大數據犯罪建議

① 大數據時代下，如何更好的保護個人信息

在大數據時代下如何保護好個人信息？

大數據分析能夠輕易計算出一個人的各種喜好，判斷一個人做出某種行為的幾率。可以說掌握了用戶的信息就掌握了財富的密碼。而網路的進步讓原本就容易泄露的個人信息變得更加透明。如何保護成了人們指的思考的事情，以下幾點可以幫助人們更好地保護個人信息：

一、軟體購物時避免使用真名

在軟體上購物時用戶姓名的位置可以是任意的名字，比如彭於晏老婆等等，但不要使用自己真實的姓名，姓名和手機號是很微妙的組合，通過快遞公司等，這些信息很可能會泄露給電信詐騙方。

信息保護

② 、大數據時代,偵查人員應具備什麼樣的職業素養偵查手段和方法有了 哪些變化

偵查人員不僅要有較高的調取證據的能力，還應不斷提升審查證據的能力和及時補正證據的能力。一方面，在案件偵查終結前，偵查人員要「回頭看」，對案件偵查行為的程序方面和實體方面進行全面的自我檢查。

對各類法律文書、證據材料等進行檢查，如檢查法律手續是否完備、法律文書是否按照要求填寫、訊（詢問）筆錄簽名是否齊全，偵查過程中犯罪嫌疑人、證人的各類權利義務是否均已告知，調取的書證等材料是否說明來源等。

在社會轉型與科技發展的雙重影響下，傳統犯罪在大數據時代有了新的表現形式，如訂單式犯罪、網路化銷贓。其次，大數據時代下，移動支付、互聯網金融、無人機信息採集、手機後台軌跡追蹤等融入人們的日常生活，使得「非武力對抗」的非傳統安全威脅日趨多元。

再次，虛擬空間的隱蔽性使犯罪低投入高回報的剪刀差現象進一步加大，網路新型犯罪成為新的「犯罪藍海」，犯罪率居高不下。

(2)大數據犯罪建議擴展閱讀

偵查人員主要職責：依法採取各種I手段和強制措施對犯罪事件進行公開或秘密的專門'調查、收集、審査證據，揭露犯罪事實，證實犯罪人，為起訴和審判作準備。

依法可以採取勘驗、檢査、偵查實驗、訊問、詢問、搜查、扣押、查封、鑒定、通緝等偵查手段和拘傳、取保候審、監視居住、拘留、逮捕等強制措施。

如果具有法定迴避理由，應自行迴避；當事人及其法定代理人也有權要求其迴避；但在作出迴避決定之前，不能停止對案件的偵査。違反法律規定，對人犯刑訊逼供或徇私舞弊，情節嚴重，構成犯罪的，要負刑事責任。

