大数据情报美国

① 谈谈美国是如何运用大数据来维护国家安全。300字

美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到版国家战略层面。3月29日，权奥巴马政府宣布投资2亿美元启动《大数据研究和发展计划》，希望增强收集海量数据、分析萃取信息的能力。以美国科学与技术政策办公室（OSTP）为首，国土安全部、美国国家科学基金会、国防部、美国国家安全局、能源部等已经开始了与民间企业或大学开展多项大数据相关的各种研究开发。美国政府为之拨出超过2亿美元的研究开发预算。奥巴马指出，通过提高从大型复杂的数字数据集中提取知识和观点的能力，承诺帮助加快在科学与工程中的步伐，改变教学研究，加强国家安全。据悉，美国国防部已经在积极部署大数据行动，利用海量数据挖掘高价值情报，提高快速响应能力，实现决策自动化。而美国中央情报局通过利用大数据技术，将分析搜集的数据时间由63天缩减到27分钟。

② 未来战争 用大数据夺取制信息权

未来战争：用大数据夺取制信息权
信息战打的就是信息流的战争。从整个信息流的转换来看，谁控制了最真实的信息流，谁就控制了这场战争的主导权。夺取制信息权已经成为夺取制空权、制海权的先决条件，是未来战争胜败的决定性因素。
随着信息化不断发展，人类社会已经进入了一个不折不扣的“大数据时代”。每天，遍布世界各个角落的传感器、移动设备、社交网络和在线交易平台生成上百万兆字节的数据。美国奥巴马政府甚至将大数据称为“未来的新石油”，谁掌控了数据流谁就将主宰未来世界。众所周知，军事领域一直都是人类最先进科技的实验室，大数据无疑将给未来战争形态带来巨大的改变。
大数据“大”在哪儿
麦肯锡全球研究所对大数据的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合（datasets）。
中科院计算机所研究员王伟平告诉《中国科学报》记者，大数据的“大”，理所当然，首先指的是数据体量空前巨大，远远超出传统计算机处理数据量的级别。
当前伴随着计算机网络技术的迅速发展和互联网的高速普及，信息数据量已由TB（1TB=1024GB）级升至PB（1PB=1024TB）、EB（1EB=1024PB）、ZB（1ZB=1024EB）级，并仍在呈爆炸式地增长。据悉，全球在2010 年正式进入ZB 时代，2012 年全球数据量达到5.2ZB，预计到2020年，全球将总共拥有35ZB 的数据量。有一个形象的比喻可以帮助人们理解这些数据的规模。如果把35ZB 的数据全部刻录到容量为9GB 的光盘上，其叠加的高度将达到233 万公里，相当于在地球与月球之间往返三次。
其次，王伟平表示，“大”也体现在处理的数据类型多样化，远远超出传统数据格式和分析工具能处理的范畴。
以往数据大都以二维结构呈现，但随着互联网、多媒体等技术的快速发展和普及，视频、音频、图片、邮件、HTML、RFID、GPS 和传感器等产生的非结构化数据，每年都以 60%的速度增长。预计，非结构化数据将占数据总量的80%以上。
此外，他认为大数据还要求数据处理的实时性。大数据的数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理，能在第一时间抓住重要事件发生的信息。
如果从军事领域看，指挥控制系统、天基支持系统、信息处理系统，各种侦察、监视、探测系统的信息量越来越大，大数据在指挥机构中的管理也变得空前重要和复杂。如何对海量战场数据进行存储与深度分析，如何判别数据的真实性，数据来源的可靠性，确保数据传输的安全性，是未来战争双方面临的问题。
信息化战争对大数据的要求
军事理论界普遍认为，早在上个世纪90年代，信息化战争开始崛起。它是一种通过使用信息化战争武器影响敌方信息与信息系统，保护己方信息与信息系统，从而取得战场信息优势的作战样式。它本质上是通过信息作战手段，以“信息流”控制“能量流”和“物质流”，剥夺敌方的信息优势、保持己方的信息优势，从而夺取战场制信息权。
