新时代下的大数据安全框架
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。
数据安全治理框架
数据安全治理框架
数据安全治理框架是指一套系统化的方法和措施，用于确保企业在处理数据时的合规性、完整性以及安全性。
在当今数据为王的信息化时代，数据安全已经不再是一件可有可无的事，而是企业生存与发展的关键因素之一。
为了确保数据安全，需要建立完善的数据安全治理框架。
数据安全治理框架主要包括以下几个方面：
1. 企业数据安全需求和目标：企业应该明确自己的数据安全需求和目标，并尽可能详细清晰地描述这些需求和目标。
这有助于全公司员工对数据安全有清晰的认识和理解，以便保护企业的重要数据。
2. 数据分类和分级：企业应该对自己的数据进行分类和分级，以确定如何对这些数据进行保护。
不同类型的数据需要有不同的保护策略，例如隐私数据需要更高级别的保护，而公共数据则可以放在更开放的环境下。
3. 数据安全政策和流程：企业需要建立完整的数据安全政策和流程，以确保员工在处理数据时遵循规定的标准化流程。
这样可以避免因为员工疏忽或不当处理而导致数据安全问题。
4. 信息安全技术：企业需要采用不同的信息安全技术，如加密、防火墙、入侵检测等，来保护数据。
这些技术可以有效地防止黑客攻击、病毒和恶意软件入侵，从而确保数据安全。
5. 数据安全培训和教育：企业需要定期开展数据安全培训和教育，以提高员工对数据安全意识的认识和理解。
这样可以有效地降低数据
泄露、丢失和损坏的风险。
数据安全治理框架是一个全方位的概念，需要全公司的共同努力，才能真正地确保数据的安全。
通过建立完善的框架，企业可以减少数
据泄露风险、提高数据安全性，进而帮助企业实现数字化转型，取得
更好的成果。
大数据下的网络安全体系架构与构建
大数据下的网络安全体系架构与构建在数字化时代，大数据成为了我们生产和生活中处理信息量的重要方式。
尽管大数据带来的创新和效率提升是巨大的，但经常被谈论的一个问题是大数据应用中隐私安全的保障问题。
在这个情境下，大数据安全成为企业和政府亟需处理的问题。
一、大数据下的网络安全体系架构大数据安全的保护是基于网络安全的保护，但对于大数据来说，它的庞大体量通常需要更为完善的网络安全体系，以此来确保其中数据的机密性、完整性和可用性。
具体而言，大数据下的网络安全体系架构包括以下几方面的内容：1. 数据存储安全：要求数据保存在能够保障数据安全的环境中，包括合适的物理条件、处理器安全等方面。
2. 网络传输安全：要通过 VPN 、 SSL 等方式建立安全的连接，保证在网络传输过程中数据的安全。
3. 用户权限管理：要求对用户和系统管理员的权限进行严格控制，严禁未经授权的用户进行访问。
4. 数据加密：要对数据进行加密，以保护数据在存储和传输过程中的安全。
5. 系统安全管理：要求对服务器、网络、防火墙等进行严格管理，防止非授权访问或攻击。
二、大数据安全构建的关键环节大数据中包含的海量数据和多种数据类型，使得安全处理成为非常规的任务之一。
主要的关键环节包括以下几个方面：1.数据收集与归档：大数据安全防护必须从数据的采集和归档开始。
这需要使用受保护的采集点和存储介质。
2.数据审查：各种收集的数据需要加以审查，以保证其中没有包含潜在的威胁或恶意行为。
3.数据处理：个人隐私、社交网络信息、医疗保健信息，等等，需要采取相应的隐私护理或实名制。
4.数据检索及共享：数据检索和共享的的安全保护需要对涉及企业、政府部门或个人的私人信息加强认证管控和透明度。
5.数据处理与回收：当数据处理或者存储不再使用时，需要采取对数据的儒雅化、解密或彻底删除等处理。
三、大数据安全可行方案大数据安全可行方案包括以下几个方面：1. 合理配置硬件及软件资源大数据处理涉及到大量的数据存储、计算任务要求。
数据安全体系框架、数据安全要求
数据安全体系框架、数据安全要求数据安全体系框架是指建立和管理一个组织的数据安全体系，以保护其数据资产的完整性、可用性和机密性。
一个完善的数据安全体系框架应该包括数据安全政策、组织、技术和法律四个方面。
首先，数据安全政策是数据安全体系框架的基础。
