大数据时代，数据与信息安全主要分为哪几类？

信息安全是一个庞大的领域，涉及到很多知识点，但大多数公司并没有给予足够的重视，因为信息安全是一个“黑天鹅”事件，以至于每个人都不愿意在上面投入巨大的精力，也希望随着来越重视安全，越来越多的公司也能越来越重视信息安全。

当我们谈论信息安全时，我想澄清一个概念，什么是信息安全。在我看来，我把信息安全分为三类：

               

学校信息安全专业主要致力于通信加密、密码加固等传统安全领域。

               

用户层面的信息安全，即用户将信息存储在您的服务器上，您如何确保用户的隐私不受侵犯。

               

简而言之，架构层面的信息安全就是如何保证信息不丢失。

潘多拉的盒子被打开了。一时间，席卷全球的“勒索病毒”，让整个互联网行业如临大敌，再次敲响互联网安全行业的警钟。

在这背后，一条完整成熟的 *** 黑产业链已经形成。走在地下的 *** 黑客，隐藏在黑暗中，等待机会移动，必须防范。

信息安全水平

为什么要这样做？HTTP切换到HTTPS?为什么有一天每个人都放弃了HTTP而投向了HTTPS毕竟，怀抱HTTPS需要消耗比HTTP在架构层面，更大的硬件成本也需要大量的调整。

那是因为HTTP *** 传输的内容和协议本身的信息都没有加密，因此用户的任何信息都可能在 *** 中被捕获。此时，我相信有人会说：那么我们是一个内容浏览网站，用户不需要输入信息，它不能使用吗？HTTPS答案是用的HTTP不仅会泄露数据，还会注入数据；这也是我们经常提到的流量劫持。

当然，由于HTTPS消耗服务器资源，HTTP也推出了HTTP/2当然，除了一些新特性外，还增加了信息加密功能。此外，密码加密也很常见。密码加密听起来简单，但实际上非常复杂。归根结底，如果采用简单的加密 *** ，密码加密是一件需要平衡的事情（例如MD5)，然后自然会很容易解密，但如果使用复杂的加密算法，自然会CPU要求更高。

用户级信息安全

近年来，用户隐私得到了提升***高度。在大数据时代，每个人都在做数据分析，但每个人都在做用户隐私。那么如何把握数据分析与用户隐私的平衡呢？

也许我们很久以前就违反了“用户隐私”，当我们子商务网站“喜欢”这个数据来自于“用户隐私”;当我们在搜索引擎上看到它时，我们在搜索引擎上看到它“搜索广告”这个数据也来自“用户隐私”;我们甚至可以说，如果我们严格定义它“用户隐私”，我们今天的产品将死亡90%甚至更多。

那么，我们如何客观地理解用户的隐私呢？我对隐私的红线是：用户的数据分析是机器可读但手动不可读的。

当我们过滤用户的垃圾邮件时，我们需要提取每封邮件的特征，包括发件人、发件时间和结构化的邮件文本内容，然后通过分类算法对邮件进行分类。

但是要注意这个过程，我们是对的“人”这是看不见的。我们将处理数千万的数据。我们处理宏观数据“大数据”;但是，如果我们通过人扫描数据库，然后提取电子邮件记录并进行人眼识别，这种行为将侵犯用户隐私。

此外，是否侵犯用户隐私的隐含区别是“侵犯隐私”之后你做了什么？例如，在分析了搜索记录的数据后，我们向用户推荐了更好的结果，我们说这并不侵犯数据隐私；但如果我们分析了搜索结果，并向医院提供了用户信息，那么用户隐私就会受到侵犯。

总之，是否侵犯隐私在一定程度上与后续操作有关，是否侵犯了用户的切身利益。

***，侵犯隐私的一个标准是我们最终暴露用户的信息。

我们都知道DMP行业提供API使得DSP可以做更准确的广告，但提供什么样的信息已经成为关键。如果它提供用户的消费记录，这是侵犯隐私的，如果它是通过数据挖掘获得的收入水平，那么这些信息可能不会侵犯隐私。

事实上，用户隐私是一个非常敏感的词。也许这个词天生就与数据挖掘和数据分析相冲突，相关标准在法律上没有拉过红线。如何把握它可能值得我们深入讨论。

【本文为51CTO专栏“信息安全”请联系原作者(微信号:JW-assoc)】

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