军事评论员宋忠平向《中国科学报》记者解释，传统的信息战包括了网络攻防战，常规作战中的干扰与反干扰，还有刑侦系统下的侦测与反侦测等内容。“信息战打的就是信息流的战争。从整个信息流的转换来看，谁控制了最真实的信息流，谁就控制了这场战争的主导权。”宋忠平说，“夺取制信息权已经成为夺取制空权、制海权的先决条件，是未来战争胜败的决定性因素。”
但他也表示，传统信息战在处理信息以及数据方面遭遇到了各种挑战。首先是传统信息通道有限，无法一次获取大量信息。同时，不仅仅是数据量大幅增加，数据形式包括了战场感知数据、影像、视频情报等各种类型，仅仅依靠现有信息技术，不能及时高效地分析和处理这些数据。
据报道，伊拉克战争爆发当日，美军驻卡塔尔和科威特前进指挥所由于无法处理保障机构提供的海量数据，不得不关闭设备，从而造成指挥所与部分突击方向的通信联系几乎中断。
此外，宋忠平指出，传统信息系统的数据分享能力比较弱。“传统战争是一种离线状态下的作战方式，上级给下级分配任务，并在离线状态下执行，最后向上级汇报一个战果。而且命令一般只能管一个军一个师，因为他们往往是作为一个独立的作战单位。这也导致了相关部门往往各自为营，影响协同作战的效率。”
在这样的背景下，信息化战争对大数据传输、存储、分析产生了特殊的要求。
首先是数据处理的实时性要求。信息化战争中产生的海量数据最终要汇集到各级指挥中心和处理中心，这些数据源源不断地从各种传感器、情报机构以及信息中心传输汇聚到一起，要对这些数据进行实时处理。宋忠平认为，战场所有信息哪怕是一个单兵的信息都需要通过大数据传到指挥控制中心，以了解前线情况，特殊状况下甚至可以对某个单兵的装备下达命令。因为，他可能正处在最有利的地形，可以获取最大的优势。
其次是数据融合。宋忠平提出，通过使数据链的连路拉短，以前需要四至五级的管理才能下达命令，未来可能只需要三级管理完成，这样才能有助于一体化作战，而不是各个军兵种单独作战，随时随地调整作战指挥。
此外，在他看来，大数据时代，信息防御难度尤其加大，对于数据安全要求更高。一般而言，信息化战争对数据传输的信息安全要求主要体现在解决防窃听、抗干扰和防止虚假信息欺骗的问题上。未来恐怕需要一套新的防御机制，以确保信息安全。
由此可见，在大数据时代的信息化战争中，各国军事体系的对抗将在更大程度上依靠各种军事信息系统、软件和数据，在正确的时间、正确的地点为正确的决策、指挥和控制提供正确的信息。而使信息实现快速合理分发的前提，是要有对数据的统一调度和管理，让最即时的战场信息传递到最迫切需要的部门。随着战场数据量的增大，高效存储与分析海量数据，从数据中发掘敌我态势的变化，预测出最合理的作战方案，使海量数据更好地为信息化战争服务是军事大数据处理的目标。
军事数据挖掘面临挑战
不过，王伟平指出，大数据时代面临的一大挑战是信息的价值密度低。无论是分析人员还是智能系统都需要“大海捞针”，从海量数据中找到有用信息。“这也充分体现了数据挖掘的重要性。”他强调。
数据挖掘是一个在海量数据中利用各种分析工具发现模型与数据间关系的过程，它可以帮助决策者寻找数据间潜在的某种关联，通过发现被隐藏的、被忽略的因素，就能够在数据存储和管理过程中，挖掘出重要的情报信息，作为决策和行动的依据。
据宋忠平透露，在“9·11”事件发生前，情报研判人员是掌握了大量数据的，但却忽视了其中有价值的情报。
因此，在“9·11”事件之后，美国国防部高级项目研究在次年的技术年会上，阐述了如何在统一集成的数据库中应用数据挖掘技术。
所谓新的数据资源就是“交易空间”。如果恐怖分子要计划、执行一次恐怖活动，他们必定会在信息空间留下某种“数据脚印”。也就是说，他们需要“交易”。这种交易的数据记录，可以是通讯、财务、教育、医疗，也可以是旅行、交通、出入境、房屋等等其他一切数据记录。美国正是在“交易”空间中应用数据挖掘技术，从而发现和追踪恐怖分子的。
