《大数据白皮书(2019)》：数据安全合规要求不断提升
工业和信息化部办公厅关于印发《电信和互联网行业提升网络数据安全保护能力专项行动方案》的通知
工业和信息化部办公厅关于印发《电信和互联网行业提升网络数据安全保护能力专项行动方案》的通知文章属性•【制定机关】工业和信息化部•【公布日期】2019.06.28•【文号】工信厅网安〔2019〕42号•【施行日期】2019.06.28•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】电子信息正文工业和信息化部办公厅关于印发《电信和互联网行业提升网络数据安全保护能力专项行动方案》的通知工信厅网安〔2019〕42号各省、自治区、直辖市通信管理局，中国信息通信研究院、中国电子信息产业发展研究院、国家工业信息安全发展研究中心、中国电子技术标准化研究院、人民邮电报社、中国工业互联网研究院、中国互联网协会、中国通信标准化协会，中国电信集团有限公司、中国移动通信集团有限公司、中国联合网络通信集团有限公司、中国广播电视网络有限公司，有关互联网企业：现将《电信和互联网行业提升网络数据安全保护能力专项行动方案》（工信厅网安﹝2019﹞42号）印发给你们，请认真抓好贯彻执行。
联系人及电话：苗琳************/66069561（传真）电子邮箱：****************.cn工业和信息化部办公厅2019年6月28日电信和互联网行业提升网络数据安全保护能力专项行动方案近年来，随着国家大数据发展战略加快实施，大数据技术创新与应用日趋活跃，产生和集聚了类型丰富多样、应用价值不断提升的海量网络数据，成为数字经济发展的关键生产要素。
与此同时，数据过度采集滥用、非法交易及用户数据泄露等数据安全问题日益凸显，做好电信和互联网行业（以下简称行业）网络数据安全管理尤为迫切。
为积极应对新形势新情况新问题，切实做好新中国成立70周年网络数据安全保障工作，全面提升行业网络数据安全保护能力，制定本方案。
一、总体要求以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中全会精神，严格落实《网络安全法》《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》《互联网信息服务管理办法》等法律法规，坚持维护数据安全与促进数据开发利用并重，坚持数据分类分级保护，坚持充分发挥政府引导作用、企业主体作用和社会监督作用，立足我部行业网络数据安全监管职责，开展为期一年的行业提升网络数据安全保护能力专项行动（以下简称专项行动），加快推动构建行业网络数据安全综合保障体系，为建设网络强国、助力数字经济发展提供有力保障和重要支撑。
企业数据合规：基础实务与专题指南_随笔
《企业数据合规：基础实务与专题指南》读书笔记目录一、内容综述 (1)二、书籍概述 (2)三、书中重点内容解读 (4)3.1 数据合规基本概念与重要性 (5)3.2 企业数据合规管理体系构建 (6)3.3 数据合规风险识别与评估 (8)3.4 企业数据合规实践案例 (10)四、读书笔记 (11)4.1 对数据合规基础实务的理解 (12)4.2 专题指南部分的学习心得 (14)4.3 书中知识点的实际应用思考 (15)五、书中难点解析及疑问 (16)5.1 难点解析 (17)5.2 疑问与探讨 (18)六、企业数据合规发展趋势预测与展望 (19)6.1 当前数据合规领域的发展趋势 (21)6.2 未来企业数据合规的挑战与机遇 (22)七、结语 (24)一、内容综述《企业数据合规：基础实务与专题指南》是一本关于企业数据合规的专业书籍，旨在帮助企业了解和掌握数据合规的基本概念、原则、方法和实践。
本书从企业数据合规的背景、意义、目标和挑战等方面进行了全面的阐述，为企业数据合规提供了理论指导和实践参考。
企业数据合规的基本概念与原则：首先介绍了企业数据合规的基本概念，包括数据、信息安全、隐私保护等方面的内容，并阐述了企业数据合规的原则，如合法性、正当性、必要性等。
通过这一部分的阅读，读者可以对企业数据合规有一个基本的认识。
企业数据合规的法律框架与政策环境：本部分主要介绍了我国现行的法律法规对企业数据合规的要求，如《中华人民共和国网络安全法》、《个人信息保护法》等，以及政府部门在数据合规方面的政策措施。
通过对这些法律法规和政策的分析，读者可以了解到企业数据合规的法律依据和政策环境。
企业数据合规的管理体系建设：本部分主要介绍了企业数据合规的管理体系建设，包括组织结构、职责划分、制度建设等方面的内容。
通过对这些内容的阐述，读者可以了解到如何构建一个完善的企业数据合规管理体系。
企业数据合规的具体操作与实践：本部分主要介绍了企业在实际操作中如何遵循数据合规的原则和要求，包括数据采集、存储、传输、处理、使用等方面的内容。
大数据白皮书2024(一)2024
大数据白皮书2024（一）引言概述：大数据已经成为现代社会中的一项重要技术和战略资源。
在不断发展的数字经济时代，大数据的应用对于创新、效率和竞争力都有巨大的潜力。
本文将重点探讨2024年大数据领域的趋势和发展方向，包括数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响。
