大數據仿冒風險什麼意思

A. 阿里雲的主要功能是什麼

阿里雲致力於以在線公共服務的方式，提供安全、可靠的計算和數據處理能力，讓計算和人工智慧成為普惠科技。

阿里雲服務著製造、金融、政務、交通、醫療、電信、能源等眾多領域的領軍企業，包括中國聯通、12306、中石化、中石油、飛利浦、華大基因等大型企業客戶，以及微博、知乎、錘子科技等明星互聯網公司。在天貓雙11全球狂歡節、12306春運購票等極富挑戰的應用場景中，阿里雲保持著良好的運行紀錄。

阿里雲在全球各地部署高效節能的綠色數據中心，利用清潔計算為萬物互聯的新世界提供源源不斷的能源動力，目前開服的區域包括中國（華北、華東、華南、香港）、新加坡、美國（美東、美西）、歐洲、中東、澳大利亞、日本。

(1)大數據仿冒風險什麼意思擴展閱讀：

阿里雲主要產品：

1、彈性計算：

雲伺服器ECS：可彈性擴展、安全、穩定、易用的計算服務

塊存儲：可彈性擴展、高性能、高可靠的塊級隨機存儲

專有網路VPC：幫您輕松構建邏輯隔離的專有網路

負載均衡：對多台雲伺服器進行流量分發的負載均衡服務

彈性伸縮：自動調整彈性計算資源的管理服務

資源編排：批量創建、管理、配置雲計算資源

容器服務：應用全生命周期管理的Docker服務

高性能計算HPC：加速深度學習、渲染和科學計算的GPU物理機

批量計算：簡單易用的大規模並行批處理計算服務

E-MapRece：基於Hadoop/Spark的大數據處理分析服務

2、資料庫：

雲資料庫RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

雲資料庫MongoDB版：三節點副本集保證高可用

雲資料庫Redis版：兼容開源Redis協議的Key-Value類型

雲資料庫Memcache版：在線緩存服務，為熱點數據的訪問提供高速響應

PB級雲資料庫PetaData：支持PB級海量數據存儲的分布式關系型資料庫

雲資料庫HybridDB：基於GreenplumDatabase的MPP數據倉庫

雲資料庫OceanBase：金融級高可靠、高性能、分布式自研資料庫

數據傳輸：比GoldenGate更易用，阿里異地多活基礎架構

數據管理：比phpMyadmin更強大，比Navicat更易用

3、存儲：

對象存儲OSS：海量、安全和高可靠的雲存儲服務

文件存儲：無限擴展、多共享、標准文件協議的文件存儲服務

歸檔存儲：海量數據的長期歸檔、備份服務

塊存儲：可彈性擴展、高性能、高可靠的塊級隨機存儲

表格存儲：高並發、低延時、無限容量的Nosql數據存儲服務

4、網路：

CDN：跨運營商、跨地域全網覆蓋的網路加速服務

專有網路VPC：幫您輕松構建邏輯隔離的專有網路

高速通道：高速穩定的VPC互聯和專線接入服務

NAT網關：支持NAT轉發、共享帶寬的VPC網關

2018年6月20日，阿里雲宣布聯合三大運營商全面對外提供IPv6服務。

5、大數據：

MaxCompute：原名ODPS，是一種快速、完全託管的TB/PB級數據倉庫解決方案。

QuickBI：高效數據分析與展現平台，通過對數據源的連接，和數據集的創建，對數據進行即席的分析與查詢。並通過電子表格或儀錶板功能，以拖拽的方式進行數據的可視化呈現。