据了解，2002年，阿富汗境内的大毒枭准备为基地组织等恐怖分子提供资金时，美军的情报分析人员正是通过数据挖掘，把作战方案库里的数据与有关基地组织情况库里的资金数据进行实时、自主关联，从而指导美军先敌一步采取行动。
那么，如何从技术上提升数据挖掘的能力。王伟平告诉《中国科学报》记者，在入口处对数据质量进行把控是非常关键的。也就是说，数据准备是数据挖掘的重要前提，因为它直接影响到数据挖掘的效率和精准度。“如果质量参差不齐的数据统统进入通道，便很难再对质量不高的数据进行处理，他们将对有用信息造成严重的干扰。”
简言之，在数据准备阶段，需要对数据进行清洗，其次，选出需要分析的数据，缩小处理范围。而在数据预处理阶段，包括了消除重复数据、消除噪声、遗漏数据处理、数据类型转换等，目的是把数据处理成适合于数据挖掘的形式，并在数据选择的基础上对挖掘数据作进一步的约简减少内存资源和处理时间，使挖掘更有效。
未来战争形态将发生改变
奥巴马政府于2012年3月29日发布了《大数据研发倡议》（Big Data Research and DevelopmentInitiative），将大数据研发提升为国家政策。而美军大数据项目正是美国国家项目的重要组成部分。据了解，美国国防部及其下属国防高级研究计划局现有的大数据项目共有10个，其中，数据到决策、网络内部威胁、影像检索与分析、X-数据项目等是具有代表性的。
最重要的数据到决策项目，主要指的是通过各种新途径充分利用海量数据，整合感知、认知和决策保障系统，以创造一种真正自主的系统，使之可以自主机动作业并作出决策；网络内部威胁项目目的是通过采用新式网络威胁判断技术，提高探知网络刺探活动的精度、频度和速度，从而及早暴露和防范对手的破坏活动，并提升己方的网络安全水平；影像检索与分析项目一旦取得成功，分析人员将能从海量视频库中快速、精确地检索特定的视频内容，由此便能充分、高效地挖掘影像中隐藏的有用信息； X-数据项目主要是通过开发大容量数据分析所需的可扩展算法， 以便处理分布式数据存储库中的不规则数据。通过开发高效的人机互动设备和可视用户界面技术，以便在多样化任务中更好、更快地执行操作。
有了大数据项目的实施和实现，未来战争可能发生革命性的变化。
宋忠平认为，大数据最重要的价值之一是预测，把数据算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性，因此，未来战争的指挥决策能力可以产生很大的飞跃。
他向《中国科学报》记者举例，早在第一次海湾战争中，美军战前利用改进的民间兵棋，对战争进程、结果及伤亡人数进行了推演，推演结果与战争的实际结果基本一致。而在伊拉克战争前，美军利用计算机兵棋系统进行演习，推演“打击伊拉克”作战预案。随后美军现实中进攻伊拉克并取得胜利的行动，也和兵棋推演的结果几乎完全一致。至此，作战模拟已经从人工模式转变为计算机模式。
“依托大数据和云计算平台，战前的模拟推演，从武器使用、战争打法到指挥手段，都可以清晰地显现，作为战时决策的依据。”宋忠平说，“一旦发现作战计划有问题，可以及时调整，以确保实战伤亡最小并取得胜利。”
其次，数据的融合有望打破军种之间的壁垒。大数据可以解决军队跨军种、跨部门协作的问题，真正实现一体化作战。
除此之外，宋忠平认为，大数据可以改变未来的战争形态。美军尤其追求大数据支撑的拥有自主能力的无人作战平台。例如，目前全世界最先进的无人侦查机“全球鹰”，能连续监视运动目标，准确识别地面的各种飞机、导弹和车辆的类型，甚至能清晰分辨出汽车轮胎的齿轮。宋忠平指出，无人机能否做到实时地对图像进行传输非常关键。目前，美国正使用新一代极高频的通讯卫星作为大数据平台的支撑。
未来，无人机甚至有可能摆脱人的控制实现完全的自主行动。美军试验型无人战斗机X-47B就是这一代表，它已经可以在完全无人干预的情况下，自动在航母上完成起降并执行作战任务。

