大数据进行监管

⑴ 大数据监督服务是什么

大数据监督是将检察工作、法律监督的逻辑深植于计算机软件，通过算法来实现人工不可能完成的计算量。大数据监督为拿册监督执纪提供新思路举敏烂和新手段，织密监督之网正漏，逼仄腐败。

⑵ 以为基础的新型监管机制

7月18日,国新办举行加快推进社会信用体系建设构建以信用为基础新型监管机制吹风会。国家发展改革委副主任连维良在会上介绍,国务院办公厅印发的《国务院办公厅关于加快推进社会信用体系建设 构建以信用为基础的新型监管机制的指导意见》(以下简称《意见》)是一份深入贯彻落实“放管服”改革要求,理念新、措施实、针对性强的政策性文件。以信用为基础的新型监管机制的重点内容,主要体现在以下七个方面。
一、以信用为基础的新型监管机制,是贯穿事前、事中、事后全生命周期的监管机制。在事前监管环节,通过市场主体“做承诺”“重教育”“用报告”,提高依法诚信经营意识,全面推广主动信用承诺制度,加快许可事项办理进度,扩大信用报告应用范围。在事中监管环节,全面建立市场主体信用记录,鼓励市场主体自愿注册信用信息,开展公共信用综合评价,大力推进信用分级分类监管。在事后监管环节,从健全失信联合惩戒对象认定机制、督促失信主体限期整改、深入开展失信联合惩戒、依法依规实施市场乎册和行业禁入措施扰宏、依法追究违法失信责任等方面,强调用好失信联合惩戒的“利剑”。
二、以信用为基础的新型监管机制,是分级分类的监管机制。传统监管模式对所有监管主体平均用力,监管成本高,市场主体压力大、受干扰多。以信用为基础的新型监管机制按照市场主体信用状况采取差异化的监管措施。对信用好、风险低的市场主体,降低抽查比例和频次。对违法失信、风险较高的市场主缓顷册体,适当提高抽查比例和频次,列入重点信用监管范围,使监管力量“好钢用在刀刃上”,努力做到对诚信守法者“无事不扰”,对违法失信者“利剑高悬”。
三、以信用为基础的新型监管机制,是大幅提升失信成本的监管机制。《意见》“对症下药”“靶向治理”,一是让失信者付出失信记录广泛共享,因而有可能处处受限的成本。二是让失信者付出依法依规公示失信信息、接受社会监督、市场监督、舆论监督的成本。三是让涉及严重违法失信行为的失信者付出被列入“黑名单”,承受跨地区、跨行业、跨领域失信联合惩戒的成本。《意见》要求依法依规建立联合惩戒措施清单,形成行政性、市场性和行业性等惩戒措施多管齐下,社会力量广泛参与的失信联合惩戒大格局,包括依法依规限制失信联合惩戒对象股票发行、招标投标、申请财政性资金项目、享受税收优惠等行政性惩戒措施,限制获得授信、乘飞机、乘坐高等级列车和席次等市场性惩戒措施,以及通报批评、公开谴责等行业性惩戒措施。四是让涉及极其严重违法失信行为或与国计民生安全攸关领域的失信者付出在一定期限内甚至永远被实施行业禁入、逐出市场的成本。《意见》要求,以食品药品、生态环境、工程质量、安全生产、养老托幼、城市运行安全等与人民群众生命财产安全直接相关的领域为重点,对造成重大损失的失信主体及其相关责任人,依法依规在一定期限内实施市场和行业禁入措施,直至永远逐出市场。五是让失信行为的责任主体、责任人付出依法依规被问责的成本。
四、以信用为基础的新型监管机制,是信息充分共享和依法依规充分公开的监管机制。信息共享,特别是失信信息的充分共享是实施信用监管的基础。《意见》提出要充分发挥全国信用信息共享平台和国家“互联网+监管”系统信息归集共享作用,形成全面覆盖各地区各部门、各类市场主体的信用信息“一张网”。同时,将市场主体基础信息、执法监管信息等与相关部门业务系统按需共享,支撑形成数据同步、措施统一、标准一致的信用监管协同机制。信息公开,是质量最高的信息共享和效果最好的失信惩戒。《意见》在成效显著的行政许可、行政处罚信息“双公示”机制基础上,提出依托“信用中国”网站、中国政府网、国家企业信用信息公示系统等开展行政强制、行政确认等更大范围的信息公开,实现“应公开、尽公开”。
五、以信用为基础的新型监管机制,是充分体现以“互联网+”为特征的大数据监管机制。“互联网+”是实现信用监管高效化、智能化、泛在化的重要载体。《意见》提出在数据有效整合、信用风险预警和公正信用监管等方面充分发挥“互联网+”、大数据支撑作用。有效整合公共信用信息、市场信用信息、投诉举报信息和互联网及第三方相关信息,建立风险预判预警机制,及早发现防范苗头性和跨行业跨区域风险。鼓励通过物联网、视联网等非接触式监管方式提升执法监管效率,实现“进一次门、查多项事”,减少对监管对象的扰动。
六、以信用为基础的新型监管机制,是更加注重市场主体权益保护的监管机制。“监管不能任性”是信用监管的基本原则,保护市场主体的合法权益是《意见》的重要内容。《意见》要求要严格保护个人隐私和企业商业秘密,为非主观故意和轻微或一般失信行为的失信主体提供信用修复渠道。在失信主体彻底纠正失信行为并承担相应法律责任的前提下,在接受诚信教育、主动做出守信承诺、按规定履行相关社会责任的前提下,依法依规退出“黑名单”并相应解除失信联合惩戒,依法依规缩短或结束信用信息公示,依法依规规范保存信用记录。但对于给人民群众生命财产安全造成损失的极其严重的失信行为,要依法依规长期保留信用记录,长期实施严格的信用监管,在一定期限甚至永久逐出市场。对有误信息要及时予以更正或撤销,并采取措施消除不良影响。严肃查处违规泄露、篡改或利用信用信息谋私等行为,加大信用信息安全和市场主体权益保护力度。
七、以信用为基础的新型监管机制,是法治化、标准化、规范化的监管机制。依法监管、规范监管是信用监管的突出特征。各领域各地方已开展的信用监管为信用立法奠定了实践基础,也对信用立法提出了迫切要求。《意见》明确要求推动制定社会信用体系建设相关法律,加快研究出台公共信用信息管理条例、统一社会信用代码管理办法等法规。建立健全全国统一的信用监管规则和标准,及时出台相关地方性法规、政府规章或规范性文件,将信用监管中行之有效的做法上升为制度规范,进一步夯实信用监管的法治基础。