③ 互聯網大數據現關心的是什麼

樓主您好：

首先，我認為大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，我著手從三個層面來展開：
第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。我會從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；從對大數據的現在和未來去洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。我將分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。我將分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
和大數據相關的理論
? 特徵定義
最早提出大數據時代到來的是麥肯錫：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」
業界（IBM 最早定義）將大數據的特徵歸納為4個「V」（量Volume，多樣Variety，價值Value，速Velocity），或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）；第二，數據類型繁多。比如，網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低，商業價值高。第四，處理速度快。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
其實這些V並不能真正說清楚大數據的所有特徵，下面這張圖對大數據的一些相關特性做出了有效的說明。
36大數據
古語雲：三分技術，七分數據，得數據者得天下。先不論誰說的，但是這句話的正確性已經不用去論證了。維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個道理：在大數據時代已經到來的時候要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值。書中，作者提及最多的是Google如何利用人們的搜索記錄挖掘數據二次利用價值，比如預測某地流感爆發的趨勢；Amazon如何利用用戶的購買和瀏覽歷史數據進行有針對性的書籍購買推薦，以此有效提升銷售量；Farecast如何利用過去十年所有的航線機票價格打折數據，來預測用戶購買機票的時機是否合適。
那麼，什麼是大數據思維？維克托·邁爾-舍恩伯格認為，1-需要全部數據樣本而不是抽樣；2-關注效率而不是精確度；3-關注相關性而不是因果關系。
阿里巴巴的王堅對於大數據也有一些獨特的見解，比如，
「今天的數據不是大，真正有意思的是數據變得在線了，這個恰恰是互聯網的特點。」
「非互聯網時期的產品，功能一定是它的價值，今天互聯網的產品，數據一定是它的價值。」
「你千萬不要想著拿數據去改進一個業務，這不是大數據。你一定是去做了一件以前做不了的事情。」
特別是最後一點，我是非常認同的，大數據的真正價值在於創造，在於填補無數個還未實現過的空白。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。
? 價值探討
大數據是什麼？投資者眼裡是金光閃閃的兩個字：資產。比如，Facebook上市時，評估機構評定的有效資產中大部分都是其社交網站上的數據。
如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
Target 超市以20多種懷孕期間孕婦可能會購買的商品為基礎，將所有用戶的購買記錄作為數據來源，通過構建模型分析購買者的行為相關性，能准確的推斷出孕婦的具體臨盆時間，這樣Target的銷售部門就可以有針對的在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應的產品優惠卷。
Target的例子是一個很典型的案例，這樣印證了維克托·邁爾-舍恩伯格提過的一個很有指導意義的觀點：通過找出一個關聯物並監控它，就可以預測未來。Target通過監測購買者購買商品的時間和品種來准確預測顧客的孕期，這就是對數據的二次利用的典型案例。如果，我們通過採集駕駛員手機的GPS數據，就可以分析出當前哪些道路正在堵車，並可以及時發佈道路交通提醒；通過採集汽車的GPS位置數據，就可以分析城市的哪些區域停車較多，這也代表該區域有著較為活躍的人群，這些分析數據適合賣給廣告投放商。
不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：
1- 手握大數據，但是沒有利用好；比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。
2- 沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它；比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3- 既有數據，又有大數據思維；比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：1-擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益；2-還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。
