廖仁斌:加快建设个人信息安全保护体系

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:

(全国人大代表、中国电信股份有限公司湖南分公司总经理廖仁斌就“加快建设大数据时代个人信息安全保护体系”提出建议。)

随着云计算、移动互联网、智慧城市和物联网的快速发展,“大数据时代”已经到来。然而当用户面对如“棱镜计划”、“支付宝安全门事件”等层出不穷的个人信息及敏感隐私数据泄露时,不禁担心——大数据时代,我们还有隐私可言吗?

廖仁斌:加快建设个人信息安全保护体系

“日益尖锐的个人信息安全问题不仅给我国大数据产业发展带来严重威胁,还时刻影响着国家安全和社会稳定。仅仅依靠电信运营商自己的力量很难彻底解决。需要通过国家立法、行业自律、推动产业繁荣和提高国民安全意识等多方面协同努力,来加快建设大数据时代个人信息安全保护体系。”全国两会期间,全国人大代表、中国电信股份有限公司湖南分公司总经理廖仁斌就“加快建设大数据时代个人信息安全保护体系”提出建议。

中国手机网民规模达5.57亿 个人信息防护技术基本属于被动防御

《第35次中国互联网络发展状况统计报告》数据显示,截至2014年12月,中国网民规模达6.49亿,其中手机网民规模5.57亿,居全球首位,我国已进入网络大国和信息化大国行列。

大数据这座“金矿”作为提升信息消费体验的重要手段,逐渐在各个行业和领域得到广泛应用,并开始对现有社会生产组织和人们生活方式产生革命性影响。

随着体量的增大,涉及国民个人信息安全的问题也日趋严峻。“针对大数据时代数据体量大、数据类型繁多、价值密度低和处理速度快四大特点,我国在大数据个人信息安全方面,目前仍缺乏权威化、体系化的法律规制,并缺少统一监管和行业自律。”廖仁斌认为,除了法律、制度层面的原因,还有一个客观原因,就是我国大数据安全技术体系难以防范个人信息安全问题的出现。

他举例说,我国大数据体系建设所使用的操作系统、计算芯片、虚拟软硬件等核心技术基本被国外垄断,容易被掌握核心技术的国家、组织植入后门,甚至不法分子有组织的利用。并且,现有的安全防护体系建设仍停留在传统互联网时代思维,当前对大数据个人信息防护技术仍采用安全漏洞整改、防劫持、防篡改、防攻击等传统手段,基本属于被动的威胁防御思想,此类防护技术应用到大数据个人信息保护方面只能针对数据保护中的某一个环节,不能实现广度和深度防护,而大数据环境下个人信息安全保护要求必须对全业务流程、全应用场景、全生命周期进行体系化的技术防护,现有的安全技术防范体系无法满足要求。

建议通过加强立法、行业自律 提高公民信息安全意识

“国家在制定和实施大数据发展战略、促进大数据产业大发展的同时,建议站在维护国家安全、社会稳定和国民权益的高度,统一谋划、统一部署、统一推进,加快建设大数据时代个人信息安全保护体系。”廖仁斌建议,通过加快国家对大数据时代个人信息安全的统一立法工作;大力构建大数据政府监管和行业自律体系;推动大数据信息安全产业繁荣发展与提升公民信息安全防范技术水平和安全保护意识,来解决大数据时代个人信息安全问题。

“强大的大数据产业离不开一个同步繁荣的信息安全产业。”廖仁斌认为,国家要实施安全技术自主创新战略,加大对信息安全关键技术研发资金投入,大力扶植国内企业进行核心技术研发,逐步完善产业链,鼓励和支持国内机构参与国际标准化工作,提升自主技术标准的国际话语权。同时,对自主大数据信息安全产品和服务实施首购制度,加快发展实时大数据使用跟踪分析和面向个人信息消费领域的安全产品和服务,为公民提供切实可行的安全保护手段。还要鼓励创新型人才队伍建设,引导和支持人才流向大数据信息安全产业。加快大数据个人信息安全应急产业发展,大力推广信息应急产品和应急服务,确保在出现信息数据泄露事件后能进行及时、有效的应急处置,同时以应急产业倒逼安全防护产业取得长足进步。