大數據開發套件：提供可視化開發界面、離線任務調度運維、快速數據集成、多人協同工作等功能，擁有強大的OpenAPI為數據應用開發者提供良好的再創作生態

DataV數據可視化：專精於業務數據與地理信息融合的大數據可視化，通過圖形界面輕松搭建專業的可視化應用，滿足您日常業務監控、調度、會展演示等多場景使用需求

關系網路分析：基於關系網路的大數據可視化分析平台，針對數據情報偵察場景賦能，如打擊虛假交易，審理保險騙賠，案件還原研判等

推薦引擎：推薦服務框架，用於實時預測用戶對物品偏好，支持A/BTest效果對比

公眾趨勢分析：利用語義分析、情感演算法和機器學習，分析公眾對品牌形象、熱點事件和公共政策的認知趨勢

企業圖譜：提供企業多維度信息查詢，方便企業構建基於企業畫像及企業關系網路的風險控制、市場監測等企業級服務

數據集成：穩定高效、彈性伸縮的數據同步平台，為阿里雲各個雲產品提供離線(批量)數據進出通道

分析型資料庫：在毫秒級針對千億級數據進行即時的多維分析透視和業務探索

流計算：流式大數據分析平台，提供給用戶在雲上進行流式數據實時化分析工具

6、人工智慧：

機器學習：基於阿里雲分布式計算引擎的一款機器學習演算法平台，用戶通過拖拉拽的方式可視化的操作組件來進行試驗，平台提供了豐富的組件，包括數據預處理、特徵工程、演算法組件、預測與評估

語音識別與合成：基於語音識別、語音合成、自然語言理解等技術，為企業在多種實際應用場景下，賦予產品「能聽、會說、懂你」式的智能人機交互體驗

人臉識別：提供圖像和視頻幀中人臉分析的在線服務，包括人臉檢測、人臉特徵提取、人臉年齡估計和性別識別、人臉關鍵點定位等獨立服務模塊

印刷文字識別：將圖片中的文字識別出來，包括身份證文字識別、門店招牌識別、行駛證識別、駕駛證識別、名片識別等證件類文字識別場景

7、雲安全：

伺服器安全（安騎士）：由輕量級Agent和雲端組成，集檢測、修復、防禦為一體，提供網站後門查殺、通用Web軟體0day漏洞修復、安全基線巡檢、主機訪問控制等功能，保障伺服器安全

DDoS高防IP：雲盾DDoS高防IP是針對互聯網伺服器（包括非阿里雲主機）在遭受大流量的DDoS攻擊後導致服務不可用的情況下，推出的付費增值服務，用戶可以通過配置高防IP，將攻擊流量引流到高防IP，確保源站的穩定可靠

