国家大数据安全标准化工作介绍
大数据标准体系
大数据标准体系一、引言大数据的快速发展和广泛应用对数据的管理和处理提出了新的挑战。
为了保证数据的一致性、可靠性和可持续性，建立一个完善的大数据标准体系是至关重要的。
本文将介绍大数据标准体系的组成部分和标准制定的原则，以及一些常见的大数据标准。
二、大数据标准体系的组成部分1. 数据质量标准：包括数据准确性、完整性、一致性、可用性等指标，用于评估和保证大数据的质量。
2. 数据安全标准：包括数据隐私保护、数据存储和传输安全、权限管理等指标，用于确保大数据的安全性。
3. 数据共享标准：包括数据格式标准、数据交换标准、数据共享协议等指标，用于促进大数据的共享和互操作性。
4. 数据存储标准：包括数据存储结构、数据存储介质、数据备份和恢复等指标，用于规范大数据的存储管理。
5. 数据处理标准：包括数据清洗、数据集成、数据挖掘等指标，用于规范大数据的处理流程和方法。
6. 数据分析标准：包括数据分析模型、数据分析算法、数据可视化等指标，用于规范大数据的分析过程和结果呈现。
三、大数据标准制定的原则1. 开放性原则：大数据标准应该是开放的，允许不同组织和个人参与标准制定的过程，以确保标准的广泛适用性和可持续发展。
2. 统一性原则：大数据标准应该是统一的，避免重复制定相似的标准，提高标准的一致性和互操作性。
3. 先进性原则：大数据标准应该是先进的，及时反映大数据技术和应用的最新发展，满足用户对新功能和新需求的要求。
4. 实用性原则：大数据标准应该是实用的，能够解决实际问题，提高大数据的管理和处理效率。
5. 可验证性原则：大数据标准应该是可验证的，可以通过测试和验证来确保标准的有效性和可靠性。
四、常见的大数据标准1. ISO/IEC 20547：大数据质量标准，包括数据准确性、完整性、一致性、可用性等指标。
2. NIST SP 800-53：大数据安全标准，包括数据隐私保护、数据存储和传输安全、权限管理等指标。
3. OASIS DSPL：大数据共享标准，包括数据格式标准、数据交换标准、数据共享协议等指标。
我国数据安全标准化情况综述
文│ 中国电子技术标准化研究院 徐羽佳 胡影 上官晓丽数据安全国家标准是开展数据安全监管，规范行业数据安全要求，指导网络运营者提升数据安全能力的重要抓手，对促进数据应用规范化、提升数据活动安全性有着重要意义。
本文介绍了我国数据安全标准化现状，梳理了现有及在研的数据安全国家标准，并介绍了数据安全国家标准的验证试点及推广应用工作。
一、标准化组织——全国信息安全标准化技术委员会概述全国信息安全标准化技术委员会（SAC/TC260，简称“信安标委”）是在信息安全技术专业领域内，从事信息安全标准化工作的技术工作组织。
信安标委于2002年由国家标准化管理委员会（简称“国标委”）批复成立，业务上受中央网信办指导，主要工作范围包括安全技术、安全机制、安全服务、安全管理、安全评估等领域的标准化技术工作。
TC260下设7个工作组，其中，大数据安全标准特别工作组（SWG-BDS）负责大数据和云计算相关的安全标准研制工作，具体职责包括调研急需标准化需求，研究提出标准研制路线图，明确年度标准研制方向，组织开展关键标准研制工作。
SWG-BDS于2016年成立，截至目前，SWG-BDS成员单位已达227家。
二、我国数据安全标准化情况为落实《网络安全法》中“国家鼓励开发网络数据安全保护和利用技术，促进公共数据资源开放”及“国家建立和完善网络安全标准体系”等要求，响应《大数据发展行动纲要》中“健全大数据安全保障体系，强化安全支撑；完善法规制度和标准体系，科学规范利用大数据，切实保障数据安全”的主要任务，2016年，TC260成立大数据安全标准化特别工作组，成功启动了第一批大数据安全标准编制和预研工作。
目前，TC260已开展9项数据安全标准研制项目，其中，已发布标准4项，在研标准5项。
安全要求类标准包括GB/T 35274-2017《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》、GB/T 37932-2019《信息安全技术 数据交易服务安全要求》及《信息安全技术 政务信息共享 数据安全技术要求》，分别针对大数据服务、数据交易及政务信息共享的情景提出了安全要求。
大数据标准国际现状
大数据标准国际现状随着大数据技术的快速发展和广泛应用，各国纷纷开始重视大数据标准的制定与推广。
大数据标准的统一和规范对于促进大数据跨国交流与合作，保障数据安全与隐私，提高数据质量与可信度起着重要的作用。
本文将介绍当前国际上大数据标准的现状以及其对应的标准组织和制定机构。
1. 国际大数据标准概况国际上的大数据标准可以分为技术标准、数据标准和管理标准三个方面。
技术标准包括大数据存储、计算、传输、处理和分析等方面的标准；数据标准涉及格式标准、数据质量标准、元数据标准等；管理标准则关注大数据安全、隐私、伦理和治理等方面的问题。
