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知识路径： > 网络信息安全概述 > 网络信息安全目标与功能 > 大数据安全需求分析与安全保护工程 > 大数据安全威胁与需求分析 >
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相关知识点：22个
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大数据应用依赖于可信的数据。目前，基于数据驱动的安全威胁已经出现，如虚假的数据可以干扰机器学习。大数据安全涉及数据的采集、存储、使用、传输、共享、发布、销毁等全生命周期的多个方面，具体安全包括数据的真实性、实时性、机密性、完整性、可用性、可追溯性。
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建立大数据安全合规管理机制，满足不同国家和地区、行业部门的数据安全政策法规要求。
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随着跨境电商、跨境交易等国际应用发展，数据跨境流动成为必然。目前，不同国家和地区的数据保护法规对数据跨境流动的要求存在差异性。例如，俄罗斯明确提出俄罗斯公民的数据应在俄罗斯境内更新后方可传到海外进行处理；欧盟颁布了《一般数据保护法案》（General Data Protection Regulation，GDPR）。数据跨境安全合规成为国际业务必须解决的问题，主要包括数据物理存储位置、跨境数据流动安全要求等。
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针对大数据涉及的敏感个人信息，需要相应的隐私保护技术，防止个人敏感数据泄露。
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按照数据处理过程，大数据处理平台涉及物理环境、网络通信、操作系统、数据库、应用系统、数据存储。
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大数据产业应用的发展促进了数据流动和共享，需要新的数据安全措施保护数据的安全流动和共享，防止数据扩散、数据滥用问题。需要部署大数据业务安全管理措施，建立数据滥用监测机制、数据受控使用机制，防止数据非法交易及恶意滥用。
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建立大数据运营安全机制，如大数据分类分级、大数据安全服务、大数据平台的安全维护。
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