13-1 大数据时代

大数据发展背景与研究现状（一）大数据时代的背景随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。

《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2016年12月麦肯锡全球研究院（MGI）发表的一份报告。

五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。

数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。

苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。

稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。

2011年全球的数据储量就达到1.8ZB，与2011年相比2015年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。

大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。

梅西百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。

零售业寡头摩尔玛通过最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。

我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。

2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。

1大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。

大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在公共交通、公共安全、社会管理等领域的应用。

大数据时代网络信息安全及措施摘要：随着时代的高速发展，互联网早已走进我们的生活，发展迅猛的互联网也使我国逐渐步入“大数据时代”。

大数据被广泛应用到生活中，无论是普通用户的日常娱乐或购物，还是企业的生产和发展，大数据都在扮演着不可替代的重要角色。

然而在带给我们便利的同时，信息安全也同样不容忽视。

本文将基于“大数据时代”的背景，针对当前计•算机网络安全存在的一些问题，提出解决问题的描施。

关键词：大数据时代；网络信息安全；解决措施一、大数据时代的网络信息安全概述（一）数据资源高度信息化。

随着互联网技术的不断发展，越来越多的用户加入到了互联网的领域，我国人口基数大，其中互联网用户大约占了三分之二，并且用户数量还在逐年增加。

如此庞大的用户总数，使得数据资源呈现高度的信息化，因此，对于众多资源信息的管理与保护也成为了当前重中之重的事情。

（二）数据资源具有开放性。

山于互联网技术发展过快，信息资源与日剧增，然而管理技术并没有及时跟进，这使得大多数信息资源不能得到很好的保护，而是处于一种开放的状态，信息资源被不合理地利用，导致了用户信息被泄露。