Web應用防火牆：網站必備的一款安全防護產品。通過分析網站的訪問請求、過濾異常攻擊，保護網站業務可用及資產數據安全

加密服務：滿足雲上數據加密，密鑰管理、加解密運算需求的數據安全解決方案

CA證書服務：雲上簽發Symantec、CFCA、GeoTrustSSL數字證書，部署簡單，輕松實現全站HTTPS化，防監聽、防劫持，呈現給用戶可信的網站訪問

數據風控：凝聚阿里多年業務風控經驗，專業、實時對抗垃圾注冊、刷庫撞庫、活動作弊、論壇灌水等嚴重威脅互聯網業務安全的風險

綠網：智能識別文本、圖片、視頻等多媒體的內容違規風險，如涉黃，暴恐，涉政等，省去90%人力成本

安全管家：基於阿里雲多年安全實踐經驗為雲上用戶提供的全方位安全技術和咨詢服務，為雲上用戶建立和持續優化雲安全防禦體系，保障用戶業務安全

雲盾混合雲：在用戶自有IDC、專有雲、公共雲、混合雲等多種業務環境為用戶建設涵蓋網路安全、應用安全、主機安全、安全態勢感知的全方位互聯網安全攻防體系

態勢感知：安全大數據分析平台，通過機器學習和結合全網威脅情報，發現傳統防禦軟體無法覆蓋的網路威脅，溯源攻擊手段、並且提供可行動的解決方案

先知：全球頂尖白帽子和安全公司幫你找漏洞，最私密的安全眾測平台。全面體檢，提早發現業務漏洞及風險，按效果付費

移動安全：為移動APP提供安全漏洞、惡意代碼、仿冒應用等檢測服務，並可對應用進行安全增強，提高反破解和反逆向能力。

8、互聯網中間件：

企業級分布式應用服務EDAS：以應用為中心的中間件PaaS平台、

消息隊列MQ：ApacheRocketMQ商業版企業級非同步通信中間件

分布式關系型資料庫服務DRDS：水平拆分/讀寫分離的在線分布式資料庫服務

雲服務匯流排CSB：企業級互聯網能力開放平台

業務實施監控服務ARMS：端到端一體化實時監控解決方案產品

9、分析：

E-MapRece：基於Hadoop/Spark的大數據處理分析服務

雲資料庫HybirdDB：基於GreenplumDatabase的MPP數據倉庫

高性能計算HPC：加速深度學習、渲染和科學計算的GPU物理機

大數據計算服務MaxCompute：TB/PB級數據倉庫解決方案

分析型資料庫：海量數據實時高並發在線分析

開放搜索：結構化數據搜索託管服務

QuickBI：通過對數據源的連接，對數據進行即席分析和可視化呈現。

B. 劍指APP違規收集個人信息! 央行排查移動金融APP等 金融科技應用風險

隨著移動互聯網快速發展，移動金融APP已成為目前國內金融業務**、*直接、*便捷的入口。
7月16日晚，央視「3·15」晚會再次提到手機APP違規收集個人信息問題，在其提到的50多個違規收集信息的APP中，金融類就超過40個。
這些APP在後台讀取電話號碼、通訊錄、簡訊記錄、應用列表等信息的同時，上傳聯系人、交易驗證碼等數據到第三方伺服器。並且，第三方SDK除了收集用戶手機號碼、設備信息之外，還會收集用戶手機通訊錄、簡訊信息、感測器信息等用戶隱私信息，在採集之後還會發送至指定伺服器進行存儲。
對此，工信部官網發布公告稱，*時間組織第三方檢測機構對央視曝光的使用上述兩家SDK的50餘款APP進行技術檢測，對存在問題的APP*時間啟動下架程序。工信部稱，自去年11月工信部啟動APP侵害用戶權益專項整治行動以來，共檢測超過8萬餘款APP，推動8000餘款APP自查整改，對478家存在問題的企業下發整改函。
盡管監管一再強調個人隱私保護，但在現實中依然屢見不鮮。
在此背景下， 21世紀經濟報道記者獲悉，央行也在今年上半年啟動了全面摸排金融科技應用風險工作，移動金融客戶端應用軟體成為摸排重點之一，移動金融APP及其背後金融數據安全則是重中之重。
如何判定收集信息的合法性？
金融APP過度收集讀取並使用收集用戶信息是否構成侵犯公民個人信息犯罪？分歧是存在的。
中國銀行法學研究會理事肖颯7月21日對21世紀經濟報道記者表示，一種觀點認為不構成侵犯公民個人信息罪。因為APP讀取該類信息系經過用戶同意的，信息使用在用戶承諾范圍內，且企業並沒有將信息轉手給他人，僅是用於金融公司貸款審批、催債使用。
但另一種觀點認為，該用戶同意並非真實用戶意思表示，用戶若不同意則無法使用金融APP，雖然信息沒有外流，但是通過讀取的手機通訊錄並給親友打電話催債的行為，給用戶造成了較大困擾，已然突破合理合法邊界。
