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第1篇：大數據時代的隱患范文

關鍵詞：大數據時代；計算機網絡；信息安全；優化措施

一、大數據時代與計算機網絡相關概述

科學技術還有網絡技術的迅速發展使我國進入到了大數據時代，要將計算機網絡信息安全問題有效解決，就必須全面了解大數據時代的相關信息數據，還有大數據時代在處理信息數據的時候是怎么進行的，還要對于信息處理過程不斷的優化完善，然后分析制定出相對應的信息處理優化方案[1]。以大數據時代作為基礎背景，很多的商業企業都層出不窮，其環境組成的環境具有整體性，就被稱之為大數據時代。大數據時代中的信息數據量眾多，在大量的信息數據中，利用相關的數據技術對信息數據進行整理和分析，另外，大數據時代中的信息數量類型眾多，所以對于計算機的信息處理能力要求較高。大數據時代中的信息數據并非全部的信息數據都是可靠的和有用的，因此就要針對海量的信息數據進行篩選分類，留下有用和可靠的信息數據。大數據時代中的信息處理效率較高，與傳統模式下的信息處理方式相比，大數據時代的信息處理的效率會更高，這也是信息化時代的顯著特點，在一定程度上促進了計算機網絡技術的進步發展[2]。

二、大數據時代背景下計算機網絡信息所存在的安全隱患問題

（一）黑客會進入會到計算機網絡中

在計算機網絡的使用過程中，會出現網絡黑客的侵入情況，導致計算機網絡的安全得不到保障。網絡黑客通過相關的網絡技術和程序的使用，然后進入到其他的計算機網絡中，并且網絡黑客入侵的計算機的網絡范圍較廣，當侵入到電能之后，網絡黑客就能盜取計算機網絡中的信息數據，會暴露和泄露計算機網絡使用用戶的相關信息數據還有隱私。由于黑客會進入到計算機網絡中，使得計算機網絡的安全問題得不到保障[3]。

（二）網絡病毒會進入到計算機網絡中

在計算機網絡的使用過程中，網絡病毒會進入到計算機網絡中，威脅和影響著計算機網絡信息的安全問題，使導致計算機信息數據出現泄露的主要影響因素之一。并且，隨著科學技術的發展進行，網絡病毒的發展也在不斷的進步，使得網絡病毒在進入到計算機網絡之后，所帶來的信息數據的泄露和暴露程度廣，還有安全隱患也較為嚴重[4]。在網絡病毒的類型中，一般情況下普遍會遇到勒索病毒，當計算機網絡感染上勒索病毒，主要是因為計算機網絡的相關用戶使用和瀏覽了不具備安全性的網站，或者下載了沒有安全保護以及不具備安全性的計算機應用軟件，導致了勒索病毒的出現和入侵。另外，病毒的隱蔽性較高，而且傳染性也較高，病毒破壞力極強，計算機網絡用戶下載文件或者是應用軟件之后，加上瀏覽不具備安全性的網站之后都會造成病毒侵入計算機網絡。計算機的發現迅速，計算機的更新換代也同樣迅速，不過病毒的威脅一直存在，不利于保障計算機網絡的安全[5]。

三、導致計算機網絡存在安全問題的因素

計算機網絡信息的安全問題雖然受到了注意和重視，不過目前計算機網絡系統的發展相對來說還是缺乏完善性，并且隨著計算機的廣泛使用，其中的不足之處也越來越明顯，直接導致了計算機網絡的安全問題存在一定的威脅，使計算機不能正常和穩定的運行，還會影響計算機網絡用戶的使用體驗感。并且，社會經濟的發展進步也提升了人們的生活質量和生活水平，人們對于計算機網絡的使用要求還有使用體驗感也越來越高。不過，在計算機的使用用戶中，大部分的計算機使用用戶對于計算機的安全問題防范意識不強，也沒有認識到計算機網絡防護的必然性和必要性，也有的計算機網絡用戶在實際使用計算機的時候沒有正確使用，還沒有得到相應的指導，遇到不具備安全性的網站的時候不能正確識別，當瀏覽了不具備安全性網站的時候，以及導致病毒侵入到計算機網絡中，降低計算機網絡的安全性，還不能保障計算機網絡使用用戶的信息隱私。

四、計算機網絡安全相關優化措施

在大數據的時代背景下，在使用計算機網絡的時候，務必要提高安全問題的防范意識，并且重視計算機網絡的安全問題。相關的計算機網絡系統研究人員，要在原來的計算機系統基礎上，對于計算機系統的不足之處進行優化改善，并且不斷的優化提升，以增強計算機系統的實用性和安全性。同時，計算機網絡的使用用戶在使用計算機網絡的時候，要注意計算機網絡的使用方式，并且維護好計算機網絡的安全問題，才能在一定程度上確保在大數據的時代背景下，有效保護好自己的數據信息還有隱私，確保不被侵犯和泄露，可以對相關的信息數據進行加密，以及保護好計算機網絡的安全，才能使計算機網絡可以正常的運行使用。

第2篇：大數據時代的隱患范文

在現代信息科技不斷發展的推動下，大數據時代悄然到來并對經濟社會的發展起到了重要的推動作用，商業銀行在大數據的推動下迎來了新的發展契機。但是，大數據時代的到來使得商業銀行在風險管理方面面臨諸多的挑戰，比如風險誘發因素不斷增多、風險涉及的范圍不斷拓寬、風險的影響不斷加大、風險管理的難度不斷增加等，這些都加大了商業銀行風險管理的難度。因此，借助大數據時代的發展機遇，商業銀行應該對其風險管理面臨的挑戰進行相應的分析，在此基礎上制定和實施相應的措施全面提升商業銀行在大數據時代背景下的風險管理能力。

2.大數據時代商業銀行風險管理面臨的挑戰

2.1風險誘發因素不斷增多。隨著金融市場的不斷發展，商業銀行的各項業務也不斷增多，其所面臨的內外部環境不斷發生變化，尤其是以大數據為代表的新時代，商業銀行的生存環境更加惡劣，其風險誘發的因素不斷增多，任何一項風險隱患都將會帶來嚴重的風險，對商業銀行的發展造成嚴重的損失。大數據時代使得商業銀行所面臨的競爭環境發生了較大的變化，尤其是在互聯網金融快速發展的當前，使得商業銀行在發展過程中需要集中更多的資源用于風險防范。因此，在大數據時代背景下商業銀行風險管理面臨的重要挑戰之一就是風險誘發因素不斷增多，且難以進行有效控制。2.2風險涉及的范圍不斷拓寬。通常情況下，金融風險能夠在短時間內快速傳播，且影響范圍較廣，而商業銀行作為金融市場中的主體，一旦產生風險將會對其帶來嚴重的不利影響。當前，在大數據時代的推動下，商業銀行風險所涉及的范圍不斷拓寬，商業銀行的業務已經滲透到經濟社會發展和大眾生活的方方面面，同時也由原有的線下業務逐漸拓展到線上，其滲透力度較強，已經成為經濟社會不可或缺的重要因素。而大數據時代的到來加速了商業銀行各項業務運行，也使得金融市場變得更加活躍，商業銀行各項業務與經濟發展的融合度不斷提升。所以在很大程度上拓寬了商業銀行風險所涉及的范圍，使其在風險管理過程中所面臨的挑戰和難度不斷加大。2.3風險的影響力不斷加大。隨著市場經濟的不斷發展，同時在現代信息科技的不斷推動下，金融市場實現了飛速發展，商業銀行也迎來了新的發展契機。在大數據背景下，商業銀行各類風險具有不斷被放大的趨勢，尤其是其各類業務與經濟社會發展緊密相關，因此在短時間內波及整個金融市場，甚至對實體經濟發展造成嚴重的影響，進而影響整個市場經濟的發展。2.4風險管理的難度不斷增加。商業銀行的風險管理涉及諸多層面，其各類業務的快速發展使得風險管理的復雜程度大大提升，尤其是在大數據時代的推動下，商業銀行的風險管理難度也不斷提升。現階段，商業銀行的風險管理能力已經不適應其發展的需要，各項風險管理制度和策略的制定與實施還存在時間差，這就為商業銀行的風險管理埋下了諸多的隱患，使其風險管理工作存在的問題不斷增多。同時，商業銀行的風險管理還會受到外部金融機構的影響，尤其是互聯網金融這一新興金融形式對商業銀行的風險管理提出了更大的挑戰，使其風險管理的難度居高不下。

