① 大数据存在的安全问题有哪些
一、分布式系统
大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁，黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。
二.数据存取
大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能会出于恶意使用。此外，网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统，窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。
三.数据不正确
网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，而黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。
四.侵犯隐私
大数据系统通常包含机密数据，这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻，导致数百万人的敏感数据被盗。
五、云安全性不足
大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。
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② 如何运用大数据监管加强和创新事中事后监管
在法治化背景下，国家烟草专卖局对行业规范经营的要求越来越高，严防卷烟非法流通自然成了重中之重。但在卷烟经营过程中，真烟违法流动现象依然突出。要全面整治真烟违法流动问题，烟草部门必须加强对销售市场的监管力度。一、真烟非法流动原因分析真烟违法流动的原因有许多，其中主要有市场供需关系不平衡、各地区销售能力不同、不法分子受地区卷烟差价诱惑、消费偏好不同这四大原因。（一）市场供求差异。烟酒作为礼俗文化的重要载体，在红白喜事等特殊场合发挥着其他商品难以替代的作用，由此也造成了卷烟消费市场对热销品牌卷烟的需求有增无减，烟草公司的销售计划量与市场需求间形成较大缺口，为不法分子违法贩卖卷烟提供了可趁之机。（二）销售能力差异。受现金存量、店面设计、营销方式等因素影响，城镇与农村、大户与小户对卷烟的销售能力存在较大差异，销量好的大户会想方设法从销售疲软的地区调取卷烟货源以补给断缺卷烟，反之亦然。如农村地区有许多经烟户是留守中老年人，对烟草公司大力提倡提高卷烟网上订货普及率等要求无法适应，于是采取了将零售许可证交由经烟大户帮忙订货等变通做法，在一定程度上增大了卷烟代订代购行为和卷烟外流发生的机率。（三）卷烟价格差异。由于各地对不同卷烟品牌的需求量不同，导致行情价格存在较大差异，涉烟违法分子利用这一特点，铤而走险从非正常渠道购进卷烟，从地区差价中谋取非法利益，从而形成了真烟内、外流的地下销售网络。（四）消费偏好差异。卷烟消费具有较明显的地域性，不同地区的消费者对特定品牌的卷烟具有相对固定的偏好，由此造成不同品牌在各地销量的差异。这种差异会导致某些地区的畅销烟在另一地区成为积压品，零售户为了加快资金周转，便会将部分滞销烟转售给畅销地区的烟贩。二、对真烟违法流动的监管措施针对现代社会交通网络发达，经济开放度提升等特点，我们应在距离上拓展监管范围，在速度上加快监管节奏，在信息上拓宽收集渠道，全方位提升对卷烟经营行为的监管质量。一是深化“三员联动”，做监管的“飞毛腿”。专卖管理员、客户经理和送货员每天战斗在一线，对片区情况最为了解，若能随时沟通互动，及时交流市场动态，对提升监管效率作用显著。在日常工作中，“三员”要积极行动起来，时时惦记着真烟违法案件高发地区的市场动态，及时传递有效线索，以便在第一时间发现并打击涉烟违法犯罪行为。二是创新网络监管方式，做监管的“千里眼”。随着卷烟网上订货模式的日益普及，零售户代订代购等不规范行为也日益增多，迫使我们创新监管方式，建立具有较强操作性的网上监管系统。可行方法之一是利用现有平台上的资源，通过IP地址倒查，寻找订货IP相同等异常信息，从而解决大户代订等监管难题；二是开通官方微博，与零售户和消费者开展微博互动，广泛收集卷烟订购异常；三是充分运用信息系统，强化网上数据分析能力，从品牌、线路、营销策略、外流形式等多方进行深入分析，及时发现异常，准确掌握市场动态。