大数据时代的数据隐私安全研究

随着大数据时代的到来,数据隐私安全成为不容忽视的问题。分析了大数据环境下所面临的数据隐私安全问题,并提出数据隐私安全防护策略。最后给出了具体的数据隐私安全保护方案。

大数据时代金融信息安全面临的挑战与对策研究

在大数据时代,金融行业正经历着前所未有的变革。大数据技术的广泛应用极大地提高了金融服务的效率和智能化水平,也给金融机构带来了丰富的数据资源。但是,随着数据量的激增和处理技术的复杂化,金融信息安全面临着前所未有的挑战,如何有效保护金融数据和客户信息,成为金融机构急需解决的问题。信息安全直接关系到金融机构的稳定运行和客户信任,随着金融科技的快速发展,新型的金融服务模式对数据的依赖程度日益加深。提高金融信息安全水平,是金融机构自身的需要,也是金融市场健康发展的必要条件。本文探讨了大数据时代下金融信息安全面临的主要挑战,并在此基础上提出有效的对策和优化策略。

面向数据隐私的高速铁路智能调度大数据运用方案研究

为解决高速铁路智能调度大数据运用过程中,数据隐私安全导致的数据共享意愿降低和数据决策效果减弱等影响大数据价值发挥的缺陷,在既有云边协同框架下,借助联邦学习和对抗式生成网络技术,设计面向数据隐私的高速铁路智能调度大数据运用方案。在现状分析基础上,重新构建系统架构和数据交互规范;增设边缘节点的样本层和决策层实现样本构造和决策输出,完善中心云的数据层和调度层实现数据汇集和数据调度;虚拟划定的数据运用区域对内安全共享隐私数据和学习模型,对外提供行车辅助决策支持。方案进一步改善智能调度大数据的计算效能和数据隐私安全效能,充实“智能高铁”理论技术创新内容,加快高速铁路运输组织调度的数字化智能化建设步伐。

面向可穿戴设备的数据安全隐私保护技术综述

基于可穿戴设备的移动计算被视为支撑泛在感知型应用的重要技术,它使用大范围部署的传感器持续不断地感知环境信息,利用短距通信和数据挖掘/机器学习技术传递和处理感知数据.现有的可穿戴设备相关工作主要关注新型移动应用、信息采集、产品形态和人性化用户接口等方面的设计与实现.然而,面向可穿戴设备的数据安全隐私保护技术研究尚处于起步阶段.从数据分析者的视角来看,研究者分析可穿戴设备的数据源特点与隐私安全隐患,重点研究基于多源感知数据的个体活动识别方法和数据挖掘机制;从隐私安全保护者的视角来看,面向可穿戴设备的隐私保护技术亟需解决云辅助的隐私保护机制、隐私感知的个人信息发布和基于策略的访问控制等方面的问题.以可穿戴健康跟踪设备Fitbit为对象展开了可穿戴设备安全与隐私实例分析.最后,总结了面向可穿戴设备的隐私保护的8条技术途径,并展望了需要进一步研究的热点问题.

信息安全技术在教育数据安全与隐私中的应用分析

合理运用信息安全技术保障教育用户在教育网络空间上的数据与隐私安全,事关网络空间国家主权安全、教育用户人身和精神基本人权安全。该文从教育视角下的信息安全技术体系出发,解剖了教育安全与教育数据安全的辩证关系,阐明了教育数据安全与隐私的内涵与特点;梳理了有关教育数据安全与隐私保护的当前研究进展与现状;明确了教育数据安全与隐私保护目标,并针对性地总结一般应用信息安全技术进行教育数据安全与隐私保护的流程;指出了信息安全技术在教育数据安全与隐私保护领域深入应用面临的挑战。最后展望了信息安全技术教育应用发展方向。

基于大数据语言实验平台的隐私安全研究

【目的】基于大数据语言实验平台开展隐私安全研究,为相关领域隐私安全研究提供研究思路。【方法】对于大数据环境下语言实验平台而言,传统的隐私保护流程以及隐私保护技术已经无法满足大数据隐私安全的要求。本文重点分析语言实验平台建设和使用过程中存在的数据隐私泄露风险点,提出面向大数据语言实验平台的隐私安全技术框架,从数据流通的各个环节入手进行分析,提出技术解决方案,并以数据发布阶段提出随机可逆匿名化算法进行实验验证。【结果】针对大数据语言实验平台的隐私安全研究取得了相当的成果,提出的隐私安全技术框架可以为语言实验平台中提供隐私保护技术支持,能够在去除平台数据的隐私信息的前提下,仍保持数据可用性。【结论】关于大数据语言实验平台的隐私安全研究具有高度的科研价值和实用价值,但整体研究处在初级阶段,仍有空白领域需要探索研究。

