大数据安全风险分析及治理

数据安全治理——发挥主导作用的组织与受众

数据安全治理——发挥主导作用的组织与受众引言：数据安全治理是由组织中分工明确的人来主导实施的一项系统性工程。该项工作得以良好运作有赖于三大要素：人员组织、策略流程和技术工具。一. 数据安全治理机构数据安全治理工作的展开首先要成立专门的数据安全治理机构，以明确数据安全治理的政策、落实和监督由谁长期负责，以确保数据安全治理的有效落实。通常，我们可以将成立的机构称之为“数据安全治理委员会”或“数据安全治理小组”，该机构并非传统意义上的实体机构，属于一个虚拟的机构，机构成员由数据的利益相关者和专家构成，这里之所以称之为利益相关者，是因为这些人可能不仅仅是数据的使用者，也是数据本身的代表者（比如用户），数据的所有者，数据的责任人。数据安全治理委员会或数据安全治理小组这个机构本身既是安全策略、安全规范和安全流程的制定者，也是安全策略、规范和流程的受众。在DGPC 框架中这个机构一般称之为DGPC 团队，或者叫Data Stewards，这个团队的职责是：This is a virtual organization whose members are collectively responsible for defining principles, policies and procedures that govern key aspects of data classification, protection, use and management. ①制定数据分类、保护、使用、管理的原则 ②制定数据分类、保护、使用、管理的策略 ③制定数据分类、保护、使用、管理的流程这个团队的构成是：IT, human resources, legal and finance departments as well as business groups and the marketing department—in short, any group with a stake in collecting, processing, using and managing personally identifiable information (PII), intellectual property, trade secrets and other types of confidential information.（IT、人资、法务、财务、业务和市场部门等所有与人、知识产权、私密信息相关的部门）

大数据安全的六大挑战

大数据安全的六大挑战大数据的价值为大家公认。业界通常以4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)。当你准备对大数据所带来的各种光鲜机遇大加利用的同时，请别忘记大数据也会引入新的安全威胁，存在于大数据时代“潘多拉魔盒”中的魔鬼可能会随时出现。挑战一：大数据的巨大体量使得信息管理成本显著增加 4个“V”中的第一个“V”(Volume)，描述了大数据之大，这些巨大、海量数据的管理问题是对每一个大数据运营者的最大挑战。在网络空间，大数据是更容易被“发现”的显著目标，大数据成为网络攻击的第一演兵场所。一方面，大量数据的集中存储增加了泄露风险，黑客的一次成功攻击能获得比以往更多的数据量，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“攻击收益”;另一方面，大数据意味着海量数据的汇集，这里面蕴藏着更复杂、更敏感、价值巨大的数据，这些数据会引来更多的潜在攻击者。在大数据的消费者方面，公司在未来几年将处理更多的内部生成的数据。然而在许多组织中，不同的部门像财务、工程、生产、市场、IT等之间的信息仍然是孤立的，各部门之间相互设防，造成信息无法共享。那些能够在不破坏壁垒和部门现实优势的前提下更透明地沟通的公司将更具竞争优势。【解决方案】首先要找到有安全管理经验并受过大数据管理所需要技能培训的人员，尤其是在今天人力成本和培训成本不断上升的节奏中，这一定足以让许多CEO肝颤，但这些针对大数据管理人员的巨额教育和培训成本，是一种非常必要的开销。与此同时，在流程的设计上，一定要将数据分散存储，任何一个存储单元被“黑客”攻破，都不可能拿到全集，同时对于不同安全域要进行准确的评估，像关键信息索引的保护一定要加强，“好钢用在刀刃上”，作为数据保全，能够应对部分设施的灾难性损毁。挑战二：大数据的繁多类型使得信息有效性验证工作大大增加

数据安全治理三步走之三：数据安全稽核与风险预警

数据安全治理三步走之二：数据安全稽核与风险预警在有效的数据梳理及严格的数据管控基础上，我们还需要有效地对数据的访问行为进行日志记录，对收集的日志记录进行定期地合规性分析和风险分析。本文对数据安全稽核的策略、风险与挑战以及技术支撑三个方面进行详细说明。一. 定期的稽核策略定期的稽核是保证数据安全治理规范落地的关键，也是信息安全管理部门的重要职责，包括： A、合规性检查：确保数据安全使用政策被真实执行； B、操作监管与稽核：主要针对数据访问账号和权限的监管与稽核；要具有账号和权限的报告；要具有账号和权限的变化报告；业务单位和运维部门数据访问过程的合法性监管与稽核；要定义异常访问行为特征；要对数据的访问行为具有完全的记录和分析； C、风险分析与发现：对日志进行大数据分析，发现潜在异常行为；对数据使用过程进行尝试攻击，进行数据安全性测试。二. 数据安全的稽核和风险发现挑战 2.1 如何实现对账号和权限变化的追踪定期地对账号和权限变化状况进行稽核，是保证对敏感数据的访问在既定策略和规范内的关键；但如何对成百上千个业务系统和数据库中的账号与权限的变化状况进行追踪是关键。