它定义了组织对数据安全的目标和策略。
一个好的数据安全政策应该明确规定组织内部对数据安全负责的部门和个人，并指导他们制定和实施相应的安全措施。
数据安全政策还应该包括对数据的分类、访问控制和备份等具体要求，以确保数据的保密性和完整性。
其次，数据安全组织是数据安全体系框架中的关键要素。
一个有效的数据安全组织应该由专门的数据安全团队负责，他们负责监督和管理组织的数据安全措施。
数据安全团队应该有足够的专业知识和经验，能够识别和评估数据安全风险，并采取相应的措施进行防护。
此外，数据安全组织还应该负责对员工进行数据安全培训和意识教育，以增强整个组织的数据安全意识。
第三，数据安全技术是数据安全体系框架的核心。
数据安全技术涉及到组织使用的各种硬件和软件，以保护数据的安全。
其中包括防火墙、入侵检测和预防系统、数据加密、访问控制机制等。
这些技术可以帮助组织防止未经授权的访问、避免数据泄露，以及及时发现和应对安全事件。
数据安全技术的选型和配置应根据组织的具体需求和风险评估来确定，并定期进行检查和更新，以保证其有效性。
最后，数据安全法律是数据安全体系框架的法律依据。
随着数据泄露和侵权事件的增加，越来越多的国家和地区出台了相关的数据安全法律法规。
这些法律法规规定了组织对数据安全的责任和义务，要求组织采取合理的安全措施来保护其所持有的数据。
组织应根据当地的数据安全法律要求来制定相应的数据安全政策和措施，并确保其合规性。
同时，组织还应对违反数据安全法律的行为进行风险评估和处罚，以保证数据安全法律的有效实施。
总之，一个完善的数据安全体系框架应该包括数据安全政策、组织、技术和法律四个方面。
这些方面相互关联，相互支持，共同维护组织的数据安全。
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。
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推进政府数据开放共享
优化经济治理基础数据库，加快推动各地区各部门间数据共享交换，制定 出台新一批数据共享责任清单。
提升社会数据资源价值
培育数字经济新产业、新业态和新模式，支持构建农业、工业、交通、教 育、安防、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开发利用的场景。 推动人工智能、可穿戴设备、车联网、物联网等领域数据采集标准化。
位置在哪里。
数据安全 能力框架
管理 逻辑架构 技术
运钉
概念设计
• 数据发现、映射和分类 • 分级的数据安全需求
业务范围及属性、威胁分析 组织网络安全总体目标 “网 络安全政策、法规” “数据
安全能力框架”
数据流图与 安全控制架构
物理架构
逻辑设计
• 数据生命周期分析、流建模 • 数据控制措施设计
数据流转场景及关联对象 T服务流程、 T管理制度
数据 管
识别发现敏感数据并分类分级
•数 据 为 • 数据 数据 • 终端 数据
化 发与 发与
数据 安全 访问 控制
针对敏感数据客体的管控
• 非结构化数据加密与权限管理 • 结构化数据掩码与数据脱
主体和客体间的访问控制
• 密码管理 特权账户管理 • 访问主体 多因素身份认证 • 零信任集成动态认证因素和持续访问控制 • 集成 数据 访问 理
• 数据是很难全面保护的资产类别，除非对其生命周期进行更广泛的了解。数据已成为一种无限可变和可移动的 资源，通常会在分散的数据系统中进行存储和处理，传统的以基础设施为中心的数据安全方法常常效果不佳。
• 我们拥有什么类型的数据？为什么需要它们？
• 描述数据为什么以及如何在基础设施中流转？ • 哪些产品技术可满足
• 数据流转的机制是什么？有哪些基本过程？
• 在整个流转过程中涉及哪些信息化对象？
安全能力及控制要求
• 谁可以访问这些数据，谁在管理这些数据？
• 需要哪些数据安全控制措施达成能力需求？
• 在物理环境中落地的
• 数据该如何分类分级？保护它们需要能力是什么？ • 这些安全控制措施和信息化对象的关系是什么？
不同大数据场景下的安全能力重点不同
外部 消费者
内部 消费者
数据 管理者
