網路安全大數據分析科研教授

1. 周鴻_談網路安全

隨著計算機技術和網路使用的不斷擴大，大量的數據和信息不斷上傳到互聯網上，在給人們提供便利的同時，也使人們陷入網路安全的隱患之中。近年來，中國手乎互聯網不斷受到境外組織的攻擊，網路安全逐漸成為大國博弈的最大挑戰。

7月27日下午，在第九屆互聯網安全大會(2021)上，360創始人、董事長周接受了包括《每日經濟新聞》在內的媒體采訪。他認為，當前的網路安全形勢需要新的戰術來防禦和對抗。同時，他提出，在中國網路安全行業，企業間的競爭對手不是同行和朋友，而是試圖對中國發動網路攻擊的黑客和組織。網路產業的使命是保護國家網路和基礎設施。

周在活動中多次提到，中國網路安全中的威脅越來越高端，「小賊」「小黑客」已經成為歷史。具有國家背景的網路勢力、APT(高級持續威脅)組織、有組織的大規模網路犯罪成為網路安全的最大威脅。

上述組織的網路攻擊目標、戰術以及造成的傷害都是突破常規的。網路攻擊不僅影響數字場景，還關繫到大國博弈中國家安全的方方面面。網路威脅已經超越傳統的安全威脅，成為數字時代最大的挑戰。

周認為，面對嚴峻的外部形勢，網路安全行業最重要的使命是保護國家網路和基礎設施免受攻擊。

「我覺得爭論誰是網路安全一哥沒什麼意義。」周認為，能夠看到攻擊，抵制攻擊，幫助國家解決問題是有意義的。

「我們這個行業和手機行業不一樣。手機行業的敵人是誰？侍薯行這是朋友之間的生意。他們親切地稱對方為朋友，但他們想殺死對方。網路安全行業不一樣，你殺了你的朋友也不可能成功。你得認清你的對手是誰。」周強調，面對動態的網路安全，業界需要新的戰術。如果我們沉浸在產品銷售中20年，我們將無法解決安全挑戰。整個行業還是要聯合起來，發展生態。

面向未來，在數字時代，大數據將是很多業務的核心。目前，數字化帶來的脆弱性使得網路安全挑戰陡然上升，數據的關鍵基礎設施將成為主要攻擊目標。

由於網路數據的碎片化，網路安全可以被攻擊的點很多，數據成為了新型網路攻擊的對象，攻擊難度特別低。「現在只要你把數據攻完了，基本上業務就停一塊了。」周表示，數據安全問題將比網路安全問題更加嚴重。

2021年6月10日，我國通過《中華人民共和國數據安全法》，自2021年9月1日起實施。

周認為，目前很多公司和智慧城市都有自己的大數據，但很多都只想享受大數據的紅利，不願意為大數據投資提供保障，承擔擁有大數據的責任。網路安全法和數據安全法的頒布，會給很多人敲響警鍾，改變現狀，讓企業知道自己掌握的數據與國家安全息息相關。

「未來數據安全的市場會更大，法律會打開市場的大門。」周表示，目前，一些數字化轉型企業面臨著如何構建網路數據安全框架的挑戰。他們可以建立一個網路安全「醫院」。為企業搭建安全基礎設施後，可以有更多的安全專家入駐，搭建安全體系，抵禦數據安全風險。

國家商業日報

相關問答：360老總叫什麼？

周鴻_ 周鴻_（yī ），湖北黃岡蘄春人。畢業於西安交通大學管理學院系統工程系，獲碩士學位。曾就職方正集團，先後擔任事業部總經理、研發中心常務副主任等職。現360安全中心董事長。曾獲得了"2004中國十大管理英才"、"中國管理百人"、"《財經時報》2004中國十大財經人物"、"2004中國IT風雲人物"、"2004年五大得意人物"等獎項老嘩。

2. 大數據環境下的網路安全分析

大數據環境下的網路安全分析
「大數據」一詞常被誤解。事實上，使用頻率太高反而使它幾乎沒有什麼意義了。大數據確實存儲並處理大量的數據集合，但其特性體現遠不止於此。

在著手解決大數據問題時，將其看作是一種觀念而不是特定的規模或技術非常有益。就其最簡單的表現來說，大數據現象由三個大趨勢的交集所推動：包含寶貴信息的大量數據、廉價的計算資源、幾乎免費的分析工具。
大數據架構和平台算是新事物，而且還在以一種非凡的速度不斷發展著。商業和開源的開發團隊幾乎每月都在發布其平台的新功能。當今的大數據集群將會與將來我們看到的數據集群有極大不同。適應這種新困難的安全工具也將發生變化。在採用大數據的生命周期中，業界仍處於早期階段，但公司越早開始應對大數據的安全問題，任務就越容易。如果安全成為大數據集群發展過程中的一種重要需求，集群就不容易被黑客破壞。此外，公司也能夠避免把不成熟的安全功能放在關鍵的生產環境中。
如今，有很多特別重視不同數據類型（例如，地理位置數據）的大數據管理系統。這些系統使用多種不同的查詢模式、不同的數據存儲模式、不同的任務管理和協調、不同的資源管理工具。雖然大數據常被描述為「反關系型」的，但這個概念還無法抓住大數據的本質。為了避免性能問題，大數據確實拋棄了許多關系型資料庫的核心功能，卻也沒犯什麼錯誤：有些大數據環境提供關系型結構、業務連續性和結構化查詢處理。
由於傳統的定義無法抓住大數據的本質，我們不妨根據組成大數據環境的關鍵要素思考一下大數據。這些關鍵要素使用了許多分布式的數據存儲和管理節點。這些要素存儲多個數據副本，在多個節點之間將數據變成「碎片」。這意味著在單一節點發生故障時，數據查詢將會轉向處理資源可用的數據。正是這種能夠彼此協作的分布式數據節點集群，可以解決數據管理和數據查詢問題，才使得大數據如此不同。
節點的鬆散聯系帶來了許多性能優勢，但也帶來了獨特的安全挑戰。大數據資料庫並不使用集中化的「圍牆花園」模式（與「完全開放」的互聯網相對而言，它指的是一個控制用戶對網頁內容或相關服務進行訪問的環境），內部的資料庫並不隱藏自己而使其它應用程序無法訪問。在這兒沒有「內部的」概念，而大數據並不依賴數據訪問的集中點。大數據將其架構暴露給使用它的應用程序，而客戶端在操作過程中與許多不同的節點進行通信。
規模、實時性和分布式處理：大數據的本質特徵（使大數據解決超過以前數據管理系統的數據管理和處理需求，例如，在容量、實時性、分布式架構和並行處理等方面）使得保障這些系統的安全更為困難。大數據集群具有開放性和自我組織性，並可以使用戶與多個數據節點同時通信。驗證哪些數據節點和哪些客戶應當訪問信息是很困難的。別忘了，大數據的本質屬性意味著新節點自動連接到集群中，共享數據和查詢結果，解決客戶任務。
嵌入式安全：在涉及大數據的瘋狂競賽中，大部分的開發資源都用於改善大數據的可升級、易用性和分析功能上。只有很少的功能用於增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大數據平台中的安全功能。你希望開發人員在設計和部署階段能夠支持所需要的功能。你希望安全功能就像大數據集群一樣可升級、高性能、自組織。問題是，開源系統或多數商業系統一般都不包括安全產品。而且許多安全產品無法嵌入到Hadoop或其它的非關系型資料庫中。多數系統提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常見威脅。在很大程度上，你需要自己構建安全策略。
應用程序：面向大數據集群的大多數應用都是Web應用。它們利用基於Web的技術和無狀態的基於REST的API。雖然全面討論大數據安全的這個問題超出了本文的范圍，但基於Web的應用程序和API給這些大數據集群帶來了一種最重大的威脅。在遭受攻擊或破壞後，它們可以提供對大數據集群中所存儲數據的無限制訪問。應用程序安全、用戶訪問管理及授權控制非常重要，與重點保障大數據集群安全的安全措施一樣都不可或缺。
數據安全：存儲在大數據集群中的數據基本上都保存在文件中。每一個客戶端應用都可以維持其自己的包含數據的設計，但這種數據是存儲在大量節點上的。存儲在集群中的數據易於遭受正常文件容易感染的所有威脅，因而需要對這些文件進行保護，避免遭受非法的查看和復制。

