① 大數據存在的安全問題有哪些
一、分布式系統
大數據解決方案將數據和操作分布在許多系統中，以實現更快的處理和分析。這種分布式系統可以平衡負載，避免單點故障。但是這樣的系統容易受到安全威脅，黑客只要攻擊一個點就可以滲透整個網路。
二.數據存取
大數據系統需要訪問控制來限制對敏感數據的訪問，否則，任何用戶都可以訪問機密數據，有些用戶可能會出於惡意使用。此外，網路犯罪分子可以入侵與大數據系統相連的系統，竊取敏感數據。因此，使用大數據的公司需要檢查和驗證每個用戶的身份。
三.數據不正確
網路犯罪分子可以通過操縱存儲的數據來影響大數據系統的准確性。因此，網路犯罪分子可以創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據系統。比如醫療機構可以利用大數據系統研究患者的病歷，而黑客可以修改這些數據，產生不正確的診斷結果。
四.侵犯隱私
大數據系統通常包含機密數據，這是很多人非常關心的問題。這樣的大數據隱私威脅已經被全世界的專家討論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據系統以破壞敏感數據。這種數據泄露已經成為頭條新聞，導致數百萬人的敏感數據被盜。
五、雲安全性不足
大數據系統收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全威脅。網路犯罪分子破壞了許多知名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，並且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。
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② 如何運用大數據監管加強和創新事中事後監管
在法治化背景下，國家煙草專賣局對行業規范經營的要求越來越高，嚴防卷煙非法流通自然成了重中之重。但在卷煙經營過程中，真煙違法流動現象依然突出。要全面整治真煙違法流動問題，煙草部門必須加強對銷售市場的監管力度。一、真煙非法流動原因分析真煙違法流動的原因有許多，其中主要有市場供需關系不平衡、各地區銷售能力不同、不法分子受地區卷煙差價誘惑、消費偏好不同這四大原因。（一）市場供求差異。煙酒作為禮俗文化的重要載體，在紅白喜事等特殊場合發揮著其他商品難以替代的作用，由此也造成了卷煙消費市場對熱銷品牌卷煙的需求有增無減，煙草公司的銷售計劃量與市場需求間形成較大缺口，為不法分子違法販賣卷煙提供了可趁之機。（二）銷售能力差異。受現金存量、店面設計、營銷方式等因素影響，城鎮與農村、大戶與小戶對卷煙的銷售能力存在較大差異，銷量好的大戶會想方設法從銷售疲軟的地區調取卷煙貨源以補給斷缺卷煙，反之亦然。如農村地區有許多經煙戶是留守中老年人，對煙草公司大力提倡提高卷煙網上訂貨普及率等要求無法適應，於是採取了將零售許可證交由經煙大戶幫忙訂貨等變通做法，在一定程度上增大了卷煙代訂代購行為和卷煙外流發生的機率。（三）卷煙價格差異。由於各地對不同卷煙品牌的需求量不同，導致行情價格存在較大差異，涉煙違法分子利用這一特點，鋌而走險從非正常渠道購進卷煙，從地區差價中謀取非法利益，從而形成了真煙內、外流的地下銷售網路。（四）消費偏好差異。卷煙消費具有較明顯的地域性，不同地區的消費者對特定品牌的卷煙具有相對固定的偏好，由此造成不同品牌在各地銷量的差異。這種差異會導致某些地區的暢銷煙在另一地區成為積壓品，零售戶為了加快資金周轉，便會將部分滯銷煙轉售給暢銷地區的煙販。