议题概要：
主要讲述了大数据基础平台hadoop所面临的常见风险，如：用户冒充、越权访问、暴力破解、嗅探攻击、物理攻击、远程控制等。并分析企业对大数据安全的主要需求，以及对应的解决方案。
大数据安全面临的挑战
大数据平台的威胁
目前的解决办法
大数据安全方案
2021-08-07 18:00:56
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赵伟在演讲中指出，安全行业急需创新，要在国家政策扶持下，产业、产品、人才创新一起上，赵伟表示现在国家正在逐渐认识到网络安全的重要性，并正在加大投入力度，这对整个安全行业来说是一个非常好的机会，所以现在谈创新是非常及时和重要的，只有创新才能引领行业发展。
2021-08-07 14:00:33
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安全数据分析
大数据安全分析 从数据行为和关系中检测风险,并能产生举 一反三的学习能力,无需人工干预并持续完 善检测能力。
2021-08-07 09:00:29
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ISC 2021：中国人工智能安全创新峰会-大数据中心的数据安全治理实践
一、背景
1. 数据安全法：政务数据安全与开放
2. 数据安全相关政策法规
二、挑战
政务数据开发平台数据安全管控难点：
1. 管理者所处环境的复杂性
2. 数据在不断的移动和扩散
3. 内部的数据安全问题凸显
4. 大数据安全组件安全堪忧
三、方案与实践
1. 数据安全治理框架
2. 数据安全治理顶层框架设计
3. 政务数据安全治理体系建设的三大阶段
4. 数据安全技术体系应用场景：数据生命周期流转
5. 案例展示
2021-08-05 11:00:17
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大数据技术的发展和应用影响着国家的治理模式、企业的决策架构、商业的业务模式以及个人的生活方式。我国大数据仍处于起步发展阶段,各地发展大数据积极性高,行业应用得到快速推广,市场规模迅速扩大。在面向大量用户的应用和服务中,数据采集者希望能获得更多的信息，以提供更加丰富、高效的个性化服务。随着数据的聚集和应用,数据价值不断提升。而伴随大量数据集中,新技术不断涌现和应用，使数据面临新的安全风险,大数据安全受到高度重视。
目前拥有大量数据的组织的管理和技术水平参差不齐,有不少组织缺乏技术.运维等方面的专业安全人员,容易因数据平台和计算平台的脆弱性遭受网络攻击,导致数据泄露。在大数据的生命周期中，将有不同的组织对数据做出不同的操作,关键是要加强掌握数据的组织的技术和管理能力的建设,加强数据采集、存储、处理、分发等环节的技术和管理措施,使组织从管理和技术上有效保护数据,使数据的安全风险可控。
本标准指导拥有、处理大数据的企业、事业单位、政府部门等组织做好大数据的安全管理、风险评估等工作,有效、安全地应用大数据,采用有效技术和管理措施保障数据安全。
2021-08-03 09:12:48
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