3.大數據時代商業銀行風險管理的對策

3.1建立完善的風險管理制度。在大數據時代背景下，商業銀行的風險管理制度已經明顯過時，對風險管理工作的保障作用較小，甚至起到了一定的阻礙。因此，建立完善的風險管理制度成為強化商業銀行風險管理能力的關鍵。一方面，要對大數據時代背景下整個金融市場的發展進行分析，借助大數據渠道強化對各項風險數據的收集、分析和處理應用能力，掌握各類業務風險隱患，對各部門風險管理工作進行明確分工，在此基礎上制定出切實可行的風險管理制度，以此確保各項風險管理工作的順利實施。另一方面，要強化與時俱進的能力，根據大數據背景下商業銀行和整個金融市場的發展與變化情況對其風險管理制度進行調整和優化，體現出制度的先進性和有效性，為商業銀行的風險管理工作提供制度層面的保障。3.2構建完整的風險管理體系。商業銀行的風險管理體系要根據大數據時代的風險管理要求而不斷變化。要在全面明確風險管理目標的前提下，加強對商業銀行在新形勢下面臨的內外部環境進行分析，對各項風險因素進行識別和評估分析，明確風險因素的具體發生概率和造成的影響，要制定出完善的風險控制計劃，對如何進行風險應對和怎樣實施風險應對措施進行詳細說明，同時要實施整個過程的風險控制。在完成風險控制之后要對風險管理情況進行跟蹤，找出風險管理的漏洞，實現對風險管理的全面監控，將風險管理工作貫穿于整個商業銀行發展的各個階段和環節，實現風險管理的閉環，確保風險管理工作能夠取得實效。在大數據時代背景下，商業銀行的風險管理體系需要不斷進行補充和完善，在實際應用過程中應該堅持實事求是的原則，以切實強化風險管理為目標。3.3強化風險預警機制。商業銀行的風險管理工作涉及的內容較多，因此在大數據背景下的風險管理必須要建立完善的風險預警機制。首先，對各類風險因素的歷史風險運作規律及具體情況進行分析，對其變動趨勢進行預測，借助互聯網和大數據的優勢形成風險信息預警數據庫，一旦某一風險因素超出既定的范圍，則要根據風險信息數據庫對其進行預警，便于及時采取相應的風險管理舉措。其次，進一步優化事前管理機制，在風險預警系統中，要將事前管理作為關鍵，明確預警機制的運行規則，將商業銀行的各類風險控制在萌芽中。最后，定期對風險預警機制進行優化，使其能夠有效適應大數據背景下商業銀行的風險管理需要，將各類風險隱患降低到最低程度。3.4實施專業化風險管理團隊的建設。商業銀行的風險管理具有較強的專業化，大數據背景下的風險管理更對專業人才團隊提出了重要的要求。所以，商業銀行在大數據背景下實施的風險管理必須要強化專業人才建設。一方面，對現有的風險管理人員進行專業化的培訓，通過對培訓課程、培訓內容等進行有效設計，邀請行業內知名風險管理專家，定期開展培訓，提升商業銀行風險管理人員的專業技能和綜合素質，為商業銀行在大數據背景下的風險管理提供內部專業化人才保障。另一方面，通過完善商業銀行內部管理機制尤其是用人機制等措施，從外部引進專業化的風險管理人才，使其能夠及時補充到現有人員團隊中，為風險管理團隊注入新鮮的血液，進而提升商業銀行的風險管理能力，確保其風險管理的專業化和高效化。3.5加強外部合作。如前所述，在大數據背景下，商業銀行風險管理所面臨的挑戰不斷加大，其風險誘發因素較多、損失較大、影響深遠、管理難度加大。所以，單純依賴于商業銀行自身實施風險管理難以取得預期的成效。因此，在大數據背景下，商業銀行應該全面加強外部合作，以此強化風險管理質效。首先，加強與政府部門的合作，通過建立良好的合作機制，強化政府部門對金融機構發展的引導，規范金融市場秩序，為商業銀行等金融機構的發展提供法律法規方面的保障。其次，加強與各行業協會的合作，包括銀行協會和企業協會，使得商業銀行在為各行業企業提供存貸款服務的過程中可以有相應的保障，進而可以有效降低風險隱患。最后，商業銀行還應該積極借鑒國外商業銀行在風險管理方面的先進經驗，根據自身的實際情況和大數據發展帶來的變化，形成自身有效的風險管理舉措，全面提升風險管理能力和效果。

風險管理是商業銀行一項重要的戰略任務，也是商業銀行生存和發展的重要基礎。近年來我國商業銀行不斷發展，其風險管理存在的問題愈加嚴重。而大數據時代的到來更是對商業銀行的風險管理提出了諸多挑戰。從本文的研究來看，應該從建立完善的風險管理制度、構建完整的風險管理體系、強化風險預警機制、實施專業化風險管理團隊建設、加強外部合作等方面出發制定和實施相應的風險控制策略，以全面提升新時代商業銀行的風險管理能力，進而有效促進商業銀行的健康持續發展。

參考文獻：

[1]賈進.大數據時代商業銀行全面風險管理的探索與創新[J].時代金融,2019(23)

第3篇：大數據時代的隱患范文

關鍵詞：大數據時代；企業管理；管理會計；競爭力；運營效率

1大數據時代企業管理會計的突出作用

1.1有利于提高企業的前瞻性

隨著大數據時代的快速發展，中國的網民人數突飛猛進。根據相關部門的統計結果顯示，2015年末，中國的手機網民人數已經超過了6.5億人次，手機不再是傳統觀念中只能發短信、打電話的工具，它已經發展成為了大部分網民的生活必需品。強大的信息傳遞功能使得手機在人民生活中的作用越來越大，而且越來越多的企業開始注重通過網絡平臺來宣傳自己的產品與服務。企業與消費者之間通過微信、微博等平臺實現了跨區域的第一時間溝通，加快了信息的傳播速度，解決了買家與賣家之間由于時間和地域帶來的消費與銷售的諸多不便。企業通過網絡平臺收集來的數據加上管理會計的信息分析技術能夠及時了解到消費者內心的真實需求，甚至可以了解到競爭企業的生產、銷售情況，極大地提高了企業的前瞻性，企業有了較高的預見能力，便可以規劃出健康長遠的發展之路。

1.2有利于提升企業的競爭力

隨著大數據時代的到來，物聯網也逐漸崛起。企業可以通過對客戶在網絡活動中的數據分析挖掘對企業有價值的信息。過去，如果客戶與企業之間的交易沒有最終形成，那么企業就會忽略這些信息，但是現在隨著物聯網的發展，加上管理會計人員的專業技術分析，就可以通過客戶的網絡搜索情況來判斷出客戶對于商品以及商品價格的消費動向，進而可以為客戶推薦一些接近于客戶消費偏好的相關產品。而且企業管理會計人員還能夠綜合客戶的各項數據最終判斷出產品的市場受歡迎程度以及產品未來的發展走向，便于企業及時調整發展戰略，有利于提高企業的核心競爭力。

1.3有利于提高企業的運營效率

企業管理會計本身就具備通過對市場的分析判斷，然后制定出企業的生產管理計劃的作用，那么在大數據時代背景下，這種功能作用的發揮得到了進一步展現，因為在大數據背景之下，信息的規模以及信息的準確程度都得到了進一步的擴大和提高，企業可以更加全面地了解市場，更加深入地挖掘出對市場對相關產品以及成本價格的有效信息，然后可以為企業制定出更加合乎企業實際情況的生產、銷售以及日常管理方面的規劃，十分有利于提高企業的運營管理效率。

2大數據時代企業管理會計面臨的挑戰

2.1部分企業對大數據時代管理會計不夠重視

大數據時代的到來本應該是給企業創新發展創造更好的環境和更多的發展機遇，但是從實際情況來看，我國只有50%左右的企業關注大數據時代企業管理會計的發展，有30%左右的企業對大數據時代管理會計的理解很片面，而且還有20%左右的企業對于大數據時代管理會計的概念都不是十分清楚。很多企業對于管理會計的重要意義都缺乏深刻認識，大部分企業還只是單純地考慮企業的業績，而不注重對企業內部的管理。不僅如此，很多企業認為，大數據都是大企業應該掌握的，中小企業要想融入其中需要耗費大量的人力、物力、財力，成本過高，得不償失，所以很多企業都不重視大數據時代企業管理會計的發展機遇，固步自封，殊不知如果長期下去就會被大數據時代無情地淘汰。

2.2存儲空間小、分析技術不完善

大數據時代突出一個“大”字，這種“大”體現在信息量大、信息存儲規模大上，據IDC出版的數字世界研究報告顯示：2013年人類產生、復制和消費的數據量達到4.4ZB，而到2020年，數據量將增長10倍，達到44ZB。這么大的信息數據需要巨大的存儲空間，但是從目前來看，大部分企業都很難做好高級別的數據分析工作，存在存儲空間小的問題。而且盡管人們已經意識到了大數據是當下人類最寶貴的財富之一，但人類真正從大數據中挖掘的數據財富還不到整體的百萬分之一，很大的原因在于企業缺乏先進的信息分析技術。由于數據中非結構化數據比重過大并且在不斷增加，傳統的分析方法很難從非結構化數據中分析出有價值的信息。結構化信息可以通過數據挖掘算法進行分析，但是對于非結構化數據而言，必須要將其先轉化為結構化信息然后再進行分析挖掘。這個過程需要一定的時間和技術手段，而且會降低信息的時效性，不利于企業及時做出相應的決策。而且在非結構化信息向結構化信息轉化的過程中，如果分析技術不夠完善或是分析人員不夠嚴謹等，就會造成隱含關系的喪失，降低信息的準確性，所以必須要積極完善企業管理會計的信息分析技術。

