① 监狱如何运用物联网和大数据提升安全生产水平
全国各地监狱视频监控、报警、应急指挥系统建设大体情况可以参阅司法部吴爱英部长向第十一届全国人大常委会第二十六次会议作的关于监狱法实施和监狱工作情况的报告——截至2012年4月底,司法部已完成了15项业务标准的制定工作,28个省(区、市)监狱管理局完成了省级网络联通,全国70%以上的监狱建立了应急指挥中心、智能报警系统和综合门禁系统,80%以上的监狱建立了视频监控系统。同时,全国监狱基本完成了AB门建设,建立完善了狱墙周界隔离、多层报警设施和智能化监管系统。
当前监狱安防建设依旧存在的问题
监狱信息化的本质就是把矫正管理全面彻底地纳入规范化、标准化的轨道,实现管理模式的转变和创新,大幅提升监狱工作的法律效益与社会效益,降低行刑成本。其中,尤其是监狱教育矫正的中心地位必须得到加强,因此就监狱“以人为本”的理念而言,必须把信息化建设的重点从传统的“管牢”迈向“改好”。当前,监狱信息化的投入主要还是在“管牢”(也即监管安全)这一领域,“改好”领域涉足较少(例如:矫正个案标准化专家库系统)。此外,就人才队伍而言,民警队伍专业化分工的建立亟待加强。
监狱信息化建设的进程当中,物联网技术能否在未来起主导作用?
2007年5月司法部在南京召开全国监狱信息化建设工作会议,正式发布了《全国监狱信息化建设规划》,由此拉开了全国监狱信息化建设的序幕。自2010年国家发展改革委批复了司法部全国监狱信息化一期工程项目以来,据了解,经过这几年的建设,全国监狱信息化一期工程预计将在今年年底验收完工。后期(二期)推进方面,物联网技术的应用可以说是备受关注的,也有的省份提出智能化概念,认为智能化也必然是以物联网技术为核心,监狱
物联网的发展将为大数据应用提供有效全面的数据支撑
2012年6月,司法部副部长张苏军在全国监狱信息化建设应用工作座谈会上的讲话中强调“推广物联网等新技术的应用”。2012年8月,司法部监狱管理局下发“关于组织开展物联网应用示范研究论证工作的通知”,要求“进一步加强监狱系统物联网技术应用推广,并制定物联网应用示范实施方案”。2013年2月,受邀作为评审专家组长参加司法部监狱管理局的“全国监狱系统物联网应用示范论证会”时,就曾针对监狱物联网发展分几步走在会上提出过的建议。
简单说,智慧监狱或者监狱物联网应用可以分三个阶段,可以用对M2M(M:Man或Machine)的“歪解”来诠释:第一阶段是MachinetoMachine,即主要解决物与物之间的联网联动问题;第二阶段是MachinetoMan或MantoMachine,即主要解决物与人之间的交流,也可称之为半智能化阶段;第三阶段是MantoMan,也即是所有联网的物与物之间都接近或达到类人智能的水平,这可称之为智能化阶段。
物联网技术在社区矫正领域是否有所应用?