2.2 如何实现全面的日志审计在新的网络安全法出台后全面的数据访问审计要求，日志存储最少保留6个月；在新的等保中要求，云的提供商和用户都必须实现全面的日志记录。全面审计工作对各种通讯协议、云平台的支撑，1000 亿数据以上的存储、检索与分析能力上，均形成挑战。全面的审计是检验数据安全治理中的策略是否在日常的执行中切实落地的关键。 2.3 如何快速实现对异常行为和潜在风险的发现与告警数据治理中，有一个关键要素就是发现非正常的访问行为和系统中存在的潜在漏洞问题。如何对日常行为进行建模，是海量数据中快速发现异常行为和攻击行为避免系统面临大规模失控的关键。三. 数据安全稽核的技术支撑 3.1 数据审计技术数据审计的目标是对所有的数据访问行为进行记录，对危险行为进行告警，提供数据访问报表，提供对数据的检索和分析能力；数据审计技术是对工作人员行为是否合规进行判定的关键；数据审计技术主要是基于网络流量分析技术、高性能入库技术、大数据分析技术和可视化展现技术：图14 数据审计技术

数据安全治理——数据安全的必由之路

数据安全的必由之路：数据安全治理引言：企业转型，对中国大量成长型企业而言，其转型的过程就是完成从创业到成长，从成熟到规范成熟的企业生命体的进化。其本质就是企业从单一产品和简单环节的低级或初级的价值创造状态，向组合产品以及多环节整合的高级的价值创造状态的转变和进化。这是面对市场经济的迅速发展及行业成熟规律下企业的自然行为与必然选择。2017年，安华金和加快从数据库安全厂商向数据安全治理产品和服务提供商转型的步伐，致力于在数据安全治理领域大刀阔斧，开创全新领地。数据治理或者数据安全在大多数安全从业者的印象中是比较熟悉的概念，但数据安全治理却似乎是个新名词。实际上，对于拥有重要数据资产的企业或政府部门，在数据安全治理方面或多或少都有实践，只是尚未系统化的实行。比如运营商行业的客户数据安全管理规范及其落地的配套管控措施，一些政府部门的数据分级分类管理规范；在国外由Microsoft 提出的DGPC（Data Governance for Privacy Confidentiality and Compliance）框架也是专门的面向数据安全治理的管理和技术框架。接下来我们将把数据安全理念分成四篇系列文章，有侧重的，相对系统化地加以阐述。 1. 数据安全治理概论 2. 数据安全治理的组织和受众 3. 数据安全治理的策略与流程 4. 数据安全治理的技术支撑框架 5. 数据安全治理小结今天这篇文章，我们对“数据安全治理”概论做个认知。一. 愿景数据安全治理的愿景。在这里，笔者首先要强调的是数据安全治理的目标是——数据安全使用。我们不谈脱离了“使用”的安全，数据存在的目的就是为了使用，如果不是基于这个前提去谈安全，最终有可能产生无法落地的情况，或者即使落地，效果也会差强人意。 1.1 数据安全治理概论数据安全治理的概念——数据安全治理是以数据的安全使用为目的的综合管理理念。三个需求目标：

大数据时代信息安全面临的挑战与机遇

大数据时代信息安全面临的挑战与机遇 2013-7-11 10:17:00来源：中国科技网根据有关学者的研究，数据密集型科学将成为继实验科学、理论科学、计算机科学之后，人类科学研究的第四个范式。以大数据为代表的数据密集型科学将成为新一次技术变革的基石。随着数据的进一步集中和数据量的增大，对海量数据进行安全防护变得更加困难，数据的分布式处理也加大了数据泄露的风险，信息安全正成为制约大数据技术发展的瓶颈。大数据时代已经到来物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展，使得手机、平板电脑、PC及遍布地球各个角落的传感器，成为数据来源和承载方式。据估计，互联网上的数据量每两年会翻一番，到2013年，互联网上的数据量将达到每年667EB（1EB=230GB）。这些数据绝大多数是“非结构化数据”，通常不能为传统的数据库所用，但这些庞大的数据“宝藏”将成为“未来的新石油”。 1.大数据具有四个典型特征大数据（Big Data）是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”。业界通常用四个V来概括大数据的特征。 ——数据体量巨大（Volume）。到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB），而历史上

全人类说过的所有的话的数据量大约5EB（1EB=210PB）。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。 ——数据类型繁多（Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 ——价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一两秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，成为目前大数据背景下亟待解决的难题。 ——处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB（1ZB=210EB）。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。 2.大数据成为国家和企业的核心资产 2012年瑞士达沃斯论坛上发布的《大数据大影响》报告称，数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。奥巴马政府已把“大数据”上升到国家战略层面，2012年3月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，借以增强收集

