大數據的大問題

Ⅰ 大數據面臨哪些安全與隱私問題

(一)大數據遭受異常流量攻擊
大數據所存儲的數據非常巨大，往往採用分布式的方式進行存儲，而正是由於這種存儲方式，存儲的路徑視圖相對清晰，而數據量過大，導致數據保護，相對簡單，黑客較為輕易利用相關漏洞，實施不法操作，造成安全問題。由於大數據環境下終端用戶非常多，且受眾類型較多，對客戶身份的認證環節需要耗費大量處理能力。由於APT攻擊具有很強的針對性，且攻擊時間長，一旦攻擊成功，大數據分析平台輸出的最終數據均會被獲取，容易造成的較大的信息安全隱患。
(二)大數據信息泄露風險
大數據平台的信息泄露風險在對大數據進行數據採集和信息挖掘的時候，要注重用戶隱私數據的安全問題，在不泄露用戶隱私數據的前提下進行數據挖掘。需要考慮的是在分布計算的信息傳輸和數據交換時保證各個存儲點內的用戶隱私數據不被非法泄露和使用是當前大數據背景下信息安全的主要問題。同時，當前的大數據數據量並不是固定的，而是在應用過程中動態增加的，但是，傳統的數據隱私保護技術大多是針對靜態數據的，所以，如何有效地應對大數據動態數據屬性和表現形式的數據隱私保護也是要注重的安全問題。最後，大數據的數據遠比傳統數據復雜，現有的敏感數據的隱私保護是否能夠滿足大數據復雜的數據信息也是應該考慮的安全問題。
(三)大數據傳輸過程中的安全隱患
數據生命周期安全問題。伴隨著大數據傳輸技術和應用的快速發展，在大數據傳輸生命周期的各個階段、各個環節，越來越多的安全隱患逐漸暴露出來。比如，大數據傳輸環節，除了存在泄漏、篡改等風險外，還可能被數據流攻擊者利用，數據在傳播中可能出現逐步失真等。又如，大數據傳輸處理環節，除數據非授權使用和被破壞的風險外，由於大數據傳輸的異構、多源、關聯等特點，即使多個數據集各自脫敏處理，數據集仍然存在因關聯分析而造成個人信息泄漏的風險。
基礎設施安全問題。作為大數據傳輸匯集的主要載體和基礎設施，雲計算為大數據傳輸提供了存儲場所、訪問通道、虛擬化的數據處理空間。因此，雲平台中存儲數據的安全問題也成為阻礙大數據傳輸發展的主要因素。
個人隱私安全問題。在現有隱私保護法規不健全、隱私保護技術不完善的條件下，互聯網上的個人隱私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交軟體掌握著用戶的社會關系，監控系統記錄著人們的聊天、上網、出行記錄，網上支付、購物網站記錄著人們的消費行為。但在大數據傳輸時代，人們面臨的威脅不僅限於個人隱私泄露，還在於基於大數據傳輸對人的狀態和行為的預測。近年來，國內多省社保系統個人信息泄露、12306賬號信息泄露等大數據傳輸安全事件表明，大數據傳輸未被妥善處理會對用戶隱私造成極大的侵害。因此，在大數據傳輸環境下，如何管理好數據，在保證數據使用效益的同時保護個人隱私，是大數據傳輸時代面臨的巨大挑戰之一。
(四)大數據的存儲管理風險
大數據的數據類型和數據結構是傳統數據不能比擬的，在大數據的存儲平台上，數據量是非線性甚至是指數級的速度增長的，各種類型和各種結構的數據進行數據存儲，勢必會引發多種應用進程的並發且頻繁無序的運行，極易造成數據存儲錯位和數據管理混亂，為大數據存儲和後期的處理帶來安全隱患。當前的數據存儲管理系統，能否滿足大數據背景下的海量數據的數據存儲需求，還有待考驗。不過，如果數據管理系統沒有相應的安全機制升級，出現問題後則為時已晚。

Ⅱ 大數據安全問題有哪些

大數據關繫到網路信息安全,比較明顯的影響主要表現在以下幾個方面

一、規模、實時性和分布式處理大數耐念據的本質特徵（使大數據解決超過以前數據管理系統的數據管理和處理需求，例如，在容量、實時性、分布式架構和並行處理等方面）使得保障這些系統的安全更為困難。大數據集群具有開放性和自我組織性，並可以使用戶與多個數據節點同時通信。