“全球鹰”无人机
延伸阅读
从数据到决策
信息系统的信息处理速度、目标态势获取时间、决策周期以及快速响应时间决定着军事行动的成败。在大数据背景下，加快战场信息流转，缩短“从传感器到射手”的周期，实现“发现即摧毁”的作战目标，成为信息系统建设必须解决的首要问题。因此，“数据到决策项目”成为了美军大数据项目中最为关键的一个。目前，美陆军已经提高了对海量信息的融合处理能力，正在建设的智能化作战决策支持系统也取得了一些成果。
美陆军分布式通用地面系统
2012年底，美国陆军开始在全球全面部署经过作战验证的情报系统。12月14日，“陆军分布式通用地面系统”（D6A）获得批准，并由国防采办执行委员会（DAE）负责实施。
此前，D6A只是作为一种快速反应能力，成功用于伊拉克和阿富汗。目前D6A已获批用于陆军所有部队，并已部署到所有旅级单位。“快速反应能力”是指一种可以快速部署，以满足最直接、最迫切需要的系统，比如作战环境，但它不一定获得了全面部署的批准。
D6A用于整个陆军以及它与联邦情报机构和盟军之间的任务、处理、开发和传播情报，取代了9种不同类型的旧系统，成为陆军现代化计划的重要组成部分。D6A可以帮助用户共享应用程序、文本文件、图表、照片、地图等等。与旧系统相比，D6A在2012～2017年可节约3亿美元。而在整个寿命周期中（2012～2034年），D6A可节约大约12亿美元。
“泰坦”认证网络战术信息技术
“泰坦”认证网络战术信息技术（Tactical Information Technology for Assured Networks， TITAN）的功能类似于网络搜索引擎应用软件，指挥官用于在战术作战中心监控接收到的信息和发布更新后的指令。“泰坦”可根据具体任务需求过滤信息，清理指挥官的计算机屏幕（桌面），提供与地形图、图片和文本链接的简明指令模板，以形成通用作战图。“泰坦”还提供了对未来指挥所（CPOF）和21世纪部队旅及旅以下作战指挥／蓝军跟踪（FBCB2-BFT）系统的支持，可融合来自其他领域的关键数据。
智能式网络中心移动指挥控制软件
智能式网络中心移动指挥控制软件（Command and Control Mobile Intelligent Net-Centric Software）是一种手持式任务指挥系统，可接收和发布己方和敌军部队的位置信息，综合来自战术无人值守地面传感器等各类传感器和雷达探测系统的信息，从而实现对敌军进展的实时监控和对薄弱区域的防护。
作战人员伴侣人工智能软件
作战人员伴侣（Warfighter Associate）人工智能软件，可自动搜寻各类文本交谈工具，探测士兵之间有关敏感目标的对话信息，提前将其反馈给未来指挥所的通用作战图，例如当某部队的士兵发现地雷场后，通常会在各类信息系统上人工输入相关信息，该软件能够自动提取地雷场的网格坐标，将其自动输入未来指挥所系统，提前15～20分钟，在通用作战图上生成相关信息，否则该信息会延迟或被淹没。在人工智能技术、作战理论与战术知识数据库的驱动下，“作战人员伴侣”能完成清理未来指挥所显示屏、突出重要信息、提供警告和建议等辅助用户决策和执行正确的行动方案的功能。