社区矫正信息化建设目前正如火如荼的开展,司法部在2013年发布了《社区矫正管理信息系统技术规范》和《社区矫正人员定位系统技术规范》。但由于前期顶层设计不足,司法行政系统的基础网络尚未健全,司法行政数据标准缺乏统一,各地自行试点在事实上造成了信息孤岛化现象,导致了信息化部署实施的困难。
对社区矫正信息化发展之路有兴趣的话可以关注下写的《社区矫正信息化》一书,内容主要立足物联网、大数据、云计算、虚拟化等新概念、新技术的应用,分析了社区矫正信息化的需求、架构、现状和建设思路,论述了数字司法到智慧司法的转型之路,探索了以大数据为核心的智慧司法的整体架构。
尽管可预见物联网大发展的时代即将到来,但无可否认目前其仍处于应用初级阶段这一事实,我们也无法回避当前物联网发展中存在一些问题,包括在技术上、标准上或者产业应用上,还有隐私、安全等等,以及物联网企业过多是中小企业等的担忧。物联网技术在监狱中的应用最具代表性的就是无线定位,包括罪犯、民警的人员定位系统、劳动工具和危险品定位系统等。无线定位技术是国际上最热门的技术之一,但在具体实践上仍有待完善。们在《监狱物联网》书中就着重探索了以无线定位为核心重新架构监狱安防体系的可能,目标正是为了更好的“以人为本”,实现监狱的精细化管理,促进监管安全。们在国内率先开展了针对监管场所RFID技术应用价值评估研究,事实上目前监狱应用中碰到最大的瓶颈并非是无线定位标签的价格过高,而是预期与部署的效益无法被精准的评估。
此外,作为监狱物联网的核心组成部分,传感网络在监狱基础网络设施建设中的地位目前看起来有些缺失,在对监狱的传感感知这一领域,商业界方面基本上只有摄像头(智能视频分析)和拾音器的应用。
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② 大数据环境中,需要注意保护信息安全,重点在于提高()
大数据环境中,需要注意保护信息安全,重点在于提高:数据加密技术、访问控制技术、安全审计技术。
二是信息数据内容更加多元。与传统数据相比,大数据时代的数据种类更加繁多,包括各种视频图片音频等,而且其丰富性大量增加,这对数据处理能力提出了更高要求。大数据时代,对信息的保护更加重要,这不仅关系到用户个人的信息安全,也关系到行业的健康发展。
我国目前在计算机网络信息安全防护方面的工作正在逐步推进,要结合我国实际,注重发挥大数据时代相关先进科技的积极作用,强化计算机网络信息安全的防护和维护,切实提高信息安全,保护个人信息,促进行业健康发展。
③ 大数据分析对国网公司的好处优势有哪些
1、提高效率:通过大数据分析,国网公司可以更好地收集和利激尘用历史数据,将数据转换为有意义的信息,有效地支持决策,更有效地实现运营管理。
2、提高灵活性:大数据分析首答可以收集实时者铅慧数据,更好地捕捉市场趋势,精准分析用户行为,从而帮助国网公司准确地预测市场,更好地满足用户需求,提高企业的灵活性。
3、提升数据安全性:通过大数据分析,国网公司可以更好地检测和分析潜在威胁,以便及时采取有效措施,提升数据安全性,降低运营风险,保护用户的隐私安全。
4、改善客户体验:大数据分析可以收集用户的历史行为数据,精准把握用户兴趣,提供精准的客户服务,改善客户体验,实现智能化运营。
5、提高运营效益:大数据分析可以更好地收集用户数据,提高市场营销效果,及时发现营销机会,有效提高运营效益,节约成本,提升企业的竞争力。
④ 大数据时代下网络安全的重要性
