大數據情報美國

① 談談美國是如何運用大數據來維護國家安全。300字

美國政府將大數據視為強化美國競爭力的關鍵因素之一，把大數據研究和生產計劃提高到版國家戰略層面。3月29日，權奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動《大數據研究和發展計劃》，希望增強收集海量數據、分析萃取信息的能力。以美國科學與技術政策辦公室（OSTP）為首，國土安全部、美國國家科學基金會、國防部、美國國家安全局、能源部等已經開始了與民間企業或大學開展多項大數據相關的各種研究開發。美國政府為之撥出超過2億美元的研究開發預算。奧巴馬指出，通過提高從大型復雜的數字數據集中提取知識和觀點的能力，承諾幫助加快在科學與工程中的步伐，改變教學研究，加強國家安全。據悉，美國國防部已經在積極部署大數據行動，利用海量數據挖掘高價值情報，提高快速響應能力，實現決策自動化。而美國中央情報局通過利用大數據技術，將分析搜集的數據時間由63天縮減到27分鍾。

② 未來戰爭 用大數據奪取制信息權

未來戰爭：用大數據奪取制信息權
信息戰打的就是信息流的戰爭。從整個信息流的轉換來看，誰控制了最真實的信息流，誰就控制了這場戰爭的主導權。奪取制信息權已經成為奪取制空權、制海權的先決條件，是未來戰爭勝敗的決定性因素。
隨著信息化不斷發展，人類社會已經進入了一個不折不扣的「大數據時代」。每天，遍布世界各個角落的感測器、移動設備、社交網路和在線交易平台生成上百萬兆位元組的數據。美國奧巴馬政府甚至將大數據稱為「未來的新石油」，誰掌控了數據流誰就將主宰未來世界。眾所周知，軍事領域一直都是人類最先進科技的實驗室，大數據無疑將給未來戰爭形態帶來巨大的改變。
大數據「大」在哪兒
麥肯錫全球研究所對大數據的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合（datasets）。
中科院計算機所研究員王偉平告訴《中國科學報》記者，大數據的「大」，理所當然，首先指的是數據體量空前巨大，遠遠超出傳統計算機處理數據量的級別。
當前伴隨著計算機網路技術的迅速發展和互聯網的高速普及，信息數據量已由TB（1TB=1024GB）級升至PB（1PB=1024TB）、EB（1EB=1024PB）、ZB（1ZB=1024EB）級，並仍在呈爆炸式地增長。據悉，全球在2010 年正式進入ZB 時代，2012 年全球數據量達到5.2ZB，預計到2020年，全球將總共擁有35ZB 的數據量。有一個形象的比喻可以幫助人們理解這些數據的規模。如果把35ZB 的數據全部刻錄到容量為9GB 的光碟上，其疊加的高度將達到233 萬公里，相當於在地球與月球之間往返三次。
其次，王偉平表示，「大」也體現在處理的數據類型多樣化，遠遠超出傳統數據格式和分析工具能處理的范疇。
以往數據大都以二維結構呈現，但隨著互聯網、多媒體等技術的快速發展和普及，視頻、音頻、圖片、郵件、HTML、RFID、GPS 和感測器等產生的非結構化數據，每年都以 60%的速度增長。預計，非結構化數據將占數據總量的80%以上。
此外，他認為大數據還要求數據處理的實時性。大數據的數據流往往為高速實時數據流，而且往往需要快速、持續的實時處理，能在第一時間抓住重要事件發生的信息。
如果從軍事領域看，指揮控制系統、天基支持系統、信息處理系統，各種偵察、監視、探測系統的信息量越來越大，大數據在指揮機構中的管理也變得空前重要和復雜。如何對海量戰場數據進行存儲與深度分析，如何判別數據的真實性，數據來源的可靠性，確保數據傳輸的安全性，是未來戰爭雙方面臨的問題。
信息化戰爭對大數據的要求
軍事理論界普遍認為，早在上個世紀90年代，信息化戰爭開始崛起。它是一種通過使用信息化戰爭武器影響敵方信息與信息系統，保護己方信息與信息系統，從而取得戰場信息優勢的作戰樣式。它本質上是通過信息作戰手段，以「信息流」控制「能量流」和「物質流」，剝奪敵方的信息優勢、保持己方的信息優勢，從而奪取戰場制信息權。
