2018年大数据安全性发展的趋势和商业价值方向的展望

第一篇：2018年大数据安全性发展的趋势和商业价值方向的展望

2018年大数据安全性发展的趋势和商业价值方向的展望

如今，数据是已成为组织最大的资产之一，而随着2018年的到来，数据对组织的重要性将日益增长。相信大数据在2018年的成长也将是飞速而澎湃的一年，基于中国企业的特殊创新精神，我们很期待看到2018年大数据的发展和成长。数字化变化的速度如此之快，以至于人们难以准确预测2018年的趋势。然而，可以肯定的是，大数据将继续影响商业世界的每一个角落。而且，如果人工智能和物联网的进步将继续占主导地位，那么人们很可能会看到更多的企业比以往更容易受到数据驱动。大数据新年 数据只在可访问时才有用，但数据访问和安全性之间必须保持平衡。工作人员可能是组织的数据安全面临的最大风险，其责任将超越其领导团队。随着黑客利用向工作人员使用自助服务数据的转变，企业将再次成为网络攻击的对象。企业会采取传统的商业智能方法，严格控制数据和报表，但这会导致分析的采用率降低，从而导致不明智的决策。现代商业智能将越来越受到青睐，因为它促进了数据治理，并有助于为自助式分析创建安全可靠的环境，从而产生准确、可访问和审核的仪表板和报告。新春恭贺 数据可视化工具不仅易于提取和学习，还可以根据个人需求定制数据，因此每个成员可以关注部门至关重要的细节，节省了时间和精力。每个获得这些工具的用户都可以在一个操作视图中实现报告和预测的自动化。以这种方式清楚地呈现信息，将使决策者能够深入了解他们所需要的信息，并用它来绘制绩效图，确定趋势，并帮助预测未来的机会或要求来改变优先事项。狗年大吉

第二篇：大数据发展趋势

大数据发展趋势

2016年以来，国家政策持续推动大数据产业发展。2016年“十三五规划”中明确提出实施大数据战略，把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。发改委、工信部及农业部、运输部等部委先后颁布相关后续政策，推动大数据产业发展。随着大数据产业的进一步落地，预计未来将有更多部门出台具体政策，推动大数据行业的发展。

在国家政策持续推动下，大数据产业落地进程加快，产业价值被进一步发掘。2017年我国大数据市场规模已达358亿元，年增速达到47.3%，规模已是2012年的35亿元的10倍。预计2020年，我国大数据市场规模将达到731亿元。

未来大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。比如阿里巴巴的电子商务交易平台能在双11当天完成每秒钟17.5万笔订单交易和每秒钟12万笔的订单支付，主要归功于融合了云计算和大数据的“飞天平台”。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。

未来大数据行业发展趋势之二：针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划2016-2020》中，明确提出2025年前，推进智能制造实施“两步走”战略：“第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。

第三篇：中国社会发展趋势展望

中国社会发展趋势展望

21世纪的阳光已照耀世界近十年，世界正处在一个动荡转型的时段，各国都在为自己下一步的发展打算。作为一个中国人，在此我仅谈谈国家将来的发展，因为国家该怎么走，是关系每个公民切身利益的问题，我有权对国家的走向发表自己的一些见地。

中国是一个古老的国度，从它诞生之日起便经历过历次社会形态和无数政府，但无论哪个社会的哪个政府统治国家，都是中国的代表。它经过原始社会、奴隶制四朝和封建社会的许多政府，按社会发展顺序它应该进入资本主义社会，但由于种种主客观原因，打乱了它向资本社会过渡的进程。西方资本主义的大炮把它打成了畸形的社会形态——半殖民地半封建社会。本世纪四十年代，中共结束了这个怪胎的发展，把中国社会转变为“社会主义社会”，然这实为一个特大的“左倾”，这个“社会主义社会”是超越社会发展阶段的形态，它缺乏必要而充分的物质基础和精神基础，它建立在自然经济的营盘上，说是社会主义，其实仍为一种落后的社会形态。这种主观人为的超前也是一种畸形，在这样的社会，生产是得不到进步的，有时甚至出现退缩。中共政府驾驭中国的四十多年而国力没有长足发展就是一个明证。所以说，在没有经过前一个社会形态的高度发展积累前，新的社会形态的出现是不可能的，进一步说，社会进展越高级，后一个社会形态越是离不开前一个社会形态的高度积累。由此，我们不难明白，社会主义在没有经过资本主义的高度发展前它只是一个理想。

