大数据安全视域下高校网络思想政治教育的创新策略研究

随着网络技术的普及和发展,网络思想政治教育工作已经成为高校加强大学生思想政治教育的重要组成部分。伴随着大数据技术在互联网中的广泛应用,信息安全问题也给高校网络思想政治教育工作带来了新的挑战。通过阐述大数据安全在高校网络思想政治教育中的应用价值,探讨大数据安全视域下高校网络思想政治教育工作面临的问题,进一步寻求大数据安全视域下高校网络思想政治教育的创新策略,旨在为高校提升网络思想政治教育的质量和效益提供理论和实践支持。

大数据技术风险与安全管理对策——评《大数据安全:技术与管理》

随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及,大数据技术已经渗透到人们生活的方方面面,无论是企业运营、城市管理还是个人生活,都离不开大数据的支撑。然而,大数据技术带来的便捷,也伴随着一系列风险和挑战。因此,如何加强大数据技术的安全管理。

大数据技术下电力安全保障构建--评《电力大数据安全》

电力行业作为国家经济发展的基础行业,安全运营至关重要,大数据技术在其中发挥着重要作用。然而随着电力大数据的迅猛发展,数据安全问题也日益凸显,确保电力大数据的安全,防范潜在的数据泄露和非法入侵,已成为电力行业面临的一大挑战。《电力大数据安全》详细阐述了电力大数据的基础设施安全问题。书中介绍了大数据与电力大数据的基本概念、特征和发展情况,进而揭示了电力大数据面临的安全威胁,详细描述了电力大数据平台的构建及设计与实现。在基础设施安全方面,书中从网络、主机和应用三个层面进行了深入探讨。在安全保障技术部分,详述了数据采集整合、存储、挖掘、发布等环节的安全措施,还特别提到了数据脱敏技术以及防范APT和电力线攻击的方法。作者对电力大数据的网络安全保密技术进行了全面剖析,包括网络通信保密、密钥管理技术及电力系统的网络安全,并提出了电力大数据的信息安全策略,涉及大数据安全分析、信息安全体系建设、存储安全及安全管理等内容。

大数据安全与隐私保护问题浅析

大数据的快速发展和应用带来日益突出的数据安全问题和隐私泄露风险。文章分析大数据的安全和隐私保护问题,以增强人们在大数据环境下的安全风险和防范意识。首先,介绍大数据面临的安全问题和隐私泄露风险;然后,从技术层面探讨提升大数据安全和隐私保护的相关策略和方法,并提出一种大数据安全与隐私保护技术架构。

港口大数据安全建设研究

针对港口大数据的数据安全风险加剧,探讨港口大数据安全建设方法,详细分析数据从生成到销毁全生命周期的安全管理,系统梳理落地阶段大数据安全关键技术。

基于精准治理的大数据安全治理体系创新研究

文章阐述了现阶段大数据安全治理体系问题的相关背景,研究新时期的精准治理背景下大数据安全治理体系的具体要求,分析大数据安全治理体系的基本框架内容,探讨其具体的实践路径,旨在促进我国大数据安全治理体系的发展。

大数据安全的空间关联效应及驱动因素研究

[研究目的]坚持大数据发展与安全并重,实施跨区域的数据流通与治理,是我国大数据领域发展的战略要求。研究大数据安全的空间关联及其驱动因素等议题具有重要的现实意义。[研究方法]该文借助社会网络分析和QAP方法,研究分析了我国省际大数据安全空间关联网络结构、个体特征及驱动因素。[研究结论]我国省际大数据安全空间关联网络的紧密性和稳定性有待加强。大数据安全发展存在显著的地区不均衡性,板块间溢出路径有待扩充完善。区域间在经济发展水平、产业结构、人力资本与大数据产业发展等方面存在的差异对大数据安全空间关联关系的建立有正向促进作用,地理距离则表现出一定的负向影响。

信息时代大数据安全治理策略——评《大数据安全治理与防范:反欺诈体系建设》

随着信息科技的发展,尤其是近年来移动互联网和物联网的快速普及,个体行为与物资流动等都呈现信息数据管理模式。大数据技术通过建模方式从海量数据中探索群体行为模式规律和物资流动规律,并创造新的商业机会,促进经济发展。为规范数据信息的开发利用,加强大数据安全治理是必然趋势。笔者在开展哈尔滨商业大学教师“创新”项目支持计划项目(22YYB252)研究时,认真阅读了《大数据安全治理与防范:反欺诈体系建设》一书。该书作者从当前信息欺诈黑产发展现象出发,认为通过大数据技术可推动反欺诈体系建设。