Wal-Mart作為零售行業的巨頭，他們的分析人員會對每個階段的銷售記錄進行了全面的分析，有一次他們無意中發現雖不相關但很有價值的數據，在美國的颶風來臨季節，超市的蛋撻和抵禦颶風物品竟然銷量都有大幅增加，於是他們做了一個明智決策，就是將蛋撻的銷售位置移到了颶風物品銷售區域旁邊，看起來是為了方便用戶挑選，但是沒有想到蛋撻的銷量因此又提高了很多。
還有一個有趣的例子，1948年遼沈戰役期間，司令員林彪要求每天要進行例常的「每日軍情匯報」，由值班參謀讀出下屬各個縱隊、師、團用電台報告的當日戰況和繳獲情況。那幾乎是重復著千篇一律枯燥無味的數據：每支部隊殲敵多少、俘虜多少;繳獲的火炮、車輛多少，槍支、物資多少……有一天，參謀照例匯報當日的戰況，林彪突然打斷他：「剛才念的在胡家窩棚那個戰斗的繳獲，你們聽到了嗎?」大家都很茫然，因為如此戰斗每天都有幾十起，不都是差不多一模一樣的枯燥數字嗎?林彪掃視一周，見無人回答，便接連問了三句：「為什麼那裡繳獲的短槍與長槍的比例比其它戰斗略高?」「為什麼那裡繳獲和擊毀的小車與大車的比例比其它戰斗略高?」「為什麼在那裡俘虜和擊斃的軍官與士兵的比例比其它戰斗略高?」林彪司令員大步走向掛滿軍用地圖的牆壁，指著地圖上的那個點說：「我猜想，不，我斷定!敵人的指揮所就在這里!」果然，部隊很快就抓住了敵方的指揮官廖耀湘，並取得這場重要戰役的勝利。
這些例子真實的反映在各行各業，探求數據價值取決於把握數據的人，關鍵是人的數據思維；與其說是大數據創造了價值，不如說是大數據思維觸發了新的價值增長。
? 現在和未來
我們先看看大數據在當下有怎樣的傑出表現：
大數據幫助政府實現市場經濟調控、公共衛生安全防範、災難預警、社會輿論監督；
大數據幫助城市預防犯罪，實現智慧交通，提升緊急應急能力；
大數據幫助醫療機構建立患者的疾病風險跟蹤機制，幫助醫葯企業提升葯品的臨床使用效果，幫助艾滋病研究機構為患者提供定製的葯物；
大數據幫助航空公司節省運營成本，幫助電信企業實現售後服務質量提升，幫助保險企業識別欺詐騙保行為，幫助快遞公司監測分析運輸車輛的故障險情以提前預警維修，幫助電力公司有效識別預警即將發生故障的設備；
大數據幫助電商公司向用戶推薦商品和服務，幫助旅遊網站為旅遊者提供心儀的旅遊路線，幫助二手市場的買賣雙方找到最合適的交易目標，幫助用戶找到最合適的商品購買時期、商家和最優惠價格；
大數據幫助企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少投資的風險，以及幫助企業提升廣告投放精準度；
大數據幫助娛樂行業預測歌手，歌曲，電影，電視劇的受歡迎程度，並為投資者分析評估拍一部電影需要投入多少錢才最合適，否則就有可能收不回成本；
大數據幫助社交網站提供更准確的好友推薦，為用戶提供更精準的企業招聘信息，向用戶推薦可能喜歡的游戲以及適合購買的商品。
其實，這些還遠遠不夠，未來大數據的身影應該無處不在，就算無法准確預測大數據終會將人類社會帶往到哪種最終形態，但我相信只要發展腳步在繼續，因大數據而產生的變革浪潮將很快淹沒地球的每一個角落。
比如，Amazon的最終期望是：「最成功的書籍推薦應該只有一本書，就是用戶要買的下一本書。」
Google也希望當用戶在搜索時，最好的體驗是搜索結果只包含用戶所需要的內容，而這並不需要用戶給予Google太多的提示。
而當物聯網發展到達一定規模時，藉助條形碼、二維碼、RFID等能夠唯一標識產品，感測器、可穿戴設備、智能感知、視頻採集、增強現實等技術可實現實時的信息採集和分析，這些數據能夠支撐智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧醫療，智慧環保的理念需要，這些都所謂的智慧將是大數據的採集數據來源和服務范圍。
未來的大數據除了將更好的解決社會問題，商業營銷問題，科學技術問題，還有一個可預見的趨勢是以人為本的大數據方針。人才是地球的主宰，大部分的數據都與人類有關，要通過大數據解決人的問題。
比如，建立個人的數據中心，將每個人的日常生活習慣，身體體征，社會網路，知識能力，愛好性情，疾病嗜好，情緒波動……換言之就是記錄人從出生那一刻起的每一分每一秒，將除了思維外的一切都儲存下來，這些數據可以被充分的利用：
醫療機構將實時的監測用戶的身體健康狀況；
教育機構更有針對的制定用戶喜歡的教育培訓計劃；
服務行業為用戶提供即時健康的符合用戶生活習慣的食物和其它服務；
社交網路能為你提供合適的交友對象，並為志同道合的人群組織各種聚會活動；
政府能在用戶的心理健康出現問題時有效的干預，防範自殺，刑事案件的發生；
金融機構能幫助用戶進行有效的理財管理，為用戶的資金提供更有效的使用建議和規劃；
道路交通、汽車租賃及運輸行業可以為用戶提供更合適的出行線路和路途服務安排；
……
當然，上面的一切看起來都很美好，但是否是以犧牲了用戶的自由為前提呢？只能說當新鮮事物帶來了革新的同時也同樣帶來了「病菌」。比如，在手機未普及前，大家喜歡聚在一起聊天，自從手機普及後特別是有了互聯網，大家不用聚在一起也可以隨時隨地的聊天，只是「病菌」滋生了另外一種情形，大家慢慢習慣了和手機共渡時光，人與人之間情感交流彷彿永遠隔著一張「網」。