大数据在安全应急管理中的应用思路

大数据在安全应急管理中的应用思路 Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】

大数据在安全生产应急管理中的应用思路比尔·盖茨曾经说过：“个人用户的内存只需640K足矣”，托马斯·沃森的言论则更是惊人：“全世界只需要5台电脑就足够了”。而这些话仅仅只过去了几十年，就已经沦为最大的笑话。同时，数据相关技术的发展也已经走过了3个重要的时代：从上图中，我们看到了一个有意思的现象，在具体的数据模式上，环境和需求驱动技术，没有绝对的先进和落后，就仿佛经历了一个轮回之后，再回到原点。个人计算和集中式计算个人计算：在网络不发达环境，个人计算机迅猛发展；直到CPU主频难以提高，摩尔定律正走向终结。集中式计算：在网络发达的环境，通过集中的云计算中心为客户端提供计算能力。分布式数据管理和集中式数据管理分布式管理：在网络不发达环境，采用分布式数据管理，数据同步和一致性问题导致业务系统非常复杂，业务互通困难，且数据非常分散。集中式管理：在网络发达的环境，通过集中的数据中心提供统一存储，形成数据的全局视图，简化业务系统的实现。云计算改变了IT,而大数据则改变了业务，支撑大数据以及云计算的底层原则是一样的，即规模化、自动化、资源配置、自愈性。云计算是大数据的IT基础，大数据有云计算作为基础，才能高效运行。通过大数据的业务需求，为云计算的落地找到了实际应用。而现在安全生产应急管理中最大的问题在于：数据量较大：各类应用系统繁多，数据量庞大。类型少：数据类型单一，绝大部分为关系型数据。价值密度低：累计上报的结构化数据大都是间接性数据、可利用价值低。时效性差：数据主要依赖企业按月、按季度报送。技术屏障：安监部门获取重点监控高危（行业）企业实时动态数据的接入还存在着机制、技术等方面的问题。无法快速处理：实时动态数据的实时处理和分析缺少平台支撑。数据源单一：互联网、社交网络中安全生产相关信息（数据）的抓取机制欠缺。难以共享：整个“大安全”框架下，安监部门与气象、国土、地震、交通、公安、工商、质监、消防、城管等诸多部门的信息（数据）共享机制有待建立。难以互联：各级安监部门的内部以及上下级之间的互联互通还未建立。针对以上问题，最关键的词其实就是一个：“统一”。而且要从基础、技术、业务全方位地进行统一。实现基础设施的统一管理，集约化整合利用已有资源。构建统一的运维体系和标准，建立一支高效的运维队伍。实现信息集成和数据交换共享，整合异构数据、结构化数据、非结构化数据、实时数据、空间数据等，构建公共的数据共享中心。实现业务集成，集成已有应用系统、其它部委系统、第三方系统，形成跨系统的业务流、产品流、数据流，构建互联互通的信息通道，形成公共的服务中心。构建系统研发平台，提供一体化系统技术框架，基于组件和服务可快速构建应用，加速研发过程。构建系统支撑平台，提供应用系统运行所需的业务要素、基础代码、控制数据、流程、规则、权限控制等。可在国家、省级和市级，形成多个集中云服务中心，实现多级信息集中和共享。既减少了系统复杂性，也提高系统的可用性。多服务中心间基础数据同步由应用支撑平台处理，应用不需要关

大数据安全“互联网+”的核心挑战

大数据安全“互联网+”的核心挑战北京市朝阳区法院曾经审理过一起借助“静默插件”盗取手机、计算机系统中的数据、非法控制计算机系统的案件。在这起案例中，引起重视的并不是插件破坏了用户的手机信息系统或者非法盗取用户的线上财富，而是在用户没有察觉的情况下将手机用户位置、存储卡信息、收发短信和通信录等关键信息上传到服务器或者网络空间，从而达到偷取、篡改用户数据的目的。据警方数据显示，该“静默插件”已经获取了超过了2000万条手机通信录，造成了真正的数据安全威胁与挑战。 DT时代的二元挑战阿里巴巴董事局主席马云曾提出，互联网正处于从IT向DT（数据技术）全面转型的时代。作为国内最大的电子商务集团，阿里巴巴其实某种意义上是一家数据公司，是将信息流、物流和资金流整合为三驾马车的数据创新型公司。 2015年是中国大数据发展高峰期，这一年我国政府部门颁布了大数据开放行动的战略。2015年底，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》通过并提出了发展“互联网+”、分享经济和大数据等创新战略，更是将大数据开放、开发提到了国家战略高度。

可以预见，跨越2016年～2020年的“十三五”期间，以大数据、云计算为特征的网络信息经济将成为中国ICT行业发展方向。2015年热门的互联网+关键词更是集中智能化、融合与连接，不仅设备与设备相连，人与设备，人与人也会相连，万物互联（IOE）成为重要趋势。在大数据获得开放的同时，也带来了对数据安全的隐忧。“数据安全是‘互联网+’时代的核心挑战，安全问题的特征是线上和线下融合在一起的，“互联网+”时代产生的数据在存储、使用上和传统的方式有很大的区别，应急相应的黄金时间越来越短，信息位置越来越重要，要充分建立技术、人才和产业优势来获得我国在信息安全领域的优势性地位。”阿里巴巴集团安全部技术副总裁，原国家互联网应急中心副总工程师杜跃进博士说。 “从个人隐私安全层面看，大数据将网络大众带入到开放透明的裸奔时代，数据安全若保护不利，将引发民情抱怨不满”。中国信息安全测评中心研究员磨惟伟表示，针对大数据时代的冲击，美英法日等主要国家已纷纷制定出相关战略，例如制定数据开放行动计划，加快数据立法安全保障体系建立。我国应该更加注重顶层设计发展与安全的双向并行，责任与担当双重并重，进而实现大数据发展运筹帷幄。如何看待开放与安全这样一个二元化的挑战，中科院大学管理学院教授吕本富表示，“大数据的开放与安全问题目