三是完善终端情报建设，做监管的“顺风耳”。在开展全面调查摸底的基础上，选取一批信息收集能力强，积极性高，配合度好的零售户作为“情报信息联络点”，建立完善的联络点日常管理工作制度，包括信息采集工作流程、专项档案动态管理、日常联络和走访、有效线索评价标准、信息采纳奖励机制等，有效调动终端零售户举报违法收购行为的主动性。同时，通过卷烟订单、销量等各项指数的比对，加强对违法大户的监管。对那些存在违法嫌疑的零售户，除经常性地盘点仓库外，还要开展宣传教育，使其自觉抵制违法收购。四是创设守法自律小组，做监管的“撑舵手”。以一定面积内或数量内的零售户为单位，成立卷烟零售户“自律小组”，通过组内人员的相互监督提升零售户规范经营自律能力。小组设组长若干人，由组内成员推选。烟草专卖管理部门根据片区内各零售户卷烟销售数量和遵纪守法情况，与组长签订卷烟销售专卖管理责任书，明确双方责任和义务，并定期召开自律小组组长会议，通报各组市场监管情况和存在问题。
③ 大数据时代，如何保证数据的安全和准确
不要轻易向别人透露自己的信息，手机下载软件时不要轻易点透露自己的电话和地址，电脑安装杀毒软件，平时办公室电脑应注意上锁及设置密码，经常杀毒及对U盘进行杀毒。
④ 如何利用大数据做好食品药品监管风险工作
大数据可以让生活更安全有两种原因：
一方面可以追踪溯源，找到网络攻击者，用户回在安装了安答全软件后，收到伪基站发来的垃圾短信，这时候系统会自动识别并且标记，把信息传送到云端，通过发送者轨迹的数据分析，结合沿路的摄像头还有公安部门的侦查，就可以找到犯罪嫌疑人或车辆。
另一方面可以进行扩展性防护，一旦有用户点击钓鱼网站遭受损失，系统会进行标识和屏蔽，保护潜在受害者再次点击相同的钓鱼网站。
⑤ 如何利用大数据搞好安全管理
大数据可以让生活更安全有两种原因：
一方面可以追踪溯源，找到网络攻击者，内用户在容安装了安全软件后，收到伪基站发来的垃圾短信，这时候系统会自动识别并且标记，把信息传送到云端，通过发送者轨迹的数据分析，结合沿路的摄像头还有公安部门的侦查，就可以找到犯罪嫌疑人或车辆。
另一方面可以进行扩展性防护，一旦有用户点击钓鱼网站遭受损失，系统会进行标识和屏蔽，保护潜在受害者再次点击相同的钓鱼网站。
⑥ 大数据安全的重要性
大数据在企业和事业单位应用越来越广泛，也越来越被人所熟知，数据的价值也越来越多的被人所认识。它已经成为了一种新的经济资产，被看作是新世纪的矿产与石油，为整个社会带来了全新的创业方向、商业模式和投资机会。
大数据时代，组织和企业会更多的依靠数据分析而非经验和直觉来制定决策。充分挖掘和使用数据的价值将为组织和企业带来强大的竞争力。我们的周围也不乏有希望通过挖掘数据价值，提升组织或和企业竞争力的客户。像所有的科学技术一样，大数据也是一把双刃剑，能否合理利用成了其剑锋所向的分界点。
数据安全存在着多个层次，如规章制定、信息收集、信息传输、信息传输等环节安全。对于业务数据的安全，三分制定，七分技术，其他安全也是至关重要。
业界通常以四个“V”来概括大数据的基本特征：Volume（数据体量巨大）、Variety（数据类型繁多）、Value（价值密度低）、Velocity（处理速度快）。而恰恰是这四个特点，也决定了其安全风险。
数据安全比传统信息安全更加复杂，体现在三个方面。
（1）业务数据越来越大，包括越来越多企业数据、个人资料、客户的隐私，数据的集中存储环节存在很大数据泄露隐患。
（2）敏感数据的应用界限不明确，大数据的分析大多未考虑到个体隐私问题。
（3）大数据对数据安全依赖提升，传统的像APT、DDos等安全工具，在数据防丢失、防泄漏上存在一定的技术难度。
大数据技术，主要是针对事物之间或者人和事物之间进行关系分析，如果大数据技术只是单纯的辅助决策的作用，那并不可怕，但事实上，大数据分析技术逐渐变成了一项重要的业务决策流程，越来越多的决策结果受到大数据分析结果所影响，对于决策者来说，最艰难的事情就是让我们逻辑思考来做决定，还是有智能分析的数据做决定，现在来看，智能分析的结果往往是正确的，并且让我们对其产生依赖，试想一下，如果大数据分析手机的基础信息数据出现问题，或者分析的逻辑是不正确的，那么将会引导我们走向错误，所以，面对海量的数据，存储、管理和分析，传统的对错分析和奇偶校验可能不能满足需求。
3 大数据就是大风险
