大数据安全体系标准

㈠ 数据安全保护的方法有什么

方法如下：

大数据安全防护要“以数据为中心”、“以技术为支撑”、“以管理为手段”，聚焦数据体系和生态环境，明确数据来源、组织形态、路径管理、应用场景等，围绕大数据采集、传输、存储、应用、共享、销毁等全过程，构建由组织管理、制度规程、技术手段组成的安全防护体系，实现大数据安全防护的闭环管理。

1．大数据采集安全

元通过数据安全管理、数据类型和安全等级打标，将相应功能内嵌入后台的数据管理系统，或与其无缝对接，从而保证网络安全责任制、安全等级保护、数据分级分类管理等各类数据安全制度有效的落地实施。

2．大数据存储及传输安全

通过密码技术保障数据的机密性和完整性。在数据传输环节，建立不同安全域间的加密传输链路，也可直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障传输过程安全。数据存储过程中，可采取数据加密、磁盘加密、HDFS加密等技术保障存储安全。

3．大数据应用安全

除了防火墙、入侵监测、防病毒、防DDos、漏洞扫描等安全防护措施外，还应对账号统一管理，加强数据安全域管理，使原始数据不离开数据安全域，可有效防范内部人员盗取数据的风险。另外还应对手机号码、身份证号、家庭住址、年龄等敏感数据脱敏工作。

4．大数据共享及销毁

在数据共享时，除了应遵循相关管理制度，还应与安全域结合起来，在满足业务需求的同时，有效管理数据共享行为。在数据销毁过程中，可通过软件或物理方式操作，保证磁盘中存储的数据永久删除、不可恢复。

（1）物理安全措施：物理安全主要包括环境安全、设备安全、媒体安全等方面。处理秘密信息的系统中心机房应采用有效的技术防范措施，重要的系统还应配备警卫人员进行区域保护。

（2）运行安全安全措施：运行安全主要包括备份与恢复、病毒的检测与消除、电磁兼容等。涉密系统的主要设备、软件、数据、电源等应有备份，并具有在较短时间内恢复系统运行的能力。应采用国家有关主管部门批准的查毒杀毒软件适时查毒杀毒，包括服务器和客户端的查毒杀毒。

（3）信息安全安全措施：确保信息的保密性、完整性、可用性和抗抵赖性是信息安全保密的中心任务。

（4）安全保密管理安全措施：涉密计算机信息系统的安全保密管理包括各级管理组织机构、管理制度和管理技术三个方面。

国际标准化委员会的定义是"为数据处理系统和采取的技术的和管理的安全保护，保护计算机硬件、软件、数据不因偶然的或恶意的原因而遭到破坏、更改、显露。"中国公安部计算机管理监察司的定义是"计算机安全是指计算机资产安全，即计算机信息系统资源和信息资源不受自然和人为有害因素的威胁和危害。"

㈡ (1)什么是安全大数据

安全数据的大数据化主要体现在以下三个方面：
一、数据量越来越大：网络已经从千兆迈向了万兆，网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。此外，随着APT等新型威胁的兴起，全包捕获技术逐步应用，海量数据处理问题也日益凸显。

二、速度越来越快：对于网络设备而言，包处理和转发的速度需要更快；对于安管平台、事件分析平台而言，数据源的事件发送速率（EPS，EventperSecond，事件数每秒）越来越快。

三、种类越来越多：除了数据包、日志、资产数据，安全要素信息还加入了漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等。

我们需要大数据安全分析

安全数据的大数据化，以及传统安全分析所面临的挑战和发展趋势，都指向了同一个技术——大数据分析。正如Gartner在2011年明确指出，“信息安全正在变成一个大数据分析问题”。

于是，业界出现了将大数据分析技术应用于信息安全的技术——大数据安全分析（BigDataSecurityAnalysis，简称BDSA），也有人称做针对安全的大数据分析（BigDataAnalysisforSecurity）。

借助大数据安全分析技术，能够更好地解决天量安全要素信息的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习，能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。

㈢ 商院案例:大数据安全隐患与体系建设

商院案例:大数据安全隐患与体系建设

着互联网、云计算、物联网等网络技术快速发展和智能终端、智慧城市广泛应用及大范围建设，全球数据量呈现爆炸式增长，驱动着整个互联网世界迈入大数据时代。

为应对大数据时代的挑战，推广大数据基础分析、技术研发与应用、安全技术，以及推进大数据技术创新管理能力和业务能力、加强大数据安全与隐私管理，广东省信息协会、广东省计算机信息网络安全协会、广东省大数据技术联盟联合主办的“2014广东省大数据应用与安全高峰论坛”定于10月21日(星期二)上午在广东亚洲国际大酒店召开且圆满结束。

蓝盾股份作为中国信息安全行业领先的专业网络安全企业和服务提供商，也应邀参加该次峰会，并围绕“大数据应用安全隐患与安全体系建设”作出了重要演讲。

下文就演讲的几个重要方面整理成文，重点归纳总结了大数据的应用价值、大数据背景下面临的安全问题以及对大数据时代安全建设的几点考虑。

一、大数据背景介绍

1、大数据特性

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的基本特征。

一是数据体量巨大(Volume)。据国际知名数据公司IDC 提供的更为复杂的新数据已经出现，而且生成的速度达到了前所未有的程度，IBM预计，到2020年将增至40万亿GB的水平。