正文：1. 数据收集与存储a. 传感器技术的发展与应用b. 云计算在大数据存储中的作用c. 数据中心的规模与效率提升d. 数据归档和备份的策略和技术e. 数据格式和标准的统一与交互性提升2. 数据分析与挖掘a. 人工智能在数据分析中的应用b. 机器学习算法的发展与应用c. 可视化分析技术的发展与应用d. 实时数据分析与流式计算e. 非结构化数据的分析与挖掘技术3. 数据隐私与安全a. 隐私保护的技术与措施b. 数据加密与身份验证技术c. 安全审计与数据防泄漏技术d. 隐私与数据安全的合规与监管e. 数据共享与隐私权利的平衡4. 数据伦理与法规a. 数据采集与搜集的道德与法律问题b. 数据使用与共享的伦理与法规约束c. 数据治理与数据伦理的实践与研究d. 数据隐私与个人权益的保护e. 数据伦理与法规的国际合作与标准制定5. 大数据应用的社会影响a. 大数据在城市管理和智慧城市中的应用b. 大数据在医疗保健和生命科学领域的应用c. 大数据在工业制造与供应链管理中的应用d. 大数据在金融和风险管理中的应用e. 大数据在教育和人才培养中的应用总结：展望2024年，大数据的发展将继续加速，数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响将是大数据研究和实践的重要方向。
在驾驭大数据的过程中，我们必须关注隐私保护、伦理约束和法规合规，共同推动大数据的发展繁荣，并使之为人类社会的进步和福祉做出更大的贡献。
大数据标准化白皮书
2020年教育行业网络安全白皮书(下)
2020年教育行业网络安全白皮书（下）作者：中国软件评测中心网络空间安全测评工程技术中心来源：《中国计算机报》2020年第43期2019年政府工作报告中指出发展“互联网+教育”。
教育行业机构多、系统多、数据多、影响面广，伴随信息化发展，教育信息系统面临着网络攻击、数据/个人信息泄露、勒索病毒入侵等网络风险，因此全面推进传统教育、在线教育、教育App的网络安全保障工作，提升教育行业整体安全防护水平至关重要。
白皮书聚焦我国教育行业网络安全问题，对教育行业网络安全存在的风险原因进行了研究，并提出教育行业网络安全防护能力提升的相关建议。
教育行业网络安全问题分析教育行业网络安全形势严峻，网络攻击面广泛、校园网用户群体安全防护能力不一、内外部威胁升级、教育DDoS频发以及信息泄露风险增强等因素导致教育行业网络面临的主要威胁现已发展到新阶段。
中国软件评测中心网络空间安全测评工程技术中心对教育行业重要信息系统进行检查、等级保护测评、网络安全风险评估、漏洞监测挖掘，总结出教育行业仍存在的主要安全问题。
首先，对教育信息系统的网络安全重视与投入不足，等级保护工作落实情况不佳;其次，教育信息泄露风险难以管控，网络安全管理不到位;此外，在线教育平台安全防护力度不够，防护能力薄弱。
网络安全重视力度不足从全国总体来看，当前教育行业的网络安全投入普遍偏低，管理不善，存在未定期进行信息系统网络安全测评、网络安全设备应用率低、未定期进行漏洞扫描等问题。
中国软件评测中心网络空间安全测评工程技术中心结合对教育行业高等院校、培训机构、教育平台和App的网络安全评估数据，针对2019年具有典型性、代表性的一些教育机构（以下简称样本机构）的测评数据进行了抽样分析，大部分样本机构主要依靠防火墙设备和漏洞扫描设备作为基本的安全防护设备，防火墙设备和漏洞扫描设备应用率为100%，IDS/IPS使用率为90.32%，堡垒机使用率为87.10%。
分析数据可知样本机构不同程度进行了网络安全测评并上线了安全设备，但仍然存在安全问题，除防火墙等常规安全设备外，态势感知系统、上网行为管理系统、异地容灾备份设备的应用率分别为61.29%、54.84%、38.71%，安全网闸、防病毒网关、安全审计系统等设备也未见上线应用，样本机构在信息系统建设过程中，对网络安全的软硬件投入不足，新型网络安全设备应用率较低，防护类型单一。
数据资产管理实践白皮书(6.0版)
数据资产管理实践白皮书（6.0版）日前，《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》正式发布。
白皮书是大数据技术标准推进委员会在数据资产管理领域的系列研究报告，从2017年开始已连续6年发布，成为了国内数据资产管理的“风向标”。
《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》在《数据资产管理实践白皮书（5.0版）》的基础上，结合2022年数据资产管理领域政策和行业动向，持续跟踪各行业典型方法和实践案例，更新了数据资产管理的理念和方法，对数据资产管理领域的发展现状和趋势进行了总结，有助于企业了解自身所处的发展阶段，更好的拟定下一步建设思路。
目前，数据是资产已成为共识，数据资产管理理论框架日趋成熟，越来越多的企业开展数据资产管理工作，推动企业数字化转型。
但是与此同时，我们也应认识到多数企业仍停留在数据资产管理发展初期，仍然面临数据资产管理内驱力不足、数据资产管理与业务发展存在割裂、数据资产难于持续运营等问题。
为指导企业解决以上问题，本白皮书总结了数据资产管理活动职能的核心理念与实践要点，提出了战略规划、组织架构、制度体系、平台工具、长效机制五大数据资产管理保障措施，提倡企业体系化开展数据资产管理工作，提升数据资源化效率，创新数据资产化模式，引导企业充分融入数据要素市场发展，加速数据资产价值释放。
什么是数据资产？数据资产（Data Asset）是指由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。
要对数据进行主动管理并形成有效控制。
在组织中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为组织产生价值的数据，数据资产的形成需本白皮书是从数据价值性视角出发定义数据资产，涉及主体包括政府机构与企业事业单位（重点讨论企业），并不严格区分数据资产的经济效益和社会效益。
此外，由于数据资产具有传统资产所不具备的其它特征，因此，其价值的评估和计量并不完全遵从既有的会计、经济相关准则与标准，仍需要结合实践经验进行不断的探索和创新。