3. 楊放春 導師是什麼

楊放春，北京郵電大學感知技術與產業研究院院長、可信網路通信協同創新中心主任，博士生導師。
國務院國家級有突出貢獻的中青年專家，享受政府特殊津貼。
曾獲國家傑出青年科學基金、教育部跨世紀優秀人才計劃、全國高等學校優秀骨幹教師，北京市勞動模範、北京市先進工作者、北京教育系統「教育創新工程」標兵等榮譽或稱號
個人履歷
編輯
1957年3月出生於北京。
1982年、1987年和1990年在北京郵電大學分別獲得計算機通信、計算機應用和通信與電子系統專業博士學位並留校任教。
1992年被國務院授予國家級有突出貢獻的中青年專家稱號，享受政府特殊津貼。
1991年和1993年分別破格晉升為副教授和教授，並於1995年獲得博士生導師資格。
1993年任網路與交換技術國家重點實驗室副主任，1997年任北京郵電大學計算機科學與技術學院常務副院長。
1999年至2006年任計算機科學與技術學院院長。信息產業部通信科技委委員，中國計算機學會理事，北京市海淀區第十三、十四屆人大代表。
2006年至2015年任北京郵電大學副校長。
2009年任北京郵電大學感知技術與產業研究院院長。
2013年任北京郵電大學可信網路通信協同創新中心主任。
學術兼職
總裝備部專業組專家、教育部科技委委員兼信息學部常務副主任、工信部通信科技委常務委員、中國人工智慧學會常務副理事長、中國通信學會常務理事、 中國電子學會常務理事、計算機通信國家級教學團隊負責人、IET Fellow、中關村開放實驗室聯盟理事長、中國車聯網產業技術創新聯盟理事長等

學術研究
編輯

主要研究方向
融合網路、車聯網、雲計算、服務計算與大數據、網路安全等。
曾發表被SCI，EI收錄的學術論文200餘篇，出版專著9部，獲得國家發明專利9項。6項科研成果獲得國家和省部級科技進步獎。
主持的《現代交換原理》課程入選國家級精品課程。

承擔課題
曾主持或參與了國家重大科研項目30餘項，其中國家自然科學基金項目5項，國家863計劃項目7項。
目前正在承擔的研究項目有：
國家自然科學基金「可靠性約束下的高收益雲服務提供機制研究」，2013~2016
教育部博士點基金-優先發展領域「一種增強服務質量的雲服務智能調度方法研究」，2012~2015
國家973計劃頃漏項目「異構接入的非連接網路實時服務質量研究」，2009~2010
國家科技重大專項項目「面向新型網路應用模式的網路化操作系統」，2009~2010
國家863計劃重大項目「新一代業務運行管控協同支撐環境的開發」，2008~2010
國家自然科學基金項目「基於人工免疫學原理的下一代網路業務沖突研究」，2007~2009
國家高科技研究發展計劃（863計劃）項目「面向智能化服務的計算平台的關鍵技術研究」，2006~2008
國家973計劃課題「新一代互聯網服務模型和服務管理理論」，2003~2008
教育部博士學科點專項基金項目「下一代網路開放業務支撐環境的研究」，2003~2005
國家傑出青年科學基金項目「開放式綜合業務支撐網路體系結構的研究」，2002~2005
課題組成員另有教授3人（蘇森、鄒華、詹舒波），副教授2人（王紅熳、張海濱），講師7人。
課題組曾先後分別與HP、SUN、BEA等公司組建了下一代網路新技術聯合實驗室，擴大對外科研合作的渠道。

發表論文
近年來發表被SCI/EI收錄的學術論文200餘篇，著作9篇，獲得國家專利38項，部分著作如下：
楊放春，孫其博，《智能網技術及其發展》，2002年，北京郵電嘩侍大學出版社．
楊放春，鄒華，《下一代網路業務支撐環境》，2006年，亂乎吵北京郵電大學出版社．
楊放春，龍湘明，趙耀，《異構網路中間件與開放式API技術》，2007年，北京郵電大學出版社．
楊放春，孫其博，《軟交換與IMS技術》，2007年，北京郵電大學出版社．
楊放春，魏薇，劉志晗，張建寅，《下一代網路業務沖突的控制方法》，2008年，北京郵電大學出版社．
徐鵬，楊放春，《基於軟交換的下一代網路解決方案》，2007年，北京郵電大學出版社．
李靜林，楊放春，徐鵬，《下一代網路體系結構建模與軟體工程方法》，2008年，北京郵電大學出版社．
張慧媛，李曉峰，楊放春，《移動互聯網與WAP技術》，2002年，電子工業出版社．
李靜林，孫其博，楊放春，《下一代網路通信協議分析》，2010年，北京郵電大學出版社．

獲獎和成果
編輯
曾入選1995-1996年度全國百千萬人才工程第一、二層次人選。
2000年入選教育部新世紀優秀人才支持計劃。
2001年入選國家傑出青年科學基金計劃。
2003年獲得北京市產學研先進個人。
2004年獲得北京市教育創新工程創新標兵。
2005年獲得北京市勞動模範稱號。
2011年，楊放春教授作為第一完成人完成的"融合業務支撐環境關鍵技術與應用"項目，榮獲國家科技進步獎二等獎。[2]
2012年度，楊放春教授團隊獲得「基於用戶偏好Web服務的提供方法」、「一種服務定位方法」、「一種SIP消息洪泛攻擊的檢測方法」、「一種網路脆弱性評估方法」、「一種IP多媒體子系統網路脆弱性分析方法與系統」、「一種支持WEB業務和多瀏覽器的SIP軟終端的工作方法」、「一種支持融合網路業務的雲平台及其工作方法」等七項各類專利。

4. 網路安全與大數據技術應用探討論文

網路安全與大數據技術應用探討論文

摘要： 隨著互聯網技術的高速發展與普及，現如今互聯網技術已經廣泛應用於人們工作與生活之中，這給人們帶來了前所未有的便利，但與此同時各種網路安全問題也隨之顯現。基於此，本文主要介紹了大數據技術在網路安全領域中的具體應用，希望在網路系統安全方面進行研究的同時，能夠為互聯網事業的持續發展提供可行的理論參考。