为此，必须采取行动，将信息资源进行综合有效的管理，保证用户信息的安全。

（三）大数据涉及领域广泛。

随着互联网的逐渐发展，全球化逐渐成为现实，不论全国各地各种信息都可以方便快捷地查阅。

大数据与互联网信息技术的紧密结合，提高了大数据的使用程度。

大数据信息应用于世界各地、各行各业，这也是促进大数据时代快速发展的重要因素。

然而，大数据的广泛应用，也极大提高了网络信息的危险系数，所以，我们要对这类问题重视起来，深刻分析原因，找到问题所在，寻求解决对策，使信息安全问题得到改善。

二、大数据时代的网络信息安全所存在的问题（-）人们对计算机网络安全意识的缺乏。

人们虽然对于互联网运用的十分流利，对数据的上传也有着一定的理解，但是对于网络信息安全却不重视。

因为人们不能想象到信息被盗取之后究竟会有什么样的后果，也没有意识到泄露信息将会带来什么样的危害。

收稿日期:2020-05-07 修回日期:2020-09-12基金项目:中央高校基本科研业务费发展战略研究专项项目 大数据工具驱动城市社区公共服务精准化模式与对策研究”(编号:2020FZZL 04);中央社院统一战线高端智库课题 中国梦视域下高校少数民族知识分子国家认同感研究”(编号:ZK 20190223);大学生创新实践计划项目 大数据驱动社区公共服务精准化的模式研究”(编号:201908006);教育部高校思想政治工作创新发展中心(长安大学)专项课题 中国梦视域下 00后’少数民族大学生的国家认同感研究”(编号:20200208)㊂作者简介:祝　阳(ORCID :0000-0001-8345-5884),男,1989年生,博士,讲师,研究方向:数字治理;李欣恬(ORCID :0000-0002-9238-4130),女,1999年生,本科生,研究方向:数字治理㊂大数据时代个人数据隐私安全保护的一个分析框架*祝　阳　李欣恬(北京邮电大学经济管理学院　北京　100876)摘　要:[目的/意义]大数据时代将人类社会带入了数据利用的黄金时代,与此相伴的个人隐私安全问题,成为数据价值开发及政府数据开放的瓶颈㊂文章旨在解决大数据时代的个人数据隐私安全问题,充分保障公民隐私权㊂[方法/过程]在已有研究基础上,梳理大数据发展对个人隐私的挑战并分析产生影响的原因;按个人信息敏感程度与数据生命周期两个维度,构建大数据时代个人数据隐私安全保护的分析框架;从技术㊁政府㊁信息业者㊁公民四个方面,分析各环节应当采取的针对性保护措施㊂[结果/结论]不同类型的个人数据的信息敏感度及信息价值不同,在数据生命周期的各个阶段,需要采取差异化的保护策略㊂关键词:大数据;个人数据;隐私安全;数据保护中图分类号:G 203 文献标识码:A 文章编号:1002-1965(2021)01-0165-06引用格式:祝　阳,李欣恬.大数据时代个人数据隐私安全保护的一个分析框架[J ].情报杂志,2021,40(1):165-170.DOI :10.3969/j.issn.1002-1965.2021.01.024An Analytical Framework for Privacy Security Protection ofPersonal Data in the Era of Big DataZhu Yang Li Xintian(School of Economics and Management ,Beijing University of Posts and Telecommunications ,Beijing 100876)Abstract :[Purpose /Significance ]The era of big data has brought the human society into the golden age of data utilization ,with which the security issue of personal privacy data has become the obstacle of data value development and government data opening.This paper aims to solve the privacy security problem of personal data in the era of big data and fully protect citizens 'privacy rights.