大数据平台数据治理项目建设方案
大数据平台数据治理项目建设方案目录一、项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)二、项目需求分析 (5)2.1 数据治理原则 (6)2.2 数据治理范围 (7)2.3 数据治理流程 (8)三、项目内容与任务 (10)3.1 数据治理架构设计 (11)3.2 数据质量提升 (12)3.3 数据安全保障 (13)3.4 数据资源管理 (14)3.5 数据治理机制建设 (16)四、项目实施计划 (16)4.1 项目时间表 (18)4.2 项目阶段划分 (18)4.3 项目责任分配 (19)五、项目资源保障 (20)5.1 人力资源保障 (22)5.2 物力资源保障 (23)5.3 资金保障 (24)六、项目风险与应对措施 (25)6.1 项目风险识别 (27)6.2 项目风险评估 (28)6.3 项目风险应对措施 (30)七、项目监控与评估 (30)7.1 项目进度监控 (31)7.2 项目质量评估 (33)7.3 项目效益评估 (33)八、项目总结与展望 (34)8.1 项目成果总结 (36)8.2 项目经验教训 (37)8.3 项目未来展望 (38)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。
大数据平台作为汇聚、处理和分析海量数据的核心基础设施，其建设对于提升企业的数据驱动决策能力、优化业务流程、降低成本等方面具有重要意义。
我们面临着数据治理体系不完善、数据质量参差不齐、数据安全隐患等问题，这些问题严重制约了大数据平台的稳定运行和高效利用。
本项目的目标是构建一个统规范、安全的大数据平台数据治理体系，实现数据的标准化管理、自动化处理、智能化分析，为企业的决策提供有力支持。
建立完善的大数据平台数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等各个方面；本项目的实施对于提升企业的数据治理能力和大数据平台的应用水平具有重要意义，将为企业的数字化转型和创新发展注入新的活力。
《大数据安全》-课程教学大纲精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版《大数据安全》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16132603课程名称：大数据安全英文名称：Big Data Security课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程专业本科生考核方式：考查先修课程：离散数学、操作系统、计算机网络二、课程简介中文简介本课程是软件工程的专业选修课。
本课程以大数据发展历史、特征、发展趋势为切入点，分析各领域面临的大数据安全威胁和需求，归纳总结大数据安全的科学内涵和技术研究方向。
在此基础上，引出大数据安全的关键技术和应用实践。
随后对大数据安全的产业动态、法律法规、标准研究进行系统梳理，预测大数据安全的发展趋势。
该课程的教学内容可让学生对大数据安全技术有比较全面的了解，使学生初步具备大数据安全系统分析、设计和管理能力。
英文简介The course is an selective course for software engineering. It introduces development history, characteristics and development trend of big data. It analyzes big data security threats and requirements for various fields and summarizes the scientific connotation of big data security and technical research direction. Based on this, key technologies and application practices of big data security are introduced. Then the course systematically comb the industrial dynamics, laws and regulations and standard research of big data security, and predict the development trend of big data security. The teaching content of this course can give students a comprehensive understanding of big data security technology, so that students have the ability to analyze, design and manage big data security systems.三、课程性质与教学目的本课程是软件工程的专业选修课。
东盟数字经济共同体构建的进展及前景