第六届“大数据安全与隐私计算”学术会议通知

一、会议介绍大数据安全与隐私保护已成为电子政务、电子商务、医疗、教育、金融证券、社会治理、智慧城市等国家重大行业发展的瓶颈,是关系到国计民生、经济发展、社会稳定的核心关键,学术界、工业界以及政府机构都高度关注该问题。中国中文信息学会大数据安全与隐私计算专业委员会于2018年成立。第一届学术会议于2018年7月在西安召开,由西安电子科技大学网络与信息安全学院承办。第二届学术会议于2019年7月在兰州召开,由兰州理工大学计算机与通信学院承办、华中科技大学网络空间安全学院协办。

基于人工智能的大数据安全技术应用研究

当今社会已经进入了大数据时代,各行各业的数据规模都在呈TB级别增长,为了有效利用这些规模庞大的数据,越来越多的企业逐渐开始搭建自己的数据平台,并向着数字化企业转型。在此背景下,如何确保企业IT安全,如何保障企业大数据的完整性、可用性和保密性,不受信息泄露和非法篡改的安全威胁影响,已成为政府部门、事业单位、国有企业与民营企业所考虑的核心问题。大数据安全技术的研发和应用,是保证大数据安全的关键,然而传统的数据安全技术如今已难以防范和应对数据威胁手段,而人工智能技术因其智能化、高效率的优势,在近几年迅速发展并得到广泛应用,将其应用到大数据安全技术中,能够大幅提升数据安全性,进一步降低数据安全风险。本文主要探讨基于人工智能的大数据安全技术,以期通过不断完善技术性能,保障数据安全,促进各行各业的蓬勃发展。

基于浏览器隔离技术的大数据安全访问研究

大数据应用的普及带来了诸多安全挑战,其中针对不可信用户环境的安全访问控制是关键问题之一。对主流终端隔离技术进行了分析,提出基于远程浏览器隔离技术的大数据应用服务访问防护方法,综合采用了Web代理、远程隔离浏览器资源池、DOM重构等技术,在不可信的用户终端环境与大数据应用服务之间形成一个安全可控的隔离屏障,通过两条相互独立访问通道,实现用户与大数据应用服务的业务交互,在用户使用便捷性、安全防护可控性、系统改造复杂性之间实现较好的平衡。

大数据安全和隐私保护技术架构研究

大数据时代,大数据安全和隐私保护在安全架构、数据隐私、数据管理和完整性、主动性的安全防护面临诸多的技术挑战.在分析大数据安全和隐私保护技术挑战的基础上,提出大数据安全和隐私保护技术体系参考模型,并从数据层安全防护、应用层安全防护、接口层安全防护以及系统层安全防护对大数据安全和隐私保护的关键技术及其最新进展进行研究,为解决大数据安全和隐私保护提供有效的技术方法借鉴.

健全大数据安全保障体系研究

国务院《促进大数据发展行动纲要》提出,要加强大数据环境下的网络安全问题研究和基于大数据的网络安全技术研究,健全大数据安全保障体系.在研究分析大数据面临的安全环境和威胁挑战的基础上,基于系统工程方法,提出了一个大数据安全与隐私保护体系架构的多维空间立体模型,并采用模型抽象法构建实施大数据安全和隐私保护的结构层次模型,从战略规划、安全运作管理和安全技术保障3个维度设计提出了大数据安全保障技术方案.此外,还研究了大数据安全与隐私保护保障过程模型,为建立可持续提升的大数据安全和隐私保护能力提供技术参考.

大数据安全与隐私保护

大数据(Big Data)是当前学术界和产业界的研究热点,正影响着人们日常生活方式、工作习惯及思考模式.但目前大数据在收集、存储和使用过程中面临着诸多安全风险,大数据所导致的隐私泄露为用户带来严重困扰,虚假数据将导致错误或无效的大数据分析结果.该文分析了实现大数据安全与隐私保护所面临的技术挑战,整理了若干关键技术及其最新进展.分析指出大数据在引入安全问题的同时,也是解决信息安全问题的有效手段.它为信息安全领域的发展带来了新的契机.

