数据安全问题贯穿数据全生命周期的各个环节。在新形势下，要做好数据安全治理，就要做好企业的数据安全防护能力建设，建立起一个强保障且动态化的安全保护机制。这个机制的攻坚点主要是三个方面：完善数据安全治理规划，提高数据安全技术防护能力，和加强数据安全审计。
云计算、大数据、人工智能技术的广泛应用模糊了传统网络安全的边界。在数据安全领域，个人和企业面临哪些挑战？《网络数据安全管理条例》拟落地，对个人和企业将有哪些影响？人工智能技术将为网络安全带来哪些新的解题思路？
“本项目案例由 云集至 投递并参与由数据猿&上海大数据联盟联合推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项的评选。
自Gartner发布数据库行业报告(（Other Vendors to Consider for Operational DBMSs 2017）)以来，第一次收录了来自中国的数据库厂商，分别是阿里云Alibaba Cloud、SequoiaDB巨杉数据库以及南大通用Gbase，标志着中国数据库产业发展已经迈出了一大步。 数据库技术发展方向 Gartner今年的多分报告中认为数据库未来需要在几个方面进行创新： 一、分布式架构 二、Multimodel多模数据管理 三、混合访问HTAP 四、云架构整合 五、数
王峰。曾就职于北京拓尔思，任山东区技术总监，山东米迦勒联合创始人，现就职于中安威士。拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。
并非所有数据都是平等的。在当今复杂的数字世界中，试图以同等的力量保护每一个数据资产既不可行也不明智。由于手头有数 TB 甚至 PB 的数据，数据安全团队需要变得更加复杂 - 他们需要数据分类。
近期，巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲，分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
相对于应用安全及基础IT设施安全，数据安全是一个新兴生态。里面的安全从业者，方法论，工具等都是非常贫乏的。比如应用安全，有burp，sqlmap，waf，扫描器，代码审计，字典等等工具。基础安全，有NMAP，osssec，hydra，nids，onlydebug等等工具。数据安全的工具，就数不出来几个了。数据安全里面，我们需要帮助数据梳理的工具，有帮助数据分类分级的工具，有帮助数据解析（AI关联价值分析）的工具，有帮助文件解析的工具（非结构化数据），然而市面上，其实并没有这些工具。当然，可能有数据安全的从业者有一些自己的脚本积累。
企业数据安全治理，除了熟悉法律法规条文，信息采集最小化，服务入口明确隐私协议外，更多的是需要建设内部基础能力，如数据识别、分类分级、数据加密、权限管控等数据安全的基础能力。 本文数据为中心的理念，围绕数据识别、分类分级、基础防护几个方面，结合开源软件做一次梳理和功能演示，希望能帮助有需要的人员对数据安全有个直观的了解。 在数据识别基础上，建立数据资产大盘，实现数据资产风险识别、监测、运营的资产全生命周期管理； 在数据分类分级的基础上，对不同数据资产进行分类、分级，将优势资源投入到关键资产的安全防护上； 在数
即将逝去的2013年，被认为是具有跨时代意义的“大数据元年”。在这一年，数据比以往任何时候都要宝贵，甚至成为可以与石油资源相媲美的新能源，大数据被认为是继信息化和互联网后整个信息革命的又一次高峰。然而，大数据不是口号，需要更多的企业付诸实践，从单调的数据中挖掘出潜在价值。 年初的一项调查曾指出，28%的全球企业和25%的中国企业已经开始进行大数据实践。为了进一步了解中国企业大数据应用的真实情况，IT168近期联合ITPUB、ChinaUnix展开了一项有关大数据应用与趋势的专
《数据安全法》的第二十一条明确规定了由国家建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录，加强对重要数据的保护。
确保支持文本生成人工智能应用的语言模型的安全面临艰巨的实际挑战。除了实现、调优和提示工程这些模型以产生最佳结果外，精明的组织正在努力管治它们与用户的交互，以保护数据隐私、法规遵循和数据安全协议。
随着新能源汽车市场占比的不断提升，全球汽车产业的转型升级已成为时代趋势，“数字化、智能化、网联化”成为汽车产业主要方向。随着人工智能技术的快速发展，新能源汽车、无人驾驶技术、车联网技术的不断升级与应用，汽车已从传统的运输工具，变成了新的数据处理节点。除了汽车自身信息、车主信息、座舱内数据外，汽车所搭载的各类设备还会采集海量的车外个人信息与测绘信息等重要数据，这些重要数据可以与其他智能终端进行数据交互，使汽车从传统的信息孤岛转变成为数据网络的重要节点。目前，包括驾驶辅助系统、车载摄像头、车辆和机器系统的语音信息等在内的大部分智能车联网功能，都需要依赖于大量车内外信息、司乘信息等多种类、敏感度高的数据，为司乘带来便利的同时，也使得汽车行业数据合规问题面临多个方面的新挑战。
內容就是指多种类型文本文档中包括的数据，在其中并以结构化数据为主导（如文字、图象、声频、视頻等）。企业内容管理，即EnterpriseContentManagement（ECM）就是指一种发展战略和方式协助企业获得、管理方法、储存、维护、运用与企业机构步骤有关的数据（这儿所说的数据关键指非结构化数据）。