關鍵詞： 網路安全；大數據技術；應用分析

前言

隨著近年來互聯網技術的不斷深入，網路安全事故也隨之頻頻發生。出於對網路信息安全的重視，我國於2014年成立了國家安全委員會，正式將網路安全提升為國家戰略部署，這同時也表示我國網路信息安全形勢不容樂觀，網路攻擊事件處於高發狀態。木馬僵屍病毒、惡意勒索軟體、分布式拒絕服務攻擊、竊取用戶敏感信息等各類網路攻擊事件的數量都處於世界前列。時有發生的移動惡意程序、APT、DDOS、木馬病毒等網路攻擊不僅會嚴重阻礙網路帶寬、降低網路速度、並且對電信運營商的企業聲譽也會產生一定影響。根據大量數據表明，僅僅依靠傳統的網路防範措施已經無法應對新一代的網路威脅，而通過精確的檢測分析從而在早期預警，已經成為現階段網路安全能力的關鍵所在。

1網路安全問題分析

網路安全問題不僅涉及公民隱私與信息安全，更關乎國事安全，例如雅虎的信息泄露，導致至少五億條用戶信息被竊；美國棱鏡門與希拉里郵件門等等事件都使得網路安全問題進一步升級、擴大。隨著互聯網構架日益復雜，網路安全分析的數據量也在與日俱增，在由TB級向PB級邁進的過程，不僅數據來源豐富、內容更加細化，數據分析所需維度也更為廣泛。伴隨著現階段網路性能的增長，數據源發送速率更快，對安全信息採集的速度要求也就越高，版本更新延時等導致的Odav等漏洞日漸增多，網路攻擊的影響范圍也就進一步擴大；例如APT此類有組織、有目標且長期潛伏滲透的多階段組合式攻擊更加難以防範，唯有分析更多種類的安全信息並融合多種手段進行檢測抵禦。在傳統技術架構中，大多使用結構化資料庫來進行數據存儲，但由於數據存儲的成本過高，系統往往會將原始數據進行標准化處理後再進行存儲，如此易導致數據的丟失與失真以及歷史數據難以保存而造成的追蹤溯源困難；同時對於嘈雜的大型、非結構化數據集的執行分析以及復雜查詢效率很低，導致數據的實時性及准確性難以保證，安全運營效率不高，因此傳統網路安全技術已經難以滿足現階段網路安全分析的新要求。大數據技術這一概念最初由維克托.邁爾.舍恩伯格與肯尼斯.庫克耶在2008年出版的《大數據時代》一書中提出的，大數據是指不採用隨機分析法，而是對所有的數據進行綜合分析處理。大數據技術作為現階段信息架構發展的趨勢之首，其獨有的高速、多樣、種類繁多以及價值密度低等特點，近年來被廣泛應用於互聯網的多個領域中。大數據的戰略意義在於能夠掌握龐大的數據信息，使海量的原始安全信息的存儲與分析得以實現、分布式資料庫相比傳統資料庫的存儲成本得以降低，並且數據易於在低廉硬體上的水平擴展，極大地降低了安全投入成本；並且伴隨著數據挖掘能力的大幅提高，安全信息的採集與檢測響應速度更加快捷，異構及海量數據存儲的支持打造了多維度、多階段關聯分析的基礎，提升了分析的深度與廣度。對於網路安全防禦而言，通過對不同來源的數據進行綜合管理、處理、分析、優化，可實現在海量數據中極速鎖定目標數據，並將分析結果實時反饋，對於現階段網路安全防禦而言至關重要。

2大數據在網路安全中的應用

將大數據運用到網路安全分析中，不僅能夠實現數據的優化與處理，還能夠對日誌與訪問行為進行綜合處理，從而提高事件處理效率。大數據技術在網路安全分析的效果可從以下幾點具體分析：

2.1數據採集效率

大數據技術可對數據進行分布式地採集，能夠實現數百兆/秒的採集速度，使得數據採集速率得到了極大的提高，這也為後續的關聯分析奠定了基礎。

2.2數據的存儲

在網路安全分析系統中，原始數據的存儲是至關重要的，大數據技術能夠針對不同數據類型進行不同的數據採集，還能夠主動利用不同的方式來提高數據查詢的效率，比如在對日誌信息進行查詢時適合採用列式的存儲方式，而對於分析與處理標准化的數據，則適合採用分布式的模式進行預處理，在數據處理後可將結果存放在列式存儲中；或者也可以在系統中建立起MapRece的查詢模塊，在進行查詢的時候可直接將指令放在指定的節點，完成處理後再對各個節點進行整理，如此能夠確保查詢的速度與反應速度。

2.3實時數據的分析與後續數據的處理

在對實時數據的分析中，可以採用關聯分析演算法或CEP技術進行分析，如此能夠實現對數據的採集、分析、處理的綜合過程，實現了更高速度以及更高效率的處理；而對於統計結果以及數據的處理，由於這種處理對時效性要求不高，因此可以採用各種數據處理技術或是利用離線處理的方式，從而能夠更好地完成系統風險、攻擊方面的分析。

2.4關於復雜數據的分析

在針對不同來源、不同類型的復雜數據進行分析時，大數據技術都能夠更好的完成數據的分析與查詢，並且能夠有效完成復雜數據與安全隱患、惡意攻擊等方面的處理，當網路系統中出現了惡意破壞、攻擊行為，可採用大數據技術從流量、DNS的角度出發，通過多方面的數據信息分析實現全方位的防範、抵禦。

3基於大數據技術構建網路系統安全分析

在網路安全系統中引入大數據技術，主要涉及以下三個模塊：

3.1數據源模塊

網路安全系統中的`數據及數據源會隨著互聯網技術的進步而倍增技術能夠通過分布式採集器的形式，對系統中的軟硬體進行信息採集，除了防火牆、檢測系統等軟體，對設備硬體的要求也在提高，比如對伺服器、存儲器的檢查與維護工作。

3.2數據採集模塊

大數據技術可將數據進行對立分析，從而構建起分布式的數據基礎，能夠做到原始數據從出現到刪除都做出一定說明，真正實現數據的訪問、追溯功能，尤其是對數據量與日俱增的今天而言，分布式數據存儲能夠更好地實現提高資料庫的穩定性。

3.3數據分析模塊

對網路安全系統的運營來說，用戶的業務系統就是安全的最終保障對象，大數據分析能夠在用戶數據產生之初，及時進行分析、反饋，從而能夠讓網路用戶得到更加私人化的服務體驗。而對於用戶而言，得其所想也會對網路系統以及大數據技術更加的信任，對於個人的安全隱私信息在系統上存儲的疑慮也會大幅降低。當前網路與信息安全領域正在面臨著全新的挑戰，企業、組織、個人用戶每天都會產生大量的安全數據，現有的安全分析技術已經難以滿足高效率、精確化的安全分析所需。而大數據技術靈活、海量、快速、低成本、高容量等特有的網路安全分析能力，已經成為現階段業界趨勢所向。而對互聯網企業來說，實現對數據的深度「加工處理」，則是實現數據增值的關鍵所在，對商業運營而言是至關重要的。

4結語

在當下時代，信息數據已經滲透到各個行業及業務領域中，成為重要的社會生產因素。正因如此，互聯網數據產生的數量也在與日倍增中，這給網路安全分析工作帶來了一定難度與壓力，而大數據技術則能夠很好的完善這一問題。在網路系統中應用大數據技術不僅能夠滿足人們對數據處理時所要求的高效性與精準性，並且能夠在此基礎上構建一套相對完善的防範預警系統，這對維護網路系統的安全起著非常關鍵的作用，相信大數據技術日後能夠得到更加廣泛的應用。

參考文獻：

[1]魯宛生.淺談網路安全分析中大數據技術的應用[J].數碼世界，2017.