二是数据类型繁多(Variety)。大数据来源种类丰富，更为复杂的新数据已经出现，社交网络数据、网络日志、存档数据和传感器数据、地理位置信息都属于人们在分析中关注的新数据源。

三是价值密度低(Value)。虽然每天产生25亿GB数据，但其中只有接近0.5%的经检测数据才具有分析价值。

四是处理速度快(Velocity)。面对如此海量的数据，非结构化数据也越来越多，如何快速地处理这些数据并挖掘出有价值的信息，这也是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。

2、大数据技术趋势

1)Hadoop技术的应用

Apache

hadoop是一个开源的分布式计算框架，通过集成MapRece技术，Hadoop将大数据分布到多个数据节点上进行处理。Hadoop遵循Apache 2.0许可证，可以轻松处理结构化、半结构化和非结构化数据，一举成为现在非常流行的大数据解决方案，可以用来应对PB甚至ZB级的海量数据存储。

2)与云计算的融合

大数据和云是两个不同的概念，但两者之间有很多交集。支撑大数据以及云计算的底层原则是一样的，即规模化、自动化、资源配置、自愈性，因此实际上大数据和云之间存在很多合力的地方。可以说大数据和云计算是相伴而生的，大数据的处理离不开云，大数据应用是在云上跑的、非常典型的应用。

二、大数据的应用价值

《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。更有世界经济论坛报告认定：大数据为新财富，价值堪比石油。

就国内外对大数据的研究与投入来看，2014年，Intel、IBM、微软、阿里巴巴[微博]等行业巨头纷纷布局大数据。IDC预测2014年产生2万TB数据，2014年大数据产值超6亿，2016年将可望突破100亿。

那么，这些看似平凡的数据能为我们带来什么？事实上当你把微博等社交平台当作发泄工具时，专业的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用这些数据来预判市场走势，做出正确的决定，并取得不俗的收益。

大数据的核心价值是能够为政府、企业提供决策服务，帮助企业把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新，协助政府建设智慧城市和应对公共安全，帮助公安进行犯罪预测与预防。

例如，华尔街根据民众情绪抛售股票；美国疾控中心依据国民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况；投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹；电信行业利用大数据帮助电信业对业务的分析和优化；电子商务收集、分析海量的消费者数据，从中挖掘消费者多变、复杂的需求。

总之，在大数据时代，以利用数据价值为核心，合理挖掘和利用大数据，已经为各行各业带来了巨额财富。

三、大数据的安全隐患

随着大数据应用的爆发性增长，大数据衍生出独特架构，并推动存储、网络及计算机技术的发展，同时也引发了新的安全问题。

1、网络化社会使大数据成攻击目标

开放的网络化社会，大数据的数据量大且相互关联，对于攻击者而言，相对低的成本可以获得“滚雪球”的收益。用户数据泄露，个人账号信息失窃的事件时有发生，一旦遭受攻击，失窃的数据量也是巨大的。

最近几年来数以百万计的信息大泄密和大量的网络犯罪案件说明，大数据和云环境下的信息安全的风险度已非昔时可比。

2、大数据加大隐私泄露风险

大数据是把“双刃剑”，快捷的网络、精准的营销，虽能带给人们一个更加便捷的生活方式，同时，却也让个人隐私的保护几成空谈。数据分析技术的发展，势必对用户隐私产生极大威胁。如今的大数据营销，对于消费者而言，就好似被一双眼睛盯着，每时每刻窥探着你的一举一动，作为个体消费者，我们早就无法避免自己的个人隐私被网络系统记取被商家掌握并挖掘利用，甚至被恶意使用。

3、技术短板带来的安全隐患

NOSQL(非关系型数据库)作为大数据处理的基础技术，与当前广泛应用的SQL(关系型数据库)技术不同，没有经过长期改进和完善，在维护数据安全方面也未设置严格的访问控制和隐私管理，缺乏保密性和完整性特质。

4、大数据环境打破传统安全壁垒

大数据的处理和存储离不开云，其运营环境的特殊性打破了传统的网络边界壁垒，使得传统的安全技术手段无法做到有效的安全防护。

大数据本身的安全防护存在漏洞，虽然云计算对大数据提供了便利，但对大数据的安全控制力度仍然不够。

5、大数据可能成为高级可持续攻击的载体

APT攻击是一个持续的过程，不具有被实时检测到的明显特征。同时，隐藏在大量数据中的APT攻击代码也很难被发现。此外，攻击者还可以利用社交网络和系统漏洞进行攻击，在威胁特征库无法检测出来的时间段发起攻击行为。

四、大数据时代下的安全体系建设

1、大数据存储安全

大量的数据产生、存储和分析，数据安全存储问题将在未来几年内成为一个更大的问题。行业必须尽快尽早规划和布局大数据安全存储防护措施，协同技术的发展，加大安全防护投入。安全存储是大数据安全的最基本需求，我们可以从集中存储、加密存储、加密传输、认证授权和日志审计等方面来对大数据的安全存储环境加大保护力度。