东盟数字经济共同体构建的进展及前景目录1. 内容描述 (2)1.1 东盟数字经济共同体的定义与重要性 (2)1.2 研究背景与目的 (3)1.3 文献综述 (4)2. 东盟数字经济共同体的进展情况 (5)2.1 政策与法规框架 (6)2.2 基础设施建设 (8)2.3 数字经济发展指标 (10)2.4 技术创新与数字治理 (11)3. 面临的挑战与问题 (12)3.1 数据隐私与网络安全 (14)3.2 技术鸿沟与数字包容性 (15)3.3 政策和法规协调一致性 (17)3.4 经济合作与竞争关系 (18)4. 战略与政策建议 (19)4.1 加强基础设施建设 (21)4.2 促进区域数字技术和标准的统一 (22)4.3 增强数据安全和隐私保护 (23)4.4 鼓励创新和人才培养 (25)4.5 推动多边合作与对话 (26)5. 东盟数字经济共同体的发展前景 (27)5.1 技术创新与市场潜力 (28)5.2 经济增长与就业机会 (29)5.3 区域经济一体化 (30)5.4 全球数字经济竞争中的地位 (32)1. 内容描述本文将对东盟数字经济共同体的构建进展进行全面分析，涵盖其目标、现状、关键举措以及未来发展方向。
将概述AEC的总体目标和重要意义，并分析目前数字经济在东盟国家的融合程度和发展状况。
将详细介绍AEC构建过程中已实施的重要举措，深化数字基础设施建设、促进数据流通和跨境电子商务的发展、加强数字技能人才培养等。
将探讨AEC发展面临的挑战，如数字鸿沟、数据安全、网络监管等问题。
将展望AEC的未来发展前景，展望其在全球数字经济格局中的作用以及对东盟国家经济发展的潜在影响。
1.1 东盟数字经济共同体的定义与重要性东盟数字经济共同体是亚洲地区对加强经济融合与合作、促进数字经济发展的重要策略之一。
它的愿景在于通过实现统一和协同的区域性数字标准，增进东盟成员国间技术的应用和共享，加速数字化转型进程，从而打造出一个互联互通、高度协作的数字经济生态系统。
数据资产化发展现状、面临挑战和对策建议
数据资产化发展现状、面临挑战和对策建议目录一、数据资产化发展现状 (2)1. 内容简述 (2)2. 数据资产化的概念及内涵 (3)3. 数据资产化发展现状概述 (4)3.1 市场规模与增长趋势 (5)3.2 行业应用与融合情况 (6)3.3 技术创新与数据产业发展 (8)二、面临的挑战 (9)1. 数据安全与隐私保护问题 (11)1.1 数据泄露与非法获取风险 (12)1.2 隐私保护意识与技术需求不足 (13)1.3 法律法规与政策监管挑战 (14)2. 数据质量与价值释放问题 (15)2.1 数据来源多样性与质量参差不齐 (17)2.2 数据价值评估与定价机制不完善 (18)2.3 数据利用效率与创新能力不足 (19)3. 数据基础设施建设与资源分配问题 (20)3.1 数据基础设施建设投入不足 (21)3.2 资源配置不均与区域发展差异 (22)3.3 技术更新迭代与标准制定需求迫切 (23)三、对策建议 (25)1. 加强数据安全与隐私保护体系建设 (26)1.1 提高数据安全技术水平与防护能力 (28)1.2 加强隐私保护宣传教育力度 (29)1.3 完善法律法规与政策监管体系 (30)2. 推动数据质量提升与价值释放机制创新 (31)2.1 建立数据质量评估标准与监管机制 (32)2.2 探索数据价值评估与定价机制创新路径 (34)2.3 提升数据利用效率与创新能力培养方向指引 (35)一、数据资产化发展现状数据规模迅速增长：随着各类信息技术如云计算、物联网、大数据分析的快速发展，数据的产生和积累速度达到了前所未有的程度。
社交媒体、电子商务、智能制造等领域产生了海量的数据，为数据资产化提供了丰富的资源。
数据价值日益显现：在数字经济中，数据已经成为一种重要的生产要素。
企业通过对数据的收集、分析和挖掘，可以更好地了解市场需求，优化产品设计和提高运营效率，从而实现商业价值。
数据产业蓬勃发展：数据资产化的趋势也带动了相关产业的快速发展。
广电总局发布广播电视行业应用大数据技术白皮书
Industry Focus 行业聚焦2019年5月16日下午，在首届广播电视人工智能应用创新发展论坛（第三届世界智能大会分论坛）上，国家广播电视总局正式发布《广播电视行业应用大数据技术白皮书（2018）》，为各级广电机构利用大数据技术、建设大数据平台提供指导，推动行业在大数据技术应用上开展创新实践，为未来广电行业大数据平台的建设奠定基础。
广播电视行业拥有海量的媒体内容数据、用户服务数据，如何充分挖掘这些数据的价值，为内容生产、业务创新、用户服务、运营推广、领导决策等提供支持，是一个全新的课题。
国家广播电视总局已经将大数据科技创新与应用列为重点工作，研究分析广电行业大数据的应用需求、关键技术、体系架构，是当前刻不容缓的一项重要任务。
为了加强大数据技术在广播电视行业应用的引导与规范，2018年，国家广播电视总局科技司组织广播电视有关节目制播、传输机构、科研单位和相关企业开展广播电视行业大数据技术研究与应用工作。
在深入分析广电大数据技术应用现状和发展趋势，研究广播电视节目制播生产、有线网络传播、网络视听业务服务等领域的应用场景、总体框架、关键技术的基础上，组织起草了《广播电视行业应用大数据技术白皮书（2018）》。
白皮书在充分考虑我国广播电视科技发展、传统媒体与网络视听等新兴媒体融合业务发展以及广播电视行业大数据技术发展的基础上，阐述了广电大数据的发展背景和机遇，研究了广电大数据的特征，分析了媒体内容大数据、用户服务大数据各自的应用场景和需求，重点剖析了大数据采集、预处理、存储管理、分析挖掘等关键技术，提出了广播电视行业大数据技术应用的平台和数据架构，形成了大数据技术平台的建设思路和总体技术框架业务背景和需求。
在此基础上，对大数据技术在广电行业的典型应用以及大数据的政策法规与标准进行了梳理总结，并对颇受关注的大数据安全问题提出了解决的思路和策略。