2.3企業管理會計信息安全性不強

大數據時代的發展給企業管理會計帶來了十分便利的信息搜索，十分便于企業進行數據分析，但是這些數據往往都涉及組織或是個人的隱私，一旦這些信息泄露就會給企業帶來巨大的麻煩和危險。目前來看，我國企業管理會計的信息安全存在很大的安全隱患。最為常見的安全隱患，比如手機當中的微信、微博等軟件都會經常出現想要獲取手機用戶當前位置的提示。很多手機用戶都會不多想地選擇允許，其實這就是一種最直接卻最不以為然的信息泄露，一旦被不法分子不正當地利用就會給用戶帶來巨大的安全隱患。如果企業深層次的核心數據泄露，企業的商業秘密將會被互聯網時代的信息傳播技術很快地傳播到世界各地，容易給企業帶來巨大的甚至是難以彌補的損失。所以，在大數據時代背景下，企業一定要做好企業管理會計信息的安全保護工作。

2.4缺乏高素質的管理會計人才

21世紀不僅是信息技術的時代，同時也是高素質、復合型人才的時代，但是，目前來看，我國在大數據時代背景下極度缺乏高素質的管理會計人才。這種情況不僅是我國如此，世界范圍內都存在巨大的管理會計人才缺口。美國是當今世界第一強國，但是美國具備高素質會計信息分析技能的人才缺口人次每年也要高達15萬左右。大數據背景下，數據種類繁多，數據規模巨大，一般的管理會計人員很難深層次地挖掘出大數據當中隱含的有價值的信息，這對企業而言是一種無形的損失，所以企業必須要加強對高素質人才的挖掘與培養。

3應對大數據時代企業管理會計挑戰的措施

3.1全面加強對于管理會計的重視程度

大數據時代的發展已經成為了時展潮流，現代企業要想在未來發展過程中嶄露頭角就必須要牢牢抓住大數據時代的發展機遇，認識到企業管理會計的重要性，管理會計可以幫助企業進行有效的財務資源配置，為企業創造巨大的價值，所以，企業管理者必須要全面加強對于管理會計的重視程度，加強對大數據相關知識的學習，把管理會計工作與大數據進行良好的結合，積極發揮管理會計的重要作用，為企業創造效益。

3.2升級數據存儲系統、完善信息分析技術

大數據時代背景下數據規模巨大，非結構化數據眾多，一般的數據庫很難處理TB以上級別的數據，所以必須要升級數據存儲系統，目前最好的辦法就是構建基于云計算的會計信息系統，云計算信息系統能夠實現對PB級別的數據存儲，而且能夠對ZB級別以上的數據進行全面的分析，可以實現資源共享、按需服務。云計算突破了傳統的分析技術，能夠實現對結構化、半結構化以及非結構化信數據的綜合分析，不僅解決了存儲空間小的問題，而且還能夠完善企業的信息分析技術，是一種直接有效、一舉兩得的好方法。在過去的5年里，全球大數據計算性能實現了超過20倍的增長，100TB數據排序時間由8274秒縮短到377秒，都和云計算系統的應用有巨大關系，所以要全面普及云計算系統的應用。

3.3加強管理會計信息的安全性

大數據時代背景下，保證信息安全是一項十分重要的工作。具體而言，可以從三個方面入手：第一，企業在選擇云計算服務商的時候一定要挑選知名度較高、安全性較高的服務商，選擇前必須要對服務商的信譽情況、服務水平等情況做詳細的調查，確保服務質量；第二，要保證云計算系統本身具備強大的風險隔離功能，謹防數據信息被非法竊取、篡改；第三，要加強信息加密儲存保護，在客戶不允許的情況下堅決不能進行資源共享。

3.4培養專業的高素質管理會計人才

人才的重要作用不言而喻，大數據背景下企業只有通過任用優秀的人才才能掌握先進的技術手段，從紛繁的數據當中提取出有價值的信息，進而幫助企業做出決策，創新發展。企業可以從外部招賢納士、內部加強培訓兩方面入手。通過給予豐厚薪資待遇、可觀的晉升機制的方式向社會招聘熟練掌握信息分析技術的高素質人才；另外，可以加強對員工的素質培訓，通過邀請專家授課、派出員工交流學習等方法來提高已有員工的素質水平，與此同時堅決不能放松對新招錄的高素質人才的培訓，建立健全企業管理會計人才的培訓機制，提高其理論知識與實踐分析技能，要把培訓學習形成企業的一種常態化工作，保持企業員工的先進性，全面提升企業管理會計工作水平，只有這樣企業管理會計工作才能夠更大程度地發揮作用。

4結語

大數據時代的來臨是歷史發展至今的必然，是不可逆的。規模巨大的數據以及強大的網絡平臺為企業管理會計工作帶來了巨大的發展機遇，同時也帶來了巨大的挑戰。這個階段，哪些企業能夠抓住機遇哪些企業就能夠取得巨大的突破，所以，在這個時代背景下，必然是要優勝劣汰，優勝劣汰的最終結果是我國經濟水平的整體提高，這個過程意義重大，希望我國的企業都能夠抓住機遇、創新發展。

作者:于淇 王迪 單位:佳木斯大學經濟管理學院

參考文獻

[1]程平，趙子曉．大數據時代助推財務決策[N]．中國會計報，2014-02-28．

[2]萬紅玲．大數據時代下的精準營銷[J]．新聞傳播，2014，（1）．

[3]姚璐．大數據時代下企業管理及應用[J]．科技創業月刊，2014，（1）．

[4]梁寧寧．開啟會計大數據應用新時代[N]．中國會計報，2013-06-07．

第4篇：大數據時代的隱患范文

進入信息化的新時期，計算機技術正在融入各行業生產以及日常生活，在此前提下也體現了良好的實效性。相比于傳統模式而言，建立于大數據基礎上的計算機技術有助于提升整個的信息傳輸效果，同時也在根源上消除了信息傳輸中的各種阻礙。由此可見，大數據本身具有高增速性、多樣性以及大容量的特征，運用大數據用來處理海量信息有助于減少成本并且提高綜合效能。面對大數據的新時期背景，針對計算機軟件的相關技術措施也應當加以改進，探究完善技術運用的具體思路。

關鍵詞：

計算機軟件技術；大數據時代；具體應用

與傳統技術模式相比而言，大數據模式適合用來處理更大的數據容量，在此基礎上也突顯了高增速的特征。面對多樣化的信息處理與數據處理，運用大數據的模式更加符合現階段的信息化背景[1]。在此過程中，計算機軟件應當起到關鍵性與核心性的價值，對此有必要綜合考慮多樣的技術措施，依照因地制宜的思路來提升計算機在各個領域中運用的實效性。作為各個行業的企業而言，也應當密切結合大數據來洞察現階段的市場形勢，在此基礎上獲得精準度與豐富性更強的數據與信息。

1基本的技術類型

進入大數據的新時期，建立于大數據基礎上的計算機軟件相關技術正在逐步獲得改進。運用大數據技術，有利于緊密結合用戶針對大數據的真實需求，進而依照因地制宜的基本原則來開展技術運用。具體而言，與大數據密切相關的計算機軟件基本技術應當包含如下：首先是虛擬化的技術。從本質上講，虛擬化技術指的是管理虛擬資源，在此前提下優化配置各項資源以及數據信息。由此可見，虛擬化技術有助于消除過高的信息處理成本，針對信息處理的實效性也進行了全面提升，進而在最大限度內保障了靈活性[2]。其次是與信息安全有關的軟件技術。面對大數據的新時期背景，各種類型的數據并不是孤立的，而是具有特定的內在聯系。受到這種影響，系統內的某些數據一旦遭受了威脅，那么很可能將會干擾整個系統，進而威脅到最根本的數據安全。由此可見，針對軟件系統有必要設置全方位的安全保障，通過這種方式來保障集群數據本身的安全性。信息安全技術的宗旨就在于保障信息安全，近些年來，與大數據密切相關的多種信息技術都獲得了相應的改進，這種現狀有利于保障信息傳輸流程的安全性，同時也消除了潛在的漏洞以及風險。對于各個行業而言，應當密切結合自身的基本特征來健全安全管理，致力于推行網絡化的數據管理，確保數據存儲與數據分析中的實效性以及真實性。第三類是云存儲。相比于單一的存儲模式，云存儲密切結合了各個單元，在此前提下用來存儲不同類型的數據。因此可以得知，云存儲技術具備較強的協同性能，密切結合了多樣化的信息存儲[3]。面對大數據的背景，云存儲更加適合用來保存海量信息，進而方便了實時性的數據存儲以及信息傳輸。從整個大數據的角度來講，云存儲應當構成其中的核心與關鍵，借助此類方式來存儲實時性的數據。