二、對真煙違法流動的監管措施針對現代社會交通網路發達，經濟開放度提升等特點，我們應在距離上拓展監管范圍，在速度上加快監管節奏，在信息上拓寬收集渠道，全方位提升對卷煙經營行為的監管質量。一是深化「三員聯動」，做監管的「飛毛腿」。專賣管理員、客戶經理和送貨員每天戰斗在一線，對片區情況最為了解，若能隨時溝通互動，及時交流市場動態，對提升監管效率作用顯著。在日常工作中，「三員」要積極行動起來，時時惦記著真煙違法案件高發地區的市場動態，及時傳遞有效線索，以便在第一時間發現並打擊涉煙違法犯罪行為。二是創新網路監管方式，做監管的「千里眼」。隨著卷煙網上訂貨模式的日益普及，零售戶代訂代購等不規范行為也日益增多，迫使我們創新監管方式，建立具有較強操作性的網上監管系統。可行方法之一是利用現有平台上的資源，通過IP地址倒查，尋找訂貨IP相同等異常信息，從而解決大戶代訂等監管難題；二是開通官方微博，與零售戶和消費者開展微博互動，廣泛收集卷煙訂購異常；三是充分運用信息系統，強化網上數據分析能力，從品牌、線路、營銷策略、外流形式等多方進行深入分析，及時發現異常，准確掌握市場動態。三是完善終端情報建設，做監管的「順風耳」。在開展全面調查摸底的基礎上，選取一批信息收集能力強，積極性高，配合度好的零售戶作為「情報信息聯絡點」，建立完善的聯絡點日常管理工作制度，包括信息採集工作流程、專項檔案動態管理、日常聯絡和走訪、有效線索評價標准、信息採納獎勵機制等，有效調動終端零售戶舉報違法收購行為的主動性。同時，通過卷煙訂單、銷量等各項指數的比對，加強對違法大戶的監管。對那些存在違法嫌疑的零售戶，除經常性地盤點倉庫外，還要開展宣傳教育，使其自覺抵制違法收購。四是創設守法自律小組，做監管的「撐舵手」。以一定面積內或數量內的零售戶為單位，成立卷煙零售戶「自律小組」，通過組內人員的相互監督提升零售戶規范經營自律能力。小組設組長若幹人，由組內成員推選。煙草專賣管理部門根據片區內各零售戶卷煙銷售數量和遵紀守法情況，與組長簽訂卷煙銷售專賣管理責任書，明確雙方責任和義務，並定期召開自律小組組長會議，通報各組市場監管情況和存在問題。
③ 大數據時代，如何保證數據的安全和准確
不要輕易向別人透露自己的信息，手機下載軟體時不要輕易點透露自己的電話和地址，電腦安裝殺毒軟體，平時辦公室電腦應注意上鎖及設置密碼，經常殺毒及對U盤進行殺毒。
④ 如何利用大數據做好食品葯品監管風險工作
大數據可以讓生活更安全有兩種原因：
一方面可以追蹤溯源，找到網路攻擊者，用戶回在安裝了安答全軟體後，收到偽基站發來的垃圾簡訊，這時候系統會自動識別並且標記，把信息傳送到雲端，通過發送者軌跡的數據分析，結合沿路的攝像頭還有公安部門的偵查，就可以找到犯罪嫌疑人或車輛。
另一方面可以進行擴展性防護，一旦有用戶點擊釣魚網站遭受損失，系統會進行標識和屏蔽，保護潛在受害者再次點擊相同的釣魚網站。
⑤ 如何利用大數據搞好安全管理
大數據可以讓生活更安全有兩種原因：
一方面可以追蹤溯源，找到網路攻擊者，內用戶在容安裝了安全軟體後，收到偽基站發來的垃圾簡訊，這時候系統會自動識別並且標記，把信息傳送到雲端，通過發送者軌跡的數據分析，結合沿路的攝像頭還有公安部門的偵查，就可以找到犯罪嫌疑人或車輛。
另一方面可以進行擴展性防護，一旦有用戶點擊釣魚網站遭受損失，系統會進行標識和屏蔽，保護潛在受害者再次點擊相同的釣魚網站。
⑥ 大數據安全的重要性