2、个人隐私信息的保护

大数据和个人隐私之间的“战争”早已打响，必须从技术和法规层面上保障大数据时代的隐私安全，完善用户个人信息的保障体系。

法规层面应从标准和法律两个方面界定数据属性和销售许可，出台相应资质认证和法律法规，建立健全大数据隐私安全保障体系。

技术层面应使用大数据清洗、去隐私化等技术完成对客户隐私数据的隐藏化处理。

3、大数据云安全

大数据一般都需要在云中实现上传、下载及交互，在吸引越来越多黑客和病毒攻击的云端及客户端做好安全保护必不可少。

我们可基于虚拟化的云数据中心提供系统性的安全解决方案，以安全虚拟器件代替原有硬件设备的产品交付方式，确保物理、虚拟和云环境中服务器的应用程序和数据的安全，可以为云和虚拟化环境提供主动防御、自动安全保护，将传统数据中心的安全策略扩展到云计算平台上。

4、建立防御机制

在规划大数据发展的同时，建立并完善大数据信息安全体系很有必要。结合传统信息安全技术和考量大数据收集、处理和应用时的实际环境安全需求，建立面向大数据信息安全的事件监测机制，及时发现信息系统安全问题，当大数据运营环境遭到攻击前或已经遭到攻击时，快速、准确地发现攻击行为，并迅速启动处置和应急机制。

5、重新规范管理员的权限

大数据的跨平台传输应用在一定程度上会带来内在风险，可以根据大数据的密级程度和用户需求的不同，将大数据和用户设定不同的权限等级，并严格控制访问权限。而且，通过单点登录的统一身份认证与权限控制技术，对用户访问进行严格的控制，有效地保证大数据应用安全。

总之，大数据时代机遇与挑战并存，在推进大数据技术创新管理能力和业务能力的同时，要加强大数据安全与隐私管理相关研究的力度，通过政策法规与技术手段相互作用，使大数据在我国各个行业得以沿着正确的方向更快、更深入的发展。

特别说明：由于各方面情况的不断调整与变化，新浪网所提供的所有考试信息仅供参考，敬请考生以权威部门公布的正式信息为准。

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㈣ 你要的大数据标准都在这里

NIST 1500-4 大数据通用框架草案 第四卷 安全与隐私.pdf

NIST 大数据定义（草案）.pdf

大数据安全标准化白皮书2017 .pdf

大数据安全标准化白皮书（2018版）.pdf

大数据标准化白皮书（2018）.pdf

大数据标准化白皮书（2020版）.pdf

1 基础

GB T 35295-2017 信息技术 大数据 术语.pdf

GB T 35589-2017 信息技术 大数据 技术参考模型》.pdf

GB T 38672-2020 信息技术 大数据 接口基本要求.txt

JRT 0236—2021《金融大数据 术语》.pdf.pdf

TGZBD 2-2020 大数据标准体系总体架构.pdf

2 数据

GBT 18142-2017 信息技术 数据元素值表示 格式记法 ISOIE C FDIS 149572009.txt

GBT 18391.1-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第1部分： 框架 ISOIEC11179-1 2004， IDT.txt

GBT 18391.2-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第2部分： 分类 ISOIEC11179-2 2005， IDT.txt

GBT 18391.3-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第3部分： 注册系统 元模型与基本属性 ISOIEC11179-3 2003， IDT.txt

GBT 18391.4-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第4部分： 数据定义 的形成 ISOIEC11179-4 2004， IDT.txt

GBT 18391.5-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第5部分： 命名和标 识原则 ISOIEC11179-5 2005， IDT.txt

GBT 18391.6-2009 信息技术 元数据注册系统 (MDR) 第6部分： 注册 ISOIEC11179-6 2005， IDT.txt

GBT 23824.1-2009 信息技术 实现元数据注册 系统内容一致性的规程 第 1部分： 数据元 ISOIEC TR20943-1 2003， IDT.txt

GBT 23824.3-2009 信息技术 实现元数据注册 系统内容一致性的规程 第 3部分： 值域 ISOIEC TR20943-3 2004， IDT.txt

GBT 30881-2014 信息技术 元数据注册系统 (MDR)模块 ISOIEC 197732011.txt

GBT 32392.1-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第1部分： 参考 模型.txt

GBT 32392.2-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第2部分： 核心 模型.txt

GBT 32392.3-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第3部分： 本体 注册元模型.txt

GBT 32392.4-2015 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第4部分： 模型 映射元模型.txt

GBT 32392.5-2018 信息技术 互操作性元模型 框架(MFI) 第5部分： 过程 模型注册元模型.txt

GBT 32392.7-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第7部分： 服务模型注.txt

GBT 32392.8-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第8部分： 角色与目标 模型注册元模型.txt