随着互联网的飞速发展,出现了海量的数据信息,人类 社会 也逐步迈进了大数据时代。大数据时代可以为人们带来更多的关于时代发展的实时信息,使人类的思想能够跟上时代发展的脚步,为人们之间的交流与沟通带来便利。即使大数据时代互联网技术自身拥有诸多的优点,但是在应用过程中依然存在很多的网络信息安全风险,这将会导致信息数据不真实,同时又会对人们使用信息的时效性造成不良影响。所以,在大数据时代,我们应该更加重视网络信息的安全性,依托科学合理的网络信息安全管理方案来防止网络安全问题的发生,从而加快中国现代化信息建设的脚步。
大数据时代网络存在的安全问 题
由于网络具有较强的开放性特质,能够实现跨越时空的交流与互动,但于此同时,也容易遭受不同空间与主题的入侵和攻击,这就会导致数据信息发生泄露,继而造成严重的网络安全问题。其次就是人为操作失误,由于网民在上网过程中没有清晰的安全意识,容易下载并点击危险的软件和网站,导致手机或电脑遭受病毒的袭击,进而丢失私人信息、账户信息等。再次就是网络黑客问题,黑客能够通过窃取网络信息或网络密钥的方式,破坏用户的网络系统,使用户的私人信息受到威胁,甚至会导致整个网络系统出现故障或瘫痪。
大数据时代下网络安全的防护措施
1、使用安全的杀毒软件和加强监管工作
计算机不仅需要采用适当的防火墙技术,营造优良的网络运营氛围,且还需要安装杀毒软件。这样一来便可详细检查计算机当中的数据信息,全面提高计算机的安全性,防止因为病毒入侵带来的安全隐患。另一方面,企业也需要做好计算机网络安全的监管工作,集中管理企业现有账号,强化自身安全管理的意识。
2、加强网络安全意识
相关工作人员应深入了解计算机的操作步骤和注意事项,注意可能存在的危险,不下载、不点击来源不明的链接,提升自身的网络安全意识。此外,还需要强化学习,拓展知识面,提升防范能力,养成正确的使用计算机的习惯。
3、加强网络管控能力
影响计算机安全的主要原因是工作人员对网络维护的重视程度不够,只是计算机安全受到影响。网络管理者应加强对信息安全的维护力度,构建出相应的网络管控机制。可通过相关的防控软件对网络病毒、黑客入侵的行为进行监控,同时该系统也能够对用户所参与的网络活动进行分析和把控,及时弹出安全弹窗,以此避免网络安全问题的发生。
4、加强网络安全管理
加强网络安全管理,注重技术应用,为网络安全提供基础保障。即通过网络维护,定期检查网络安全问题,提升对网络安全及数据安全的管理力度,保障信息网络的正常运作。在这个过程中,网络管理者需要定期检查系统漏洞,及时地更新杀毒软件的病毒库等。
结语
⑤ 大数据时代,如何保证网络安全
从两态则个方面说下这个安全问题:
1.数据泄露,这是最常见的安全问题。作为普通个人,需要注意如下几点:
(1)不要随意浏览赌博色情网站、注册账号、安装软件、甚至使用破解软件,其中很可能包含木马或者钓鱼程序,一定要清楚自己的操作会有什么后果,不清楚的情况下可以问问身边的朋友。
(2)保护好自己的密码,因为基本上每个网站或应用都需要账号密码,要记住很多密码确实很难,所帆中棚以很多人就记录在电脑中,没有任何保护,这也是比较危险的。简单点的防范措施就培坦是使用几个能记得住的密码,切记不要使用生日,过于简单的数字,很容易被猜出来。另外注意不要在来历不明的网站上注册账号,以免密码被偷窥。
(3)现在使用指纹、刷脸的应用很多,一定不要在不知名的应用上提交这些信息,免得身份被盗用。平时在社交媒体上分享时也要注意,不要暴露太多个人信息,比如家庭情况、孩子学校情况等,以免被别有用心的人利用。前段时间还有新闻报道从照片中成功提取指纹信息的案例,所以一定要注意尽量少分享隐私信息。
2.数据丢失或损坏,这也是一件很让人抓狂的事。电脑硬盘坏了,手机进水了,网站倒闭了,都有可能导致数据找不回来的情况发生。对于企业一般会把自己的核心数据存储多份,多个机房备份,甚至多个城市备份,很少发生数据找不回来的情况。对于个人,建议使用知名的云备份服务,将自己的数据在云端存储一份,当然也要注意设置好访问权限,避免数据泄露。