而在司法實踐中，判斷的一個關鍵點在於是否明示信息使用用途。企業在獲取用戶信息時，是否明示收集的手機通訊錄信息將被用於貸款審批及債務催收，如果沒有明示，卻在收集後用於該用途，會被認定為非法獲取。
網路安全法第41條規定，網路運營者收集、使用個人信息，應當遵循合法、正當、必要的原則，公開收集、使用規則，明示收集、使用信息的目的、方式和范圍，並經被收集者同意。
就收集者同意而言，隱私協議本是為了獲得用戶信息授權，但金融APP中多是內置協議，提供格式條款一方免除其責任、加重對方責任、排除對方主要權利的，根據我國合同法第四十條，該條款無效。
「在實際案例中，將由法官結合協議內容、業務邏輯實質等予以判斷。一旦法院認定授權無效的，手機APP獲取用戶信息的行為將徹底喪失合法性依據。」肖颯表示，即使在隱私協議授權條款有效的基礎上，信息收集還需遵循必要性原則，也即，金融APP只能處理滿足個人信息主體授權同意目的所需的最少個人信息類型和數量。如此，借貸審批是否需要全部獲知用戶通訊錄等，便存在合法性疑問。
與此同時，在7月17日發布的《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法》中也提到，商業銀行如果需要從合作機構獲取借款人風險數據，應通過適當方式確認合作機構的數據來源合法合規、真實有效，對外提供數據不違反法律法規要求，並已獲得信息主體本人的明確授權。商業銀行不得與違規收集和使用個人信息的第三方開展數據合作。
央行摸排移動金融APP的核心是金融數據安全
央行今年上半年發布了《關於開展金融科技應用風險專項摸排工作的通知》（以下簡稱「45號文」）。
「45號文」出台的背景是加強金融科技應用風險防控，切實保障用戶的信息和資金安全，人民銀行要求各分支機構於2020 年10月31日前報送摸排的書面報告。
自2019年9月《中國人民銀行關於發布金融行業標准加強移動金融客戶端應用軟體安全管理的通知》（銀發〔2019〕237號）發布以來，移動金融客戶端應用軟體備案工作正在進行中。
21世紀經濟報道記者了解到，此次摸排中，移動金融APP和背後的金融數據安全是重中之重。本次摸排工作對APP的安全要求繼承了銀發〔2019〕237號文的要求，並結合當前APP偽冒等問題對監控要求進行了細化，幫助央行更好地推進統一風險監控平台的建設。
對於摸排的主要內容，覆蓋了人工智慧、大數據、區塊鏈、物聯網等新技術在金融領域的應用，表現出對技術風險的前瞻性。
另外，摸排還特別關注了金融業務交易安全和金融核心的處理要素——金融數據，貫穿金融交易的數據流和個人金融信息保護的生命周期。
根據45號文中的工作安排，相關金融機構在2020年5月至7月要完成自評工作，依據《金融科技應用風險專項摸排列表》逐項進行自評，及時提交報告。對發現的問題，建立清單管控和動態跟蹤機制，視情況採取必要的風險補救或補償措施。
摸排列表包括個人金融信息保護、交易安全、仿冒漏洞、技術使用安全以及內控管理五大方面，涵蓋40個具體摸排項，123個摸排要點，覆蓋APP、系統以及API等。
移動金融客戶端應用軟體、應用程序編程介面、信息系統等都是重點摸排對象，從技術層面來講主要涉及人工智慧、大數據、區塊鏈、物聯網等新技術金融應用風險，包括個人金融信息保護、交易安全、仿冒漏洞、技術使用安全、內控管理等5個方面的風險情況。
21世紀經濟報道記者了解到，45號文一方面對前期各金融機構在金融科技應用方面所做的風險合規工作進行階段性驗收，或將幫助人民銀行了解目前金融科技發展現狀，進行查漏補缺，避免再次出現表外業務泛濫、同業業務異化等行業亂象，進行有效監管。另一方面也是為後續的金融科技監管方向提供實際的數據支撐，摸排情況可能會決定新的監管政策動態。

C. 人臉識別存在哪些風險

人臉識別在如今運用很廣泛，很多APP的使用都需要人臉識別，但這個技術存在一些安全隱患，那麼，人臉識別存在哪些風險？

其次，就是對「人臉識別」技術應用面進行嚴格管理，目前「人臉識別」帶來的隱患問題並不主張大范圍推行。畢竟技術的應用還需要技術的提升來進行保障。從「人臉信息收集」到「人臉信息應用」的過程，無數技術鏈條的銜接需要技術安全的監管保證，這方面的完善還有待時日。

最後，就是個人對本身人臉數據的監管，盡量減少「人臉識別」的使用，尤其是避免一些不明緣由的軟體、系統的採集。從源頭減低風險。