大数据安全与隐私十大挑战(英文)

Top Ten Big Data Security and Privacy Challenges November2012

? 2012 Cloud Security Alliance All rights reserved. You may download, store, display on your computer, view, print, and link to the Cloud Security Alliance Security as a Service Implementation Guidance at https://www.360docs.net/doc/64843138.html,, subject to the following: (a) the Guidance may be used solely for your personal, informational, non-commercial use; (b) the Guidance may not be modified or altered in any way; (c) the Guidance may not be redistributed; and (d) the trademark, copyright or other notices may not be removed. You may quote portions of the Guidance as permitted by the Fair Use provisions of the United States Copyright Act, provided that you attribute the portions to the Cloud Security Alliance Security as a Service Implementation Guidance Version 1.0 (2012).

大数据安全保障措施

（一）数据产生／采集环节的安全技术措施从数据安全角度考虑，在数据产生／采集环节需要实现的技术能力主要是元数据安全管理、数据类型和安全等级打标，相应功能需要内嵌入后台运维管理系统，或与其无缝对接，从而实现安全责任制、数据分级分类管理等管理制度在实际业务流程中的落地实施 1、元数据安全管理以结构化数据为例，元数据安全管理需要实现的功能，包括数据表级的所属部门、开发人、安全责任人的设置和查询，表字段的资产等级、安全等级查询，表与上下游表的血缘关系查询，表访问操作权限申请入口。完整的元数据安全管理功能应可以显示一个数据表基本情况，包括每个字段的类型、具体描述、数据类型、安全等级等，同时显示这个数据表的开发人、负责人、安全接口人、所属部门等信息，并且可以通过这个界面申请对该表访问操作权限。 2、数据类型、安全等级打标建议使用自动化的数据类型、安全等级打标工具帮助组织内部实现数据分级分类管理，特别是在组织内部拥有大量数据的情况下，能够保证管理效率。打标工具根据数据分级分类管理制度中定义的数据类型、安全等级进行标识化，通过预设判定规则实现数据表字段级别的自动化识别和打标。下图是一个打标工具的功能示例，显示了一个数据表每个字段的数据类型和安全等级，在这个示例中，“C”表示该字段的数据类型，“C”后面的数字表示该字段的安全等级。

数据类型、安全等级标识示例（二）数据传输存储环节的安全技术措施数据传输和存储环节主要通过密码技术保障数据机密性、完整性。在数据传输环节，可以通过HTTPS、VPN 等技术建立不同安全域间的加密传输链路，也可以直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障数据传输过程安全。在数据存储环节，可以采取数据加密、硬盘加密等多种技术方式保障数据存储安全。（三）数据使用环节的安全技术措施数据使用环节安全防护的目标是保障数据在授权范围内被访问、处理，防止数据遭窃取、泄漏、损毁。为实现这一目标，除了防火墙、入侵检测、防病毒、防DDoS、漏洞检测等网络安全防护技术措施外，数据使用环节还需实现的安全技术能力包括： 1、账号权限管理建立统一账号权限管理系统，对各类业务系统、数据库等账号实现统一管理，是保障数据在授权范围内被使用的有效方式，也是落实账号权限管理及审批制度必需的技术支撑手段。账号权限管理系统具体实现功能与组织自身需求有关，除基本的创建或删除账号、权限管理和审批功能外，建议实现的功能还包括：一是权限控制的颗粒度尽可能小，最好做到对数据表列级的访问和操作权限控制。二是对权限的授予设置有效期，到期自动回收权限。三是记录账号管理操作日志、权限审批日志，并实现自动化审计；日志和审计功能也可以由独立的系统完成。 2、数据安全域数据安全域的概念是运用虚拟化技术搭建一个能够访问、操作数据的安全环境，组织内部的用户在不需要将原始数据提取或下载到本地的情况下，即可以完成必要的查看和数据分析。原始数据不离开数据安全域，能够有效防范内部人员盗取数据的风险。图7 是数据安全域的拓扑结构示例，数据安全域由一个虚拟机集群组成，与数据库服务器通过网关连接，组织内部用户安装相应的终端软件，可以通过中转机实现对原始数据的访问和操作。

数据安全设计处理方案

数据安全处理设计方案一、说明：为保证税务数据的存储安全，保障数据的访问安全，对数据库的用户采取监控机制，分布式处理各种应用类型的数据，特采取三层式数据库连接机制。二、作用机理： 1、对于整个系统而言，均采用统一的用户名称、用户密码进行登陆。这个阶段的登陆主要用于获取数据库的对应访问用户、密码及其对应访问权限。 2、登陆成功后，读取用户本地机的注册信息、密码校验信息，然后到通用用户对应的数据表中去读取对应的记录。该记录主要为新的用户名和密码。 3、获取对应权限、用户和密码后，断开数据库连接，然后按新的数据库用户和密码进行连接。 4、连接成功后，开始个人用户的登陆。三、核心内容：该安全方案的核心内容为：三层式数据访问机制、数据加密处理机制。三层式数据访问机制的内容：第一层：通用用户方式登陆。对于通用用户而言，所有用户均只有一个表的访问权限，并且对该表只能读取和修改。第二层：本地注册（或安装）信息的读取和专用数据库用户密码的对应获取。根据安装类型，获取对应的（数据库）用户和密码，此用户一般有多个表的操作权限。第三层：断开通用连接，以新的用户和密码进行登陆。登陆成功后，再用个人用户帐号和密码进行登陆处理。数据加密处理机制主要对数据库的访问密码和个人密码进行加密处理。采用当