[Method /Process ]On the basis of existing study ,it combed the challenges brought by the development of big data to personal privacy and analyzed the causes of influence.Furthermore ,in two dimensions of the sensitivity of personal information and data life -cycle ,an analytical frame⁃work was built for privacy security protection of personal data in the era of big data ;from four aspects of technology ,government ,infor⁃mation practitioner and citizen ,the targeted measures to be taken at each stage were analyzed.[Result /Conclusion ]Different types of per⁃sonal data have different information sensitivity and information value.In each stage of data life cycle ,different protection strategies should be adopted.Key words :big data ;personal data ;privacy security ;data protection 大数据时代使数据的价值得到了前所未有的跃升,然而享受技术发展带来巨大福利的同时,日渐凸显第40卷　第1期2021年1月 情　报　杂　志JOURNAL OF INTELLIGENCE Vol.40　No.1Jan.　2021的个人隐私安全问题也亟待解决㊂从 9㊃28特大跨国电信诈骗案”到 徐玉玉案”,一系列个人隐私泄露事件给公民的人身㊁财产安全乃至社会安全带来了巨大的负面影响㊂当前正面临着如何一方面有效保护个人隐私,一方面又能有效利用个人数据的难题㊂建构大数据时代的个人隐私安全保护的分析框架,探寻大数据时代个人隐私保护新思路已刻不容缓㊂1　构建分析框架的理论起点:文献综述大数据发展与个人隐私安全的关系引发广泛关注,关于大数据发展对个人隐私影响研究主要集中在3个方面㊂第一,分析大数据运行过程与隐私保护的关系,认为 公共数据开放”与 个人隐私保护”之间存在悖论,数据的利用分析必须以数据收集或开放为基础,这一过程不可避免会导致个人信息在互联网中的流动传播[1];第二,集中于对隐私权在大数据时代产生的变化研究,个人隐私已经由传统的 私域”向 公域”延伸,隐私权已经成为一种复合型权利[2],具备了财产权的属性[3]㊂第三,隐私保护难度的增加,大数据时代隐私侵权的主体更加多元,方式更隐蔽,影响更复杂[4]㊂针对大数据时代的个人隐私安全问题也提出了相应的解决方法,主要集中在技术和管理两个层面㊂技术层面,国外学者提出通过制定政府数据开放与隐私风险的平衡框架实现隐私权益的保护[5],以及利用区块链技术构建P2P分散式系统,采取技术策略保护隐私等措施[6]㊂管理层面,国内学者提出要坚持数据公开和授权使用等原则,使个人能够实现信息自决[7],综合考虑各方利益平衡,法律㊁政策㊁科技㊁伦理共同发挥作用[8],构建多元主体协同治理机制[9]㊂综上所述,中国对大数据时代个人隐私安全问题研究尚处于起步阶段,偏重于对成功经验的梳理并对国外理论进行本土化改造㊂研究方向集中于大数据时代隐私权的变化,而保护策略的理论研究尚未得出体系化的建议,隐私权的法理论证较多而治理实践略显不足,没有将数据生命周期与个人信息敏感度的划分有机结合,实现精准的治理保护机制㊂2　构建分析框架的实践起点:大数据产生个人数据隐私安全问题的原因 大数据时代个人隐私安全问题正在敲响警钟,各种非法盗取个人信息的行为屡禁不止,个人信息变成了可交易的产品,不断被非法收集和反复传播,拥有广大的采集㊁消费市场,已经形成产业链㊂个人隐私被侵犯将威胁到公民人身及财产安全,损害公民的知情权和信息自决权,导致公民失去对自身隐私的控制能力㊂美国政府也因为 棱镜门”事件陷入了侵犯个人隐私的尴尬境地,由此可见,隐私泄露导致的公民权利受损现象已经相当严重㊂分析大数据发展影响个人隐私安全的原因,找准问题关键,是实现大数据时代个人隐私安全保护的重要前提㊂个人隐私保护问题涉及技术和管理两个层面:一方面,技术发展与隐私保护的冲突是客观存在的㊂大数据时代的数据收集㊁整合㊁关联等活动依靠技术手段实现,这些技术提高数据使用效率,推动数据充分利用的背后,是对个人数据的反复收集与关联分析㊂另一方面,管理层面分为3个主体:一是政府作为最大的信息收集者和信息资源库,承担着数据开放和数据保护的双重职责,能否兼顾两者平衡将决定着数据开放的深度和隐私保护的强度;二是信息业者作为市场的活跃参与者,其经济活动有赖于对用户信息的收集㊁分析及共享,行业规范和行业自律的缺失背后隐藏着巨大的安全隐患;三是公民作为个人隐私所有者,其信息自决权和数据保护意识的缺失,将导致公民难以察觉可能存在的隐私风险,也缺乏有效的维权途径㊂　2.1　技术:技术发展与隐私保护的悖论　