問題是，開源系統或多數商業系統一般都不包括安全產品。而且許多安全產品無法嵌入到Hadoop或其它的非關系型資料庫中。多數系統提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常見威脅。在很大程度上，你需要自己構建安全策略。

三、應用程序：面向大數據集群的大多數應用都是Web應用它們利用基於Web的技術和無狀態的基於REST的API。基於Web的應用程序和API給這些大數據集群帶來了一種最重大的威脅。在遭受攻擊或破壞後，它們可以提供對大數據集群中所存儲數據的無限制訪問應用程序安全、用戶訪問管理及授權控制非常重要，與重棗沖點保障大數據集群安全的安全措施一樣都不可或缺。

Ⅲ 大數據帶來的弊端

1、社會安全問題，

2、個人隱私，

3、對於國民經濟的威脅，

4、國家安全利益，

5、秘密保護。

大數據帶來的弊端

1、社會安全問題

中國網民已經接近6億，每時每刻都產生著大量的數據，也消費著大量的數據，網路的放大效應、傳播的速度和動員的能力越來越大，各種社會的矛盾疊加，致使社會群體性事件頻發。

2、個人隱私

人們可以利用的信息技術工具無處不在，有關個人的各種信息也同樣無處不在。在網路空間里，身份越來越虛擬，隱私也越來越重要。根據哈佛大學近期發布的一項研究報告，只要有一個人的年齡、性別和郵編，就能從公開的數據當中搜索到這個人約87%的個人信息。

3、對於國民經濟的威脅

堪稱智能交通、智慧電網的國民經濟運行和智能社會發展高度依賴信息基礎，這些重要的信息基礎設施、網路化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。

4、國家安全利益

網路空間信息安全、問題嚴重性、迫切性在很大程度上已經遠遠超過其他的傳統安全，當今主權國家所面臨的所有非傳統安全威脅總是面臨著滄海一粟的困境，政府要找的那根針往往沉沒在浩瀚的大海中。

5、秘密保護

美國國家安全局以及網路巨頭的關系正是計算能力和海量數據的結合，因此全球大部分的數據都掌握在他們手中，他們大量的數據在網上是沒有保護的。

上述就是關於大數據所帶來弊端的介紹了，希望能對小夥伴們有所幫助喲。

Ⅳ 大數據十大核心問題

大數據十大核心問題

大數據來了，受益於便宜的硬體存儲、強大的計算機技術和雲計算技術，企業手中獲取了越來越多的數據。對大多數企業來說，數據分析不是可有可無，而是一個生存問題。但是面對大數據，我們有什麼問題呢？大數據十大核心問題：
1、大數據的分析模式
大數據分析與傳統分析的區別，特點是什麼？
2、分析速度
分析速度是否能夠跟上數據量和數據格式變化的速度，是否能達到實時分析？
3、多種格式數據的分析技術
聲頻、視頻、圖片、文本等等格式，如何混合分析？
4、存儲問題，存儲和分析成本
無條件存儲，還是有選擇性存儲？如何進行選擇性存儲？投入產出比。隨著數據量的不斷增加，存儲技術要不斷創新。
5、法律條款的更新
個人隱私，國家機密保護等。數據的歸屬權問題。我通過開放的數據，分析出了國家機密，是不是違規、犯罪？
6、數據安全和真實性
數據是否會被竊取，篡改，偽造等，如何保護？
7、數據流分析
給進數據，輸出分析結果，實時改變，是物聯網實用化的基礎。如何實現？
8、數據關聯性
如何提取關聯性數據和有用數據？看起來簡單，其實在浩瀚的數據中查找關聯性是挺難的。
9、大數據能否引申出科學命題？
例如，骰硬幣可以引出概率論。
10、大數據對其他學科的影響
對大數據的分析僅僅是得到分析結果嗎？應該說世界上所有的東西都可以歸結到數據里。那麼我們能由此對世界有更深的了解嗎？有了基因數據，人體數據能繪出人體機能嗎？

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Ⅳ 大數據分析會遇到哪些問題

1.很難獲得用戶操作行為完整日誌

現階段數據剖析以統計為主，如用戶量、使用時間點時長和使用頻率等。一是需求辨認用戶，二是記錄行為簡單引起程序運轉速度，三是開發本錢較高。

2.產品缺少中心方針

這需求剖析人員滿足的了解產品。產品有了中心方針，拆分用戶操作使命和目的，剖析才會有目的，不然拿到一堆數據不知如何下手。比方講輸入法的中心方針設為每分鍾輸入頻率，順著這個方針能夠剖析出哪些因素正向影響(如按鍵簡單點擊)和反向影響(如模糊音、誤點擊和點擊退格鍵的次數)中心方針。

