简析大数据安全与传统数据保护的差异
发布时间：2022-01-15 09:38:51 所属栏目：安全 来源：互联网
导读：近年来，得益于数字化转型和大数据的兴起，数据安全已成为被广泛关注的热门话题。尽管大数据的概念早在2005年就已提出，但一直没有从量到质的飞跃，直至近几年物联网和智慧城市的建设，让大数据迅速成为现实，进而大数据的安全也随之成为一个严肃的课题。那
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近年来，得益于数字化转型和大数据的兴起，数据安全已成为被广泛关注的热门话题。尽管大数据的概念早在2005年就已提出，但一直没有从量到质的飞跃，直至近几年物联网和智慧城市的建设，让大数据迅速成为现实，进而大数据的安全也随之成为一个严肃的课题。那么大数据的安全与传统的数据安全防护究竟有什么差别? 大数据由于自身的一些特性：规模性Volume、多样性Variety、真实性Veracity、高速性Velocity等，会面临更高的安全风险。传统的数据通常是独立生成分散使用，每块数据的规模和价值都有限，不容易成为黑客攻击的优选目标;数据大量集中则彻底改变这种局面，使其更容易成为被攻击的目标。 对于大数据的安全，如果单纯从这些特征本身来看，只是对现有数据安全手段的可扩展性提出了更高的要求，并没有改变对现有数据安全功能的要求。传统数据安全的核心功能——加密、脱敏、阻断、数据库安全等似乎仍然适用。如果真如此，那么只要提高现有这些产品的容量和性能，大数据的安全问题就迎刃而解了。但现实并非如此，原因是大数据存在的目的与传统数据有巨大的差别，这就是数据的共享，而共享的背后则是数据的角色发生巨大的变化——从IT领域中的一个信息元素上升为与土地、劳动力、资本和技术同等重要的国民经济核心生产要素。 培育发展数据要素市场，释放数据红利，已成为推动经济高质量发展的新动能：1. 推进政府数据开放共享；优化经济治理基础数据库，加快推动各地区各部门间数据共享交换，制定出台新一批数据共享责任清单。研究建立促进企业登记、交通运输、气象等公共数据开放和数据资源有效流动的制度规范。 2. 提升社会数据资源价值；培育数字经济新产业、新业态和新模式，支持构建农业、工业、交通、教育、安防、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开发利用的场景。发挥行业协会和商会等机构的作用，推动人工智能、可穿戴设备、车联网、物联网等领域数据采集标准化。 3. 加强数据资源整合和安全保护；探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性，丰富数据产品;研究根据数据性质完善产权性质;制定数据隐私保护制度和安全审查制度;推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度;加强对政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。 （编辑：常州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
