大数据信息时代

大数据信息时代（精选12篇）

大数据信息时代 第1篇

关键词：大数据,电子商务,会计信息系统,新要求

1 大数据时代会计信息系统面临的问题

由于计算机以及网络的高速发展, 电子商务这种崭新的商务模式也应运而生, 电子商务模式对会计信息系统有着很大的影响和更新的要求, 也就意味着电子商务模式下的传统会计结构的运行存在困难。

1.1 在会计理论方面

由于会计理论的建设基础是旧时代中的企业交易环境, 然而电子商务模式下企业的交易类型、方式方法和支付手段等都发生了巨大的改变, 因此, 会计理论也就出现了很多与电子商务模式的交易环境不匹配的状况。主要体现在以下几点。

1.1.1 会计主体的确定问题

会计主体对从事会计工作和提供相关信息的工作空间做出了规定。当今的许多的电子商务公司是在无形的网络上组织的, 是没有实体企业作为支撑的, 可以说是一种虚拟的企业, 然而在我国, 这一类虚拟的企业的成立和结束是没有法律约束的, 也没有对注册、注销手续必要性的要求, 因此, 企业成立和消失是很容易且迅速的, 如何确定会计主体便成为了一个难点。

1.1.2 会计持续经营的假设受到冲击的问题

在传统模式下, 会计分期是以企业持续经营为基础的, 会计分期为企业经营者纵向比较企业不同时期的财务信息和经营结果提供了良好的条件。在电子商务的模式下, 有很多的公司虽然也想持续经营下去, 但是大多都是流动性较强的临时性组织, 从事的也多为短期性的交易, 有的企业甚至可以为了一种或者某一笔业务而快速成立, 并在结束交易后消失。虚拟企业可以随时成立, 随时结束, 这对公司存续时间的判断产生了非常大的影响。

1.1.3 会计计量基础和方法选择的问题

传统模式下的会计核算更多情况是对固定资产的记录和核算, 各种核算方法也是比较偏向实物性的。例如对于存货的核算方法就有FIFO、LIFO等很多方法。但是在电子商务中, 更多出现的则是非实物性的资产或资源, 我国现行会计制度对于非实物性资产的确认范围过于狭隘, 计量方法缺乏合理性, 因此对于此类无形物的核算还有一定的缺陷和漏洞。企业的各类资产的核算和计量对企业的最终价值会产生非常大的影响, 因为市场中的资本很大程度上是依据一个企业已经有的会计信息来判断企业价值而决定其流向的, 对于电子商务模式下的企业, 其主要价值并不是体现在一些看得见摸得着的实物中, 而更为重要地体现在网络价值、物流链价值以及人力资源价值中。所以, 如果根据传统会计制度和计量核算方法, 所得到的会计信息必定是不够准确的, 这会在很大程度上影响企业的发展。

1.2 在会计实务和操作方面

首先, 是会计系统计量困难问题。在电子商务模式下, 企业经常使用电子货币、网上银行等方式进行支付和交易, 但是在开发传统会计信息系统时是缺乏相关考虑的, 所以, 如何客观正确地反映此类交易和与此类交易方式相匹配, 也是传统会计信息系统所面临的一大挑战。

其次, 是会计系统效率问题。由于电子商务类企业交易数量大, 资金流量也比较大, 相关流程中的很多环节也主要在网络中进行操作, 传统模式下的会计信息系统承担不了如此大的交易量, 并且传统会计信息系统缺乏一种将财务信息与经营流程相联系并且将两者整合的能力。

最后, 是会计系统安全问题。在电子商务模式下, 双方的交易和企业经营流程有很大一部分都实现了电子化, 企业财务人员面对的是网络上或者数据库中的大量单据号码。然而电子数据容易被无痕篡改, 网络容易受到黑客的攻击, 对于财务信息这种需要很高安全性的信息来说无疑是一种巨大的挑战。

1.3 在会计制度、相关法律建设方面

因为信息交易和电子交易越来越多, 所以对于相应的法律和规范也不够完善, 同时, 由于电子商务的网络交易性, 许多的合同和交易流程中的文件都由纸质版本改为了电子版本, 而会计核算和结算制度以及审计制度往往都是要依据原始凭证的, 这对于相关的会计制度也有着不同的要求。

2 大数据时代电子商务行业的会计信息系统新需求探索

在大数据时代中有着一系列的变化:处理信息形式的变化、商务模式的变化、企业交易方式和类型的变化等等。这些变化无疑会对会计信息系统产生更多的新需求, 这些新的需求主要体现在以下几个方面。

2.1 在会计核算对象方面

电子商务模式下的会计核算对象偏向于一些非实物类型的资产和资源, 例如网站的商业价值、无形产品的开发成本及其价值、物流供应链的隐藏价值等等。这些资源不仅关系到企业短期的经营成果, 还会对企业有一种长期隐形的影响, 会计信息的使用者们都需要会计信息系统对这些资源做出客观正确的核算和计量。

2.2 在会计核算流程方面

在电子商务模式下, 计算机、数据库以及网络很大程度上代替了纸笔和算盘, 请购单、订购单、货运单、支付单据等各种单据都实现了电子化, 这种流程上的改变将企业效率大大提高, 同时也实现了资金流、物流、信息流的整合, 不同的行业和企业之间的流程也有着更大的差异, 所以会计信息系统不仅需要改变自身流程以适应电商模式下更为一体化的整体流程, 还需要能够融合不同行业、企业的特点。

2.3 在会计财务人员方面

在新的商务环境中, 会计人员不能仅仅只具备财务方面的知识和技能, 更加需要掌握计算机网络以及管理的相关知识。财务人员不仅能够通过电算化手段客观正确地计量、核算、反映企业财务经营状况, 提供决策有用信息, 还要能够理解企业整体流程以调整财务流程。

2.4 在网络风险控制和约束方面

电子商务模式下的会计信息系统的风险主要来自系统故障、会计信息安全、内部人员、会计档案保存和系统关联方等多方面的风险。现阶段我国有关电商活动的相关控制和约束还不是太完善, 出现了很多监督控制的盲点, 很多电商企业的非法行为难以界定。良好的法律监管会为企业创造更公平、更有效的市场, 只有在这样的市场中, 社会经济才能健康地发展和进步。

3 大数据时代电子商务行业会计信息系统适应新要求的对策

3.1 在会计核算对象方面

电子商务类企业对无形资产的核算有着很高的要求。现有的会计制度认为, 人力资源不符合无形资产定义, 因为企业无法确定其未来经济利益。但是在电商领域, 如果不把人力资源作为无形资产, 则会对企业价值评估造成很大影响, 其原因主要在于:信息技术人员是整个企业的核心。因此, 应当将研究开发的技术人员列入无形资产。

对研究开发人员的核算可以采用以下的方法: (1) 公允市场中同类人员的薪金; (2) 对其开发出来的技术或流程进行估值; (3) 采用权重分配法, 即企业可以将某一项技术的开发成员在市场中取得的薪金乘以代表不同重要性的权数, 最后相加得到这项技术下人力资源的总价值; (4) 应当将网络价值考虑在无形资产中, 可以通过网站的广告收益乘以一个适当的比例计入无形资产价值。

3.2 在会计核算流程方面

企业在进行会计处理时, 应将会计核算程序与企业流程相结合。当今社会, 会计电算化在企业中已经逐渐普及, “用友”这一类会计电算化软件的使用, 使得会计信息的录入更加高效和准确。但是, 不同的企业会计核算流程不同, 使得标准化的电算化软件不能满足所有企业的需求。因此, 结合企业自身业务流程, 开发专用的会计核算软件是非常有必要的。为了实现会计核算与业务流程的相互融合, 可以将电子商务中的交易订单与会计凭证相连接, 并通过网络, 在生成订单时自动生成会计凭证, 这样可以将原始凭证和记账凭证相结合, 使得号码连续, 在一定程度上形成了电子商务企业自有的会计信息系统。

3.3 在会计人员方面

在开发电子商务企业的自有会计软件时, 对于人员的要求较为严格, 开发人员不仅需要明确如何开发编写程序, 更需要了解会计信息系统和某一个特定企业的业务流程特点, 因此开发成本较高。

另外, 电子商务会计是一个综合系统, 会计人员是这个庞大系统的核心, 但是能掌握并运用电子商务技术与财务理论的复合型人才在当今社会却是相当稀缺的。所以, 需要营造出一个普及电子商务会计的社会氛围, 使得会计人员能加强对电子商务会计的理解, 并且公司能够培养全方位、复合型的电子商务会计人才。

3.4 在网络环境下风险防范方面

网络环境下会计信息系统的风险, 应采用一定的内部控制措施来加以防范。

首先, 采用先进的身份验证技术, 可以采用操作人员独具特点的、别人很难仿制伪造的信息作为身份验证的标志。

其次, 采用防火墙技术, 具体做法是通过防火墙技术过滤本地网以外的用户, 即不允许外地用户注册到本地网, 以防止黑客进入本地网, 同时为了防止本地网用户受到病毒的侵害, 在各个网络终端都要设置防火墙。

最后, 采用职权控制, 即通过赋予和限制某岗位来处理某种业务的权力, 以达到控制的目的。需要运用牵制原则加以控制的业务, 一定要由不同岗位人员来共同办理, 分别赋予他们不同岗位一定权力, 以便完成经济业务某环节的处理。

参考文献

[1]张军.财务管理视角下ERP发展趋势浅谈[J].财会通讯, 2010 (2) .

[2]黄敏雪.电子商务概论[M].高等教育出版社, 2007.

[3]王河流.关于建立现代会计信息系统的探索[J].财务通讯, 2005 (2) .

[4]Bowen P L, Rohde F H.Fifth international research symposium on accounting information systems[J].International Journal of Accounting Information Systems, 2005, 6 (3) .