安全没有百分百,只能做到尽量安全。不仅是个人需要注意保护自己的信息,企业也有责任保护好自己用户的信息,政府也有责任监督企业做好信息安全。
⑥ 为什么大数据增强人们安全感
左手尖端科技 右手民生热望”,2013年以来,贵州通过大数据提升政府治理能力,改善政务、改善民生,群众幸福感、获得感、安全感日益增强。
利用大数据、区块链等先进技术,贵州对3000亿脱贫攻坚投资基金进行精细化管理;通过“贵健康”APP,贵州200万户广电网络高清互动用户享受到IPTV智慧医疗带来的全新就医体验,百姓在家就可通过电视看病;大数据让公众出行也变得便利。每天上下班,贵阳市民使用“筑民生”APP里的实时公交功能,除了可规划公交线路,系统还会为查询者计算下车后的步行距离、车票价格等;贵阳在全市的公共场所布了两万多个“天眼”(监控探头),这让该市的抢劫案从以前最高时期的“一天上百起”降到现在的0.5起。
……
数据来源于生活,也正在我们生活的方方面面得到应用。作为国家级大数据综合试验区,贵州秉承发指闭展为要、民生为本、企业为漏段基、环境为重的理念,亲密触摸大数据。省委书记、省人大常委会主任孙志刚就如何进一步推动大数据与各行各业各领域深度融合时明确指出:“利用大数据洞察民生需求、优化民生服务,深度开发各类便民应用,加快大数据与服务民生的融合,提高人民群众生活质量;加强"数据铁笼"、生态环境、公共安全等领域的大数据运用,加快大数据与社会治理的融合,提高政府治理能力和返逗誉水平。”
积极推进大数据与各行各业各领域深度融合,无疑体现了贵州在大数据民用价值挖掘上的担当。随着人工智能以及物联网时代的全面到来,可以预见,人们的学习方式、工作方式和娱乐方式都将与大数据有着更紧密的关联。每个人,都将成为数据的创造者和使用者。站在信息技术与社会变化的交汇点上,只有牢牢把握人民群众对美好生活的向往,才能“用好大数据 念好民生经”,实现民生需求和民生供给的精准对接,扎实推动经济社会高质量
⑦ 大数据安全的重要性
大数据在企业和事业单位应用越来越广泛,也越来越被人所熟知,数据的价值也越来越多的被人所认识。它已经成为了一种新的经济资产,被看作是新世纪的矿产与石油,为整个社会带来了全新的创业方向、商业模式和投资机会。
大数据时代,组织和企业会更多的依靠数据分析而非经验和直觉来制定决策。充分挖掘和使用数据的价值将为组织和企业带来强大的竞争力。我们的周围也不乏有希望通过挖掘数据价值,提升组织或和企业竞争力的客户。像所有的科学技术一样,大数据也是一把双刃剑,能否合理利用成了其剑锋所向的分界点。
数据安全存在着多个层次,如规章制定、信息收集、信息传输、信息传输等环节安全。对于业务数据的安全,三分制定,七分技术,其他安全也是至关重要。
业界通常以四个“V”来概括大数据的基本特征:Volume(数据体量巨大)、Variety(数据类型繁多)、Value(价值密度低)、Velocity(处理速度快)。而恰恰是这四个特点,也决定了其安全风险。
数据安全比传统信息安全更加复杂,体现在三个方面。
(1)业务数据越来越大,包括越来越多企业数据、个人资料、客户的隐私,数据的集中存储环节存在很大数据泄露隐患。
(2)敏感数据的应用界限不明确,大数据的分析大多未考虑到个体隐私问题。
(3)大数据对数据安全依赖提升,传统的像APT、DDos等安全工具,在数据防丢失、防泄漏上存在一定的技术难度。
