基于大数据的企业信息安全水平综合评价问题研究,大数据时代的信息安全问题是什么？
基于大数据的企业信息安全水平综合评价问题研究
在大数据时代的信息安全问题中，“大数据”的“大”实际上指的是其丰富的多样性和巨大的存储容量，因此管理它是一项具有挑战性的任务。然而，无论从企业存储战略和环境的角度，还是从数据和存储操作的角度来看，“管理风险”都不可避免地成为“大数据就是大风险”的潜在推力。红线隐私保护系统
大数据时代个人的信息安全面临什么问题？
近年来，大数据时代的个人信息安全正成为国内外舆论关注的焦点。 中国的一些网民发现，对于同样的商品或服务，老顾客看到的价格比新顾客看到的价格贵得多。类似的情况存在于机票、酒店、电影、电子商务和旅游等价格波动的平台上。 这在互联网行业被称为“大”。我是中南大学的学生。如果你有任何问题，你可以让学生住在南校区，但是学校在主校区。 请收养。谢谢你。这两个是一所大学。 信息安全和大数据是人才差距很大的两个方向。让我们看看你更喜欢什么，用差的数学学单词会有点困难。从消费者的角度来看，个人倾向于信息安全。在当今的大数据环境中，一切都是智能和互联的，用户几乎在工作和生活中的每一刻都在生成各种数据，并且通过各种不同形式的产品、服务、设备和机构从各种不同维度进行收集、存储、使用甚至交易。 用户的账户信息、个人信息和其他数据、
大数据时代的信息安全问题是什么？
在大数据时代的信息安全问题中，“大数据”的“大”实际上指的是其丰富的多样性和巨大的存储容量，因此管理它是一项具有挑战性的任务。然而，无论从企业存储战略和环境的角度，还是从数据和存储操作的角度来看，“管理风险”都不可避免地成为“大数据就是大风险”的潜在推力。红线隐私保护系统
大数据时代个人的信息安全面临什么问题？
基于大数据的企业信息安全水平综合评价问题研究范文
摘要:大数据时代信息安全水平的衡量和评价，对于企业信息安全体系的建设和企业信息化水平的提高具有重要意义。对大数据环境下企业信息安全管理系统的分析研究表明，国内企业大数据安全管理仍存在不足。本文旨在探索信息安全水系统的建设。本文研究了大数据安全管理系统的评估及信息安全风险对策。以NH公司为例，对评价模型进行层次化分析和构建，通过求解模型得到最终评价结果。通过实例说明了该方法的有效性和可行性。
关键词:大数据；信息安全；管理系统；水平分析
0简介
“大数据”为企业解决问题开辟了新的途径。例如，通过数据，利益相关者的思维方式和偏好可以被深入挖掘并转化为企业独特的商业模式。基于积累的经验或直接推断的决策通常是主观的，不能保证每个决策的准确性。然而，基于大量数据和信息的管理决策更科学和可行[1]。
然而，为了提高竞争力，企业利用信息系统存储大数据，通过信息手段更科学地维护内部信息的安全性和完整性，并在海量数据信息的基础上不断改进管理决策，这对提高企业的运营效率大有裨益。然而，在使用信息系统[2，3的过程中，企业必须采取各种措施来加强系统中数据的安全性。当今网络系统中存在着病毒感染和黑客入侵等各种网络安全问题。一旦企业的核心数据信息被非法入侵，造成的经济损失和声誉损失往往无法估量。对于企业来说，维护数据安全无疑是[日常经营管理的核心内容。中国企业的信息安全问题主要表现在:企业重视不够；缺乏长期目标规划；缺乏信息安全系统；信息安全管理人员的人才流失；企业缺乏信息人才。在大数据系统建设过程中，企业信息安全管理人员缺乏足够的培训平台。信息安全评估体系不够完善。
1大数据环境下企业信息安全水平评估体系的构建
综合评价指标体系的构建需要符合科学性、系统优化、普遍可比性、实用性原则和目标导向的原则[5]。基于大数据背景和数据信息风险来源构建企业信息安全评价指标体系。
2大数据环境下企业信息安全水平评估模型的构建
2.1企业信息安全评估方法的确定
针对企业信息安全水平的评价，采用层次分析法确定二级指标的权重，并分别对各指标进行评分。最后，得出了企业信息安全的评价结果。层次分析法主要是用定性或定量的方法处理各种不确定因素，从而进一步提高[6]的安全管理水平。
(1)层次分析处理各种因素，将现有的信息资源构建成树状层次结构模型。不同层次中的一些因素是相关的，但另一些是不相关的，每个层次中的因素数量不一定相同。
(2)判断矩阵的构建。判断矩阵的构建是一个重要环节。有必要在同一水平上对各种因素进行二比二的比较。相比之下，有必要尽量避免比较具有不同性质的因素。同时，要根据具体实际情况，减少主观因素造成的非客观影响。设定C1、C2、...，中国。对前一层o的影响程度。对于Ci和Cj这两个因素，aij用于表示Ci和Cj对o和Aij的影响程度之比(I，j=1，2，...，n)是在1~9的标度上测量的。该量表采用1~9级。如果判断矩阵a的元素满足aikakj = aij，(1，j，k = 1，2，...，n)，那么a是一致性矩阵。
(3)权重向量的确定。在几何平均之后归一化每个列(或行)向量，其可以近似为权重，即UI = NJ = 1Yi aijn Yi NK = 1σNJ = 1Yi akjn Yi，(ⅰ= 1，2，...，n)
(4)一致性检查。通常，判断矩阵需要一致性检查。并非所有从实践中获得的判断矩阵都是一致的，一致性程度应该在允许的范围内。
2.2 NH公司信息安全评估
在分析企业信息安全评价指标体系构成的基础上，运用层次分析法和安全检查表法对NH公司的信息安全进行了评价。首先通过层次分析法得到系统中各二级指标的权重，然后通过安全检查表法对系统中各二级指标进行评分，最终得到NH公司的综合信息安全评价结果。
邀请十位专家打分，确定二级指标在评价指标体系中的相对重要性。评分标准非常重要(7)、重要(5)、稍微重要(3)和同等重要(1)。由于专家遴选过程中存在不可避免的主观因素，专家应尽可能客观、相互独立，必要时需要二级评分。对评分结果进行排序，得到判断矩阵。以安全管理组织为例，说明模型求解结果和权重的确定。
1.2009,M14=0.7873,M15=0.8807,M16=1.2009则各指标的权重为:u1=(0.291,0.082,0.185,0.121,0.136,0.185)因此,W1=(0.239,0.933,1.139,1.266,1.005,0.782),λmax=8.046其中,CI=(λmax-n)(/n-1)=0.022.当 n=6 时,RI=1.26,CR=CI/RI=0.017