[5]丁利国.现代企业管理学[M].北京工业木学出版社, 2004.

[6]欧阳电平, 陈潇怡.论信息技术环境下会计信息系统的演进[J].武汉大学学报:人文科学版, 2004, 57 (4) .

[7]李俊.电子商务环境下实时会计报告理论研究[D].合肥工业大学, 2003.

[8]Vaassen EHJ.Accounting Information Systems:A Managerial Approach[M].John Wiley&Sons Ltd., 2002.

大数据时代信息安全思考论文 第2篇

2.1大数据成为攻击信息安全的主要载体

在传统的数据库管理中,处理信息安全潜在风险的主要办法是基于单个时间的具有针对性的实时监测,其检测成功率与准确度都比较高。而在大数据时代,其数据价值密度与传统数据库相比有所下降,因此,这也就给保障信息安全增加了难度,相关技术人员难以及时有效的从海量数据中发现信息安全威胁,进而形成信息漏洞,使其隐藏在软件系统之中,对企业、个人信息都造成威胁。

2.2信息泄露威胁加剧

不可否认的是,大数据时代给人们的生活带来了极大的便利。但对企事业单位以及个人而言,却也加剧了信息泄露的威胁。以个人而言,消费者能够通过网络,浏览、购买来自全球各地区的商品,降低了商品交易过程中所产生的时间成本与资金成本。但同时,通过网络购买商品,大量的个人信息资料都成为数据保存于网络之中,诸如收货地址、个人电话等,都面临着被泄露的危险,近几年来日益增加的网络诈骗案件便是大数据时代下消费者信息被大量泄露的最好证明。

2.3网络攻击

大数据时代信息系统构建分析 第3篇

关键词 大数据 信息系统 构建

中图分类号：TP393 文献标识码：A

互联网时代，设备互连，资源共享，UGC带来大数据。UGC是一种提倡个性化的使用互联网的新方式，它允许用户将自己原创的内容通过互联网平台进行展示或者提供给其他用户，比如人们可以通过YouTube 网站分享一段家里萌宠的可爱视频，可以在博客上发表对于家庭生活，人际关系乃至国家大事的看法，可以在facebook上面发表时时刻刻的心情，与朋友保持互动等等。因此，除了传统的信息系统提供的数据，twitter、facebook、微博等信息社交网络应用的涌现，海量用户原创的内容带来了更大量的数据;移动互联网时代，随着移动智能设备的普遍应用，人们可以随时随地的进行信息传递和共享，用户行为进一步带来了大数据。当前，智能终端（智能手机、PAD、平板电脑、MID等）已经渗透到大众的生活当中，移动设备的普及正逐渐改变了人们的生活方式，激发出更多的移动互联网用户行为。人们更愿意让移动设备参与日常生活，运用手机上的应用和家人保持联系，动动手指就可以上网购物，这些用户行为产生的数据量将成几何性的增长;物联网时代，物理世界融入信息空间，十亿计的设备和物理环境带来的海量数据更是难以估量。物联网技术使得普通物理对象进入了信息网络，从而无限的延伸了互联网。在物联网中，数十亿的设备互通互联，产生数万亿的连接节点，物联网与云化的数据中心无缝整合在一起，产生以指数速度飞速膨胀的数十万亿GB的海量数据。在物联网中，由于更多的、混杂的以及关联度低的信息抽象为各种具有实际应用意义的用户服务，因此对信息系统的服务建模具有重要意义。

本文以物联网领域的信息系统为对象，研究信息系统服务建模与活动认知。为了建立有效的信息系统服务模型，首先分析物联网信息系统提供的服务。精准农业应用中，湿度传感器采集土壤湿度，根据湿度值进行智能的灌溉;智能楼宇应用中，温度传感器感知楼宇中的温度，系统可以根据上报的温度数据智能调整空调温度;智能交通应用中，各种传感器感知路口各个方向的车流量，智能控制相关道路的信号灯，从而有效引导对应区域的车流量。这类服务，都是根据采集到的环境量，进行分析、整合并决策，然后通过调节相应的控制器的操作来反作用于环境，从而提供智能服务，这类服务我们归结为应用服务。环境监测服务，大量环境信息，例如各种空气质量参数、图像以及视频信息上传至数据中心，便于用户随时获取;供应链管理服务，物品的详细信息以及流通中产生的大量数据存储在云服务的数据中心，用户根据每个物品的EPC（Electronic Product Code）码，则可快速查询物品的各种信息。这类服务主要为用户提供各种数据查询功能，我们称之为数据服务。本课题主要针对这两类服务展开研究。

信息系统既是大数据的重要信息来源，又是提供各种数据与应用服务的核心。大数据的数据量大、数据类型多样、价值密度低、处理速度快等特征也给构建更为合理的信息服务系统带来的多种挑战，针对两类服务—应用服务和数据服务，从模型建立、服务相关性检测、行为与活动认知、以及访问控制四个角度对大数据背景下的信息系统服务进行研究，相应的研究成果希望能够通过模型化的形式更加精确的描述信息系统中的服务，并使服务之间的冗余性、冲突性更低;对行为模式的学习与活动认知能够帮助构建更为合理的信息系统服务。各个异构信息系统之间频繁的信息交互、新兴网络的涌现对构建数据中心的访问控制战略提出了更高的要求，这迫切要求我们建立适用于海量数据的安全的动态的数据服务访问机制。由于海量数据带来繁多细粒度的服务。服务内部以及多个服务之间都会存在一定的关联性，比如服务规则的冗余性、冲突性，因此还需要对服务的相关性进行研究。进而对海量感知和操作数据的行为模式与活动进行认知和学习，从而便于生成和提供更加精准和人性化的服务。在数据建模的基础上，对数据服务上下文进行梳理与研究，提取数据和用户的可视性属性，实现更为灵活、安全、高效、扩展性强的数据服务访问。

参考文献

[1] 汪圣利.大数据时代指挥信息系统发展分析[J].现代雷达.2013（05）.

[2] 杨小牛，杨志邦，赖兰剑.下一代信号情报侦察体系架构：大数据概念的应用[J].中国电子科学研究院学报.2013（01）.

[3] 张春磊，杨小牛.大数据分析（BDA）及其在情报领域的应用[J].中国电子科学研究院学报，2013（01）.

大数据时代电力信息技术探析 第4篇

1 大数据时代的电力信息行业

1.1 大数据发展背景

大数据时代的到来,引领了整个商业市场格局的改变,最早使用大数据进行项目分析的是2011年的麦肯锡公司,应用结果引起了社会的关注,逐渐成为各个企业运行的主流趋势。大数据并没有非常硬性的定义,主要是借助网络技术进行数据的收集,并且有目的地集中推送,在数据挖掘和整理的过程中能带来大量的隐藏数据,对经营管理人员的决策和执行带来一定的便利。

1.2 大数据时代电力行业的发展机遇

电力产业在数据收集方面主要包括三类:第一,电网运行过程中产生的数据以及监测项目运行过程中的数据,不仅包括文本信息,也包括一些报表数据,由于较为复杂,传统的人工数据收集机制已经不能满足时代发展的需求,利用信息化技术能提升信息分析和利用效率[1]。第二,电力企业在营销过程中产生的数据,只有对数据的处理需要企业建立完整的框架,才能保证电网结构的运行和销售流程健全完整,确保稳定运行的同时,数据基础坚实稳定。第三,电力企业管理数据,这方面数据更加地繁杂,还包括一些音频资料和视频图像,这就需要企业在对数据进行分析的过程中,实现最优化的科学决策,确保管控结构完整,才能提升管理数据的实效性价值。而利用电力信息技术,能保证数据收集完整的同时,确保企业经济效益的提升。

2 案例分析

本文以某省电网建设项目为例,在“十一五”期间,该地区投资112亿元进行农村电网建设和改造,实现了全省1516个乡镇全部通电,在提升电网输送能力的同时,实现了地区性电力产业的高效发展。截至2016年,该地区750k V电网线路长度128千米;330k V线路60条,长度约为4815千米;220k V线路40条,长度约为1160千米;110k V线路440条,长度约为12100千米。另外,为了推进当地电力信息技术的发展,针对电网发展框架建立了信息化发展指标。其中,电网新开发规模中,针对交流线路进行了617千米以及变电容量84万千伏的改良,并对实际运行中的数据进行整合,建立了有效的数据库,将当季度的完成量进行数据对比,实现了38.76%和96.05%,借助大数据运行和控制技术提升整体电力信息运行框架的完整度,提升了行业的运行效率。

除此之外,该地区还在原有基础上建立了广域网骨干网POS技术组网,借助国家电网以及地区电网公司的互联,实现信息交流的最优化。并且,当地网络还针对实际情况部署了防火墙,针对入侵检测系统和防病毒系统进行了升级,以保证数据传输结构完整的同时,确保安全审计系统运行稳定[2]。

3 基于大数据时代电力信息技术的发展路径

3.1 利用大数据对电网状态进行检测和诊断

在推进大数据发展基础和电力信息技术运行融合机制的过程中,主要是借助管控措施提升管理项目的安全运行机制,促进电力行业的优化发展。该地区借助设备中对电网数据采集以及状态的观测,建立相应的运行机制。传统设备在运行过程中,由于较为倾向单一化分析和联系机制,就导致诊断模式较为单一,甚至是缺少对全局的考量和控制。但是,在运行电力信息技术和数据融合机制后,能保证对设备运行信息以及电网实时在线数据进行整合分析,也能对海量数据和异构数据进行甄别,建立健全完整的全景化信息观测控制平台,为进一步建立观测项目提供数据支撑。大数据时代的来临,使智能电网构想成为可能,优化实现监测和管控数据的发展目标,在建立有效数据库后,进行数据的对比分析。