中共中国政府在执政三十年后逐步把这个认识转换过来，开始慢慢向客观的社会发展趋势调整，以适应社会发展规律。实行改革开放的二十年，仅为这个动作的一个开始姿势，所谓“社会主义初级阶段”实质是向资本主义商品社会反过渡的阶段，说这个阶段需要一百多年，就是为了弥补上一百多年的中断发展的资本主义这一课，但这一百多年的发展速度和程度比上一百多年的世界发展要快、要深，这是完全有可能的。因为这个世界是资本主义潮流占绝对优势且发展到了一个极其可观的程度，再有开始赶超流的，也就有了众多的借鉴可资，发展速度自然会快一些。

下一个世纪中国走向何方，很显然并入资本主义发展潮流这是完全符合社会进化规律的，中共执政若是保持长久明智，不人为地梗阻的话，它只有顺应趋势才能实现未来的理想——真正的社会主义，广大中国人民也应顺应这个潮流，切莫再僵化自己的头脑，使自己能适应晚来近一个世纪的社会形态的需要。另外，很长一段时期以来，说“社会主义不能在资本主义社会内部产生”，现在看来这个观点是不正确的，应予矫正。资本主义发展到国家垄断阶段出现的一些特征正是产生社会主义的先期预兆，但这要经历相当长的时间。国家垄断资本主义的发展是社会主义成长的沃土和先决条件，而如今国家垄断资本主义才刚起步约半个世纪且世界各国由于历史原因造成的发展不平衡，使得社会主义的种子不可能很快、很均匀、很普遍的萌发，但新的社会形态一定能在原先社会形态里产生是不可否认的。先前的观点有主观的武断色彩，那是由于历史条件的限制造成的认识上的差错，中国现在社会转型正是对这一理论的否定而真正客观的面对现实，从这一点来看，中国共产党是英明的。

我们向往社会主义，但我们必须按部就班，不能心急，否则将会受损，“欲速则不达”的道理人们应当知晓。现实的任务是应该踏踏实实的把目前的经济、政治、社会形态发展好，尽我们每人的一份力量，早日实现转型以追赶先进国家。我们这一代人虽难能等到那一天，但我们的子孙会看到的，享受到的；我们现在的脚踏实地是为后代的幸福打基础。国家、民族的强盛，人类的进步都需要一点一滴的积累，社会主义不是空中楼阁，人类要坚信这一点，中国更应坚信这一点。

第四篇：2012年中国经济发展趋势展望

2012年中国经济发展趋势展望

发布时间：2012-02-16

2011年，世界经济呈现新兴经济体复苏较快、通货膨胀压力增大，但发达经济体复苏乏力、失业率居高不下的分化走势，国内经济出现经济增速同比下降但物价涨幅同比上升的复杂局面。我国抓住经济运行中的主要矛盾，将稳定物价总水平作为宏观调控的首要任务，推动经济增长由政策刺激向自主增长有序转变，宏观调控取得积极成效，物价上涨势头初步得到控制，经济增长减速平稳。2012年，受发达国家债务危机拖累，世界经济延续缓慢复苏、低速增长走势，国内外因素要求我国加快经济结构调整的压力进一步增大，我国应继续实行积极的财政政策和稳健的货币政策，更加着力调整经济结构，将进一步激发自主增长活力。2012年，预计GDP增长8.5%左右，CPI上涨3.5%左右。

经济增长的有利因素

——2012年，“十二五”规划第二年进入投资项目集中建设阶段，将在一定程度上带动投资及经济增长。从“六五”到“十一五”的经验看，一个五年规划中各年的平均投资增速分别为17.3%、24.1%、28.5%、18.8%、19.8%，受投资建设周期影响，五年规划第二年往往是建设项目进入投资高峰期。在重大规划项目建设的带动下，固定资产投资仍将保持较快增长