軍事評論員宋忠平向《中國科學報》記者解釋，傳統的信息戰包括了網路攻防戰，常規作戰中的干擾與反干擾，還有刑偵系統下的偵測與反偵測等內容。「信息戰打的就是信息流的戰爭。從整個信息流的轉換來看，誰控制了最真實的信息流，誰就控制了這場戰爭的主導權。」宋忠平說，「奪取制信息權已經成為奪取制空權、制海權的先決條件，是未來戰爭勝敗的決定性因素。」
但他也表示，傳統信息戰在處理信息以及數據方面遭遇到了各種挑戰。首先是傳統信息通道有限，無法一次獲取大量信息。同時，不僅僅是數據量大幅增加，數據形式包括了戰場感知數據、影像、視頻情報等各種類型，僅僅依靠現有信息技術，不能及時高效地分析和處理這些數據。
據報道，伊拉克戰爭爆發當日，美軍駐卡達和科威特前進指揮所由於無法處理保障機構提供的海量數據，不得不關閉設備，從而造成指揮所與部分突擊方向的通信聯系幾乎中斷。
此外，宋忠平指出，傳統信息系統的數據分享能力比較弱。「傳統戰爭是一種離線狀態下的作戰方式，上級給下級分配任務，並在離線狀態下執行，最後向上級匯報一個戰果。而且命令一般只能管一個軍一個師，因為他們往往是作為一個獨立的作戰單位。這也導致了相關部門往往各自為營，影響協同作戰的效率。」
在這樣的背景下，信息化戰爭對大數據傳輸、存儲、分析產生了特殊的要求。
首先是數據處理的實時性要求。信息化戰爭中產生的海量數據最終要匯集到各級指揮中心和處理中心，這些數據源源不斷地從各種感測器、情報機構以及信息中心傳輸匯聚到一起，要對這些數據進行實時處理。宋忠平認為，戰場所有信息哪怕是一個單兵的信息都需要通過大數據傳到指揮控制中心，以了解前線情況，特殊狀況下甚至可以對某個單兵的裝備下達命令。因為，他可能正處在最有利的地形，可以獲取最大的優勢。
其次是數據融合。宋忠平提出，通過使數據鏈的連路拉短，以前需要四至五級的管理才能下達命令，未來可能只需要三級管理完成，這樣才能有助於一體化作戰，而不是各個軍兵種單獨作戰，隨時隨地調整作戰指揮。
此外，在他看來，大數據時代，信息防禦難度尤其加大，對於數據安全要求更高。一般而言，信息化戰爭對數據傳輸的信息安全要求主要體現在解決防竊聽、抗干擾和防止虛假信息欺騙的問題上。未來恐怕需要一套新的防禦機制，以確保信息安全。
由此可見，在大數據時代的信息化戰爭中，各國軍事體系的對抗將在更大程度上依靠各種軍事信息系統、軟體和數據，在正確的時間、正確的地點為正確的決策、指揮和控制提供正確的信息。而使信息實現快速合理分發的前提，是要有對數據的統一調度和管理，讓最即時的戰場信息傳遞到最迫切需要的部門。隨著戰場數據量的增大，高效存儲與分析海量數據，從數據中發掘敵我態勢的變化，預測出最合理的作戰方案，使海量數據更好地為信息化戰爭服務是軍事大數據處理的目標。
軍事數據挖掘面臨挑戰
不過，王偉平指出，大數據時代面臨的一大挑戰是信息的價值密度低。無論是分析人員還是智能系統都需要「大海撈針」，從海量數據中找到有用信息。「這也充分體現了數據挖掘的重要性。」他強調。
數據挖掘是一個在海量數據中利用各種分析工具發現模型與數據間關系的過程，它可以幫助決策者尋找數據間潛在的某種關聯，通過發現被隱藏的、被忽略的因素，就能夠在數據存儲和管理過程中，挖掘出重要的情報信息，作為決策和行動的依據。
據宋忠平透露，在「9·11」事件發生前，情報研判人員是掌握了大量數據的，但卻忽視了其中有價值的情報。
因此，在「9·11」事件之後，美國國防部高級項目研究在次年的技術年會上，闡述了如何在統一集成的資料庫中應用數據挖掘技術。
所謂新的數據資源就是「交易空間」。如果恐怖分子要計劃、執行一次恐怖活動，他們必定會在信息空間留下某種「數據腳印」。也就是說，他們需要「交易」。這種交易的數據記錄，可以是通訊、財務、教育、醫療，也可以是旅行、交通、出入境、房屋等等其他一切數據記錄。美國正是在「交易」空間中應用數據挖掘技術，從而發現和追蹤恐怖分子的。