《广播电视行业应用大数据技术白皮书（2018）》主要内容：1.大数据的发展背景介绍了美国、欧盟、英国、日本、韩国以及中国在大数据相关政策制定、技术研发、产业推进方面所做的主要工作，分析了大数据时代广电行业的发展机遇以及广电大数据的4方面特征：广电媒体内容具有数量多、体量大的特点；广电大数据具有来源的多样性和类型的多样性等特征；广电行业数据增长迅速，并且对于数据获取和处理速度同样有很高要求；广电行业的大数据具有快速变化的特征。
数据合规实务指引_札记
《数据合规实务指引》阅读记录目录一、数据合规概述 (2)1. 数据合规的定义与重要性 (3)2. 数据合规的主要内容 (4)二、数据合规法律法规与政策 (5)1. 国家层面数据合规法律法规 (6)2. 行业层面数据合规相关政策 (7)3. 地方层面数据合规相关政策 (9)三、数据合规风险管理 (10)1. 数据合规风险识别 (11)2. 数据合规风险评估 (12)3. 数据合规风险应对 (14)四、数据合规审查与监管 (14)1. 数据合规审查流程 (16)2. 数据合规监管要求 (17)3. 数据合规监管措施 (18)五、数据合规技术与管理 (19)1. 数据采集与存储合规技术 (20)2. 数据处理与分析合规技术 (21)3. 数据安全与隐私保护合规管理 (22)六、数据合规案例分析 (23)1. 数据泄露案例分析 (24)2. 数据滥用案例分析 (26)3. 数据不合规整改案例分析 (27)七、数据合规培训与教育 (28)1. 数据合规培训需求分析 (30)2. 数据合规培训内容与方法 (31)3. 数据合规培训效果评估 (32)八、数据合规未来发展趋势 (33)1. 数据合规法规政策发展趋势 (34)2. 数据合规技术与管理发展趋势 (35)3. 数据合规教育培训发展趋势 (36)一、数据合规概述随着信息技术的飞速发展和数字化浪潮的推进，数据已成为现代企业运营的重要资源和核心资产。
数据的收集、处理、存储、共享和使用过程中涉及诸多法律风险与合规问题，数据合规应运而生。
数据合规是指企业或组织在数据处理活动中，遵循相关法律法规和内部政策，确保数据的合法性、正当性和透明性，保护个人隐私和企业商业秘密，防范法律风险，促进数据的有效利用与企业的可持续发展。
数据合规的重要性日益凸显，不仅关系到企业的日常运营和长远发展，也是企业维护良好声誉、防范监管处罚的关键所在。
本实务指引旨在帮助企业理解和掌握数据合规的基本原理、核心要点和操作方法，确保企业在数据处理活动中的合规性。
大数据监督的法律风险及规制路径
大数据监督的法律风险及规制路径目录一、内容概览 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究意义 (4)二、大数据监督的法律风险 (5)2.1 数据隐私泄露风险 (5)2.2 数据滥用风险 (6)2.3 数据歧视风险 (7)2.4 法律责任风险 (8)三、大数据监督的规制路径 (9)3.1 完善法律法规体系 (10)3.2 加强数据安全管理 (10)3.3 推动数据共享与流通 (11)3.4 提升公众参与和监督能力 (13)四、案例分析 (14)4.1 国内外大数据监督案例回顾 (16)4.2 案例分析总结与启示 (17)五、结论与展望 (18)5.1 研究成果总结 (19)5.2 对未来研究的展望 (21)一、内容概览大数据监督概述：阐述大数据监督的基本概念、工作原理及其在公共服务、社会治理等领域的应用。
a.数据收集与使用的法律风险：涉及隐私权保护、个人信息泄露等问题。
b.数据处理的法律风险：包括数据篡改、非法使用等不正当处理行为的风险。
c.数据传播的法律风险：网络环境下的信息传播风险及传播过程中可能出现的法律风险。
案例分析：通过具体案例展示大数据监督实践中存在的法律风险问题及其影响。
a.法律法规完善：探讨如何完善相关法律法规，为大数据监督提供法制保障。
b.技术保障措施：介绍如何通过技术手段提升大数据监督的安全性和准确性。
c.加强监管力度：提出加强对大数据监督系统的监管，防范法律风险的方法和建议。
d.公众参与与多方协同：探讨如何引导公众参与大数据监督，形成多方协同的监管机制。
总结全文内容，强调大数据监督的法律风险及其规制路径的重要性，并提出未来研究方向。
1.1 背景介绍随着信息技术的迅猛发展，大数据已经渗透到社会生活的各个领域。
大数据不仅作为一种技术手段，更被视为推动社会变革的重要力量。
大数据的应用也带来了诸多法律问题，尤其是在隐私保护、数据安全等方面，这些问题日益凸显，成为制约大数据发展的瓶颈。
工信部大数据白皮书
工信部大数据白皮书在当今数字化的时代，数据已经成为了一种极其重要的资源，就如同工业时代的石油一样。
而大数据技术的发展和应用，更是为各个领域带来了深刻的变革和创新。
工信部发布的大数据白皮书，无疑是对我国大数据发展的一次全面梳理和展望，具有重要的指导意义。
大数据是什么？简单来说，大数据就是规模极其庞大、复杂多样的数据集合，这些数据通过传统的数据处理方式很难进行有效的管理和分析。
但借助先进的技术手段，我们能够从这些海量的数据中挖掘出有价值的信息和知识。
工信部大数据白皮书首先对我国大数据产业的发展现状进行了详细的阐述。
在过去的几年里，我国大数据产业规模持续增长。
越来越多的企业开始意识到数据的价值，纷纷投入到大数据的应用和开发中。
无论是互联网企业，还是传统行业的企业，都在积极探索如何利用大数据来提升自身的竞争力。
在技术创新方面，我国也取得了显著的成果。
大数据的存储、处理和分析技术不断进步，云计算、人工智能等新兴技术与大数据的融合更加紧密，为大数据的发展提供了更强大的支撑。
例如，分布式存储技术使得大规模数据的存储变得更加高效可靠；大数据处理框架的不断优化，提高了数据处理的速度和效率；而基于人工智能的数据分析算法，则能够更精准地挖掘出数据中的潜在价值。