GBT 32392.9-2018 信息技术 互操作性元模型 框架 第9部分： 按需模型选 择.txt

GBZ 21025-2007 XML使用指南.txt

3 技术

YDT 3772-2020 大数据 时序数据库技术要求与测试方法.txt

YDT 3773-2020 大数据 分布式批处理平台技术要求与测试方法.txt

YDT 3774-2020 大数据 分布式分析型数据库技术要求与测试方法.txt

YDT 3775-2020 大数据 分布式事务数据库技术要求与测试方法.txt

大数据开放与互操作技术

信息技术 大数据 互操作 技术指南 拟研制.txt

大数据生存周期处理技术

GBT 32908-2016 非结构化数据访问接口规范.txt

GBT 36345-2018 信息技术 通用数据导入接 口规范.txt

信息技术 大数据 面向分 析的数据检索与存储技术 要求 在研.txt

大数据集描述

GBT 32909-2016 非结构化数据表示规范.txt

GBT 34945-2017 信息技术 数据溯源描述模型.txt

GBT 34952-2017 多媒体数据语义描述要求.txt

GBT 35294-2017 信息技术 科学数据引用.txt

GBT 38667-2020 信息技术 大数据 数据分 类指南.txt

GB T 38667-2020 信息技术 大数据 数据分类指南.pdf

4 平台、工具

GBT 38673-2020 信息技术 大数据 大数据 系统基本要求.txt

GBT 38675-2020 信息技术 大数据 计算系 统通用要求.txt

GB T 37721-2019 信息技术 大数据分析系统功能要求》.pdf

GB T 37722-2019 信息技术 大数据存储与处理系统功能要求.pdf

GB T 38633-2020 信息技术 大数据 系统运维和管理功能要求.pdf

GB T 38643-2020 信息技术 大数据 分析系统功能测试要求.pdf

GB T 38676-2020 信息技术大数据存储与处理系统功能测试要求.pdf

JRT 0206—2021 证券期货业大数据平台性能测试指引.pdf

YDT 3762-2020 大数据 数据挖掘平台技术要求与测试方法.txt

5 安全和隐私

GAT 1718-2020《信息安全技术 大数据平台安全管理产品安全技术要求》.txt

GBT 大数据系统软件安全防护指南》标准草案.pdf

GB T 35274-2017 信息安全技术 大数据服务安全能力要求 立项.pdf

GB T 37973-2019 信息安全技术 大数据安全管理指南.pdf

YDT 3736-2020 电信运营商大数据安全风险及需求.txt

YDT 3741-2020 互联网新技术新业务安全评估要求 大数据技术应用与服务.txt

YDT 3800-2020 电信网和互联网大数据平台安全防护要求.txt

信息安全技术电信领域大数据安全防护实现指南.doc

d

㈤ 贵阳市大数据安全管理条例

第一章总 则第一条为了加强大数据安全管理，维护国家安全、社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益，促进大数据发展应用，推动实施大数据战略，根据《中华人民共和国网络安全法》等有关法律法规的规定，结合本市实际，制定本条例。第二条本条例适用于本市行政区域内大数据发展应用中的安全保护、监督管理以及相关活动。

涉及国家秘密的大数据安全管理，按照有关保密法律法规的规定执行。

本条例所称大数据安全，是指大数据发展应用中，数据的所有者、管理者、使用者和服务提供者（以下简称安全责任单位）采取保护管理的策略和措施，防范数据伪造、泄露或者被窃取、篡改、非法使用等风险与危害的能力、状态和行动。

本条例所称大数据，是指以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。

本条例所称数据，是指通过计算机或者其他信息终端及相关设备组成的系统收集、存储、传输、处理和产生的各种电子化的信息。第三条实施大数据安全管理，应当坚持正确的网络安全观，遵循统一领导、政府管理、行业自律、社会监督、风险防控、权责统一、包容审慎、支持创新的原则。第四条市人民政府统一领导本市大数据安全管理工作。区（市、县）人民政府领导本辖区大数据安全管理工作。第五条市网信部门负责统筹协调全市大数据安全监督管理工作，组织开展全市关键信息基础设施监管等工作。区（市、县）网信部门按照职责负责综合协调本辖区大数据安全监督管理工作。

市公安机关负责开展大数据安全的等级保护、日常巡查、执法检查、信息通报、应急处置等监督管理工作。区（市、县）公安机关按照职责负责本辖区大数据安全监督管理工作。

市大数据主管部门统筹协调本市大数据安全保障体系建设。区（市、县）大数据主管部门按照职责负责本辖区大数据安全管理的相关工作。

保密、国家安全、密码管理、通信管理等主管部门按照各自职责，做好大数据安全管理的相关工作。第六条安全责任单位应当加强大数据安全能力建设，履行大数据安全保护职责，接受有关主管部门监督管理和社会监督。第七条县级以上人民政府以及网信、公安、大数据等主管部门和安全责任单位、大众传播媒介按照各自职责，做好大数据安全宣传教育工作。第八条市人民政府设立统一的大数据安全监管服务、投诉举报平台，建立相应的工作机制。

任何单位和个人都有权投诉举报危害大数据安全的行为；有关部门应当对投诉举报予以保密。第二章安全保障第九条安全责任单位应当根据职责明确、意图合规、质量保障、数据最小化、最小授权操作、分类分级保护和可审计的原则，采取有效措施保护数据的保密性、完整性、真实性、可控性、可靠性和可核查性。第十条安全责任单位的法定代表人或者主要负责人是本单位大数据安全的第一责任人。