[2]王帥,汪來富,金華敏等.網路安全分析中的大數據技術應用[J].電信科學，2015.

[3]孫玉.淺談網路安全分析中的大數據技術應用[J].網路安全技術與應用，2017.

5. 大數據安全分析的6個要點

大數據安全分析的6個要點
現在，很多行業都已經開始利用大數據來提高銷售，降低成本，精準營銷等等。然而，其實大數據在網路安全與信息安全方面也有很長足的應用。特別是利用大數據來甄別和發現風險和漏洞。
通過大數據，人們可以分析大量的潛在安全事件，找出它們之間的聯系從而勾勒出一個完整的安全威脅。通過大數據，分散的數據可以被整合起來，使得安全人員能夠採用更加主動的安全防禦手段。
今天，網路環境極為復雜，APT攻擊以及其他一些網路攻擊可以通過對從不同數據源的數據的搜索和分析來對安全威脅加以甄別，要做到這一點，就需要對一系列數據源的進行監控，包括DNS數據，命令與控制(C2)，黑白名單等。從而能夠把這些數據進行關聯來進行發囧。
企業針對安全的大數據分析下面是一些要點：
DNS數據
DNS數據能夠提供一系列新注冊域名，經常用來進行垃圾信息發送的域名，以及新創建的域名等等，所有這些信息都可以和黑白名單結合起來，所有這些數據都應該收集起來做進一步分析。
如果自有DNS伺服器，就能過檢查那些對外的域名查詢，這樣可能發現一些無法解析的域名。這種情況就可能意味著你檢測到了一個「域名生成演算法」。這樣的信息就能夠讓安全團隊對公司網路進行保護。而且如果對區域網流量數據日誌進行分析的話，就有可能找到對應的受到攻擊的機器。
命令與控制(C2)系統
把命令與控制數據結合進來可以得到一個IP地址和域名的黑名單。對於公司網路來說，網路流量絕對不應該流向那些已知的命令與控制系統。如果網路安全人員要仔細調查網路攻擊的話，可以把來自C2系統的流量引導到公司設好的「蜜罐」機器上去。
安全威脅情報
有一些類似與網路信譽的數據源可以用來判定一個地址是否是安全的。有些數據源提供「是」與「否」的判定，有的還提供一些關於威脅等級的信息。網路安全人員能夠根據他們能夠接受的風險大小來決定某個地址是否應該訪問。
網路流量日誌
有很多廠商都提供記錄網路流量日誌的工具。在利用流量日誌來分析安全威脅的時候，人們很容易被淹沒在大量的「噪音」數據中。不過流量日誌依然是安全分析的基本要求。有一些好的演算法和軟體能夠幫助人們提供分析質量。
「蜜罐」數據
「蜜罐」可以有效地檢測針對特定網路的惡意軟體。此外，通過「蜜罐」獲得的惡意軟體可以通過分析獲得其特徵碼，從而進一步監控網路中其他設備的感染情況。這樣的信息是非常有價值的，尤其是很多APT攻擊所採用的定製的惡意代碼往往無法被常規防病毒軟體所發現。參見本站文章企業設置「蜜罐」的五大理由
數據質量很重要
最後，企業要注意數據的質量。市場上有很多數據可用，在安全人員進行大數據安全分析時，這些數據的質量和准確性是一個最重要的考量。因此，企業需要有一個內部的數據評估團隊針對數據來源提出相應的問題，如：最近的數據是什麼時候添加的?有沒有樣本數據以供評估?每天能夠添加多少數據?這些數據哪些是免費的?數據總共收集了多久?等等。
安全事件和數據泄露的新聞幾乎每天都能夠出現在報紙上，即使企業已經開始採取手段防禦APT，傳統的安全防禦手段對於APT之類的攻擊顯得辦法不多。而利用大數據，企業可以採取更為主動的防禦措施，使得安全防禦的深度和廣度都大為加強。

6. 遼寧科技學院專升本專業介紹：計算機科學與技術專業

【專升本快速報名和免費咨詢：https://www.87dh.com/xl/ 】遼寧科技學院專升本專業介紹：計算機科學與技術專業已經公布，從培養目標、專業特色、主要課程及就業去向幾個方面分別做了詳細的講解，詳情如下：
遼寧科技學院專升本專業介紹：計算機科學與技術專業
點擊查看：遼寧統招專升本題庫試題
一、人才培養目標
本專業旨在培養德、智、體、美全面發展，具備計算機程序設計和開發能力，掌握移動前端及後台開發的基本技能和計算機網路專業技能知識和應用技術。能夠系統掌握網路空間安全的基本理論和關鍵技術，在網路空間安全領域以及其他國民經濟部門從事各類網路空間相關的技術應用、系統設計與分析、網路空間安全規劃管理等工作，具備新時代計算機科學與技術實踐能力的創新人才和行業工程人才。畢業後在社會與專業領域預期能夠達到下列目標。
1. 具有Web框架的設計與開發的相關知識、技術和實踐能力。
2.具有Android應用程序的設計與開發的相關知識、技術和實踐能力。
3.具有資料庫應用的相關知識、技術和實踐能力。
4. 能夠在工程現場從事網路工程技術應用開發、維護工作。
5.能夠從事網路安全維護、網路空間監控等實時性較強的工程技術應用。
二、主幹課程
主幹學科：計算機科學與技術
核心課程(模塊)：程序設計基礎、數據結構、Java web 應用開發技術、資料庫原理及應用、操作系鄭返統、計算機網路、移動應用開發技術、企業實戰項目
三、就業方向和領域
畢業生可在計算機應用、網路安全與運維、移動互聯網設計等相關企業，從事設備智能管理、移動APP開發、網路安全與運維以及網路檢測與故障診斷等方面的工作。
四、專業概況
本專業為遼寧省第1批應用型試點轉型專業，2015年評為遼寧省創新創業示範專業。2019年我專業的《遼寧科技學院- 華信校外實踐基地》獲批遼寧省普通高等學校大學生校外實踐教育基地，更加緊密的實現了校企融合機制，專業擁有移動互聯網實驗室、網路基礎實驗室、通用實驗室，可以實現計算機科學與技術類專業學生應用技能培訓、實踐技能實訓、大學生創新創業實踐等各項操作。積極實現校企合作，具備移動互聯網工程師認證及思科CCNA認證培訓能力。
五、辦學特色
多年來，本專業一直致力於培養計算機科學與技術高級應用型人才，在學生培養過程中，採取深入企業，企業進校的合作辦學方式襪叢沒，以真實項目、真實運作形式、真實角色貫穿整個教學。在制定人才培養方案時，積極貫徹落實教育部《關於在院校實施「學歷證書+若干職業技能等級證書」制度試點方案》的要求，實行「1+X」證書制度，課程體系的構建以IT行業崗位職業能力要求為導向，課程標准以培養滿足崗位職業技能需求為目標，課程教學內容與職業證書考試大綱吻合，最終形成「校企互助、課證融合」的專業建設運行模式。
六、師資隊伍
本專業的教師共計24人，其中教授6人、副教授6人，具有博士學位5人，碩士學位11人，本專業師資力量雄厚，科研教學水平較高。專業教師中，遼寧省優秀教師1人，「遼寧省高校優秀人才支持計劃」2人，「本溪市科技拔尖人才」1人，本溪市自然科學學科帶頭人2人，遼寧省教學團隊2個，遼寧省優秀學科帶頭人2人。主持完成多項省、市級科研、教育教學改革項目，取得了豐碩的成果，榮獲遼寧省教學成果一等獎1項、二等獎1項，三等獎3項。擁有「遼寧省普通高等學校大學生校外實踐教育基地」一個，建有遼寧省最大的大數據伺服器陣列，依託告納校企合作資源，建有大數據應用中心，對外承擔相關領域科研及應用項目，現已完成本鋼集團節能減排大數據模型、本溪市政協提案大數據分析系統等項目的開發，並與本溪市公安局網監大隊建立深度戰略合作關系。實訓中心配套的實驗設備先進、功能齊全，網路室、基礎語言開發室以及大數據伺服器系統均達到國內先進水平。
七、辦學條件
遼寧科技學院曙光大數據學院具備較優良的實驗設備與環境。現有遼寧省大學生校外實踐教育基地一個，學院實訓中心包括網路及數據中心、大數據專業實訓平台、移動互聯實訓平台、計算機基礎實訓平台、創新創業教育實訓平台。
網路及數據中心包括移動互聯實訓室、Python開發實訓室、網路工程模擬實訓室，使用面積360多平方米，計算機設備210台。承擔我校計算機科學與技術專業的所有專業實踐課程、專業項目實訓、畢業設計等教學任務，培養學生基礎語言開發能力，網路硬體調試與安裝、網路維護、故障處理能力。網路方面課程大綱按照思科CCNA標准制定，力求學生畢業具備CCNA基礎水平。
八、創新創業教育
為提高學生實踐能力、科研能力和創新精神，以科技創新社團為載體，積極組織學生參加大學生創新創業大賽、中國大學生計算機設計大賽、正大杯市場調研分析大賽等競賽，並取得優異成績。其中：計算機設計大賽國賽三等獎以上累計12項;國家級大創項目累計6項;市級大賽省級三等獎以上累計6項。
九、人才需求和就業前景
隨著新一代信息技術的急速發展，互聯網正在影響深遠的產業變革，形成新的生產方式、產業形態、商業模式和經濟增長點。全球科技創新不斷加強，移動互聯網、雲計算和大數據技術不斷發展。大數據分析、網路安全技術應、移動互聯網開發用正在引領最新的互聯網變革。隨著我國5G技術落地、大數據技術的全面應用，本專業的發展將迎來重大機遇，計算機科學與技術人才需求將再創新高，就業前景也將更為廣闊。
十、優秀畢業生
錢振德，本鋼集團黨委宣傳部部長;崔江寶，中科證鏈科技CT、董事、聯合創始人;潘瑞劍，新投能源(重慶)有限公司總經理;譚學超，緯創資通有限公司工業工程課主任。
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7. 大數據安全問題及應對思路研究