2. 标准组织和制定机构在国际上，大数据标准的制定主要由以下几个组织和机构来主导：2.1 国际标准化组织（ISO）国际标准化组织（International Organization for Standardization，简称ISO）是全球最主要的标准制定组织之一，致力于制定各个领域的国际标准。
ISO/IEC JTC1/SC32是ISO下属的一个技术委员会，负责制定与数据库相关的国际标准。
在大数据领域，ISO/IEC JTC1/SC32制定了一系列标准，包括ISO 20547:2015 Big Data Overview and Vocabulary以及ISO/IEC 20546:2015 Big Data Reference Architecture等。
2.2 国际电工委员会（IEC）国际电工委员会（International Electrotechnical Commission，简称IEC）是一个国际性的标准制定组织，负责电气、电子和相关技术领域的国际标准制定。
IEC/TC100是IEC下属的一个技术委员会，主要负责信息技术领域的标准制定。
在大数据领域，IEC/TC100和ISO/IEC JTC1/SC32有着紧密的合作关系，共同推进大数据标准的制定与推广。
2.3 国际电信联盟（ITU）国际电信联盟（International Telecommunication Union，简称ITU）是一个负责电信和信息通信技术标准制定的国际组织。
大数据的标准化和规范化研究
大数据的标准化和规范化研究引言现在，大数据已经成为世界各行业发展的关键驱动力。
大数据的价值无可估量，然而，由于数据来源的多样性和数据质量的不确定性，很难将大数据有效地应用于决策和创新中。
为了解决这个问题，大数据的标准化和规范化研究应运而生。
本文将探讨大数据标准化和规范化的重要性，以及目前的研究进展和挑战。
什么是大数据标准化和规范化？大数据标准化是指对大数据进行一致的编码和格式化，以便不同的数据源和应用程序之间能够进行互操作和集成。
大数据规范化是指定义适当的数据模型、结构和语义，以便数据可以被正确地解释和使用。
标准化和规范化是大数据管理中的关键环节。
大数据的线索分散在不同的数据源中，例如传感器、社交媒体、云存储等。
这些数据源可能使用不同的数据格式、命名约定和结构。
此外，不同的应用程序和组织可能对数据的需求和用途也不尽相同。
标准化和规范化可以帮助消除数据源之间的障碍，使得数据能够在不同的系统和应用程序之间无缝地流动和交换。
大数据标准化和规范化的重要性大数据标准化和规范化对于实现大数据的互操作性、可持续性和应用可能性至关重要。
以下是为什么大数据标准化和规范化如此重要的原因：1. 提高数据质量大数据质量是数据分析和决策的基础。
标准化和规范化可以帮助提高数据的一致性、准确性和完整性。
通过定义统一的数据模型和结构，可以减少数据的冗余和错误。
此外，标准化和规范化可以帮助发现和纠正数据质量问题，保证数据的可信度和可靠性。
2. 促进数据集成和共享大数据通常来自不同的数据源，可能包括多个组织和部门。
标准化和规范化可以帮助消除数据集成和共享的障碍。
通过定义统一的数据编码和格式，可以使不同的数据源之间能够无缝地交换和整合数据。
这样，不同的组织和部门可以更好地共享数据，促进合作和创新。
3. 提高数据分析和挖掘的效率标准化和规范化可以提高数据分析和挖掘的效率。
通过定义统一的数据模型和语义，可以减少数据的预处理和转换过程，提高数据分析和挖掘的速度和精度。
2024年安全标准化工作实施方案参考(2篇)
2024年安全标准化工作实施方案参考____年安全标准化工作实施方案参考摘要：本文结合____年的社会背景和安全标准化工作的要求，提出了____年安全标准化工作的实施方案，包括总体目标、重点领域、工作内容和实施步骤等方面。
通过贯彻执行本方案，将进一步推动我国安全标准化工作的规范化、科学化和专业化发展，提高我国的安全生产管理水平，确保人民群众的生命财产安全。
关键词：安全标准化、工作实施、总体目标、重点领域、工作内容、实施步骤一、引言安全标准化是指在安全生产领域使用标准和技术规范，以推动安全生产工作的规范化和科学化发展的工作。
安全标准化工作的实施对于提高我国的安全生产管理水平、减少事故的发生、保障人民群众的生命财产安全具有重要意义。
本文结合____年的社会背景和安全标准化工作的要求，提出了____年安全标准化工作的实施方案。
二、总体目标____年安全标准化工作的总体目标是：推动我国安全标准化工作的规范化、科学化和专业化发展，提高安全标准的制定、实施和监督管理水平，加强对安全生产的监管和风险管控，确保人民群众的生命财产安全。
三、重点领域____年安全标准化工作的重点领域包括但不限于以下几个方面：1. 制定和更新安全生产领域的标准和技术规范；2. 加强安全设施设备的标准化管理；3. 强化工业生产、交通运输、建筑施工、农业生产等重点领域的安全标准化工作；4. 提高安全生产行业标准化组织和专业人员的能力水平；5. 推动安全标准化与信息化、智能化的深度融合。
四、工作内容____年安全标准化工作的具体内容包括以下几个方面：1. 制定和更新安全生产领域的标准和技术规范：根据安全生产工作的需求，制定和更新与各行各业相关的安全标准和技术规范，包括安全生产基本规范、安全设施设备标准、安全操作规程等。