3.2 利用大数据对电能损耗进行分析

在电网运行过程中,要借助计算功能对系统的运行效率进行分析,确保数据结构的完整,通过电源、负荷以及参数的优化配置机制实现功率损耗的最小化,提升资源的利用效率,也能为企业创收更大的经济效益。在建立损耗控制机制时,利用大数据处理机制,能保证电能表数据统计分析结果对整体运行框架和参数的辅助作用,并且,管理人员要对数据准确性和完整度进行分析,促进统计结果 稳定合理。另外,利用大数据措施对损耗进行计算,对安装环境以及测量误差进行标注,以保证统计结果符合电力企业的实际发展进程。特别要注意的是,在建立精确损耗计算的过程中,管理人员要借助大数据控制机制对损耗进行实时计算,以保证离线计算的常规化运行。基于云计算项目,要想实现数据和信息采集的完整,就要强化大数据中对于元件运行参数的收集[3]。也就是说,利用大数据运行机制,能对系统的电能损耗进行及时的控制和统计,保证提高计算速度的同时,确保无损要求得到有效践行,落实大数据控制机制,实现企业电力信息技术的动态化运行。

3.3 利用大数据对负荷进行预测并实施控制

在电力项目运行过程中,管理人员要对系统中的参数进行分析,由于电能没有一定的存储特性,系统中的负荷也会出现变动,就导致整体系统出现了问题,而在系统操作流程运行过程中,管理人员要对发电容量设计进行控制,以满足符合的最大化需求,确保在低谷控制结构的实现。管理人员要对可能浪费掉的电能建立有效的管控措施,以保证时效性价值得到有效的践行。另外,管理人员要利用大数据技术对负荷变化进行整合和预测,以保证合理化地调控发电量,在降低企业电力运行成本的同时,强化社会效益和经济效益的并行,促进整体系统聚合分析机制符合时代发展趋势。总之,利用大数据收集和推送技术,能保证地区范围内海量的电力数据和信息得到有效的整合分析,从而提升预测的准确性,确保电网智能调峰结构的完整[4]。

3.4 利用大数据对电网进行智能分析和预警

在对系统进行分析的过程中,管理人员要借助管控机制对整体电网运行结构进行监督,以保证大数据参数结构的建立符合实际需求。近几年,利用大数据运行框架对数据进行分析和预警,主要采取的就是预案事故处理机制,要对系统可能存在的问题进行预判,并且针对具体问题建立有效的语境模式,提升智能化网络控制结构的同时,实现全民网络监管机制的管理升级,管理人员要利用大数据技术和云计算技术提升企业电力信息技术项目的参数准确度,建立智能化分析的基础上,保证整体运行框架的健全完整。

4 结论

总而言之,在对大数据技术和电力信息技术进行研究的过程中,各个地区要根据自身的实际情况建立有效的管控机制,确保数据推送和传输的完整度,优化设计框架和运行策略,保证数据库的规范化和标准化,提高共享机制的运行效率,真正实现数据质量的优化升级,为电力行业的数字化发展奠定坚实的基础。

参考文献

[1]余艳波,刘毅,魏永利,等.大数据下的安全防护[C].2016年(第十届)发电企业信息技术与应用研讨会论文集,2016:116-120.

[2]朱明月.大数据时代电力信息技术思考与探索[J].信息与电脑,2015,15(5):99-100.

[3]王汝英,刘新天,吴莉萍,等.采用GIS套装软件实现电力企业的空间数据管理[C].天津市电力学会第十四届学术年会论文集,2014:297-301.

大数据时代信息安全问题分析论文 第5篇

2.1加强法律的监督

信息交换与传输在日常生活中是极为正常而又普遍的事情，在大数据时代背景下为保证信息安全，则需加强信息管理。而在信息安全管理中，仍会面对多种多样的问题，因此需要进一步建立和加强相关法规法律监管制度，运用法律来保障用户的信息安全[7]。通过加强法律监督的方式，用户会受到一定的约束。例如，网友“人肉搜索”其它公民的个人信息实际上已经侵犯了他人的隐私，这就需要运用法律保护个人信息，相关的法律需要进一步完善和加强，细化相关标准。而从国家和企业的角度看，同样要用法律的形式保护一些有关机密信息的安全，建立健全信息安全保护相关的法律，并加强监督。例如，在我国现有的有关网上信息保护的法律中，警察可对网上信息传输交换进行实时监督，对窃取用户信息行为进行处理，将触及到法律的行为加以管制，从而保障人们的信息安全。

2.2加快安全防护系统的更新升级

信息科技发展极为迅速，但是相关的网络安全防护系统发展还相对滞后。在当前网络环境下，数据传输与交换量非常大，与此同时机密或敏感的数据信息也会增多，因此数据管理也容易出现漏洞和风险。在这种形势下，需要随时对数据信息泄漏以及网络攻击保持警觉的态度，并加大对数据信息的监管力度。为维护信息安全，可以从提高和升级信息安全防护系统入手。信息安全防护系统的更新升级利用大数据的优势，将各类数据资源的处理和分析机制进行整合，研究当前网络攻击关键技术所在，进而提高信息安全防护的能力。首先，安全防护系统要求能识别数据中的风险能力，并能够对风险进行分析评估，进一步抵御风险或网络攻击。简而言之，就是不断开发研制出更为高级的安全防护系统。此外，用户需要增强信息保护的意识，对自身的信息进行管理，必要时需要设置保密措施。

2.3调整信息采集策略

就目前数据信息而言，数据已经朝着商品化的趋势发展，即用户的信息可以作为商品进行交易或买卖，虽然用户已经有意识地在保护自己的个人信息安全。因此为保障自身信息的安全以及私人信息不被泄露，可以对信息采集采取有效策略，并加强对程序内部数据的监督。例如，用户下载某个软件或APP，这个软件或APP有一些相关的协议，涉及到用户的隐私信息的采集。用户可以对自己的隐私数据进行限制采集，或者数据采集时该程序要对用户隐私进行保护，或者可以选择进行匿名处理。而无论是个人、企业还是国家，都可以开发相关的软件对程序内部加强监督，实施限制信息采集措施或者其他方式保护信息安全。

3结语

综上所述，大数据时代信息安全问题主要包括了信息隐私的泄漏、信息安全防护系统的滞后以及网络恶意攻击等。因此有必要加强信息安全的保护，加大对数据信息的监管，调整信息采集的策略，并从法律上约束信息泄漏以及网络攻击的行为。而加强信息安全保护最关键还在于数据信息保护的技术层面，提高信息安全防范系统的层面，并且要及时更新升级，进而处理面对信息安全问题，推动信息安全进一步发展。

参考文献：

[1]马晓星.大数据时代面临的信息安全问题研究[A].天津市社会科学界联合会.科学发展协同创新共筑梦想——天津市社会科学界第十届学术年会优秀论文集（中）[C].天津市社会科学界联合会,:5.

[2]方世敏.大数据面临的信息安全问题分析[J].计算机光盘软件与应用,2013(19):160-161.

[3]文佳.大数据时代面临的信息安全问题分析[J].信息与电脑(理论版),2014(11):46.

[4]胡玮玮.大数据时代下图书馆面临的信息安全问题与对策[J].创新科技,(3):84-86.

[5]刘泫彧.大数据时代下的信息安全问题研究[J].电脑知识与技术,2015(36):17-19.

[6]底涵钰,郑允凡,吕琳.大数据时代新媒体传播中个人信息安全问题研究——以“广东人肉搜索第一案”为例[J].西部广播电视,2015(12):42-46.

大数据时代信息安全的刑法保护 第6篇

关键词：大数据时代；信息安全；刑法保护

引言

目前，对大数据的研究非常之多，但都表现为基于信息学的角度进行研究，而对于有关安全问题的研究则表现的尤为缺乏，同时对于大数据的规制，在法律制度方面也呈现了不足的情况。这样一来，便导致目前具备的刑法体系在对大数据问题进行解决时会呈现诸多缺陷，比如对行为的规制范围狭窄、对法律的保护周延性不强等[1]。鉴于此，本课题对“大数据时代信息安全的刑法保护”进行分析与探究具有较为深远的重要意义。

1.大数据的内涵概述

与大多数新生事物是一样的，目前大数据还没有统计的定义。通常将大数据称为巨量数据、海量资料或大资料，是指数据量规模非常大，并且没有办法通过人工、合理的时间进行处理、截取及管理的信息。同时也有学者将大数据定义为是涉及两种或两种以上的数据模式。需收集大于100TB的数据，并且是实时且高速的数据流；或者是从小数据开始，但数据每年会增长超过60%[2]。此定义对大数据的数量大及增长迅速的特征充分强调出来，但是对其实质内涵把握不够充分。整体而言，大数据属于一种数据处理理念，体现出了将样本分析放弃，并使用全部数据的方法。对于大数据来说，最重要的应用途径是实现可视化，利用清晰的图标对大数据分析生成的信息结果进行分析并展示。

2.目前刑法保护体系所存在的缺陷分析

信息安全隐患往往有损个人隐私及商业利益，基于大的层面分析，还会对国家安全利益构成极大的威胁。对于目前刑法保护体系来说，所存在的缺陷主要体现在两大方面：一方面在数据处理过程保护罪名体系中存在缺陷；另一方面在信息保护的罪名体系中存在缺陷。