安全责任单位应当根据数据的生命周期、规模、重要性和本单位的性质、类别、规模等因素，建立安全管理内控制度和支撑保障机制，明确安全管理负责人，落实不同岗位的安全管理职责；关键信息基础设施的运营者还应当设置专门安全管理机构。第十一条安全责任单位应当根据数据类型、级别、敏感程度以及数据安全能力成熟度等要求，制定安全规则、管理规范和操作规程，采取相应的安全管理策略、管理措施和技术手段实施有效管理。第十二条安全责任单位应当按照大数据安全等级保护要求进行系统安全功能配置，制定实施系统配置技术管理规程、软件采购使用限制策略和外部组件使用安全策略，规定配置管理的审批、操作流程，提供符合规范标准的管理与服务，对系统重要配置进行及时更新。第十三条安全责任单位应当制定完善访问控制策略，采取授权访问、身份认证等技术措施，防止未经授权查询、复制、修改或者传输数据。对个人信息和重要数据实行加密等安全保护，对涉及国家安全、社会公共利益、商业秘密、个人信息的数据依法进行脱敏脱密处理。第十四条安全责任单位应当建立大数据安全审计制度，规定审计工作流程，记录并保存数据分类、采集、清洗、转换、加载、传输、存储、复制、备份、恢复、查询和销毁等操作过程，定期进行安全审计分析。

㈥ 国家数据安全法规定

第一章总则

第一条为了规范数据处理活动，保障数据安全，促进数据开发利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利益，制定本法。

第二条在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管，适用本法。

在中华人民共和国境外开展数据处理活动，损害中华人民共和国国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益的，依法追究法律责任。

第三条本法所称数据，是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。

数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。

数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。

第四条维护数据安全，应当坚持总体国家安全观，建立健全数据安全治理体系，提高数据安全保障能力。

第五条中央国家安全领导机构负责国家数据安全工作的决策和议事协调，研究制定、指导实施国家数据安全战略和有关重大方针政策，统筹协调国家数据安全的重大事项和重要工作，建立国家数据安全工作协调机制。

第六条各地区、各部门对本地区、本部门工作中收集和产生的数据及数据安全负责。

工业、电信、交通、金融、自然资源、卫生健康、教育、科技等主管部门承担本行业、本领域数据安全监管职责。

公安机关、国家安全机关等依照本法和有关法律、行政法规的规定，在各自职责范围内承担数据安全监管职责。

国家网信部门依照本法和有关法律、行政法规的规定，负责统筹协调网络数据安全和相关监管工作。

第七条国家保护个人、组织与数据有关的权益，鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动，促进以数据为关键要素的数字经济发展。

第八条开展数据处理活动，应当遵守法律、法规，尊重社会公德和伦理，遵守商业道德和职业道德，诚实守信，履行数据安全保护义务，承担社会责任，不得危害国家安全、公共利益，不得损害个人、组织的合法权益。

第九条国家支持开展数据安全知识宣传普及，提高全社会的数据安全保护意识和水平，推动有关部门、行业组织、科研机构、企业、个人等共同参与数据安全保护工作，形成全社会共同维护数据安全和促进发展的良好环境。

第十条相关行业组织按照章程，依法制定数据安全行为规范和团体标准，加强行业自律，指导会员加强数据安全保护，提高数据安全保护水平，促进行业健康发展。

第十一条国家积极开展数据安全治理、数据开发利用等领域的国际交流与合作，参与数据安全相关国际规则和标准的制定，促进数据跨境安全、自由流动。

第十二条任何个人、组织都有权对违反本法规定的行为向有关主管部门投诉、举报。收到投诉、举报的部门应当及时依法处理。

有关主管部门应当对投诉、举报人的相关信息予以保密，保护投诉、举报人的合法权益。

第二章数据安全与发展

第十三条国家统筹发展和安全，坚持以数据开发利用和产业发展促进数据安全，以数据安全保障数据开发利用和产业发展。

第十四条国家实施大数据战略，推进数据基础设施建设，鼓励和支持数据在各行业、各领域的创新应用。

省级以上人民政府应当将数字经济发展纳入本级国民经济和社会发展规划，并根据需要制定数字经济发展规划。

第十五条国家支持开发利用数据提升公共服务的智能化水平。提供智能化公共服务，应当充分考虑老年人、残疾人的需求，避免对老年人、残疾人的日常生活造成障碍。

第十六条国家支持数据开发利用和数据安全技术研究，鼓励数据开发利用和数据安全等领域的技术推广和商业创新，培育、发展数据开发利用和数据安全产品、产业体系。

第十七条国家推进数据开发利用技术和数据安全标准体系建设。国务院标准化行政主管部门和国务院有关部门根据各自的职责，组织制定并适时修订有关数据开发利用技术、产品和数据安全相关标准。国家支持企业、社会团体和教育、科研机构等参与标准制定。