——战略性新兴产业的相关规划陆续出台给经济增长增添新的动力。在2010年国务院发布《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》的基础上，2011年7月23日，国家发改委发布了《鼓励和引导民营企业发展战略性新兴产业的实施意见》，此外，《节能环保产业发展规划》《环境服务业“十二五”规划》也将陆续出台。未来在建设创新型国家战略的推动下，我国将充分发挥国内储蓄资源丰富、学习追赶型科技后发优势和国内企业建设国际竞争新优势积极性高涨等一系列有利条件，以优惠政策动员国内更多战略资源投向产业结构升级，传统产业将加速固定设备更新换代，战略型新兴产业发展将进一步加快，我国经济将在产业结构向上调整中获得新的增长动力。

——在区域协调发展和主体功能区战略的作用下，中西部不断承接东部产业转移，逐步成为带动经济增长的新亮点。随着区域发展政策体系不断完善，全国主体功能区规划发布实施，支持民族地区发展力度进一步加大，对口支援西藏、新疆、青海省藏区的指导意见，兴边富民行动规划，进一步促进内蒙古经济社会又好又快发展的若干意见逐步贯彻，中西部承接东部产业转移的能力不断提高，对经济增长将发挥重要的积极作用。

——扩大居民消费政策的不断完善将进一步扩大消费对经济增长的贡献。“十二五”规划中提出，要建立扩大消费需求的长效机制，把扩大消费需求作为扩大内需的战略重点。2011年出台了一系列扩大消费需求的政策。“十二五”内贸规划即将出台，也将有力促进国内贸易和完善流通体系；央行关于第三方支付平台的新规定以及银联推出的无卡支付平台等政策都将为网络消费和银行卡消费等新兴消费模式提供良好环境。此外，随着个税改革的不断推进、中央针对中低收入者的补贴力度不断加大、最低工资标准不断提高，社会保障体系不断完善，城乡居民收入也将稳步提高，消费购买力较强的城镇人口比重上升，政策因素和人口结构因素等将有利于我国消费需求保持稳步加快的增长态势。

国内经济增长的不利因素

其一：房地产投资和销售的调整将使得社会总需求扩张速度放缓。2012年控制物价总水平的任务仍十分艰巨。假设2011年居民消费价格上涨5.4%，对2012年的翘尾因素影响约为1.7个百分点，如果要将全年物价总水平控制在3.5%左右，则要求新涨价因素要比2011年的2.8个百分点低1个百分点。考虑到逐步消化巨额货币存量的需要，货币政策有必要继续保持总体“稳健”，灵活操作的取向，针对外汇占款渠道投放基础货币的新变化，保持社会融资总量合理增长。2012年不采用扩张性货币政策刺激经济，房地产调控政策在2012年仍将延续，受资金和市场预期等因素影响，房地产及相关行业投资将可能出现明显减速，进而带动投资增速放缓。

其二：地方财政债务压力和土地市场交易趋冷对地方投资融资能力形成制约。根据国家审计署公布的全国地方政府性债务审计结果，我国地方政府财政风险尽管总体可控，但部分地区短期流动性风险正在不断聚集和暴露，对地方政府融资平台的管理将进一步严格规范。此外，土地收入方面也不容乐观，2011年以来地方政府加大了供地力度，但由于受到房地产调控政策及资金链问题影响，土地市场交易数量却在降低，大部分成交土地为底价成交。因此，地方政府融资能力相对于庞大的投资建设任务将更显不足，这将对投资以及经济增长形成抑制。

其三：节能减排等对经济增长的质量提出新要求，将制约粗放型增长。2011年，高耗能行业增加值和投资增速较快，使得节能减排形势日益严峻。2011年9月7日，国务院发布了“十二五”节能减排综合性工作方案，方案明确了未来5年节能减排的目标，要求在单位国内生产总值能耗、化学需氧量、二氧化硫、氨氮和氮氧化物排放量方面，均较“十一五”有显著下降，并且对各地方、各行业节能减排下达了任务分解目标，这将推动经济发展方式转变，对“两高一资”产业的增长形成一定制约。

其四：资源、劳动力成本上升抬高了经济增长的成本。资源价格和劳动力成本上升是我国经济运行将要长期面对的问题，在这些因素的推动下，投资和生产经营的成本提高。在物价上涨初期，由于需求动力仍然稳定，以名义价值量计算的增加额可能还会上升，然而随着物价上涨时间进一步持续，将对需求形成抑制，进而使经济增长的实际量和名义量同时下降。

