中國如何應對大數據的危害

① 如何降低大數據殺熟的危害

降低大數據殺熟的危害的方法：

第一，加強頂層設計，扎緊織密大數據「網路籠子」和「法規籠子」。

要堅決執行好反電信網路詐騙法，主動更新思維，及時跟進舉措，拿出可行對策，有針對性建立健全完善諸如各類刷卡、金融和互聯網賬戶等基礎性管理規章和制度機制。

給予平台、商家聯手對老年人群一次次伸出的殺手，以有力、有效、有記憶的約束與制裁懲處，迫使平台、商家在商海大潮中不越市場規矩、不踩法律紅線、不違公德底線，做數字經濟社會的誠信網路平台和誠實電商、網商。

第二，加強監管檢查頻次力度，提高整頓治理成效，增強網路平台商家敬畏感。

要按照「完善主管部門、監管機構職責」新要求，搞好分工合作、相互配合，查漏洞、補短板、強弱項。要落實好「改進提高監管技術和手段，把監管和治理貫穿創新、生產、經營、投資全過程」的新精神，指導搞好適老化改造。

要把「明確平台企業主體責任和義務，建設行業自律機制」的規定落到實處，督促平台經營主體自查自糾。要貫徹「建立全方位、多層次、主體化監管體系」新思路，扎扎實實開展適老化數字經濟運行過程中的事前事中事後全鏈條全領域監管。

採取高技術手段及時果斷終止老年人利益受損，幫助老年人避免遭受更大損失。要堅持推動適老化數字經濟發展和數據網路平台監管規范兩手抓、兩手都要硬並重，做到發展與規范兩不誤、兩促進。

第三，強化科技支撐，重視平台數據分析研究，加強防範數據「殺熟」研發。

要響應「加強關鍵核心技術攻關，牽住自主創新這個『牛鼻子』」新號召，務求盡快實現數字經濟高水平、適老化改造核心技術的自立自強，從而築牢數字經濟平台和老年人用戶強化自主意識兩道防護牆，防範遏制平台與商家鑽監管措施不到位的空子，獵尋老年人目標進行大數據「殺熟」。

要用數字說話，讓數據見證，引導老年人認清大數據「殺熟」的手法伎倆，不過分依賴互聯網平台消費，動員幫助老年人適時走進商場、走入超市、走到餐飲店直接消費體驗，直面貨比三家做比較對照，避免老年人沉迷網路而加劇與現代社會脫節。

要通過不懈努力，讓老年人從單一的網購、單純的網路生活中走出，多看看網路平台外更美好的現實世界，引領老年人把適應數字經濟發展的自主權牢牢掌握在自己手裡。

第四，統籌整合發揮好宣傳媒體社會家庭協同作用。

面對人口老齡化社會發展趨勢，也是我國今後較長一段時期的基本國情，社會相關部門、新聞媒體，要將社會適老化網路改造列入重點內容作為重要任務。

加強常態化宣傳、輿論引導、公眾監督、科普防範工作力度，營造良好的社會輿論氛圍，幫助更多老年人提高鑒別力，識破大數據「殺熟」的貓膩。

要設法通過多種方式途徑，諸如對老年人開展上網技能培訓，錄制相關網路平台教育課件，輔導老年人正確搜索與使用智能手機和互聯網平台信息，組織老年人開展使用互聯網的交流活動，全面提升老年人網路素養，助力老齡朋友在數字經濟時代健康擁抱數字生活，更多更好分享大數據時代紅利。

第五，要加大財政投入力度。

鑒於網路平台社會適老化改造是一項長期持久、牽涉面廣多、資金投資量大，關系民眾特別是老年人群體切身利益的公共公益市場發展事業，應支持積極探索建立市場化、多元化投入機制，調動鼓勵引導社會力量參與網路平台社會適老化改造。

健全社會適老化改造工作體系，強化網路監管力量尤其是重視基層一線力量配備，不斷把加強網路平台社會適老化更新改造工作和服務老齡人時代理念，融入建設中國特色社會主義現代化國家全過程。

② 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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③ 我國應對大數據安全的主要舉措包括：