? 大數據隱私
你或許並不敏感，當你在不同的網站上注冊了個人信息後，可能這些信息已經被擴散出去了，當你莫名其妙的接到各種郵件，電話，簡訊的滋擾時，你不會想到自己的電話號碼，郵箱，生日，購買記錄，收入水平，家庭住址，親朋好友等私人信息早就被各種商業機構非法存儲或賤賣給其它任何有需要的企業或個人了。
更可怕的是，這些信息你永遠無法刪除，它們永遠存在於互聯網的某些你不知道的角落。除非你更換掉自己的所有信息，但是這代價太大了。
用戶隱私問題一直是大數據應用難以繞開的一個問題，如被央視曝光過的分眾無線、羅維鄧白氏以及網易郵箱都涉及侵犯用戶隱私。目前，中國並沒有專門的法律法規來界定用戶隱私，處理相關問題時多採用其他相關法規條例來解釋。但隨著民眾隱私意識的日益增強，合法合規地獲取數據、分析數據和應用數據，是進行大數據分析時必須遵循的原則。
說到隱私被侵犯，愛德華?斯諾登應該占據一席之地，這位前美國中央情報局（CIA）雇員一手引爆了美國「棱鏡計劃」（PRISM）的內幕消息。「棱鏡」項目是一項由美國國家安全局（NSA）自2007年起開始實施的絕密電子監聽計劃，年耗資近2000億美元，用於監聽全美電話通話記錄，據稱還可以使情報人員通過「後門」進入9家主要科技公司的伺服器，包括微軟、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美國在線、Skype、YouTube、蘋果。這個事件引發了人們對政府使用大數據時對公民隱私侵犯的擔心。
再看看我們身邊，當微博，微信，QQ空間這些社交平台肆意的吞噬著數億用戶的各種信息時，你就不要指望你還有隱私權了，就算你在某個地方刪除了，但也許這些信息已經被其他人轉載或保存了，更有可能已經被網路或Google存為快照，早就提供給任意用戶搜索了。
因此在大數據的背景下，很多人都在積極的抵制無底線的數字化，這種大數據和個體之間的博弈還會一直繼續下去……
專家給予了我們一些如何有效保護大數據背景下隱私權的建議：1-減少信息的數字化；2-隱私權立法；3-數字隱私權基礎設施（類似DRM數字版權管理）；4-人類改變認知（接受忽略過去）；5-創造良性的信息生態；6-語境化。
但是這些都很難立即見效或者有實質性的改善。
比如，現在有一種職業叫刪帖人，專門負責幫人到各大網站刪帖，刪除評論。其實這些人就是通過黑客技術侵入各大網站，破獲管理員的密碼然後進行手工定向刪除。只不過他們保護的不是客戶的隱私，而大多是丑聞。還有一種職業叫人肉專家，他們負責從互聯網上找到一個與他們根本就無關系用戶的任意信息。這是很可怕的事情，也就是說，如果有人想找到你，只需要兩個條件：1-你上過網，留下過痕跡；2-你的親朋好友或僅僅是認識你的人上過網，留下過你的痕跡。這兩個條件滿足其一，人肉專家就可以很輕松的找到你，可能還知道你現在正在某個餐廳和誰一起共進晚餐。
當很多互聯網企業意識到隱私對於用戶的重要性時，為了繼續得到用戶的信任，他們採取了很多辦法，比如google承諾僅保留用戶的搜索記錄9個月，瀏覽器廠商提供了無痕沖浪模式，社交網站拒絕公共搜索引擎的爬蟲進入，並將提供出去的數據全部採取匿名方式處理等。
在這種復雜的環境裡面，很多人依然沒有建立對於信息隱私的保護意識，讓自己一直處於被滋擾，被精心設計，被利用，被監視的處境中。可是，我們能做的幾乎微乎其微，因為個人隱私數據已經無法由我們自己掌控了，就像一首詩里說到的：「如果你現在繼續麻木，那就別指望這麻木能抵擋得住被」扒光」那一刻的驚恐和絕望……」
和大數據相關的技術
? 雲技術
大數據常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要分布式處理框架來向數十、數百或甚至數萬的電腦分配工作。可以說，雲計算充當了工業革命時期的發動機的角色，而大數據則是電。
雲計算思想的起源是麥卡錫在上世紀60年代提出的：把計算能力作為一種像水和電一樣的公用事業提供給用戶。
如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互聯網企業引領下，一種行之有效的模式出現了：雲計算提供基礎架構平台，大數據應用運行在這個平台上。
業內是這么形容兩者的關系：沒有大數據的信息積淀，則雲計算的計算能力再強大，也難以找到用武之地；沒有雲計算的處理能力，則大數據的信息積淀再豐富，也終究只是鏡花水月。
那麼大數據到底需要哪些雲計算技術呢？
這里暫且列舉一些，比如虛擬化技術，分布式處理技術，海量數據的存儲和管理技術，NoSQL、實時流數據處理、智能分析技術（類似模式識別以及自然語言理解）等。
雲計算和大數據之間的關系可以用下面的一張圖來說明，兩者之間結合後會產生如下效應：可以提供更多基於海量業務數據的創新型服務；通過雲計算技術的不斷發展降低大數據業務的創新成本。
36大數據
如果將雲計算與大數據進行一些比較，最明顯的區分在兩個方面：
第一，在概念上兩者有所不同，雲計算改變了IT，而大數據則改變了業務。然而大數據必須有雲作為基礎架構，才能得以順暢運營。
第二，大數據和雲計算的目標受眾不同，雲計算是CIO等關心的技術層，是一個進階的IT解決方案。而大數據是CEO關注的、是業務層的產品，而大數據的決策者是業務層。
詳情：http://ke..com/view/9424571.htm

