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《数据安全》 主讲：韩迎娣 【课程背景】 全球大数据产业正值活跃发展期，技术演进和应用创新加速推进，数据挖掘分析在电信、互联网、金融、汽车交通、医疗、教育、生产制造、房产、智慧城市等行业创造商业价值和应用价值的同时，数据安全问题逐渐暴露。大数据因其蕴藏的巨大价值和集中化的存储管理模式成为网络攻击的重点目标，针对大数据的勒索攻击和数据泄露问题日趋严重，全球大数据安全事件呈频发态势。 课程将以大数据带来的商业变革为切入点，探讨了大数据安全区别于传统安全的特殊内涵，聚焦技术与应用两个层面，分别从平台安全、数据安全和个人隐私安全三个方面梳理数据环境下面临的安全威胁及相应的数据安全解构体系。还原商业环境中的实际案例，帮助学员认知大数据与数据安全是什么？数据安全在多商业应用场景中有哪些挑战？平台安全、数据安全及隐私安全的相互关系与策略？大数据安全的技术体系和方向有哪些？如何提升企业数字化安全应用能力，做到攻防有术？使学员学之解惑，学之能用，满足企业数字化发展需求的同时，解决大数据安全实际应用问题。 【课程收益】 Ø 识别大数据、数据安全、数据安全范围及数据生命周期 Ø 整个数据生命周期的数据安全管理体系、组织及总体视图 Ø 从平台安全、数据安全及隐私安全三个角度的数据安全管理策略 Ø 大数据安全问题、挑战、解决办法及现状 Ø 商业应用场景的数据构成，分析数据关键问题、风险及安全策略 Ø 数据安全技术未来发展、数据资产管理 Ø 智能商业环境对大数据安全挑战及发展趋势 【课程宗旨】 【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩 【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、企业管理人员 【课程时间】18小时 【课程大纲】
一、识别大数据与数据安全 1、什么是大数据？ 2、大数据能做什么？ 3、大数据特征与特点 4、大数据技术图谱 Ø 大数据技术基础 Ø 大数据的数据源特点 Ø 大数据技术逻辑 Ø 大数据全域识别 Ø 大数据数据展现 5、数据生命周期 6、数据安全认识 7、数据安全涉及范围 Ø 技术 Ø 法律 Ø 监管 Ø 社会治理 8、数据安全思考 Ø 从“大安全”视角审视数据安全 Ø 数据安全成为与实体经济融合重要影响因素 Ø 数据应用过程中，数据流动是常态 Ø 数据共享是刚需 Ø 便利化服务与个人信息权利的两难抉择 案例： 二、大数据安全管理 1、数据安全防护思路与体系 2、数据安全管理组织结构 3、数据安全管理策略 4、数据生命周期与防护措施 5、大数据安全技术总体视图 Ø 平台安全 Ø 数据安全 Ø 隐私安全 案例： 三、大数据安全问题与挑战 1、大数据平台安全问题与挑战 Ø 整体安全规划与安全机制 Ø 场景多样性带来的挑战 Ø 存储与计算模式使安全配置难度成倍增长 2、数据安全问题与挑战 Ø 数据价值与存储模式成为风险重点 Ø 数据采集环节成为影响决策分析的新风险点 Ø 数据处理过程中的机密性保障问题 Ø 数据流动路径的复杂化 3、个人隐私安全挑战 Ø 大数据超强分析为个人隐私技术带来严峻挑战 Ø 隐私保护技术难以适应大数据的非结构化数据库 四、大数据安全技术思路 1、大数据安全技术现状 2、数据平台安全技术 Ø Hadoop开源社区增加了基本安全机制 Ø 商业化大数据平台安全机制 Ø 商业化通用安全组件 3、数据安全的数据行为审计与追踪溯源 4、敏感数据识别能力与技术体现 5、数据防泄漏技术 6、结构化数据库安全防护技术 7、密文计算技术成为研究热点 8、数字水印技术 9、数据血缘追踪技术 10、个人隐私保护技术 Ø 数据脱敏技术 Ø 匿名化算法将成为未来解决隐私保护的有效途径 案例： 五、商业应用场景中数据安全策略 1、什么是应用场景？ 2、大数据应用场景 Ø 大数据场景 Ø 场景模型分析 3、大数据商业场景解析及数据安全风险 Ø 金融服务 Ø 医疗健康 Ø 汽车服务 Ø 智慧交通 Ø 房产服务 Ø 智慧城市 4、商业场景数据安全策略 Ø 金融服务 Ø 医疗健康 Ø 汽车服务 Ø 智慧交通 Ø 房产服务 Ø 智慧城市 案例 六、大数据安全技术未来发展 1、大数据安全综合防御体系 Ø 构建贯穿大数据应用云管端的综合防御 Ø 提升大数据平台的安全防御能力 Ø 从被动“防”到主动“测” 2、攻防结合，强化大数据平台安全保护 Ø 运行安全 Ø 理念创新 Ø 推演攻击形态 3、加强关键环节和关键技术，完善安全体系 Ø 数据流动与共享 Ø 数据应用生态环境 Ø 数据采集和溯源 Ø 跨组织数据合作 4、兼顾数据利用与隐私保护双重需求 5、构建三方安全检测评估体系 案例 七、大数据数据资产管理策略 1、什么是数据资产？ Ø 什么是数据资产 Ø 数据资产属性 2、大数据资产管理概述 3、大数据资产管理定位 4、数据资产管理 Ø 数据资产管理架构 Ø 数据资产管理方法 案例 八、智能商业环境下大数据安全发展趋势 1、无数据 不AI 2、数据为基础的智能商业环境 3、云是智能商业的基础设施 4、数字化和智能化是商业发展的主要推动力 5、智能商业服务用户的三大特征 6、企业在经营各个环节实现智能决策 7、个性化、多场景生态应用对数据安全的挑战 8、大数据安全发展趋势及策略
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