前较为流行的基数数据加密机制，主要方式为：采用数据基数数组方式进行加密与解密。变动加解密机制时，只需修改对应的基数位置或基数值即可。实现方式简单方便，而解密则极为困难。四、数据库设计：系统主要涉及到的数据库为用户登陆数据库表。这张表与数据库的使用用户表数据内容类似，主要保存类用户信息。其主要结构为：五、程序流程设计： Y

大数据金融的风险与挑战分析

大数据金融的风险与挑战分析发表时间：2019-06-18T17:05:39.990Z 来源：《基层建设》2019年第8期作者：俞翔[导读] 摘要：金融企业的长期发展中积累了大量有价值的数据，而大数据金融的发展也是趋势，为能应对金融领域的激烈竞争发展环境，就要充分注重精细化运营，降低运行成本，促进金融大数据的良好发展。联通（浙江）产业互联网有限公司浙江省杭州市 310051摘要：金融企业的长期发展中积累了大量有价值的数据，而大数据金融的发展也是趋势，为能应对金融领域的激烈竞争发展环境，就要充分注重精细化运营，降低运行成本，促进金融大数据的良好发展。大数据金融的发展中并不是一帆风顺的，所面对的问题也比较多，这就需要从多方面加强重视，积极应对大数据金融风险。关键词：大数据金融；风险；挑战 1大数据金融发展面临的挑战大数据金融的实际发展过程中，所面临的挑战比较多，如数据共享平台的缺乏。金融机构数据信息都比较保密，金融机构间的联系没有加强，数据不能有效共享，有着不能、不愿、不敢共享的现状，金融需求很难得到有效满足。金融机构为能和客户建立良好关系，就会增加金融活动成本，以及增加风险，数据共享平台的缺乏，使得金融机构很难满足海量用户个性化需求，这是发展当中的一个挑战。大数据金融发展所面临的挑战还体现在，数据基础设施的承载能力比较薄弱上，大数据基础设施支撑大数据应用和产业的发展，大数据金融是完整链条，其中有诸多的中间环节，每个环节也都有独立机构需要经营管理，每个环节也比较容易产生大量数据往来，各环节的基础数据设施支撑面临很大冲击，基础设施承载力的强化就显得比较重要，而在这一方面还存在薄弱环节。除此之外，大数据金融发展的挑战还体现在专业人才缺乏上，大数据发展对复合型人才比较注重，需要有各领域的知识技能，如计算机技术以及统计学和数学等领域知识。金融业在大数据方面的专业人才缺乏的问题还比较突出，发展大数据金融就要先从人才储备方面加强重视，这是未来发展中所面临的一个重大挑战。 2大数据金融的风险从大数据金融发展中所存在的风险来看，体现在诸多层面，有以下几个方面：其一，数据监听风险。大数据金融的发展中，如果是数据监听就会对国家的金融安全造成很大影响，从实际的案例当中能了解到，在2013年的“棱镜门”事件当中，海量数据加数据挖掘大数据监听模式能精确监听，所以因这一事件的出现就停止了和美国共享金融数据。我国的大数据发展的速度也比较迅速，但是软硬件设施以及数据服务都比较依赖国外，所以这就必然存在着数据监听以及泄漏的风险，对我国金融安全的发展就会产生很大的威胁。其二，侵犯隐私风险。当前大数据金融的发展是比较迅速的，数据的应用侵犯客户个人隐私是不争的事实，大数据技术的应用中传递技术以及超强计算机系统，对数据分析比较高效，交叉检验技术以及块数据技术的应用，在大数据的身份识别方面比较简单化，大数据金融要对客户信息全面分析应用，而正是在这样的情况下就会不知不觉的侵犯客户的信息隐私。其三，法律监管风险。大数据金融由于是新兴的行业，尤其是近些年的发展速度比较快，但是相应的法律制度没有与之相同步，这就会由于法律上的缺失以及不完善等，造成监管风险。大数据金融的涉及面是比较广的，和当前监管体系不能有效重合，在具体的管理过程中就会存在着很大难度，从而也会造成大数据金融风险。操作当中有的P2P通过集合理财方式获得大量活期或者是定期理财资金，采用智能投标把理财资金以及资产错配，然后把投资债权在平台转让其他投资人。由于在监管的标准有着不同，当前法规对于网贷平台内部投资的债权转让没有明确规定，所以监管处在真空地带。 3大数据金融的发展的策略实施 3.1建立担保机制大数据金融创新可能存在巨大漏洞，比如我国P2P网络贷款平台已经显现弊端。部分P2P网络平台并没有将客户资金和平台资金有效分开，出现了若干平台的负责人携款跑路的现象。针对这种大数据金融资金安全问题，具体方案可参照淘宝模式，要求各大平台做好贷款交易的中介媒体，将平台自有资金和客户资金区分开，再由平台垫付筹资者的使用资金，起到担保作用，并建立客服中介系统。如此，可使平台自发重视借款人的信用平价、还款能力等真实信息，确保资金的安全。并同时要求平台严格保护客户私人信息及贷款交易信息，以备事后追责，并作出保证不在投资人权限外利用客户信息，以此来保证信息安全。 3.2完善金融法的立法内容很多发达国家的早期适合性原则在被金融危机冲击过后，已显得不是那么严谨了，因此有很大完善的空间。对于金融交易中资产组合的风险分散与配置的问题上，立法上已经更倾向于关注金融资产与投资者最大化收益和可能承受最大风险上来了。不论传统金融还是大数据金融，立法都应趋于一致。大数据金融最大的缺陷在于在平台上是由平台系统自动给投资者分配投资项目，而不是投资者自己进行选择。这就使得当投资项目的收益与个人可能承担最大风险不相匹配，导致项目出现大的波动的时候，容易造成投资者的恐慌，以致于大规模撤回资金，使得平台瘫痪，甚至破产等一系列连锁反应。因此在完善立法的同时，还要要求平台充分披露信息和揭示风险，保障客户的知情权和选择权，不能宣传发布虚假或具有误导及诱导的信息，以此来消减信息不对称的程度，促使投资者可以进行更客观理性的判断，选择最适合自己的投资方案。 3.3建立大数据金融监管机制为了降低监管风险，应该建立严格的大数据金融监管机制，避免大数据监管泛泛化，确实做到专业化、及时化、准确化。由于大数据分布广阔，金融交易具有极大的灵活性，大数据将金融交易范围极限扩大，更好的完成资源配置，同时也将监管难度升级，此时分类监管可以帮助提升监督效率，可以按大数据金融的业务模式进行分类，区别监管，确定监管的对象、监管的范围，对于大风险、大规模的金融资产的交易，区分是该采用原则性监管还是限制性监管。在监管金融交易的同时，要注意各个监管机构的相互协调与配合，加强信息技术非现场检查，建立风险预警机制和应急处理机制。我国的大数据金融有别于其他发达国家的地方在于线上的个人征信系统不完善，需要在线下进行调查，成本高效率低，相当于大规模的线上民间借贷。而且，无论是在机构数量上还是促成的借贷金额上，都远超于其他国家，鱼龙混杂，风险事件频发，因此需要对整个过程进行严格监管。比如准入资格监管，对借款人的经营条件、经营范围，管理层的设定等方面给出确定的标准；对运行过程进行监管，让网络化金融透明化等。尽管金融已实现大数据化，但其并没有脱离金融的本质，因此要对传统金融和大数据金融的监管达到一致，协调统一。 4结语

