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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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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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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2期 | 一定要了解的国内相关法规与政策

背景 上一期我们从推动大数据利用和安全保护,在政府数据开放、数据跨境流通和个人信息保护等角度介绍了国际上相关的法规与政策,这对于我国在大数据布局规划、策略手段的制定提供了一定的参考依据。本期将为大家介绍国内在大数据安全领域的法规与相关政策。 大数据安全自身风险 风险一、大数据加大了信息泄漏风险,大数据囊括了大量的个人隐私,以及各种政府机构、公司行为的细节记录,数据集中存储增加了泄露风险。 风险二、大数据的应用是人工智能、商业智能、数学算法、自然语言理解、信息技术等多个跨学科领域技术的集成应用,面临较高的技

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信息资源难共享 中国大数据产业遭遇“三重门”

导读:近年来,大数据产业已成为新的技术制高点和经济增长的新动力,虽然我国的大数据产业已彰显出巨大的市场空间和持续增长的态势,但我国大数据产业当前还面临信息资源难共享、数据安全风险大、产业生态不健全等难题,需从优化产业政策入手,促其健康发展。 发展仍面临三重困难 中国工程院院士孙家广认为,大数据产业发展具有极强的技术和信息依赖性,由于我国大数据产业起步滞后以及基础条件不够成熟,其在快速发展的同时,面临的困难也日渐显现。其中一大难题便是,信息壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自

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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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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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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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