據了解，2002年，阿富汗境內的大毒梟准備為基地組織等恐怖分子提供資金時，美軍的情報分析人員正是通過數據挖掘，把作戰方案庫里的數據與有關基地組織情況庫里的資金數據進行實時、自主關聯，從而指導美軍先敵一步採取行動。
那麼，如何從技術上提升數據挖掘的能力。王偉平告訴《中國科學報》記者，在入口處對數據質量進行把控是非常關鍵的。也就是說，數據准備是數據挖掘的重要前提，因為它直接影響到數據挖掘的效率和精準度。「如果質量參差不齊的數據統統進入通道，便很難再對質量不高的數據進行處理，他們將對有用信息造成嚴重的干擾。」
簡言之，在數據准備階段，需要對數據進行清洗，其次，選出需要分析的數據，縮小處理范圍。而在數據預處理階段，包括了消除重復數據、消除雜訊、遺漏數據處理、數據類型轉換等，目的是把數據處理成適合於數據挖掘的形式，並在數據選擇的基礎上對挖掘數據作進一步的約簡減少內存資源和處理時間，使挖掘更有效。
未來戰爭形態將發生改變
奧巴馬政府於2012年3月29日發布了《大數據研發倡議》（Big Data Research and DevelopmentInitiative），將大數據研發提升為國家政策。而美軍大數據項目正是美國國家項目的重要組成部分。據了解，美國國防部及其下屬國防高級研究計劃局現有的大數據項目共有10個，其中，數據到決策、網路內部威脅、影像檢索與分析、X-數據項目等是具有代表性的。
最重要的數據到決策項目，主要指的是通過各種新途徑充分利用海量數據，整合感知、認知和決策保障系統，以創造一種真正自主的系統，使之可以自主機動作業並作出決策；網路內部威脅項目目的是通過採用新式網路威脅判斷技術，提高探知網路刺探活動的精度、頻度和速度，從而及早暴露和防範對手的破壞活動，並提升己方的網路安全水平；影像檢索與分析項目一旦取得成功，分析人員將能從海量視頻庫中快速、精確地檢索特定的視頻內容，由此便能充分、高效地挖掘影像中隱藏的有用信息； X-數據項目主要是通過開發大容量數據分析所需的可擴展演算法， 以便處理分布式數據存儲庫中的不規則數據。通過開發高效的人機互動設備和可視用戶界面技術，以便在多樣化任務中更好、更快地執行操作。
有了大數據項目的實施和實現，未來戰爭可能發生革命性的變化。
宋忠平認為，大數據最重要的價值之一是預測，把數據演算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性，因此，未來戰爭的指揮決策能力可以產生很大的飛躍。
他向《中國科學報》記者舉例，早在第一次海灣戰爭中，美軍戰前利用改進的民間兵棋，對戰爭進程、結果及傷亡人數進行了推演，推演結果與戰爭的實際結果基本一致。而在伊拉克戰爭前，美軍利用計算機兵棋系統進行演習，推演「打擊伊拉克」作戰預案。隨後美軍現實中進攻伊拉克並取得勝利的行動，也和兵棋推演的結果幾乎完全一致。至此，作戰模擬已經從人工模式轉變為計算機模式。
「依託大數據和雲計算平台，戰前的模擬推演，從武器使用、戰爭打法到指揮手段，都可以清晰地顯現，作為戰時決策的依據。」宋忠平說，「一旦發現作戰計劃有問題，可以及時調整，以確保實戰傷亡最小並取得勝利。」
其次，數據的融合有望打破軍種之間的壁壘。大數據可以解決軍隊跨軍種、跨部門協作的問題，真正實現一體化作戰。
除此之外，宋忠平認為，大數據可以改變未來的戰爭形態。美軍尤其追求大數據支撐的擁有自主能力的無人作戰平台。例如，目前全世界最先進的無人偵查機「全球鷹」，能連續監視運動目標，准確識別地面的各種飛機、導彈和車輛的類型，甚至能清晰分辨出汽車輪胎的齒輪。宋忠平指出，無人機能否做到實時地對圖像進行傳輸非常關鍵。目前，美國正使用新一代極高頻的通訊衛星作為大數據平台的支撐。
未來，無人機甚至有可能擺脫人的控制實現完全的自主行動。美軍試驗型無人戰斗機X-47B就是這一代表，它已經可以在完全無人干預的情況下，自動在航母上完成起降並執行作戰任務。