③ 2022年11月29日美国有什么大数据

2022年11月29日。美国约翰斯霍普金斯大学(丿HU)数据公布。截至11月29日，北京时间凌晨5时21分。美国新冠肺炎确诊病例累计达到98617576例。累计死亡1079456。

④ 美国国防部非常重视国防大数据分析和研发

美国国防部非常重视国防大数据分析和研发

[据C4ISR新闻网站2015年9月9日报道]大数据已经不仅仅是一个时髦词语，大数据是国防部内部机构优先考虑的内容，向承包商创造机会进行情报收集、分析和网络安全分析。

今年一些组织，如美国国防部高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）在大数据的研究和开发工作投入大资金。结果呢？先进的分析和技术，如分布式计算正在迅速成为现代化、网络化武器系统的有机组成部分。

这种转变不仅影响日益复杂的武器，而且影响军队的指挥与控制能力。面对日益减少人员数量，美国国防部的所有分支机构都将目光转向通过远处的网络化和无人指挥控制系统保证美国的作战能力。

所有的军种正在资助研大数据研发。许多与此趋势相关的新的机遇出现了。

构建国家网络任务部队

美国网络司令部（Cyber Command）和总务管理局（the General Services Administration）近日发布信息寻求国家网络任务部队的支持。国家网络任务部队将具备从所有来源情报分析到网络运营、规划和培训的能力。要求具备“多个情报来源的情报分析能力，以及对新出现的威胁的预警能力。

利用数据联合信息环境

美国国防信息系统局很快将发布建议，新的联合管理系统（JMS）的软件将包括先进的分析能力的要求。该JMS对美国国防部的联合区域安全堆栈的安全运行至关重要。美国国防部首席信息官称JMS作为新的商业软件，具备从貌似不直接相关的数据进行分析的能力。

先进的云分析

DISA也在寻求大数据分析，以增强其网络安全高级分析云（CSAAC），其维护国防部网络。承包商可以提供软件与先进的分析功能，分别是：开源的，商用现货，并提供当前CSAAC解决方案并没有提供的功能。

厂商应该与网络安全事业部进行沟通，或者建立与诺斯罗普·格鲁曼公司合作关系，诺格公司在2015年3月获得了值约7400万美元的合同才研发CSAAC的雅典卫城的大数据存储。

分析内部威胁

国防部官员近日宣布成立国防部内部威胁管理和分析中心（DITMAC），以确定并减轻由内部威胁带来的安全挑战。2013年华盛顿海军工厂遭受袭击之后，DITMAC开始运作，2015年秋将达到初始作战能力，利用预测性分析，促进内部威胁的识别避免其成为重大危险源。

展望未来

这些机会仅仅是冰山一角。 Deltek预测称，国防大数据开支十年内将以8.7％的增长率稳步上升。

政府的所有部门，民用，国防和情报部门，预计大数据技术服务每年将以9.6％增长率，软件将以8.6％进行增长。大数据相关的硬件也将增长，但速度较慢，4.6％的增长率。

最后，增长的大数据应用将满足网络安全和情报分析的要求，与威胁美国国家安全的行为做斗争。

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⑤ 大数据安全问题及应对思路研究

大数据安全问题及应对思路研究

随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量出现爆炸式增长。与此同时，云计算为这些海量的多样化数据提供了存储和运算平台，分布式计算等数据挖掘技术又使得大数据分析规律、研判趋势的能力大大增强。在大数据不断向各个行业渗透、深刻影响国家的政治、经济、民生和国防的同时，其安全问题也将对个人隐私、社会稳定和国家安全带来巨大的潜在威胁，如何应对面临巨大挑战。

一、大数据安全关键问题

随着数字化进程不断深入，大数据逐步渗透至金融、汽车、制造、医疗等各个传统行业，甚至到社会生活的每个角落，大数据安全问题影响也日益增大。

（一）国家数据资源大量流失。互联网海量数据的跨境流动，加剧了大数据作为国家战略资源的大量流失，全世界的各类海量数据正在不断汇总到美国，短期内还看不到转变的迹象。随着未来大数据的广泛应用，涉及国家安全的政府和公用事业领域的大量数据资源也将进一步开放，但目前由于相关配套法律法规和监管机制尚不健全，极有可能造成国家关键数据资源的流失。

（二）大数据环境下用户隐私安全威胁严重。随着大数据挖掘分析技术的不断发展，个人隐私保护和数据安全变得非常紧迫。一是大数据环境下人们对个人信息的控制权明显下降，导致个人数据能够被广泛、详实的收集和分析。二是大数据被应用于攻击手段，黑客可最大限度地收集更多有用信息，为发起攻击做准备，大数据分析让黑客的攻击更精准。三是随着大数据技术发展，更多信息可以用于个人身份识别，个人身份识别信息的范围界定困难，隐私保护的数据范围变得模糊。四是以往建立在“目的明确、事先同意、使用限制”等原则之上的个人信息保护制度，在大数据场景下变得越来越难以操作。