大数据之“大”实际上指的是它的种类丰富、存储量大，因此管理起来是一个具有挑战性的工作。然而，无论企业在数据的存储、应用以及环境角度来看，“管理风险”不可避免地成为了“大数据就是大风险”的潜在推力。而数据安全是使用单位的重中之重，数据安全技术直接影响国家安全。总结起来，主要体现在五个方面。
3.1 云数据
目前来看，企业对诸如云服务等新技术的应用还是面临很多的困难，因为在实际应用中可能会遇到一些无法预料的问题。另外，黑客们对于放在云端的大数据更容易获取对于他们有用的信息，因此企业对云计算的安全性要求就会更高。
3.2 网络安全
随着互联网、移动互联网和物联网的发展，IT资源产生的在线数据正在被利用，但是数据量越来越大，已有的分析利用效率越来越低，数据的维护和利用压力正在变大。所以企业对于大数据应用中，对网络的恢复、防范依赖性就越来越高。
3.3 隐私
个人隐私作为一直备受关注的社会问题，随着各式各样的数据量越来越大，通过多种关联技术的分析成熟，个人隐私问题也将愈加凸显。
3.4 消费化
随着移动办公的兴起和广泛使用，在数据收集、存储、访问、传输都必不可少的有移动设备的介入。大数据时代的兴起带动了移动设备数量的骤增，为了方便，越来越的员工使用自己的移动设备进行办公。使用方便的同时，也给企业带来了安全隐患，移动设备很容易成为黑客入侵到内网的跳板，所以，移动设备的安全性关系着企业的安全。
3.5 互相联系的供应链
企业是供应链中的一部分，而这个供应链具有复杂性、全球性、还相互关联。信息将供应链紧密地联系在一起，从数据到商业机密再到知识产权，而信息的泄露会给企业带来经济和名誉上的重大损失，因此信息安全也越来越被重视。
不难看出，围绕大数据的五个主要问题多是其安全问题。的确，信息安全是关乎企业生存命脉的一根红线，在任何时期都是不可碰触的。面对大数据的双刃剑，保护好这些敏感数据的安全及其大数据分析生成的各种战略方案、机密文档、市场报告等成果，是促使大数据助力企业发展的关键环节。 各类技术都在考虑它们的安全性，并力求从中寻求一个契合点，云计算还有大数据，也都在寻求安全和各类技术有效融合。当大数据考虑安全性的时候，一个全新的安全生态系统伴随着大数据生态系统的成熟逐渐在我们眼前清晰地展开，资本运作和创新的动力不断地驱动着安全向前迈进。
4 数据信息的“安保”直接影响数据开发
不可否认，信息化程度越高，信息安全受到拷问的程度就越大。困扰全球各国的数据安全问题，同样也在考验中国。不能实现数据信息的“安保”，数据的开发就是一场灾难，世界主要经济体对此无一不有清醒认识。
⑦ 大数据就意味着更大的安全风险吗
大数据就意味着更大的安全风险吗
现如今，围绕着大数据分析所涉及到的相关隐私问题存在着许多的担忧：企业和各国的政府机构是否有权获得如此广泛的个人和群体信息？同时，对于他们收集和处理这些数据信息是否有相关的法律或政策对其进行指导和约束？这其中一个相当关键但却并不经常被人们讨论和关注的问题是安全性。
企业和政府机构所收集、存储、分析和分发大量数据信息是否正面临着安全风险方面的挑战?如果是的话，他们应该怎么做来减轻这些挑战呢?
大数据不仅仅只是大量的数据
从某种意义上说，当一家企业开始收集和存储大量的数据信息时，其就已然成为了一个相当显眼的黑客攻击目标。但更广泛地说，对那些收集了大量有价值的非结构化数据信息的企业而言，其数据信息可能并不存在任何根本性的新威胁。
罗伯特?麦加维引用Brainloop公司全球营销副总裁David Topping的话说：“ 对于黑客攻击而言，那些PB级存储的大数据信息是安全的，因为这些数据的量对于黑客而言根本就太大了。也许除了那些资金雄厚的赞助商之外，一般的黑客都缺乏相关的分析工具来从如此庞大的数据量中提取有意义的信息。换句话说，企业也和这些黑客一样，面临同样严峻而显著的问题：如何从他们所收集的庞大数据中提取有价值的东西出来。因此，对于个别大型数据存储库而言，考虑增加任何超出其它类型数据库的安全性措施并无太大的实施意义，尤其是考虑到这些黑客相对于各大机构的能力往往是有限的。”
环境和细粒度的安全
但仅仅只是因为这些数据是非结构化的或更难进行筛选分析，并不意味着大数据必然是更安全。如果所有的大数据存储库都是有用的，就不能将所有每一条信息都进行同等的维护。正如InfoWorld的安得烈C.奥利弗指出的那样：“您企业所收集的数据越多，保持这些数据细粒度的任务和挑战也就越艰巨。企业如何才能在不牺牲大数据性能的前提下牢牢把握所有这些数据的所有权，并遵守相关的监管规定呢?这促使企业首先需要选择一款大数据解决方案。”