大数据技术,主要是针对事物之间或者人和事物之间进行关系分析,如果大数据技术只是单纯的辅助决策的作用,那并不可怕,但事实上,大数据分析技术逐渐变成了一项重要的业务决策流程,越来越多的决策结果受到大数据分析结果所影响,对于决策者来说,最艰难的事情就是让我们逻辑思考来做决定,还是有智能分析的数据做决定,现在来看,智能分析的结果往往是正确的,并且让我们对其产生依赖,试想一下,如果大数据分析手机的基础信息数据出现问题,或者分析的逻辑是不正确的,那么将会引导我们走向错误,所以,面对海量的数据,存储、管理和分析,传统的对错分析和奇偶校验可能不能满足需求。
3 大数据就是大风险
大数据之“大”实际上指的是它的种类丰富、存储量大,因此管理起来是一个具有挑战性的工作。然而,无论企业在数据的存储、应用以及环境角度来看,“管理风险”不可避免地成为了“大数据就是大风险”的潜在推力。而数据安全是使用单位的重中之重,数据安全技术直接影响国家安全。总结起来,主要体现在五个方面。
3.1 云数据
目前来看,企业对诸如云服务等新技术的应用还是面临很多的困难,因为在实际应用中可能会遇到一些无法预料的问题。另外,黑客们对于放在云端的大数据更容易获取对于他们有用的信息,因此企业对云计算的安全性要求就会更高。
3.2 网络安全
随着互联网、移动互联网和物联网的发展,IT资源产生的在线数据正在被利用,但是数据量越来越大,已有的分析利用效率越来越低,数据的维护和利用压力正在变大。所以企业对于大数据应用中,对网络的恢复、防范依赖性就越来越高。
3.3 隐私
个人隐私作为一直备受关注的社会问题,随着各式各样的数据量越来越大,通过多种关联技术的分析成熟,个人隐私问题也将愈加凸显。
3.4 消费化
随着移动办公的兴起和广泛使用,在数据收集、存储、访问、传输都必不可少的有移动设备的介入。大数据时代的兴起带动了移动设备数量的骤增,为了方便,越来越的员工使用自己的移动设备进行办公。使用方便的同时,也给企业带来了安全隐患,移动设备很容易成为黑客入侵到内网的跳板,所以,移动设备的安全性关系着企业的安全。
3.5 互相联系的供应链
企业是供应链中的一部分,而这个供应链具有复杂性、全球性、还相互关联。信息将供应链紧密地联系在一起,从数据到商业机密再到知识产权,而信息的泄露会给企业带来经济和名誉上的重大损失,因此信息安全也越来越被重视。
不难看出,围绕大数据的五个主要问题多是其安全问题。的确,信息安全是关乎企业生存命脉的一根红线,在任何时期都是不可碰触的。面对大数据的双刃剑,保护好这些敏感数据的安全及其大数据分析生成的各种战略方案、机密文档、市场报告等成果,是促使大数据助力企业发展的关键环节。 各类技术都在考虑它们的安全性,并力求从中寻求一个契合点,云计算还有大数据,也都在寻求安全和各类技术有效融合。当大数据考虑安全性的时候,一个全新的安全生态系统伴随着大数据生态系统的成熟逐渐在我们眼前清晰地展开,资本运作和创新的动力不断地驱动着安全向前迈进。
4 数据信息的“安保”直接影响数据开发
不可否认,信息化程度越高,信息安全受到拷问的程度就越大。困扰全球各国的数据安全问题,同样也在考验中国。不能实现数据信息的“安保”,数据的开发就是一场灾难,世界主要经济体对此无一不有清醒认识。
⑧ 保护大数据安全的10个要点
一项对2021年数据泄露的分析显示,总共有50亿份数据被泄露,这对所有参与大数据管道工作的人来说,从开发人员到DevOps工程师,安全性与基础业务需求同等重要。
大数据安全是指在存储、处理和分析过于庞大和复杂的数据集时,采用任何措施来保护数据免受恶意活动的侵害,传统数据库应用程序无法处理这些数据集。大数据可以混合结构化格式(组织成包含数字、日期等的行和列)或非结构化格式(社交媒体数据、PDF 文件、电子邮件、图像等)。不过,估计显示高达90%的大数据是非结构化的。