（三）基于大数据挖掘技术的国家安全威胁日益严重。大数据时代美国情报机构已抢占先机，美国通过遍布在全球的国安局监听机构如地面卫星站、国内监听站、海外监听站等采集各种信息，对采集到的海量数据进行快速预处理、解密还原、分析比对、深度挖掘，并生成相关情报，供上层决策。2013年6月底，美中情局前雇员斯诺登爆料，美国情报机关通过思科路由器对中国内地移动运营商、中国教育和科研计算机网等骨干网络实施长达4年之久的长期监控，以获取网内海量短信数据和流量数据。

（四）基础设施安全防护能力不足引发数据资产失控。一是基础通信网络关键产品缺乏自主可控，成为大数据安全缺口。我国运营企业网络中，国外厂商设备的现网存量很大，国外产品存在原生性后门等隐患，一旦被远程利用，大量数据信息存在被窃取的安全风险。二是我国大数据安全保障体系不健全，防御手段能力建设处于起步阶段，尚未建立起针对境外网络数据和流量的监测分析机制，对棱镜监听等深层次、复杂、高隐蔽性的安全威胁难以有效防御、发现和处置。

二、国外大数据安全相关举措及我国应对思路

目前世界各国均通过出台国家战略、促进数据融合与开放、加大资金投入等推动大数据应用。相比之下，各国在涉及大数据安全方面的保障举措则起刚刚起步，主要集中在通过立法加强对隐私数据的保护。德国在2009年对《联邦数据保护法》进行修改并生效，约束范围包括互联网等电子通信领域，旨在防止因个人信息泄露导致的侵犯隐私行为；印度在2012年批准国家数据共享和开放政策的同时，通过拟定非共享数据清单以保护涉及国家安全、公民隐私、商业秘密和知识产权等数据信息；美国在2014年5月发布《大数据：把握机遇，守护价值》白皮书表示，在大数据发挥正面价值的同时，应该警惕大数据应用对隐私、公平等长远价值带来的负面影响，建议推进消费者隐私法案、通过全国数据泄露立法、修订电子通信隐私法案等。

我国在布局、鼓励和推动大数据发展应用的同时，也应提早谋划、积极应对大数据带来的安全挑战，从战略制定、法律法规、基础设施防护等方面应对大数据安全问题。

（一）将大数据资源保护上升为国家战略，建立分级分类安全管理机制。一是把数据资源视为国家战略资源，将大数据资源保护纳入到国家网络空间安全战略框架中，构建大数据环境下的信息安全体系，提高应急处置能力和安全防范能力，提升服务能力和运作效率。二是通过国家层面的战略布局，明确大数据资源保护的整体规划和近远期重点工作。三是对国内大数据资源按实施分级分类安全保护思路，保障数据安全、可靠，积极开展大数据安全风险评估工作，针对不同级别大数据特点加强安全防范。五是尽快制定不同级别的大数据采集、存储、备份、迁移、处理和发布等关键环节的安全规范和标准，配套完善相应的监管措施。

（二）完善法律法规，加大个人信息保护监管力度。一是积极推动个人信息保护法律的立法工作，探索通过技术标准、行业自律等手段解决法律出台前的个人信息保护问题。加快《网络安全法》的出台，在《网络安全法》中对电信和互联网行业用户信息保护作出明确法律界定，为相关工作开展提供法律依据。二是加强对个人隐私保护的行政监管，同时要加大对侵害个人隐私行为的打击力度，建立对个人隐私保护的测评机制，推动大数据行业的自律和监督。

（三）加强国家信息基础设施保护，提升大数据安全保障与防范能力。一是促进技术研究和创新，通过加大财政支持力度，激励关系国家安全和稳定的政府和国有企事业单位采用安全可控的产品，提升我国基础设施关键设备的安全可控水平。二是加强大数据信息安全系统建设，针对大数据的收集、处理、分析、挖掘等过程设计与配置相应的安全产品，并组成统一的、可管控的安全系统，推动建立国家级、企业级的网络个人信息保护态势感知、监控预警、测评认证平台。三是充分利用大数据技术应对网络攻击，通过大数据处理技术实现对网络异常行为的识别和分析，基于大数据分析的智能驱动型安全模型，把被动的事后分析变成主动的事前防御；基于大数据的网络攻击追踪，实现对网络攻击行为的溯源。