大数据时代基层统计工作面临的机遇与挑战

随着大数据时代的到来,社会在发展和运行过程中产出的数据量得到了海量增长,这也让基层统计工作面临着诸多挑战和机遇。为此,基层统计部门必须要意识到大数据技术的作用,并且积极应对大数据时代带来的挑战,确保能够通过有效的改革满足大数据时代基层统计工作的需求。为此,文章分析了基层统计工作的作用,探讨了大数据时代基层统计工作面临的机遇和挑战,进而提出了大数据时代加强基层统计工作的措施,即提高统计工作的效率和质量,加强对数据隐私的安全防护,加强人才队伍建设,统一统计数据格式标准。

大数据时代企业财务管理路径探析

随着大数据技术的不断发展和应用,企业财务管理逐渐步入大数据时代。大数据为企业提供了更多的数据资料和丰富的信息资源,但同时也带来一系列挑战和问题。文章首先分析在大数据时代,企业的财务管理面临着数据隐私与安全、数据质量与准确性、数据分析与应用能力,以及数据整合与共享等方面的问题;针对这些问题,提出大数据时代企业财务管理的有效路径,如加强数据隐私与安全保护,提升数据质量与准确性,强化数据分析与应用能力,以及建立数据整合和共享机制等。

大数据时代下的信息处理与分析技术

本文围绕大数据时代下的信息处理与分析技术展开深入研究。首先介绍了大数据时代的背景及信息处理技术的重要性,强调了数据的自动化采集和实时处理在当前环境下的必要性。其次,探讨了数据存储与管理的新趋势,特别是分布式存储系统和现代数据库管理技术的发展。在数据清洗与预处理部分,论述了数据质量提升的重要步骤,包括异常值检测、缺失值处理和数据标准化等。文章还详细分析了大数据分析方法及其在商业智能和公共安全等领域的应用,特别是机器学习、深度学习和数据可视化技术的作用。最后,探讨了大数据技术面临的挑战,如数据安全与隐私保护以及未来发展趋势,包括人工智能与大数据的结合及技术创新。通过这一全面研究,本文为理解和应用大数据时代的信息处理与分析技术提供了有价值的见解和建议。

构建罕见病数据信托的中国方案——以制定《上海市促进浦东新区罕见病医药发展若干规定》为视角

罕见病数据共享是解决诊疗难题、提高药品可及性的关键,必须以主体协同与统一立法来克服数据孤岛和高成本研发的挑战。在《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》出台的背景下,数据要素价值的开发利用不断推进,发展出与医疗数据共享相一致的罕见病数据共享模式。然而,现有模式设计无法适应罕见病的诊疗需求,在实践中仍面临诸多挑战。数据信托作为一种创新模式,因其在平衡数据权益、保障数据安全以及促进数据高效利用方面的优势,显示出与罕见病领域的高度契合性。基于此,罕见病数据共享应立足于现实需求,通过发挥浦东新区法规先行先试的优势,以患者需求为出发点,确立共享、开放和公益的基本原则。同时,须注重个人隐私与数据安全的保护,通过优化收益分配规则,构建起罕见病数据信托的中国方案。最后,应通过对内推广最佳实践,对外建立互认机制,实现数据信托效力的外溢,促进各主体共同应对罕见病挑战。

浅析大数据背景下经济统计的机遇与挑战

大数据时代的到来对经济统计产生了深远影响。大数据的特性,不仅丰富了经济统计的数据源,从结构化到非结构化数据的演进为经济统计的全面、精准度提供了空间;同时,新技术的引领,如云计算和人工智能等其在经济统计中的应用变革了经济统计的手段和方法,由被动型经济统计向由大数据驱动的主动型经济参与转变。然而,大数据时代也为经济统计带来了新的挑战,包括数据质量和真实性,数据隐私和安全,以及数据处理和分析的技术问题等,这些问题的解决将直接影响经济统计的准确性和可靠性。

大数据背景下企业财务分析工作现状以及面临的挑战

在大数据时代背景下,企业财务分析正经历一场深刻的变革。大数据技术的应用,不仅拓宽了数据来源,更显著提升了数据处理与分析的效能。然而,数据整合日益复杂,数据质量波动难测,数据安全的防线和隐私保护成为关键问题,技术与专业人才缺口加大,且企业决策机制亦面临调整的压力。为应对这些挑战,应采取如下措施:首先,建立统一的数据平台,简化数据整合,增强数据的可获取性和一致性。其次,提升数据分析能力,采用先进工具和技术,培养或引进数据学科专才。再次,强化数据安全与隐私保护,确保信息无忧。同时,优化决策机制与流程,使之能灵活应对变化。最后,推动企业内部数字化转型,使之成为引领未来的强劲动力。

数字化电网企业全域数据资产管理协同研究

随着数字化技术的发展,电网企业逐渐认识到数据资产管理的重要性。文章探讨了数据资产的分类和标准化,构建了一个包含数据治理结构设计、数据安全与隐私保护及数据资产价值评估与利用的数据资产管理体系。并在此基础上,探讨了协同研究机制与技术,以实现电网企业数据资产的高效管理和利用,为企业的数字化和智能化发展提供支持。

