程中,它一直面临着许多信息安全风险。
为了充分发挥其应用价值和大数
据实用的价值，科技人员需要根据大众的需求来提供制作信息和定制一些服务。
在数据分析的基础上,科技人员需要构建一种新的数据生产模式,并且还要提出一
些有效解决大数据信息安全问题的策略。
科技人员必须充分的认识到互联网等相
关产业的迅速崛起,会让大众感觉到大数据时代的来临，让大众都能利用到这大数
据所带来的便利。
但是目前仍然还有许多漏洞，让大众在使用链接对大数据进行
分类的同时还存在着很多不安全的问题,以及其对未来的发展也是非常有限的。
因此，科技人员应该要处理大数据出现的问题和存在信息安全风险,并采取进一步的
学习策略来应对将来可能出现的问题。
【关键词】大数据；信息安全；风险；框架；安全防范
在大数据的环境下,数据已经成为一种资源,并且其具有巨大的市场创造价值,
这对社会的发展有着非常强大的促进作用，但是在其应用的过程中,它也带来了许
多问题,其中最重要的是信息安全，因为事物总是有利弊两个方面的。
在进入大数
据时代后,移动应用传播的信息大多具有数据的安全漏洞。
而随着大数据在人们生
活方式上的变化,QQ、微博和微信的信息交流平台等纷纷涌现的同时,方便了人们
的生活,方便了人们的生活方式,节省了很多时间,也给人们的生活增添了很多娱乐。
数据已经成为新材料的一部分,其强大的经济意义为人类的创新和社会生产力的提
高做出了巨大的贡献。
科技人员需要对大数据的信息安全所出现的问题进行讨论
和探讨解决问题的方法，希望能为大数据信息化研究提供一些参考,从而有效解决
信息安全漏洞的问题。
一、大数据内部环境和外部环境的影响
1.1 内部信息安全环境
大数据环境分为外部环境和内部环境两部分。
信息安全内部环境指的是信息
安全风险缺乏监督管理组织本身造成的。
内部环境的破坏主要由自然灾害和网络
硬件的破坏两部分组成,自然灾害和网络硬件的破坏都会导致数据的丢失。
许多自
然灾害都会造成服务器的损坏，而网络硬件的损坏是由于数据网络的急剧增长,许
多硬件设计中存储空间严重不足,再加上硬件的老化,就会进一步降低数据传输的
速度。
1.2 外部信息安全环境
外部信息安全主要来自外部环境,包括法律法规、行业自律、个人信息意识、
黑客攻击等。
外部环境的信息安全问题，主要是由于大数据时代下外部信息存在
风险所引起的。
我国已经颁布了大量的信息安全保护法律法规,但由于法律的不完善,部分企业为了自己的利益，出卖了用户的信息，这在很大的程度上对信息的泄
露提升了很大的风险，而用户且无法对此行为作出任何措施，这些都是导致用户
的个人信息安全和个人隐私得不到保障。
用户在使用的过程中如果不对这些信息
加以保护,甚至将自己个人信息放在网络上,进一步增加了信息安全的风险。
制定《数据保护法》,是为了确保数据收集不被用于其他目的,需要告知用户所使用的
信息,使用用户需要通过识别信息来准确的维护自己的个人数据，这样能够更好的
保障个人所有的金融数据和个人所有的隐私。
现在还出现了黑客，这样使得个人
的数据信息和个人的安全隐私越来越难以保障。
大数据具有很高的发展价值和强
大吸引力,但是这样就会引来很多的攻击。
同时,在整个网络环境中,数据更加明显,
更容易受到竞争对手的攻击。
黑客会利用网络系统的漏洞来发现和攻击目标,增加
风险。
二、应对策略
基础设施的更新和维护可以保证不会造成设备损坏和信息丢失。
组织能及时
更新和维护硬件设备。
科技人员需要及时的发现设备在运行过程中所出现的任何
