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大数据安全应用举例(大数据技术在安全方面的应用有哪些)

时间:2024-08-19

数据安全的哪些案例,可以看?

【案例1】2013年,美国网络安全监控活动被曝光。斯诺登揭露了美国国家安全局(NSA)的“棱镜计划”,该计划通过谷歌、雅虎、微软、苹果、Facebook、美国在线、PalTalk、Skype和YouTube等九大公司的协助,实现了对国内外目标的网络监控。

圆通快递与万豪酒店: 圆通快递曝出10亿条快递数据泄露,部分数据被证实;万豪酒店则因5亿客人信息遭黑客侵入,敏感数据外泄,引发了全球关注。华住酒店数据疑云: 华住酒店5亿用户数据疑似泄露,公司积极报警应对,引发了消费者对住宿行业信息安全的深度担忧。

大数据安全威胁贯穿于数据产业的各个环节,包括数据源、大数据加工平台和大数据分析服务。这些威胁源既可能是外部攻击,也可能是内部泄密,既可能是技术漏洞,也可能是管理缺陷。同时,新技术和新模式也带来了新的风险,而传统安全问题仍然存在。

大数据能用来做什么?

1、大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式,提前24小时预测出身体感染的症状,从而及早干预,拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。

2、大数据能够为决策提供强有力的支持。通过对海量数据的分析,企业、政府或个人可以洞察市场趋势、预测未来走向,从而做出更加明智的决策。例如,企业可以利用大数据分析消费者行为,以制定更为精准的市场策略。 个性化服务 大数据技术能够实现个性化服务,提升用户体验。

3、交通:减少事故和交通堵塞 交通部门可以从道路传感器收集大量的数据。智能利用这些大数据,可以支持政府优化交通流管理。市民和公司可以通过使用路线规划大大节约出行时间。 环境:降低能源消耗 大数据革命带来了应对环境挑战的新方式。

4、大数据可以提供给我们深入的数据分析能力。通过数据挖掘、机器学习等技术,我们可以从大数据中提取出有用的信息和知识,并进行分析和归纳。比如,在分析一个公司的销售数据时,我们可以利用这些数据来分析销售趋势、客户偏好等,从而帮助公司更好地制定销售策略。

大数据在日常生活中有哪些应用?

1、大数据在生活中的应用有:农业互联网;金融业互联网;电子商务;医疗器械行业;零售业大数据;生物科技等。政府数据共享、物联网数据搜集等各种数据采集能力不断提升,云计算、人工智能等技术为数据存储、处理提供了可供进一步发展的能力。

2、大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术,检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯,预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。

3、大数据在各个行业领域,都是有应用的。比如物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链、语音识别等。物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络,实现在任何时间、任何地点,人、机、物的互联互通。智慧城市。

4、交通行业:大数据在交通领域的应用包括交通流量预测、路线规划、智能驾驶等,有助于缓解交通拥堵,提高出行效率。教育行业:大数据技术可以帮助学校和教育机构收集和分析大量学生数据,如成绩、出勤率等,从而发现提升关键因素及教学问题,进而调整教学计划,提升教学效果。

5、人类的年度经济交易量:全球每年的经济交易量达到了数万亿美元,这是一个巨大的数字,它反映了人类经济活动的规模和复杂性。 宇宙的年龄:宇宙的年龄大约是138亿年,这个数字描述了宇宙从诞生到现在所经历的时间,是一个非常大的时间跨度。这些例子展示了生活中大数的广泛应用。

商院案例:大数据安全隐患与体系建设

1、综合近年来国内外重大数据安全事件发现,大数据安全事件正在呈现以下特点:(1)风险成因复杂交织,既有外部攻击,也有内部泄露,既有技术漏洞,也有管理缺陷;既有新技术新模式触发的新风险,也有传统安全问题的持续触发。

2、根据权威数据统计,2013年内81%的企业信息安全泄密类问题发生在体系内部(内部人员过失泄密或主动窃密),由外部黑客攻击、系统漏洞、病毒感染等问题带来的信息泄密案例,合计仅有12%;内部体系造成的泄密损失是黑客攻击的16倍,是病毒感染的12倍。

3、大数据时代信息安全隐患近年来,随着信息数据的爆炸式增长,数据的财富转换率也出现了大幅度的增长。这就造成了一个大数据时代的背景。很多... 大数据时代信息安全隐患近年来,随着信息数据的爆炸式增长,数据的财富转换率也出现了大幅度的增长。这就造成了一个大数据时代的背景。

4、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。

5、由于APT攻击具有很强的针对性,且攻击时间长,一旦攻击成功,大数据分析平台输出的最终数据均会被获取,容易造成的较大的信息安全隐患。(二)大数据信息泄露风险 大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候,要注重用户隐私数据的安全问题,在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。