2具體技術運用

在現階段的軟件中包含了預測軟件，運用此類軟件通常可以用來預測特定階段的客源狀況與企業發展趨勢。因此從信息通信角度來講，技術人員通過運用SPSS或者IBM的軟件就可以完成精確預測，針對潛在的客源以及市場形勢進行了全方位的推測。從目前的市場現狀來看，通訊行業中的很多企業已開始嘗試著運用此類軟件來整理客戶信息，進而擴大了實時性的信息互動平臺。經過全方位的信息歸納與信息整理，企業就能判斷特定時間段內的客源狀況，然后依照因地制宜的基本思路來選擇適合本企業的營銷對策。目前的狀態下，通信領域以及其他行業的企業都在面臨激烈競爭。企業如果要突顯自身具備的綜合優勢，那么前提就在于借助多樣化的通信手段及通信措施。針對實時性的客戶資料，企業可以借助大數據提供的手段來收集必要信息，進而完成全方位的樣本抽樣、數據開發以及信息處理。經過全方位的信息分析，企業就能運用特定的手段來提供自身所需的客源開發方案，同時也有利于從根源上消除市場中的隱患和威脅。大數據時代更加關注最根本的信息安全。然而實質上，各種類型的軟件都很可能存在特定的安全漏洞，對此有必要運用適當的措施來加以彌補。針對軟件有必要加裝適當的安全防控，在虛擬環境中保證最基本的數據安全。一旦發現了隱患或者安全風險，企業就要致力于迅速消除隱患。在必要的時候，企業還可以運用模型化的手段來歸納用戶需求，提升信息分析的精準度。從本質上講，大數據運用于信息處理的措施有利于消除數據處理中的過高成本，從而密切結合了數據分析、信息存儲與數據采集。企業如果能選擇適當的措施和技術手段，就可以從根源上消除數據處理的過高成本，對于信息處理的實效性也進行了全面提高。面對大數據的新時期，計算機軟件技術具備了更廣的運用空間，這種技術也有利于全面提升大數據處理的實效性。截至目前，與大數據密切相關的軟件處理技術正在不斷獲得改進，然而仍然有待加以完善。為此，各種類型企業及其技術人員還需要歸納經驗，針對不同類型的信息處理都應當選擇不同的模式，進而全面提升數據與信息處理的整體效果。

參考文獻：

[1]向羽.計算機軟件技術在大數據時代的應用探究[J].電子技術與軟件工程,2016(22):78.

[2]王鐵.計算機軟件技術在大數據時代的應用[J].電腦迷,2016(10):79.

第5篇：大數據時代的隱患范文

信息安全論文2360字(一)：大數據共享時代的信息安全保護論文

摘要：大數據共享時代是現代互聯網時代的發展方向，大數據刺激互聯網進步，大數據共享時代的到來，不僅產生了諸多便捷，同時也產生了信息風險。大數據共享時代信息安全保護是最為重要的工作，保障信息的安全性，以免信息泄露。本文主要探討大數據共享時代的信息安全保護策略應用。

關鍵詞：大數據；共享時代；信息安全保護

中圖分類號：TP309；TP311.13文獻標識碼：A文章編號：1672-9129（2020）04-0051-01

隨著我國互聯網時代的發展，大數據成為互聯網的主流技術，大數據在互聯網中推陳出新，促使互聯網有著新的高度。現階段為大數據共享時代，大數據共享時代比較注重信息安全保護，主要是因為大數據共享時代有利有弊，其優勢明顯，弊端也很明顯，必須要保證信息安全保護，這樣才能提高信息的安全水平。

1大數據共享時代信息安全保護的重要性

大數據共享時代下信息安全保護非常重要，大數據中包含著諸多信息，而且信息為大數據的核心，落實信息安全更有助于實現大數據共享[1]。大數據共享時代提高了對信息安全保護的重視度，完善大數據信息的應用，更重要的是避免大數據信息發生泄漏和丟失，維護大數據內信息的安全性。大數據共享時代需積極落實安全保護措施，強調大數據共享時代中所有信息的安全性，防止出現信息風險，保障信息的安全使用。

2大數據共享時代信息泄露的幾點原因

大數據共享時代信息泄露有幾點原因，這幾點原因誘發了信息丟失，例舉這幾點原因，如下：

2.1賬戶信息泄露。大數據共享時代下賬戶信息是指用戶身份證、銀行賬號、支付寶信息等，這些信息涵蓋了個人賬戶的所有信息，很多不法分子會主動竊取個人的賬戶信息，不法分子篡改賬戶信息之后就容易發生錢財丟失的問題，無法保障賬戶信息安全。

2.2信息控制權薄弱。大數據中的信息控制權比較薄弱，大數據共享時代下，用戶信息授權到不同軟件，而每個軟件都有自己獨特的安全保護方法，用戶授權的軟件越多，信息安全控制權就越薄弱[2]，比如用戶手機中安裝了微信、QQ、抖音、支付寶等APP，不同APP都需讀取用戶的信息，很多軟件之間會有關聯授權的情況，APP啟動時會自動讀取用戶的信息，無法做到完全匿名，削弱了信息控制權。

2.3大數據為主攻目標。大數據共享時代的到來，大數據信息成為主要攻擊的目標，大數據在互聯網的作用下成為不法分子主攻的對象，大數據承載著大量的信息，信息含量越高，就越容易受到攻擊，不法分子抓住大數據的信息優勢，不斷的進行攻擊，以便獲得多重效益。大數據內關聯著大量的信息，這些信息均是黑客攻擊的對象，無法保障信息的安全性。

3大數據共享時代信息安全保護措施的應用

大數據共享時代信息安全保護措施很重要，其可保障大數據共享時代的安全運營，為人們提供優質的網絡環境，實現信息安全，例舉大數據共享時代信息安全保護的幾點措施，具體如下：

3.1實行立法監督。大數據共享時代中信息安全保護實行立法監督，主要是采用法律監管的方法監督個人信息[3]。大數據共享時代下信息量增長速度很快，信息數據日益更新，呈現出幾何級數的增長趨勢，這時政府就要出臺法律法規，用于監管大數據共享時代中的信息數據。立法監督時以現有的法律法規為基礎，成立專門保護個人信息的法律，規范大數據時代中的信息應用，協調信息的應用。立法保護時要細化法律法規，為信息安全保護提供有效的法律依據，同時還要學習國外一些比較好的監管經驗，強化信息安全保護，避免大數據共享時代下有信息泄露、盜取的問題。

3.2構建自律公約。大數據共享時代的到來，為我國各行各業提供了機遇，大數據共享推進了行業之間信息共享的發展，為了保障行業內信息安全，就要構建行業內的自律公約，規范行業中的信息。自律公約保證了行業信息的安全性，讓行業信息可以在大數據共享時代處于安全穩定的使用狀態。行業之間可建立通用的自律公約，全面維護行業內信息的安全，讓行業之間有信任感，以便在大數據共享時代中保持信息的安全性，防止信息泄露[4]。例舉大數據共享時代中行業信息安全中自律公約的構建，其主要表現在兩個方面，分別是：（1）行業內收集用戶信息時不要采用秘密的方法，用戶享有知情權，要在知情的情況下讓用戶自導自己的信息，包括授權信息、數據信息等，而且需在服務條款中向用戶說明信息的具體使用，告知使用時間和使用方法；（2）大數據共享時代構建自律公約時，要全面收集用戶的信息，要讓和信息相關的提供者、消費者之間同時遵守自律公約，保證大數據共享時所有數據的合法性及安全性，要求第三方使用大數據信息時確保信息的安全性及隱私性。

3.3安全防護應用。大數據共享時代信息安全是很重要的，大數據共享時代中涉及到海量的信息，信息量不斷的增加，這時就要采取安全防護的方法，從根本上實現大數據共享時代的信息安全。例舉大數據共享時代信息安全防護措施的應用，如：大數據共享時代信息使用時要把大數據技術和信息安全技術結合起來，確保安全技術適用大數據環境，及時發現大數據中信息的安全風險，還要積極更新查殺病毒的軟件，保證病毒查殺軟件處于監督的運行狀態，未來大數據技術中還需落實預測技術的應用，提供精準化的殺毒服務，避免大數據和信息之間產生矛盾。

4結語

大數據共享時代的信息安全保護工作很重要，落實信息安全保護才能提高大數據的應用，同時還能保障大數據融入到互聯網、云計算中，體現大數據共享時代的優勢。大數據共享時代信息安全保護中必須要落實相關的措施，保障大數據共享時代中各項操作的安全性。

信息安全畢業論文范文模板(二)：計算機網絡信息安全及其防護策略的研究論文

摘要：計算機技術和網絡技術持續更新和進步，應用范圍逐漸擴大，深入影響到社會生產生活的各個方面。計算機網絡運行過程中，還存在網絡信息安全的問題，一旦產生信息泄露，將會造成巨大經濟損失。因而現代人越來越重視計算機網絡信息安全，積極開展防護工作，更好發揮計算機網絡的優勢和作用。

關鍵詞：計算機；網絡信息；安全；防護

中圖分類號：TP393.08文獻標識碼：A文章編號：1672-9129（2020）05-0014-01

計算機網絡的信息傳播即時性和快速性，是其一個重要的技術特點，這種信息之間的廣泛傳播，就潛伏著一定的危險和隱患。因此在使用計算機網絡的過程中，需要對信息安全的防護重視起來，提高安全理念并且采取相關的防護策略，能夠最大程度上發揮計算機網絡的作用。

1計算機網絡信息安全影響因素

1.1病毒。計算機病毒原理上是一串惡意代碼，但是與生物病毒相同的是，計算機病毒在網絡世界以及局域網體系中擁有極強的傳染性。但是不同的是，計算機病毒只是簡單的數據，是可以運用專業的殺毒軟件進行防御控制清除。計算機病毒有普通病毒、木馬病毒、蠕蟲病毒等，存在有各種各樣的特征和感染方式，但是除卻少數有著極強的特異性和破壞性的病毒外，使用殺毒軟件、完善系統防護、封鎖用戶危險行為是預防計算機病毒感染的重要手段。