第十八条国家促进数据安全检测评估、认证等服务的发展，支持数据安全检测评估、认证等专业机构依法开展服务活动。

国家支持有关部门、行业组织、企业、教育和科研机构、有关专业机构等在数据安全风险评估、防范、处置等方面开展协作。

第十九条国家建立健全数据交易管理制度，规范数据交易行为，培育数据交易市场。

第二十条国家支持教育、科研机构和企业等开展数据开发利用技术和数据安全相关教育和培训，采取多种方式培养数据开发利用技术和数据安全专业人才，促进人才交流。

第三章数据安全制度

第二十一条国家建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录，加强对重要数据的保护。

关系国家安全、国民经济命脉、重要民生、重大公共利益等数据属于国家核心数据，实行更加严格的管理制度。

各地区、各部门应当按照数据分类分级保护制度，确定本地区、本部门以及相关行业、领域的重要数据具体目录，对列入目录的数据进行重点保护。

第二十二条国家建立集中统一、高效权威的数据安全风险评估、报告、信息共享、监测预警机制。国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门加强数据安全风险信息的获取、分析、研判、预警工作。

第二十三条国家建立数据安全应急处置机制。发生数据安全事件，有关主管部门应当依法启动应急预案，采取相应的应急处置措施，防止危害扩大，消除安全隐患，并及时向社会发布与公众有关的警示信息。

第二十四条国家建立数据安全审查制度，对影响或者可能影响国家安全的数据处理活动进行国家安全审查。

依法作出的安全审查决定为最终决定。

第二十五条国家对与维护国家安全和利益、履行国际义务相关的属于管制物项的数据依法实施出口管制。

第二十六条任何国家或者地区在与数据和数据开发利用技术等有关的投资、贸易等方面对中华人民共和国采取歧视性的禁止、限制或者其他类似措施的，中华人民共和国可以根据实际情况对该国家或者地区对等采取措施。

第四章数据安全保护义务

第二十七条开展数据处理活动应当依照法律、法规的规定，建立健全全流程数据安全管理制度，组织开展数据安全教育培训，采取相应的技术措施和其他必要措施，保障数据安全。利用互联网等信息网络开展数据处理活动，应当在网络安全等级保护制度的基础上，履行上述数据安全保护义务。

重要数据的处理者应当明确数据安全负责人和管理机构，落实数据安全保护责任。

第二十八条开展数据处理活动以及研究开发数据新技术，应当有利于促进经济社会发展，增进人民福祉，符合社会公德和伦理。

第二十九条开展数据处理活动应当加强风险监测，发现数据安全缺陷、漏洞等风险时，应当立即采取补救措施；发生数据安全事件时，应当立即采取处置措施，按照规定及时告知用户并向有关主管部门报告。

第三十条重要数据的处理者应当按照规定对其数据处理活动定期开展风险评估，并向有关主管部门报送风险评估报告。

风险评估报告应当包括处理的重要数据的种类、数量，开展数据处理活动的情况，面临的数据安全风险及其应对措施等。

第三十一条关键信息基础设施的运营者在中华人民共和国境内运营中收集和产生的重要数据的出境安全管理，适用《中华人民共和国网络安全法》的规定；其他数据处理者在中华人民共和国境内运营中收集和产生的重要数据的出境安全管理办法，由国家网信部门会同国务院有关部门制定。

第三十二条任何组织、个人收集数据，应当采取合法、正当的方式，不得窃取或者以其他非法方式获取数据。

法律、行政法规对收集、使用数据的目的、范围有规定的，应当在法律、行政法规规定的目的和范围内收集、使用数据。

第三十三条从事数据交易中介服务的机构提供服务，应当要求数据提供方说明数据来源，审核交易双方的身份，并留存审核、交易记录。

第三十四条法律、行政法规规定提供数据处理相关服务应当取得行政许可的，服务提供者应当依法取得许可。

第三十五条公安机关、国家安全机关因依法维护国家安全或者侦查犯罪的需要调取数据，应当按照国家有关规定，经过严格的批准手续，依法进行，有关组织、个人应当予以配合。

第三十六条中华人民共和国主管机关根据有关法律和中华人民共和国缔结或者参加的国际条约、协定，或者按照平等互惠原则，处理外国司法或者执法机构关于提供数据的请求。非经中华人民共和国主管机关批准，境内的组织、个人不得向外国司法或者执法机构提供存储于中华人民共和国境内的数据。

第五章政务数据安全与开放

第三十七条国家大力推进电子政务建设，提高政务数据的科学性、准确性、时效性，提升运用数据服务经济社会发展的能力。

第三十八条国家机关为履行法定职责的需要收集、使用数据，应当在其履行法定职责的范围内依照法律、行政法规规定的条件和程序进行；对在履行职责中知悉的个人隐私、个人信息、商业秘密、保密商务信息等数据应当依法予以保密，不得泄露或者非法向他人提供。

第三十九条国家机关应当依照法律、行政法规的规定，建立健全数据安全管理制度，落实数据安全保护责任，保障政务数据安全。

第四十条国家机关委托他人建设、维护电子政务系统，存储、加工政务数据，应当经过严格的批准程序，并应当监督受托方履行相应的数据安全保护义务。受托方应当依照法律、法规的规定和合同约定履行数据安全保护义务，不得擅自留存、使用、泄露或者向他人提供政务数据。