问题,能够及时的发现所出现问题,才能更好的避免出现一些无法挽回的后果。
科
技人员要利用其所有的技术来避免出现非常严重的问题，这对保障在大数据时代
下所有的信息安全有着非常重要作用。
保障信息安全问题，首先科技人员需要采
取安全有效的防护措施,还要加强在技术层面的防护;其次,科技人员应该要进行实
时的监控,以确保能够更快更早的发现系统出现的问题和发生的漏洞,这样就可以
有效的防止黑客的攻击，保障了用户的信息安全问题。
对于用户来说，需要加强对信息安全的认识。
现在社交网络在中国越来越受
欢迎，用户会更容易受到侵犯隐私和信息盗窃的侵害。
大数据时代的要求增强了
人们对信息安全的认识，在正常的网络软件流程中选择正规的软件，不要选择不
安全的、非法的网站。
如今，大数据时代已经占据了我们生活的一半。
在生活中，任何用来定义和
揭示我们个人信息的软件都会占据一席之地。
因此，我国各部门应积极宣传信息
泄露在个人信息安全预警中的重要性。
在完善相关法律法规的同时，要加强法律保护，提高技术防御能力。
事故发
生前，应颁布相关法律法规。
只有这样我们才能有效的保护用户的隐私。
让我们
的国家法律不再浮出水面，而是为人民解决问题。
三、大数据信息安全风险分析
3.1 使用技术规避风险
任何事物都不是孤立存在的,都有自己独特的分类。
当然,大数据也是如此。
根据环境,我们可以将大数据分为两类:内部环境和外部环境,这两类分别是大数据
的主要影响因素。
第一是网络接入技术的应用,这样通过完善的网络空间数据信息
的保护手段,可以消除黑客或病毒的攻击,严格的控制了网络接入,保证了网络用户
的安全访问。
第二是加密数据信息。
这样就提高了数据和信息的安全性和私密性。
最后是补丁的应用,对于应用软件的配置,必须要考虑到数据传输过程中存在一定
的问题和漏洞,这样能够增加了一些安全风险,如果违法者对网络造成破坏,就能够
可以使用补丁的方式来弥补出现的漏洞和问题。
3.2做好设备维护工作
随着大数据时代的到来，信息安全风险直接关系到基础设施的性能。
在日常
使用的过程中,必须完成改造和基础设施运营管理,及时解决设备运行中存在的问题,这样在安全的数据传输和管理中就能得到改善。
并且通过定期的设备操作和管理，更新软件，减少了设备发生故障和防止了数据的丢失。
此外,还应该建立应急
计划，如果我们发现数据安全问题,就能够及时的处理,减少了许多损失。
四、结论
当用户使用数据时,他们必须做好当前使用的互联网,以避免泄露一些自己个
人的隐私和个人的安全信息,并且还会容易透露自己的操作。
为了减少或消除这些
风险,所有的科技人员应该积极地考虑和探讨这些问题。
大数据的风险预防信息安
全需要科技人员在这所有的方面积极努力和组织外部环境来共同应对这些大数据
所带来的问题和出现的漏洞。
为了保证数据的使用安全和使数据安全不受到网络
漏洞的威胁,科技人员应该积极的采取相应的、有效的措施来防止和解决这些大数
据时代下所出现的问题,并且还要做好大量的风险防范工作。
五、参考文献
[1]黄国彬, 郑琳. 大数据信息安全风险框架及应对策略研究[J]. 图书馆学研究, 2015(13):24-29.
[2]许青林. 大数据信息安全风险框架及应对策略研究[J]. 金卡工程, 2016(7):50-51.
[3]孙海勇, 李青. 大数据信息安全风险框架及应对策略研究[J]. 信息与电脑(理论版), 2017(5):209-210.
[4]胡欣雨. 大数据信息安全风险框架及应对策略研究[J]. 无线互联科技, 2017(13):37-38.。