大数据的魅力在于,它通常包含一些隐藏的洞察力,可以改善业务流程,推动创新,或揭示未知的市场趋势。由于分析这些信息的工作负载通常会将敏感的客户数据或专有数据与第三方数据源结合起来,因此数据安全性至关重要。声誉受损和巨额经济损失是大数据泄露和数据被破坏的两大主要后果。
在确保大数据安全时,需要考虑三个关键阶段:
当数据从源位置移动到存储或实时摄取(通常在云中)时,确保数据的传输
保护大数据管道的存储层中的数据(例如Hadoop分布式文件系统)
确保输出数据的机密性,例如报告和仪表板,这些数据包含通过Apache Spark等分析引擎运行数据收集的情报
这些环境中的安全威胁类型包括不适当的访问控制、分布式拒绝服务(DDoS)攻击、产生虚假或恶意数据的端点,或在大数据工作期间使用的库、框架和应用程序的漏洞。
由于所涉及的架构和环境复杂性,大数据安全面临着许多挑战。在大数据环境中,不同的硬件和技术在分布式计算环境中相互作用。比如:
像Hadoop这样的开源框架在设计之初并没有考虑到安全性
依赖分布式计算来处理这些大型数据集意味着有更多的系统可能出错
确保从端点收集的日志或事件数据的有效性和真实性
控制内部人员对数据挖掘工具的访问,监控可疑行为
运行标准安全审计的困难
保护非关系NoSQL数据库
这些挑战是对保护任何类型数据的常见挑战的补充。
静态数据和传输中数据的可扩展加密对于跨大数据管道实施至关重要。可扩展性是这里的关键点,因为除了NoSQL等存储格式之外,需要跨分析工具集及其输出加密数据。加密的作用在于,即使威胁者设法拦截数据包或访问敏感文件,实施良好的加密过程也会使数据不可读。
获得访问控制权可针对一系列大数据安全问题提供强大的保护,例如内部威胁和特权过剩。基于角色的访问可以帮助控制对大数据管道多层的访问。例如,数据分析师可以访问分析工具,但他们可能不应该访问大数据开发人员使用的工具,如ETL软件。最小权限原则是访问控制的一个很好的参考点,它限制了对执行用户任务所必需的工具和数据的访问。
大数据工作负载所需要的固有的大存储容量和处理能力使得大多数企业可以为大数据使用云计算基础设施和服务。但是,尽管云计算很有吸引力,暴露的API密钥、令牌和错误配置都是云中值得认真对待的风险。如果有人让S3中的AWS数据湖完全开放,并且对互联网上的任何人都可以访问,那会怎么样?有了自动扫描工具,可以快速扫描公共云资产以寻找安全盲点,从而更容易降低这些风险。
在复杂的大数据生态系统中,加密的安全性需要一种集中的密钥管理方法,以确保对加密密钥进行有效的策略驱动处理。集中式密钥管理还可以控制从创建到密钥轮换的密钥治理。对于在云中运行大数据工作负载的企业,自带密钥 (BYOK) 可能是允许集中密钥管理而不将加密密钥创建和管理的控制权交给第三方云提供商的最佳选择。
在大数据管道中,由于数据来自许多不同的来源,包括来自社交媒体平台的流数据和来自用户终端的数据,因此会有持续的流量。网络流量分析提供了对网络流量和任何潜在异常的可见性,例如来自物联网设备的恶意数据或正在使用的未加密通信协议。
2021年的一份报告发现,98%的组织感到容易受到内部攻击。在大数据的背景下,内部威胁对敏感公司信息的机密性构成严重风险。有权访问分析报告和仪表板的恶意内部人员可能会向竞争对手透露见解,甚至提供他们的登录凭据进行销售。从内部威胁检测开始的一个好地方是检查常见业务应用程序的日志,例如 RDP、VPN、Active Directory 和端点。这些日志可以揭示值得调查的异常情况,例如意外的数据下载或异常的登录时间。