同时，加强对国际安全标准的研究和借鉴，提高我国安全标准的国际化水平。
2. 加强安全设施设备的标准化管理：针对各类安全设施设备，制定统一的标准和技术规范，指导和规范其设计、制造、安装和维护。
大数据标准体系建设方法论-概述说明以及解释
大数据标准体系建设方法论-概述说明以及解释1.引言1.1 概述随着互联网、物联网、移动互联等技术的快速发展，大数据已经成为当前社会经济发展的重要驱动力。
大数据的应用已经渗透到各个行业领域，为企业提供了更多的商业机会和发展空间，然而，大数据的应用也面临着标准化和规范化的挑战。
建立完善的大数据标准体系对于推动大数据应用的发展具有重要意义。
大数据标准化可以帮助企业降低数据管理成本、提高数据安全性、促进数据共享与交换，同时也有助于促进行业内的技术交流与合作。
因此，建设大数据标准体系已经成为当前大数据发展的必然趋势。
本文将从大数据标准的重要性、基本原则以及构建方法等方面进行详细探讨，旨在为大数据标准化工作提供一定的参考和指导。
1.2 文章结构本文将分为三个主要部分来阐述大数据标准体系建设的方法论。
首先，在引言部分将概述大数据标准体系建设的背景和意义，介绍文章的结构和目的。
其次，正文部分将分为三个小节，首先探讨大数据标准的重要性，其次介绍大数据标准的基本原则，最后详细阐述大数据标准体系的构建方法。
最后，在结论部分将对全文内容进行总结，展望未来大数据标准体系建设的发展方向，并提出一些结束语。
通过这样的结构安排，希望能够全面而系统地呈现大数据标准体系建设的方法论，为相关研究和实践提供有益的指导。
1.3 目的本文旨在探讨大数据标准体系建设的方法论，旨在帮助企业和组织在大数据时代更好地规范数据管理、提高数据质量、提升数据分析能力。
通过对大数据标准的重要性、基本原则以及构建方法进行深入分析和探讨，旨在为相关领域的决策者、数据管理者和技术人员提供一套系统性的指导和思路。
希望通过本文的分享，可以促进大数据标准体系的完善和落地实施，推动大数据在各行各业的应用和发展，为社会和经济的发展做出贡献。
2.正文2.1 大数据标准的重要性在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业决策和发展的重要驱动力。
然而，随着数据量的不断增长和数据来源的多样化，管理和利用大数据也面临着巨大的挑战。
大数据标准化白皮书
大数据和新一代信息技术标准化
大数据和新一代信息技术标准化大数据和新一代信息技术是当今社会中非常重要的领域，它们的发展对于经济、社会和科学的发展有着重大的影响。
在这个快速发展的行业中，标准化是至关重要的，因为标准化能够帮助确保信息技术的互操作性、安全性和可持续性。
本文将探讨大数据和新一代信息技术标准化的重要性，并分析一些当前的标准化工作和未来的发展趋势。
让我们来了解一下大数据和新一代信息技术的概念。
大数据是指利用各种技术手段从庞大的数据中发现新的价值、洞察新的趋势以及解决复杂的问题。
而新一代信息技术则是指以人工智能、物联网、云计算、5G等为代表的新兴技术，它们正在改变着我们的生活和生产方式。
这些技术的快速发展给我们带来了巨大的挑战，也为标准化工作提出了新的需求。
为什么需要对大数据和新一代信息技术进行标准化呢？标准化能够帮助确保不同厂商生产的产品和技术能够互相兼容和互操作。
这对于促进产业的发展、降低成本、提高效率非常重要。
标准化能够提高技术的安全性和可靠性，能够减少技术引入市场后可能出现的问题。
标准化还能够促进国际间的合作和交流，为全球范围内的信息技术发展提供了共同的基础。
在大数据领域，目前已经有一些相关的标准化工作正在进行中。
ISO/IEC JTC 1/SC 32团体就是负责制定数据管理和交换方面的国际标准的。
国内也成立了中国大数据产业技术标准联盟，致力于推动大数据产业标准化。
这些标准化工作对于促进我国大数据产业的发展、提高大数据技术的可信度和可用性具有非常重要的意义。
未来，随着大数据技术的不断发展和应用，标准化工作也将面临更多的挑战，例如怎样更好地标准化数据采集、存储、处理、共享等环节，怎样更好地标准化大数据分析和应用等环节。
在新一代信息技术领域，同样也需要进行标准化工作。
在人工智能领域，国际上已经成立了IEEE P7000系列标准工作组，力求在人工智能的伦理、可解释性和可信赖性等方面达成共识。
在物联网领域，IEEE、ISO/IEC等组织也都在致力于相关标准的制定。
“标准化+大数据”构建智慧监管新体系
《中国质量监管》2021年第1期丨创新经验标准化+犬数据”旃建智慧监管新価系河北省石家庄市市场监管局创新监管机制激发市场主体活力焦强_____/—L如何运用现代技术手段，增强市场监管的靶向性、精准性、科学性？近年来，河北省石家庄市市场监管局着力深化“放管服”改革，把“双随机、一公开”监管作为进一步释放市场红利、减少制度性交易成本、优化营商环境的重要措施，依托“标准化+大数据”，构建起智慧监管新体系，形成了“一网联动、随机抽查、协同监管、综合执法”的监管新机制，为构建新发展格局注入能量。