1.2黑客攻擊。黑客攻擊主要分為被動攻擊和主動攻擊，被動攻擊主要指為了獲取用戶信息，黑客在計算機運行中進行信息截取、破譯或者竊取，但是對計算機正常運行沒有造成影響；主動攻擊主要是指黑客有選擇、有目的的進行計算機網絡攻擊，對網絡信息的有效性、真實性以及完整性進行破壞。黑客攻擊會導致用戶的重要信息和數據丟失、泄漏，隨著科學技術的快速更新，黑客攻擊的手段也更加高明和先進，為用戶安全防護帶來了一定的困難。

1.3垃圾郵件。垃圾郵件會有三種展現形式：病毒郵件、廣告郵件和惡意郵件。病毒郵件往往會帶有一串不明連接或是看起來不算可疑的附件，只要一進入不明連接，病毒郵件就會自動在計算機中安裝惡意程式或下載大量病毒。瀏覽器可以繞開部分系統底層防護，這在蘋果系統中尤其嚴重，是重要的病毒高發地帶；廣告郵件和惡意郵件則一般會有網絡郵箱運行商進行智能屏蔽，惡意郵件經常會帶有黃賭毒方面的配圖等，對精神文明建設造成不良的影響，甚至會危害人的生命安全。

2計算機網絡信息安全防護策對策

2.1使用殺毒軟件。當前，黑客的攻擊手段更加高明和豐富，病毒木馬的隱蔽性也更強，為計算機網絡安全埋下了巨大隱患，殺毒軟件作為一種重要的防護方式，其具有顯著的防護效果，因此，用戶要合理使用殺毒軟件，發揮其防護價值。首先，用戶要合理選擇殺毒軟件；其次，使用者需要定期對殺毒軟件的運行狀態進行查看，保證其處于正常運行中，起到有效防御的作用，并且定期更新殺毒軟件；最后，在應用殺毒軟件中，用戶還要對養成正確的使用習慣，定期使用殺毒軟件進行病毒和木馬查殺，及時發現存在的病毒，消除潛在的安全隱患。

2.2設置防火墻。隨著科學技術的飛速發展，網絡技術已經成為人們日常生活中不可缺少的一部分，人們工作、學習、生活都需要網絡技術支持。尤其在支付寶付款、微信付款技術出現以后，越來越多人習慣手機支付以及網絡購物，為此計算機信息網絡必須加強網絡安全管理。設置防火墻是當前網絡通訊執行過程中最可靠的有效方式。也就是說，計算機信息網絡安全管理設置防火墻，這樣網絡信息數據輸入到內部網絡系統中，就可以通過自己設置的防火墻保證網絡數據不發生數據信息泄露，從而防止黑客進入網絡設置，使其肆意改動、刪除網絡數據信息。一旦發現可疑信息侵入，防火墻技術需向系統管人員進行請示，詢問是否允許繼續訪問，倘若計算機用戶不了解該程序，大多情況都會選擇禁止訪問。這樣防火墻就能充分發揮安全管理機制，禁止一切不安全因素入侵局域網，以便防火墻發揮最大的安全管理作用。

2.3入侵檢測技術和文件加密技術。入侵檢測技術是一種綜合技術，它主要采用了統計技術、人工智能、密碼學、網絡通信技術和觃則方法的防范技術。它能有敁地監控云計算環境下的數據庫系統，防止外部用戵的非法入，該技術主要可以分為統計分析方法和簽同分析方法。文件加密技術可以提高計算機網絡信息數據和系統的安全性和保密性，防止秘密數據被破壞和竊取。根據文件加密技術的特點，可分為：數據傳輸、數據完整性識別和數據存儲三種。

2.4物理隔離與協議隔離。物理隔離和協議隔離主要是應用在企業中，物理隔離本質上就是建立內網或者是說局域網，使外部網絡和內部網絡進行隔離，仍而使黑客入侵失去相應的攻擊渠道。物理隔離的方法需要企業管理人員對企業系統信息通訊網絡進行合理的區域劃分，也可以根據企業的發展情況，進行安全區域的劃分和管理，通過實時的監控技術保證企業系統的通訊安全。協議隔離技術主要是利用協議隔離器對電力信息通信網絡進行網絡的分離，來保證內部系統的安全。這種方法主要是因為也系統的內部網絡和外部網絡有著一定的連接，協議隔離器能夠保證內部網絡和外部網絡建立一個安全的連接通道，在需要進行接通是，輸入內部專屬的密碼，就能夠完成信息的傳輸，如果沒有內外連接的需求，就直接斷開連接。通過這樣的方式能夠在滿足網絡連通的同時，最大化地保護通訊網絡的安全。

3結語

第6篇：大數據時代的隱患范文

關鍵詞：大數據;安全生產管理;應用

1前言

煤炭行業是國民經濟的基礎產業，在我國一次能源生產和消費結構中，煤炭一直占到70%左右，預計今后30～50年，這一比例仍高達50%以上。但煤炭行業點多面廣、從業人員多、危險源集中、事故災害嚴重。為提高安全生產管理能力，需要不斷引入適合的管理方法、體系，本文分析研究，將大數據概念引入煤礦安全生產管理中的可行性，以及實際應用的可操作性。

2大數據概念

大數據是一個IT界提出的一個新的概念，“大數據”研究機構Gartner給出了這樣的定義：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，會產生新一波的生長率的增長，也預示著新的規律發現和新生事物發展趨勢能夠提前預測。“大數據”在物理學、生物學、環境生態學等領域，以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。數據正在迅速膨脹并變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能并沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多地意識到數據對企業的重要性。對于煤礦安全生產管理，實質上也是基于歷史數據分析管理。其實大數據也早已存在于煤礦安全生產管理中，在一次次血的教訓中總結了大量的經驗，積累了大量的數據，包括安全生產經驗、危險源、職工違章行為、違章類型、事故發生時間、事故類型等等，只是現階段認識中它還只是“小數據”，也沒有發揮大數據的效用。

3大數據的特點

在維克托邁爾-舍恩伯格博士看來，大數據有3個主要的特點：全體、混雜和相關關系。①全體，即去收集和分析更多的數據。這個數據都是有關研究問題的數據，這個數據點絕對的數字并不重要，重要的是有多少數據點是和研究的現象相關。如果想要研究的現象只有1000個數據點，抓住1000個數據點就是大數據，因為這就抓住了所有數據。通過這種方式可以看到很多細節，這些細節在之前隨機抽樣得不到的。②混雜，即接受混雜。在小數據時代人們總試圖收集一些非常干凈的數據、高質量的數據，花費很多金錢和精力來確定這些數據是否是好數據，是高質量的數據。可是在大數據時代，就不用去追求那種特別的精確性。當宏觀上失去了精確性，微觀上卻能獲得準確性。③相關關系。因為更加混雜，因果關系轉向相關關系。人們不要認為可以真正地、容易地找到因果關系，其實那只是發現相關關系。在大量的混雜的數據之間找到相互關系，從中發現我們應該關注的是什么，而不是關注為什么，這也就是從小數據時間的隨機樣本和大數據時代的全部樣本、從去糟存精到保留繁雜的數據、從究其原因到發現相互關系。通過對比得出，小數據時代和大數據時代的區別，這樣也更容易診斷大數據是否適用于其他行業。

4大數據概念在煤礦安全生產管理中應用的可行性

4.1全體數據樣本在煤礦安全生產管理中應用

從我國煤炭工業發展以來，不斷建立起了各種煤礦開采規范、安全規程及安全生產法等安全生產法律、法規文件，諸多文件無一不是通過大量現場實踐經驗積累而來，部分規定還在隨著開采技術及環境發生變化不斷進行著修改。過去在安全生產過程中需要建立各種臺賬，包括設備點檢記錄、人員不安全行為記錄、地質條件變化記錄等等簡單數據臺賬，經過長期積累形成小數據庫。隨著科學技術進步，現代化監測監控設備不斷投入使用，產生了時時數據，逐步擴充著小數據庫，通過數據統計分析，總結出了“煤礦安全生產五大災害”、“安全生產紅線”等等。所以，全體數據樣本，已經在煤礦安全生產管理中應用，并且發揮了巨大作用。

4.2原始積累數據多而繁雜，但是都是有價值的數據

煤礦生產包括著方方面面繁雜的生產工藝，所涉及的各種臺賬及記錄也是五花八門，雖然所使用的統計方法不一，但是在繁雜的大量數據中，能夠得出一定的規律，每一次記錄都是有效的數據。“海因里希法則”就是一個典型的示例，告訴我們當一個企業有300個隱患或違章，必然要發生29起輕傷或故障，另外還有一起重傷、死亡或重大事故。雖然不同行業不盡相同，但他說明了一種傾向，說明了數量巨大而且繁雜的原始數據是有價值的。