威胁搜寻主动搜索潜伏在您的网络中未被发现的威胁。这个过程需要经验丰富的网络安全分析师的技能组合,利用来自现实世界的攻击、威胁活动的情报或来自不同安全工具的相关发现来制定关于潜在威胁的假设。具有讽刺意味的是,大数据实际上可以通过发现大量安全数据中隐藏的洞察力来帮助改进威胁追踪工作。但作为提高大数据安全性的一种方式,威胁搜寻会监控数据集和基础设施,以寻找表明大数据环境受到威胁的工件。
出于安全目的监视大数据日志和工具会产生大量信息,这些信息通常最终形成安全信息和事件管理(SIEM)解决方案。
用户行为分析比内部威胁检测更进一步,它提供了专门的工具集来监控用户在与其交互的系统上的行为。通常情况下,行为分析使用一个评分系统来创建正常用户、应用程序和设备行为的基线,然后在这些基线出现偏差时进行提醒。通过用户行为分析,可以更好地检测威胁大数据环境中资产的保密性、完整性或可用性的内部威胁和受损的用户帐户。
未经授权的数据传输的前景让安全领导者彻夜难眠,特别是如果数据泄露发生在可以复制大量潜在敏感资产的大数据管道中。检测数据泄露需要对出站流量、IP地址和流量进行深入监控。防止数据泄露首先来自于在代码和错误配置中发现有害安全错误的工具,以及数据丢失预防和下一代防火墙。另一个重要方面是在企业内进行教育和提高认识。
框架、库、软件实用程序、数据摄取、分析工具和自定义应用程序——大数据安全始于代码级别。 无论是否实施了上述公认的安全实践,代码中的安全缺陷都可能导致数据泄漏。 通过在软件开发生命周期中检测自研代码及开源组件成分的安全性,加强软件安全性来防止数据丢失。
⑨ 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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⑩ 用大数据提升食品安全
用大数据提升食品安全
食品安全不仅关乎公民生命安全和身体健康,涉及我国食品及农产品的国际声誉,同时与经济发展和社会安全密切相关,影响社会稳定和政府形象。而大数据不仅是技术变革,更是一场社会变革,必然伴随公共管理与公共服务领域的变革。
食品安全溯源体系建设就是大数据时代政府治理现代化的技术路径之一。食品安全可追溯制度是一项高度依赖现代信息技术的制度,通过对信息化平台的开发应用,利用低廉的人力、物力成本实现对海量食品安全相关信息的收集、管理与共享。建立基于全程监管的食品安全可追溯制度将是解决食品安全问题的有效手段。从20世纪90年代开始,许多国家和地区通过建立追溯制度来推进食品质量安全管理,美国、欧盟和日本是较早开展食品追溯标准化工作的国家和地区,已经建立起了法律法规健全,组织执行机构配套,以预防、控制和追溯为特征的食品质量安全追溯监管体系,使得食品安全生产受到全程监控。
伴随大数据时代带来的发展契机,通过历史与当前数据的融合、潜在线索与模式的挖掘、多种数据关联性分析、态势与效应的判定与调控,提高食品安全态势感知、隐患识别、食品溯源、病因食品关联等综合分析能力,加强国家食品安全风险管理能力,提升专业、权威的科普服务能力,推动食品安全行业健康、科学发展,提升食品行业竞争力,促进食品安全监管模式转变升级是食品安全信息工作面临的挑战和机遇。
我国的食品安全监管体系为推进食品溯源体系建设奠定了良好体制架构。国务院历来十分重视食品安全和监测追溯工作。国务院近期发出的关于《进一步加强食品安全工作的决定》就明确提出,要建立统一规范的食品质量安全标准体系,建立食品质量安全例行监测制度和食品质量安全追溯制度。2012年发布的《国家食品安全监管体系“十二五”规划》《国务院关于加强食品安全工作的决定》提出要重点加强食品安全追溯体系建设,2013年4月发布的《2013年食品安全重点工作安排》中提出统筹规划建设食品安全电子追溯体系。食品安全监管的行政权力、执行能力更加集中、高效,食品安全问题在行政层面提升到新的高度。统一规范的食品安全追溯信息分析与判断,有利于对食品安全生产过程中的关键控制点进行评估,有利于根据风险程度确定相应的风险管理措施,降低或控制食品安全风险,并且在风险评估和风险管理的全过程中保证风险相关各方保持良好的风险交流与预警状态。