然而，大数据的发展也并非一帆风顺，面临着诸多挑战。
数据安全和隐私保护就是其中最为突出的问题之一。
随着数据量的不断增加和数据价值的不断提升，数据泄露、滥用等风险也日益加大。
因此，加强数据安全管理，完善相关法律法规，保障公民的合法权益，成为了亟待解决的问题。
另外，大数据人才的短缺也是制约产业发展的一个重要因素。
大数据领域需要既懂技术又懂业务的复合型人才，而目前这样的人才供不应求。
因此，加强人才培养，建立完善的人才培养体系，成为了推动大数据产业发展的关键。
工信部大数据白皮书还对未来大数据产业的发展趋势进行了展望。
随着 5G 网络的普及和物联网技术的发展，数据的产生速度将进一步加快，数据规模将呈爆炸式增长。
《数据安全与流通：技术、架构与实践》记录
《数据安全与流通：技术、架构与实践》阅读札记目录一、数据安全与流通概述 (2)1. 数据安全与流通的重要性 (3)2. 数据安全与流通的发展历程 (4)二、数据安全技术 (5)1. 加密技术 (7)2. 解密技术 (8)3. 数据脱敏技术 (10)4. 访问控制技术 (11)5. 数据溯源技术 (11)三、数据流通架构 (13)1. 数据分发与共享平台 (14)2. 数据交换平台 (16)3. 数据共享机制 (17)4. 数据隐私保护技术 (18)四、数据安全与流通的实践 (19)1. 企业内部数据安全管理与流通实践 (21)2. 企业间数据共享与交换实践 (22)3. 政府数据开放与共享实践 (23)4. 国际合作中的数据安全与流通实践 (24)五、数据安全与流通的未来趋势 (25)1. 技术创新与发展趋势 (27)2. 法律法规与政策完善 (28)3. 社会认知与公众参与 (30)六、总结与展望 (31)1. 对数据安全与流通问题的深入思考 (32)2. 对未来发展的展望与建议 (34)一、数据安全与流通概述数据安全与流通在当今数字化社会中扮演着至关重要的角色，随着大数据、云计算、物联网等技术的广泛应用，数据已经成为了企业的核心资产和竞争力所在。
与此同时，数据的安全性和流通性也面临着前所未有的挑战。
如何确保数据的安全存储、传输和使用，同时又能实现数据的有效流通和共享，成为了我们必须面对的问题。
数据安全是数据流通的基础，在数据的生命周期中，从收集、存储、处理到传输、应用，每一个环节都可能存在安全风险。
我们需要采用一系列的技术和管理措施来保障数据的安全性，这包括数据加密、访问控制、数据备份与恢复、安全审计等手段。
数据流通则是数据价值的重要体现，通过数据流通，可以实现数据的共享和协同作业，提高数据处理效率和创新能力。
数据流通也可以促进公共利益和社会发展，在政府治理、疫情防控、交通管理等领域，数据的流通和共享可以发挥巨大的作用。
大数据时代档案信息资源共享平台数据存储系统的设计与实现
大数据时代档案信息资源共享平台数据存储系统的设计与实现作者：***来源：《档案与建设》2021年第02期摘要：伴随物联网和互联网技术的发展与应用，数字化档案信息资源呈现爆炸式增长，传统的关系型数据库在海量档案信息资源数据读写效率中存在着诸多的性能瓶颈，如何满足不断增长的档案信息资源数据存储需求成为共享平台建设研究的重点。
在对档案信息资源共享平台数据存储需求分析的基础上，对档案信息资源存储系统进行了模块设计，提出了采用HDFS 结合Redis作为共享平台数据存储系统的总体架构的方法，并对档案信息资源存储的性能进行测试对比。
采用HDFS作为共享平台的存储系统架构支撑，结合Redis缓存技术，能够快速提升档案信息资源的存储处理性能，为档案信息资源共享平台的数据服務提供可靠的基础保障。
关键词：大数据；档案信息；资源共享平台；数据存储；HDFS；Redis分类号：G273Design and Implementation of Data Storage System for Archive Information Resource Sharing Platform in the Big Data EraBian Xiajie（School of History and Public Administration of Yanchen Teachers University，Library of History and Public Administration of Yanchen Teachers University， Archive History and Public Administration of Yanchen Teachers University， Yancheng， Jiangsu， 224007 ）Abstract：With the development and application of Internet of Things and Internet technologies， digital archival information resources have shown explosive growth. Traditional relational databases are reading data from massive archival information resources. There are manyperformance bottlenecks in writing efficiency. How to meet the growing data storage needs of archive information resources has become the focus of research on the construction of shared