大數據在企業和事業單位應用越來越廣泛，也越來越被人所熟知，數據的價值也越來越多的被人所認識。它已經成為了一種新的經濟資產，被看作是新世紀的礦產與石油，為整個社會帶來了全新的創業方向、商業模式和投資機會。
大數據時代，組織和企業會更多的依靠數據分析而非經驗和直覺來制定決策。充分挖掘和使用數據的價值將為組織和企業帶來強大的競爭力。我們的周圍也不乏有希望通過挖掘數據價值，提升組織或和企業競爭力的客戶。像所有的科學技術一樣，大數據也是一把雙刃劍，能否合理利用成了其劍鋒所向的分界點。
數據安全存在著多個層次，如規章制定、信息收集、信息傳輸、信息傳輸等環節安全。對於業務數據的安全，三分制定，七分技術，其他安全也是至關重要。
業界通常以四個「V」來概括大數據的基本特徵：Volume（數據體量巨大）、Variety（數據類型繁多）、Value（價值密度低）、Velocity（處理速度快）。而恰恰是這四個特點，也決定了其安全風險。
數據安全比傳統信息安全更加復雜，體現在三個方面。
（1）業務數據越來越大，包括越來越多企業數據、個人資料、客戶的隱私，數據的集中存儲環節存在很大數據泄露隱患。
（2）敏感數據的應用界限不明確，大數據的分析大多未考慮到個體隱私問題。
（3）大數據對數據安全依賴提升，傳統的像APT、DDos等安全工具，在數據防丟失、防泄漏上存在一定的技術難度。
大數據技術，主要是針對事物之間或者人和事物之間進行關系分析，如果大數據技術只是單純的輔助決策的作用，那並不可怕，但事實上，大數據分析技術逐漸變成了一項重要的業務決策流程，越來越多的決策結果受到大數據分析結果所影響，對於決策者來說，最艱難的事情就是讓我們邏輯思考來做決定，還是有智能分析的數據做決定，現在來看，智能分析的結果往往是正確的，並且讓我們對其產生依賴，試想一下，如果大數據分析手機的基礎信息數據出現問題，或者分析的邏輯是不正確的，那麼將會引導我們走向錯誤，所以，面對海量的數據，存儲、管理和分析，傳統的對錯分析和奇偶校驗可能不能滿足需求。
3 大數據就是大風險
大數據之「大」實際上指的是它的種類豐富、存儲量大，因此管理起來是一個具有挑戰性的工作。然而，無論企業在數據的存儲、應用以及環境角度來看，「管理風險」不可避免地成為了「大數據就是大風險」的潛在推力。而數據安全是使用單位的重中之重，數據安全技術直接影響國家安全。總結起來，主要體現在五個方面。
3.1 雲數據
目前來看，企業對諸如雲服務等新技術的應用還是面臨很多的困難，因為在實際應用中可能會遇到一些無法預料的問題。另外，黑客們對於放在雲端的大數據更容易獲取對於他們有用的信息，因此企業對雲計算的安全性要求就會更高。
3.2 網路安全
隨著互聯網、移動互聯網和物聯網的發展，IT資源產生的在線數據正在被利用，但是數據量越來越大，已有的分析利用效率越來越低，數據的維護和利用壓力正在變大。所以企業對於大數據應用中，對網路的恢復、防範依賴性就越來越高。
3.3 隱私
個人隱私作為一直備受關注的社會問題，隨著各式各樣的數據量越來越大，通過多種關聯技術的分析成熟，個人隱私問題也將愈加凸顯。
3.4 消費化
隨著移動辦公的興起和廣泛使用，在數據收集、存儲、訪問、傳輸都必不可少的有移動設備的介入。大數據時代的興起帶動了移動設備數量的驟增，為了方便，越來越的員工使用自己的移動設備進行辦公。使用方便的同時，也給企業帶來了安全隱患，移動設備很容易成為黑客入侵到內網的跳板，所以，移動設備的安全性關系著企業的安全。
3.5 互相聯系的供應鏈
企業是供應鏈中的一部分，而這個供應鏈具有復雜性、全球性、還相互關聯。信息將供應鏈緊密地聯系在一起，從數據到商業機密再到知識產權，而信息的泄露會給企業帶來經濟和名譽上的重大損失，因此信息安全也越來越被重視。