标范“三级跳”,打造鑑管“升级版”为有效破解“双随机、一公开”监管工作中存在的标准不统一、流程不规范、随意性强、工作效率低等突出问题，石家庄市市场监管局将标准化理念融入“双随机、一公开”监管工作，用科学严谨的标准统一规范监管行为，实现监管标准“三级跳”，构建了有序、公正高效的监管体系，打造监管“升级版”。
一、起跳：全国首创“四双四一”抽查规范“四双四一”联合抽查规范，即“双匹配一确认、双编组一随机、双指导一授权、双随机一表格”，解决了“双随机、一公开”跨部门联合抽查的组织和技术难题，在短时间内推动了“双随机、一公开”跨部门联合抽查的全面落实。
一是“双匹配一确认”。
让系统准确识别企业所对应的监管部门是跨部门联合“双随机”抽查的关键和技术难点。
石家庄制定了企业国民经济行业代码、企业经营范围关键字与监管部门、监管事项“双匹配对应关系表”，通过关键字匹配即可有效确认被抽取的企业所对应的监管部门，再经各部门系统管理员比对确认后，最终将抽查对象准确匹配到监管部门名下，解决了“双随机”监管系统精准匹配和分派任务的技术难题。
二是“双编组一随机”。
科学编组是跨部门联合“双随机”抽查的先决因素。
石家庄采取“双编 组一随机”的方式，先分别对随机抽取的抽查对象和执法人员进行编组排列，再将抽查对象组与执法人员组随机匹配，形成组与组的对应关系，既保证了联合抽查期间人员组织相对固定，便于统一组织行动，又解决了“大随机”过程中易出现的组与组之间人员交叉重复导致的组织协调混乱、工作效率低下等问题。
ISO-IEC-JTC1-info
ISO/IEC JTC1 SC32 大数据标准化工作情况ISO/IEC JTC1 SC32 “数据管理和交换”分技术委员会,是与大数据关系最为密切的标准化组织。
SC32 持续致力于研制信息系统环境内及之间的数据管理和交换标准，为跨行业领域协调数据管理能力提供技术性支持,其标准化技术内容涵盖:协调现有和新生数据标准化领域的参考模型和框架；负责数据域定义、数据类型和数据结构以及相关的语义等标准；负责用于持久存储、并发访问、并发更新和交换数据的语言、服务和协议等标准；负责用于构造、组织和注册元数据及共享和互操作相关的其他信息资源（电子商务等）的方法、语言服务和协议等标准。
SC32 下设 4 个工作组和几个研究组，主要内容如下：WG1：电子业务工作范围为：研制各组织使用的信息系统间全球互操作所需的开放电子数据交换方面的通用 IT 标准，包括商务和信息技术两方面的互操作标准。
WG2：元数据工作范围为：研制开发和维护有利于规范和管理的元数据、元模型和本体的标准，此类标准有助于理解和共享数据、信息和过程，支持互操作性，电子商务以及基于模型和基于服务的开发，包括：建议用于规定和管理元数据、元模型和本体的框架；规定和管理元数据、元模型和本体；规定和管理过程、服务和行为数据；开发管理元数据、元模型和本体的机制，包括注册和存储；开发交换元数据、元模型和本体的机制，包括基于互联网、局域网等的语义。
WG3：数据库语言工作范围为：为动态规定、维护和描述多用户环境中的数据库结构和组件制定和维护语言标准；通过规定事务提交、恢复和安全机制提供额外的对数据库管理系统完整性的支持；为存储、访问和处理多并发用户使用的数据库结构中的数据制定和维护语言标准；为其他标准编程语言提供开发接口；为描述数据类型和行为的其他标准提供访问接口或为开发用户提供数据库组件。
WG4：SQL 多媒体和应用包工作范围为：规定各种应用领域使用的抽象数据类型包的定义。
大数据技术和标准化共80页文档
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二、标准体系框架
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三、《信息技术 大数据 术语》
• 大数据生命周期模型 lifecycle model for big data 用于描述大数据的“数据 – 信息 – 知识 – 价值”生命周期和指导大数据相关活动的模型 ；这些活动主要由收集、准备、分析和行动等阶段覆盖。
注：几个阶段的主要活动如下：
a.收集阶段——采集原始数据并按原始数据形式存储； b.准备阶段——将原始数据转化为干净的、有组织的信息； c.分析阶段——利用有组织的信息产生合成的知识； d.行动阶段——运用合成的知识为企业生成价值。
数量 Volume
多样性Variety
速度Velocity
多变性variability
构成大数据的数据集的 数据可能来自多个数据
规模。
仓库、数据领域或多种
Volume
数据类V型o。lume
单位时间的数据流量。 大数据其他特征，即数
量、速度和多样性等特
Volume
征都处V于o多lu变m状e态。
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三、《信息技术 大数据 术语》
. . .
平
据
台
描分质 述类量 模方模 型法型
数 评据 估溯
源
收 集
预 处 理
分 析
可 视 化
访 问
. . .
