大數據視域下數據安全問題探究

中圖分類號：TP309.1 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2025）19-0140-04

DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2025.19.034

Abstract：Inthecontextofthebigdataera，datasecurityisueshavebecomeanissethatcannotbeignored inthe developmntofdatatechnologytoday.Thispaperstartswiththebasicconceptofdatasecurityandexpoundstheimportanceof datasecuritytopersonalprivacyprotectionandsocialstability.Thispapersummarizestheconcept，characteristicsandaplication ofbigdatainvariousfields，analyzesdatasecurityissuesundertheperspectiveofbigdata，andputsforwardcorrsponding countermeasuresandsugestions，inordertopromotetheimprovementofthesecurityandreliabilityofbigdataenvironmentand benefit big data. Healthy development of technology.

Keywords： big data; data security; structured data; Internet of Things; cloud computing

隨著數據技術迅猛發展，大數據技術日益成熟，推動了社會的進步與經濟的發展。大數據在創造機遇和價值的同時也帶來數據安全的新挑戰，在大數據的背景下，對數據安全問題進行深入探討，尋求有效的解決對策，是當前亟待解決的問題。本文在介紹數據安全的基礎上，對大數據領域下數據安全問題進行分析，并提出相應的解決策略。

1數據安全的基本概念與重要性

1.1數據安全的基本概念

數據安全是當今數據技術領域的熱點問題，它的核心內容是保護用戶的隱私、完整性、可用性等。保證數據不會為非授權人員和機構訪問，對于維護個人隱私權和企業商業機密至關重要。完整性是指在數據存儲、傳遞和處理中，數據不受干擾、不被破壞，數據始終處于原始狀態。可用性是指經授權的用戶能及時準確地訪問和利用所需的數據。數據安全不僅是技術層面的問題，而且還涉及法律、管理、技術等多個層面。從技術角度講，數據安全主要取決于數據加密、數據訪問控制、數據備份與恢復等技術。這些技術措施能保證數據在傳送期間的安全性，避免數據泄漏和篡改，并且在發生丟失與損壞時，能迅速進行修復。從法律角度來看，相關法律法規對數據安全進行嚴格保護。制定相關的數據保護法規，對數據處理的合法性、合規性進行規定，為數據安全提供法律上的保障。這些法規既規范了數據處理行為，也規定數據泄漏有相應的法律責任與處罰措施。

1.2 數據安全的重要性

數據安全關乎個人隱私，其重要性不言而喻。在信息化時代，大數據技術獲得廣泛應用，在為民眾生活和工作提供便利的同時，加劇了個人隱私泄露的風險。為避免個人數據被非法獲取與濫用，應尋求高效的數據安全措施，令個人隱私權益獲得最大程度的保障。對于企業而言，企業數據是其核心資產的一部分，所以數據安全對于企業而言也十分重要。尤其一些數據涉及商業機密、客戶數據等，一旦數據泄露或被篡改，企業面臨經濟損失與信譽損失。需要加強數據安全管理，令數據的機密性、完整性與可用性獲得保障。數據安全與社會穩定密切相關，隨著數據技術的快速發展，數據已成為戰略性資源。為保證數據資源的安全和可控制性，須強化數據安全的監管與保護

2大數據的定義、特點及應用領域

2.1大數據的定義

大數據是數據集合的統稱，這些數據通常規模龐大、類型繁多且有極快的處理速度，同時又極具價值。這些海量數據已經無法使用傳統數據軟件工具進行處理，需要利用更加先進的數據處理技術與方法。大數據類型是多樣化的，既包括數字和文字信息，也包括圖片、音頻、視頻等。大數據來源于廣泛領域，例如互聯網、物聯網、傳感器網絡等，在短時間內能夠快速分析與處理海量數據。大數據能為各行各業提供決策支持，幫助企業優化運營，對發展趨勢進行精準預測等有極高的應用價值。例如，在商業領域，企業通過大數據技術能夠對市場趨勢進行分析，有針對性地制定營銷策略；在醫療領域，醫生利用大數據技術能夠有效診斷疾病，制定高效的治療方案。大數據的“大\"不止體現在數據量龐大，也體現在類型多樣化以及處理速度快。由于數據處理具有全面性與實時性，從而促使大數據已經成為現代社會不可缺少的數據資源。