2.1基于数据处理过程保护罪名体系存在的缺陷分析

我国对于网络犯罪的单行刑法目前还没有出台，同时与计算机犯罪的规定在刑法上也没有独立成章，只存在三个孤立的法条。当中第285条与286条对非法侵入计算机信息系统罪及破坏计算机信息系统罪作出了规定[3]。这种形式的计算机犯罪体系是将计算机信息系统保护和数据应用程序的保护当作重心，然而不管是计算机信息系统，还是数据，基于大数据环境下均会产生质的变化，造成与原有犯罪对象的内涵存在极大的差别，进一步致使原来的刑法体系在解决大数据问题上呈现不相适应的情况。有学者“以信息系统为对象”和“以信息数据为对象”，对基于数据处理过程保护罪名体系存在的缺陷进行了研究，得出了两个重要的结论：其一是对于大数据问题，破坏计算机信息系统罪是无法应对的；同时在面对大数据安全问题，也无法提供有效的保护。其二是我国刑法目前存在的纯粹计算机犯罪的罪名设置，在面对大数据安全问题的情况下，完全不存在适用空间。

2.2基于信息保护罪名体系中存在的缺陷分析

目前我国还没有独立的信息法，有关信息保护的民事及行政规定主要体现在《互联网信息服务管理办法》及《著作权法》等相关法律法规当中[4]。刑法当中的信息保护主要是以法益的不同，以分别的形式设置了相关章节。比如在第253条规定了出售及非法提供公民信息罪、非法获取公民信息罪；第219条规定了犯罪商业秘密罪。上述规定均和信息保护有关的刑法分则规定，但是并没有将信息当作法益进行规制，而是将市场经济秩序及公民人身权利当作犯罪客体，进一步各自应用在相应的章节当中作出相关规定。有学者“以个人信息为对象”与“以商业秘密为对象”，对基于信息保护罪名体系中存在的缺陷进行了分析，得出两个重要结论：其一是在公民个人信息保护问题中，大数据所带来的问题没有办法利用刑法目前具备的罪名体系进行解决。其二是我国刑事法律着重于维护竞争秩序的需要；同时基于内涵与外延两方面分析，商业秘密和大数据均存在显著差异。第219条保护商业秘密的刑法条文无法将大数据的保护问题进行有效解决。

3.完善大数据时代信息安全刑法保护体系的策略探究

对大数据时代信息安全刑法保护体系進行完善，无论是对于大数据时代信息安全的发展，还是对刑法保护体系的强化，均有着实质性的作用。具体完善措施如下：

3.1重视大数据到信息的动态形成过程

由网络产生的大数据动态性让我国现有刑法对信息系统的保护过于险隘及落后，进一步导致信息集成中的法益遭受损害的威胁[5]。所以，重视大数据到信息的动态形成过程便显得极为重要。一方面，需要做好静态系统安全到平台化信息分析的保护扩张工作，要认清从信息结构出发进行保护的迟焕性，从而把保护的关注点进行提前，然后重点关注整个动态集成过程当中。另一方面，需对法益侵害危险判断时间点进行提前。做好数据风险的控制，对于大量客户资源、财务数据及管件业务记录在传输及存储过程中需保持高强度的保密性及安全性。

3.2对刑法保护范围进行扩大

扩大刑法保护范围需要做好两方面的工作。一方面，需对技术性关键词解释进行完善。对于存在的法律漏洞，需要使用刑法条文的解释进行补充。对于具体罪状表述当中的关键词的内涵及外延，需与信息时代及网络空间的特点相结合，进一步做出规范的解释。另一方面，对于规范性关键词的解释需强化。比如，对于“公民个人信息”的解释，便不能仅限在“特定公民个人信息”这样的含义当中。另外，还可以通过对罪名建议与条款建议的增设，进一步使刑法保护范围得到有效扩大。

3.3将信息作为中心对刑法保护体系进行构建

在国家法益与个人法益之间存在秩序法益，秩序法益与个人利益及国家利益密切相关，因此基于风险显示增强的事实为出发点，对信息法益加以确立便显得极为重要。在将信息作为中心的基础上，要想构建有效的刑法保护体系，便需要对数据各环节的行为规范进行严格掌控，包括数据的收集、分析、传输及使用等[6]。对于一些违法规范的行为需采取合理性的惩罚措施。另外，对于以信息为中心的秩序、犯罪构成要件及社会危害性等理论问题，在目前我国刑法体系中较为匮乏，因此对这些内容进行强化便刻不容缓。唯有如此，我国刑法保护体系才能够更具完善性。

4.结语

通过本课题的探究，认识到目前刑法保护体系所存在一些较为明显的缺陷。因此，大数据时代信息安全刑法保护体系进行完善便显得极为重要。然而，这是一项较为系统的工作，不能一蹴而就，需要从多方面进行完善。例如重视大数据到信息的动态形成过程、将信息作为中心构建刑法保护体系及扩大刑法保护范围等。相信做好以上这些，大数据时代信息安全刑法保护体系将能够得到强有力的完善，进一步为我国现有刑法的完善起到推波助澜的作用。（作者单位：中国政法大学研究生院）

参考文献：

[1]冯伟.大数据时代面临的信息安全机遇和挑战[J].中国科技投资，2012，34：49-53.

[2]朱琳.浅议大数据时代下的信息安全[J].网友世界，2014，03：16-19.

[3]张薇薇.大数据时代信息安全隐患与对策分析[J].数字技术与应用，2014，07：190-193.

[4]肖广娣.凌云.大数据时代信息安全分析[J].电脑知识与技术，2013，35：37-38.

[5]戈悦迎.大数据时代信息安全与公民个人隐私保护——访中国电子商务协会政策法律委员会副主任，阿拉木斯[J].中国信息界，2014，02：51-55.

大数据信息时代 第7篇

在大数据浪潮的引领下,政府开放数据应该牢牢抓住这一机遇,利用大数据带来的先进技术和理论,为政府开放数据的信息增值服务作贡献。在大数据时代,打造一个民主、透明、公开的政府相对更容易。

1 大数据的基本概念与理论

1.1 基本概念

大数据是相对于不同的群体、利益相关者使用的方式不同而定义也不一样,并且随着时间的推移和应用的重点转移,其定义存在较大争议。一般认为大数据是不可能用常规软件和分析工具的数据集。

1.2 大数据的特点

(1)数据种类丰富多彩,包括各种可变格式和结构化数据;(2)数据源高度分散;(3)数据的实时共享;(4)数据的扩展和延伸性好;(5)开发专门的分析工具;(6)跟踪验证数据,很好地进行反馈。

1.3 政府开放数据存在问题

(1)政府开放数据量少,大多数数据都为保密数据,不对公众开放;政府开放数据的价值低,开放的都是一些含金量不高的数据;数据可机读比例低,大多数地方政府开放的数据集,大都是PDF格式。

(2)数据多为静态数据,不如丰富多彩的动态数据能够带给数据使用者们更好的直观感受和便捷分析。

(3)公开互动交流不及时,不太注重公众对开放数据的反馈意见。

(4)政府开放数据的配套应用软件较少,没有相应配套软件进行分析,或者此软件只供应已经接受审核的企业的应用,不能为大众所利用,受众面比较狭窄。

(5)数据获取渠道不便捷,政府开放数据只在政府特定网站上推出,只有当公众有需要时才会去浏览,不能像一些社交网络微博等具有推送功能,能够及时为公众提供最需要的数据。

2 政府开放数据的信息增值服务

2.1 政府信息增值服务的理论依据

大数据是一个多维的概念,它包括技术,决策和公共政策。在公共政策方面,国家政府能够通过大数据技术挖掘出一些社会弊病,从而提出相应的政策方案去解决这些社会弊病,在大数据为国家民生治理带来帮助的同时也可能侵犯公民的隐私权,加强了国家对公众的控制度。但整体还是利大于弊。

2.2 政府信息增值服务的模式

政府信息资源能够根据其服务主体的不同分为5种,第一种服务的主体是政府机构;第二种主体是私营企业,即由政府机构向部分私营企业提供各种支持。第三种是一些非盈利组织和机构;第四是服务外包,例如政府机构把我国全国公民的身份证信息外包给支付宝,使得支付宝可以实名注册,从而为支付宝提供的蚂蚁花呗和蚂蚁借呗等借贷性服务提供保障,从而加大了国内经济的内耗;第五是特许经营,即政府在一段时间内给予企业去生产政府信息增值产生的产品,从而获得利益并从中获取回扣。依据政府数据的种类、结构、数量以及作用的不同,选择的信息增值服务模式也不一样,也有可能是在多种服务模式齐头并进。

3 大数据带来的崭新的信息增值服务模式

3.1 政府的智能化

政府不再单单地收集信息然后发布到门户网站上,而是对收集到的信息进行智能分析。国外政府开放数据网站以需求驱动的方式来促进数据集的发布,主要目的是公众的需求能够通过政府开放的数据得到满足。为了满足这些社会团体,政府可以根据某些特定团体的需求去发布信息,这样方便了那些特殊兴趣团体的检索过程,同时政府应该及时地将网站上的实时互动发送到数据库中,数据库进行分析,然后将结果反馈到开放的数据中,做到及时、准确、快捷。相比之下,大数据带来的智能化可以减轻数据分析工作的压力,提高公众参与决策的积极性。

3.2 政府数据的实时共享与反馈

大数据给政府开放数据带来的革新是公众不仅仅是数据的浏览者也是数据的制造者。政府在针对某一问题发布数据的时候,用户不仅仅可以浏览数据,也可以对数据进行评价互动,然后这些评价互动又将被录入到政府信息资源的数据库中进行分析,更好地实现了数据的实时更新。用户可以了解到最新的信息。而且政府数据的实时共享减少数据收集和数据处理的重复,改善决策过程和数据的可持续性。不同的政府机构需要相同的数据来执行公共服务,政府数据的实时共享会使公共服务变得更有效。而且能够减少政府职能部门之间出现的“信息孤岛”现象,加强各职能部门之间的合作,同时能够使得政府的职层变得扁平化,促进各部门之间信息的快速交流。