platforms. Based on the analysis of the data storage requirements of the archive information resource sharing platform， a module design was carried out for the archive information resource storage system，and a method of using HDFS and Redis as the overall architecture of the shared platform data storage system was proposed Test and compare the performance of archive information resource storage. Using HDFS as the storage system architecture support of the sharing platform， and integrating the Redis cache technology can quickly improve the storage processing performance of the archive information resources， and provide a reliable basic guarantee for the data services of the archive information resource sharing platform.Keywords：Big Data；Archive Information；Resource Sharing Platform；Data Storage；HDFS； Redis随着物联网、互联网、“互联网+”、人工智能和5G技术的发展，档案管理信息化、数字化、智能化建设也得到了前所未有的高度重视。
数据要素价值化：理论缘起、难点与对策
数据要素价值化：理论缘起、难点与对策目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究目的与方法 (4)二、数据要素价值化的理论基础 (5)2.1 数据要素的概念界定 (7)2.2 数据要素的价值形成机制 (8)2.3 数据要素价值化的理论框架 (9)三、数据要素价值化的难点分析 (10)3.1 数据安全与隐私保护 (11)3.2 数据质量与可用性 (13)3.3 数据开放与共享机制 (14)3.4 法律法规与政策环境 (15)四、数据要素价值化的对策探讨 (16)4.1 加强数据安全管理 (17)4.2 提升数据质量与可用性 (18)4.3 构建数据开放与共享机制 (20)4.4 完善法律法规与政策环境 (21)4.5 培育数据驱动的创新生态 (22)五、案例分析 (24)5.1 国内外数据要素价值化实践案例 (25)5.2 案例分析与经验借鉴 (26)六、结论与展望 (27)6.1 研究结论 (28)6.2 研究展望 (28)一、内容概要本文围绕“数据要素价值化”这一主题展开论述，深入探讨了数据要素价值化的理论缘起、面临的难点以及相应的对策。
本文首先对数据要素价值化的概念进行了界定，并分析了其理论基础，即数字经济的兴起和大数据时代背景下数据的重要性。
阐述了数据要素价值化的现实必要性，包括推动经济发展的需求、提升社会治理能力的需求以及改善人民生活的需求。
文章接着指出了数据要素价值化过程中存在的难点，如数据权属界定不清、数据安全保障不足、数据流通共享困难等问题。
针对这些难点，本文提出了相应的对策和建议，包括完善数据权属法律法规、加强数据安全保护、推动数据开放共享、培育数据要素市场以及提升数据要素价值化的技术创新能力等。
本文旨在通过理论分析和策略探讨，为数据要素价值化的实践提供理论支持和操作指导。
1.1 研究背景随着信息技术的迅猛发展，数据已成为推动经济社会发展的重要资源。
商业银行数字化转型的数据治理问题
■金融科技I T主持人：王彦博王炜Data Governance inDigital Transformation of Commercial Banks 商业银行数字化转型的数据治理问题■张淑芬尹振涛近年来，数字经济的蓬勃发展推动了商业银行的数字化转型。
突如其来的新冠疫情，给商业银行带来不同程度的影响，也成为商业银行数字化转型的助推器和催化剂。
随着数字化转型步伐的加快，对数据治理提出了更高要求，商业银行数据质量、数据标准和数据安全问题面临的困境变得尤为突出。
商业银行应当釆取措施妥善应对，切实做好数据治理工作，提高数据治理水平，完善数据治理架构，提高数据质量，建立健全数据标准体系，切实保障数据安全，在业务经营、风险防控、内部管理与监管合规等方面充分发挥数据的作用，利用数据治理，实现数据驱动决策，为高质量发展夯实数据基础。
商业银行应以数据治理为契机，加快推进数字化转型，全面提高数字化水平，实现由传统银行向更加数据化、自动化和智能化的数字化银行转变。
数据治理概述根据银保监会2018年5月发布的《银 行业金融机构数据治理指引》（以下简称《指引》），商业银行的数据治理是指通过建立组织架构，明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求，制定 和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据管理高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。