2.2大數據的特點

數據量大：海量數據是大數據的首要特點，隨著數據技術的迅速發展，數據生成與處理要求也日益增高。大數據幾乎涵蓋各領域數據，例如社交媒體用戶評論、物聯網設備傳感器數據等3]。由于數據量不斷增長，帶來更多數據的同時也增加了數據分析與挖掘的復雜性。

類型多樣化：結構化數據一般是指諸如姓名、年齡、地址之類的存儲在關系型數據庫中的數據。半結構數據是指日志文件、電子郵件等，具有一定的結構，但沒有結構化數據那么嚴格。非結構數據包括文本、圖像、音頻和視頻等，這些都是沒有固定格式和結構的。這種數據類型給大數據處理與分析帶來了挑戰，

處理速度快：處理速度快也是大數據的特點之一，數據的時效性在當今社會中尤為重要。為了能夠在最短時間內對海量數據進行有效分析和處理，對數據處理速度提出了一定的要求。這種要求既體現在數據實時處理上，還體現在對海量數據進行快速分析與挖掘方面。

2.3 大數據的應用領域

商業分析：商業領域應用大數據已成為普遍現象，例如，企業需要優化營銷策略時，如果利用大數據技術，能全面了解客戶真實需求，制定有效的營銷方案，提高客戶的滿意度。企業想要了解市場趨勢，也能借助大數據進行分析。以零售商為例，采購商品需要了解顧客購買意向，大數據能全面分析顧客消費范疇，促使零售商獲得采購指南。以金融機構為例，預測貸款風險是比較重要的環節，借助大數據進行分析，能提高預測精準度，有效保障信貸審批效率。

醫療健康：對于醫療機構而言，在面臨眾多患者時，分析患者病例與健康狀況是系統而繁瑣的過程，利用傳統手段很容易出現差錯，醫療機構利用大數據進行分析，獲得的數據很有參考價值，能制定更精準的治療方案。科學家在預測疾病蔓延與流行趨勢時，利用大數據能獲得更好的預測結果，避免疾病大范圍蔓延。

智慧城市：城市管理者在建設智慧城市時，保證良好的交通條件是很重要的。城市管理者利用大數據能夠對交通流量進行優化，更好地利用能源，還能夠改善公共服務質量。結合大數據分析出的交通數據，城市管理者制定的交通規劃會更加合理，使交通更加順暢，更便于市民出行。在能源使用方面，城市管理者能借助大數據進行分析，提高能源管理效率，有效落實環保政策。

教育：大數據也是教育領域的一把利刃，教育機構利用大數據能夠掌握學生學習行為，了解學生學習進度，結合分析數據制定專業的教學計劃。大數據還令教學資源優化配置成為可能，在評估教學質量方面也取得理想進展，實現教育公平公正，使教育質量日益提高。

科學研究：在科學研究方面，大數據成為科學家的重要研究工具，通過大數據加速研究進程。例如，天文科學家分析海量的天文數據，以此來探索新的星系；生物學家通過大數據對基因序列與疾病機制進行研究。

3大數據視域下數據安全問題分析

3.1 技術層面

技術層面的數據安全問題在大數據視野下日益突出。隨著數據量的爆炸式增長，如何在保證數據傳輸和存儲安全的同時保證數據的高效處理，傳統的數據加密技術面臨著挑戰。在當前大數據應用中，如何避免個人隱私信息在數據分析中泄露也面臨著嚴峻的考驗。大數據平臺的安全防護能力參差不齊，部分平臺存在容易被黑客攻擊、利用，導致數據外泄、篡改的安全漏洞和安全隱患。數據跨界融合在物聯網、云計算等技術的普及下成為潮流，安全兼容性也在不同技術系統間愈加凸顯，數據安全的復雜性也隨之增加。