3.3 政府数据集的规范性

在质量上,政府公布的数据经常是不被机读的PDF的格式,这是由于缺乏标准化的数据规范。大数据技术很好地应用于生产这样有用的数据集。这项政策的颁布将有助于推出更多的初创公司和企业,促进创新和创造力,将改变很多事情的完成方式。

3.4 政府数据的安全性

政府开放数据可能导致数据集中的用户匿名数据被识引起的混乱,并造成隐私泄露。大数据技术在这些个人隐私数据集上都设有密码口令,只有政府方面才拥有口令密码,其他组织机构不能够破解密码,也就不能够窥视个人隐私信息。政府部门也得加强此方面的职能监管,不得任何人以何种名义泄露公民隐私信息。只有在个人隐私信息被保护的情况下,公民才愿意将更多的信息交给政府部门管理或者创造更多的信息。

4 建议

大数据理论和美国等发达国家的政府开放数据的政策研究都为我国的信息增值服务提供了理论支撑,这是发展中国家应该注意和学习的地方,政府如何才能够更好地进行信息增值服务。

(1)多借鉴国外研究的先进成果,例如在数据开放之前就提前利用先进分类技术对搜集来的数据进行分类划分,例如mapreduce和hadoop等,并挖掘出其潜在的信息内容,再公布出去。

(2)调整政策倾向。随着理论研究成果不断运用到实践中,政府未来将会更加倾向于中小企业,以大企业带动小企业,让国内的大中小型企业都能够享受政府开放数据带来的巨大利益。

(3)政府加大对政府开放数据领域研究的资金投入。谁能更好地利用政府信息资源的数据,谁就是赢家。只有重视这领域的研究,走在世界同等研究领域的前端,大数据带给我们的利益将远远超过投入。

(4)在政府强调政府信息资源的公开、公正、透明的情况下,同时还得预防一些不法分子窃取国家情报。必须严格立法,对于那些破坏了信息法的不法分子必须做到执法必严,违法必究。

摘要：大数据的出现蕴含着巨大的价值,为社会发展提供了更多可能,也为政府信息资源的增值利用提供了指引方向。如何在大数据时代挖掘政府信息资源的最大价值,政府如何开放数据,提高政府的工作效率,如何在这个藏有万千机遇的平台之上进行社会化信息增值服务是文章的研究重点。

关键词：大数据,开放数据,政府信息资源,信息增值

参考文献

[1]何宝宏.大数据的四次历史变迁[J].电信网技术,2012(7):45-46.

[2]刘恒.政府信息公开制度[M].北京:中国社会科学出版社,2004.

[3]李绪容,徐焕良.政府信息资源开发与管理[M].北京:北京大学出版社,2005.

[4]游斌.信息增值原理探索[J].情报杂志,2006(2):88-90.

[5]吴钢华.信息增值的特点及其原理概述[J].情报理论与实践,1998(2):80-82.

[6]联合国经济和社会事务部.开放政府数据:全球与区域动态[EB/OL].[2014-08-12](2016-09-29).http://www.egovernment.gov.cn/art/2014/8/7/art_579_1588.html.

浅谈大数据时代数据信息现状及发展 第8篇

一、大数据时代的必然出现

大数据的概念最早由麦肯锡咨询公司提出, 顾名思义即数量规模庞大的数据, 体现数据的规模性、多样性、高速性和价值性四大特点。大数据是信息处理与计算技术的延伸, 也是社会进步和发展的必然趋势。

在信息和网络技术飞速发展的情况下, 社会生活中越来越多的活动实现了数字化。随着数据生成的自动化、数据生成速度的快速化, 数据量随之迅猛增长。存储设备、内存、处理器等电脑元件成本的不断下降, 使之前昂贵的大数据存储和大数据处理更加便宜, 为数据量飞速增长提供了有效的保证, 从而使得大数据的存在成为可能。信息技术的飞速发展, 为数据的生产、存储提供有力的基础, 并且允许数据形式的多样化, 从而促进了大数据时代的产生和发展。随时随地通过各种方式和手段, 上传和下载、发布或共享文字、图片、音频和视频等各种形式的数据, 越来越多各种形式的数据提供给人们使用。数字化已经成为经济社会发展的必然趋势。与生产过程必须依赖硬件设备和人力资本一样, 企业的业务活动、创新、成长也越来越离不开大量数据的支持。也就是说, 社会生活中的任何一项业务活动都与大量的数据紧密相联, 每一个人都是数据的产生者, 同时又是数据的使用者。数据量与日俱增, 数据结构繁杂多变, 数据产生速度越来越快, 数据带给我们的价值远远超过以前, 我们已经进入了大数据的时代。

在大数据时代, 有计算机技术的支持可以分析处理更多的数据, 甚至可以处理某个特定范围的所有数据。随着数据数量的不断增加, 使我们的思维有所改变不再只关注数据的准确性, 不再关注数据的之间的因果关系。大数据为工作、生活和思维带来了改变, 所以需要对数据和信息的重新界定。

二、大数据时代带来大规模的数据

数据的一般定义为, 科学实验、检验、统计等获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。随着数据定义的发展, 不同研究领域数据已不再单纯局限于数字本身, 它是载荷或记录信息的符号, 并且是按照一定规则排列组合的符号, 除数字以外, 数据表达方式也可以是文字或图像, 甚至是任何代码。数据无所不在, 充斥于社会生活中的每一个角落、每一个人、每一个组织都在使用数据。数据的海量生产、共享和应用已经成为必然。在大数据时代背景下, 数据具有传统数据所不具备的独特特点。

首先, 数据产生数量庞大。数据量非常大是大数据的首要特点之一, 大数据时代的数据量不再用TB为存储单位, 而是以PB、EB、ZB为存储单位。社会生活中每天产生的数据量已经远远超过过去每7年所产生的数据量。企业的磁盘存储量及个人电脑和笔记本的存储量超过了7EB字节。经济社会被如此庞大的数据量所包围, 这也正是大数据时代下重大变化之一, 即用数据来表示社会生活中的各种活动。

第二, 数据增长、变化速度飞快。这既是大数据时代所具有的独特之处, 也给大数据的处理带来机会与挑战。大数据环境下, 数据产生、存储和处理、并不断更新的速率十分惊人。因特网上每秒钟产生的数据量超过了20年前整个因特网所存储的数据量, 可见大数据产生速度之快, 数据处理变化之快。数据生产量飞速增长的同时, 要求创新出更快更好的数据处理技术。才能满足这个用数据说话、竞争异常激烈的大数据时代对数据的要求。通过快速地有效地处理不断更新不断变化的大规模的数据量, 才能获得竞争优势, 才能在大数据时代发展和进步。

第三, 数据表示方式越来越多。多样性也是大数据的重要特点之一。大数据以多种多样的形式涌现, 文字、语音、图像、视频等形式。随着大数据时代的发展, 新的数据来源与数据形式会不断出现。如此多样化的数据对数据非结构的存储要求更高, 从而要求改变传统的数据库。另一个方面, 大量、繁杂的数据中却保存着更多的有价值的信息, 这也是数据多样性带来的数据价值的体现。

第四, 数据具有较高的价值。数据数量巨大并且价值总量也很高, 但价值密度却很低。连续不断的视频数据中, 有用的数据可能仅仅只有几分钟甚至是几秒钟。大数据的价值体现在数据的数量多, 进而带来更多的价值, 但是从繁杂的大数据中找到有用、有价值的准确数据也是大数据时代带来的挑战。

三、有意义的数据才是信息

在很多情况下, 数据和信息两个词常被赋予同样的定义。严格意义上讲, 二者间是不同的。数据是对信息数字化的记录, 是一种表示的符号, 其本身没有实际意义。信息则是指把数据放到一定的背景下, 对于数字进行解释并赋予意义, 也就是说信息是有意义的数据。但在进入信息时代后, 人们趋向于把所有存储于计算机上的信息, 无论是数字还是音乐, 甚至连视频都统称为数据。

信息具有价值性, 有意义有价值的数据才是信息, 信息是使用者可以利用的数据。信息是真实的, 可以客观地反应现实世界的, 相反不符合客观事实的信息是没有价值的。反应客观事实并且不虚假的数据才是信息。信息比数据更有时效性, 过期的数据对现实没有用处不是信息。如果反应客观事物的所有数据都可以找到那么这样的信息就是完整的。不同的载体可以承载相同的信息, 与数据相同信息具有多样性和变换性。信息可以被共享, 共享后的信息价值相对会下降, 因此为了获得更多的利益, 必须寻找新鲜的信息。

迅猛增长的数据数量, 快速涌现的新数据, 千变万化的数据表现形式, 不断增加的数据价值, 以及不断创新的计算机技术给大数据时代打下了夯实的基础, 标志着数据化的必然趋势, 也标志着经济社会已经迈入大数据时代。在大数据时代对数据和信息的理解要有所变化, 需要我们重新审视, 重新区分数据和信息, 这样有助于我们在大数据时代获得更多更好更有价值的信息, 从而在竞争激烈的大数据时代获得竞争优势。

摘要：大数据开启了一个时代的转型, 给人们带来一场生活、工作与思维的大变革。时代的变革需要以大数据为视角理解数据与信息。本文介绍了大数据时代出现的必然性, 分析大数据时代数据的特点, 从而阐述大数据时代背景下信息的特点。