大数据时代进行的一系列数据处理活动必须建立在对个人信息获取的基础上,并对个人信息进行挖掘㊁累积㊁关联和分析;个人隐私包含于个人信息,在错综复杂的网络联系下,隔离和有效区分隐私数据与公共数据的难度非常大,它们之间不存在明显界限,大数据时代新兴技术的负面效应和悖论是客观存在的㊂个人被卷入不平等交换的互联网世界,而互联网对待任何数据 来者不拒”,记忆变得容易,遗忘却变得艰难,数据一旦进入,便被永久留存,无法摆脱自动化监视和被二次利用的命运[10],由此带来的隐私恐惧是巨大的㊂　2.2　政府:数据开放与隐私保护的难题　政府作为个人数据最大最全的拥有者,通过政府数据开放为社会和公民服务,推动公共信息资源的充分利用和增值㊂然而便民利民的同时,也加大了公民隐私泄露的风险㊂目前,中国政府数据开放的制度体系建设还不完善,多数平台并未明确告知公民个人信息如何被收集㊁收集目的是什么㊁个人隐私是否得到保障以及如何捍卫自己的信息权等㊂政府数据开放与个人隐私保护之间的矛盾,实则反映了公共利益与私人利益之间的平衡问题㊂一方面,公开的数据可能泄露个人隐私;另一方面,过分重视隐私保护又会限制数据公开的范围和质量㊂中国尚未出台专门针对个人隐私保护的法律法规,当前的政府数据开放也更加注重实现公共利益最大化,推动数据增量红利的最大化,却相对忽视了公民个人的隐私安全㊂㊃661㊃ 情　报　杂　志 第40卷　2.3　信息业者:行业法规与行业自律的不足　以互联网公司为代表的信息业者是市场的活跃参与者,具体业务不同的背后都离不开对用户个人信息的收集和分析,以便更好的得知用户喜好,满足用户需求,实现经济利益最大化㊂而中国互联网发展起步相对晚㊁发展速度快,互联网领域相关法律法规滞后于时代发展和技术进步,相对宽泛,尚未实现体系化㊂同时,行业自律的极度缺乏加剧了大数据时代的个人隐私安全问题㊂看似平等接入的互联网世界实际存在着 数据霸主”和 信息寡头”,它们都实现了在某个领域巨大的信息优势,拥有并监视着大量的个人信息,庞大的信息聚合本身就存在着被攻击和泄露等风险;同时,个人为了能够享受互联网服务,不得不牺牲部分隐私,接受 霸王条款”,信息的不对称和相对垄断造成了现实的不平等[11];更值得担忧的是,当它们进行跨平台㊁甚至跨国界的数据共享和交易[12],个人只有接受这种数字霸凌,并无反抗之力㊂　2.4　公民:自决权利与保护意识的缺失　公民是个人信息的所有者,有权决定个人信息的使用去处㊁使用期限及使用目的,公民的知情权㊁信息自决权㊁信息控制权等个人数据主权应该得到法律法规保护㊂而中国当前数据产权界定依旧模糊,公民隐私被侵犯之后的上诉追责途径也有待公权力的保障㊂公民自身的心理和行为也会影响个人隐私安全㊂整体看来,中国大部分网民的隐私保护意识较为淡薄,隐私安全问题没有得到足够的重视,呈现重享受而轻担忧的倾向,个人通常会为了获得更个性化的服务,放弃自己的隐私控制权,面对复杂的条款,选择不看或者直接同意;重分享而轻保护的倾向也十分明显[13],个体熟练掌握并享受着信息分享功能,却没有考虑自身行为将带来的隐私安全问题,不知道自己正接受着 第三只眼的窥视”;加之大数据背景下的个人隐私安全问题通常是潜在的㊁长期的㊁隐蔽的,而眼前的利益诱惑却是直接的,人们通常不愿意为了隐私保护而做出让步和牺牲㊂3　基于数据生命周期与个人信息敏感度的个人数据隐私安全保护分析框架 如何降低大数据的负面影响,通过行之有效的措施更好的保护个人隐私㊂政治领域的治理经验可以带来相关启示:多头管理㊁责任边界模糊等问题常导致政府部门出现 缺位㊁越位㊁错位”的现象,严重影响行政效率㊂与此类似,数据在互联网领域的流动有多个环节,每一环节都有不同的特点,当前保护措施存在界限不明㊁权责不清的状况,针对这样的复杂情况:首先,对数据在互联网中的各环节流动轨迹进行精确定位;其次,对个人信息按重要程度㊁私密程度进行准确的维度划分;最后,通过两者的关系分析,明确风险,提出对应保护措施㊂　3.1　构建分析框架的维度:数据生命周期　数据生命周期最早由Charalabidis等在数据管理生命周期的基础上扩展提出[14],黄如花等人将政府数据生命周期分为五个阶段[15]㊂本研究将数据生命周期分为数据产生㊁数据传输㊁数据使用㊁数据分享及数据消除5阶段㊂a.数据产生即个人接入网络,留下相应的足迹,被互联网感知记录,形成数据点;b.数据传输是指获得个人信息的平台经过信息的提炼处理,使其进入本平台数据库,或指不同平台之间数据交换的过程;c.数据使用即平台将收集到的众多个人信息进行整合分析㊁关联印证,进行精准的客户画像,为本平台利益和目的服务,实现信息的最大化使用;d.当平台认为自身获得的信息不够充分或者巨头公司达成信息共享共识时,将会进行平台间的数据共享,实现数据的再次利用和开发,产生新的价值;e.最后,信息消除即指数据失去价值或被互联网所 遗忘”,这一环节是较难充分实现的㊂五个阶段对个人信息的收集方式及隐私侵犯程度存在差异,需要差别对待㊂　3.2　构建分析框架的维度:个人信息敏感度　关于个人信息的划分,学界尚无定论㊂根据国家标准‘个人信息安全规范“,个人信息可以分为3类:隐私信息;个人敏感信息;一般个人信息㊂从大数据时代的个人隐私保护视角出发,按照私密程度和重要程度两大标准,将进入互联网的个人信息分为以下5种类型:a.