4.3數據相互關系的應用

在有大量數據基礎的前提下，對基礎數據進行分析，分析的是在多因素相互影響下事態發展趨勢，在趨勢形式下制定安全生產防范措施，從而促進安全生產。以下以某煤礦某一段時間內的“不安全行為”統計進行數據分析，具體見下表。以上數據為某一時段數據。看似簡單的數據，但是蘊含的信息量卻是龐大的。從數據信息中分析，20~30歲的員工違章數量小于30~40歲員工違章數量，30~40歲員工違章數量大于40~50歲員工違章數量；水泵工為單崗作業，夜班發生睡崗幾率較大；瓦斯檢查工也為單崗作業，容易產生僥幸心理而不按規定路線檢查；10年及10年以下工齡員工違章數量較大；從事本崗位時間越長違章現象越少；近90%違章現象發生在夜班。從以上數據分析可以發現，雖然只是一個很小的樣本，但是卻還是蘊含了大量的信息，可發現一定的規律，從而有針對性的采取防范措施。可以預見，隨著信息量的繼續增大，規律會越來越明顯，所反映趨勢會越來越準確，其相互關系會自動顯現。從而不用從數據樣本著手去減小分析誤差。綜上所述，大數據的特點，都在煤礦安全生產數據應用中有所體現，但目前應用水平非常局限，僅僅是簡單數據應用。①數據量不夠，隨著企業綜合自動化水平提高，數據積累上有了質的飛躍，但數據還不夠完善、全面。②數據仍然是零散的數據，沒有對龐大的基礎數據進行分析處理，數據處理仍然停留在樣本處理上。安全生產管理中一些有關安全設施設置、事故隱患查處、重點危險源分布等信息查詢和統計分析，主要依靠手工輸入和單機處理，造成安全信息反饋相對滯后，分析統計不準確，無法進行資源共享，不利于安全管理水平的進一步提高。同時，也表現出數據應用，在煤礦安全生產領域有更為廣闊的應用前景。

5大數據技術在煤礦安全生產管理中應用采取對策

5.1信息數據的采集

5.1.1自動化數據采集

加快煤礦綜合自動化的建設，自動化水平的提高，一方面可以降低部分由于人為誤操作造成的事故，一定程度上減少了井下工作人員數量；另一方面，由于軟件平臺實現了各個系統的數據接入，生產管理人員可同時獲得更多、更全面的實時、歷史生產數據，從而能夠更準確、更精細地進行生產指揮調度，各平臺之間建立數據接口，實現數據共享。

5.1.2人工數據采集

目前除了人員定位、安全環境監測、頂板壓力及部分設備運行實現了實時監控，其余包括人員不安全行為在內均無法實現自動化監測，仍然需要人員數據采集。目前雖然也在進行采集，但是在數據采集過程中已經降低了其自身價值。例如人員的不安全行為的記錄，要以現場安全監察員作為信息采集員，現場及時發現員工的不安全行為并進行記錄，包括已經發生的和即將要發生但被制止的行為，記錄中要包括員工姓名、年齡、文化程度、工齡、年內參加培訓類型和次數等等信息。不漏掉一個有效信息是真實數據積累的基礎。杜絕在信息采集過程中就人為篩選數據，忽略大量數據存在的意義。

5.2數據處理

安全生產工作應該加快安全管理信息化建設步伐，加強對安全生產管理和技術資料的收集、匯總、分析和建檔工作，建立健全安全生產數據庫，積極探索信息系統的開發和應用，科學、系統的反映出安全管理的項目、要素和標準，具備信息傳遞查詢、數據統計分析、危險源檢測控制、隱患檢查整改等基本功能。同時可實現行業內數據庫信息的共享。在大量數據基礎上引入計算機的云計算進行數據分析，從數據中分析出各個數據間的相互關系，從而預測出自己所需要的信息。

5.3數據聯網共享

大數據時代就是基于互聯網而提出的，煤礦安全生產管理數據在海量數據中本來就是個體樣本，從數據采集到積累都不易，應該建立統一共享平臺、建立數據庫，積累包括信息錄入、信息調閱、信息搜索等等記錄，從而從大量信息中篩選有價值信息。例如，在進行液壓支架回撤過程中，因側護板固定不牢靠而發生掉落傷人事故，從事故原因分析是人為主觀責任事故，但終歸是作業前沒有危險源辨識，忽略檢查。如果建立起作業內容及危險源辨識信息共享平臺，只要發生一起事故，就會在全范圍內通告，其他單位要進行同樣的作業內容，只要在數據庫搜索引擎中輸入關鍵詞，所有危險源及事故案例全部一一列出，便于在作業前對其風險評估及培訓，避免同樣事故的多次發生。

6結論

從大數據特點分析，煤礦安全生產管理也同樣具有相應特點，而且在傳統數據積累和現代礦業全自動化系統建設中，煤礦安全生產管理相關數據也將出現爆棚現象，數據越多，數據所隱含的內在關系也越清晰、越容易發掘，特別是對煤礦井下環境、災害、人員活動高度耦合的大系統而言，數據越多，災害預警模型維數也就可以更高，預警預報也就越準確。但大量數據處理將是又要解決的重點問題，在海量數據中必須要用到云計算技術提供計算支撐，也是要進一步解決的問題。

作者:薛志明 單位:神華寧夏煤業集團槽村煤礦

參考文獻：

第7篇：大數據時代的隱患范文

［關鍵詞］大數據時代；會計信息化；積極作用；風險因素；防治措施

［中圖分類號］F232［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2016）01-0031-01

1分析大數據時代背景下對發展會計信息化的積極作用

1.1使信息資源可以共同分享

隨著時代的不斷發展變化，人們掌握的科學技術越來越先進。在大數據時代，會計信息化在不斷的創新發展，通過建立起網絡信息資源的平臺，使人們可以在這個平臺上分享自己的信息，讓更多的人了解與學習，真正實現了信息資源的共同分享。

1.2使會計信息化的成本費用大大減少

我們要使會計信息化發展起來，就需要多方面的建設，比如，實現會計信息化最基本的設備、會計信息軟件的開發與維護的費用等，這其中需要投入比較大的人力、物力以及財力，成本較高。但是隨著大數據時代的到來，大數據與云計算的不斷發展進步讓許多的大小企業在快速獲得信息資源的同時，也很大程度上減少了在基礎設施建設方面的投資成本，讓企業可以花更少的錢獲得更多的信息資源。

1.3使會計信息化的效率得到進一步提高

在大數據時代背景下，發展會計信息化可以使其應用效率、工作效率等得到進一步的提高。在會計信息化系統中的云會計服務功能不斷加強，這使企業的工作者可以更快地計算出各種報表等，大大地提高了企業財務會計部門的工作效率，同時也使企業在會計信息化方面的應用效率得到了很大程度的提高。

2研究大數據時代下在會計信息化中存在的風險因素

2.1比較落后的云會計平臺建設

當前，在我國會計信息化發展過程中存在著的一項比較嚴重的風險因素是，云會計的平臺建設比較落后。我國與其他發達國家在云會計技術平臺方面的建設仍然存在著比較大的差距，我國云會計服務提供商為企業提供的云會計平臺建設無論是在專業技術方面，還是在售后服務方面都比較落后，并不能滿足企業發展的需要，同時也阻礙著會計信息化的進一步發展。

2.2云會計平臺建設存在著比較大的安全隱患

我國在云會計平臺建設上存在著比較大的安全隱患。我國有相當一部分的企業在網絡會計信息系統上發展得并不成熟，對于系統用戶在身份認證的方式設置以及管理方面安全性較差，用戶的一些隱私信息極易被一些網絡病毒或是黑客非法獲取到。另外，在云會計平臺建設中數據加密的技術發展水平較低，一些軟件開發商對于數據加密技術的開發并沒有十分重視，這極易發生數據安全問題，對企業中云會計的安全運行十分不利。

2.3相關的法律法規不健全

現階段，我國在信息安全方面制定的法律法規還不夠健全，不夠完善，這也是在會計信息化中存在的一大安全隱患。我國對于會計信息化在技術安全等方面沒有一個明確的規定，這使系統用戶權益極易受到侵害，并且還得不到法律的支持和保護，因此，這使會計信息化在我國未來發展會比較艱難。

3在大數據時代下進一步完善會計信息化防范風險的措施

面對當今大數據時代下的會計信息化，通過分析其中存在的種種風險，這些風險十分不利于會計信息化的發展。因此，我們必須要制定出更加完善的措施來防范這些風險，使我國的會計信息化能夠朝著更加積極健康的方向發展。

3.1完善會計信息資源共享的平臺建設

我國應該進一步完善會計信息資源共享的平臺建設，加大對信息軟件開發商在專業技術以及售后服務方面的人力、物力以及財力的投入，讓云計算平臺建設得更加完善。另外，要緊隨時展，運用先進的科學技術為企業提供更多、更全面的信息資源，真正發揮出會計信息資源共享的作用。

3.2加強云計算平臺的安全性

云計算服務商在開發以及管理信息軟件時應該為企業在財務信息安全方面著重考慮，加強對云計算平臺的安全性。首先就是要加強對系統用戶在身份認證以及信息管理方面的保護，另外就是要進一步做好企業的數據信息加密的安全可靠性，保證系統用戶以及企業的權益，使其可以正常地獲取信息資源。

3.3規范云會計系統的法律法規

由于我國與其他發達國家在云會計系統的發展上差距比較大。因此，我國可以通過借鑒其他國家對會計信息化的發展歷程，制定出一套更加完備的云會計系統法律法規，對信息安全的發展提供法律保障，依法對云會計的運行進行監督和管理，使會計信息化可以更加快速健康的發展。在面對當前的大數據時代，我國的會計信息化相較以往有了很大的進步與發展，但是，其中還存在著許多不成熟的地方，亟待我們解決。因此，我們必須要制定出更加完善、合理、有效的措施，使我國的會計信息化能夠得到更好的發展，使我國與世界其他發達國家在會計信息化方面的差距拉近。

主要參考文獻

［1］李想．會計信息化形勢下會計人員能力的培養［J］．黑龍江科技信息，2014（10）.