大數據安全問題及應對思路研究

隨著互聯網、物聯網、雲計算等技術的快速發展，全球數據量出現爆炸式增長。與此同時，雲計算為這些海量的多樣化數據提供了存儲和運算平台，分布式計算等數據挖掘技術又使得大數據分析規律、研判趨勢的能力大大增強。在大數據不斷向各個行業滲透、深刻影響國家的政治、經濟、民生和國防的同時，其安全問題也將對個人隱私、社會穩定和國家安全帶來巨大的潛在威脅，如何應對面臨巨大挑戰。

一、大數據安全關鍵問題

隨著數字化進程不斷深入，大數據逐步滲透至金融、汽車、製造、醫療等各個傳統行業，甚至到社會生活的每個角落，大數據安全問題影響也日益增大。

（一）國家數據資源大量流失。互聯網海量數據的跨境流動，加劇了大數據作為國家戰略資源的大量流失，全世界的各類海量數據正在不斷匯總到美國，短期內還看不到轉變的跡象。隨著未來大數據的廣泛應用，涉及國家安全的政府和公用事業領域的大量數據資源也將進一步開放，但目前由於相關配套法律法規和監管機制尚不健全，極有可能造成國家關鍵數據資源的流失。

（二）大數據環境下用戶隱私安全威脅嚴重。隨著大數據挖掘分析技術的不斷發展，個人隱私保護和數據安全變得非常緊迫。一是大數據環境下人們對個人信息的控制權明顯下降，導致個人數據能夠被廣泛、詳實的收集和分析。二是大數據被應用於攻擊手段，黑客可最大限度地收集更多有用信息，為發起攻擊做准備，大數據分析讓黑客的攻擊更精準。三是隨著大數據技術發展，更多信息可以用於個人身份識別，個人身份識別信息的范圍界定困難，隱私保護的數據范圍變得模糊。四是以往建立在「目的明確、事先同意、使用限制」等原則之上的個人信息保護制度，在大數據場景下變得越來越難以操作。

（三）基於大數據挖掘技術的國家安全威脅日益嚴重。大數據時代美國情報機構已搶佔先機，美國通過遍布在全球的國安局監聽機構如地面衛星站、國內監聽站、海外監聽站等採集各種信息，對採集到的海量數據進行快速預處理、解密還原、分析比對、深度挖掘，並生成相關情報，供上層決策。2013年6月底，美中情局前雇員斯諾登爆料，美國情報機關通過思科路由器對中國內地移動運營商、中國教育和科研計算機網等骨幹網路實施長達4年之久的長期監控，以獲取網內海量簡訊數據和流量數據。

（四）基礎設施安全防護能力不足引發數據資產失控。一是基礎通信網路關鍵產品缺乏自主可控，成為大數據安全缺口。我國運營企業網路中，國外廠商設備的現網存量很大，國外產品存在原生性後門等隱患，一旦被遠程利用，大量數據信息存在被竊取的安全風險。二是我國大數據安全保障體系不健全，防禦手段能力建設處於起步階段，尚未建立起針對境外網路數據和流量的監測分析機制，對棱鏡監聽等深層次、復雜、高隱蔽性的安全威脅難以有效防禦、發現和處置。

二、國外大數據安全相關舉措及我國應對思路

目前世界各國均通過出台國家戰略、促進數據融合與開放、加大資金投入等推動大數據應用。相比之下，各國在涉及大數據安全方面的保障舉措則起剛剛起步，主要集中在通過立法加強對隱私數據的保護。德國在2009年對《聯邦數據保護法》進行修改並生效，約束范圍包括互聯網等電子通信領域，旨在防止因個人信息泄露導致的侵犯隱私行為；印度在2012年批准國家數據共享和開放政策的同時，通過擬定非共享數據清單以保護涉及國家安全、公民隱私、商業秘密和知識產權等數據信息；美國在2014年5月發布《大數據：把握機遇，守護價值》白皮書表示，在大數據發揮正面價值的同時，應該警惕大數據應用對隱私、公平等長遠價值帶來的負面影響，建議推進消費者隱私法案、通過全國數據泄露立法、修訂電子通信隱私法案等。

我國在布局、鼓勵和推動大數據發展應用的同時，也應提早謀劃、積極應對大數據帶來的安全挑戰，從戰略制定、法律法規、基礎設施防護等方面應對大數據安全問題。

（一）將大數據資源保護上升為國家戰略，建立分級分類安全管理機制。一是把數據資源視為國家戰略資源，將大數據資源保護納入到國家網路空間安全戰略框架中，構建大數據環境下的信息安全體系，提高應急處置能力和安全防範能力，提升服務能力和運作效率。二是通過國家層面的戰略布局，明確大數據資源保護的整體規劃和近遠期重點工作。三是對國內大數據資源按實施分級分類安全保護思路，保障數據安全、可靠，積極開展大數據安全風險評估工作，針對不同級別大數據特點加強安全防範。五是盡快制定不同級別的大數據採集、存儲、備份、遷移、處理和發布等關鍵環節的安全規范和標准，配套完善相應的監管措施。