「全球鷹」無人機
延伸閱讀
從數據到決策
信息系統的信息處理速度、目標態勢獲取時間、決策周期以及快速響應時間決定著軍事行動的成敗。在大數據背景下，加快戰場信息流轉，縮短「從感測器到射手」的周期，實現「發現即摧毀」的作戰目標，成為信息系統建設必須解決的首要問題。因此，「數據到決策項目」成為了美軍大數據項目中最為關鍵的一個。目前，美陸軍已經提高了對海量信息的融合處理能力，正在建設的智能化作戰決策支持系統也取得了一些成果。
美陸軍分布式通用地面系統
2012年底，美國陸軍開始在全球全面部署經過作戰驗證的情報系統。12月14日，「陸軍分布式通用地面系統」（D6A）獲得批准，並由國防采辦執行委員會（DAE）負責實施。
此前，D6A只是作為一種快速反應能力，成功用於伊拉克和阿富汗。目前D6A已獲批用於陸軍所有部隊，並已部署到所有旅級單位。「快速反應能力」是指一種可以快速部署，以滿足最直接、最迫切需要的系統，比如作戰環境，但它不一定獲得了全面部署的批准。
D6A用於整個陸軍以及它與聯邦情報機構和盟軍之間的任務、處理、開發和傳播情報，取代了9種不同類型的舊系統，成為陸軍現代化計劃的重要組成部分。D6A可以幫助用戶共享應用程序、文本文件、圖表、照片、地圖等等。與舊系統相比，D6A在2012～2017年可節約3億美元。而在整個壽命周期中（2012～2034年），D6A可節約大約12億美元。
「泰坦」認證網路戰術信息技術
「泰坦」認證網路戰術信息技術（Tactical Information Technology for Assured Networks， TITAN）的功能類似於網路搜索引擎應用軟體，指揮官用於在戰術作戰中心監控接收到的信息和發布更新後的指令。「泰坦」可根據具體任務需求過濾信息，清理指揮官的計算機屏幕（桌面），提供與地形圖、圖片和文本鏈接的簡明指令模板，以形成通用作戰圖。「泰坦」還提供了對未來指揮所（CPOF）和21世紀部隊旅及旅以下作戰指揮／藍軍跟蹤（FBCB2-BFT）系統的支持，可融合來自其他領域的關鍵數據。
智能式網路中心移動指揮控制軟體
智能式網路中心移動指揮控制軟體（Command and Control Mobile Intelligent Net-Centric Software）是一種手持式任務指揮系統，可接收和發布己方和敵軍部隊的位置信息，綜合來自戰術無人值守地面感測器等各類感測器和雷達探測系統的信息，從而實現對敵軍進展的實時監控和對薄弱區域的防護。
作戰人員伴侶人工智慧軟體
作戰人員伴侶（Warfighter Associate）人工智慧軟體，可自動搜尋各類文本交談工具，探測士兵之間有關敏感目標的對話信息，提前將其反饋給未來指揮所的通用作戰圖，例如當某部隊的士兵發現地雷場後，通常會在各類信息系統上人工輸入相關信息，該軟體能夠自動提取地雷場的網格坐標，將其自動輸入未來指揮所系統，提前15～20分鍾，在通用作戰圖上生成相關信息，否則該信息會延遲或被淹沒。在人工智慧技術、作戰理論與戰術知識資料庫的驅動下，「作戰人員伴侶」能完成清理未來指揮所顯示屏、突出重要信息、提供警告和建議等輔助用戶決策和執行正確的行動方案的功能。

