数据安全怎么看

① 数据安全怎么做，安全性更高

这是个综合的工程。需要全路径，全生命周期的去保护。通常需要关注如下方面：
1，敏感数据识别和标记。
2，数据传输安全。
3，数据使用安全。
4，数据交付和发布安全。
其中，2，数据传输安全利用ssl加密传输，比较成熟了。3，数据使用安全中，涉及到数据使用状态审计，数据加密存储，数据访问控制等。4，涉及数据脱敏。
数据安全中，从源头保护数据是最重要的，也就是数据库的安全，包括数据库加密VS-EC，数据库审计VS-AD，数据库防火墙VS-FW，以及数据库脱敏VS-DM。
目前市场上还没有ALL in one的数据库安全平台，但是同时拥有这几个产品的不多。可以在网络上检索下中安威士，这是从北理工孵化出来的公司，产品还不错，也比较全。

② 大数据时代，数据安全如何把控

我们生活在信息的世界里，也是生活在数据的世界里。我们在生活中每一个动作都恨不得通过互联网来获得超便捷的体验，与此同时也在这个过程中留下了数据的痕迹，最关键的是，现如今的技术完全可以记录下每一个步骤，每一条信息，甚至通过推测你的需求来提供相应的消息，也就是常说的大数据技术。

大数据和隐私安全太近了，既要发展又要保护，那么于法于情于理，大数据产业与消费者隐私如何达到平衡呢？作为消费者，如何在快速发展的行业中来明确主权，保护自己呢？

作为消费者应该如何来面对呢？首先是不随便泄露个人信息，在受到骚扰时主动维权。同时，没有必要因为大数据而拒绝新事物，该享受的服务和福利不用忌惮，这个时代技术的脚步是挡不住的。

作为企业应该如何来面对呢？应当是同理心+敬畏心+商业良心。然而这一点企业往往很难做到。曾有多家外媒同时报道称，自2014年6月起剑桥学者Kogan就以心理学研究为名获取、收集Facebook用户数据。随后，多达5000万用户的数据被Kogan转交到政治咨询机构剑桥分析手中，而后者又被指出曾受雇于美国总统特朗普的竞选团队和推动英国脱欧的“脱欧派”乃至多国政党的竞选团队。

近些年来，关于数据泄露的报道屡见不鲜，可是不论用户如何抵制、抗议，依然无法阻挡用户数据源源不断流向黑幕之后，用来达成各种各样的目的。Facebook的数据泄漏事件让监管者和业内人士认为，强化监管或许是必要的。德国司法部长卡塔琳娜·巴利（Katarina Barley）曾表示，Facebook处理私人数据的行为“不可容忍”，目前公司的承诺远远不够，“未来我们不得不更严格地管理像Facebook这样的公司。”

③ 怎么保护数据安全

保护数据安全的方法有很多，下面我们就一起来看下

第一种方法：就是通过给员工定期培训，增强其对于企业文件的保护意识和电脑操作规范，严格遵守其规章制度。

第二种方法：就是通过对电脑的定期升级来达到保护数据安全的目的，而且企业在选择电脑系统的时候尽量的选择正版的系统，定期对电脑做系统补丁的安装。

第三种方法就是通过域之盾来进行数据安全的保护，它不仅能够进行员工上班期间的一个行为审计，还能够进行电脑中的企业数据保护，比如文件加密功能、文件自动备份功能、邮件管控、网页浏览统计等。

④ 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。

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。

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⑥ 你如何看待网络时代数据的安全性

用身份证注册，是不正确的做法，比如信息泄漏，像一卡通办账户支持注册，或者手机号前面三位数字与后面四位数字注册，APP商家连电话号码都不会知道，还有APP权限管理，读取上网记录，位置信息，相机音频变声，外部写入删除，开机自动后台运行，修改程序，读取使用证书，接收发送信息，这些权限还有许多没说，都不应该让应用APP，接收获取信息，统一管理，国家app包括广告推广的手段存在用金钱流量炒作等手段，导致网络环境恶化，新闻发布工作的假新闻要严惩，国家统一管理统软件应用商家下载软必须经过严格管控监管范围内，这样才会公平公正，包括外资企业都会得到有效，用真实数据说话，下载多少次点击量，都必须是真实有效的，但用户卸载注销时数据同时也就会少一位下载数量。

⑦ 数据安全包括哪些内容

1.数据脱敏

数据脱敏是保证数据安全的最基本的手段，脱敏方法有很多，最常用的就是使用可逆加密算法，对入仓每一个敏感字段都需要加密。比如手机号，邮箱，身份证号，银行卡号等信息

2.数据权限控制

需要开发一套完善的数据权限控制体系，最好是能做到字段级别，有些表无关人员是不需要查询的，所以不需要任何权限，有些表部分人需要查询，除数据工程师外，其他人均需要通过OA流程进行权限审批，需要查看哪些表的哪些字段，为什么需要这个权限等信息都需要审批存档。

3.程序检查

有些字段明显是敏感数据，比如身份证号，手机号等信息，但是业务库并没有加密，而且从字段名来看，也很难看出是敏感信息，所以抽取到数据仓库后需要使用程序去统一检测是否有敏感数据，然后根据检测结果让对应负责人去确认是否真的是敏感字段，是否需要加密等。

4.流程化操作

流程化主要是体现在公司内部取数或者外部项目数据同步，取数的时候如果数据量很大或者包含了敏感信息，是需要提OA 审批流程的，让大家知道谁要取这些数据，取这些数据的意义在哪，出了问题可以回溯，快速定位到责任人。开发外部项目的时候，不同公司之间的数据同步，是需要由甲方出具同意书的，否则的话风险太大。

5.敏感SQL实时审查及操作日志分析

及时发现敏感sql的执行并询问责任人，事后分析操作日志，查出有问题的操作。

6.部门重视数据安全

把数据安全当做一项KPI去考核，让大家积极的参与到数据安全管理当中去。

⑧ 如何确保数据安全

如果是企业的话，想要保护内部数据安全就要从两个方面去进行设置，比如说通过对内部的文件加密的方式就能够防止员工随意外发文件了，通过用域之盾进行的文件加密是比较方便的，而且安全性也是比较高的，因为加密后的文件在局域网内能够正常使用，私自外发的话在终端电脑打开就是乱码的情况了；或者说是限制员工对U盘的使用，及其他便携式的使用也是能够禁止员工随意在电脑拷贝文件数据的。