细粒度的数据安全分区对数据访问进行了分类。例如，企业的某部分员工可能只能够访问非财务方面的数据，而较高级的员工则有权访问更多的信息。此外，某些信息可能由另一个部门所拥有，或者对其的使用会被加以限制。我们面临的挑战是如何良好的对一个有组织且安全的系统进行维护，尽管面临着一定的环境困境。因此当企业在面临着在安全和盈利能力之间进行权衡的问题时，他们可以很容易地进行响应：“是的，我们有标准的网络安全，所以我们的数据是安全的。”
大数据不能被匿名化
您企业所受收集的数据越详细，就越是可能涉及到更多的个体私人信息，因此，对于个人隐私和安全问题的关注度也应提高。有CSO指出：“计算机科学家表示他们可以使用不涉及个人可识别信息的数据来重建相关人员的身份数据。例如，如果一家品牌企业或政府机构获得了覆盖某地区一年的客户GPS记录列表，那么，他们可以用该列表来了解一人或多人的身份信息。”在这种情况下，找到一个人的身份信息是非常简单的。例如，在某个时间段根据GPS进行定位，然后从互联网上搜索与该位置有关用户的姓名。一般情况下，这个过程可能会更复杂一点，但从概念上讲，其是一个很容易解决的简单问题。
尽管企业纷纷试图使大数据匿名化，这些企业最好的方法也只是使这些数据“假名化”——让一些信息是假名的，当然仍还是可与一个真实的身份相联系。这一有限制性的匿名化是大数据危险的一部分：黑客和其他恶意方可能无法完成数据的精细分析，但考虑到这些有限信息种类的丰富性，他们可以收集各种可利用的结论，进行欺诈，偷盗或者更糟的行为。
虽然原始数据需要保护，即使其是非结构化大数据存储库的一部分，但大数据所面临的更大的威胁是企业支付了巨大的成本才从大数据分析中获得的有价值的信息。麦加维再次引用 David Topping的话说：“许多企业浪费了太多的预算以保障大数据存储。而他们真正的风险则在相关数据信息的输出方面。由于企业往往很少监视或保护这些数据，围绕着企业分析得出的洞察输出是如何产生的... 大多数安全专家都认为，企业的雇员往往表现得很无辜，但有的的确是大数据被破坏最常见的罪魁祸首。”
企业需要保护大数据，尽管其涉及到某些原始信息，但我们需要将更多的重点放到通过对原始数据分析所获得的洞察见解方面。特别是，这些见解必须至少被视为比原始数据更为重要。
处理大数据的安全问题
接下来的问题便是如何解决这些企业担忧的安全问题。一种方法是为黑客提供一个有吸引力的假目标，以便使得企业能够学习更安全的研究方法来应对攻击，实施保护措施。这一战略或不甚理想，因为其只能当系统已经有一些漏洞时才能发挥作用。但这些弱点是可能被识别和解决的。
引用Forrester公司研究题为《未来的数据安全和隐私报告：关于大数据的控制》IBM指出，“安全专业人士在网络边缘最好进行控制。然而，如果攻击者穿透你的周边，他们将有充分的和不受限制的机会访问你的数据。” 当然，解决方案就在于为数据提供一个安全层，让简单地访问网络还不足以获得如此大的权限。
加密，特别是当处理大数据分析洞察见解时，是保护一种有效的信息保护方式，但其肯定不是一个新概念。
结论
大数据所涉及的隐私问题的确正在受到广泛关注，特别是在爆出美国国家安全局对主要IT企业进行监控的背景之下。一个与之不同但又密切相关的问题是安全性：特别是，企业应如何保护原始的非结构化数据和从大数据分析中得到的洞察见解。不幸的是，数据完全匿名化是不可能的，因为数据信息需要与个人和用于各种用途相联系(有时与其他私人或公共来源相组合)。虽然黑客可能无法窃取数据执行复杂的分析，但他们往往通过粗略地查看一下就足以收集有价值的信息(如在GPS数据的情况下)。随着企业收集的数据逐渐存储进大型数据仓库，如联邦数据服务中心，大数据安全方面亟待需要更多的审查。
⑧ 安全监管大数据，什么是大数据时代的信息安全管理
从消费者的角度来看，在今天万物智能、万物互联的大数据环境下，用户在工作内和生活中几乎每时每刻都在产生容各种数据，并且被各种各样不同形态的产品、服务、设备、机构从各种不同的维度采集、存储、使用甚至交易。用户的账户信息、个人信息等数据，在很多业务平台或者服务中都有关联。在这个过程中，便有了数据安全的问题，所以需要及时的处理这类问题