④ 大數據預測犯罪，科幻還是現實

從矽谷到世界各地，大數據被視為科技領域最熱門的話題。隨著智能手機等其他攜帶型智能設備的出現，人類的位置，行為，個人喜好，甚至身體的各項生理數據等每一點變化都變成了可被記錄，儲存和分析的數據。這些數據看似普通，但是卻是被廣泛地使用在商業行為用途中。以此為基礎，『反饋經濟』等新經濟和新商業模式也應運而生。

曾幾何時，大數據的價值被人類大大忽略。一方面，那時的計算機以及其附加計算工具發展尚不成熟。雲計算出現之前，傳統的計算機是無法處理如此量大，並且毫無規則的信息數據。而另一方面，是人類自身沒有意識到蘊藏在大數據里無窮的信息價值。隨著計算機技術和互聯網技術的發展，雲計算成為一個科技時代的優秀產物被作為發掘數據價值，征服數據海洋的強大動力。

這個方法真的有效嗎？美國人搶先試用。2011年，洛杉磯（以下均簡稱洛城）警察局試用了這項研究的成果，結果當年洛城的入室搶劫犯罪案件大幅度減小。現如今，這項研究結果已經被做成了預測分析軟體來進一步協助落成的警察們預測犯罪案件的發生地。

聽說美國人成功吃了第一個螃蟹，英國也急於嘗試一下自己的科研成果。隨後，從肯特郡到約克郡，英國多地的警察局都參與到了英國的犯罪預測實驗項目中來。實驗結果顯示，犯罪行為通常表現出明顯的規律特徵，而科學家們新加入的預警模型也可以幫助大幅度降低犯罪案件的發生率。其中一例，2011年曼徹斯特（以下均簡稱曼城）市的特拉福德區的搶劫案跟之前一年同期相比下降了26.6個百分點，而整個曼城市的搶劫案件發生率相較之前一年同期減少了9.8個百分點。

