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數據安全培訓

【課程背景】
全球大數據產業正值活躍發展期，技術演進和應用創新加速推進，數據挖掘分析在電信、互聯網、金融、汽車交通、醫療、教育、生產制造、房產、智慧城市等行業創造商業價值和應用價值的同時，數據安全問題逐漸暴露。大數據因其蘊藏的巨大價值和集中化的存儲管理模式成為網絡攻擊的重點目標，針對大數據的勒索攻擊和數據泄露問題日趨嚴重，全球大數據安全事件呈頻發態勢。
課(ke)程將以大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)帶來的(de)(de)商業變(bian)革為切入點，探討了(le)大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)安(an)全區(qu)別(bie)于傳統安(an)全的(de)(de)特殊內涵，聚(ju)焦技術(shu)與(yu)應用(yong)兩個層面，分別(bie)從平臺(tai)安(an)全、數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)安(an)全和(he)個人隱(yin)私(si)安(an)全三(san)個方面梳理數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)環境下面臨的(de)(de)安(an)全威脅(xie)及相應的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)安(an)全解(jie)構體(ti)系(xi)。還原商業環境中(zhong)(zhong)的(de)(de)實際案(an)例，幫助學員認知(zhi)大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)與(yu)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)安(an)全是什么(me)？數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)安(an)全在多商業應用(yong)場景(jing)中(zhong)(zhong)有(you)哪些挑戰(zhan)？平臺(tai)安(an)全、數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)安(an)全及隱(yin)私(si)安(an)全的(de)(de)相互關系(xi)與(yu)策略？大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)安(an)全的(de)(de)技術(shu)體(ti)系(xi)和(he)方向有(you)哪些？如何提(ti)升企業數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)字化(hua)安(an)全應用(yong)能力，做到攻防有(you)術(shu)？使(shi)學員學之解(jie)惑，學之能用(yong)，滿足企業數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)字化(hua)發(fa)展需(xu)求的(de)(de)同時，解(jie)決大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)安(an)全實際應用(yong)問題(ti)。

【課程收益】
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(shu)據(ju)安全挑(tiao)戰及發展(zhan)趨勢

【課程特色】干貨，沒有廢話；科學，邏輯清晰；實戰，學之能用；投入，案例精彩
【課程對象】董事長、總裁、總經理、常務副總經理、總裁助理、企業管理人員
【課程時間】18小時

【課程大綱】
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(si)保護技術難以(yi)適應大數據的非結構化(hua)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(ju)安(an)全發(fa)展(zhan)趨勢及策略(lve)

數據安全培訓