平 台 基 础 设 施
预 处 理 类 产 品
国家大数据安全标准化工作介绍
提纲
安全标准组织介绍 标准工作总体介绍 去标识化标准解读
大数据安全标准特别工作组
• 隶属于全国信息安全标准化技术委员会 • 2016年4月14日成立
• 组长：王建民 • 副组长：陈兴蜀 • 秘书：金涛
• 成员单位数：160家
信安标委概况
• 全国信息安全标准化技术委员会（简称“信安标 委”）成立于2002年4月，是国家标准化管理委 员会的直属标委会，编号为SAC/TC260。
• 数据对国家安全至关重要：“反对以国家安全为借口，利用技术优 势控制他国网络和信息系统、收集和窃取他国数据。”
• 基本原则：“保护本国信息系统和信息资源免受侵入、干扰、攻击 和破坏”
• 战略任务：“根据宪法和法律法规管理我国主权范围内的网络活动， 保护我国信息设施和信息资源安全，采取包括经济、行政、科技、 法律、外交、军事等一切措施，坚定不移地维护我国网络空间主 权”。
2016年12月27日国家互联网信息办公室发布《国家网络空间安全战略》
• 实施国家大数据战略，建立大数据安全管理制度，支持大数据、云计算等新一代 信息技术创新和应用。加强网络安全标准化和认证认可工作，更多地利用标准规 范网络空间行为。
工作定位
国家对数据的定位
• 2015年9月国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，“数据已成为 国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动 以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。”
《国家网络空间安全战略》之数据
• 数据是网络空间的有机组成部分：“互联网、通信网、计算机系统、 自动化控制系统、数字设备及其承载的应用、服务和数据等组成的 网络空间”
• 数据对国家、企业、个人利益至关重要：“一些组织肆意窃取用户 信息、交易数据、位置信息以及企业商业秘密，严重损害国家、企 业和个人利益，影响社会和谐稳定。”
大数据标准体系大数据标准体系框架
大数据标准体系大数据标准体系框架1.基础标准层：包括数据基础设施环境、数据管理和数据质量三个方面的标准。
其中，数据基础设施环境标准包括数据存储、计算资源等基础设施的要求和标准；数据管理标准包括数据采集、处理、存储、传输和访问等环节的标准；数据质量标准包括数据准确性、一致性和完整性等方面的标准。
2.技术标准层：包括数据处理和数据分析两个方面的标准。
其中，数据处理标准包括数据清洗、转换、集成和计算等方面的标准；数据分析标准包括数据挖掘、机器学习、统计分析等方面的标准。
3.应用标准层：包括数据应用和数据安全两个方面的标准。
其中，数据应用标准包括数据可视化、数据服务、数据挖掘等方面的标准；数据安全标准包括数据保护、隐私保护、风险评估等方面的标准。
4.管理标准层：包括数据管理和项目管理两个方面的标准。
数据管理标准包括数据资产管理、数据治理、数据规范等方面的标准；项目管理标准包括项目计划、组织管理、风险控制等方面的标准。
1.数据基础设施环境标准：-数据存储标准：包括分布式存储、云存储等方面的标准；-计算资源标准：包括分布式计算、集群计算等方面的标准。
2.数据管理标准：-数据采集标准：包括数据源选择、数据采集方案、数据清洗规范等方面的标准；-数据处理标准：包括数据转换、数据集成、数据计算等方面的标准；-数据存储标准：包括数据存储格式、数据存储架构等方面的标准；-数据传输标准：包括数据传输方式、数据传输格式、数据传输加密等方面的标准；-数据访问标准：包括数据查询、数据访问权限等方面的标准。
3.数据质量标准：-数据准确性标准：包括数据准确性监测、数据采集错误处理等方面的标准；-数据一致性标准：包括数据一致性验证、数据一致性处理等方面的标准；-数据完整性标准：包括数据完整性检查、数据完整性维护等方面的标准。
4.数据处理标准：-数据清洗标准：包括数据清洗方法、数据清洗过程控制等方面的标准；-数据转换标准：包括数据转换方法、数据转换规则等方面的标准；-数据集成标准：包括数据集成方法、数据集成规范等方面的标准；-数据计算标准：包括数据计算方法、数据计算规范等方面的标准。
国家大数据标准化工作介绍
• 工作活动：
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2015年4月7-9日在德国举办第一次工作组会议
2015年7月7-9日在西班牙举办第二次工作组会议 2015年12月1-4日在巴西举办第三次工作组会议 2016年3月8-10日在爱尔兮举办第四次工作组会议 2016年7月12-15日在中国北京举办第五次工作组会议 2016年11月27-12月2日在美国举办第六次工作组会议
工作组概况-国际专题组
组长单位：华为技术有限公司 参与单位：中国电子技术标准化研究院、华为技术有限公司、清华大学、中电长城网际 等近25家。
工作进展 • 《信息技术 大数据 概述和术语》联合编辑 • 《信息技术 大数据参考架构 第4部分：安全不隐私保护结构》编辑 • 承担ISO/IEC 20457-4特设组主席
标准化作用
标准化有利于推动产业发展
标准化是促进科技进步的重要途径
标准化能够改进产品、工程、服务质量 标准化是实现企业管理现代化的基础
标准化是实现企业管理现代化的基础
国外标准化
ISO/IEC JTC1/WG9大数据工作组