3.2 管理層面

同樣不可忽視的還有管理層面的數據安全問題。一方面，企業在數據安全方面的投人不足，缺乏完善的數據安全管理制度和體系，導致數據安全管理混亂，漏洞較多，企業在數據安全管理方面存在較大風險，另一方面，企業缺乏統一的數據安全標準和規范，在數據共享和開放過程中造成數據外泄、濫用的風險增加。加之企業內部員工數據安全意識淡薄，在日常工作中容易忽視數據安全，導致數據外泄、丟失，缺乏必要的數據安全培訓和指導。企業缺乏應對數據安全事件的經驗和能力，對數據安全事件難以做到及時、有效應對。

3.3 法律與政策

數據安全問題在法律和政策層面也日益突出。對數據安全的保護力度不夠，存在法律空白和漏洞，一方面現有法律法規體系難以適應大數據時代的發展需求。另一方面，不同地區數據安全法規存在差異，導致政府在數據安全監管方面存在不足，難以對數據安全違法行為形成有效的法律威慢。新的數據安全問題和挑戰在大數據技術快速發展的同時不斷涌現，相關法律法規的更新和完善速度相對滯后，數據安全保護需求難以得到滿足。

3.4 數據安全人才

數據安全人才的短缺是當前大數據視域下數據安全問題的重要方面。隨著大數據技術的廣泛應用，數據安全領域對于具備復合知識體系和創新能力的專業人才需求激增，但現實情況是，這類人才的數量遠不能滿足需求。數據安全人才的培養和引進機制不完善，導致數據安全人才的發展受到限制，難以形成持續的人才供給。此外，數據安全人才在職業發展方面缺乏明確的路徑和規劃，導致人才流失和浪費現象嚴重。數據安全人才在技能更新和知識迭代方面存在不足，難以跟上大數據技術的發展步伐，導致數據安全防護能力滯后。

4大數據視域下數據安全問題的應對策略

4.1技術層面的創新與應用

要解決數據安全問題，首先要攻克技術瓶頸，在技術層面進行創新與應用，主動研發數據加密技術，尋求高效安全的加密算法，令數據處于絕對保密狀態，這就需要在傳輸和存儲過程中增加資源投入。同時，在實際場景中積極升級加密技術，將新技術應用于其中，高效應對持續演化的數據安全風險。訪問控制與身份認證技術的安全性也非常重要，每個用戶訪問的數據都必須處于其權限范圍內，必須建立基于角色的訪問控制模型。

為了提高身份認證的準確性與安全性，應采用密碼、生物特征識別等多因素身份認證技術。身份認證系統需要定期更新與升級，降低身份冒用與數據泄露等風險概率。在保障數據安全方面，數據安全審計與監控體系是很重要的，需要積極完善該體系，站在企業的角度，應建立全面的數據安全審計機制，對數據全生命周期操作行為進行記錄，包括創建數據、修改數據及刪除數據等，在發生安全事件后，通過查找這些數據就能夠及時進行追溯。與此同時，應實時監測數據安全狀態，企業需要部署先進的數據安全監控工具，第一時間挖掘潛在的安全威脅。總而言之，企業利用數據分析技術能深人分析安全事件，查出潛在的安全漏洞，令數據安全獲得持續改進。

4.2 管理層面的優化與提升

企業應從從管理層面上著手，防范數據安全問題。對數據安全管理組織架構、職責分工、工作流程等進行明確，令數據安全管理工作更加規范，促使數據安全管理系統、流程更加健全。制定數據分類分級標準，針對數據的重要性分級，按照不同等級的數據采取不同的保護措施，確保數據安全性。在提高數據安全水平方面，工作人員的數據安全意識有待于加強。提高員工的認識層次需要企業組織專業化的數據安全培訓活動，令員工更加重視數據安全。