数据 所有者
个人数据 所有者
大数据安全主要聚焦在多方参 与的以下安全问题上：
数据共享交换问题
数据安全 访问控制
数据开放及跨境流动问题
数
数据资产 据
安全管理
交 易
问
题
个人 信息保护
数据安全的检测、分析与晌应
个人数据隐私问题
以数据为中心的大数据安全架构设计方法
数据 安全 检测 分析 响应
审计数据访问并分析行为
• 终端 数 据 访 问 与 •用 • 数据 访问 运维 • 数据为 用户行为分析
调查并处置数据安全事件
• 数据 事件础设施环境的管控
• 用系统数据防泄密 • 终端数据外发防泄密 •数 据 防 泄
等
个人在参与社会活 动过程所产生的具 有个人相关标示的
数据信息
不同的参与者带来了不同的安全挑战
外部 消费者
内部 消费者
数据 管理者
数据 所有者
个人数据 所有者
大数据安全主要聚焦在多方参 与的以下安全问题上：
数据共享交换问题
数
据
交
易
数据开放及跨境流动问题
问
题
个人数据隐私问题
大数据安全常见能力类别区分
典型的大数据业务场景
外部 消费者
内部 消费者
数据 管理者
数据 所采有集者
个人数据 所有者
城市级 大数据
政府部门 大数据
产业及社会主体借 助政务大数据开发 推动新业态、新模
式和新动能
跨部门在政务体系 内的开放，推动行 业新公共服务模式。
政府部门借助大数 据，简化行政服务 流程、在城市层面 或行业层面实现高 效精准的治理和行 政权力事宜。提升 治理体系和治理能
力的现代化
企业级 大数据
第三方供应链、政 府监管部门等推动 产业数据有效流通，
扩展产业生态
企业经营决策、推 动企业生产、营销 实现智慧化发展
大数据局等相关机
构，统如筹归今集本 本级政过府各去委办
级 政府各部门数 局 在行政管理过
据， 打通城市各 程中 所收集的相
行业公
关数据
大共管数理据数据
数据烟囱
平 政化级府部单台某门数委 统位建据办 筹行设局 归政信 集底数息 下座
云安全
网络安全
终端安全
大数据
背后上是多方（所有者、管理 者、消费者、生产者）参与下 的数据管理与消费模式
数据安全
采集 存储 传输 交换 处理 销毁
而 “ 数 据 安 全 ”更多在描述一种安全目标，它覆盖的 是所 有信息化场景。所以考虑数据安全需要体系化/ 全局视角
目录
• 新时代下“大数据安全”的重新解读 • 解构大数据业务发展下的安全框架 • “内生安全”指导大数据安全落地
据， 打通行业数据
该每委办个局业下设 相 辖务关 的的部线个门都人管数理有所据管自 、会 管社数数己数据据相据、积等市关累场的监
企企业撑大业数应的数字经用化营智据部过慧支汇及程集A 中参所与局生收产部集经的营的过客程B户I
各I类 数据，打通
工业生 产与市场 营销
数 据，经营管理数 据、 生产过程数据
加强数据资源整合和安全保护
探索建立统一规范的数据管理制度。研究根据数据性质完善产权性质。推 动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度，加强对政务数 据、企业商业秘密和个人数据的保护。
6月28日第十三届全国人大常委会第二十次会议对《中华人民共和国数据安全法（草案）》 进行了审议。并向社会公众征询提出意见，从草案中看出：
1. 数据安全纳入国家安全观 2. 数据安全保障、数据开发利用两者并重 3. 重要数据的保护，政务数据安全的重要性增强
对“大数据安全”的重新解读
大 数据 安
全
“大数据”表面是大量数据存放 相同位置，或指代大数据技 术。
“云安全、网络安全、终端安全”是一种场景化 安全描述方式，与“数据安全”之间存在重叠。
新时代下的大数据安全框架
技术创新，变革未来
目录
• 新时代下“大数据安全”的重新解读 • 解构大数据业务发展下的安全框架 • “内生安全”指导大数据安全落地
数据要素市场培育/数据安全法
2020年3月30日中共中央、国务院《关于构建更加完善的要素市场化配 置体制机制的意见》明确将数据作为一种新型生产要素写入政策文件， 是要充分发挥数据这一新型要素对其他要素效率的倍增作用，培育发展 数据要素市场，使大数据成为推动经济高质量发展的新动能。