③ 2022年11月29日美國有什麼大數據

2022年11月29日。美國約翰斯霍普金斯大學(丿HU)數據公布。截至11月29日，北京時間凌晨5時21分。美國新冠肺炎確診病例累計達到98617576例。累計死亡1079456。

④ 美國國防部非常重視國防大數據分析和研發

美國國防部非常重視國防大數據分析和研發

[據C4ISR新聞網站2015年9月9日報道]大數據已經不僅僅是一個時髦詞語，大數據是國防部內部機構優先考慮的內容，向承包商創造機會進行情報收集、分析和網路安全分析。

今年一些組織，如美國國防部高級研究計劃局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）在大數據的研究和開發工作投入大資金。結果呢？先進的分析和技術，如分布式計算正在迅速成為現代化、網路化武器系統的有機組成部分。

這種轉變不僅影響日益復雜的武器，而且影響軍隊的指揮與控制能力。面對日益減少人員數量，美國國防部的所有分支機構都將目光轉向通過遠處的網路化和無人指揮控制系統保證美國的作戰能力。

所有的軍種正在資助研大數據研發。許多與此趨勢相關的新的機遇出現了。

構建國家網路任務部隊

美國網路司令部（Cyber Command）和總務管理局（the General Services Administration）近日發布信息尋求國家網路任務部隊的支持。國家網路任務部隊將具備從所有來源情報分析到網路運營、規劃和培訓的能力。要求具備「多個情報來源的情報分析能力，以及對新出現的威脅的預警能力。

利用數據聯合信息環境

美國國防信息系統局很快將發布建議，新的聯合管理系統（JMS）的軟體將包括先進的分析能力的要求。該JMS對美國國防部的聯合區域安全堆棧的安全運行至關重要。美國國防部首席信息官稱JMS作為新的商業軟體，具備從貌似不直接相關的數據進行分析的能力。

先進的雲分析

DISA也在尋求大數據分析，以增強其網路安全高級分析雲（CSAAC），其維護國防部網路。承包商可以提供軟體與先進的分析功能，分別是：開源的，商用現貨，並提供當前CSAAC解決方案並沒有提供的功能。

廠商應該與網路安全事業部進行溝通，或者建立與諾斯羅普·格魯曼公司合作關系，諾格公司在2015年3月獲得了值約7400萬美元的合同才研發CSAAC的雅典衛城的大數據存儲。

分析內部威脅

國防部官員近日宣布成立國防部內部威脅管理和分析中心（DITMAC），以確定並減輕由內部威脅帶來的安全挑戰。2013年華盛頓海軍工廠遭受襲擊之後，DITMAC開始運作，2015年秋將達到初始作戰能力，利用預測性分析，促進內部威脅的識別避免其成為重大危險源。

展望未來

這些機會僅僅是冰山一角。 Deltek預測稱，國防大數據開支十年內將以8.7％的增長率穩步上升。

政府的所有部門，民用，國防和情報部門，預計大數據技術服務每年將以9.6％增長率，軟體將以8.6％進行增長。大數據相關的硬體也將增長，但速度較慢，4.6％的增長率。

最後，增長的大數據應用將滿足網路安全和情報分析的要求，與威脅美國國家安全的行為做斗爭。

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⑤ 大數據安全問題及應對思路研究

大數據安全問題及應對思路研究

隨著互聯網、物聯網、雲計算等技術的快速發展，全球數據量出現爆炸式增長。與此同時，雲計算為這些海量的多樣化數據提供了存儲和運算平台，分布式計算等數據挖掘技術又使得大數據分析規律、研判趨勢的能力大大增強。在大數據不斷向各個行業滲透、深刻影響國家的政治、經濟、民生和國防的同時，其安全問題也將對個人隱私、社會穩定和國家安全帶來巨大的潛在威脅，如何應對面臨巨大挑戰。

一、大數據安全關鍵問題

隨著數字化進程不斷深入，大數據逐步滲透至金融、汽車、製造、醫療等各個傳統行業，甚至到社會生活的每個角落，大數據安全問題影響也日益增大。

（一）國家數據資源大量流失。互聯網海量數據的跨境流動，加劇了大數據作為國家戰略資源的大量流失，全世界的各類海量數據正在不斷匯總到美國，短期內還看不到轉變的跡象。隨著未來大數據的廣泛應用，涉及國家安全的政府和公用事業領域的大量數據資源也將進一步開放，但目前由於相關配套法律法規和監管機制尚不健全，極有可能造成國家關鍵數據資源的流失。

（二）大數據環境下用戶隱私安全威脅嚴重。隨著大數據挖掘分析技術的不斷發展，個人隱私保護和數據安全變得非常緊迫。一是大數據環境下人們對個人信息的控制權明顯下降，導致個人數據能夠被廣泛、詳實的收集和分析。二是大數據被應用於攻擊手段，黑客可最大限度地收集更多有用信息，為發起攻擊做准備，大數據分析讓黑客的攻擊更精準。三是隨著大數據技術發展，更多信息可以用於個人身份識別，個人身份識別信息的范圍界定困難，隱私保護的數據范圍變得模糊。四是以往建立在「目的明確、事先同意、使用限制」等原則之上的個人信息保護制度，在大數據場景下變得越來越難以操作。