在設計培訓內容時，除了包含基礎的數據安全知識外，還應包括數據泄露的危害，以及數據的安全保護措施等，這些都是重要的數據安全知識。員工在參加培訓活動時，既能提高數據安全意識，又能提高操作技能，為數據安全提供有力的保證。在上述措施的基礎上，企業還要建立完善的數據安全應急響應機制，對突發事件的應急處理做到高效率、低成本、低風險。發生數據安全事件后，應有高效的數據安全應急預案，令有關人員及時應急處置，明確應急響應流程，才能防止事件擴大蔓延。最后，為加強數據共享和協同處置，企業應建立數據安全事件報告和通報機制，及時向上級主管部門和有關單位報告。

4.3完善法律與政策環境

大數據背景下，應從完善法律、政策環境人手，探索數據安全問題對策。制定與健全有關法律法規是第一要務。站在政府的角度，應為數據安全提供有力的法律支持，完善有關數據安全方面的立法，明確數據安全的法律地位、基本原則。同時還應完善有關法規，從數據收集、數據儲存、數據加工、數據傳輸等各環節入手，保證數據在使用過程中的安全性。

保障數據安全的另一項重要措施是加強數據安全的監督執法。建立健全的數據安全監管制度，明確有關部門的責任、權限、權力等，加大打擊違法違規行為的力度。對涉及數據安全的企業和機構，采取經常性檢查、隨機抽查相結合的辦法，實行全方位監督，確保其數據安全工作依法合規地開展起來。對違反數據安全行為進行懲罰，以期起到威慢作用，減少數據安全隱患。總而言之，在大數據視域下，解決數據安全問題的有效手段是完善法律和政策環境。政府要給予充分的支持，制定完善的法律法規，提高數據安全監管效率。建立健全的數據安全法律體系，增強數據安全防護能力，加大執法力度，促進大數據技術獲得健康發展。

4.4加強數據安全人才培養與引進

專業人才是實施數據安全應對策略的主體，大數據視域下，應從人才培養與引進著手，組建專業數據安全人才團隊。例如，高校與科研機構應加大該領域人才培養力度，積極開設數據安全相關課程，構建涵蓋安全知識、合規知識、業務知識以及數據分析、機器學習、人工智能等創新領域的課程體系，普及數據安全理論知識，教授數據安全實踐技能，幫助數據安全人才奠定扎實的專業基礎。高校與科研機構應同企業建立合作關系，設計數據安全科研項目，令學生有充足的機會進行實踐，實現知行合一。

在企業角度，為內部員工提供全方位的培訓平臺，令人員的業務水平得到全面提高，主動引進數據安全方面的人才。在選拔人才時，選擇校園招聘、社會招聘等渠道，所選人才要具有較強的專業能力，要有數據安全背景。企業在提高員工防護能力時，需要從知識技能的角度建立數據安全培訓體系，為員工提供數據安全方面的培訓。這種內部培訓與外部引進相結合的方法，使企業擁有多層次、多種類型的數據安全人才，令數據安全得到保障。在大數據背景下，為解決數據安全問題應培養數據安全專業人才，構建多層次、全方位的人才培養機制，通過高校和科研機構的系統培訓、企業內部培訓和外部人才引進等，為數據安全奠定良好的基礎。

5 結束語

綜上所述，大數據視域下的數據安全問題長期存在，面對這些復雜而多維的挑戰，需要從加大技術研發力度、完善數據安全管理制度、加強人員數據安全意識與實踐能力等方面尋找有效的應對策略，營造一個安全而可靠的大數據環境。當今社會，大數據技術處于不斷發展的態勢，其應用領域也在不斷拓展，在此背景下，數據安全在迎來挑戰的同時也獲得機遇，應對數據安全領域發展動態有更多的關注，積極尋求高效的數據安全應對策略，令大數據技術能夠更加健康地發展下去。

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