第五篇：大数据环境下的数据安全性探讨

大数据环境下的数据安全性探讨

学号：E41314059 姓名：李俊梅 专业：信息安全

一．引言

随着互联网、物联网、云计算等新兴技术的高速发展，各种智能终端、社交网络服务的大量涌现，全球数据量出现了巨幅增长。据相关数据统计，仅在2011年就达到1.8万亿GB。互联网数据中心预计到2020年全球数据将翻50倍。显而易见，真正的大数据时代已经到来。一方面，云计算技术的成熟，为这些多样化的数据提供了存储和运算的平台。与此同时，数据挖掘和人工智能等技术为大数据时代提供了信息参考，大数据的快速发展进一步扩大信息的开放程度，但是随之而带来的数据的安全性，防止数据泄露和保障数据安全已经成为我们研究的课题

二．大数据的概念与特征

大数据本身是一个较为抽象的概念，我们从表面上理解规模庞大的数据，但是随着应用的越来越广泛，对大数据研究越来越深，可以发现大数据不仅是在数量规模上庞大，而且还包括数据结构相当复杂，数据与数据之间的关联程度相当高。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。当前，普遍较为统一对大数据特征的认识可以用4V来表达：数据规模大（Volume），数据种类多（Varity），数据要求处理速度快（Velocity），数据价值密度低（Value），概括为所谓的四V特性。这些特征让大数据即区别与传统的数据概念，又体现出大数据的复杂。大数据除了有四个特性之外，大数据时代的数据还呈现出其他三个特征。第一个特征是数据类型繁多。第二个特征是数据价值密度相对较低。第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

三．大数据面临的安全挑战

大数据的广泛应用注定了大数据的安全保卫战必须是持久战。在大数据时代，各种智能终端、互联网社交服务和各种数字化存储无处不在。不得不承认，大数据已经遍布各行各业，互联网的高速发展使得获得数据十分便利，同时也给信息安全带来了巨大的挑战。当前，数据安全的形势也不容乐观，需要保护的数据量增长已经超过了数据总量的增长。首先个人隐私很容易通过互联网泄露，随着社交网络、电子商务的兴起，们之间的联系越来越依赖网络，个人的信息会分散在不同的网络位置，只要将个人的相关数据聚集起来分析，就可以很容易获取个人的相关信息，从而分析出个人的隐私数据。上升到国家层面，大数据也可能给国家安全带来隐患。但是在网络高速发展的今天，如果在大数据处理技术方面落后的话，就可能导致数据的单向性。一些发达国家诸如美国已经开始大数据研发计划，大数据技术的发展和完善有助于增强国家数据的安全性。其次，网络普及化使大数据极易受到攻击。网络的高速发展，各个行业领域利用大数据技术能实现彼此资源共享和数据互通。加之云计算技术的普及，为大数据提供了一个开放的环境，将分布在不同区域的资源进行快速整合，智能化分配，从而实现数据资源的共享。正因为大数据处于一个开放的环境中，吸引黑客对其中的有价值的数据感兴趣，比如个人的银行账户信息等成为主要攻击目标。也就是说，在当今开放的网络化社会，大数据的本身数据量庞大，而且数据之间关联性强，对于黑客而言，只要付出相对低的成本，就可以获得巨大的收益。再次，数据的非结构化对大数据存储提出新要求。在大数据之前，数据存储一般分为关系型数据库和文件服务器两种。而相对于当前的大数据来说，数据类型的多样化也使我们措手不及。如今大数据一般都采用NoSQL数据库存储技术，该技术具有可扩展性和可用性等优点，但该技术仍然存在诸多漏洞，没有内置足够的安全性。所以时常会发生类似于身份验证、输入验证等大量安全问题。最后，计算机技术的发展也增加了安全风险。随着计算机网络技术的发展，各种服务器、防火墙、无线路由等网络设备的更新普及，数据挖掘等新兴技术越来成熟，为大数据智能化采集以及智能化数据分析性提供极大的方便。但是，我们也必须注意到一个问题就是技术的快速发展也会相应地增加了大数据的安全风险。一方面，从大数据本身的安全性来说，自身的防护也有不完善的地方，存在着漏洞。虽然云计算对大数据提供极大的方便，但云毕竟是一个开放的环境，对大数据的安全性无法提供最大的保证；API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）访问安全权限控制以及密钥生成、存储技术和数据管理方面的不足都有造成数据泄漏的可能。同时大数据他本身可以成为一个可持续攻击的载体，有大量的恶意代码存在其中很难被发现，从而达到持续隐藏性攻击的目的。另一方面，黑客攻击的技术也在逐步提高，数据挖掘和数据分析技术的原理被黑客利用作为攻击的主要技术。