（三）基於大數據挖掘技術的國家安全威脅日益嚴重。大數據時代美國情報機構已搶佔先機，美國通過遍布在全球的國安局監聽機構如地面衛星站、國內監聽站、海外監聽站等採集各種信息，對採集到的海量數據進行快速預處理、解密還原、分析比對、深度挖掘，並生成相關情報，供上層決策。2013年6月底，美中情局前雇員斯諾登爆料，美國情報機關通過思科路由器對中國內地移動運營商、中國教育和科研計算機網等骨幹網路實施長達4年之久的長期監控，以獲取網內海量簡訊數據和流量數據。

（四）基礎設施安全防護能力不足引發數據資產失控。一是基礎通信網路關鍵產品缺乏自主可控，成為大數據安全缺口。我國運營企業網路中，國外廠商設備的現網存量很大，國外產品存在原生性後門等隱患，一旦被遠程利用，大量數據信息存在被竊取的安全風險。二是我國大數據安全保障體系不健全，防禦手段能力建設處於起步階段，尚未建立起針對境外網路數據和流量的監測分析機制，對棱鏡監聽等深層次、復雜、高隱蔽性的安全威脅難以有效防禦、發現和處置。

二、國外大數據安全相關舉措及我國應對思路

目前世界各國均通過出台國家戰略、促進數據融合與開放、加大資金投入等推動大數據應用。相比之下，各國在涉及大數據安全方面的保障舉措則起剛剛起步，主要集中在通過立法加強對隱私數據的保護。德國在2009年對《聯邦數據保護法》進行修改並生效，約束范圍包括互聯網等電子通信領域，旨在防止因個人信息泄露導致的侵犯隱私行為；印度在2012年批准國家數據共享和開放政策的同時，通過擬定非共享數據清單以保護涉及國家安全、公民隱私、商業秘密和知識產權等數據信息；美國在2014年5月發布《大數據：把握機遇，守護價值》白皮書表示，在大數據發揮正面價值的同時，應該警惕大數據應用對隱私、公平等長遠價值帶來的負面影響，建議推進消費者隱私法案、通過全國數據泄露立法、修訂電子通信隱私法案等。

我國在布局、鼓勵和推動大數據發展應用的同時，也應提早謀劃、積極應對大數據帶來的安全挑戰，從戰略制定、法律法規、基礎設施防護等方面應對大數據安全問題。

（一）將大數據資源保護上升為國家戰略，建立分級分類安全管理機制。一是把數據資源視為國家戰略資源，將大數據資源保護納入到國家網路空間安全戰略框架中，構建大數據環境下的信息安全體系，提高應急處置能力和安全防範能力，提升服務能力和運作效率。二是通過國家層面的戰略布局，明確大數據資源保護的整體規劃和近遠期重點工作。三是對國內大數據資源按實施分級分類安全保護思路，保障數據安全、可靠，積極開展大數據安全風險評估工作，針對不同級別大數據特點加強安全防範。五是盡快制定不同級別的大數據採集、存儲、備份、遷移、處理和發布等關鍵環節的安全規范和標准，配套完善相應的監管措施。

（二）完善法律法規，加大個人信息保護監管力度。一是積極推動個人信息保護法律的立法工作，探索通過技術標准、行業自律等手段解決法律出台前的個人信息保護問題。加快《網路安全法》的出台，在《網路安全法》中對電信和互聯網行業用戶信息保護作出明確法律界定，為相關工作開展提供法律依據。二是加強對個人隱私保護的行政監管，同時要加大對侵害個人隱私行為的打擊力度，建立對個人隱私保護的測評機制，推動大數據行業的自律和監督。

（三）加強國家信息基礎設施保護，提升大數據安全保障與防範能力。一是促進技術研究和創新，通過加大財政支持力度，激勵關系國家安全和穩定的政府和國有企事業單位採用安全可控的產品，提升我國基礎設施關鍵設備的安全可控水平。二是加強大數據信息安全系統建設，針對大數據的收集、處理、分析、挖掘等過程設計與配置相應的安全產品，並組成統一的、可管控的安全系統，推動建立國家級、企業級的網路個人信息保護態勢感知、監控預警、測評認證平台。三是充分利用大數據技術應對網路攻擊，通過大數據處理技術實現對網路異常行為的識別和分析，基於大數據分析的智能驅動型安全模型，把被動的事後分析變成主動的事前防禦；基於大數據的網路攻擊追蹤，實現對網路攻擊行為的溯源。