以上是小编为大家分享的关于大数据安全问题及应对思路研究的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑥ 曝美驻华使馆过度采集中方雇员信息，数据或供给美国情报，美方有何目的

美国驻他国的大使馆，从来都不单纯只是双方外交关系的纽带。它更像是美国以合法的方式、楔进他国的最大的一颗钉子，而这颗钉子的用途，绝对与和平无关。

据了解，美国驻华大使馆存在过度采集中方雇员信息的违法行为，且这些非法采集的数据，或提供给美国情报部门。报道提到，中国雇员对此敢怒不敢言。

在信息方面，美国对俄罗斯有着碾压式的优势。这种现象应该引起我们的重视了，我们芯片不行，我们更应该注重个人信息安全的保护。

⑦ 2022年12月5日美国有什么大数据

根据美国约翰斯·霍普金斯大学（JHU）的数据，截至美东时间12月4日19时30分（北京时间12月5日7时30分），美国累计新冠肺炎确诊病例98,972,375例，累计死亡病例1,081,431例。两项数据与24小时前相比，新增确诊病例4469例，新增死亡病例0例。整体死亡率超1.2%。截止目前全球新冠确诊数大幅上涨，和气候、流感也有关系。（统计数据以JHU统计为准）。昨日（12月1日）新增13万5518例，近期新高。

