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2016数博会开幕 安全护航数据未来

随着大数据发展上升为国家战略,2016数博会已升格为“国家级”盛会。由中华人民共和国发展和改革委员会、中华人民共和国工业和信息化部、中华人民共和国商务部、中共中央网络安全和信息化领导小组办公室、贵州省人民政府主办的国家级大数据产业峰会在中国贵阳正式开幕。 开幕式上,中共中央政治局常委、国务院总理李克强出席并发表讲话。总理表示:谁掌握了先机,谁就掌握了未来。当今世界,信息化潮流席卷全球,地球村概念,大数据起了关键作用。他还特别提到,在安全领域进行沟通,使信息开放更安全。建立数据流动的监管体系。中国是成长性市

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干货 | 清华大学叶晓俊《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》国家标准修订思考

本文内容整理自《数据安全与数据要素治理研讨会》中,清华大学软件学院教授叶晓俊所做的《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》国家标准修订思考的主题演讲。 下面由我向大家介绍由清华大学牵头制定的GB/T 35274-2017 《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》国家标准在本次修订过程中我们的一些感想。今天汇报包括以下部分:1)标准修订的背景2)标准修订情况3)标准内容介绍4)标准修订思考5)后续工作安排。 首先回顾该标准修订的背景。2016年全国信息技术安全标准化委员会(简称信安标委)成立大数据安全标准特

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云计算 vs. 本地数据中心 谁更安全?

目前,云计算在安全方面仍然差强人意,但是在不久的将来,云计算的安全性要比传统本地IT更高。下面就让我们来看看为什么将会是这样。 大数据威胁智能感知系统 公有云将能够很好地变成数据安全的平台。抓取互联网数据,如网站请求和电子邮件样本,然后通过运行大数据安全智能感知系统,就能发现全球的恶意软件和网络入侵意图。我们越快地利用云计算来定位威胁并精确地确定威胁的范围,就能越快地改变我们的基础设施以抵御那些威胁。 加密证书和密钥管理 目前在任何企业环境中,移动数据已经超越了传统安全的边界,其中加密成为一个越来越重要的环

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大数据安全问题分析及对策建议

图片来自网络 作者简介:王竹欣,硕士,毕业于北京航空航天大学电子信息工程学院,现任职于中国信息通信研究院信息通信安全研究所,主要研究方向为网络安全、数据安全。陈湉,毕业于北京邮电大学计算机学院,硕士,现任中国信通院安全研究所数据安全研究部副主任,主要研究方向为大数据安全、个人信息保护。 随着大数据时代的到来,大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时,也使传统网络安全防护面临严重威胁与全新挑战。本文介绍了大数据技术及产业发展的有关背景,从数据安全、个人信息保护及大数据平台自身安全三个方面梳理大数据技术应

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大数据安全第4期:了解大数据安全标准体系应当先从这里开始

大数据安全风险伴随大数据应用而生。随着互联网、大数据应用的爆发,数据丢失和个人信息泄漏事件频发,地下数据交易黑灰产造成数据滥用和网络诈骗,并引发恶性社会事件,甚至危害国家安全。 2015年5月,美国国税局宣布其系统遭受攻击,约71万人的纳税记录被泄露,同时约39万个纳税人账户被冒名访问; 2016年8月,犯罪团伙利用非法获取得到的数万条高考考生信息实施诈骗,山东女孩徐玉玉因学费被骗出现心脏骤停,最终抢救无效死亡; 2016年12月,雅虎公司宣布其超过10亿的用户账号已被黑客窃取,相关信息包括姓名、邮箱口令、

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工信部:《大数据产业发展规划(2016-2020年)》

规划提出,目标到2020年,技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元,年均复合增长率保持30%左右,加快建设数据强国,为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 规划部署了七大任务,包括强化大数据技术产品研发、深化工业大数据创新应用、促进行业大数据应用发展、加快大数据产业主体培育、推进大数据标准体系建设、完善大数据产业支撑体系、提升大数据安全保障能力。 任务1:强化大数据技术产品研发 要以应用为导向,突破大数据关键技术,推动产品和解决方案研发及产业化,

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浅析针对大数据的云安全策略

云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境,而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据。基础设施云可以精准地提供这些需求。 云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境,而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据。基础设施云可以精准地提供这些需求。 针对大数据的云安全策略 当在大数据使用案例中提及云安全策略时,我们希望任何安全解决方案都能够在不影响部署安全性的情况下提供与云一样的灵活性。在将大数据转移至云上时,以下四个小贴士可以让用户既能享受到云计算的灵活性又能获得

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深度解读 |《网络安全法》对金融行业的合规性引导(下)

今年6月1日,备受瞩目的《中华人民共和国网络安全法》正式付诸实施。上一周我们从金融行业的角度和大家分享了在这部新法律框架下用户将要面对的难点和痛点,今天我们就针对这些难点给出有效的解决方案。 解决方案 一、 需求背景 《网络安全法》明确金融机构为国家信息安全重点保护对象,并且强调了网络运营者(金融机构)对收集到的个人信息的保护力度。而针对目前金融行业主流防护体系依然是基于大量安全产品的简单组合,存在较多的不足:各产品间耦合度较低,难以实现真正的整体协同应对攻击;每天产生海量的数据信息,很难实现人工式的统计分

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什么是集中管控式大数据安全架构?

大数据已不再是一个单纯的热门词汇了,随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用,并通过持续不断的发展,大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。 企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据,并对其进行分析。企业所收集的数据量也呈指数级增长,包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息,数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。而这些问题由于大数据的三大主要特性而

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