(四)隐私计算促进大数据进入新发展阶段
大数据产业是以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务 为主的相关经济活动,产业发展至今技术成熟、生态体系完善, 借助大数据技术展现出的优势愈发显著,促使企业不断探索更高 效的新技术对数据进行处理,包括数据的存储、查询和分析等。 但大数据技术特点也带来以下问题:一是监督工作复杂、稽核难 度大。大数据技术可广泛采集不同来源的数据,使传感器、社交 网络等数据跟踪和状态控制难度加大。二是数据复用性强。数据 蕴藏巨大商业价值,但扩散性强。当前数据产权意识有待提高, 无法实行“谁采集、谁投入、谁受益”。三是数据推断与重新识别 可能性提高。不同来源的数据集交叉合并分析,获得更多信息的 同时也增加了隐私泄露风险。
数据价值的构成不在于数据本身,而是推动多种计算方式及 应用,因此多方数据合作是大数据发挥价值的重点。但大数据难 控制、复用性强、重新识别可能性高的问题限制了数据流通,一 方面致使政务、医疗等敏感数据的分析挖掘受限,另一方面大数 据技术及应用创新主体向掌握大量数据的互联网龙头企业倾斜, 中小科技企业发展壁垒较大。隐私计算能够解决数据开放共享和 CIC国家工信安全中心中国隐私计算产业发展报告(2020~2021) 隐私安全保护的矛盾,可在保证原始数据安全隐私性的同时,实 现对数据的计算和分析,有望成为打破大数据现阶段发展瓶颈的推动力。
打造智能化的未来网络安全架构,实现风险持续检测、威胁主动研判,智能全局防控;通过云网安一体的网络安全新理念为智慧城市安全建设提供指导和参考
数据安全是通过采取必要措施,保障数据得到有效保护和合法利用,并使数据持续处于安全状态的能力,数据作为新型生产要素,深刻影响着国家经济社会的发展
数字技术渗透到生活的每一个角落,报告对用户数据分享行为取得第一手洞察,相对于较少使用数字服务的用户,更多使用数字服务的用户,对隐私泄漏的担忧会更强烈
提出了网络内生安全需求分类,并设想了内生安全面向未来的三个阶段演进,引领业界的共同讨论与思考,推动网络内生安全发展的研究
白皮书聚焦零信任系统的模块架构和模块之间如何互联互通的难题,从需求方、安全厂商两个角度切入,深入分析目前零信任产品存在的痛点。
从对数据开放共享的基本认识、我国数据开放共享的基本情况、数据开放共享面临的问题挑战、加快数据开放共享的对策建议五个方面做了详细解读
1范围及规范性引用文件;2金融数据安全评估概述;3金融数据安全管理评估;4金融数据安全保护评估;5金融数据安全运维评估
链计算通过区块链分布式动态组网能力,构建出云,端,边,链的无边界协同的价值网络,由链通信,链数据,链存储,链共识,链协同,链安全以及链终端构成
国家密码管理局令第1号,进一步贯彻落实《密码法》等法律法规规定,增强密码法律法规的可操作性,确保立法项目高质高效推进十分必要
分享了SDK行业发展现状,对SDK行业面临的合规风险,向SDK及App开发者提出了安全措施建议,促进SDK行业生态的健康发展提供参考
研究了人脸识别数据的特点和应用分类,梳理总结了国内外人脸识别数据安全政策法规和标准现状,分析了人脸识别数据安全风险
算法推荐服务提供者应当以显著方式告知用户其提供算法推荐服务的情况,并以适当方式公示算法推荐服务的基本原理,目的意图和主要运行机制等