我國應對大數據安全的主要舉措包括：

A.加強頂層設計，引領大數據安全發展

B.構築信息屏障，禁止跨部門數據流通

C.健全政策法規，防範大數據安全風險

D.構建標准體系，引領大數據規范發展

正確答案：加強頂層設計，引領大數據稿消安全發展；健全政策法規，防範大數據安全風險；構建標准鍵歷知體爛滾系，引領大數據規范發展

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⑤ 大數據改革時代我們該如何去應對

大數據改革時代我們該如何去應對

對大數據進行進一步深度的分析，並挖掘出對企業發展有利的數據，這是現代企業最常見的行為。而通過對市場的整體分析了解經濟增長的內動力以及結構變化和調整，進一步調整產業，以便更好的發揮企業優勢，贏得市場，成為同行中的佼佼者，這是任何企業都希望看到的。但是，從大數據提出以來，越來越多的企業表示自己似乎看不懂，大數據變化的太快，讓人捉摸不透。而對大數據的改革，我們該如何應對呢？

一、化零為整

數據是零散的，就像一盤散沙，分散在世界各地，企業要想分析市場，就要將這盤散沙捧起來，運用數據分析技術以及特長分析、挖掘埋藏在數據當中的寶貴價值，實現更好的決策，推動企業相關決策的進行。

二、去糟粕，挖精髓

數據泛濫的最直接後果就是數據中有大量無用數據的存在，這些無用的數據會對數據分析技術人員的分析行為造成一定的困擾，對此，技術人員需要對其進行整理、清洗，去掉無用的數據，將有價值的大數據挖掘出來，進行科學管理和分析，嚴格控制數據的質量，做到真正的數出有源、真實可靠。

三、重視數據源

大數據時代，數據來源不可能僅有一點，尤其是在行業分析當中，不僅要分析自己行業的發展，還要分析競爭對手的數據，更甚者需要分析市場環境的數據。多方面下手才能真正分析出到底是怎麼回事，該如何去應對市場危機。

然而，不少企業用戶在分析數據的時候，不捨得下血本，只是簡單的對自己產品的用戶行為以及各種數據進行分析，並不會投資分析大環境以及競爭對數，這樣可能導致企業在發展過程中，看不清市場環境，無法做出正確的判斷，也就是我們所說的決策失誤。

當然，大數據涉及各行各業，分析大數據，不可能僅看一方面，也不可能毫無預算的去分析所有的數據，這樣會導致很多浪費，也會增加企業的成本支出。作為現代化企業，最好的做法是轉變自己的經營思路，加強各部門之間的溝通協調、保證數據收集的精準，為企業大數據的發展提供更好的環境。

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⑥ 如何解決大數據4個特點帶來的四個困難

我覺得大數據是現代非常值得研究關注的一個課題，困難很多。

⑦ 大數據、人工智慧等新技術帶來了哪些問題應該如何應對

大數據、人工智慧等新技術帶來了很多問題，例如數據隱私和安全、演算法歧視、演算法失靈、數據孤島等。為了應對這些問題，我們可以採取以下措施：

• 加強數據隱私和安全：政府和企業應該加強數據隱私和安全的保護，採取措施防止數據泄露和濫用。同時，應該加強數據安全和隱私保護的法律法規建設，提高公眾的數據安全意識桐豎。

• 加強數據共享和開放：政府和企業應該加強數據共享和開放的政策和法規建設，促進數據的共享和開放，避免數據孤島的出現。同時，應該加強數據的標准化和規范化，提高數據的可靠性和可用性。

• 加強演算法公正性和透明度：政府和企業應該加強演算法公正性和透明度的保障，確保演算法的公正性和透明度，避免演算法歧視的出現。同時，應該加強演算法的評估和監督，提高演算法的科學性和有效性。

• 加強數據科學家的培養和選拔：政府和企業應該加強數據科學家的培養和選拔，提高數據科學家的專業素養和技能水平，確保數據科學家的獨立襪碰性和客觀性。同時，應該加強數據科學家的職業規劃和發展，提高數據科學家的職業發展和晉升機會。

• 加強數據安全和隱私保護的局好大法律法規建設：政府和企業應該加強數據安全和隱私保護的法律法規建設，提高公眾的數據安全意識和法律意識，加強對數據安全和隱私保護的監管和管理。

總之，應對大數據、人工智慧等新技術帶來的問題需要政府、企業和公眾共同努力，加強數據隱私和安全的保護、數據共享和開放的政策和法規建設、演算法公正性和透明度的保障、數據科學家的培養和選拔、數據安全和隱私保護的法律法規建設等方面的工作。