大数据安全与隐私保护研究进展

当前,用户数据的安全与隐私保护无疑成为大数据环境中最为重要的问题之一,而其最彻底的解决方式是通过加密所有数据来完成.因此,新的加密技术和在密文域上探索高效的大数据处理新模式是国内外当前的研究热点.在贯穿于整个数据生命周期中,密文域上的计算、访问控制和数据聚合(分别称为密文计算、密文访问控制和密文数据聚合)等问题已成为该领域的核心问题.主要针对密文计算、密文访问控制和密文数据聚合等当前国内外研究的现状进行综述,指出其存在的问题与不足.在此基础上,重点介绍了文章作者团队在大数据安全与隐私保护方面的最新研究成果.在密文计算方面,提出了通过减少公钥加密使用次数来设计高效的隐私保护外包计算的新方法,并设计了不依赖于公钥(全)同态加密,仅需一次离线计算任意单向陷门置换来实现安全外包计算的新方案.在密文访问控制方面,提出了支持大属性集合的、短密文的高效可追踪、可撤销属性基加密方案.在密文数据聚合方面,提出了不依赖于加法同态加密的、保护个体数据隐私且仅由授权接收方可成功解密聚合结果的高效隐私保护外包聚合方案.最后,还指出了该领域当前研究中需要解决的公开问题和未来的发展趋势.

针对大数据安全的动态群密钥传输协议

为了确保基于大数据的群通信的安全性,并提高通信效率和实用性,提出了一种新的动态密钥传输协议。该协议允许任何一位群成员作为发起者分发群密钥,整个密钥传输过程无须在线的可信中心,且无须安全的通信信道。该协议的安全性基于Diffie-Hellman密钥协商协议以及线性秘密共享方案。当群成员发生变更时,群通信发起者与其他群成员间共享的两方秘密无须更新,能够很好地适应群成员的动态变化。该协议适用于许多基于大数据的面向群的应用。

基于SHEL模型的企业大数据安全评价指标体系构建

在明确大数据安全内涵的基础上分析企业大数据安全要素,运用SHEL模型并参考《信息安全技术大数据安全管理指南》(GB/T 37973-2019),建立涵盖大数据基础安全、管理安全和应用安全的评价框架,构建的“三维一体”企业大数据安全评价指标体系具体包括3个主要维度、8个基本方面和24项观测指标,并运用德尔菲法确定指标权重,为企业大数据安全评价提供技术思路,为大数据安全领域的相关研究提供参考。

我国图书馆大数据管理制度建设研究——以《信息安全技术 大数据安全管理指南》为例

大数据已经成为互联网社会支撑智慧服务的重要资源。图书馆的智慧服务体系离不开大数据的支持,而大数据规范管理逐渐成为图书馆的重要工作之一。文章在文献梳理的基础上,通过归纳、对比的方法探讨以《信息安全技术 大数据安全管理指南》为标准的图书馆智慧服务体系建设,包括大数据安全管理原则与目标、战略与策略并明确图书馆在大数据安全管理中的角色与责任等,最后通过规则对应的方式构建图书馆的大数据管理体系,以支持图书馆智慧服务。

云时代下的大数据安全技术

认为云计算结合大数据,是时代发展的必然趋势。提出了保障大数据安全的方法和技术,方法包括:构建云环境下的大数据信息安全体系,建立并研究基于Hadoop的大数据安全架构等;技术包括:基于大数据的威胁发现技术、大数据真实性分析技术、基于大数据的认证技术、基于大数据的安全规则挖掘技术,以及防范高级持续性威胁(APT)攻击的技术。认为大数据带来许多新的安全问题和挑战,但它本身也是解决问题的重要手段,需要进一步地研究。

量子密码学结合Grover搜索的大数据安全认证方案

随着云计算和大数据技术的不断发展,大数据中心的安全性变得尤为重要,基于此提出一种基于量子密码和Grover搜索的数据中心安全认证方案.首先,构建一个多层安全管理模型,在用户读取数据时,将数据进行分组加密.然后,基于量子密码构建一种用户和数据中心之间的安全认证协议,保证两者之间的通信安全.利用量子Grover搜索算法来寻找密钥处理过程的最优参数,以最小化整个密钥管理的计算复杂度.分析表明,提出的安全认证方案具有较低的计算复杂度和较高的安全性能.