目前，数据治理的相关定义并不一致。
张绍华等从体系框架的角度，将大数据治理定义为是对组织的大数据管理和利用进行评估、指导和监督的体系框架。
郑大庆等从概念体系角度，认为数据治理需要从目标、权力层次、治理对象及解决的实际问题四个方面来解析数据治理概念。
索罗斯从广义信息治理计划的角度，认为数据治理即制定与大数据相关的数据优化、隐私保护与数据变现的政策。
M o h a n a p r iy a等从部署及管理的角度，认为大数据治理是企业数据可获得性、可使用性、完整性、安全性的部署及全面管理。
数据交易流通安全保障探索
DCWExperience Exchange经验交流185数字通信世界2024.031 相关概念1.1 数据安全分享与管理在2019年度发表的《数据资产管理实践白皮书4.0》中提到“数据分享与管理”，通过数据分享与交流来实现数据的内外价值的行为，目标是突破企业之间的隔阂，解决信息孤岛问题，提升企业运行效率。
当前，数据的安全共享尚无清晰界定，基于目前有关数据共享的概念，可将其理解为在数据共享的同时，根据用户的需求以及数据的属性，添加相对的安全性要素。
以数据网络共享为例，其安全要素的要求就是在网络架构下，对数据所表现出来的各种属性进行采集、存储、处理等相关的操作，确保在数据运行的全过程中不存在信息泄漏或信息丢失的危险，实现数据的共享安全。
1.2 基于云服务的数据安全共享技术云服务的数据共享技术是利用云计算的优势，帮助物联网的终端实现数据的共享。
在该领域已经形成了一套相对成熟的安全技术方案，例如，为保障云服务的数据共享技术安全，鄢浩宇等[1]人基于已有的密码体制，设计了一种新型的、不需要证明的、代理重加密方案。
2018年，Elhoseny 等[2]人在无人参与的情况下，针对物联网在健康领域的应用，开发了一种基于多源感知信息的新型云计算（Cloud-IoT ）技术。
王岽[3]在2020年完成了一项面向云计算的健康信息分享系统的研发工作。
在此基础上，采用以密码为主的方式来保障信息的安全性，但在信息分享中，只传送明文，而密码则是通过第三方来保存的。
2 数据交易流通中的安全问题数据交易流通的速度不断加快，使得安全性问题日益凸显，在数据流通过程中，存在着一些黑色产业链、非法数据流通以及不正当竞争等情况，不利于数据交易流通，影响企业的数字化建设，不仅会阻碍数据交易流通的活力，还会降低效率，不利于维护国家安全、社会秩序以及公共利益[4-5]。
相关机构对数据交易流通安全进行分析评估，通过与项目经理之间的访谈和客户调研，总结出如下几点。
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《大数据白皮书（2019）》：数据安全合规要求不断提升
12月10日，中国信息通信研究院发布了《大数据白皮书（2019）》（以下简称“白皮书”），这是中国信息通信研究院第四次发布大数据白皮书。
白皮书在前三版的基础上，聚焦一年多来大数据各领域的发展，探讨了大数据技术、产业、应用、安全及数据资产管理的进展和趋势。
根据白皮书显示，技术融合、数据合规、应用深化和资产管理是2019大数据发展的关键词。
白皮书显示，2019年以来，全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势，也正在进入新的阶段。
当前，大数据技术呈现出六大融合趋势：（一）算力融合：多样性算力提升整体效率
（二）流批融合：平衡计算性价比的最优解
（三）TA 融合：混合事务/分析支撑即时决策
（四）模块融合：一站式数据能力复用平台
（五）云数融合：云化趋势降低技术使用门槛
（六）数智融合：数据与智能多方位深度整合
近两年来，各国在数据合规性方面的重视程度越来越高，但数据合规的进程仍任重道远。
2019年5月25日，旨在保护欧盟公民的个人数据、对企业的数据处理提出了严格要求的《通用数据保护条例》。
欧盟EDPB的报告显示，GDPR实施一年以来，欧盟当局收到了约145000份数据安全相关的投诉和问题举报；共判处5500万欧元行政罚款。
苹果、微软、Twitter、WhatsApp、Instagram等企业也都遭到调查或处罚。
GDPR的正式实施之后，带来了全球隐私保护立法的热潮，并成功提升了社会各领域对于数据保护的重视。
我国大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。
这几年，无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业逐步向工业、政务、电信、交通、金融、医疗、教育等领域广泛渗透，应用逐渐向生产、物流、供应链等核心业务延伸，涌现了一批大数据典型应用，企业应用大数据的能力逐渐增强。
最后，白皮书围绕技术、应用、治理三个方面对大数据发展进行了展望：
技术方面，我们仍然处在“数据大爆发”的初期，随着5G、工业互联网的深入发展，将带来更大的“数据洪流”，这就为大数据的存储、分析、管理带来更大的挑战，牵引大数据技术再上新的台阶。
硬件与软件的融合、数据与智能的融合将带动大数据技术向异构多模、超大容量、超低时延等方向拓展。
应用方面，大数据行业应用正在从消费端向生产端延伸，从感知型应用向预测型、决策型应用发展。
当前，互联网行业已经全面进入“DT时代”。
未来几年，随着各地政务大数据平台和大型企业数据中台的建成，将促进政务、民生与实体经济领域的大数据应用再上新的台阶。
治理方面，随着国家数据安全法律制度的不断完善，各行业的数据治理也将深入推进。
数据的采集、使用、共享等环节的乱象得到遏制，数据的安全管理成为各行各业自觉遵守的底线，数据流通与应用的合规性将大幅提升，健康、可持续的大数据发展环境逐步形成。