• 工作内容： -聚焦和支持JTC1的大数据标准计划。 -编制大数据基础标准（包括参考架构和术语标准），以指导JTC1中其他大数据 标准的编制。 -编制建立在基础标准的其他大数据标准（当JTC1下设相兰组不存在戒不能编制 这些标准时）。 -识别大数据标准化中的差距。 -建立和维护不JTC1中那些将来可能提出大数据相兰工作的所有相兰实体以及任 何下设组的联络。 -识别那些正在编制有兰大数据的标准和相兰资料的 JTC1（和其他组织）实体， 并在适当时候调查有兰大数据的正在进行中和潜在的新工作。 -不JTC1之外的相兰社区共同提升意识并鼓励参不JTC1的大数据标准化工作，根 据需要建立联络。
全国一体化大数据中心标准体系
一、引言全国一体化大数据中心标准体系的建设是当前信息技术发展的重大趋势，也是大数据产业的重要支撑。
随着信息化建设的深入和大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始意识到建设大数据中心的重要性，而标准体系的建设是保障大数据中心运行稳定、安全、高效的重要保障。
二、标准体系的重要性1. 保障数据安全大数据中心存储了大量的重要数据，包括企业的核心业务数据、客户信息等，而这些数据的安全至关重要。
建立全国一体化大数据中心标准体系可以规范数据中心的建设和运作，从而保障数据的安全性。
2. 提高数据处理效率标准化的数据中心建设可以提高数据处理的效率，降低数据处理的成本。
比如在数据中心设备的选购上，标准化将会使设备的性能更为明晰，从而减少不必要的浪费。
3. 促进产业发展标准体系的建设将促进大数据产业的发展，吸引更多的投资和人才加入到大数据产业中，为我国信息化产业的升级和转型提供重要支持。
三、全国一体化大数据中心标准体系的建设1. 标准制定建立全国一体化大数据中心标准体系首先需要进行一系列的标准制定工作。
这一过程需要吸取国外标准的先进经验，结合我国大数据产业的实际情况，制定适合我国国情的标准。
2. 标准推广标准制定后，需要积极推广标准，在全国范围内进行宣传和培训，让更多的企业了解并采用这些标准。
3. 监督管理建立全国一体化大数据中心标准体系需要加强对标准执行的监督管理，对不符合标准要求的企业进行处罚，保障标准的严肃性和权威性。
四、关于全国一体化大数据中心标准体系的建设方案1. 建立国家标准委员会国家标准委员会需要成立相关的大数据中心标准化工作组，负责大数据中心标准的制定、推广和监督管理等工作。
2. 加强国际合作加强国际合作，吸取国外先进的大数据中心标准和管理经验，借鉴国际最佳实践，推动我国大数据中心标准的国际化。
3. 加强行业协会的作用加强相关行业协会的作用，积极引导和推动企业遵循标准建设大数据中心，促进标准体系的建设和推广。
国家大数据安全与治理研究
国家大数据安全与治理研究第一章：引言近年来，随着信息技术的高速发展，数据的产生和使用也呈现出爆炸式增长的趋势。
国家大数据安全和治理问题日益凸显，成为当前信息安全领域的热点问题之一。
对于我国来说，如何保护国家的大数据安全和加强数据的治理，已经成为实现信息化、现代化进程的重要任务。
本文将从多个角度探讨国家大数据安全和治理的问题。
第二章：国家大数据安全的保障国家大数据安全是指对国家数据进行综合安全保障的一种综合体现。
针对国家大数据安全问题，我们需要从以下几个方面进行保障：1.政策法规的建设政策法规的建设是保障国家大数据安全的前提和基础。
制定相关政策和法规，针对不同的数据管理方面制定不同的规定，明确数据使用的权利和限制，以及信息安全的规定。
2.科技手段的应用科技手段的应用在保障国家大数据安全中也起到了重要的作用。
对于系统软件和硬件的升级、优化等方面，可以提高数据安全性，有效的降低数据被恶意攻击的风险。
3.企业管理的建设在企业管理方面，可以加强对数据的安全审计和权限控制。
同时，加强用户数据访问的监管和安全管理，强化针对重要数据和系统的安全管理。
第三章：国家大数据治理的实现国家大数据的治理方面包括以下几个方面：1.数据采集和清洗数据采集和清洗是保证数据质量和真实性的前提。
需要建立有效的数据采集和清洗机制，采用多种数据采集工具，收集真实可靠的数据。
2.数据仓库建设数据仓库建设是管理大数据的基础。
需要建立全面、精细、分类、实时的数据仓库，实现数据可视化管理和分析。
3.数据分析和挖掘数据分析和挖掘是为了更好的发掘数据的价值和意义。
需要充分利用分析模型和分析技术，构建智能分析系统，挖掘数据的潜在价值。
第四章：国家大数据安全和治理的问题国家大数据安全和治理在实践中依然存在一些问题，主要表现在以下几个方面：1.数据缺乏标准化国家大数据安全和治理在标准化方面存在缺陷。
虽然国家有一些政策规定，但是政策和标准的不成熟也使得影响监管难度的增加。
什么是安全标准化的基本定义和内容
什么是安全标准化的基本定义和内容1. 引言安全标准化是现代社会中一个十分重要而复杂的概念，它涵盖了众多领域，从食品安全到网络安全，从产品质量到职业健康安全。
本文将探讨安全标准化的基本定义和内容，旨在帮助读者全面理解这一重要的概念。
2. 安全标准化的定义安全标准化可以被定义为制定、推广和应用用于保障人类生活和工作环境安全的规范和准则。
它是通过国家、国际组织或私营部门建立的一套固定的规则，以确保生产的产品、提供的服务和执行的工作符合特定领域的安全标准。
安全标准化旨在通过统一的标准，提高社会公众的安全意识，并确保人们的生命、财产和环境免受潜在的威胁。
3. 安全标准化的内容3.1. 产品和服务安全标准化产品和服务安全标准化是一项关键的安全措施，旨在确保消费者和用户的生命和健康不受到产品和服务的威胁。
它包括对产品和服务设计、制造、使用和维护过程中的安全性进行评估和规范的工作。
电器和电子产品需要符合特定的电气安全标准，食品需要符合卫生和质量标准，药品需要符合特定的药理学和毒理学标准。
3.2. 职业健康与安全标准化职业健康与安全标准化旨在确保员工在工作场所中的健康和安全。
它涉及到策划、组织、实施和监督预防职业病和工伤的各种措施。