但並不是所有警察叔叔們都有著如此美好的用戶體驗。肯特郡警署卻並不同意絕大多數同僚的用戶感言。經歷了大約四個月成功而有效地試用期後，2013年四月分開始，肯特郡的搶劫案如離離原上草一般，猛然復甦，犯罪率如瘋狂報復般上漲。各地警署和專家們聽聞後大為吃驚。難道大數據預測犯罪還是不夠可靠嗎？通過調查肯特郡的警力調動歷史數據，專家們驚奇發現，在成功的四個月後肯特郡警署自以為犯罪率下降了，而降低了警力的布置，進而引發了犯罪案件數量的回漲。

作為2014年亞太經合組織領導人非正式會議的舉辦地，北京懷柔警方通過運用科學分析模型，雲計算技術以及大數據技術，以懷柔地區9年1萬6千個歷史案件信息為資料庫建立了犯罪數據分析系統和犯罪趨勢預測系統。該系統有效地預測了北京地區的犯罪趨勢，並成功地指導了警力的投入。

研究表明，每類犯罪案件的犯罪事件和犯罪地點都是有規律可循的，犯罪預測系統可以以數軸的方式預測出不同時間段犯罪的發生概率。目前，世界上犯罪預測系統通常包括了對入室盜竊，搶劫，詐騙，破壞公物等幾十類案件的預測分析，大大提高了此系統的實際應用范圍。最近，該系統又被擴展到了交通事故和火災事故的領域。

⑤ 大數據網路安全的建議是什麼

大數據網路安全的建議是什麼？鑒於大數據資源在國家安全中的戰略價值，除加強基礎軟硬體設施建設、網路攻擊監控、防護等方面外，對國內大數據服務和大數據應用提出以下建議。

對重要的大數據應用或服務進行國家網路安全審查。重要的大數據應用程序或服務涉及國民經濟、人民生活和政府治理應該被包括在國家網路安全審查的范圍,並明確安全評估規范應盡快制定確保這些大數據平台有嚴格的和可靠的安全措施,防止受到攻擊和受到敵對勢力。

合理限制敏感和重要部門使用社交網路工具。政府部門、中央企業和重要信息系統單位應避免或限制使用社交網路工具作為日常辦公的通訊工具，將辦公移動終端和個人移動終端分開使用，防止重要保密信息的泄露。

大數據網路安全的建議是什麼？敏感和重要的部門應該謹慎使用第三方雲計算服務。雲計算服務是大數據的主要載體。越來越多的政府部門、企事業單位在第三方雲計算平台上建立了電子政務和企業業務系統。然而，由於缺乏安全意識、安全專業知識和安全措施，第三方雲計算平台本身的安全往往得不到保障。因此，政府、中央企業和重要信息系統單位應謹慎使用第三方雲服務，避免使用公共雲服務。同時，國家應盡快出台雲服務安全評估和測試的相關規范和標准。

嚴格規范和限制境外機構數據跨境流動。在中國提供大數據應用或服務的海外機構應接受更嚴格的網路安全審計，以確保其數據存儲在國內伺服器上，並嚴格限制數據跨境流動。

大數據網路安全的建議有哪些?大數據工程師可以這樣解決，在攜程信用卡信息泄露、小米社區用戶信息泄露、OpenSSL“心臟出血”漏洞等事件中，大量用戶信息數據被盜，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑥ 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。

關於大數據存在的安全問題有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑦ 什麼是大數據，大數據的典型案例有哪些

隨著大數據時代的到來，大數據早已被逐步的運用在我們生活中的方方面面，那麼除了之前眾所周知的大數據殺熟事件，對於大數據你還了解多少呢？科學運用案例你又知道多少?今天就跟隨千鋒小編一起來看看。
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制，根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
……
種種的案例實在是太多，或許我們永遠說不完一樣，所以我們就來看一看大數據被科學運用的一個經典案例：

「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象：在某些特定的情況下，「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過後續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。
如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，並很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」 故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法，並根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提 出了商品關聯關系的計算方法——Aprior演算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 演算法引入到 POS機數據分析中，並獲得了成功，於是產生了「啤酒與尿布」的故事。
其實大數據，其影響除了以上列舉的方面外，它同時也能在經濟、政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。