加强食品安全的依法治理能力是食品安全溯源发挥作用的保障。依法治理就是要求食品安全问题的处理依照法律,食品安全治理体制由法治予以保障,必须加强依法溯源,要将企业信息、检测信息、执法、召回信息统一融合到食品安全追溯系统中去,这样食品安全系统才能更好地发挥作用。要依法充分界定食品生产者、经营者、消费者、监管者各方的权利、权力和责任,以此矫正生产经营主体与消费者的不对等地位、缓解市场的外部性问题、规范市场的统一化问题、强化企业与政府的自律意识和法律责任、维护社会互信和市场公平交易、改正政府权力不清和责任不明的失灵状况。在当前依法治国的总要求、大形势下,我国食品安全依法治理、依法溯源大有可为,也必须尽快有所作为。
厘清食品安全溯源系统的定位,用大数据精准化提升食品安全监管的力度。首先,食品安全溯源系统是解决食品安全问题的技术手段之一,食品安全整体水平的提高根本上还是要靠落实主体责任、形成全社会共同治理的合理机制。因此,除法律规定的极特殊食品外,食品安全溯源系统应该是通过合理的社会分工和方案,在符合市场经济规律和成本最低前提下的技术手段,此外,食品溯源不仅强调责任追究制度,还要建立风险防范激励机制,食品安全监管部门和技术支撑机构主动发现问题、报告问题,建立防范系统性风险的奖励制度。而食品溯源制度的建设和完善正是可以从源头发现和开展风险监测和评估,及早发现风险隐患,为监管部门采取控制措施,以及制定修订食品安全标准提供科学依据,切实做到食品安全隐患的“早发现、早预警、早处置”。其次,食品安全溯源体系应该是全社会共同参与,按市场机制运行的开放系统。新的食品安全溯源体系可以形成一个新的产业——食品安全溯源产业。例如,公共服务平台提供者可按照市场定价政府购买服务等模式方式低收费运行,并且能进一步促进食品产业链提高信息化水平,提高移动互联网、物联网产业环境下的营销水平。
在完善相关法规和行业制度的基础上加快试点,借助微商生鲜电商等互联网新经济活跃和推广。近年来,众多电商试水家庭优质食品购买平台,致力于改善中国食品安全现状,但是食品安全监管盲点也使得传统监管模式面临挑战。电子商务虽然具有良好健康的购买机制和评价机制,但对于食品安全问题并不能起到杜绝或者防范的作用,持续曝出的食品安全事件在客观上助推了农业众筹的发展。农业众筹通过消费者先筹集资金,让农民根据需求进行种植,农产品成熟之后直接送到用户手里,在一定程度上可以理解成农产品的预售。但是,农业产品生产周期较长、不易保存而且承受更多自然灾害风险,尤其在项目源审核方面存在一定困难,因此,几乎所有项目都会把食品安全放在第一位,溯源体系建设成为加强电商和小微产业食品安全的品质保证,甚至可以成为推动农业适度规模经营进而向众筹家庭农场、专业合作等多种形式发展现代农业的重要催化剂。建议通过授信选择具备条件的企业进行试点推广,尝试构建统一的产品质量标准和完善的食品安全信息。另外,可以通过优惠政策扶持等方式帮助规模小、水平低的企业或农户建设食品安全可追溯系统。加大对食品安全追溯消费的宣传和鼓励,借此推进食品安全信用档案建设等相关工作,扶持和鼓励独立的技术机构对溯源监管效果开展独立、客观的第三方评价,为促进食品溯源体系建设和产业服务竞争力、激发市场活力、强化食品安全社会协同共治、推进经济提质增效升级做出贡献。
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