不難看出，圍繞大數據的五個主要問題多是其安全問題。的確，信息安全是關乎企業生存命脈的一根紅線，在任何時期都是不可碰觸的。面對大數據的雙刃劍，保護好這些敏感數據的安全及其大數據分析生成的各種戰略方案、機密文檔、市場報告等成果，是促使大數據助力企業發展的關鍵環節。 各類技術都在考慮它們的安全性，並力求從中尋求一個契合點，雲計算還有大數據，也都在尋求安全和各類技術有效融合。當大數據考慮安全性的時候，一個全新的安全生態系統伴隨著大數據生態系統的成熟逐漸在我們眼前清晰地展開，資本運作和創新的動力不斷地驅動著安全向前邁進。
4 數據信息的「安保」直接影響數據開發
不可否認，信息化程度越高，信息安全受到拷問的程度就越大。困擾全球各國的數據安全問題，同樣也在考驗中國。不能實現數據信息的「安保」，數據的開發就是一場災難，世界主要經濟體對此無一不有清醒認識。
⑦ 大數據就意味著更大的安全風險嗎
大數據就意味著更大的安全風險嗎
現如今，圍繞著大數據分析所涉及到的相關隱私問題存在著許多的擔憂：企業和各國的政府機構是否有權獲得如此廣泛的個人和群體信息？同時，對於他們收集和處理這些數據信息是否有相關的法律或政策對其進行指導和約束？這其中一個相當關鍵但卻並不經常被人們討論和關注的問題是安全性。
企業和政府機構所收集、存儲、分析和分發大量數據信息是否正面臨著安全風險方面的挑戰?如果是的話，他們應該怎麼做來減輕這些挑戰呢?
大數據不僅僅只是大量的數據
從某種意義上說，當一家企業開始收集和存儲大量的數據信息時，其就已然成為了一個相當顯眼的黑客攻擊目標。但更廣泛地說，對那些收集了大量有價值的非結構化數據信息的企業而言，其數據信息可能並不存在任何根本性的新威脅。
羅伯特?麥加維引用Brainloop公司全球營銷副總裁David Topping的話說：「 對於黑客攻擊而言，那些PB級存儲的大數據信息是安全的，因為這些數據的量對於黑客而言根本就太大了。也許除了那些資金雄厚的贊助商之外，一般的黑客都缺乏相關的分析工具來從如此龐大的數據量中提取有意義的信息。換句話說，企業也和這些黑客一樣，面臨同樣嚴峻而顯著的問題：如何從他們所收集的龐大數據中提取有價值的東西出來。因此，對於個別大型數據存儲庫而言，考慮增加任何超出其它類型資料庫的安全性措施並無太大的實施意義，尤其是考慮到這些黑客相對於各大機構的能力往往是有限的。」
環境和細粒度的安全
但僅僅只是因為這些數據是非結構化的或更難進行篩選分析，並不意味著大數據必然是更安全。如果所有的大數據存儲庫都是有用的，就不能將所有每一條信息都進行同等的維護。正如InfoWorld的安得烈C.奧利弗指出的那樣：「您企業所收集的數據越多，保持這些數據細粒度的任務和挑戰也就越艱巨。企業如何才能在不犧牲大數據性能的前提下牢牢把握所有這些數據的所有權，並遵守相關的監管規定呢?這促使企業首先需要選擇一款大數據解決方案。」
細粒度的數據安全分區對數據訪問進行了分類。例如，企業的某部分員工可能只能夠訪問非財務方面的數據，而較高級的員工則有權訪問更多的信息。此外，某些信息可能由另一個部門所擁有，或者對其的使用會被加以限制。我們面臨的挑戰是如何良好的對一個有組織且安全的系統進行維護，盡管面臨著一定的環境困境。因此當企業在面臨著在安全和盈利能力之間進行權衡的問題時，他們可以很容易地進行響應：「是的，我們有標準的網路安全，所以我們的數據是安全的。」
大數據不能被匿名化