四．大数据安全策略

4.1 大数据存储安全策略

基于云计算架构的大数据，数据的存储和操作都是以服务的形式提供。目前，大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源，涉及数据传输、隔离、恢复等的问题。解决大数据的安全存储，一是数据加密。在大数据安全服务的设计中，大数据可以按照数据安全存储的需求，被存储在数据集的任何存储空间，通过SSL（安全套接层）加密，实现数据集的节点和应用程序之间移动保护大数据。在大数据的传输服务过程中，加密为数据流的上传与下载提供有效的保护。应用隐私保护和外包数据计算，屏蔽网络攻击。二是分离密钥和加密数据，使用加密把数据使用与数据保管分离，把密钥与要保护的数据隔离开。同时，定义产生、存储、备份、恢复等密钥管理生命周期。三是使用过滤器。通过过滤器的监控，一旦发现数据离开了用户的网络，就自动阻止数据的再次传输。四是数据备份。通过系统容灾、敏感信息集中管控和数据管理等产品，实现端对端的数据保护，确保大数据损坏情况下有备无患和安全管控。4.2 大数据应用安全策略

随着大数据应用所需的技术和工具快速发展，大数据应用安全策略主要从以下几方面着手：一是防止APT攻击。借助大数据处理技术，针对APT安全攻击隐蔽能力强、长期潜伏、攻击路径和渠道不确定等特征，设计具备实时检测能力与事后回溯能力的全流量审计方案，提醒隐藏有病毒的应用程序。二是用户访问控制。根据大数据的密级程度和用户需求的不同，将大数据和用户设定不同的权限等级，并严格控制访问权限。而且，通过单点登录的统一身份认证与权限控制技术，对用户访问进行严格的控制，有效地保证大数据应用安全。三是整合工具和流程。整合点平行于现有的连接的同时，减少通过连接企业或业务线的SIEM工具的输出到大数据安全仓库，以防止这些被预处理的数据被暴露算法和溢出加工后的数据集。同时，通过设计一个标准化的数据格式简化整合过程，同时也可以改善分析算法的持续验证。四是数据实时分析引擎。数据实时分析引擎融合了云计算、机器学习、语义分析、统计学等多个领域，通过数据实时分析引擎，从大数据中第一时间挖掘出黑客攻击、非法操作、潜在威胁等各类安全事件，第一时间发出警告响应。

4.3 大数据管理安全策略

通过技术措施来保护大数据的安全必然重要，但管理也很关键。大数据的管理安全策略主要有：一是规范建设。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，一套规范的运行机制、建设标准和共享平台建设至关重要。规范化建设可以促进大数据管理过程的正规有序，实现各级各类信息系统的网络互连、数据集成、资源共享，在统一的安全规范框架下运行。二是建立以数据为中心的安全系统。基于云计算的大数据存储在云共享环境中，为了大数据的所有者可以对大数据使用进行控制，可以通过建设一个基于异构数据为中心的安全方法，从系统管理上保证大数据的安全。三是融合创新。大数据是在云计算的基础上提出的新概念，大数据时代应以智慧创新理念融合大数据与云计算，以智能管道与聚合平台为基础，提升数据流量规模、层次及内涵，在大数据流中提升知识价值洞察力。积极创造大数据公司技术融合平台，寻找数据洪流大潮中新的立足点，特别是在数据挖掘、人工智能、机器学习等新技术的创新应用融合创新。

五．结束语

大数据是信息化时代的“石油”。大数据转化为信息和知识的速度与能力将成为这个时代的核心竞争力之一，而大数据面临的安全挑战却不容忽视。只有大数据技术和大数据安全“两条腿”走路时，大数据才可以真正成为这个时代的驱动力量。