⑶ 网购平台的“大数据”是否应该得到监管

应该得到监管。

首先，现在网购平台普遍出现杀熟等现象，用户之间的大数据应该得到保密和合理的监管，不应该成为公司盈利的目的。

有一天我在某购物平台上购买了一件衣服，但是等我购买完后，我用同事的手机发现它的价格竟然比我的还要低，出现这种情况一般都是这些购物网站的。个体用户的数据进行解析，然后进行大数据杀此外，网络购物平台不是法外之地，更应该让消费者权益得到加强，增强消费者的购物信心。

每年315晚会曝光的相关产品质量和用户存在的安全隐患让我们触目惊心，在曾经有一年315晚会曾报道某购物平台恶意地采集相关用户的私人数据，然后进行售卖和指定营销，这种行为现在在我国的相关法律当中界定不是特别清楚，在未来我们应该希望相关部门加强用户的大数据保护，特别是在食品安全领域和用户的具体浏览数据方面要做到安全可靠。

⑷ 大数据监管技术有哪些

1数据的结构化处理
很多数据模型和算法是构建在结构化数据基础上的,多源异构数据要更好地与其他数据集融合,结构化处理是必不可少的过程。数据结构化处理首先要对原始数据进行解析,提取出需要的信息,再进一步将其转换成结构化数据。很多非结构化数据、Web数据是以文本形式存在的,需要使用信息抽取技术识别文本中的实体、属性、关系等信息。也有很多数据采用的是结构化强一些的数据模型,如JSO格式,这类数据相对关系型数据更灵活,在结构化转换过程中也需要一些技术上的处理。结构化处理的主要输出形式是二维表或者图数据,它需要用户确定数据在转换过程中采用的规则。
2数据质量评估与数据清洗
结构化处理主要是数据表达形式上的转换,数据结构化之后并不意味着能够直接使用。处理后的数据还要进行质量评估,如果发现数据中存在问题,则采取进一步的数据清洗措施。这个过程称作数据质量评估。一些简单的数据质量问题可以利用自动化的算法发现,因为数据质量问题的多样性和不可预测性,数据可视化技术成为数据质量评估的关键技术。借助可视化技术,对数据语义非常了解的业务人员更容易发现数据存在的质量问题(如缺失、不一致、异常等)。伴随着数据质量问题的发现,用户可以定义一些数据清洗规则,批量化地处理数据中存在的质量问题,提高数据清洗的效率。在数据库研究领域,也有人借助众包的思路提升数据清洗的效率。这种做法也是基于用户在数据清洗过程中发挥的重要作用进行的。在数据清洗过程中,需要多轮次的人机交互,系统的交互界面和交互方式对于数据清洗算法的有效性尤为重要。
3数据规范化
数据清洗还有一项重要的内容是数据规范化,这也是数据准备中常见的问题。规范化有简单的底层数据层面的,如数据类型转换、单位变换、格式表换等,也有较为复杂的数据项规范化处理,如电话号码、邮编、地址等。这类问题的主要成因是自然语言表达上的差异性会造成同一实体存在多种表达形式。比较典型的例子是地址,人们需要对其进行规范化处理,以提升数据的质量。地址的规范化面临的一个比较大的挑战就是粒度的选取,同一个地址可以用不同粒度进行表达。数据的规范化处理需要根据应用的需求特点,确定数据粒度和表达方式。地址规范化处理背后的问题是实体链指问题,即把同一实体的不同表达形式(不同名字)映射到同一个实体名字上,消除实体表达的语义鸿沟,进而通过关联在数据集中不同地方出现的相同语义的实体,达到数据融合的目的。