这些措施包括工作环境和设备的安全性改进、职业健康监测、安全培训和意识提高等。
3.3. 环境安全标准化环境安全标准化是指通过规避或减少对环境的不利影响，确保人类活动与自然环境的协调。
它包括大气、水和土壤的污染控制，生物多样性保护以及对废弃物处理和能源使用的规范。
这些标准旨在降低人类活动对地球的负面影响，促进可持续发展。
4. 对安全标准化的个人观点和理解个人认为安全标准化对社会的重要性不可忽视。
它确保了公众的安全和福祉，提高了人们对各种风险的认识，并最大限度地减少了潜在的危害。
安全标准化在各个领域都起着重要的作用，如保障食品安全、保护环境、提高职业健康安全等。
这些标准在全球范围内的应用和推广，有助于促进全球化和贸易的发展，加强国家间的合作与交流。
大数据安全保护技术介绍
大数据安全保护技术介绍大数据时代是安全与发展并重、机遇与挑战并存的网络时代[1]。
2016年11月，第十二届全国人民代表大会常务委员会通过了《中华人民共和国网络安全法》[2]，于2017年6月1日正式实施，明确个人信息保护义务，支持网络安全技术的研究、开发、应用和推广。
2016年12月，国家互联网信息办公室发布《国家网络空间安全战略》[3]，提出“实施国家大数据战略，建立大数据安全管理制度，支持大数据、云计算等新一代信息技术创新和应用” 。
大数据目前已经成为国家重要战略，安全是大数据发展的重要基石，在充分发挥大数据价值的同时，解决大数据安全面临的问题和挑战也同样重要。
在产业界和学术界，对大数据安全的研究已经成为热点。
国际标准化组织、产业联盟、企业和研究机构等都已开展相关研究以解决大数据安全问题。
2012年，云安全联盟（CSA）成立了大数据工作组，旨在寻找大数据安全和隐私问题的解决方案。
2016年，全国信息安全标准化技术委员会正式成立大数据安全标准特别工作组，负责大数据和云计算相关的安全标准化研制工作。
在Engineering Village 以“big data”和“security”为关键字检索期刊论文：2013年有54篇，2014年124篇，2015年214篇，2016年达到265篇。
大数据安全相关的期刊论文篇数呈逐年增长的趋势，这反映出学术界对大数据安全的研究越来越多。
作者从法律法规、标准、大数据生命周期和大数据平台4个方面阐述了大数据安全发展现状，提出一种分层的大数据安全体系，阐述相关研究现状及一些开放问题。
1大数据基本概念1.1大数据的定义与特征2011年5月，美国麦肯锡全球研究院发布了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告[4]，“大数据”一词被正式提出，自此其成为科研、金融和商业等众多领域的热门话题。
麦肯锡提出“大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集”。
安全生产标准化信息化
安全生产标准化信息化安全生产是企业发展的基石，也是国家社会稳定的重要保障。
随着信息化技术的不断发展，安全生产标准化信息化已成为企业安全管理的重要手段。
本文将就安全生产标准化信息化的意义、现状和发展方向进行探讨。
首先，安全生产标准化信息化的意义非常重大。
通过信息化手段，可以实现对安全生产的全面监控和管理，提高安全管理的精细化水平。
同时，信息化技术还可以帮助企业及时获取安全生产的数据信息，为决策提供科学依据，提高安全生产管理的科学化水平。
此外，信息化还可以提高安全生产的透明度，让相关部门和公众更加了解企业的安全生产状况，增强企业的社会责任感。
其次，当前安全生产标准化信息化的现状是怎样的呢？目前，一些大型企业已经开始将信息化技术应用于安全生产管理中，通过传感器、大数据分析等手段实现对生产过程的实时监控和数据采集。
一些企业还建立了安全生产管理信息系统，实现了对安全生产各个环节的全面管理和监控。
然而，也有一些中小型企业在安全生产标准化信息化方面还存在较大的差距，信息化技术应用不够广泛，安全生产管理还存在一定的盲区和薄弱环节。
最后，未来安全生产标准化信息化的发展方向是怎样的呢？我们可以预见，随着5G、人工智能等新一代信息技术的广泛应用，安全生产标准化信息化将迎来新的发展机遇。
未来，信息化技术将更加智能化，可以实现对安全生产的更加精细化管理，提高安全生产的预警能力和事故应对能力。
同时，信息化技术还将更加开放和共享，企业之间、行业之间可以通过信息化平台实现安全生产数据的共享和交流，促进安全生产管理的标准化和规范化发展。
总之，安全生产标准化信息化是未来安全生产管理的必然趋势，企业应该充分认识到信息化技术在安全生产管理中的重要作用，加大对安全生产信息化的投入力度，推动安全生产管理向着更加科学、精细、智能的方向发展。
只有这样，才能更好地保障员工的生命安全和健康，为企业的可持续发展提供有力支撑。
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《国家网络空间安全战略》之数据
• 数据是网络空间的有机组成部分：“互联网、通信网、计算机系统、 自动化控制系统、数字设备及其承载的应用、服务和数据等组成的 网络空间”
• 数据对国家、企业、个人利益至关重要：“一些组织肆意窃取用户 信息、交易数据、位置信息以及企业商业秘密，严重损害国家、企 业和个人利益，影响社会和谐稳定。”
《网络安全法》之数据
维度 数据安全
条文 第10条：“维护网络数据的完整性、保密性和可用性” 第21条：“防止网络数据泄露或者被窃取、篡改” 第27条：“不得提供专门用于……窃取网络数据等危害网络安 全活动的程序、工具” 第31条：“一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重 危害国家安全、国计民生、公共利益的关键信息基础设施”