基础身份信息,即能够直接定位到个人身份的重要信息,是个人最基础最内核信息,如姓名㊁身份证号等;b.独立敏感信息,即能够独立反映个人关心且不愿意泄露的隐私信息,如经济财务信息㊁健康信息;c.关联敏感信息,指需要通过云计算等技术,经过信息整合分析,实现属性关联时,才能得出个人隐私的敏感信息,如性别㊁年龄㊁亲属关系;d.浏览痕迹信息,指互联网时代新的信息类型,是个人接受网络服务所产生的数据足迹,如浏览网页记录㊁网上购物记录等;e.公开不敏感信息,即个人认为被收集传播也无关紧要的的信息类型,属于个人信息的最外围,无需特殊保护,如个人分享并授权转发的帖子等㊂5种类型的个人信息敏感存在差异,从高到低依次为基础身份信息㊁独立敏感信息㊁关联敏感信息㊁浏览痕迹信息㊁公开不敏感信息㊂敏感度的差异也导致了个人信息价值在数据生命周期各阶段中的价值不同,敏感度越高的个人信息价值也越高,因此,除公开不敏感信息外,前4个层次个人信息均需得到差别化㊁不同强度的保护㊂㊃761㊃　第1期 祝　阳,等:大数据时代个人数据隐私安全保护的一个分析框架　3.3　基于数据生命周期与个人信息敏感度的风险分析框架　大数据时代的个人隐私保护成为难题,其中重要原因之一即在于数据生命周期中不同阶段㊁不同个人隐私面临的风险不同,难以采取统一的保护措施㊂因此,结合数据生命周期和个人信息敏感度两个维度,以不同数据阶段的不同隐私类型面临的代表性风险为例,构建基于数据生命周期与个人信息敏感度的风险分析框架(见图1)㊂图1　数据生命周期与个人信息敏感度的风险分析框架a.在数据产生阶段,由于缺乏数据获取规定,浏览痕迹信息被任意收集;关联敏感信息由于公民缺乏隐私安全意识在公民不知情的情况下被获取;独立敏感信息极易遭到恶意盗取;基础身份信息面临被非法采集的风险㊂b.在数据传输阶段,浏览痕迹信息缺乏保护,易被非法监听;关联敏感信息在互联网中被恶意流通;独立敏感信息传输时可能遭到非法篡改;基础身份信息的传输接口安全风险也很高㊂c.在数据使用阶段,关于浏览痕迹信息的使用规定模糊;关联敏感信息常在公民不知情未授权情况下被访问;对于独立敏感信息的使用情况缺乏有效的评估和追踪;基础身份信息被去匿名化使用将给公民带来巨大的隐私风险㊂d.在数据共享阶段,浏览痕迹信息一旦被聚类分析,将暴露公民爱好㊁需求等个人隐私;关联的敏感信息被挖掘,可推知公民的其他隐私信息;对于独立敏感信息,面临着非法共享和二次利用的风险;基础身份信息的去匿名化共享,将直接威胁公民人身㊁财产等安全㊂e.在数据清除阶段,浏览痕迹信息㊁关联敏感信息㊁独立敏感信息与基础身份信息都面临着数据残留与恶意恢复的风险㊂综上所述,不同个人隐私类型在不同的数据生命周期阶段具有不同的风险,难以用模糊的㊁统一的方法和制度予以规范,任何技术也不具备多环节的普适性,必须实现差别化的㊁更为精准的管理和监督㊂　3.4　基于数据生命周期与个人信息敏感度的保护框架　隐私保护涉及面广泛,需要多元主体协同治理,更加注重强调事前防范而非事后救济㊁更加全面而非局部的保护㊂在合理借鉴欧盟‘通用数据保护条例“[16]及各国探索经验的基础上,针对分析框架中各数据阶段不同个人隐私存在的风险,结合当前的立法实践,从技术手段㊁政府㊁公民权利㊁信息业者责任4个方面,分析技术手段和管理主体应当发挥的作用(见表1)㊂3.4.1　数据产生阶段:注重事前防范　事前防范是关键,要从数据源头堵住隐私安全的漏洞㊂政府应增强数据开放审核力度,明确数据权属[17];公民应享有知情权㊁信息自决权㊁告知许可权[18],保持身份匿名;信息业者在收集信息时,应明确自身使用目的[19],最小范围采集公民信息;同时,采用数据溯源和匿名化等技术防止隐私安全问题的发生㊂3.4.2　数据传输阶段:确保过程加密　过程加密是重点,要确保数据流程安全可靠㊂对于浏览痕迹信息重点在于数据溯源和数据协议,并设置必要的加密技术保障传输安全;对于关联敏感信息,政府应制定跨境跨部门的数据流动安全制度,采用差分隐私保护和区块链等技术手段,确保数据传输有迹可循㊂对待独立敏感信息,政府应严厉打击非法传输个人隐私信息的行为[20]㊂3.4.3　数据使用阶段:保障公民自决　公民自决是基础,要保证个人数据使用合法且拥有授权㊂对待浏览痕迹信息,重点是政府的严格监管和平台安全系数评估,并设置必要的数字水印㊁电子签名等技术㊂关联敏感信息,需要政府建立专门的数据管理隐私保护机构[21],实现完备的访问控制和身份认证管理,信息业者要进行去个人化的信息处理,承担法律责任㊂对于独立敏感信息,公民拥有绝对的知情权和自决权,政府需加大对数据非法使用的处罚力度,建立数据存储库㊂3.4.4　数据共享阶段:坚持合法交换　合法交换是底线,要严厉打击非法数据交换和数据买卖行为㊂对于浏览痕迹信息,政府应当实现跨部门合作,制定完整流程以回应公众质疑,确保公民知情且可查验㊂对于关联敏感信息,政府应当构建开放政府数据的框架,加强政府内部协同与监管,统一政府数据交换的平台;信息业者需要进行去个人化的信息处理,坚持行业自律,拒绝信息非法共享;技术上采用差分隐私保护技术和区块链技术构建海量交易数据库,一切交易有记录可追溯㊂独立敏感信息需要政府制定严格的行业规范,坚持公民知情和信息控制,综合利用反数据追踪等技术㊂㊃861㊃ 