关键词：大数据时代,数据,信息

参考文献

大数据时代个人信息管理与保护 第9篇

近年来,随着互联网和信息行业的飞速发展,“大数据” 作为一种重要的战略资产,已经渗透到每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产要素。大数据的一大功能就是将存留于互联网中的数据转换成有价值的资源,通过分析消费者的网络足迹、点击、浏览、留言,从而了解消费者的性格、偏好、意愿等,为消费者提供更贴心、便利的服务。然而数据时代带来的网络开放性也给人们造成了困扰。在信息化社会,对个人信息的收集利用已变成了一种有利可图的商品,消费者的姓名、性别、年龄、学历、职业、收入等都成为能为商家带来经济效益的商业信息,众多商家不惜通过种种手段来窃取或购买消费者的个人信息[1]。同时,云环境中的数据存储、传输也面临很多安全威胁,网络攻击、信息窃取等安全事件频繁爆发。智联招聘86万用户简历信息泄露事件、130万考研用户信息泄露事件、3.15晚会曝光的 “钓鱼”WiFi事件等已经给人们敲响了警钟。个人信息泄露对公民生活造成极其严重的后果,日常生活秩序被打乱、 经济利益被侵犯、名誉和声誉受到影响,甚至人身安全受到威胁。如何在大数据时代对个人信息进行安全保护,已成为目前社 会各界共 同关心的 话题[2]。 本文将从 立法 (Law)、市场管理(Market)、安全技术(Technology)3个方面对大数据环境下个人信息的管理和保护进行相关探讨。

1个人信息法律保护

1.1国外个人信息保护相关立法

美国是世界上最早 提出个人 信息保护 的国家,1974年出台的《隐私法案》是美国个人信息保护的综合性法律, 在此之后又通过了一系列关于隐私保护的相关法案;2012年2月,白宫颁布《消费者隐私权利法案》,这是与大数据最息息相关的法案,法案中明确且全面地规定了数据的所有权属于用户,企业必须负责任地使用用户信息等;2014年5月,奥巴马政府发布2014年“大数据”白皮书,其中利用专章解读“美国隐私法案与国际隐私法框架”以及“大数据对隐私法的启示”,意在更新完善已有的隐私法案[3]。

欧盟1995年颁布的《数据保护指令》规定了所有成员国必须遵守、实施的对个人数据进行保护的一系列规则。 随着网络信息技术的日新月异,2012年,欧盟委员会提交了一个全面的数据立法改革提案,该提案中要求在欧洲市场经营但非欧洲本 土的公司,也必须遵 循欧洲数 据保护法;同时,在没有法定原因保留的情况下,个人有权要求删除涉及个人隐私的数据,包括互联网搜索提供商提供的有关个人数据的链接。

1.2对我国个人信息法律保护的启示

目前,我国仍存在个人信息保护方面社会意识淡薄和立法执法基础薄弱的问题。现只有由《刑法修正案(七)》、 《侵权责任法》、《居民身份证法(修订)》等法律构成民事责任、行政责任和刑事责任三位一体的个人信息保护法律框架,而缺乏一套系统性 的法律规 章制度保 护公民个 人信息[4]。2013年2月,我国个人信息保护国家标准《信息安全技术公共及商用服务信息 系统个人 信息保护 指南》出台,虽然标准规定了个人敏感信息在收集和利用之前,必须首先获得个人信息主体的明确授权,但毕竟只是一个标准,缺乏法律约束力。为应对越来越严重的个人网络信息泄露问题,加快完善互联网个人信息保护的相关立法刻不容缓。国家应立法明确“个人网络数据属于个人所有”,互联网企业采集用户数据时必须告知用户,用户可自由选择删除被记录的信息。

2个人信息市场管理机制

在大数据时代,个人信息、个人数据具有价值和使用价值,已经具备构成商品所必需的前提条件,当其在隐性市场或显性市场上交换时,信息就成了商品。作为一种信息商品,则可运用 市场机制 对个人信 息进行管 理 (见图1)。个人信息市场机制中各种要素之间相互影响、相互制约。如果建立个人信息市场的许可证机制(见图2),对于公益性用途的个人信息,可免费或低价获得使用许可证; 对于商业用途的个人信息,通过合理收费,发放使用许可证;对于其它用途的个人信息,应与个人信息所有者协商, 并获得政府许可。这样将个人信息分级分类,并通过许可证机制,对各类信息进行分类定价(见图3)。通过提高商业性用途的个人信息成本,可在一定程度上抑制市场中个人信息被滥用的情况[5]。

3个人信息保护技术

现有的个人信息保护技术主要有数据匿名化技术、数据加密技术、数据访问控制等几类[6]。本节将对相关技术予以介绍。

3.1数据匿名化技术

通常情况下,个人信息受到侵害是攻击者通过发布的数据记录推断出某条记录的相关个人信息,而数据匿名化的基本思想是通过改变(概化或隐藏)原始数据中的部分数据,使改变后的数据无法和其它信息结合,从而避免攻击者使用链接(包括属性链接、记录链接以及表链接)推断出个人信息。匿名技术算法通用性较高,且匿名化过程不可逆,从而能保持数据的真实性和安全性。目前匿名化操作主要包括:泛化、压缩、分解、置换以及干扰。匿名技术模型包括k-anonymity,l-diversity等。k-anonymity模型用k值定义数据的隐私程度,即给定k值,要求对数据记录集合任一属性值的记录条数均大于或等于k。

3.2数据加密技术

数据加密技术是对系统中的所有存储数据进行加密, 使之成为密文,让攻击者即使截获数据也无法读取数据内容[7]。数据加密技术主要包括4个内容:数据加密、数据解密、数据签名、签名识别。传统的数据加密算法主要分为:对称加密算法(以DES、AES、IDEA、RC5等为代表)和非对称加密算法(以RSA、DSA等为代表)。但随着计算机运算速度的提高,传统的加密算法受到了严峻挑战,一些学者开始探索、研究新的密码体制,如:量子密码、DNA密码、混沌密码等。对于大数据,目前常用的加密算法主要包括基于身份的加密算法(IBE,Identity-Based Encryption)、基于属性 的加密算 法 (ABE,Attribute-Based Encryption)等,这些加密技术可以配合安全策略使用,以实现分布式数据的安全和高效使用。

3.3数据访问控制

访问控制技术是一项防止非法用户进入系统和合法用户对系统资源非法使用的技术。传统的数据访问控制包括访问控制(MAC)、自主访问控制(DAC)和基于角色的访问控制(RBAC)。强制访问控制策略是基于 用户安全等级限制敏感数据的流动;自主访问控制策略基于系统管理员对访问请求进行自主授权;基于角色的访问控制是由角色对访问请求进行自主授权。目前以层次化基于角色的访问控制技术为主流,其具备用户、角色、权限三要素以及构成权限的 对象和操 作,通过建立 层次化的 角色树,以及创建、分配、回收权限等操作,能实现有效的文件访问控制管理。

4结语

大数据发展十分迅速 ,具有广阔 的前景 ,但其对个 人信息保护的挑战也是 空前的 。 本文首先 指出了大 数据时代个人信息保护所面 临的严峻 现实 ,然后从立 法 、 市场机制 、数据安全 技术等不 同角度提 出了大数 据时代个人信息所 面临挑战 的解决办 法 ,希望能给 后续的研究者提供参考 。

参考文献

[1]冯登国,张敏,李昊.大数据安全与隐私保护[J].计算机学报,2014,37(1):246-257.

[2]朱慧,刘洪伟,刘智慧.大数据时代变革和隐忧[J].中国科技信息,2015,26(1);45-47.

[3]孟小峰,张啸剑.大数据隐私管理[J].计算机研究与发展,2015,52(2):265-281.

[4]赵岑,李蒙然,金日峰.大数据时代关于隐私的思考[J].科学通报,2015,60(5):450-452.

[5]杨渊.大数据背景下个人隐私保护和信息应用研究[J].征信,2014,32(8):24-26

[6]刘雅辉,张铁赢,靳小龙,等.大数据时代的个人隐私保护[J].计算机研究与发展,2015,52(1):229-247.

大数据时代的网络信息安全探究 第10篇

大数据的概念最先由麦肯锡咨询公司与2011年在其报告《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》中提出, 麦肯锡咨询公司认为大数据是一类数量庞大、形式多样的非结构信息数据, 这类数据具有巨大的体量和密度较低的价值, 主流的软件工具无法在合理的时间内完成这类数据的撷取、处理和管理, 并在可接受时间内传输、整理、分析进而获得处理结果。然而大数据之大, 除了数据本身的信息量的“大”以外, 更重要的是数据 (信息) 之间的链接变得更加容易, 即观察事物的维度更加的丰富。大数据主要源自于交易数据、交互数据与传感数据, 其中交易数据主要由各类企业ERP系统数据、各类网络交易支付结算业务系统产生, 而交互数据则主要是移动通讯记录、网络论坛、网络媒体平台产生, 传感数据产生于各类GPS终端、RFID设备以及视频监控设备等。

2 大数据面临的安全威胁与安全需求

在当前国民经济领域的主体各个行业的企业, 通过对金融、通信行业的企业存在的企业数据安全现状进行梳理, 就会发现其中存在的网络信息安全威胁和安全需求。

2.1 金融行业

首先, 大数据时代金融行业面临安全威胁。随着电子商务的快速发展, 以及移动互联、云计算、下一代互联网和大数据等新兴技术的运用, 金融行业信息安全面临新的挑战, 传统互联网威胁也向金融领域辐射, 快速发展的电子商务对网络结算、支付等金融服务的需求迅速递增, 促进了互联网和金融业结合紧密度, 那些存在于互联网的传统威胁, 如病毒和木马也对金融业产生了巨大的威胁, 大数据时代互联网上的金融业务面临网络攻击、非法窃取账户数据等新的信息安全问题, 导致各类安全隐患的存在。

其次, 金融行业在大数据时代存在安全需求。金融行业的信息网络系统内部存在极高的相互关联性, 数据的使用对象更是多种多样, 产生的安全风险也是来自多个方向, 对信息的可靠和保密性要求极高。由此必然决定了金融行业有着高于其他行业的网络数据信息的安全稳定性要求, 要求网络数据信息系统能够以极快的速度处理各类信息数据, 具备较强的数据冗余备份和容错性能, 以及良好灵活的数据信息管理控制性, 以应对复杂的应用。