6月4日至5日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办、大数据技术标准推进委员会承办、中国IDC圈协办的2019大数据产业峰会在北京国际会议中心隆重召开。 腾讯游戏孙龙君、农益辉和刘天斯作为数据资产管理和知识图谱领域专家应邀出席。 腾讯游戏数据资产管理平台从300+申报中脱颖而出，荣获“2019年度大数据星河奖”，并获颁“数据管理平台基础能力测评”证书。 同时，腾讯游戏知识图谱平台“游谱”也于现场获颁“知识图谱工具基础能力测评”证书。 由腾讯游戏孙龙君、农益辉、刘天斯、黄志、陈才和赵丽萍参与编撰
数据安全的保护对象是公司的信息数据。信息数据有各种表现形式，如结构化数据（sql,json）及非结构化数据（图片，音频视频，office文档）。按作用类型分类，可分为客户数据，员工数据，业务数据，财务数据，权限数据，代码数据等。当然更准确的分类方式要根据各公司自己的具体情况进行。拿个人来说，数据安全有财不外露、不怕贼偷就怕贼惦记的俗理。拿企业来说，不管是古代的账房先生，还是现代企业的财务部门，都是老板极为信任的人才能担任。随着互联网发展，黑灰产发展，以及国家立法的要求，个人及企业对数据保护的要求在提高，范围在扩大。而且在监管层面，对数据安全的监管检查，也慢慢变成了新的监管重点。
数据安全平台（DSP，Data Security Platforms）的概念来源于Gartner的《2021数据安全技术成熟度曲线》，DSP定义为以数据安全为中心的产品和服务，旨在跨数据类型、存储孤岛和生态系统集成数据的独特保护需求。
当前，发展数字经济、建设数字中国已上升为国家战略。数据规模迅猛增长，对经济发展、社会治理、人民生活产生了重大而深刻的影响，数据安全已成为事关国家安全与经济社会发展的重大问题。针对关键信息基础设施缺乏保护、敏感数据泄露严重、信息访问权限混乱、个人敏感信息滥用等问题，通过加强网络空间安全保障、做好关键信息基础设施保护、强化数据加密、保护个人敏感信息等手段，保障数据安全，已成为数字经济发展的重中之重。
“过去，传统医学主要依靠个人经验，医生根据自身实践经验和尝试不同方案来做诊断与治疗；如今，精准医学的医疗过程则是依靠数据,在海量数据基础上利用大数据、AI等技术实现个性化治疗。”南方某精准医学中心计算肿瘤学博士去年向大数据在线如是说。
数据湖这一概念，最早在2011年首次提出由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods提出的。其比喻是：如果我们把数据比作大自然的水，那么各个江川河流的水未经加工，源源不断地汇聚到数据湖中。业界便对数据湖一直有着广泛而不同的理解和定义。“数据湖是一个集中化存储海量的、多个来源，多种类型数据，并可以对数据进行快速加工，分析的平台，本质上是一套先进的企业数据架构。”
“企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。
来源：搜狐科技 每一个做过调研的人，都会惊讶于中美两国在大数据分析理念和客户心态上的巨大差别。 “企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。 目前，国内的企业级客户在进行大数据分析时，仍以分析结构化数据为主，而对于内涵丰富的非结构化数据，市面上并没有有效的工具进行分析。 同时，在进行结构化数据分析时，仍采用了“招标＋外包”的传统模式，即
随着银行业务的拓展以及网点业务的需求量加大，在新一轮技术浪潮驱动下，各大商业银行也在纷纷推进智能网点的建设。其中，商业银行的柜面无纸化就是最先推进的业务之一。
数据湖这一概念，最早是在2011年由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods首次提出。其比喻是：如果我们把数据比作大自然的水，那么各个江川河流的水未经加工，源源不断地汇聚到数据湖中。业界便对数据湖一直有着广泛而不同的理解和定义。“数据湖是一个集中化存储海量的、多个来源，多种类型数据，并可以对数据进行快速加工，分析的平台，本质上是一套先进的企业数据架构。”
随着互联网技术的日新月异，内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。日常的业务过程中，需要处理的大量电子文档、图片、音频、视频等，都属于内容数据范畴。
据《连线》杂志获悉，美国参议员Ron Wyden在周日发给司法部（DOJ）的一封信中称，一个鲜为人知的监视项目——每年在美国国内追踪超过一万亿条电话记录，并对该项目的合法性提出质疑。
主讲嘉宾：吴东亚 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 吴东亚，中国电子技术标准化研究院信息技术研究中心标准总监。1972年生，籍贯黑龙江。1992年毕业于东南大学自动控制系毕业，1992-2001年，在中国空间技术研究院硕士学习、工作，参加“神舟一号”飞船地面测试系统研制工作，积累了一线科研和工程经验。2001-2004年，北京理工大学博士学习。2004至今，中国电子技术标准化研究院工作，期间到欧洲标准化机构留学。涉足电子信息技术领域国家/行业标准化、检测、认证、注册等
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大
政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的物理模型。希望大家会喜欢！ 后
