数据安全问题与挑战 数据是一种高频、灵活使用的资产，有限的资源难以应对数据安全治理的复杂场景要求 平安集团面向数据全生命周期的产品方案 数据发现、保护、使用的完整解决方案 SDMP敏感数据管理平台：敏感数据发现、敏感数据资产、敏感数据脱敏等等

ppt讲述的内容为企业数据安全实践及方案等 主要描述了当下数据安全这一块的一个趋势，包括数据安全的重要性及面临的威胁； 其次也讲到了整个数据安全生命周期里面的内容， 包括企业如何去做数据安全，从那些方面去做， 都给大家一一整理出来了；

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大数据安全 大数据安全全文共14页，当前为第1页。 大数据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， 大数据安全全文共14页，当前为第2页。 大数据4V 大数据安全全文共14页，当前为第3页。 大数据中的用户隐私保护 大数据的可信性 如何实现大数据的访问控制 大数据带来的安全挑战 大数据安全全文共14页，当前为第4页。 大数据带来的安全挑战 用户隐私 保护 大数据的可信性 如何实现 大数据访 问控制 不仅限于个人隐私泄漏，还在于基于大数据对人们状态和行为的预 测。 目前用户数据的收集、管理 和使用缺乏监 管，主要依靠 企业自律 威胁之一是伪造或刻意制造数据， 而错误的数据往往会导致错误的结论。 威胁之二是数 据在传播中的 逐步失真。 （1）难以预设角色，实现角色划分； （2）难以预知每个角色的实际权限。 大数据安全全文共14页，当前为第5页。 大数据安全与隐私保护关键技术 数据发布匿名保护技术 1 社交网络匿名保护技术 2 数据水印技术 3 数据溯源技

大数据安全与应用 大数据安全与应用全文共139页，当前为第1页。 目录 一、大数据的来源 四、成功案例 五、大数据安全 二、什么是大数据 三、大数据的应用 大数据安全与应用全文共139页，当前为第2页。 引言 电影《永无止境》 库珀能在短时间掌握无数公司资料和背景，也就是将世界上已经存在的海量数据（包括公司财报、电视、几十年前的报纸、互联网、小道消 息等）挖掘出来，串联起来，甚至将Face Book、Twitter的海量社交数据挖掘得到普通大众对某种股票的感情倾向，通过海量信息的挖掘、分析，使一切内幕都不是内幕，使一切趋势都在眼前， 结果在10天内他就赢得了200万美元。这部电影简直是展现大数据魔力的教材性电影，推荐没有看过的IT人士看一看。 在企业、行业和国家的管理中，通常只有效使用了不到20%的数据（甚至更少），如果剩余80%数据的价值激发起来，世界会变得怎么样呢？ 《永无止境》是由尼尔·博格执导的悬疑电影，由布莱德利·库珀、罗伯特·德尼罗和安娜·弗莱尔等联袂出演，所讲述的是一位落魄的作家库珀，服用了一种可以迅速提升智力的神奇蓝色药物，然后他将这种高智商用于炒股。 大数据安全与应用

大数据安全保障措施全文共5页，当前为第1页。大数据安全保障措施全文共5页，当前为第1页。 大数据安全保障措施全文共5页，当前为第1页。 大数据安全保障措施全文共5页，当前为第1页。 （一）数据产生／采集环节的安全技术措施 从数据安全角度考虑，在数据产生／采集环节需要实现的技术能力主要是元数据安全管理、数据类型和安全等级打标，相应功能需要内嵌入后台运维管理系统，或与其无缝对接，从而实现安全责任制、数据分级分类管理等管理制度在实际业务流程中的落地实施 1、元数据安全管理 以结构化数据为例，元数据安全管理需要实现的功能，包括数据表级的所属部门、开发人、安全责任人的设置和查询，表字段的资产等级、安全等级查询，表与上下游表的血缘关系查询，表访问操作权限申请入口。完整的元数据安全管理功能应可以显示一个数据表基本情况，包括每个字段的类型、具体描述、数据类型、安全等级等，同时显示这个数据表的开发人、负责人、安全接口人、所属部门等信息，并且可以通过这个界面申请对该表访问操作权限。 2、数据类型、安全等级打标 建议使用自动化的数据类型、安全等级打标工具帮助组织内部实现数据分级分类管理，特别是在组织内部拥有

大数据时代下个人数据安全.ppt该文档详细且完整，值得借鉴下载使用，欢迎下载使用，有问题可以第一时间联系作者~

大数据面临的数据安全 数据在当前学术界和产业界扮演至关重要的角色，它被认为是对我们生活、工作和 思维方式的重大变革。然而，大数据时代在安全和个人隐私的方面存在许多风险，由此 所引起的隐私泄露为个人带来困扰，同时伴随而来的虚假信息也将导致错误的分析结果 。因此人们迫切需要技术以确保数据安全。本文将总结并分析大数据时代所带来的安全 挑战和机遇，并提供相对应的关键对策。 一、 引言 在信息技术中，"大数据"是指一些使用目前现有数据库管理工具或传统数据处理应 用很难处理的大型而复杂的数据集。其挑战包括采集、管理、存储、搜索、共享、分析 和可视化。更大的数据集的趋势是由于从相关数据的单一大数据集推导而来的额外信息 ，与分离的较小的具有相同数据总量的数据集相比，能够发现相关性来"识别商业趋势（ spot business trends）、确定研究的质量、预防疾病、法律引用链接、打击犯罪以及 实时确定道路交通状态"。近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大 数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的。目前大数据的发展仍然 面临着许多问题，数据安全与隐私问题是人们公认的关键问

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