情　报　杂　志 第40卷表1　基于数据生命周期与个人信息敏感度构建的保护框架数据产生数据传输数据使用数据共享数据清除公开不敏感信息挖掘数据价值,基于公共利益优先开放浏览痕迹信息关联敏感信息独立敏感信息基础身份信息技术:数据溯源㊁数据匿名化与假名化的数据处理政府:建立专门的数据开放审核机构㊁实施用户真实身份可查验制度㊁告知许可制㊁明确数据权属信息业者:目标原则(明确使用目的)㊁安全责任制㊁采集范围最小原则公民:知情权㊁信息自决权㊁匿名原则技术:设置必要的加密技术以保障数据传输安全㊁认证技术㊁数字水印和电子签名政府:严格监管㊁平台安全系数评估,发挥数据溯源和数据协议的作用公民:自决权㊁限制公开和滞留权技术:设置必要的加密技术以保障数据传输安全㊁认证技术㊁数字水印和电子签名政府:严格监管㊁平台安全系数评估,发挥数据溯源和数据协议的作用公民:自决权㊁限制公开和滞留权政府:跨部门合作㊁严格监管,制定完整流程以接受和回应公众质疑公民:告知权㊁可查验制㊁知情权技术:差分隐私保护技术㊁区块链技术(有迹可循)政府:建立跨境数据流动安全监管制度技术:区块链技术㊁数字水印和电子签名政府:建立专门的数据管理隐私保护实践机构,需要完备访问控制和身份认证管理信息业者:去个人化信息处理利用㊁承担数据处理者的法律责任公民:信息控制权㊁防止未经允许二次使用技术:差分隐私保护技术㊁区块链技术(海量交易数据库)㊁反数据追踪与控制的技术政府:构建开放政府数据政策框架㊁加强政府内部协同与监管信息业者:去个人化信息处理利用㊁统一政府数据交换平台技术:加密技术㊁区块链技术政府:严厉打击非法传输隐私信息行为技术:加密技术㊁数据水印技术政府:成立监管机构,加大数据非法使用的处罚力度,数据存储库监管技术:差分隐私保护技术㊁区块链技术政府:严厉打击非法泄露和非法买卖数据技术:加密技术㊁数据追溯技术等政府:法律法规严格规定使用权限㊁明确责任;实施最严格的隐私安全保护机制信息业者:严格保密㊁承担非法使用法律责任公民:信息自决㊁知情权㊁上诉追责权政府:规定服务商的数据存留期限和权限,并强制要求服务商提供明文的可用数据公民:被遗忘权(编辑和删除权㊁拒绝权和自动化的决策权利) 3.4.5　数据清除阶段:实现有效删除　有效删除是手段,要保障公民的信息控制权㊂主要参考欧盟所提出的被遗忘权,即公民拥有编辑㊁删除㊁自主决策的权利㊂同时,政府应该规定服务商的数据留存期限和权限等,规范行业发展,统一行业标准㊂实践表明,正确使用数据有利于国家治理能力提升,因此,不能认为收集信息的行为都是对个人隐私的侵犯,必须对信息进行有效区分㊂如对待公开不敏感信息,应该基于公共利益优先开放,不断挖掘数据价值;基础身份信息的隐私级别最高,全过程应当实施最严格的隐私安全保护机制,法律法规规定使用权限,明确责任,加大处罚力度,信息业者需承担非法使用的法律责任,公民享有绝对的信息自决和知情权,并在事后处理中拥有上诉追责的权利,同时运用各类加密保护制度,确保基础身份信息的安全㊂如果隐私安全问题已经发生,也需要有相关的事后处理机制,政府公权力予以充分的保证㊂同时,数据生命周期的每一个阶段应当嵌入隐私分析,成立专门机构进行隐私风险评估监测,做到全过程可防可控㊂4　大数据时代个人数据隐私安全保护的宏观建议大数据时代的个人隐私安全问题,实则就是在寻求隐私安全保护与数据公开共享之间的平衡㊂在促进数据利用效率最大化的同时,关照个人隐私权的保护,实现互联网提高效率㊁服务社会的初衷㊂在数据生命周期每一阶段精准定位与明确权责的基础上,进一步推动大数据时代个人隐私顶层设计层面的创新,实现全过程㊁多保障㊁强有力的保护体系㊂从技术㊁政府㊁从业者㊁公民4个方面探寻对策建议:　4.1　加强数据安全技术研发及技术标准制定　个人隐私通过技术手段被收集㊁利用及共享,也应从技术手段寻找突破口㊂遵循前文提出的精准保护框架,对不同流程应当采用专门化的技术㊂在该领域,众多研究人员提出了有效的技术手段,如数据层(利用MD2算法㊁hash杂凑算法的研究来进行数据加密)㊁应用层(使用P2P架构来解决ONSs隐私问题㊁模糊处理由传感技术测量的位置信息的方法保护移动定位的隐私安全)㊁数据发布层(各种匿名化方法㊁PPDM的数据分布)等针对各数据层次的不同的技术手段[12],同时还有如许可制㊁网络匿名保护技术㊁数字水印技术㊁差分隐私保护技术等大量研究成果,都可以为保护个人隐私提供技术支撑㊂　4.2　制定专门的数据安全保护法律法规　只有对个人隐私进行专门的法律保护,才能实现全流程精准管理的目标㊂中国当前没有发布和实施专门的个人数据法,仅在2013年颁布了‘关于加强网络信息保护的决定“,其强制力和效力都显不足,缺乏基础性的㊁综合性的网络信息安全法,没有形成具有针对性和前瞻性的法律法规体系,网络个人隐私安全领域 无法可依”问题较为突出,应当加快立法步伐,保证公民对个㊃961㊃　第1期 祝　阳,等:大数据时代个人数据隐私安全保护的一个分析框架。

