数据安全

数据治理与数据安全的融合路径

数据治理与数据安全的融合路径是实现高效和稳健数据管理的关键。通过建立统一的数据管理体系、明确数据责任与角色、制定统一的数据标准与规范、加强数据安全防护、推动数据治理与数据安全的协同工作以及持续改进与优化,企业可以确保数据的完整性、可靠性和安全性,为数字化转型提供有力保障。​

数据安全技术能力发展现状及挑战解析

近期数据泄露等安全事件频发,严重侵害个人信息主体权益,影响国家安全、经济发展和社会稳定。以欧盟、美国为代表的地区和国家纷纷出台个人信息保护、数据安全的法律法规和管理规范,进一步明确企业数据安全保障的责任和义务。我国也积极加强数据安全管理布局,出台《中华人民共和国网络安全法》,提高数据安全管理要求。

数据安全:怎样做数据安全

涉及国家安全的数据、企业组织数据和个人隐私数据都需要得到充分的保护。这需要政府、企业和个人共同努力,采取有效的措施和技术手段,确保数据的完整性和安全性。同时,加强相关法律法规的制定和执行,提高公众的安全意识和素质,共同营造一个安全、稳定、和谐的信息环境。

数据安全不可或缺的基础工程:分级分类治理

数据安全的保护对象是数据。只有对数据具有基本认知后,才可以施加适当的数据保护方案。如果不知道数据在哪儿,数据安全显然是空谈。而当我们对数据的安全保护一概而论时,数据必然会面临保护过度或保护不足的问题,数据的使用也会受到很大的影响。

信息技术与数据安全:打造高效、安全的数据处理系统

信息技术与数据安全是相辅相成的两个方面。在享受信息技术带来的数据处理效率提升的同时,必须高度重视数据安全,通过构建多层次的防御体系、实施严格的数据管理政策和强化人员安全意识等措施,确保数据处理系统的高效与安全。只有这样,企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地,实现可持续发展。

信息技术与数据安全:打造高效、安全的数据处理系统

构建高效、安全的数据处理系统需要综合考虑信息技术的发展、数据安全面临的挑战以及数据治理的作用。通过实施一系列策略,企业可以确保数据的准确性、一致性、安全性及可用性,从而在激烈的市场竞争中立于不败之地,实现可持续发展。

浅议大数据时代的隐私安全

云计算、云存储中心化的数据集中带来的问题是显而易见的。比如美国两个亿的个人隐私的泄密问题,BAT争相搜罗个人和机构的隐私数据据为己有,并回过头来裹挟社会个人。