一、有利因素 （一）政策利好 2015年7月，国务院出台了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，计划推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展。《指导意见》中涉及的11项重点行动几乎全部提到对于大数据的应用，从根本上肯定了大数据在推动互联网与实体经济融合中的重要作用。 2015年8月，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》提出未来5-10年我国大数据发展和应用应实现的目标，包括2017年底前形成跨部门数据资源共享共用格局，
大数据技术是一种新一代技术和构架，大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，大数据技术已经运用到各个领域
大数据（Big Data）是指在传统数据处理方法难以处理的情况下，需要新的处理模式来具有更强的决策力、洞察发现力和过程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特征通常被概括为“4V”，即：
MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。相比之下，MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性，但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
阅读本文大约需要5分钟 数据安全的主要挑战 企业在数字化转型中面临的数据安全的挑战是什么呢？总共大的是从两个方面来看，一方面是企业在最大化竞争优势的业务需求和采用适当的数据安全策略与降低风险之间进行平衡，这块其实就是非常典型的业务和安全怎么平衡的问题，就是我到底是发展业务牺牲安全，还是我要保安全牺牲业务，这个对企业来说是一个比较大的挑战。 第二个方面，本身企业有复杂的IT环境，包括企业还有一些跨云或者云迁移的一些项目跟第三方去共享，这种数据可能会被泄露。还有一些合规的问题，也是为企业数字化转型带来严重的挑战
大势所趋 从“条数据”到“块数据” 对于大数据时代，目前人们所讨论的数据几乎都是条数据，条数据是指某个行业或领域呈链条状串起来的数据，他们彼此割裂、互不融通，限制了大数据在经济社会发挥作用。 与之相比，块数据是在一个物理空间或者行政区域形成的涉及到人、事、物等各类数据的综合，相当于将各类“条数据”解构、交叉、融合。在块数据集合过程中，包含了数据空间的填充、空间数据的重构、集合过程的组构，及组构过程中的集合，同时还有新数据的汇集和原有数据组合后的衍生数据。通过块数据的应用，可
随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用，传统的数据仓库模式，在快速发展的企业面前已然显的力不从心。数据湖，是可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统，已经成为企业应用大数据的重要工具。数据湖可以更好地支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析以及多元化结构化数据分析，可以加速从数据到价值的过程，打造相应业务能力。而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件，同时数据治理是一个持续性过程，也是数据湖逐步实现数据价值的过程。未来在多方技术趋于融合，落地场景将不断创新，数据湖、数据治理或将成为新的技术热点。
下面我们来看下数据库的官方定义：数据库是"按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库"，是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
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导读：2017 年华为提出了企业的新愿景："把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界"。同时，华为公司董事、CIO陶景文提出了"实现全联接的智能华为，成为行业标杆"的数字化转型目标。
当今的大型集团性企业，内部分工日趋细化，采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节，无不每时每刻产生着大量的数据。数据的格式也越来越多样化，包括IT系统里存储的结构化、非结构化数据，各样电子文档数据等。
如果使用 面向过程语言 ( 如 : C 语言 ) , 开发 大型 项目 , 一般使用 结构化程序设计方法 ;
无论是进行产品的安全架构设计或评估，还是规划安全技术体系架构的时候，有这样几个需要重点关注的逻辑模块，可以在逻辑上视为安全架构的核心元素。
随着线上化、数字化、智能化的发展，万物互联时代的逐步到来，数据体量正在快速增长。而无论是个人隐私数据，还是企业数据，都承载着巨大的价值，数据泄露事件已成为安全领域最大的威胁之一。安全产品的价值和其保护资产的价值永远成正比关系。面对数据安全这一蓝海市场，未来伴随着法律法规的健全，我们相信一定会诞生巨大的创新和创业机会。
秉持数据驱动战略的数据驱动型组织，正在利用数据，以前所未有的速度开创未来。同时，也面临日益增长的安全、隐私、合规风险。
下面是一些机构的定义： 维基百科： 传统数据处理应用软件不足以处理的大型而复杂的数据集； 包含的数据大小超过了传统软件在可接受时间内处理的能力。 互联网数据中心(IDC)： 为了能够更经济地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。
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