长江大数据交易中心以数据安全标准护航安全和隐私

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
数据安全中心,免费版
简介:

长江大数据交易中心工作人员正在向参观者介绍数据安全的重要意义

  长江大数据交易中心工作人员正在向参观者介绍数据安全的重要意义

大数据为生活提供便利的同时带来数据滥用的问题,对网络安全造成威胁。2016国家网络安全宣传周期间,在武汉国博举行的网络安全博览会上,武汉长江大数据交易中心在主题为“智慧城市·云端武汉”的C展区,展出了其在推进大数据安全标准的工作布局。

一个从未向银行借贷的大学生,可能没有央行征信中心的征信记录,但他通过打车软件预约乘车,通过电商购物,在互联网上留下行为轨迹,即可通过海量数据挖掘和分析技术来预测其风险表现和信用价值,为其建立个人信用评分,银行贷款可能向他打开大门。但接下来的问题令他烦恼不堪,推销电话、诈骗短信等接踵而来。

由于数据违规收集、使用、出售交易等现象时有发生,与第三方合作过程中数据的转移存在潜在风险,大数据的私密数据泄露和敏感信息窃取等数据安全问题为网络安全问题的解决提出了更大的挑战。中央网信办、国家质检总局、国家标准委近日联合印发《关于加强网络安全标准化工作的若干意见》,《意见》要求,推动大数据安全、个人信息保护等领域标准研制工作。需要具有公信力的第三方数据交易平台,来推进数据安全和个人信息安全保护标准化工作,推动数据交易市场建立健全大数据安全标准体系,从而保护数据安全和隐私。

作为数据交易中心,如何保护数据安全和隐私?武汉长江大数据交易中心总裁李晖介绍,从数据安全的角度出发,建立一致的交易规则、共通的交易标准,是大数据行业需要进一步探索的问题。

据悉,长交中心正在加快推进制定数据流通标准和服务标准的工作,对交易平台流通的数据、数据产品、数据应用等进行备案,打造为数据流通提供第三方认证的权威机构,确保为国家网络空间安全发挥应有的作用。数据安全标准是建立在数据交易达到一定理想规模的基础上,但由于目前各部门、行业间数据壁垒现象、孤岛现象等严重制约着数据流通,需要推动数据共享,支撑网络安全能力建设落地。

该交易中心从自身的技术和运营规则方面进行保障。据介绍,交易平台进行交易的数据,进入平台之前,都要经过数据脱敏处理,即抹去和隐私相关的信息,并从技术上保证不可逆向还原,以此保障数据隐私。

此外,交易中心也会推动国家从数据信息立法方面进行保障。李晖表示,数据信息的立法应根据数据类型的不同,分别制定不同的产权归属、隐私保护、开放交易等法规条款。比如,明确哪些数据必须开放,哪些数据必须经过数据交易市场。这其中需求尤其迫切的是针对含有属性标签的用户个人数据交易进行立法确认。

随着大数据产业的快速发展,北京、上海、贵州等地大数据交易平台,都在积极推进数据安全标准工作的研究与制定,但都仅从一般民商法角度对数据交易需要遵守的基本原则、交易合同及交易场所做了原则性规定,没对具体交易规则进行确定。李晖建议,可通过建立示范试点,推动政企样板数据的开放,通过样板数据对大数据的技术、标准、交易规范进行研究,孵化大数据产品、模型、工具等,同时形成数据的来源、共享、交易、安全等方面的指导性标准规范,建立一个晴朗、安全的网络空间,为公民网络空间权益保驾护航。


本文转自d1net(转载)

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
相关文章
|
20天前
|
机器学习/深度学习 传感器 监控
吃得安心靠数据?聊聊用大数据盯紧咱们的餐桌安全
吃得安心靠数据?聊聊用大数据盯紧咱们的餐桌安全
55 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 Java 大数据
Java 大视界 -- Java 大数据在智能政务公共资源交易数据分析与监管中的应用(202)
本篇文章深入探讨了 Java 大数据在智能政务公共资源交易监管中的创新应用。通过构建高效的数据采集、智能分析与可视化决策系统,Java 大数据技术成功破解了传统监管中的数据孤岛、效率低下和监管滞后等难题,为公共资源交易打造了“智慧卫士”,助力政务监管迈向智能化、精准化新时代。
|
5月前
|
SQL 安全 大数据
大数据时代的安全挑战——数据泄露如何悄然发生?
大数据时代的安全挑战——数据泄露如何悄然发生?
217 18
|
12月前
|
分布式计算 监控 大数据
大数据-131 - Flink CEP 案例:检测交易活跃用户、超时未交付
大数据-131 - Flink CEP 案例:检测交易活跃用户、超时未交付
242 0
|
8月前
|
存储 SQL 安全
大数据的隐私与安全:你的一举一动,都在“裸奔”?
大数据的隐私与安全:你的一举一动,都在“裸奔”?
176 15
|
9月前
|
存储 安全 大数据
数据安全中心:云上全域数据防泄漏与安全解决方案
在数字化转型中,企业面临数据安全挑战。为应对《个人信息保护法》等法规要求,我们推出“数据安全中心”,提供云上全域数据防泄漏与安全解决方案。该产品涵盖敏感数据自动识别、分级分类、大数据审计、数据脱敏及列加密等功能,帮助企业轻松实现数据治理,确保合规并保护客户信任。欢迎参加12月11日晚7:30阿里云中小企业直播间了解更多。
192 2
|
11月前
|
人工智能 安全 网络安全
揭秘!大模型私有化部署的全方位安全攻略与优化秘籍,让你的AI项目稳如磐石,数据安全无忧!
【10月更文挑战第24天】本文探讨了大模型私有化部署的安全性考量与优化策略,涵盖数据安全、防火墙配置、性能优化、容器化部署、模型更新和数据备份等方面,提供了实用的示例代码,旨在为企业提供全面的技术参考。
737 6
|
11月前
|
存储 安全 大数据
大数据隐私保护:用户数据的安全之道
【10月更文挑战第31天】在大数据时代,数据的价值日益凸显,但用户隐私保护问题也愈发严峻。本文探讨了大数据隐私保护的重要性、面临的挑战及有效解决方案,旨在为企业和社会提供用户数据安全的指导。通过加强透明度、采用加密技术、实施数据最小化原则、加强访问控制、采用隐私保护技术和提升用户意识,共同推动大数据隐私保护的发展。
1129 3
|
11月前
|
存储 安全 大数据
|
存储 监控 安全
大数据架构设计原则:构建高效、可扩展与安全的数据生态系统
【8月更文挑战第23天】大数据架构设计是一个复杂而系统的工程,需要综合考虑业务需求、技术选型、安全合规等多个方面。遵循上述设计原则,可以帮助企业构建出既高效又安全的大数据生态系统,为业务创新和决策支持提供强有力的支撑。随着技术的不断发展和业务需求的不断变化,持续优化和调整大数据架构也将成为一项持续的工作。

热门文章

最新文章