［2］高千亭，楊麗君．試論會計信息化［J］．商業研究，2001（3）.

第8篇：大數據時代的隱患范文

關鍵詞：大數據時代；計算機信息處理技術；缺陷及對策

一、“大數據”的基本內涵

（一）基本內容

“大數據”（BigDate）是近幾年計算機信息技術發展迅速后誕生的新名詞，目前還未有官方定義，但不少相關人士認為大數據不僅僅是能夠簡單的收集整合數據，也能夠通過此改變企業的發展模式。大數據的特征較多且較明顯，包括數據多樣化、數據存儲多樣化、數據信息獲取速度快和數據復雜性幾點，數據多樣化體現在現今的信息數據量通過互聯網幾乎是成倍增長，數據存儲多樣化體現在當下的多媒體技術載體多樣化的情況下，存儲方式也隨載體的多樣化而豐富。而數據信息獲取速度快體現在多樣化的數據信息獲取方式使得數據信息獲取速度增快，同時也表現出數據信息的復雜性，因為多樣的數據信息無法第一時間分辨是否有用。而隨著計算機信息處理技術的發展，大數據也將和云計算及物聯網等共同集合發展計算機信息處理技術。

（二）云計算網絡

云計算隨著科技的發展已經在各行各業廣泛應用，也已成為關鍵性的計算技術嗎，而云計算和計算機網絡計算技術結合后能夠進一步優化計算機信息處理技術。將云計算作為各類計算機網絡軟件的基礎，繼而增強軟件的編程能力和回應能力，構建云計算網絡。云計算網絡比起傳統計算機網絡，儲存能力顯著提升，因此，計算機信息處理能力就會大幅度提高，同時還能減少傳統計算機處理信息時出現的速度慢和效率低的問題。

（三）計算機安全信息技術

計算機網絡技術的發展使得各種數據能夠隨時共享，使人們的生或更加高效便捷，但同時也會有些不安全性，不法分子會趁機竊取數據信息，因此，大數據時代背景下，怎樣保證計算機信息技術的安全性也成為人們和相關行業專家們關注的重點[2-3]。

二、計算機信息處理技術存在的缺陷

（一）信息處理技術落后，信息收集時間長

現階段，互聯網的廣泛普及和發展已經使計算機逐漸成為人們日常生活中不可或缺的物品，人們通過計算機獲取信息，了解世界，豐富生活，而其中最關鍵性的技術就是信息處理技術，人們可以通過信息處理技術進行信息數據的最優決擇。但現階段的計算機處理技術還存在一定缺陷，影響著其正常發展，最突出的便是信息處理技術還沒有完全融合大數據，使得處理信息技術的運行系統較為陳舊，處理信息技術時也較為落后，無法快速的進行有效處理，另一方面，信息收集的時間較長，在大數據時展的情況下，信息數據不斷的增多，但目前的信息收集技術較緩慢，且存在一定延時性，繼而會造成數據信息延遲，影響用戶使用體驗。且在收集信息時，大部分系統還是使用傳統的信息收集方式，繼而影響到信息數據的收集方式和時間。

（二）信息分析效率差，信息存儲受限

信息處理也已經邁入全球化，信息量緊隨著大幅度增多，這對現今的信息處理技術帶來很大的挑戰。人們通過計算機處理信息時，都希望得到更有效高質的分析，但現實的信息處理技術卻無法有效性的分析處理信息，只能分析處理最基本的信息，不能深入的分析和預測，繼而為使用者做出信息數據的最優抉擇。同時，現階段的信息處理技術在信息存儲方面也較受限，在運行過程中，無法有效化的保存所有信息，從而影響到查找信息和分析信息，影響到用戶的體驗感，且會使信息處理系統運行途中無法獲得巨大的數據信息支持，進而數據信息片面化[4]。

（三）信息安全性較低

大數據時代不僅帶來大量機遇，同時也帶來不少挑戰，特別是安全方面，多樣的信息渠道和大量的信息數據通過多種實時共享渠道可以實現多種渠道共享，不法分子會趁機竊取個人信息或有效信息，而且數據信息也包含不少惡意信息，信息處理技術無法分辨處理，會使使用者遭受到惡意信息軟件攻擊或者個人信息泄露，產生社會損失或經濟損失。

三、“大數據”背景下計算機信息處理技術發展的對策

（一）優化信息處理技術和收集步驟

信息全球化的大背景下，“大數據”技術的產生和應用可以幫助提高計算機信息處理效率，實際運行過程中，依靠計算機作為運行基礎，信息處理技術與大數據相結合，從理論方面開始結合轉變，轉變并豐富原先的信息處理方式，提高信息處理技術的運行效率。同時，將大數據中的信息挖掘技術應用于計算機信息處理技術中，能夠根據使用者提供的信息關鍵詞，快速展開信息的網羅和收集，提升信息收集的速度，同時能夠簡化信息收集步驟，更進一步提高信息處理效率[5-6]。

（二）提高信息分析效率，完善信息存儲設計

計算機信息處理技術的運行核心便是數據信息的有效性分析，因此，提高信息分析效率至關重要。在當前“大數據”的時代背景下，信息處理技術能夠結合大數據形成更全方位的習性分析索引技術，根據使用者的數據信息，使用結合后的技術進行更有效的篩選，并對篩選出的內容開展更高質化的處理及預測，最后為使用者提供處理后的信息。在信息處理途中，信息處理技術結合大數據后，能夠更直接的根據使用者的主要需求為其提供針對性的信息幫助，減少篩選時間。另一方面，結合大數據后的信息處理技術在數據信息形式方面，更為多樣，結合大數據中的云存儲等設計，能夠創新支持信息處理技術的運行軟件和計算機，繼而完善信息存儲設計，達到信息處理技術的高效化。

（三）提升信息處理安全技術，培養專業性人才

數量龐大的信息數據沖擊下，信息處理方面也存在較多安全隱患，為此應該建立信息安全系統，在篩選信息時，也要智能分析惡意數據或風險性數據，降低數據信息中的安全隱患。與此同時，人才作為信息處理技術的基礎，要加大對專業性人才的培養，并為信息技術處理人員創建良好的研究環境，包括資金和資源支持，推進信息處理技術人員繼續研發信息處理技術安全性的相關信息軟件，確保安全性的提升[7]。

第9篇：大數據時代的隱患范文

[關鍵詞]大數據；營銷領域；營銷活動；倫理問題

[DOI]10-13939/j-cnki-zgsc-2015-27-028

1 大數據的概念

近些年隨著移動互聯網、物聯網、云計算的迅猛發展，IT業又出現了一個新名詞――大數據（Big Data），“大數據”（Big Data）的橫空出世是IT行業又一次顛覆性的技術變革，且已在各行各業逐漸形成燎原之勢，大數據的出現不僅給當今世界帶來了翻天覆地的變化，同時也潛移默化的影響著人們生活的各個領域。

對于大數據的概念，迄今為止仍然沒有形成統一的準確定義，Francis Diebold（2003）是第一個提出“大數據”術語的學者，他認為：大數據就是正在激增的數量和潛在的相關數據，主要是當今空前發展的數據記錄和存儲技術。而META集團（現為Gartner）的分析師Douglas Laney（2001）在研究報告中，就指出數量（Volume）、速度（Velocity）和種類（Variety）的增加可能是未來的一大趨勢。雖然這一描述最先并不是用來定義大數據的，但在此后的十年間很多企業如IBM和微軟仍然使用這個“3Vs”模型來描述大數據。對此也出現了一些不同的意見，大數據及其研究領域具有影響力的領導者的國際數據公司（IDC）在2011年做的報告中定義大數據為：“大數據技術描述了新一代的技術和架構體系，通過高速采集、發現或分析，提取各種各樣的大量數據的經濟價值。”從這個定義來看，大數據的特點可以總結為4個V，即Volume（數量），Variety（種類），Velocity（速度）和Value（價值）。4Vs和3Vs的不同之處就是增加了一個價值，指出了大數據最為核心的問題就是如何從規模巨大、種類繁多、生成快速的數據集中挖掘價值。De Mauro，A-，Greco，M-和Grimaldi，M-（2014）對大數據的定義進行了統一：大數據指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。由于利益相關者的角度不同，因此學者們對大數據定義的表述也不盡相同，但大數據的重要性卻得到了一致的認同，即大數據在其數據量、數據復雜性和傳播速度三大方面都顯著的超出了傳統的數據形態，也超出了現有的技術處理手段。

正是有了數據的爆炸式增長，大數據已經在學術領域、商業領域乃至政治領域都得到了密切的關注。2008年《Nature》出版了專刊“Big Data”，從互聯網技術、網絡經濟學、超級計算、環境科學和生物醫藥等多個方面介紹了大數據帶來的挑戰。2011年《Science》推出關于數據處理的專刊“Dealing with Data”，討論了數據洪流（Data Deluge）所帶來的機遇，同時也指出如果能夠有效地利用好這些數據，人們將會得到更多的機遇，并能對社會發展產生巨大的推動作用。