⑧ 大數據環境下關於電信詐騙案件研判的思考

近年來，公安機關加大對電信詐騙的打擊力度，並取得顯著成果，但此類案件數量仍然持續增長，且犯罪手段變化快、空間跨度大、團伙化趨勢明顯、追贓困難，且破案模式難以復制，辦案人員為了破案往往需要跨區域長期作戰。

明略數據以大數據關聯關系挖掘技術為核心研發了SCOPA系統，將海量多源異構的數據整合關聯，將全量數據展示為一張易於理解的點邊關系圖。公安機關的任意部門、任意伺服器中的數據都可以通過SCOPA系統整合在同一個界面上統一檢索、關聯、分析和研判。目前這套系統已廣泛落地並獲得大量實戰成果。該系統應用在電信詐騙類案件研判和偵破方面，有以下三大優勢：

一、極大提高線索研判的效率，有效縮短破案周期，搶占行動先機。

當電信詐騙偵破因為犯罪分子的反偵查手段深陷僵局時，往往需要綜合犯罪分子的通話、簡訊、上網、轉賬等全維度行為線索尋找突破口，這時如果這些數據都處在割裂的系統中，民警就要花費大量的時間排查，犯罪分子有機會聞風而逃。利用全量關系網路圖，和在此基礎上搭建的全量搜索、關聯分析、地理挖掘、話單分析等強大應用，SCOPA可以在短短幾分鍾內幫助辦案人員鎖定原本需要數小時、甚至幾天的排查工作才能夠得到的線索。此外，在具體案件偵破過程中實時發現的新線索，SCOPA也支持實時手動導入。再復雜的數據，無論是幾千頁通話記錄、上網記錄還是歷史檔案、筆錄信息，都可以輕鬆快速地錄入系統，與系統中已有的數據迅速建立關聯，讓新的線索浮出水面。

二、以簡明圖形界面還原真實案件的復雜推演，降低復雜研判的經驗門檻。

電信詐騙案件犯罪嫌疑人狡猾異常，一旦發現任何風吹草動就有可能更改聯系方式等，造成查案的線索中斷。藉助SCOPA平台的技術，即使一條線索中斷了，也可以隨時沿著另一條線索追查，更能輕易發現通過好幾層關系連接起來的線索。通過SCOPA的技術輔助，民警可以通過簡單的操作快速在圖形界面中構建出案件的原貌。更進一步的，有經驗的民警通過實踐總結的應對各類案件情況採用的研判方法可以沉澱在SCOPA系統中，跨時間、跨地域、甚至跨警種讓另一名民警借用其智慧解決面臨的案件和問題。

三、化被動為主動，智能預警與預測，防範犯罪行為。

如果在詐騙案件發生之前就掌握犯罪分子違法行為的跡象，就能大大減輕案件研判的壓力，並對犯罪分子起到強大的威懾作用。通過大數據技術，這一願景也將成為現實。藉助全量數據的分析和演算法模型的挖掘，SCOPA能夠通過機器學習技術學習犯罪分子的歷史行為數據，總結出其作案的特徵，從而在未來發現類似特徵時發出預警。例如，電信詐騙涉案的手機話單很可能不同於普通人的手機話單，呈現頻繁呼出、極少呼入、大量呼出被掛等特徵。越是完整的數據就越能幫助計算機還原真實的犯罪分子「肖像」，從而幫助防範犯罪行為。

通過大數據技術與公安業務的結合與創新，SCOPA產品突破了傳統的「反電信網路犯罪查控平台」限制，通過數據融合、實時分析模型、大規模情報分析等方面的技術優勢，使得電信詐騙的研判展現出高效、精準和前瞻的全新面貌。在大數據時代，明略數據希望以技術的力量幫助公安機關告別傳統警務，邁向真正的智慧警務。

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⑨ 如何用大數據預防犯罪

大數據可以讓生活抄更安全有兩種原因：

一方面可以追蹤溯源，找到網路攻擊者，用戶在安裝了安全軟體後，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。