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⑥ 曝美駐華使館過度採集中方雇員信息，數據或供給美國情報，美方有何目的

美國駐他國的大使館，從來都不單純只是雙方外交關系的紐帶。它更像是美國以合法的方式、楔進他國的最大的一顆釘子，而這顆釘子的用途，絕對與和平無關。

據了解，美國駐華大使館存在過度採集中方雇員信息的違法行為，且這些非法採集的數據，或提供給美國情報部門。報道提到，中國雇員對此敢怒不敢言。

在信息方面，美國對俄羅斯有著碾壓式的優勢。這種現象應該引起我們的重視了，我們晶元不行，我們更應該注重個人信息安全的保護。

⑦ 2022年12月5日美國有什麼大數據

根據美國約翰斯·霍普金斯大學（JHU）的數據，截至美東時間12月4日19時30分（北京時間12月5日7時30分），美國累計新冠肺炎確診病例98,972,375例，累計死亡病例1,081,431例。兩項數據與24小時前相比，新增確診病例4469例，新增死亡病例0例。整體死亡率超1.2%。截止目前全球新冠確診數大幅上漲，和氣候、流感也有關系。（統計數據以JHU統計為准）。昨日（12月1日）新增13萬5518例，近期新高。

雖然目前美國官方不再統計，雖然很多人說這數據不準，但這是目前了解美國疫情的最直接渠道！目前央視新聞也是參考該渠道。

⑧ 大數據背景下的信息安全問題探討

大數據背景下的信息安全問題探討
大數據具有體量巨大、類型繁雜、處理速度快、價值密度低四大特點，因此，對於個人來說，難以處理極其龐大的數據，只有國家和大型企業等組織或集團才有可能獲取到各種敏感信息；大數據所搜集提取的個人信息可能連本人都不完全知曉，比如個人的行為特徵、語言風格、愛好興趣等。在大數據時代如何保護個人敏感信息或隱私，必將成為高難度的世界課題。
2013年6月，美國前中情局雇員斯諾登曝光了始於2007年小布希時期美國國家安全局和聯邦調查局啟動的代號為「棱鏡」的秘密項目。美國國家安全局通過接入雅虎、谷歌、微軟、蘋果等9家美國互聯網公司中心伺服器，對郵件、圖片、視頻、電話等10類數據進行監控，以搜集情報，監視民眾的網路活動。「棱鏡」項目緣於2004年美國政府的「星風」監視計劃。但是，當時小布希政府由於法律程序等敏感問題而做出讓步，美國本土的監聽項目有所縮減。為了「星風」計劃的繼續進行，小布希政府通過司法程序將「星風」監視計劃分拆成由國家安全局執行的4個監視計劃，包括「棱鏡」、「主幹道」、「碼頭」和「核子」，均交由美國家安全局執掌。「棱鏡」項目用於監視互聯網個人信息。「主幹道」和「碼頭」項目負責存儲和分析通信和互聯網上數以億兆計的「元數據」。元數據主要指通話或通信的時間、地點、使用設備、參與者等，不包括電話或郵件等的內容。「核子」項目負責內容信息的獲取，截獲電話通話者對話內容及關鍵詞，通過攔截通話以及通話者所提及的地點，來實現日常的監控。由此可見，斯諾登不僅揭露了美國的大規模竊聽計劃，更揭示了大數據時代國家信息安全保護問題。大數據的分析與使用，無論對個人（如跟蹤健康狀況防範疾病）、對企業（如了解市場偏好以有效安排產品設計生產營銷）乃至對國家（如防範疫情或恐怖主義）顯然都有巨大的好處，從商業用途來說，谷歌、微軟、雅虎等互聯網公司，完全可以通過它們掌握到的數以百萬計、千萬計甚至億萬計的數據，經由「超級計算」，准確推斷消費者的愛好及習慣、商品的銷售額、疾病疫情的發展趨勢。商業如此，在政治、經濟、軍事等方面亦存在諸多的用途和潛在利益。像「棱鏡」計劃里涉及的谷歌、雅虎、蘋果、微軟等大網站，人們每天由於各種業務需要，會把大量個人信息輸入其中，但常常並不被事先告知數據的用途。