（二）完善法律法規，加大個人信息保護監管力度。一是積極推動個人信息保護法律的立法工作，探索通過技術標准、行業自律等手段解決法律出台前的個人信息保護問題。加快《網路安全法》的出台，在《網路安全法》中對電信和互聯網行業用戶信息保護作出明確法律界定，為相關工作開展提供法律依據。二是加強對個人隱私保護的行政監管，同時要加大對侵害個人隱私行為的打擊力度，建立對個人隱私保護的測評機制，推動大數據行業的自律和監督。

（三）加強國家信息基礎設施保護，提升大數據安全保障與防範能力。一是促進技術研究和創新，通過加大財政支持力度，激勵關系國家安全和穩定的政府和國有企事業單位採用安全可控的產品，提升我國基礎設施關鍵設備的安全可控水平。二是加強大數據信息安全系統建設，針對大數據的收集、處理、分析、挖掘等過程設計與配置相應的安全產品，並組成統一的、可管控的安全系統，推動建立國家級、企業級的網路個人信息保護態勢感知、監控預警、測評認證平台。三是充分利用大數據技術應對網路攻擊，通過大數據處理技術實現對網路異常行為的識別和分析，基於大數據分析的智能驅動型安全模型，把被動的事後分析變成主動的事前防禦；基於大數據的網路攻擊追蹤，實現對網路攻擊行為的溯源。

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8. 大數據之父舍恩伯格:互聯網比你更了解你

大數據之父改畝舍恩伯格:互聯網比你更了解你

牛津大學網路研究院網路監督及管理學教授，研究領域為網路經濟。曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人，哈佛國家電子商務研究中心網路監管項目負責人；曾任新加坡國立大學李光耀學院信息與創新策略研究中心主任。並擔任耶魯大學、芝加哥大殲殲或學、弗吉尼亞大學、聖地亞哥大學、維也納大學的客座教授。

有100多篇論文公開發表在《科學》、《自然》等著名學術期刊上，同時也是哈佛大學出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美國社會學期刊等多家出版機構的特約評論員。

信息權威與顧問，咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業。早在1986年與1995年就擔任兩家軟體公司的總裁兼CEO，1991年躋身奧地利軟體企業家前5名之列，2000年被評為奧地利薩爾斯堡州的年度人物。

機構和國家政府高層的信息政策智囊，專注於信息安全與信息政策與戰略的研究，是歐盟專家之一，也是世界經濟論壇、馬歇爾計劃基金會等機構的咨詢顧問，先後擔任新加坡商務部高層、汶萊國防部高層、科威特商務部高層、迪拜及中東政府高層的咨詢顧問。

超過兩年沒穿的衣服會送人，拍得不好看的照片要當即刪除

大數據之父舍恩伯格：互聯網比你更了解你

時代周報記者 韓瑋 發自上海

舍恩伯格又要戴著他標志性的約翰·列儂式的圓眼鏡來中國了。

9月25日，時代周報舉辦2015「影響力·中國」秋季峰會，舍恩伯格將受邀出席，講他最擅長的大數據。

最近兩年，這位數據科學領域的權威學者每隔幾個月就會出現在中國，而他所到之處，無不受到媒體、讀者的簇擁。

舍恩伯格之所以在國內名聲大噪，主要是因為他的兩本暢銷書、關於大數據的先河之作—《大數據：一場將改變我們生活、工作和思考方式的革命》（Big Data :A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think，中文版又名《大數據時代》）以及《刪除：大數據取捨之道》（Delete: The Virtue of Forgetting in the Digital Age）。前者揭示了大數據給人類帶來的巨大改變，後者則嘗試探索大數據時代人類應該如何構建積極而安全的未來。

作為最早洞悉大數據發展趨勢的數據科學家，舍恩伯格在國內受追捧並不奇怪。畢竟，此刻的中國—國務院剛剛印發《促進大數據發展行動綱要》，提出推動大數據發展和應用在未來5-10年逐步實現的目標及主要任務。國內的大數據產業正迎來大發展時期。

而由於大數據太火，在這個新淘金時代，人們對舍恩伯格的興趣不再停留於他的研究，還延伸至他本人以及他獲得一系列學術成就的過程。

恰好，舍恩伯格是個性格有趣而經歷豐富的人。比如，他曾因不想繼承家業而與父親爭執數十年，最終走上學術之路。

代碼少年

「我母親以前經營一家電影院，我每年都會問她，過去一年最好的電影是什麼？她總是說，我知道，是×××。但她總是錯的。」

舍恩伯格常常在演講中提起這個例子，盡管只是為了佐證大多數人都需要數據分析工具這個觀點，但無意間卻把很多人的興趣引向了他的過去。

這位如今在全球數據科學領域極具名望的科學家其實算得上是「富二代」。他出生在距離莫扎特故鄉奧地利薩爾茨堡兩小時車程的一個小鎮上，父親是當地的稅務律師，有自己的事務所；母親則打理著小型電影院、花店等生意。

1966年，舍恩伯格出生那年，他的父親買來了小鎮上的第一台電腦，價格不菲。當時，鎮上所有人都覺得他瘋了，肯定會破產。而這台巨大的個人電腦運轉時發出的嗡嗡聲陪伴了舍恩伯格的整個童年。

小時候，舍恩伯格喜歡看阿斯特麗德·林德格倫的童話書。這位已故瑞典作家最著名的作品是那本充滿想像力的《長襪子皮皮》。而那時的舍恩伯格夢想成為發明家，因為，讓想法變成現實是一件特別誘人的事。

「如果還可以和林德格倫共進午餐，我想問她，她如何激發自身的想像力？愛因斯坦說過，想像力比知識更重要。」舍恩伯格說。

讀書時，舍恩伯格最喜歡的科目是物理和數學，進而又對計算機著迷。十一二歲時，他就想用那台嗡嗡作響的電腦編程。

「當時，只有大學才有計算機，我就去當地大學報了一氏伍門編程課。但老師覺得我不可能學會，就讓我自己玩。於是，我便在角落裡自學。」到了高中時期，這位天賦異稟的少年先後在國際物理奧林匹克競賽和奧地利青年程序員競賽中獲了獎。

17歲時，舍恩伯格第一次觸網。當時，他無意間得到一個聲音耦合器，其實不過是簡陋的數據機—使用者得把電話聽筒與之連接，從而激活以聲音傳送方式進行的數據傳輸。

在此之前，舍恩伯格聽說過互聯網，但從沒體驗過。於是，他搗鼓了好幾個月，試掉了一大筆電話費，最終連上了一個提供初級的郵件、論壇等商業在線服務的無線電通訊網站「The Source」。此後，舍恩伯格便一發不可收拾，對網路著了迷。

1986年，年僅20歲、沒讀完大學的舍恩伯格「創業」了—成立殺毒軟體公司Ikarus，並開發了一款當時奧地利最暢銷的軟體Virus Utilities。至今，網路對Virus Utilities的介紹上寫著，這是一款剽悍的殺毒軟體。1991年，年輕的舍恩伯格還被評選為奧地利最頂尖的5位軟體企業家之一。