虽然目前美国官方不再统计，虽然很多人说这数据不准，但这是目前了解美国疫情的最直接渠道！目前央视新闻也是参考该渠道。

⑧ 大数据背景下的信息安全问题探讨

大数据背景下的信息安全问题探讨
大数据具有体量巨大、类型繁杂、处理速度快、价值密度低四大特点，因此，对于个人来说，难以处理极其庞大的数据，只有国家和大型企业等组织或集团才有可能获取到各种敏感信息；大数据所搜集提取的个人信息可能连本人都不完全知晓，比如个人的行为特征、语言风格、爱好兴趣等。在大数据时代如何保护个人敏感信息或隐私，必将成为高难度的世界课题。
2013年6月，美国前中情局雇员斯诺登曝光了始于2007年小布什时期美国国家安全局和联邦调查局启动的代号为“棱镜”的秘密项目。美国国家安全局通过接入雅虎、谷歌、微软、苹果等9家美国互联网公司中心服务器，对邮件、图片、视频、电话等10类数据进行监控，以搜集情报，监视民众的网络活动。“棱镜”项目缘于2004年美国政府的“星风”监视计划。但是，当时小布什政府由于法律程序等敏感问题而做出让步，美国本土的监听项目有所缩减。为了“星风”计划的继续进行，小布什政府通过司法程序将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划，包括“棱镜”、“主干道”、“码头”和“核子”，均交由美国家安全局执掌。“棱镜”项目用于监视互联网个人信息。“主干道”和“码头”项目负责存储和分析通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”。元数据主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。“核子”项目负责内容信息的获取，截获电话通话者对话内容及关键词，通过拦截通话以及通话者所提及的地点，来实现日常的监控。由此可见，斯诺登不仅揭露了美国的大规模窃听计划，更揭示了大数据时代国家信息安全保护问题。大数据的分析与使用，无论对个人（如跟踪健康状况防范疾病）、对企业（如了解市场偏好以有效安排产品设计生产营销）乃至对国家（如防范疫情或恐怖主义）显然都有巨大的好处，从商业用途来说，谷歌、微软、雅虎等互联网公司，完全可以通过它们掌握到的数以百万计、千万计甚至亿万计的数据，经由“超级计算”，准确推断消费者的爱好及习惯、商品的销售额、疾病疫情的发展趋势。商业如此，在政治、经济、军事等方面亦存在诸多的用途和潜在利益。像“棱镜”计划里涉及的谷歌、雅虎、苹果、微软等大网站，人们每天由于各种业务需要，会把大量个人信息输入其中，但常常并不被事先告知数据的用途。而这些数据会被企业或政府用来进行一些特殊的计算或分析，如通过对大数据的分析预测来对人们尚未实施的行为进行惩罚。比如“大数据之父”舍恩伯格曾披露过一个例子：在美国有一个计划名为“预测式配警”，通过对大数据分析来预测美国某个城市的某条街道的某个时段是犯罪高峰时段，然后在那个位置部署更多的警力。从此该地区居民将长时间被监控，这是一种变相的侵犯或惩罚。他们不是因为做错事，而是因为某个计算机的算法预测他们可能做错事而被惩罚了，显然这是不公平的。美国国安局拥有的正是类似的一套基于“大数据”的新型情报收集系统，这套名为“无界爆料”的系统，以30天为周期，从全球网络系统中接收到970亿条讯息，再通过比对信用卡或者通讯记录等方式，能几近真实地还原个人的实时状况。当然，像谷歌这样的商业组织也有可能掌握同样量级的信息而进行商业预测分析。因此，必须建立一套规则予以规范和约束对大数据的收集和使用。第一，虽然这些信息储存在不同的服务器上，但这些数据是用户的资产，拥有权属于用户自己而不是这些公司，这是必须明确的，就像财产所有权一样，个人隐私数据也应该有所有权。第二，利用大数据、云计算技术给用户提供信息服务的公司或企业，需要把收集到的用户数据进行安全存储和传输，这是企业的责任和义务。第三，如果企业或政府要使用用户的信息，一定要让用户有知情权和选择权，泄露用户数据甚至牟利，不仅要被视作不道德的行为，而且是非法行为。大数据时代的数据存储和应用方式是跨地域甚至是跨国界的。作为国家层面要将大数据上升为国家战略，奥巴马政府在2012年3月将“大数据战略”上升为最高国策，像陆权、海权、空权一样，将对数据的占有和控制作为重要的国家核心能力。我国也应从国家高度重视大数据，在对其进行安全保护、政策制定需要重视三个方面：一是要正视数据霸权，要清醒认识到我国在网络控制权、关键技术和高端设备等方面，还受制于西方。二是要明确主权，数据作为一种重要的战略资源，无论是个人拥有还是国家拥有，都要纳入到主权范围里面来考虑。三是要有治权，因为有主权不一定能够管治。比如：数据存到国外，云计算跨越国境，可能不在你的主权范围之内。要区别对待不同的数据，对确需保护的数据，必须有切实可靠的手段进行有效管理。如果做不到对数据的有效管理，大数据就必然面临失控的危险。政策界定安全责任问题。大数据的安全问题涉及政府、相关企业、网络运营商、服务提供者，以及数据产生者、使用者等方方面面，必须对各自的安全责任有明晰的政策界定。信息安全风险存在于数据的全生命周期之中，从技术思路、产品开发、用户使用、服务管理，各个环节均要分担相应的安全责任。监管保障基础设施安全问题。大数据的发展离不开电信网络甚至工控系统等关键基础设施，其安全可靠同样依赖于这些基础设施，受供应链全球化、产业私有化的影响，网络与关键基础设施间的安全日趋复杂，一国的大数据可能存放在别国的网络中，一国的基础设施可能同时服务于多个国家，高度的全球相互依赖性，挑战着原有的国家主权观念。所以，关键基础设施的安全监管体系十分重要，我国需要尽快确立对供应链的实质性国家安全审查和对基础网络的常态化安全监管。
网络空间冲突管理问题。大数据的资源价值越来越高，围绕大数据的争夺和冲突就越来越激烈。大数据的生成、处理和利用方式，将极大改变各种冲突的表现方式和破坏烈度。通过立法与国际合作应对包括知识产权的保护、网络犯罪的处置、网络破坏活动特别是网络恐怖主义的打击以及网络战争的威胁。

⑨ 美国哪些大学的大数据相关专业好

美国开设的大数据专业主要有，商业分析方向(Business Analytics)，数据科学(Data Science)和机器学习(Machine Learning)方向，专应用统计等

南加属大，斯坦福大学，加州伯克利，纽约大学和哥伦比亚大学等都是有大数据专业的美国名校