而這些數據會被企業或政府用來進行一些特殊的計算或分析，如通過對大數據的分析預測來對人們尚未實施的行為進行懲罰。比如「大數據之父」舍恩伯格曾披露過一個例子：在美國有一個計劃名為「預測式配警」，通過對大數據分析來預測美國某個城市的某條街道的某個時段是犯罪高峰時段，然後在那個位置部署更多的警力。從此該地區居民將長時間被監控，這是一種變相的侵犯或懲罰。他們不是因為做錯事，而是因為某個計算機的演算法預測他們可能做錯事而被懲罰了，顯然這是不公平的。美國國安局擁有的正是類似的一套基於「大數據」的新型情報收集系統，這套名為「無界爆料」的系統，以30天為周期，從全球網路系統中接收到970億條訊息，再通過比對信用卡或者通訊記錄等方式，能幾近真實地還原個人的實時狀況。當然，像谷歌這樣的商業組織也有可能掌握同樣量級的信息而進行商業預測分析。因此，必須建立一套規則予以規范和約束對大數據的收集和使用。第一，雖然這些信息儲存在不同的伺服器上，但這些數據是用戶的資產，擁有權屬於用戶自己而不是這些公司，這是必須明確的，就像財產所有權一樣，個人隱私數據也應該有所有權。第二，利用大數據、雲計算技術給用戶提供信息服務的公司或企業，需要把收集到的用戶數據進行安全存儲和傳輸，這是企業的責任和義務。第三，如果企業或政府要使用用戶的信息，一定要讓用戶有知情權和選擇權，泄露用戶數據甚至牟利，不僅要被視作不道德的行為，而且是非法行為。大數據時代的數據存儲和應用方式是跨地域甚至是跨國界的。作為國家層面要將大數據上升為國家戰略，奧巴馬政府在2012年3月將「大數據戰略」上升為最高國策，像陸權、海權、空權一樣，將對數據的佔有和控製作為重要的國家核心能力。我國也應從國家高度重視大數據，在對其進行安全保護、政策制定需要重視三個方面：一是要正視數據霸權，要清醒認識到我國在網路控制權、關鍵技術和高端設備等方面，還受制於西方。二是要明確主權，數據作為一種重要的戰略資源，無論是個人擁有還是國家擁有，都要納入到主權范圍裡面來考慮。三是要有治權，因為有主權不一定能夠管治。比如：數據存到國外，雲計算跨越國境，可能不在你的主權范圍之內。要區別對待不同的數據，對確需保護的數據，必須有切實可靠的手段進行有效管理。如果做不到對數據的有效管理，大數據就必然面臨失控的危險。政策界定安全責任問題。大數據的安全問題涉及政府、相關企業、網路運營商、服務提供者，以及數據產生者、使用者等方方面面，必須對各自的安全責任有明晰的政策界定。信息安全風險存在於數據的全生命周期之中，從技術思路、產品開發、用戶使用、服務管理，各個環節均要分擔相應的安全責任。監管保障基礎設施安全問題。大數據的發展離不開電信網路甚至工控系統等關鍵基礎設施，其安全可靠同樣依賴於這些基礎設施，受供應鏈全球化、產業私有化的影響，網路與關鍵基礎設施間的安全日趨復雜，一國的大數據可能存放在別國的網路中，一國的基礎設施可能同時服務於多個國家，高度的全球相互依賴性，挑戰著原有的國家主權觀念。所以，關鍵基礎設施的安全監管體系十分重要，我國需要盡快確立對供應鏈的實質性國家安全審查和對基礎網路的常態化安全監管。
網路空間沖突管理問題。大數據的資源價值越來越高，圍繞大數據的爭奪和沖突就越來越激烈。大數據的生成、處理和利用方式，將極大改變各種沖突的表現方式和破壞烈度。通過立法與國際合作應對包括知識產權的保護、網路犯罪的處置、網路破壞活動特別是網路恐怖主義的打擊以及網路戰爭的威脅。

⑨ 美國哪些大學的大數據相關專業好

美國開設的大數據專業主要有，商業分析方向(Business Analytics)，數據科學(Data Science)和機器學習(Machine Learning)方向，專應用統計等

南加屬大，斯坦福大學，加州伯克利，紐約大學和哥倫比亞大學等都是有大數據專業的美國名校