一般而言, 金融行业在数据安全方面所做的工作、保持的水平均高于其他行业, 每年有大量的资金和人力投入网络信息数据安全领域, 许多先进的网络信息安全技术都产生于这一行业。但考虑到金融行业整个业务流程和周期均较长、行业信息系统的复杂程度较高, 加之行业内部对数据利用水平的不一致性和差异性以及不当利用, 导致了这一行业领域在大数据时代面临的网络信息安全威胁增大。综合以上分析, 在大数据时代, 金融行业需要从控制数据的访问、先进数据算法的研发、数据管理机制的优化、增强数据的可应用性等方面着手, 改善行业数据安全状况, 满足网络信息安全需求, 如通过大数据安全技术的运用, 强化行业机构内部的控制力度, 从而为整个行业监管和行业服务能力的提升产生积极的促进作用, 更好地对潜在的金融风险产生防范和化解效果。

2.2 通信行业

通信运营商在面对大量数据的产生、存储和分析时, 会存在诸如数据对外应用和开放的保密、用户隐私、商业合作等相关问题。这就需要通信运营商利用数据信息台和工具实现数据的科学建模, 确定或归类这些数据的价值。考虑到数据一般均是以散乱的状态分散在多个信息系统之中, 对于通信运营商而言, 可以说数据信息源多种多样、非常庞杂, 这就要求通信运营商具备有效的数据收集与分析的能力, 能够确保数据的完整性和安全性。

在与其他行业进行合作时, 通信运营商需要能够准确地将外部业务需求转换成实际的数据需求, 建立完善的数据对外开放访问机制。在此过程中, 如何有效保护用户隐私, 防止企业核心数据泄露, 成为运营商对外开展大数据应用需要考虑的重要问题。因此, 通信运营商存在确保核心数据与资源的保密性、完整性和可用性, 以及在保障用户利益、体验和隐私的基础上充分发挥数据价值的安全需求。

3 大数据自身的安全

与其他类型的数据安全不同的是, 大数据的安全涉及领域众多, 影响因素也是多方面的, 如数据体量和结构类型就比一般的数据类型庞大的多, 而在处理速度、价值密度方面则明显不及一般的数据类型, 还有就是在数据存储、查询模式、分析应用上都与关系型数据有着显着差异。大数据意味着数据及其承载系统的分布式, 单个数据和系统的价值相对降低, 空间和时间的大跨度、价值的稀疏, 使得外部人员寻找价值攻击点更不容易。

此外, 考虑到数据中心在大数据时代的网络体系中的地位和发挥的重要作用, 很难想象在大数据环境下能够完全地实现去中心化。然而由于网络数据中心一般是网络安全威胁的首要目标, 可以形象地比喻为人体的穴位, 具有牵一发而动全身的巨大影响效果。针对网络数据中心的安全保障问题, 目前的监视、分析手段, 难以满足大数据时代的实际需求, 这是由于传统网络安全解决方案都是在有限的数据规模内考虑问题和解决问题, 大数据会导致网络安全控制或配套操作在很大程度上影响现有安全控制措施的效果。

4 大数据下的安全威胁所应对的策略

综合以上分析论述, 大数据时代威胁网络信息安全主要有三个方面, 首先是大数据集群数据库面临的数据安全问题, 其次是数据虚拟化存在的保密、泄密问题, 最后是多种多样的智能终端存在的数据安全问题。采取的应对策略从宏观的角度而言, 加快大数据信息安全体系的构建、完善速度, 提高建设水准, 并向更多行业领域推广应用。从具体实践操作的角度而言, 加快大数据安全技术的研发, 如研发更为先进的大数据技术, 消除来自于多维度的数据攻击, 这就需要以全社会的力量, 从资金和人才培养方面向大数据技术研发倾斜。在大数据信息安全体系的构建过程中, 需要对大数据处理信息资源进行整合, 并构建大数据分析处理机制, 打通各个数据信息源之间的隔断, 提高数据信息共享级别。而针对网络数据信息遭受的高级可持续攻击, 应该建立安全防御模型的方式, 消除和控制高级可持续攻击的危害。此外, 大数据信息安全体系的完善, 离不开对各类大数据的有效管理, 为了实现对大数据的安全保护, 必须加大对各种大数据的管理力度, 有效防止大数据中的信息泄漏。

5 结论

综合全文所述, 在大数据时代的网络信息安全问题的解决, 有赖于严格的数据信息保密规范、完善、明晰的安全策略, 同时人的因素也是不可或缺, 需要大量的综合素质高、专业技术能强的网络管理人才, 这些都是网络数据信息得到强有力安全保障的前提和基础。

参考文献

[1]黄南霞, 谢辉, 王学东.大数据环境下的网络协同创新平台及其应用研究[J].现代情报, 2013 (10) .

大数据时代，我的信息谁做主？ 第11篇

然而，随着信息通信技术的日渐普及和成熟，大数据可能带来的巨大价值，也正在渐渐被人们所认可，“大数据现在已经成为天大的事”。目前，几乎所有的世界级互联网企业，都将业务触角延伸至大数据产业：无论社交平台逐鹿、电商价格大战还是门户网站竞争，也都有它的影子：之前美国政府投资2亿美元启动”大数据研究和发展计划”，更是将大数据上升到国家战略层面，“除了上帝，任何人都必须用数据说话”。

在我国的智慧城市建设里，所谓“大数据”，其核心就是个人信息。每天，我们都在互联网上制造大量的数据与信息，这些网络痕迹，以前也许只是占据缓存的“垃圾”，现在却成为了一座座大数据金矿。如你的搜索痕迹可以让服装公司计算出今年的流行色，你的网络社交圈可以让网贷公司评估出你的个人信用值等等，这些对于大数据的成功运用，给人们带来了空前的便利。

但是在大数据时代，人们对网络的依赖日益增强，亦造成了个人信息在大量的网络应用上发布，原本在物理世界的生活也全面在网络上留下了足迹……我们的隐私被曝露于大众之前。而所有系统对这些个人数据的采集、存储等都是自动自发的行为，事先并未咨询过被采集者的意愿。试想一下，若是这些与普通民众生活息息相关的数据被人恶意地利用，后果将不堪设想。

正如国际著名的个人隐私法权威、网络法律专家丹尼尔曾在《隐私不保的年代》-书中所说：“网络并不像我们希望的那么美好，它如同一个十来岁的小孩，呈现出青春期特有的狂野特质：莽撞、任性、无畏、不受约束、不计后果……”有人说大数据时代的信息就等同于利益，信息愈大，利益愈大，而风险与之成正比。大数据这座金矿极大地刺激了一些人或组织进一步采集、存储、利用我们个人数据的野心。随着存储成本的持续降低，分析工具越来越先进，采集和存储数据的数量和规模也将爆发式地增长。如何合理地管理和使用这些数据，已经成为当下大数据发展最主要的问题之一。

大数据时代信息资源的检索方法 第12篇

广义上的文献信息就是指:以文字、图形、符号、音频、视频等方式记录在各种载体上的知识和信息资源。检索是指从文献资料、网络信息等信息集合中查找到自己需要的信息或资料的过程[1]。

早在没有网络的时候,图书馆一直作为重要的知识传播方式存在。通过书目的检索和寻找,虽然信息量远不如现在的网络承载量,但也相对节省了信息选择的时间和精力。

1掌握检索信息重要性

期刊的检索方式总结为以下几个方面:第一,检索词必须与检索项匹配。例如,检索词是人名,检索项应选作者;检索词是机构,检索项应选单位等。其次,使用两个以上检索词必须选择逻辑关系,“并且”表示两个条件均满足;“或者”表示两者任一即可;“不包含”表示排除该特点。第二,学科检索途径是利用专辑导航功能,从专业的角度检索论文,是一种辅助的检索途径。学科途径的优点是查全率高,缺点是检索步骤偏多。第三,数字图书馆等资源优缺点并存。优点是信息涵盖范围广,领域宽,检索速度快。缺点是观看体验不如纸质书。

2合理利用网络资源,达到较好的检索效果

第一,学会判断信息的来源。学习判断信息是否来自权威以及是否具有稳定性。例如,来源于科研机构或报纸等的信息,可信度比一般网站的信息要更加可靠。第二,巧妙使用关键字搜索技巧。在做科研时,如果涉及其他语言的信息,会对研究者造成很大的不便。谷歌语言工具可提供单词、段落、文章90多种语言的互译。可直接输入需要访问的外国网址,此时的目标网页可以译成中文页面。例如:左栏输入原始语种“http://网址”,在右栏选择目标语种。第三,对于教师来讲,备课资源的寻找会耗费到很大的精力。例如:教育部“爱课程”资源共享课、Me Te L教学资源平台、国家精品课程平台等,主要收录多国名校的教学资源,包含各种音频、视频资料[2]。第四,对于一些数据的检索,可以依托一些国家数据网站。国研网提供的数据属于研究数据,虽然大部分是收费数据,但对信息经过了深度加工。

文献信息检索的重要意义。例如:美国在实施“阿波罗登月计划”中,对阿波罗飞船的燃料箱进行压力实验时,发现甲醇会引起钛应力腐蚀,为此投资了数百万美元来研究解决这一问题。事后查明,早在10多年前就有人研究出来了,该方法非常简单,只需要在甲醇中加入2%的水即可,检索这篇文献的时间是10多分钟[3]。可以说文献检索的作用非常大,它可以避免重复研究、节省研究人员的时间、提供获取新知识的捷径等。