网络空间安全的挑战和机遇

网络空间安全的挑战和机遇 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

吴建平院士：网络空间安全的挑战和机遇从互联网到网络空间二十世纪后期有两项最重大的战略工程，由美国人发起并且实施的，全球都因此受惠，一个是星球大战计划，另一个，就是互联网计划，互联网逐步发展、影响了社会的各个方面。互联网的核心是它的体系结构，网络层承上启下，保证全网通达，是体系结构的核心。互联网之所以打败其他的网络体系机构，形成独树一帜的体系结构，最重要的是在网络层发挥了重要作用。互联网最大的特点就是，它是一种无连接数据交换技术，可以包容几乎所有的通信和网络技术，所有的网络技术和通信技术都可以为它所用。第二，对上层的由用户提供丰富多彩的网络应用，才使得互联网有今天的繁荣。当然，互联网在发展中还有一个非常重要的特点，那就是，它是一个不断演进和发展的过程。互联网在演进和发展的过程中，不断地解决存在的问题，其中可扩展性、安全性、高性能、移动性、实时性，是互联网要分别解决的具体问题。互联网的安全问题，在整个互联网发展的历程当中越来越重要，虽然不断地优化不断地解决各类问题，然而，直至今天仍有诸多挑战。为了解决这些挑战，互联网安全研究者可以从三个方面来开展研究：第一，建设大规模的示范工程，由示范工程来验证和实验新技术的正确性。新技术经过一定的规模和一定的验证以后，才能进入现网；第二，网络的核心装备。互联网的交换路由设备，不断超越摩尔定律，超大容量的路由系统将进一步为IP网络的演进加速；第三，路由控制。互联网最大的难题是它要满足所有需求，现在的互联网是为了达到平衡的一个产物，并实现更大范围内的互联互通，这就是梅特卡夫法则，只有形成规模才有价值。以上三个方面是研究互联网和互联网安全，或者说网络空间的一个核心内容。网络空间的出现和基本内涵网络空间是怎么产生的1991年9月号《科学美国人》出版《通信、计算机和网络》专刊，第一次出现“网络空间Cyberspace”，什么是Cyberspace（网络空间）美国国家安全54号总统令和国土安全23号总统令对Cyberspace的定义是：“连接各种信息技术的网络，包括互联网、各种电信网、各种计算机系统，及各类关键工业中的各种嵌入式处理器和控制器。在使用该术语时还应该涉及虚拟信息环境，以及人和人间的相互影响。”关于Cyberspace的基础设施，是非常大的范围。底层为Cyber Infrastructure，即基础设施，包括了现在的互联网，也包括控制系统，计算机的硬件和软件，以及各种服务。在此之上，是物理的Infrastructure，包括光纤通信，各种通信技术以及上层各种各样的应用技术。在这个架构中，我们可以看到，互联网是网络空间重要的基础设施。互联网本身是计算机科学发展起来的，就是用计算机联网形成的，所以互联网计算机是Cyberspace最基本的元素。但是在这个基础之上，又向高层发展。最近两年提出的“互联网+”是另一个层次的问题，有金融、有能源、有工业等等，“互联网+”才是互联网向网络空间扩展最重要的一个动作。在政府工作报