第四十一条国家机关应当遵循公正、公平、便民的原则，按照规定及时、准确地公开政务数据。依法不予公开的除外。

第四十二条国家制定政务数据开放目录，构建统一规范、互联互通、安全可控的政务数据开放平台，推动政务数据开放利用。

第四十三条法律、法规授权的具有管理公共事务职能的组织为履行法定职责开展数据处理活动，适用本章规定。

第六章法律责任

第四十四条有关主管部门在履行数据安全监管职责中，发现数据处理活动存在较大安全风险的，可以按照规定的权限和程序对有关组织、个人进行约谈，并要求有关组织、个人采取措施进行整改，消除隐患。

第四十五条开展数据处理活动的组织、个人不履行本法第二十七条、第二十九条、第三十条规定的数据安全保护义务的，由有关主管部门责令改正，给予警告，可以并处五万元以上五十万元以下罚款，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员可以处一万元以上十万元以下罚款；拒不改正或者造成大量数据泄露等严重后果的，处五十万元以上二百万元以下罚款，并可以责令暂停相关业务、停业整顿、吊销相关业务许可证或者吊销营业执照，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员处五万元以上二十万元以下罚款。

违反国家核心数据管理制度，危害国家主权、安全和发展利益的，由有关主管部门处二百万元以上一千万元以下罚款，并根据情况责令暂停相关业务、停业整顿、吊销相关业务许可证或者吊销营业执照；构成犯罪的，依法追究刑事责任。

第四十六条违反本法第三十一条规定，向境外提供重要数据的，由有关主管部门责令改正，给予警告，可以并处十万元以上一百万元以下罚款，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员可以处一万元以上十万元以下罚款；情节严重的，处一百万元以上一千万元以下罚款，并可以责令暂停相关业务、停业整顿、吊销相关业务许可证或者吊销营业执照，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员处十万元以上一百万元以下罚款。

第四十七条从事数据交易中介服务的机构未履行本法第三十三条规定的义务的，由有关主管部门责令改正，没收违法所得，处违法所得一倍以上十倍以下罚款，没有违法所得或者违法所得不足十万元的，处十万元以上一百万元以下罚款，并可以责令暂停相关业务、停业整顿、吊销相关业务许可证或者吊销营业执照；对直接负责的主管人员和其他直接责任人员处一万元以上十万元以下罚款。

第四十八条违反本法第三十五条规定，拒不配合数据调取的，由有关主管部门责令改正，给予警告，并处五万元以上五十万元以下罚款，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员处一万元以上十万元以下罚款。

违反本法第三十六条规定，未经主管机关批准向外国司法或者执法机构提供数据的，由有关主管部门给予警告，可以并处十万元以上一百万元以下罚款，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员可以处一万元以上十万元以下罚款；造成严重后果的，处一百万元以上五百万元以下罚款，并可以责令暂停相关业务、停业整顿、吊销相关业务许可证或者吊销营业执照，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员处五万元以上五十万元以下罚款。

第四十九条国家机关不履行本法规定的数据安全保护义务的，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员依法给予处分。

第五十条履行数据安全监管职责的国家工作人员玩忽职守、滥用职权、徇私舞弊的，依法给予处分。

第五十一条窃取或者以其他非法方式获取数据，开展数据处理活动排除、限制竞争，或者损害个人、组织合法权益的，依照有关法律、行政法规的规定处罚。

第五十二条违反本法规定，给他人造成损害的，依法承担民事责任。

违反本法规定，构成违反治安管理行为的，依法给予治安管理处罚；构成犯罪的，依法追究刑事责任。

第七章附则

第五十三条开展涉及国家秘密的数据处理活动，适用《中华人民共和国保守国家秘密法》等法律、行政法规的规定。

在统计、档案工作中开展数据处理活动，开展涉及个人信息的数据处理活动，还应当遵守有关法律、行政法规的规定。

第五十四条军事数据安全保护的办法，由中央军事委员会依据本法另行制定。

第五十五条本法自2021年9月1日起施行。

㈦ 大数据安全怎么保证

大数据安全怎么保证

当前，我国亟须依据《关于促进大数据发展的行动纲要》，综合采取战略、政策、法律等多种工具，构建起包括法律、行政、技术、行业、社会等在内的大数据安全保护体系，加大大数据的安全保护力度，营造健康环保的大数据生态运营体系。

一是加强基础保护技术的研发和推广应用。推广业务系统防攻击防入侵通用保护技术的普及和应用，引入并推广匿名技术、数据泄露保护模型技术等业已成熟的大数据安全保护专用技术。

二是加强基础保护技术体系的建设和实施。制定并组织实施适用于大数据安全保护的行业标准、企业标准和联盟规范指南，明确大数据安全保护的保护范畴、保护类型、保护级别、具体的技术保护要求和管理要求。

三是切实加强关键信息基础设施安全防护。做好大数据平台及服务商的可靠性及安全性评测、应用安全评测、监测预警和风险评估；明确数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节保障网络安全的范围边界、责任主体和具体要求，切实加强对涉及国家利益、公共安全、商业秘密、个人隐私、军工科研生产等信息的保护。