3信息检索的思想观念应与时俱进

在互联网还没有普及的时候,主要是通过检索工具书手工进行检索。随着信息技术的发展,我们的学习、工作和生活的环境都发生了变化,现在已进入移动互联时代,人们通过手机、平板电脑等便携设备可以随时随地上网。信息检索也在不断发生变革,通过计算机和网络进行信息检索已成为目前主要的检索手段。我们也应该顺势而为,要了解当前互联网上有哪些常用学术资源信息、数据库和工具软件,以及这些数据库和软件的使用方法,否则信息检索的能力就会止步不前。中国知网和维普网的搜索特点、提供资料的侧重领域都有所不同。很多人有多年在网上收集信息的经验,但许多时候只知道用百度与谷歌,即使是常用的百度,也有许多新功能没有用到,因此,在信息检索时要注意以下几点:

首先,在进行信息检索前要能够全面地掌握有关的必要信息,增强决策的科学性。掌握一定量的必要信息,是进行搜索的首要条件,也是进行正确决策必不可少的前提条件。科学的决策,源于对信息资料的充分了解与认识,信息检索是获取信息的重要途径。因此,信息检索会使个人的决策建立在科学基础之上,大大增加了决策的科学性,减少了决策的盲目性。其次,要努力获取所需的全部信息。掌握常用中文数据库检索、网络搜索引擎的高级检索方法,电子图书的检索与利用,国内外硕、博士学位论文的检索与全文获取、网络免费学术资源的检索与利用,多媒体学术资源及其使用等方面的知识。熟练掌握信息检索的技术和方法,拥有信息的鉴别利用的能力。信息素质的提高,可增强信息意识,熟悉检索技巧,有利于科学研究工作的顺利开展。再次,锻炼撰写论文的能力。信息检索是获取知识的有效途径,学会运用信息检索的基本技能是学习和科研的一项基本功,因为在撰写科研论文的时候需要专业基础知识和科学最前沿的信息,而所需要写作的这些知识都分布在图书馆的图书和数据库里面,要想充分地利用现有的数据库文献,必须学会运用检索工具,比如,Web of Science核心数据库的检索与利用、中外文电子期刊全文数据库检索与利用、国内外学位论文的检索与原文获取、多媒体学术资源及其使用,撰写论文虽然与个人的基本学术素质和学习态度有着十分密切的关系,但也要求重视最新信息的收集、充分利用图书馆的资源[1]。

4常用几种检索工具的简要总结

第一,维普期刊服务平台是国内最早开发的中文期刊数据库,收罗面广,功能齐全,专功期刊,包含的期刊种类比知网多,平台比知网便宜。

第二,读秀学术搜索是一个知识搜索平台,最大的特点是知识搜索。一般搜索到的书很少能几本同时看。读秀平台上将一本图书打碎,以章节为单位,想看某一内容,能同时检索到好几本书相关的内容。可单独查内容、讲座、电子书等信息点。这个对老师编书编教材时非常有用。缺点是查到的内容比较旧。标准公文通过百度找不到,使用读秀可以找到过去的一些文件。学位论文、学术论文就比不上维普。对于个人用户来说,还有费用问题,普通的只能免费读15页,使用图书馆文献传递,只能传递50页,并且还有时间限制。

第三,数字图书馆。一是超星数字图书馆是国内第一个数字图书馆,它没有自己的数据库,都是链接的,类似于百度,分类标准是按内容种类进行分类;二是国家图书馆,电子书覆盖了新中国成立以来所有电子书的80%以上,报纸覆盖100%的报业集团,提供了各大类大部分重要工具书,覆盖绝大多地方综合年鉴和行业年鉴,艺术图片覆盖了各艺术领域。

第四,专业检索窗口。如:大雅相似度检测工具,可提供300~10 000字的免费检索,还提供了相关知识点可视化服务,从而实现以图显示出知识点的关联性。

第五,大众检索工具:百度与谷歌。以百度为例进行介绍:可支持多种媒体,没有正规的文献数据库,只能解决简单的搜索需求,查不到政府出版物与文献。这种检索工具虽然是万事通,但搞研究可能借鉴的东西很少。上面有许多实用的功能值得去使用,如:地图,百度学术,百度云、百度阅读等。百度阅读:一般都是旧书,没版权的书;百度云:多功能的网络存储器;百度预测:如流行病高发区是大数据的应用案例;百度视频:可以观测动物园实时情况;此外,还支持以图搜图,手写输入等功能。

5百度信息检索技巧使用结果对比

学术方面检索使用较多的是中国知网、维普网等,检索技巧也相差无几。下面仅就百度搜索检索的高级技巧,简述使用。

第一,不同运算符输入搜索结果的对比。在输入框输入“百度空格谷歌”时,大家可以对照最前面的搜索结果;而输入“百度|谷歌”时,大家可以对照最前面的搜索结果;再输入“百度-谷歌”时,大家可以对照最前面的搜索结果。因此,可以看到运算符不同,带来的结果显然是不一样的。

第二,限定词的使用搜索结果对比。Site:搜索范围限定在特定站点中,例如在输入框中输入:暴风影音site:www.skycn.com,大家可以对照结果;Intitle:搜索范围限定在网页标题,例如输入“世界历史intitle美国”,可以对照搜索结果;Inurl:搜索范围限定在url链接中,例如输入“photoshop视频教程inurl:video”,可以对照搜索结果;Filetype:搜索范围限定在指定文档格式中,例如输入“photoshop使用技巧filetype:doc”;+包含特定查询词,输入“阿甘正传+qvod”,大家可以对照搜索结果;-不含特定查询词,输入“阿甘正传-qvod”,大家可以对照结果。百度搜索中,一些主要的搜索高级技巧,非常实用,不同的结果显而易见。

为了提高检索效率,应学会使用常用的运算符与限定符,如:与运算:使用“空格”,A B实现A、B条件交集功能;或运算:使用“|”,A|B实现A+B功能;非运算:使用“-”,A-B-C实现去除功能;限定符:site搜索范围限定在特定站点中,intitle搜索范围限定在指定的网页标题中,inurl:搜索范围限定在URL链接中,filetype:搜索范围限定在指定文档格式中。

信息检索从表面看是一种技术,但从内涵上看,可以帮助我们通过分类、对比、总结,起到大数据的作用,便于我们对发展的趋势做出正确的判断。同时,掌握良好的信息检索习惯及方法,便于我们在信息量爆炸式增长的时代,提高检索的质量和速率[2]。信息检索,还可以帮助我们站在前人的肩膀上,以前人的科研成果为基础,结合自己的兴趣和优势,发挥自己的强项,提高科研水平和能力,并且能够有效地避险学术上的抄袭现象发生,尊重别人的知识劳动成果,维护良好的科研氛围。

我国信息检索的发展相对国外还有一定的差距,数据库的数量虽多,但是高质量、高水平的学术成果数量较少,因此,为了能够便于提高我国信息检索的有效性及真实性,需要我们每一个用户的共同努力。不断提高自己的学术水平,有效地撰写和提供高水平高质量的学术成果,不断地完善信息检索的内容建设。

6高质量检索能力是提高信息运用能力的基础

只会在百度上查找自己想要知道的问题,而且选的关键字的正确率不高,这是大多数学生甚至老师都出现的问题。信息检索是查找信息的方法和手段,它能使人们在浩如烟海的信息海洋中迅速正确全面地查找所需信息。在实际检索过程中,仅需一个检索词就能满足检索要求的情况并不很多。通常我们需要使用多个检索词构成检索策略,以满足由多概念组配而成的较为复杂问题的要求。对于文献信息检索的方法,最重要的是关键词的选择,即检索词和检索策略的选择。检索词选得精确,不仅可以节省时间,提高检索速度,而且可以大大提高检索结果的质量,更容易找到自己所需数据或文献资料。如果不懂得高质量的信息检索的方法,不能提高信息检索的准确性和有效性,不仅不能体现信息检索的工具的价值,并且我们在信息检索上所花费的时间也没有收到相应的回报。只有当你具备高质量的信息检索能力,才谈得上信息运用能力[3]。

7信息检索能力的培养需要在大量的实践中完成

理论和实践相结合的道理,在信息检索能力的培养中一样适用。学习了很多的信息检索的方法,不能合理区分和运用这些方法并达到熟练的程度,仍然不能说自己具备信息检索的能力。因此,这就需要我们在实践中大量地进行训练,针对自己所要搜集信息特征的不同,在不同的数据库当中,通过初级检索到高级检索的运用,不断地筛选出自己需要的信息。通过这种长期的训练,总结出一些规律和特征,提高自己的信息检索能力。

8信息素养是信息检索能力培养的终极目标

信息素养涉及各方面的知识,是一个特殊的、涵盖面很广的能力,它包含人文、技术、法律等诸多因素。信息检索能力更加强调对信息的收集和使用技能。而信息素养的重点是意识、内容、传播、分析以及评价。它是一种了解、搜集、评估和利用信息的知识结构,既需要通过熟练的信息检索这一硬件,还需要软件与人,其中信息素养也暗含人对待信息的心理状态、情感与意识,三个要素组成一个整体,三个要素之间必须十分协调配合,才能充分发挥信息系统的效能,达到预期目标。

总之,信息检索能力的培养和信息素养的养成是一个漫长的过程,特别是在海量数据检索的今天,提高检索能力实现精准搜索已成为当今图书馆职员与广大师生不可缺少的重要技能。

摘要：文献检索是指根据学习和工作的需要获取文献的过程。生活信息大爆炸的当今社会,如何收集、获取、选择、利用信息已经成为提升个人素质和竞争力的一个有力标准。

关键词：大数据,信息资源,检索方法

参考文献

[1]张大勇.论网络环境下高校图书馆工作人员的素质[J].才智,2016(7):15.

[2]覃丽金,吉家凡,唐朝胜.基于查新档案利用的学科服务实践研究——以海南大学为例[J].图书情报工作,2016(6):20.