2013，大数据元年的创新作者：暂无来源：《计算机世界》 2013年第1期大数据能够使我们对世界更加了解，对未来更有预测性，是一场真正的技术革命。

宽带资本董事长田溯宁以凯文· 凯利为代表的硅谷先驱者们2012 年开始了一种活动，叫做“量化自我”（Quantified Self）, 即找到一群自愿者，自愿带上传感器及手持移动设备，尽可能地把每天的生活轨迹记录下来，然后将数据贡献出来。

这是云计算第一次把“人”24 小时的各种行为忠实地记录、收集和整理下来，并从中发现规律。

在2012 云世界大会上，我们把他们请到了中国，进行了精彩的演讲和展示，还和中云网一道建立了中国的“量化自我”社区。

伴随着智能手机和类似眼镜、手表等“可佩带计算”设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据的每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。

这些“可佩带计算”不但忠实地记录着我们的衣、食、住、行及状态，还通过无所不在的移动网络，时时将大量的数据传输到“云中”去，进行分析和反馈，了解和改善我们的身体状况、情绪状况和周边环境。

以此为基础，“反馈经济”（feedbackeconomy）等新经济、新商业模式也开始形成。

互联网时代，社交网络、电子商务与移动通讯把人类社会带入一个以“PB”（1024TB）为单位的结构与非结构数据信息新时代。

在云计算出现之前，传统的计算机是无法处理如此量大、并且不规则的“非结构数据”。

只有以云计算为基础的信息存储、分享和挖掘手段，才可以便宜、有效地将这些大量、高速、多变化的终端数据存下来，并随时进行分析与计算。

云计算将大规模数据不断收集、积累、计算，也使计算模型具备学习的能力，变得越来越精确。

大数据与云计算是一个问题的两面：一个是问题，一个是解决问题的方法。

云计算进行大数据分析、预测会使决策更为精准，释放出数据的隐藏价值。

数据这个21 世纪人类探索的新边疆，在被云计算发现、征服。

种种迹象都表明，2013年将是中国的大数据元年。

大数据时代事业单位政工工作创新路径分析摘要：随着社会的发展，科技的进步，以前的政工工作有许许多多的不足，所以需要运用好当前的技术，与时俱进，通过借助信息技术来提高工作的效率，同时，促进事业单位政工工作的发展。

而现在，只要将大数据利用好，利用庞大的数据来整合最新研究出来的科技，从而使各个行业的工作方法得到创新，从而让工作变得更加轻松，为了提供一些方式方法，介绍在大数据时代下事业单位政工工作的创新策略如下，供读者参考。

