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數據安全

課程編號:26211

課程價格:¥32000/天

課程時長:3 天

課程人氣:712

行業類別:行業通用     

專業類別:大數據 

授課講師:韓迎娣

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
董事長、總裁、總經理、常務副總經理、總裁助理、企業管理人員

【培訓收益】
識別大數據、數據安全、數據安全范圍及數據生命周期 整個數據生命周期的數據安全管理體系、組織及總體視圖 從平臺安全、數據安全及隱私安全三個角度的數據安全管理策略 大數據安全問題、挑戰、解決辦法及現狀 商業應用場景的數據構成,分析數據關鍵問題、風險及安全策略 數據安全技術未來發展、數據資產管理 智能商業環境對大數據安全挑戰及發展趨勢

一、識別大數據與數據安全
1、什么是大數據?
2、大數據能做什么?
3、大數據特征與特點
4、大數據技術圖譜
大數據技術基礎
大數據的數據源特點
大數據技術邏輯
大數據全域識別
大數據數據展現
5、數據生命周期
6、數據安全認識
7、數據安全涉及范圍
技術
法律
監管
社會治理
8、數據安全思考
從“大安全”視角審視數據安全
數據安全成為與實體經濟融合重要影響因素
數據應用過程中,數據流動是常態
數據共享是剛需
便利化服務與個人信息權利的兩難抉擇
案例:
二、大數據安全管理
1、數據安全防護思路與體系
2、數據安全管理組織結構
3、數據安全管理策略
4、數據生命周期與防護措施
5、大數據安全技術總體視圖
平臺安全
數據安全
隱私安全
案例:
三、大數據安全問題與挑戰
1、大數據平臺安全問題與挑戰
整體安全規劃與安全機制
場景多樣性帶來的挑戰
存儲與計算模式使安全配置難度成倍增長
2、數據安全問題與挑戰
數據價值與存儲模式成為風險重點
數據采集環節成為影響決策分析的新風險點
數據處理過程中的機密性保障問題
數據流動路徑的復雜化
3、個人隱私安全挑戰
大數據超強分析為個人隱私技術帶來嚴峻挑戰
隱私保護技術難以適應大數據的非結構化數據庫
四、大數據安全技術思路
1、大數據安全技術現狀
2、數據平臺安全技術
Hadoop開源社區增加了基本安全機制
商業化大數據平臺安全機制
商業化通用安全組件
3、數據安全的數據行為審計與追蹤溯源
4、敏感數據識別能力與技術體現
5、數據防泄漏技術
6、結構化數據庫安全防護技術
7、密文計算技術成為研究熱點
8、數字水印技術
9、數據血緣追蹤技術
10、個人隱私保護技術
數據脫敏技術
匿名化算法將成為未來解決隱私保護的有效途徑
案例:
五、商業應用場景中數據安全策略
1、什么是應用場景?
2、大數據應用場景
大數據場景
場景模型分析
3、大數據商業場景解析及數據安全風險
金融服務
醫療健康
汽車服務
智慧交通
房產服務
智慧城市
4、商業場景數據安全策略
金融服務
醫療健康
汽車服務
智慧交通
房產服務
智慧城市
案例
六、大數據安全技術未來發展
1、大數據安全綜合防御體系
構建貫穿大數據應用云管端的綜合防御
提升大數據平臺的安全防御能力
從被動“防”到主動“測”
2、攻防結合,強化大數據平臺安全保護
運行安全
理念創新
推演攻擊形態
3、加強關鍵環節和關鍵技術,完善安全體系
數據流動與共享
數據應用生態環境
數據采集和溯源
跨組織數據合作
4、兼顧數據利用與隱私保護雙重需求
5、構建三方安全檢測評估體系
案例
七、大數據數據資產管理策略
1、什么是數據資產?
什么是數據資產
數據資產屬性
2、大數據資產管理概述
3、大數據資產管理定位
4、數據資產管理
數據資產管理架構
數據資產管理方法
案例
八、智能商業環境下大數據安全發展趨勢
1、無數據 不AI
2、數據為基礎的智能商業環境
3、云是智能商業的基礎設施
4、數字化和智能化是商業發展的主要推動力
5、智能商業服務用戶的三大特征
6、企業在經營各個環節實現智能決策
7、個性化、多場景生態應用對數據安全的挑戰
8、大數據安全發展趨勢及策略 

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