例如，2017年5月28日，贵阳市被投牌成为全国首个大数据安全示范试点城 市，《贵阳市大数据安全保障体系及产业规划》提出了“1+1+3+W”的大数据安 全发展总体思路。其中，第一个“1”，“大数据安全示范试点城市”已实现落地， 成为推动大数据安全发展的我体：而第二个“1”，】个大数据安全靶场也正在 着力建设中：“3”表示构建“城市安全态势感知中心”、“城市安全监管中心”、 “大数据安全创新中心3个中心：“N”表示在不同领域、不同行业，围绕数 据安全以及网铬安全构建N个不同的平台，目前，己经启动建设占地一千多亩 的大数据安全产业示范区，预计到“十三五”末期。贵阳大数据安全产业园将 成为国内大数据安全产业的重要聚集区和大数据安全产业地标。 大数据安全市场蓬勃发展，市场顶期良好，但问盟也不斯暴露，由于缺乏 相应的监管措饰、配套的安全标准以及相应的产品检测机制，一些不具备相关 资质和能力的企业看到商机后趁机涌入，导致安全市场的从业企业鱼龙混杂、 良莠不齐，呈现出“野蛮发展”的态势，市场乱象频出，亟待规范和引导。 随着国家对大数据安全的高度重视，一批大数据安全相关的国家标准将陆 续出台，将对规范市场秩序、扶持优质企业起到重要作用， 2.3大数据安全的重要意义 大数据已经逐步应用于产业发展、政府治理、民生改善等领域，大幅度提 高了人们的生产效率和生活水平。适应、把握、引领大数据，将成为时代潮流 在大数据时代，数据是重要的战略资源，但数据资源的价值只有在流通和应用 过程中才能够充分体现出来。这就要求打破传统垂直应用中所形成的数据孤岛， 形成适应大数据时代的数据湖，并需要数据在不同应用之间瓷动，这难免会出 现数据泄露和潘用问题。在发展大数据的同时，也容易出现攻府重要数据、法 人和其他组织商业机密、个人敏感数据泄露，给国家安全、杜会秩序、公共利 益以及个人安全造成威助。没有安全，发展就是空谈。大数据安全是发展大数 据的前提，必须将它摆在更加重要的位置。 大数据系统自身安全防护具有重要意义。大数据的数据量大且相互关联， 黑客一次成功的攻击就能够获得大量的数据，可以从大数据中快速捕捉到有价 值的信息，尤其是个人敏感信息，因此，蕴含着海量数据和潜在价值的大数据 成为网络攻击的显薯目标。另一方面，传统网络安全防御技术以及现有网络安 全行政监管手段与大数据安全保护的需求之间还存在较大差距：Had0o单对数据 的聚合增加了数据潘露的凤险：NSL,技术在维护数据安全方面缺乏严格的访 问控制和隐私管理：复杂多样的数据存储在一起，在数据管理和使用环节也容 易形成安全隐患：安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量指数级增长的 步伐等。因此，需要各层面、各环节保障大数据的安全。从数据的层面来看， 大数据自身安全涉及到采集、传输、存储、处理、交换、销毁等各个环节，每 个环节都面临不同的威助，需要采取不同的安全保障措施，这些工作都是保障 大数据安全的重要内容。从系统的层面来看，保障大数据自身安全需要从大数 据系统的各部分采取措施，建立聚固、镇密、健壮的防护体系，保障大数据系 统正确、安全、可靠的运行，防止大数据系统被破坏、被渗透或被非法使用。 从服务的层面米看，规范大数据安全服务内容，提高对大数据安全的风险识别 能力，建立健全的大数据安全保障体系，降低大数据安全隐患和安全事件发生 6 例如，2017 年 5 月 26 日，贵阳市被授牌成为全国首个大数据安全示范试点城 市，《贵阳市大数据安全保障体系及产业规划》提出了“1+1+3+N”的大数据安 全发展总体思路。其中，第一个“1”，“大数据安全示范试点城市”已实现落地， 成为推动大数据安全发展的载体；而第二个“1”，1 个大数据安全靶场也正在 着力建设中；“3”表示构建“城市安全态势感知中心”、“城市安全监管中心”、 “大数据安全创新中心”3 个中心；“N”表示在不同领域、不同行业，围绕数 据安全以及网络安全构建 N 个不同的平台。目前，已经启动建设占地一千多亩 的大数据安全产业示范区，预计到“十三五”末期，贵阳大数据安全产业园将 成为国内大数据安全产业的重要聚集区和大数据安全产业地标。 大数据安全市场蓬勃发展，市场预期良好，但问题也不断暴露。由于缺乏 相应的监管措施、配套的安全标准以及相应的产品检测机制，一些不具备相关 资质和能力的企业看到商机后趁机涌入，导致安全市场的从业企业鱼龙混杂、 良莠不齐，呈现出“野蛮发展”的态势，市场乱象频出，亟待规范和引导。 随着国家对大数据安全的高度重视，一批大数据安全相关的国家标准将陆 续出台，将对规范市场秩序、扶持优质企业起到重要作用。 2.3 大数据安全的重要意义 大数据已经逐步应用于产业发展、政府治理、民生改善等领域，大幅度提 高了人们的生产效率和生活水平。适应、把握、引领大数据，将成为时代潮流。 在大数据时代，数据是重要的战略资源，但数据资源的价值只有在流通和应用 过程中才能够充分体现出来。这就要求打破传统垂直应用中所形成的数据孤岛， 形成适应大数据时代的数据湖，并需要数据在不同应用之间流动，这难免会出 现数据泄露和滥用问题。在发展大数据的同时，也容易出现政府重要数据、法 人和其他组织商业机密、个人敏感数据泄露，给国家安全、社会秩序、公共利 益以及个人安全造成威胁。没有安全，发展就是空谈。大数据安全是发展大数 据的前提，必须将它摆在更加重要的位置。 大数据系统自身安全防护具有重要意义。大数据的数据量大且相互关联， 黑客一次成功的攻击就能够获得大量的数据，可以从大数据中快速捕捉到有价 值的信息，尤其是个人敏感信息。因此，蕴含着海量数据和潜在价值的大数据 成为网络攻击的显著目标。另一方面，传统网络安全防御技术以及现有网络安 全行政监管手段与大数据安全保护的需求之间还存在较大差距：Hadoop 对数据 的聚合增加了数据泄露的风险；NoSQL 技术在维护数据安全方面缺乏严格的访 问控制和隐私管理；复杂多样的数据存储在一起，在数据管理和使用环节也容 易形成安全隐患；安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量指数级增长的 步伐等。因此，需要各层面、各环节保障大数据的安全。从数据的层面来看， 大数据自身安全涉及到采集、传输、存储、处理、交换、销毁等各个环节，每 个环节都面临不同的威胁，需要采取不同的安全保障措施，这些工作都是保障 大数据安全的重要内容。从系统的层面来看，保障大数据自身安全需要从大数 据系统的各部分采取措施，建立坚固、缜密、健壮的防护体系，保障大数据系 统正确、安全、可靠的运行，防止大数据系统被破坏、被渗透或被非法使用。 从服务的层面来看，规范大数据安全服务内容，提高对大数据安全的风险识别 能力，建立健全的大数据安全保障体系，降低大数据安全隐患和安全事件发生