3.短期內或許難以發揮作用

數據剖析需求不斷的試錯，很難在短期內證明方法的有效性，或許難以獲得其他人物的支撐。

4.將剖析轉化為有指導意義的結論或許設計

看過某使用的近四十個設置項的使用比例，修改皮膚使用率較高，而單個選項使用率不到0.1%，依次數據能夠調整設置項的層級聯系，重要的選項放置到一級著重顯現，低於5%的能夠放置二三級。

5.清晰用戶操作目的

功能關於用戶而言，使用率不是越高越好。添加達到的方針的途徑，用戶考慮本錢添加，操作次數會添加，比方查找。在使用中使用查找或許闡明用戶沒有通過瀏覽找到想要的內容，假如用戶查找熱門內容，闡明使用展示信息的方法出現問題。

6.考慮到運營需求

之前做過的工具型使用，設計的中心方針是進步操作效率，削減點擊次數、等待時間和手指位移等，最快的時間完成操作。而一些瀏覽型產品用戶的目的並不清晰，大致有瀏覽、查詢、對比和確認方針等四類用戶行為，需求兼容用戶方針不清晰情況下操作，引導用戶選擇的一起還要在過程中展示更多的內容，刺激用戶點擊。

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Ⅵ 大數據安全面臨哪些風險及如何防護

現如今大數據已經逐漸改變了我們的生活方式，成為必不可少的存在，在我們享野首受大數據給我們帶來的便利時，安全性無論對於企業還是個人都是必須要解決的重大課題。

總結大數據面臨的三大風險問題如下

1.個人隱私問題凸顯

例如大數據中的精準營銷定位功能，通常是依賴於高度採集個人信息，通過多種關聯技術分析來實現信息推廣，精準營銷。企業會掌握用戶大量的數據，不排除隱私部分的敏感數據，一旦伺服器遭到不法分子攻擊導致數據泄露，很可能危及用戶的隱私、財產甚至是人身安全。

2.數據准確與權威性

大數據通過各種渠道獲取大量數據進行計算分析，企業通常直接通過分析結果進行支持決策，有時候企業只看結果，卻忽略了源頭數據的准確性，不準確的數據直接影響大數據分析的結果和企業的利益，錯誤的指導會對企業帶來一定的風險與損失。

3.基礎設施維護壓力

數據量越大，對基礎設施的性能要求就越高，同樣對於網路的安全、恢復、防範依賴性就越強，一定程度上對企業設施安全的維護造成了壓力，基礎設施建設不完善、維護不到位，抱有沒出問題就得過且過的態度，時刻面臨被攻擊的危險可能。

針對上述問題的防護措施如下

1.對用戶早脊嘩而言

雖然在互聯網時代下要完全保護自己的隱私是比較困難的，但也要加強自身信息的防範意識。注冊賬號時，遵循最少原則，不要隨意泄露敏感信息，降陸行低隱私信息被泄露的危險；

2.對企業而言

加強數據安全管理，實現數據的治理與清洗，從源頭保證數據的一致性、准確性。首先升級基礎伺服器環境，建立多重防護、多級互聯體系結構，確保大數據處理環境可信度。其次全方位實時監控、審計、防護，防止敏感數據泄露、丟失，確保數據風險可控，並不斷通過體系化的大數據安全評估，形成數據安全治理的閉環管理；

3.對政策而言

應該加強對數據信息的保護，對數據的使用進行一定的監管與限制，對非法盜用、濫用數據信息者嚴懲，之後加強對技術安全研發使用的推廣與實施，保證數據安全，加強對數據治理的力度。

大數據時代的到來，可以為我們的生活帶來切實的利益，行業的數據規范正在建立並逐步趨於完善，對於我們來說，既不要因為安全風險問題而排斥大數據，也不要疏忽於對個人/企業信息的保護，合理看待和利用大數據，讓其發揮真正的價值。

Ⅶ 大數據會帶來哪些問題

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。

Ⅷ 大數據發展遇到的困境

大數據的理念已經被追捧多年，但是還遠未達到人們想像的完全實用的程度。大數據的發展受阻主要表現在以下幾個方面:

1.數據基礎的缺失

大數據發展的前提條件是要有豐富的數據源，對於製造業，IT行業數據化程度比較高，雖然缺少資源共享和信息交換，但至少可以在公司內部探索和嘗試。

但對於教育，醫療行業數據化程度還是遠遠落後於大數據時代的需求。單從患者的角度考慮，自己在各個醫院的病例和居家檢測的醫學數據。如果將這些數據利用起來，就會遇到數據源不算，數據格式不統一，隱私問題等等。

2.數據孤島之踵

不同的數據源獨立存在，不能夠互相共享，形成了一個個數據孤島。

政府部門缺乏數據開放的動力，由於其掌握的數據有一定的敏感性而趨於保守態度。比如稅務部門的個人納稅信息會涉及到個人隱私，公安部門的監控信息更是涉及到個人的人身安全問題。

各大企業不會隨便開放自身有價值的數據，因為它有巨大的商業價值，也關繫到企業的生死存亡。比如搜索引擎，谷歌的搜尋效果比其他的好，其實他們的技術差別不大。真正的差異是谷歌的數據量大，能夠找到最佳的搜索策略。而其他的搜索引擎則相反，從而造成惡性循環。

即使沒有商業競爭，企業也會盡量獨占數據。比如航空公司的航班晚點，他不會提前通知，而會出於商業利益選擇在乘客登記結束後廣播通知。

3.難以突破創新的瓶頸

對於相應行業數據壟斷的大企業，利用自身壟斷地位阻礙創新使壟斷地位更加堅固。搜索引擎就是一個很好的案例，還有某互聯網公司利用資源優勢模仿競爭對手的創新產品，並且擠垮對手。

4.個人隱私

個人信息越來越多的被別人掌握，我們既不能阻止，也不知道會產生怎樣的後果。一方面，我們的虛擬世界和實際生活軌跡可以通過大數據洞察一切，預測我們的行為。另一方面，作為數據的主人，卻不知道數據如何被記錄，流向哪裡，被誰利用，這個過程我們一無所知。

大數據的發展需要解決個人隱私問題。一方面不能被無限制的使用，每個人都有對個人隱私有知情權，拒絕的權利。另一方面需要將個人隱私數據找到安全，可靠的方法共享，這樣大數據才能夠發展。

5.其他方面

數據的泛濫，盲目的崇拜等

Ⅸ 現代大數據技術存在什麼弊端

1、現如今，大數據技術存在最大的兩個弊端就是隱私和限制。
2、大數據技術的利也建立在兩個弊端之中，大數據技術的利大多時候體現出「便利」這兩個字，而「便利」的前提就需要貢獻我們的數據;而很多時候看似大數據非常方便，但它也有諸多的限制，比如你搜索了什麼類型的詞條各類應用接收到這一數據後也只會推送與這個詞條相關的東西，就局限在了這一個范圍內。
3、比起限制，很多人更擔心隱私這一問題。現代人的消遣方式更多的是使用電子設備連接網路來娛樂，比如看劇、看小說、玩游戲、逛某寶、刷某音等等，無論是前面哪一種，我們使用過這些應用的數據都會被接收到後台，從而通過計算又給我們推薦相關的我們可能感興趣的東西。

Ⅹ 大數據可以解決的問題有哪些

大數據具體可以分為數據採集、數據分析和數據展現等幾個部分，由於大數據採用的是非結構化的數據，與傳統的數據分析相比價值密度、數據量大，通俗來說就是傳統的數據分析相當於順藤摸瓜，大數據分讓禪析相當於畫地為牢。

可以舉幾個大數據的實際應用場景，比如商業營銷，商家通過統一的數據標准在平台採集客戶信息，分析客戶偏好，有針對性的制定營銷策略，這個模式目前在每個行業營銷領域都很常見，再比如人工智慧、物聯網方面，這兩個方面都是本身數據就是非結構化的，利用傳統的數據分析方式無法有效處理，只能通過大數據的手段進行分析。

總之，大數據解決的問題不是哪一個領域而是每一個領域，不是某一時刻影響我們的生活而是每一刻都在影響我們生活。大數據仍然需要統一的數據標准作為支撐，具體解決的問題以及落地場景，還在不斷的完善，隨著技術以及時間的推移，大配消數據應用越來越廣泛，解決的問題也是越來越多，可能後續的問題就是大數據還有哪坦賣塵些不能解決的問題。