2015年11月18日，国家标准化管理委员会批复换届方案。
p主任委员：王秀军——中央网络安全和信息化领导小组 办公室副主任
p副主任委员
Ø 赵泽良 中央网信办网络安全协调局局长
Ø 韩俊
工业和信息化部科技司巡视员
Ø 赵林
公安部第十一局副局长
Ø 李守鹏 中国信息安全测评中心副主任
Ø 何良生 国家密码管理局副局长
• 2016年3月发布的“十三五规划纲要”还专章提出“实施国家大数据战略”， 明确我国将“把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行 动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治 理创新。”
• 在国务院和各部门的发文中，称为“基础性战略资源”的只有数据（或大 数据）和档案。
《网络安全法》之数据
数据安全= 保密性 + 完整性 + 可用性
数据安全 + 个人信息主体的控制权利 + 数据控制者等 个人信息保护=
相关方满足个人信息主体控制权利的义务 数据安全 + 重要数据的支配权 + 防止重要数据遭恶意 国家层面的数据安全保护= 使用对国家安全的威胁。
已开展工作
p标准体系研究
p已发布标准（2个）
Ø云计算安全标准路线Biblioteka ØGB_T 31168-2014《信
Ø大数据安全标准白皮书
息安全技术 云计算服
务安全能力要求》
ØGB-T 31167-2014《信
p标准研究（3个，已结题）
息安全技术 云计算服
Ø 大数据交易服务平台安全要求 Ø 大数据安全能力成熟度评估模型 Ø 智慧城市网络安全评价方法
为解决大数据安全和隐私保护问题，亟需建立健 全大数据安全保障体系
• 大数据安全标准体系是大数据安全保障体系的重要组成部分 • 大数据安全标准是实施大数据安全保障的重要抓手
国家高度重视大数据安全及其 标准化工作
2015年9月5日国务院发布《促进大数据发展行动纲要》
• 完善法规制度和标准体系，科学规范利用大数据，切实保障数据安全。健全大数 据安全保障体系，强化安全支撑。
2016年12月27日国家互联网信息办公室发布《国家网络空间安全战略》
• 实施国家大数据战略，建立大数据安全管理制度，支持大数据、云计算等新一代 信息技术创新和应用。加强网络安全标准化和认证认可工作，更多地利用标准规 范网络空间行为。
工作定位
国家对数据的定位
• 2015年9月国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，“数据已成为 国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动 以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。”
• 冠以“战略资源”的有土地、草原、稀土、石油、天然气、粮食、水、森 林、矿产、煤炭等。
• 《国家安全法》第二十五条：“国家建设网络与信息安全保障体系，提升 网络与信息安全保护能力，加强网络和信息技术的创新研究和开发应用， 实现网络和信息核心技术、关键基础设施和重要领域信息系统及数据的安 全可控；”
Ø 王京涛 国家保密局总工程师
Ø 刘卫军 国家认证认可监督管理委员会副主任
p委员81名
p秘书处设在中国电子技术标准化研究院
信安标委工作组
大数据安全标准化非常必要
在大数据应用场景下，数据安全和用户隐私问题 变得日益严重
• 数据的过度收集和集中处理导致数据滥用、泄露、非法交易 • 多源数据关联分析正在严重威胁用户隐私
• 数据对国家安全至关重要：“反对以国家安全为借口，利用技术优 势控制他国网络和信息系统、收集和窃取他国数据。”
• 基本原则：“保护本国信息系统和信息资源免受侵入、干扰、攻击 和破坏”
• 战略任务：“根据宪法和法律法规管理我国主权范围内的网络活动， 保护我国信息设施和信息资源安全，采取包括经济、行政、科技、 法律、外交、军事等一切措施，坚定不移地维护我国网络空间主 权”。
个人信息保护 第40至45条
国家层面的数 据安全保护
第37条：“关键信息基础设施的运营者在中华人民共和国境内 运营中收集和产生的个人信息和重要数据应当在境内存储。” 第51条：“国家网信部门应当统筹协调有关部门加强网络安全 信息收集、分析和通报工作”。 第52条：“负责关键信息基础设施安全保护工作的部门，应 当……按照规定报送网络安全监测预警信息”。
• 负责全国信息安全技术、安全机制、安全服务、 安全管理、安全评估等领域标准化工作，并负责 统一协调申报信息安全国家标准年度计划项目， 组织国家标准的送审、报批工作。
• 负责ISO/IEC JTC1/SC27（信息技术联合技术委 员会信息安全分技术委员会）等信息安全国际标 准化组织的归口工作。
信安标委组织
国家大数据安全标准化 工作介绍
提纲
安全标准组织介绍 标准工作总体介绍 去标识化标准解读
大数据安全标准特别工作组
• 隶属于全国信息安全标准化技术委员会 • 2016年4月14日成立
• 组长：王建民 • 副组长：陈兴蜀 • 秘书：金涛
• 成员单位数：160家
信安标委概况
• 全国信息安全标准化技术委员会（简称“信安标 委”）成立于2002年4月，是国家标准化管理委 员会的直属标委会，编号为SAC/TC260。
2016年11月7日全国人民代表大会常务委员会通过《中华人民共和国网络安全 法》，2017年6月1日开始执行
• 国家鼓励开发网络数据安全保护和利用技术，促进公共数据资源开放，推动技术 创新和经济社会发展。防止网络数据泄露或者被窃取、篡改。采取数据分类、重 要数据备份和加密等措施。国家建立和完善网络安全标准体系。