数据安全治理三步走之一：数据资产状况梳理

数据安全治理三步走之一：数据资产状况梳理数据安全治理是以“数据安全使用”为目标的综合管理理念，具体实现数据安全保护、敏感数据管理与合规性三个需求；数据安全治理涵盖数据的分类、梳理、管控与审计四大重要环节。由于数据的分级分类根据不同行业特点有着显著的区别，缺乏普遍性，所以笔者将在后续的文章中针对不同行业的数据分级分类进行说明，本系列文章将主要对数据的梳理、安全管控与稽核进行深入的说明。本文从数据资产状况梳理的需求、技术挑战以及技术支撑三方面进行详细的阐述。一. 数据资产状况梳理需求 1.1 数据使用部门和角色梳理在数据资产的梳理中，需要明确这些数据如何被存储，需要明确数据被哪些部门、系统、人员使用，数据被如何使用。对于数据的存储和系统的使用，往往需要通过自动化的工具进行；而对于部门和人员的角色梳理，更多是要在管理规范文件中体现。对于数据资产使用角色的梳理，关键是要明确在数据安全治理中不同受众的分工、权利和职责。组织与职责，明确安全管理相关部门的角色和责任，一般包括：安全管理部门：制度制定、安全检查、技术导入、事件监控与处理；业务部门：业务人员安全管理、业务人员行为审计、业务合作方管理；运维部门：运维人员行为规范与管理、运维行为审计、运维第三方管理；其它：第三方外包、人事、采购、审计等部门管理。数据治理的角色与分工，需要明确关键部门内不同角色的职责，包括：安全管理部门：政策制定者、检查与审计管理、技术导入者业务部门：根据单位的业务职能划分运维部门：运行维护、开发测试、生产支撑

1.2 数据的存储与分布梳理敏感数据在什么数据库中分布着，是实现管控的关键。只有清楚敏感数据在什么库中分布，才能知道需要对什么样的库实现怎样的管控策略；对该库的运维人员实现怎样的管控措施；对该库的数据导出，实现怎样的模糊化策略；对该库数据的存储实现怎样的加密要求。 1.3 数据的使用状况梳理在清楚了数据的存储分布的基础上，还需要掌握数据被什么业务系统访问。只有明确了数据被什么业务系统访问，才能更准确地制订这些业务系统的工作人员对敏感数据访问的权限策略和管控措施。图5某运营商对敏感系统分布的梳理结果

大数据安全挑战与隐私保护

大数据安全挑战与隐私保护 s：Nowadays，global data resources rise sharply in a projectile and diversified way ，which gives rise to big data.personal information security started by big data has broken out comprehensively. The threat ，aggression and impact generated by it have gone far beyond our category. Information security and privacy to divulge have brought us severeproblems.This paper analyzes the security challenges brought by large data and critical methods confrontingprivacy protection ，as well as points out that big data not only introduces safety problems ，butit is also the effective meansto solve the problems of privacy ，which brought new opportunitiesfor the development in the field of information security. 大数据这一现象引发了各行各业的广泛关注[1] ，而其作为一种重要的战略资源，已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门，其深度应用有助于企业的经营活动。大数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币和黄金一样，对数据的掌控直接关系到对市场机遇的把握和巨大的经济回报。大数据资源呈现爆发式和多样化的急剧增长，其蕴含的无限开发潜能和巨大商业价值正引领各行各业智慧经济的崛起。

数据安全治理白皮书

目录前言 (1) 一、概述 (3) 1.1数据治理概念 (3) 1.2数据安全治理 (3) 1.3XX数据安全治理 (4) 二、全球数据安全标准化情况 (5) 2.1数据安全标准化总体情况 (5) 2.2国内数据安全标准化概述 (5) 2.3国际数据安全标准化概述 (7) 三、XX数据安全治理组织框架 (10) 3.1数据安全治理组织框架概述 (10) 3.2数据安全治理需求 (11) 3.3数据安全组织机构 (14) 3.4数据安全治理规划 (15) 3.5数据安全治理工具 (19) 四、XX数据安全治理建设流程 (22) 4.1数据安全治理建设流程概述 (22) 4.2价值数据分析 (23) 4.3数据分类分级 (24) 4.4数据发现分布 (24) 4.5数据安全风险评估 (25) 4.6数据安全策略 (25) 4.7数据安全防护 (26) 4.8数据安全运维 (26) 五、XX数据安全治理建议 (27) 5.1数据安全分类分级为起点 (28) 5.2数据生命周期安全为主线 (28) 5.3合规性评估数据安全为支撑 (29) 5.4数据场景安全治理应用 (30) 六、XX数据安全技术框架 (31) 七、结束语 (32)