林业资源信息化管理中的数据隐私与安全策略

在信息技术迅速发展的今天,在提高林业资源利用效率,保护生态环境,促进林业可持续发展方面,林业资源信息化管理发挥着不可忽视的作用。但随之而来的是数据私密性的挑战,也是对安全的挑战。本文提出了数据加密技术应用、门禁机制设计与实施、网络安全防护措施、数据备份与恢复、安全审计与监控系统建设等,针对林业资源信息化管理中存在的数据隐私与安全问题提出了一系列保护策略和措施。通过分析讨论这些策略和措施,为林业资源信息化管理的可持续发展提供了保障,同时提高了林业资源信息的安全性和完整性。

信息化环境下数据统计的新挑战与应对

信息化时代已至,数据统计面对新挑战。研究从信息化环境特点出发,分析数据统计在大数据、云计算、人工智能等技术下的挑战,如数据量激增、数据来源多样性、数据安全与隐私问题。提出优化数据管理、采用高效数据技术、强化安全与隐私保护、发展智能统计方法、利用机器学习提高数据分析准确性和效率。研究表明,通过技术创新与方法更新,可以有效应对信息化环境下数据统计的新挑战,为政府决策、企业管理提供更准确、更全面的数据支持。论文的研究成果对推进统计领域的现代化建设具有重要的实践意义和应用价值。

基于联邦学习的多源数据用户画像设计方案

中小微型企业在用户画像实际应用中缺乏足够的数据和特征标签,难以得到精准的结果。同时,跨行业、跨部门数据以集中方式进行训练会导致隐私泄露。针对以上问题,提出了一种基于联邦学习的多源数据用户画像设计方案。该方案设计了联邦画像系统框架,利用联邦学习的计算机制和隐私求交算法,实现了多源数据共享,保证了各方数据集的隐私安全。实验表明,对比本地画像方案和部分多源数据画像方案,所提方案能够大幅度提高预测精度,具有更高的隐私安全性和算法扩展性。

物联网开放式数据处理场景数据保护思路的探析

物联网是21世纪最具潜力的技术领域,受到各行业的青睐。随着数据资产化和资源化的演变,我国对于数据安全和隐私保护的支持上升到了法律的高度。如何应对法律对数据采集、挖掘和分析的要求,是物联网行业发展面临的关键难题。本文针对物联网行业现状展开分析,提出了开放式数据处理场景的概念。探索该场景下的数据保护思路,从技术防护、产权保护、合法商业化三个角度进行论证和分析,为行业发展提供可参考的经验。

电力物联网终端安全防护研究综述

随着传感器的微型化和网络化,物联网技术在电力系统的应用得到了飞速发展。分散分布的配用电物联网终端数量庞大而又广泛互联,跳脱了传统边界安全的保护范畴,使得物联网终端成为攻击电网的重要目标和跳板。围绕电力物联网终端的安全防护展开研究,首先结合电力物联网的架构,从软硬件、通信等方面归纳了终端面临的安全挑战,总结了终端威胁特征,分析了为应对终端威胁部署的防护机制并指出了其不足;然后根据现有防护漏洞具体分析终端安全问题,重点综述了电力物联网终端的加密认证问题、数据隐私安全、时间同步攻击、非法无线通信链路风险和230 MHz无线专网通信阻塞攻击及其相应防护研究;最后综述和展望了深度学习等新一代人工智能技术在物联网终端安防中的应用。

关于大数据时代智慧国土空间规划研究

在数字化时代的到来和信息技术的飞速发展下,智慧国土空间规划正迎来前所未有的机遇和挑战。大数据的爆发式增长为规划决策提供了丰富的信息资源,同时也呈现出数据质量、隐私保护和决策支持等新的问题。智慧国土空间规划需要深入思考如何有效收集和整合大数据,运用先进的分析技术进行准确的预测和模拟,以及利用可视化手段向决策者和公众传递清晰的信息。然而,我们也必须高度关注数据隐私和安全保护的重要性,确保数据的安全性和可靠性。只有通过科学而负责任的数据治理,智慧国土空间规划才能为可持续发展提供可信赖的基础。

自然资源监测数据共享平台建设研究

自然资源监测数据共享对于提高自然资源监测与管理水平具有重要意义。然而,数据孤岛现象、数据标准不统一和数据安全与隐私保护等问题制约了数据共享的实现。本文提出了一种基于云计算和大数据技术的自然资源监测数据共享平台建设研究。平台通过数据整合与标准化、数据服务与可视化、数据安全与隐私保护等技术手段解决了数据共享过程中的挑战。案例分析表明,该平台在实际应用中有效地促进了自然资源监测数据的共享与利用,提高了自然资源监测与管理水平。