⑸ 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。

⑹ 大数据杀熟监管的难点是什么

我觉得最难的地方是怎么样去监管算法，因为监管一家企业很容易，但是监管算法很难。

我这个角度可能比较难理解，因为现在很多互联网公司确实会存在大数据杀熟的状况，现在也有很多企业已经承诺不再做出杀熟的行为，但即便这些企业已经做出了如此承诺，各个企业的算法始终是掌握在平台手里，所以普通人难以辨别自己是否被杀熟了。

大数据杀熟的现象其实已经存在很久了。

我不知道你们有没有这样的经历，当你们用一个新账户使用某企业的时候，这个账户会享受到多种福利。但当你们用老账户来使用这个平台的时候，老账户的消费价格反而会变得越来越高，这正是大数据杀熟的重要体现，因为平台已经算清楚你的消费习惯了，他们会觉得即便出高价，你依然会消费。

⑺ 哪个银行不受大数据监管

所有银行都要接受大数据监管。
所有商业银行都必须接受大数据的监督管理。哪怕是人民银行也要国家审计监督，所以，不受监管的银行不存在。
银行业消费者对银行的产品或服务不满意，应与业务发生的银行网点联系，可通过信函、电话、走访等形式向业务发生的银行营业网点投诉，以便消费者投诉得到及时、快捷的处理。

⑻ 大数据监管技术有哪些

大数据监督管理也成了很多行业热议的话题，和数据安全法的出台不无关系，数据监管技术分为两类：非嵌入式监管和嵌入式监管，非嵌入式监管就是通过现场审查或安装日志审计设备完成相应的监管，嵌入式监管就是“被监管方”所有的数据处理过程都被 “监管方”串行式参与，这方面代表性的技术是零知多方存储技术。

⑼ 建设纪检大数据监督平台的目的

一、建设背景
“数字监督”已然成为大数据时代权力监督体系不可或缺的一种新形态。此前，中央纪委国家监委也印发了《信息化工作规划（2018-2022年）》，明确要求为依规依纪依法履行好纪检、监察职能提供有力的科技辅助和技术支持。数字赋能权力监督是提升综合治理能力与时俱进的现实需要，是创新监督方式推动监督的工作理念，也是纪检监察高质量发展的必然要求。
二、解决问题
虽然利用大数羡橡据技术解决传统的干部权力监督问题是一种新型的有益的尝试，且随着互联网技术的发展在社会各个领域的迅速延伸，越来越多明明的政府部门开始去探索如何利用这一技术在权力监督工作中去发挥作用。但不能否认的是，在实践中权力监督的成效还有待进一步加强，仍存在一些亟待解决的突出问题。
例如监督部门对监管内容不明确、数据采集方式不全面，信息收集困难且效率低；各级纪委监委数据量较大，在信息化过程中缺乏平台整合，纪检监察相关数据未互联互通，使得业务数据“孤岛化”；传统的监督模式激派告效率低、时间周期长，整体问题统计起来较为困难并且精准度不够，相关领导无法掌握全区各级部门权力运行的整体情况，以及问题的趋势频率，难以决策。

⑽ 交通建设怎么从数字上监督

交通建设从数字上监督可以通过大数据分析来监督。
随着科学技术的不断进步，信息化技术得到了各行各业的广泛应用，在交通工程监管中，利用大数据技术可以使管理变得更加智能化，将质量安全监管和大数据技术进行有乎雀猜机结合是未来发展的主要趋势，同时也是信息化时代快速发展的必然需求。在本文中首先对大数据技术进行了简单的介绍，然后对交通工程监管中存在的问题进行了简单的分岁冲析，最后从建立完善的数据库系统和信息化监管平台两个方面介绍了大数据技术岁型的应用，希望可以有效提高我国交通工程管理的信息化水平。