四是开展大数据安全流动的风险评估和安全认证活动。建立大数据安全评估体系，落实信息安全等级保护、风险评估等网络安全制度；制定发布大数据安全保护的行业规范指南，组织签署大数据安全保护的行业自律公约，开展针对大数据交易平台数据安全保护状况的风险评估和安全认证活动，根据风险评估和安全认证结果发布大数据安全保护综合排名排序，督促行业企业做好大数据安全保护方面的自我约束工作。

五是采用安全可信产品和服务，提升基础设施关键设备安全可靠水平。建设国家网络安全信息汇聚共享和关联分析平台，促进网络安全相关数据融合和资源合理分配，提升重大网络安全事件应急处理能力；深化网络安全防护体系和态势感知能力建设，增强网络空间安全防护和安全事件识别能力。

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㈧ 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。

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㈨ 网络安全等级保护2.0国家标准

等级保护2.0标准体系主要标准如下：1.网络安全等级保护条例2.计算机信息系统安全保护等级划分准则3.网络安全等级保护实施指南4.网络安全等级保护定级指南5.网络安全等级保护基本要求6.网络安全等级保护设计技术要求7.网络安全等级保护测评要求8.网络安全等级保护测评过程指南。
第一级（自主保护级），等级保护对象受到破坏后，会对公民、法人和其他组织的合法权益造成损害，但不损害国家安全、社会秩序和公共利益；
第二级（指导保护级），等级保护对象受到破坏后，会对公民、法人和其他组织的合法权益产生严重损害，或者对社会秩序和公共利益造成损害，但不损害国家安全；
第三级（监督保护级），等级保护对象受到破坏后，会对公民、法人和其他组织的合法权益产生特别严重损害，或者对社会秩序和公共利益造成严重损害，或者对国家安全造成损害；
第四级（强制保护级），等级保护对象受到破坏后，会对社会秩序和公共利益造成特别严重损害，或者对国家安全造成严重损害；
第五级（专控保护级），等级保护对象受到破坏后，会对国家安全造成特别严重损害
相较于1.0版本，2.0在内容上到底有哪些变化呢？
1.0定级的对象是信息系统，2.0标准的定级的对象扩展至：基础信息网络、云计算平台、物联网、工业控制系统、使用移动互联技术的网络以及大数据平台等多个系统，覆盖面更广。
再者，在系统遭到破坏后，对公民、法人和其他组织的合法权益造成特别严重损害的由原来的最高定为二级改为现在的最高可以定为三级。
最后，等保2.0标准不再强调自主定级，而是强调合理定级，系统定级必须经过专家评审和主管部门审核，才能到公安机关备案，定级更加严格。
总结通过建立安全技术体系和安全管理体系，构建具备相应等级安全保护能力的网络安全综合防御体系，开展组织管理、机制建设、安全规划、通报预警、应急处置、态势感知、能力建设、监督检查、技术检测、队伍建设、教育培训和经费保障等工作。法律依据：《中华人民共和国网络安全法》
第二十一条国家实行网络安全等级保护制度。网络运营者应当按照网络安全等级保护制度的要求，履行下列安全保护义务，保障网络免受干扰、破坏或者未经授权的访问，防止网络数据泄露或者被窃取、篡改：
（一）制定内部安全管理制度和操作规程，确定网络安全负责人，落实网络安全保护责任；
（二）采取防范计算机病毒和网络攻击、网络侵入等危害网络安全行为的技术措施；
（三）采取监测、记录网络运行状态、网络安全事件的技术措施，并按照规定留存相关的网络日志不少于六个月；
（四）采取数据分类、重要数据备份和加密等措施；
（五）法律、行政法规规定的其他义务。
第三十一条国家对公共通信和信息服务、能源、交通、水利、金融、公共服务、电子政务等重要行业和领域，以及其他一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重危害国家安全、国计民生、公共利益的关键信息基础设施，在网络安全等级保护制度的基础上，实行重点保护。关键信息基础设施的具体范围和安全保护办法由国务院制定。
国家鼓励关键信息基础设施以外的网络运营者自愿参与关键信息基础设施保护体系。

㈩ 大数据系统体系建设规划包括哪些内容是什么

大数据系统体系建设规划包括的内容是：强化大数据技术产品研发，深化工业大数据创新应用，促进行业大数据应用发展，加快大数据产业主体培育，推进大数据标准体系建设，完善大数据产业支撑体系，提升大数据安全保障能力。

指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主，进行的相关经济活动称为大数据产业，目前我国的大数据产业体系已初具雏形，大数据系统体系的发展建设有利于全面提升我国大数据的资源掌控、技术支撑和价值挖掘各方面的能力，加快我国称为数据强国的步伐，同时有利支撑着我国成为制造强国、网络强国的建设工作。

(10)大数据安全体系标准扩展阅读

大数据系统体系建设规划发展原则：

创新驱动、应用引领、开放共享、统筹协调、安全规范。

大数据系统体系建设规划发展目标：

技术产品先进可控、应用能力显著增强、生态体系繁荣发展、支撑能力不断增强、数据安全保障有力。