어떻게 하면 데이터 보안이 더 안전합니까?
백서에 따르면 빅데이터는 경제 운영 메커니즘, 사회생활 방식, 국가 통치 능력에 큰 영향을 미치며' 대안전' 관점에서 빅데이터의 보안 문제를 인식하고 해결해야 한다고 합니다. 비즈니스 전략, 사회 거버넌스, 국가 전략 개발 등 빅 데이터의 의사 결정 지원 능력에 점점 더 많은 관심을 기울이고 있습니다. 그러나 업계에서도 빅 데이터는 양날의 검이며, 빅 데이터 분석 예측 결과가 사회보장체계에 미치는 영향과 파괴력은 예측할 수 없을 정도로 미리 예방해야 할 것으로 보인다.
빅 데이터 보안은 기술, 법률, 규제, 사회 지배 구조 등과 관련된 포괄적인 문제이며 국가 안보, 산업 안전 및 개인의 합법적 권익에 영향을 미칩니다. 동시에, 대량 데이터의 양, 규모, 처리 방식, 응용 이념 등에 대한 혁신은 대형 데이터 플랫폼 자체의 보안 요구 사항을 변화시킬 뿐만 아니라 데이터 보안 이념의 변화를 초래할 뿐만 아니라, 고급 개인 정보 보호 기술에 대한 요구와 기대로 이어질 수 있습니다.
백서는 빅 데이터 보안 위협이 데이터 생산, 수집, 처리 및 * * * 공유에 침투하고 있으며, 빅 데이터 산업 체인의 모든 부분에 복잡하게 얽혀 있는 위험의 원인이 있다고 주장합니다. 외부 공격도 있고, 내부 누설도 있다. 기술적 인 허점과 관리 결함이 모두 있습니다. 새로운 기술, 새로운 모델로 인한 새로운 위험, 전통적인 보안 문제의 끊임없는 트리거가 있습니다. 백서는 빅 데이터 보안 기술의 향후 발전을 위해 다음과 같은 구체적인 권장 사항을 제공합니다.
첫째, 전체 보안관의 높이에서 빅 데이터 보안 종합 방어 체계를 구축한다.
안전은 발전의 전제이다. 빅 데이터 보안 기술 지원 능력을 종합적으로 향상시켜 빅 데이터 애플리케이션 클라우드를 통해 국가 빅 데이터 전략 및 시장 애플리케이션 요구 사항을 충족하는 종합적인 스테레오 방어 시스템을 구축해야 합니다. 첫째, 데이터 수집, 전송, 저장, 처리, * * 데이터 수집, 전송, 저장, 저장, 처리, * * 데이터 폐기, 데이터 소스 인증, 대규모 전송 암호화, 비관계형 데이터베이스 암호화 스토리지, 개인 정보 보호, 데이터 거래 보안, 데이터 유출 방지, 추적, 데이터 폐기 등의 기술을 종합적으로 활용하여 시스템의 기존 네트워크 정보를 결합합니다 두 번째는 대형 데이터 플랫폼 자체의 보안 방어 능력을 향상시키고 사용자 및 구성 요소 인증, 세밀한 액세스 제어, 데이터 운영 보안 감사, 데이터 탈민 등 개인 정보 보호 메커니즘을 도입하는 것입니다. , 메커니즘에서 데이터에 대한 무단 액세스 및 유출을 방지하는 동시에 대형 데이터 플랫폼 구성 요소 구성 및 운영 중 숨겨진 보안 문제에 대한 관심을 높이고 플랫폼 돌발 보안 사고에 대한 대응 능력을 강화합니다. 셋째, 수동 방어에서 능동 탐지로의 전환을 달성한다. 빅 데이터 분석, 인공 지능 등의 기술을 통해 자동 위협 식별, 위험 차단 및 공격 추적, 소스에서 빅 데이터 보안 방어 수준 향상, 알 수 없는 위협에 대한 방어 능력 및 방어 효율성 향상