前言随着信息化技术的快速发展，互联网应用增长迅猛，与之相伴的信息安全风险飚升，特别是“棱镜门”事件，引起全球大部分国家对信息泄漏的关注，进而激发对信息安全风险的进一步重视；无论是欧盟、美国，还是日本、俄罗斯、韩国等许多国家都从国家安全、社会稳定、企业和个人信息安全层面出台相应的法律、法规和管理要求，加强对信息安全，特别是数据安全的风险防范，如：欧盟的GDPR 和《Regulation “on a framework for the free flow of non-personal data in the European Union（非个人数据在欧盟境内自由流动框架条例）》。我国在大数据、云计算、AI、IoT、5G 等新技术带动下的数字经济发展过程中，数据已经成为国家和企业的重要资产和战略资源，多来源多类型的数据集中整合与综合应用带来了爆发式增长，与此相伴的是数据过度采集和使用、数据泄漏等安全风险日益凸显；在严峻的国际信息安全和国内泄漏风险两方面同样面临明显挑战，无论从国家层面，还是行业监管层面都陆续出台法律、法规和管理要求，进一步引导和加强信息安全，特别是数据安全的风险防范。本白皮书旨在系统性描述数据安全治理的通用性方法论，为业界提供数据安全治理需要考虑哪些方面、涉及哪些主要事项、工作开展逻辑和流程、XX信息在数据安全治理方面能够提供哪些服务等，寄希在数据安全治理落地时提供方法论指导；白皮书共分七个部分：第一部分是概述，主要对数据治理和数据安全治理间的关系进行阐述；第二部分是全球数据安全标准化情况，分别阐述国内和国外在数据安全方面的标准化情况，为阅读者提供对比和深入阅读的线索；第三部分是XX数据安全治理框架，分别从治理策略、组织机构、治理流程和治理工具四个方面对框架进行阐述；第四部分是XX数据安全治理建设，是在治理框架下具体说明数据安全治理的建设内容和步骤；第五部分是XX数据安全治理建议，是从XX实践的角度提出数据安全治理如何开展的建议；第六部分是XX数据安全技术防护体系，给出XX在数据安全方面能够提供什么样的服务和技术防护措施；第七部分是结束语。浙江XX信息安全技术股份有限公司（简称“XX信息”），成立于2007 年，是国家规划布局内的重点软件企业，是新一代数据安全治理解决方案及服务提供商。总部位于杭州和北京，在上海、广州、深圳、南京、成都、济南等十多个区域设有分支机构，保障全国6 小时响应支撑服务。

大数据时代会计人员面临的挑战与应对策略知识讲解

大数据时代会计人员面临的挑战与应对策略

大数据时代会计人员面临的挑战与应对策略摘要：大数据时代为企业的快速发展和国际化发展提供了良好的平台，而这也为企业会计人员提出了新的挑战。大数据时代背景下，会计人员呈现出所处理的信息数量庞大且种类多样、会计目标可实时监测、会计从业人员角色向风险防控方向转变等新特点。在此背景下，会计人员也面临着如信息处理技术落后、安全认识不足、行业人才缺乏、会计人员继续教育不足等问题，在对这些问题进行分析后，从会计人员发展和企业发展角度提出大数据时代背景下，企业会计人员面对挑战的应对策略，并逐条分析，为会计人员队伍的稳定发展提供良好的理论支撑，为企业管理决策提供科学根据，将会计人员面临的挑战变为机遇，为企业更好的发展奠定理论基础。关键词：大数据；会计信息；会计核算；会计数据一、大数据背景下会计呈现的新特点 1.会计数据和信息数量庞大且多样大数据时代表现出的最直接特点就是信息的数量庞大和多样，不管来源是关系型数据库还是非关系数据库，会计数据和信息数量都是十分庞大和多样的，并且随着技术水平的提高和未来整体会计行业的快速发展，人们将需要

更多以大数据时代为背景的会计数据和信息。所以，未来会计数据的来源将更加丰富，并向着由内向外拓展、种类由结构化向非结构型发展的趋势延伸，会计数据整体在数据和信息的量和质上将呈现新的局面。 2.会计目标可实时监测大数据时代背景下表现出的另一个重要特性就是会计目标可实时监测，解决了传统会计中利用静态结构数据来表达财务情况，从而不能及时准确得出财务报告，使企业财务状况受到制约的弊病。利用大数据时代先进的技术手段，使会计基本信息的获得更加及时、准确，符合现代经济的快速发展节奏，这有利于企业更好的对未来财务状况作出预测及对会计目标进行实时监测，有利于有效分析静态结构和非结构化数据，更有利于对企业财务状况进行分析预测，将会计目标执行情况落实的更加充分。 3.会计从业人员角色向风险防控方面转变大数据时代背景下，会计人员所扮演的角色由单纯的会计实务处理向企业财务风险防控方向转变，不仅使大数据对会计人员产生商业价值的影响，还对社会和政府民生领域等都产生一定影响。会计人员对企业风险的防控能力得到提高，专业技能得到提升，企业财务向更加规范化、科学化方向发展，会计人员角色也更加专业化、职业化。二、大数据时代会计人员面临的挑战