在提升公民信息安全防范技术水平和安全保护意识这项工作中,廖仁斌建议,一是加快公民个人隐私保护软件、系统的研发,使用户可以自主控制提供的个人信息量。二是研发和推广数据加密技术,主动感知和防护安全威胁。三是发展基于大数据个人信息保护的全业务流程攻击监测系统和审计系统,迅速发现和处置隐藏在海量数据中的各类攻击行为、非法操作等各类安全事件。四是加大对个人信息安全宣传教育力度,提高公民信息安全自我保护意识、责任自律意识和安全防范技能。五是建立个人信息安全申诉渠道和举报机制,鼓励和动员公民个人、新闻媒体、认证服务机构等社会各界监督和曝光信息安全违法行为,群策群力,齐抓共管,共同营造良好的大数据个人信息安全保护氛围。

作者:易征洋


来源:51CTO

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
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
尾调用递归的常见应用场景有哪些?
【10月更文挑战第11天】 尾调用递归在程序设计中广泛应用,包括数学计算(如斐波那契数列、组合数)、数据结构遍历(如树、链表)、分治法(如归并排序、快速排序)、动态规划、表达式求值、游戏开发、人工智能与机器学习等领域。通过递归地处理子问题,尾调用递归能够提高代码的可读性和效率,同时避免栈溢出等问题。然而,需根据具体问题合理选择使用。
348 116
|
供应链 算法 安全
深度解析区块链技术的分布式共识机制
深度解析区块链技术的分布式共识机制
644 0
|
Linux 编译器 调度
【线程概念和线程控制】(一)
【线程概念和线程控制】(一)
215 0
|
存储 算法 iOS开发
R语言关联挖掘实例(购物篮分析)
R语言关联挖掘实例(购物篮分析)
|
IDE 物联网 开发工具
ESP32连接云服务器【WebSocket】
ESP32 芯片基于 ARM Cortex-M 内核,具有 32 位地址空间,支持 Wi-Fi、蓝牙和其他无线连接,以及多种外设接口,如 GPIO、定时器、PWM、串口等。🚂到这里,你可以到文件夹中的bin目录中,可以找到已经存在了activate文件。🎈接着,在宝塔面板的软件商店中导入➡️➡️Python项目管理器⬅️⬅️。🎈首先是本次需要挂在服务器上的脚本代码➡️Server.py⬇️。👨‍💻因此,有关云服务器和宝塔面板的初始配置,这里将直接跳过👋。🗽其中项目路径等内容,可以参照下图填写⬇️。
ESP32连接云服务器【WebSocket】
|
传感器 存储 Android开发
Android清单文件详解(六) ---- <activity>节点的属性(二)
Android清单文件详解(六) ---- <activity>节点的属性(二)
323 1
|
存储 Kubernetes 调度
从零开始入门 K8s | Kubernetes 存储架构及插件使用
容器存储是 Kubernetes 系统中提供数据持久化的基础组件,是实现有状态服务的重要保证。Kubernetes 默认提供了主流的存储卷接入方案(In-Tree),同时也提供了插件机制(Out-Of-Tree),允许其他类型的存储服务接入 Kubernetes 系统服务。本文将从 Kubernetes 存储架构、存储插件原理、实现等方面进行讲解,希望大家有所收获。
从零开始入门 K8s | Kubernetes 存储架构及插件使用
|
SQL 前端开发 关系型数据库
PHP写的开源报表生成工具Reportico
    其实现在还没有足够的时间看这个工具,只是到软件首页初步了解了一下,感觉不错。灵活度非常大,直接定制报表的纸型、CSS显示样式、控制sql结果等。总体说真是不错的。特别怕忘,所以在这做个记录,等咱细细学完了Mysql那本书之后再找时间消灭它! 项目主页:http://www.
1623 0
|
21小时前
|
云安全 人工智能 自然语言处理