這段程序員的經歷為舍恩伯格的未來打下了基礎。許多年後，在《大數據時代》這本書中，舍恩伯格寫道，真正的數據科學家是統計學家、軟體程序員、圖形設計師與作家的結合體。

父與子

在舍恩伯格的學術之路上，很難繞開的一個人物，就是買來了小鎮上第一台電腦的父親。

舍恩伯格與父親的關系並不差。至今，他記憶最深的關於父母的細節是，每天晚餐後，父親都會耐心聽他講述那天發生的事以及他的一些想法。舍恩伯格覺得，這是父親的「超能力」。

不過，父親始終不希望舍恩伯格滿腦子想著如何成為計算機學家，盡管他遷就兒子喜歡計算機。這位在小鎮上有頭有臉的稅務律師總在勸說自己的孩子盡早學完法律，繼承家業。在子承父業和投身計算科學之間，舍恩伯格與父親爭執了數十年，直到後者去世。

而在20歲左右的年齡，舍恩伯格還是順從父親，先在奧地利薩爾茨堡大學讀了法學本科。據說，因為法律太無趣，這位學霸硬是在3年半里讀完了7年的書。

接著，父親要求舍恩伯格繼續在法律上深造，但這個年輕人心不甘情不願，於是便賭氣地只申請了一所學校—哈佛。他覺得，自己肯定不會被錄取。

收到錄取通知書那天，舍恩伯格以為是朋友開玩笑，於是按照上面的電話號碼打過去斥責，「這是愚蠢的玩笑！」而電話另一頭卻有聲音說，「不，這里是哈佛。有什麼能幫你嗎？」

這不是舍恩伯格唯一一次「厚積薄發」。其實，在學生時代的大部分時期，舍恩伯格雖然出色，但不是最出色的那個。但到了最後一個學年，他就像突然間開了竅，過去學過的東西頓時「融會貫通」了。於是，出乎所有人包括他自己的意料，他在畢業前的最後一次考試中獲得了學生生涯唯一一次的全A。

而在美國最古老的法學院哈佛法學院，舍恩伯格開始覺得自己學的法律不再像本科時那麼了無生趣。盡管如此，他依然不想學成後接手父親的公司。

有記者采訪舍恩伯格時曾問，「你後來為什麼當上了大學教授？」他說，「我一直想成為發明家，直到我那個一直『逼』我接手家業的父親有天問我，如果不想做稅務律師，你想做什麼時，我才下定決心當大學教授。至少，對於我父母來說，這會是一個比發明家更容易接受、更受人尊敬的工作。」

從哈佛畢業後，舍恩伯格又拿到了薩爾茨堡大學的法學博士以及倫敦政經學院的理學碩士學位，並依照對父親的承諾，在倫敦一所大學謀得了教職。

當時，舍恩伯格的父親面對這樣的局面依然感到有些失落，最後竟然猝然辭世。父親去世的第二天，舍恩伯格選擇離開倫敦，放棄自己的事業和學術，回到自家的鎮子上，做起了以前無數次拒絕的稅務律師。

「我的人生，和大多數人一樣，既是連貫的，同時又屢受波折。我最初喜歡物理、數學，轉而對計算機產生興趣，進而關注數據安全和數據編碼，並喜歡上了研究隱私法、知識產權法以及網路法。依照這個路徑，數據逐漸成為我關注的重點。但我的生活又被一次次打亂。比如，父親的離世讓我放棄了原來的事業規劃，回到了老家；但一年後，我又賣掉父親的公司，艱難地重回學術圈；後來，偶然的機會讓我得以到哈佛大學肯尼迪學院任教。某種意義上說，這些波折給我製造了意想不到的困難，但也帶來了意想不到的機會。」舍恩伯格告訴時代周報記者。

大數據之父

自1998年始，舍恩伯格的學術研究步入正軌。他進入哈佛大學肯尼迪學院任教，並在那裡度過了10年。此後，他曾在新加坡國立大學李光耀公共政策學院做過3年副教授，借機觀察亞洲的信息政策，而今則在牛津大學互聯網研究院擔任治理與監管專業的教授。

這10餘年間，互聯網飛速發展，人們開始使用手機上網、聊天、購物，完成很多過去必須線下操作的事。而這些變化都被舍恩伯格陸續記錄在論著里。

2010年，在舍恩伯格組織的一次研討會上，幾乎所有參會者發言時都開始提及社會運轉模式正在發生某種改變，但誰也說不出這種變化的實質是什麼。當時，《經濟學人》的數據編輯肯尼思·庫克耶（Kenn Cukier）也在會場，他不久前剛做過一期《大數據的沖擊》的特刊報道。

那場研討會後，舍恩伯格與庫克耶進行了很多次深入交談，「然後，我們決定合寫一本書，探討大數據對於當下的意義以及大數據時代的本質」。

2012年12月，舍恩伯格與庫克耶合寫的《大數據時代》出版。這本大數據研究的先河之作不僅廣受媒體好評，還讓舍恩伯格知名度大漲。

在書里，舍恩伯格通過各種例子展現大數據帶來的改變。比如，一家叫Farecast的公司通過近十萬億條價格記錄來預測美國國內航班的票價。到2012年為止，票價預測的准確率達到75%，使用Farecast票價預測工具購買機票的旅客，平均每張機票可節省50美元。

「大數據的核心是預測。它通常被視為人工智慧的一部分，或者說是一種機器學習。但其實，這種定義具有誤導性。大數據不是要教機器像人一樣思考，相反，它是把數學演算法運用到海量數據上來預測事情發生的可能性。」舍恩伯格寫道。

在這本書里，舍恩伯格還提出了一個廣為引用的觀點—大數據關注的不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相關關系。

「具體來說，大數據的目的是全面的數據收集和分析；同時，我們要明白，在數據質量和數據數量之間要有一個平衡，所以，『不是精確性，而是混雜性』，而『不是因果關系，而是相關關系』，這是讓我們意識到，因果關系不再是解釋這個世界的唯一邏輯。」舍恩伯格告訴時代周報記者。

此外，舍恩伯格還是倡導大數據商業應用的第一人。在《大數據時代》中，他指出，如今的數據已經成為一種商業資本、一項重要的經濟投入，可以創造新的經濟利益。而這也是他屢屢被正在大力推動大數據產業發展的中國人當作座上賓的原因之一。

在關注數據的價值之餘，舍恩伯格感興趣的另一重要領域是如何避免數據被濫用。在早於《大數據時代》出版的《刪除：大數據取捨之道》一書中，舍恩伯格提出了數字時代最大的問題：互聯網記住了人們希望自己忘記的東西。當遺忘成為例外，記住變成常態，人類理性決策的能力就會受到威脅。所以，在大數據時代，所有人都應該享受「被遺忘的權利」。

事實上，舍恩伯格本人早早地為自己確立了一套關於刪除的生活准則。比如，那些超過兩年沒穿的衣服會被他送人或處理；那些拍得不好看的照片，他會當即刪除。因為，「如果不刪除，在數字時代，互聯網可能會比你自己更加了解你」。

舍恩伯格這些新穎的想法曾一度讓讀者直呼開了眼界。而目前，他告訴時代周報記者，自己的興趣點轉到了小型無人機上。其實，一直以來，舍恩伯格對飛機駕駛以及基於大數據分析的無人駕駛都頗感興趣。只是不知道，這位數據科學家未來又會在這個問題上帶來怎樣「讓人感覺腦洞大開」的思考。