您企業所受收集的數據越詳細，就越是可能涉及到更多的個體私人信息，因此，對於個人隱私和安全問題的關注度也應提高。有CSO指出：「計算機科學家表示他們可以使用不涉及個人可識別信息的數據來重建相關人員的身份數據。例如，如果一家品牌企業或政府機構獲得了覆蓋某地區一年的客戶GPS記錄列表，那麼，他們可以用該列表來了解一人或多人的身份信息。」在這種情況下，找到一個人的身份信息是非常簡單的。例如，在某個時間段根據GPS進行定位，然後從互聯網上搜索與該位置有關用戶的姓名。一般情況下，這個過程可能會更復雜一點，但從概念上講，其是一個很容易解決的簡單問題。
盡管企業紛紛試圖使大數據匿名化，這些企業最好的方法也只是使這些數據「假名化」——讓一些信息是假名的，當然仍還是可與一個真實的身份相聯系。這一有限制性的匿名化是大數據危險的一部分：黑客和其他惡意方可能無法完成數據的精細分析，但考慮到這些有限信息種類的豐富性，他們可以收集各種可利用的結論，進行欺詐，偷盜或者更糟的行為。
雖然原始數據需要保護，即使其是非結構化大數據存儲庫的一部分，但大數據所面臨的更大的威脅是企業支付了巨大的成本才從大數據分析中獲得的有價值的信息。麥加維再次引用 David Topping的話說：「許多企業浪費了太多的預算以保障大數據存儲。而他們真正的風險則在相關數據信息的輸出方面。由於企業往往很少監視或保護這些數據，圍繞著企業分析得出的洞察輸出是如何產生的... 大多數安全專家都認為，企業的雇員往往表現得很無辜，但有的的確是大數據被破壞最常見的罪魁禍首。」
企業需要保護大數據，盡管其涉及到某些原始信息，但我們需要將更多的重點放到通過對原始數據分析所獲得的洞察見解方面。特別是，這些見解必須至少被視為比原始數據更為重要。
處理大數據的安全問題
接下來的問題便是如何解決這些企業擔憂的安全問題。一種方法是為黑客提供一個有吸引力的假目標，以便使得企業能夠學習更安全的研究方法來應對攻擊，實施保護措施。這一戰略或不甚理想，因為其只能當系統已經有一些漏洞時才能發揮作用。但這些弱點是可能被識別和解決的。
引用Forrester公司研究題為《未來的數據安全和隱私報告：關於大數據的控制》IBM指出，「安全專業人士在網路邊緣最好進行控制。然而，如果攻擊者穿透你的周邊，他們將有充分的和不受限制的機會訪問你的數據。」 當然，解決方案就在於為數據提供一個安全層，讓簡單地訪問網路還不足以獲得如此大的許可權。
加密，特別是當處理大數據分析洞察見解時，是保護一種有效的信息保護方式，但其肯定不是一個新概念。
結論
大數據所涉及的隱私問題的確正在受到廣泛關注，特別是在爆出美國國家安全局對主要IT企業進行監控的背景之下。一個與之不同但又密切相關的問題是安全性：特別是，企業應如何保護原始的非結構化數據和從大數據分析中得到的洞察見解。不幸的是，數據完全匿名化是不可能的，因為數據信息需要與個人和用於各種用途相聯系(有時與其他私人或公共來源相組合)。雖然黑客可能無法竊取數據執行復雜的分析，但他們往往通過粗略地查看一下就足以收集有價值的信息(如在GPS數據的情況下)。隨著企業收集的數據逐漸存儲進大型數據倉庫，如聯邦數據服務中心，大數據安全方面亟待需要更多的審查。
⑧ 安全監管大數據，什麼是大數據時代的信息安全管理
從消費者的角度來看，在今天萬物智能、萬物互聯的大數據環境下，用戶在工作內和生活中幾乎每時每刻都在產生容各種數據，並且被各種各樣不同形態的產品、服務、設備、機構從各種不同的維度採集、存儲、使用甚至交易。用戶的賬戶信息、個人信息等數據，在很多業務平台或者服務中都有關聯。在這個過程中，便有了數據安全的問題，所以需要及時的處理這類問題