2 大數據給營銷領域帶來的變化

國外學者Daniel Nunan（2013）就指出了大數據可能會產生影響的五大領域：社交網、數據所有權、存儲問題、數據收集、公眾隱私，因此大數據時代各大領域都將迎來新一波的迅猛發展期，同時它也決定了未來商業的發展趨勢，尤其在營銷領域大數據與營銷的結合更是顛覆了傳統的營銷模式。

2-1 營銷活動將更科學化

大數據的特征是容量大、種類多、高速度和有價值，因此大數據時代的營銷不再是基于經驗和直覺，而是基于科學的數據分析進行精準營銷。曾經有過一個經典的大數據案例講的就是“啤酒與尿布”的故事，在20世紀末的美國沃爾瑪超市中，超市的管理人員意外的發現兩個毫無關聯的物品啤酒和尿布會經常同時出現在一個購物籃中，后續研究發現原來是因為美國一般都是年輕的爸爸出來為小嬰兒購買尿布，順便為自己購買啤酒，當然其中就用到了商品間的關聯算法，而大數據正是通過海量的數據來實現精準的營銷為企業競爭贏得先機。

2-2 營銷活動將更個性化

隨著數據的挖掘、采集、分析等環節的效率不斷地提高，大數據的大容量、高速度、多樣性以及高價值四個特點使得個性化的營銷服務成為可能。營銷的最終目的就是能夠準確的了解每一個潛在的或者現實的客戶需求并為其提供滿意的產品和服務從而實現利潤最大化，而大數據恰好能夠利用其顯著的優勢，從海量的數據中提取有用的信息，準確地把握客戶的興趣點，了解客戶的個性偏好，因此大數據背景下利用網絡技術平臺提供個性化服務是未來的一大趨勢。

2-3 企業營銷組織機構和人員工作職能將圍繞數據展開

大數據時代下對于企業來說數據是最重要最珍貴的資源，因而數據的收集和整理以及數據的分析和處理將是營銷人員制勝的關鍵。因此營銷人員的工作將更多的是圍繞著數據的采集、分析和處理展開。在營銷領域采用數據挖掘是營銷發展到一定階段的必然趨勢，而數據挖掘技術的應用能對企業的營銷管理帶來很多顯著的利益，因此未來企業的營銷人員的職能會發生轉變，以數據挖掘、分析為主的組織機構將會成為企業的重要職能部門。世界著名的管理咨詢公司埃森哲和麥肯錫都先后報告稱，數據科學家的需求將會持續擴大，未來如何培養高技能的數據人才會是各大數據業務公司的重中之重。

2-4 營銷活動將可預測

大數據是一場技術性的革命，海量的數據資源使得營銷管理開啟量化的進程，而運用數據進行決策是大數據背景下營銷模式的一個重要特征。未來企業的競爭將是數據的競爭，誰能挖掘潛在的客戶掌握客戶的需求誰將能取勝，因此企業營銷活動的成敗關鍵就在于是否能準確地判斷顧客的價值，而大數據的出現使得營銷管理活動能夠實現精確的預測成為可能。大數據之“大”就是數據量大，能搜集全面和綜合的數據，并再結合數據算法建模的使用，便能充分地挖掘數據間的相連性，從而來預測市場的發展趨勢，幫助提升營銷活動的可預見性。

總之，大數據時代的到來給營銷領域帶來了巨大的商機。可正當人們還沉浸在大數據所帶來的各種便利和價值的時候，有一個問題已慢慢引起了全世界的關注，即大數據營銷活動中一些有悖于道德倫理問題的存在令人擔憂。

3 大數據時代面臨的挑戰

3-1 數據的質量問題和數據人才的缺乏

大數據的“大”是指數據量大，但數據量大不一定代表信息量大或者數據的價值大，相反由于數據量太大容易造成很多繁雜無用的垃圾數據的泛濫。高質量的數據是大數據發揮效能的重要手段，因此如何應用相應的技術手段對大量的數據進行深加工成為企業發展的關鍵。同時由于大數據時代營銷人員的職能已逐漸轉化為數據相關的工作，而數據人才的缺乏也是當今營銷領域的一大挑戰，因此如何培養數據人才充分利用數據的挖掘采集和分析技術來獲取高質量的數據信息是我們的當務之急。

3-2 數據的復雜化難以管理

當今世界對數據的爭奪問題已日趨白熱化，各大企業都為獲取有效的數據信息來贏得競爭的優勢。雖然數據就像黃金一樣把它們放在一個數據庫可以保證安全，但這卻不是一個實際的處理方案，一方面沒有那么大的內存去存儲；另一方面由于數據的珍貴，每個企業都小心翼翼地將數據當作財產一樣存儲在不同的服務器上，彼此之間互不連通形成一個個“數據孤島”。而大數據時代又需要廣泛的研究數據間的相關性才能從中發現客觀規律，需要個體和集體的配合才能實現數據的共享從而實現數據的價值最大化。

3-3 公眾和個人隱私問題日益凸顯

當今數據的收集和存儲能力已遠遠超過了數據的利用率（Jacobs，2009），而目前這兩種能力還不能有效的結合，使得數據的利用率較低且數據的泛濫很可能會使得公眾的隱私受到侵犯。在大數據的營銷過程中很多用戶相關的信息都是以數據的形式存儲在電腦上，而互聯網的廣泛傳播使得數據的隱私問題越來越令人擔憂。例如，很多企業為了經濟利益將用戶的個人資料私自出售，甚至還有一些不法分子竊取用戶的個人信息對用戶進行詐騙等，這已給個人造成了嚴重的困擾。

3-4 數據精準性與服務精準性不對稱

盡管大數據營銷可以讓企業了解客戶的需求，但精準的數據不一定能全面把握客戶的心理活動。比如說一個顧客一直徘徊在商場一樓的鞋子特價區，此時這個顧客的舉動可能說明了這個顧客對鞋子是有需求的，但不能說明這個顧客一定是一個價格敏感者。盡管大數據的確能夠發現、跟蹤和分析消費者的每個顯性變化，但卻無法全面把握消費者的內心活動，因為顧客的購買心理本來就是一個“暗箱”，他的購買行為是由很多因素綜合決定的，可能是心理，可能是價格，還有可能是環境因素，等等。因此盡管大數據能夠提供精準的數字，但卻很難提供精準的預測，這里面涉及了一個不可確定性因素，就是顧客的心理。

4 大數據背景下營銷領域倫理問題的解決途徑

大數據對于營銷領域來說是一把雙刃劍，既是機遇也是挑戰。它既能給企業帶來巨大的商業價值，有效地提升企業的競爭力，同時也可能因為安全隱患問題給社會帶來極大的危害。因此，本文試著從國家、企業以及技術手段三個層面來探討如何有效地規避大數據自身帶來的倫理問題。

4-1 國家應當制定相應的法律法規來約束不法行為

由于我國相對于西方發達國家來說，大數據營銷起步較晚，因此相關的法律法規還不是很健全，許多不法分子利用一些法律漏洞來竊取消費者的隱私、侵害消費者的利益。從宏觀層面來說，國家是市場有序進行的保證，而法律是依靠國家的強制力來維護公共生活的秩序。因此國家應加強相關的法律法規的建設來嚴厲打擊不法分子、保護消費者的隱私安全。

4-2 通過行業自律來約束自身的倫理機制

由于法律僅僅是外在的約束因素，而要從根本上解決問題還需要加強行業的內在自律性，加強企業的內在道德觀念，自覺的遵守道德約束。而事實證明，企業通過建立消費者隱私的保護機制，依法保障消費者的合法權益，是解決這些倫理問題的源頭。 （3）利用技術手段解決自身的問題。大數據的安全隱患問題是由大數據發展過程中自發產生的，因此可以充分的利用技術的優勢有效的規避這些問題。人的自律行為是需要相當大的決心的，因為往往拒絕不了利益的誘惑，而法律的制定往往是滯后于技術的進步，人們往往是等到出現了問題后才會想辦法制定相關法律，事實上也正是因為技術的不完善才給了那些不法分子鉆空子的機會，因此依靠技術自身的優勢來解決大數據背景下營銷倫理問題是最切實有效的。

5 結 論

大數據從被人們所熟知到現在各大領域的廣泛應用，標志著人類已經正式走入“第三次工業革命”時代。大數據在營銷領域的應用使傳統的營銷活動變得更加的科學化和個性化，同時大數據與營銷管理領域的結合也是時展的必然趨勢，更是企業在激烈競爭下取勝的關鍵舉措。與此同時，我們在享受大數據帶來的巨大商業價值時，也應客觀的認識到大數據時代的安全相比傳統安全更加復雜，對此理應結合法律的強制措施和行業的自律以及技術的顯著優勢，來保障大數據背景下營銷朝著正確的方向發展。

參考文獻：

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[2]Janakiraman Moorthy etc-Big Data： Prospects and Chanllendes[J].Decision Makers，2015-

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[5]李巍，席小濤-大數據時代營銷創新研究的價值、基礎與方向[J].科技管理研究，2014（4）.