关键词：大数据时代；事业单位；政工工作；创新路径引言随着科技的进步，社会的发展，大数据对我国的影响非常深，使得各行各业出现了新的变化，改变了人们的日常生活。

事业单位在国家的地位举足轻重，人事管理工作又是其中的一项重要内容，要加强对其文化素质和价值取向的研究，就必须加强人事思想政治工作。

在实施过程中，既要运用高科技手段，又要加大改革力度，更要着眼于创新，把握大数据时代带来的各类发展机会。

一、大数据时代下事业单位政工工作创新的必要性当我国经济和科学技术得到飞速发展的同时，网络及信息技术正深刻地影响着人们的生活，使得各个行业有了崭新的面貌。

在当今社会，各种行业都拥有大量的数据信息，机关党组织的党建工作也是如此，如果继续采用传统的方法，工作的质量和效率就难以得到保障。

如何运用科学技术，实现大数据背景下的机关党建工作创新，是一项具有价值意义的工作。

大数据技术的应用，使机关政工工作发生了巨大的变化，极大地改善了当前机关政工工作方法的落后状况。

在实施事业单位政工工作时，必须讲究方法，采取科学的办法，才能更好地提升管理工作的实施效率，所以，在进行现代化管理时，要主动将大数据技术应用到政府工作中去，使之更好地符合事业单位思想政治工作的实际情况。

从目前事业单位政工工作开展的现状来看，许多事业单位在思想政治工作中还采用了传统的方式，相当大的程度上依靠手工进行，这样的方式很难得到有效的提高和管理的质量。

所以，在新时期，事业单位政工管理人员要主动运用现代网络信息技术，进行工作方式的革新，丰富工作方式，真正地整合工作中的各类信息资源，为开展政工管理工作打下坚实的基础，推动机关政工工作由传统走向现代。

《大数据时代》读书心得体会（通用9篇）《大数据时代》读书篇1去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。

仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。

于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。

有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。

我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。

看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI最大的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。

不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。

看完此书，我心中的一些问题：1.什么是大数据?查了查百度百科，是这样定义的：大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity--这个好像是IBM的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2.大数据适合什么样的企业?诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。

针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢?销售订单数据?若非百年老店，估计数据也是少得可怜，5，能用的可能只有消费者数据了吧。

2013：“大数据元年”？2012年以来，“大数据”(big data)一词越来越多地被人们提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

有媒体预测，2013年将成为“大数据元年”。

早在1980年，著名未来学家阿尔文•托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。

不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。

美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。

数据并非仅指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。

大数据到底有多大？大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

目前，几乎所有世界级的互联网企业，都将业务触角延伸至大数据产业；无论社交平台逐鹿、电商价格大战还是门户网站竞争，都有它的影子。

大数据，正由技术热词变成一股社会浪潮，影响社会生活的方方面面。

一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……目前，互联网的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级跃升至PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB (1024EB=1ZB)级别。

国际数据公司(IDC)的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。

大数据时代下企业营销策略创新研究目录一、内容综述 (2)1. 研究背景 (3)1.1 大数据时代概述 (4)1.2 企业营销策略现状与挑战 (6)2. 研究意义 (7)2.1 对企业营销实践的意义 (8)2.2 对市场营销理论发展的意义 (9)二、大数据时代的企业营销环境分析 (9)1. 大数据时代的特点与趋势 (10)1.1 数据量大、类型多样 (11)1.2 数据处理速度更快、效率更高 (13)1.3 数据价值密度低、商业价值高 (14)2. 企业营销环境的新变化 (14)2.1 消费者行为变化 (15)2.2 市场竞争加剧 (16)2.3 营销渠道与方式的变革 (17)三、企业营销策略创新研究 (19)1. 营销策略创新的理论基础 (21)1.1 基于大数据的市场营销理论 (22)1.2 创新扩散理论 (23)1.3 营销策略组合理论 (24)2. 营销策略创新路径与方法 (26)2.1 以大数据为核心的营销策略创新路径 (27)2.2 营销策略创新方法与实践案例 (29)四、大数据时代企业营销策略实践案例研究 (30)1. 案例选取原则与标准 (31)1.1 典型性原则 (32)1.2 创新性原则 (33)1.3 可持续性原则 (35)2. 案例分析与启示 (36)2.1 案例一 (37)2.2 案例二 (38)一、内容综述大数据时代背景下企业营销策略创新的背景与意义。

本文将分析大数据时代对企业营销策略创新的影响，以及企业在大数据时代背景下进行营销策略创新的重要性。

通过对大数据时代的特点和趋势进行分析，揭示大数据时代对企业营销策略创新的需求和挑战。

大数据时代下企业营销策略创新的理论基础。

本文将从市场营销理论、大数据技术和人工智能等方面，对大数据时代下企业营销策略创新的理论基础进行梳理和总结。

通过对相关理论的研究，为后续的实证分析提供理论支持。

大数据时代下企业营销策略创新的方法与实践。

本文将介绍大数据时代下企业营销策略创新的主要方法，包括数据挖掘、数据分析、数据可视化等。