對話舍恩伯格：

「只要他們不濫用權力，不必對數據寡頭反壟斷」

時代周報記者 韓瑋 發自上海

9月13日，在接受時代周報記者獨家專訪時，舍恩伯格講述了自己對大數據的一些理解，以及收獲這些理解的過程。

影響最深的人是高中物理老師

時代周報：今年暑假，以艾倫·圖靈為原型的傳記電影《模仿游戲》在中國上映，感動了很多人。你看過這部影片嗎？艾倫·圖靈是計算機科學之父，他對你從事數據科學研究是否有影響？

舍恩伯格：我看過這部電影。事實上，很多年前，我就讀過一些圖靈的論著。你可能記得，我以前做軟體公司時就需要編碼，所以，圖靈的書肯定要看。

不過，影響我最深的人不是圖靈，而是我的高中物理老師。他讓我開始接觸到熵的概念、相對論、量子理論等。對於我來說，他就像是為我打開了通往新世界的大門。

時代周報：大家都認為你是當今最重要的數據科學家之一。我特別好奇，大數據給你本人的日常生活帶來改變了嗎？

舍恩伯格：我是大數據服務的「大用戶」。平常，我會戴蘋果手錶，一直以來，它為我的身體健康提供了很多幫助；我也喜歡諸如亞馬遜一類的電子商務公司，同時，還經常使用谷歌地圖。此外，維基網路對我來說是個難得的好幫手，它讓我比過去更加容易獲得有用的信息，對我的幫助很大。

時代周報：我今年曾采訪過暢銷書《大停滯》（The Great Stagnation）的作者、美國經濟學家泰勒·考恩。在談到對大數據的看法時，他告訴我，「大數據被高估了，因為，大多數人都不知道他們手握的這些數據要用來干什麼，企業也一樣。大數據能幫助我們在某些邊緣地帶提高效率，比如針對性的廣告，但它無法改變全局。這其中，最困難的是問對問題，並且找到問題背後特定的模式，再用數據去加以匹配。這非常難以實現。」你認同他的觀點嗎？

舍恩伯格：我非常欣賞泰勒·考恩，《大停滯》是一本很棒的著作。我還曾引用過這本書里的一些觀點。但在大數據的問題上，我覺得他的觀點是錯誤的，或許，這是因為這方面不是他所研究的核心專業領域。

大數據可減少資源不公平的危害

時代周報：現在，大多數行業提起大數據就言必稱「這是一場行業革命，要顛覆過去」。你認為，大數據真的會顛覆那些傳統行業嗎？

舍恩伯格：會的，這種顛覆已經發生，並在快速進行。施樂帕羅奧爾托研究中心前主管約翰·西里·布朗（John Seely Brown）就發現，過去幾十年，超大型企業的壽命正在縮短。與此同時，我們看到，就在最近幾年，大數據驅動、估值達到數百億美元以上的互聯網企業不斷涌現。在人類歷史上，沒有哪個時期在比今天更多的領域，發生比今天更快的變化。

時代周報：目前，中國存在網路、阿里巴巴、騰訊三大互聯網巨頭，分別統治著搜索、電商、社交三個領域，他們不斷吸納著用戶的網上行為數據，幾乎肯定會成為中國的數據寡頭。你認為，在數據層面是否需要反壟斷？

舍恩伯格：我認為必要的一點是，互聯網要對新的創新主體保持開放的狀態。只要大企業不濫用自己的權力，將那些更小但更好的初創企業趕出市場，那麼，他們就不會製造太多的威脅。所以，我更關注的是這些企業的實際行為，而非他們的規模。

時代周報：除了數據，我知道，你還對教育問題有著深入研究。今年1月，你出版了一本名為《與大數據同行：學習和教育的未來》的新書，專門探討大數據研究在教育領域的應用，以求真正實現因材施教。而中國教育的主要問題是教育資源分配不公平，大數據能解決這個問題嗎？

舍恩伯格：大數據不能從根本上消除這種不公平，但是，通過大數據的手段，我們能以相對較低的成本提供高度個性化的教育，從而減少這種不公平帶來的危害。換言之，大數據能讓學生以很低的成本，獲得至少像「私人家教」那樣的訂制教育。所以，大數據可以成為改變整個游戲的因子。

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9. 新加坡南洋理工大學計算機科學與工程學院簡介

新加坡南洋理工大學計算機科學與工程學院是全球領先的計算機科學與工程教育，研究和創新學院，跟著來一起了解一下吧。

一、就業前景

通過終身學習和研究注入的計算機科學與工程教育培養企業家領導者。滾橡為可持續發展的未來挑戰創造創新研究解決方案。

二、研究領域

南洋理工大學計算機科學與工程學院的教授，以及他們的博士生和研究人員，探索激動人心的計算機科學與工程領域的主題，以推動最先進的技術。以下是研究領域的簡要概述：

硬體和嵌入式系統： 低能耗硬體、硬體加速、架構感知演算法、可重配置計算、嵌入式感測、多功能感測器、支持IP的設備。

網路安全和取證： 數據隱私、隱私保護分析、惡意軟體分析、正式系統驗證、移動嫌盯設備安全、網路攻擊歸屬、黑暗網路監控、僵屍網路檢測、加密數據處理、生物識別、網路取證。數據管理和分析：時空資料庫、圖形結構資料庫、大數據分析、預測分析、社交媒體分析、問答系統、情感分析。

計算智能： 認知和神經系統、決策支持系統、進化、模因和統計學習、模糊系統、智能多代理、智能系統和設備、機器學習和自然啟發系統。計算機視覺和語言：計算機視覺、多媒體、圖像處理、視頻分析、語音和信號處理、3D幾何建模、條紋模式分析、機器翻譯。

圖形和互動式計算： 人機交互、用戶體驗設計、增強現實、化身行為建模、嚴肅游戲、游戲化。並行和分布式計算：分布式系統/計算（協作技術、p2p系統、感測器網路、理論和演算法大者旁）、高性能計算（網格和雲計算、GPGPU、性能優化和工具）和大規模模擬（基於代理的模擬） 、決策支持系統、虛擬環境）。生物醫學信息學：診斷儀器、高級醫學成像和可視化、生理模型、生物信息學和計算生物學、醫學定量方法、醫療保健信息系統、安全遠程醫療和臨床數據挖掘。

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10. 政務一網通辦如何應對網路安全挑戰

2022年底前，以國家政務服務平台為總樞紐的全國一體化在線政務服務平台更加完善，全國范圍內政務服務事項基本做到標准統一、整體聯動、業務協同，除法律法規另有規定或涉及國家秘密等外，政務服務事項全部納入平台辦理，全面實現「一網通辦」。

《意見》也就此提出要求，要加強政務大數據安全管理，制定平台數據安全管理辦法，加強對涉及國家利益、公共安全、商業秘密、個人隱私等重要信息的保護和管理。

北京郵電大學副教授、大數據安全專家辛陽給出了對策：可以依據數據的整個生命周期，從安全認證、身份鑒權、傳輸安全、共享安全、存儲安全、安全管理、安全媒介、安全運行和安全審計九大方面進行安全防護。他說，在線政務服務平台的安全問題是一個全面和體系化的工程，其關鍵數據安全防護需要從各個層面進行整體設計，在政策法規、標准設計、管理規范、技術支撐等方面全盤布局，保障在線政務服務平台在提高政府管理能力和便民服務的同時，能夠應對諸多安全挑戰。