資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：大數據給企業帶來價值的同時，也會引入新的安全威脅。大數據的繁多類型使得信息有效性驗證工作大大增加。大數據的快速處理要求使得獨立決策的比例顯著降低。大數據時代已經到來并在前行，大數據已經產生出巨大影響力，并對我們的社會經濟活動帶來深刻影響。
導語
“隱形隱私”泄漏問題一直我們乃至全球最難解決的問題，數據安全不止是一個企業發展的核心關鍵，更關系到企業單位的生死存亡，企業單位重要客戶信息泄露并在市面上大肆流通發生之后我們在想盡各種方法亡羊補牢？可是我們數據安全難道不是要從最一開始就做好最全面的防護措施嗎？還是等出了問題之后，我們也損失了之后我們在想辦法彌補?最近國際上發生的數據泄露問題日益嚴重從之前的Acfun事件，到支付寶轉賬信息泄漏再到萬豪國際酒店數據庫信息泄露，跟甚是就在昨天亞馬遜和谷歌兩家在國際上享有盛譽的企業也未能逃出厄運同時曝出用戶數據泄露事件，由此可見我們的信息數據安全的重要性。
國際事件
最近國際上發生的數據泄露問題日益嚴重從之前的Acfun事件，到支付寶轉賬信息泄漏再到萬豪國際酒店數據庫信息泄露，跟甚是就在昨天亞馬遜和谷歌兩家在國際上享有盛譽的企業也未能逃出厄運同時曝出用戶數據泄露事件，由此可見我們的信息數據安全的重要性。
敲黑板，劃重點。
大數據本身固有的特征可以用4個“V”來概括——Volume(數據體量巨大)、Variety(數據類型繁多)、Value(價值密度低)、Velocity(處理速度快)。大數據給企業帶來價值的同時，也會引入新的安全威脅。從支付寶大規模故障，到攜程網因“內錯誤操作”宕機近12小時，谷歌社交媒體“新漏洞”等，都表明大數據時代的安全問題日益凸顯。隨著企業數據安全事故頻發，企業在大數據應用前首先要考慮數據安全威脅。大數據給企業帶來的安全威脅主要表現為以下幾方面： 大數據的巨大體量使得企業信息安全管理成本顯著增加。 4個“V”中的第一個“V”(Volume數據體量巨大)，數據之大，這些巨大、海量數據的管理問題是對每一個企業大數據運營者的最大挑戰：一方面，大量數據的集中存儲增加了企業信息泄露風險；另一方面，大數據意蘊藏著更復雜、更敏感、價值巨大的數據，從而引來更多的潛在攻擊者。大數據的繁多類型使得信息有效性驗證工作大大增加。
4個“V”中的第二個“V”(Variety數據類型繁多)，數據類型多，數據來自于多維空間，各種非結構化的數據與結構化的數據混雜在一起。大量數據本身就蘊藏著價值，但是企業如何將有用的數據與沒有價值的數據進行區分看起來是一個棘手的問題，甚至會引發越來越多的安全問題。大數據的低密度價值分布使得安全防御邊界有所擴展。
4個“V”中的第三個“V”(Value價值密度低)，大數據單位數據的低價值。這種廣種薄收似的價值量度，使得企業信息效能被攤薄了，大數據的安全預防與攻擊事件的分析過程更加復雜，相當于安全管理范圍被放大了。大數據的快速處理要求使得獨立決策的比例顯著降低。
4個“V”中最后一個“V”(Velocity處理速度快)，決定了利用海量數據快速得出有用信息的屬性。大數據分析日益成為一項重要的企業業務決策流程，隨著越來越多的決策結果來自于大數據的分析建議，面對海量的數據收集、存儲、管理、分析和共享，傳統意義上的對錯分析和奇偶校驗已失去作用。大數據時代已經到來并在前行，大數據已經產生出巨大影響力，并對我們的社會經濟活動帶來深刻影響。企業單位只有充分利用大數據技術來挖掘信息的巨大價值，才能形成強有力的競爭優勢。面對大數據時代安全挑戰，要予以足夠重視，采取相應措施做到未雨綢繆。
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摘要：大數據的繁多類型使得信息有效性驗證工作大大增加。大數據的低密度價值分布使得安全防御邊界有所擴展。大數據的快速處理要求使得獨立決策的比例顯著降低。另一方面是實現隱私保護手段與隱形隱私保護需求相對應的隱形隱私數據保護。 導語 隱形隱私泄漏問題一直我們乃至全球最難解決的問題，數據安全不止是一個企業發展的核心關鍵，更關系到企業單位的生死存亡，企業單位重要客戶信息泄露并在市面上大肆流通發生之后我...
摘要：大數據的繁多類型使得信息有效性驗證工作大大增加。大數據的低密度價值分布使得安全防御邊界有所擴展。大數據的快速處理要求使得獨立決策的比例顯著降低。另一方面是實現隱私保護手段與隱形隱私保護需求相對應的隱形隱私數據保護。 導語 隱形隱私泄漏問題一直我們乃至全球最難解決的問題，數據安全不止是一個企業發展的核心關鍵，更關系到企業單位的生死存亡，企業單位重要客戶信息泄露并在市面上大肆流通發生之后我...
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