大数据时代的隐患精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的大数据时代的隐患主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：大数据时代的隐患范文

关键词：大数据时代；计算机网络；信息安全；优化措施

一、大数据时代与计算机网络相关概述

科学技术还有网络技术的迅速发展使我国进入到了大数据时代，要将计算机网络信息安全问题有效解决，就必须全面了解大数据时代的相关信息数据，还有大数据时代在处理信息数据的时候是怎么进行的，还要对于信息处理过程不断的优化完善，然后分析制定出相对应的信息处理优化方案[1]。以大数据时代作为基础背景，很多的商业企业都层出不穷，其环境组成的环境具有整体性，就被称之为大数据时代。大数据时代中的信息数据量众多，在大量的信息数据中，利用相关的数据技术对信息数据进行整理和分析，另外，大数据时代中的信息数量类型众多，所以对于计算机的信息处理能力要求较高。大数据时代中的信息数据并非全部的信息数据都是可靠的和有用的，因此就要针对海量的信息数据进行筛选分类，留下有用和可靠的信息数据。大数据时代中的信息处理效率较高，与传统模式下的信息处理方式相比，大数据时代的信息处理的效率会更高，这也是信息化时代的显著特点，在一定程度上促进了计算机网络技术的进步发展[2]。

二、大数据时代背景下计算机网络信息所存在的安全隐患问题

（一）黑客会进入会到计算机网络中

在计算机网络的使用过程中，会出现网络黑客的侵入情况，导致计算机网络的安全得不到保障。网络黑客通过相关的网络技术和程序的使用，然后进入到其他的计算机网络中，并且网络黑客入侵的计算机的网络范围较广，当侵入到电能之后，网络黑客就能盗取计算机网络中的信息数据，会暴露和泄露计算机网络使用用户的相关信息数据还有隐私。由于黑客会进入到计算机网络中，使得计算机网络的安全问题得不到保障[3]。

（二）网络病毒会进入到计算机网络中

在计算机网络的使用过程中，网络病毒会进入到计算机网络中，威胁和影响着计算机网络信息的安全问题，使导致计算机信息数据出现泄露的主要影响因素之一。并且，随着科学技术的发展进行，网络病毒的发展也在不断的进步，使得网络病毒在进入到计算机网络之后，所带来的信息数据的泄露和暴露程度广，还有安全隐患也较为严重[4]。在网络病毒的类型中，一般情况下普遍会遇到勒索病毒，当计算机网络感染上勒索病毒，主要是因为计算机网络的相关用户使用和浏览了不具备安全性的网站，或者下载了没有安全保护以及不具备安全性的计算机应用软件，导致了勒索病毒的出现和入侵。另外，病毒的隐蔽性较高，而且传染性也较高，病毒破坏力极强，计算机网络用户下载文件或者是应用软件之后，加上浏览不具备安全性的网站之后都会造成病毒侵入计算机网络。计算机的发现迅速，计算机的更新换代也同样迅速，不过病毒的威胁一直存在，不利于保障计算机网络的安全[5]。

三、导致计算机网络存在安全问题的因素

计算机网络信息的安全问题虽然受到了注意和重视，不过目前计算机网络系统的发展相对来说还是缺乏完善性，并且随着计算机的广泛使用，其中的不足之处也越来越明显，直接导致了计算机网络的安全问题存在一定的威胁，使计算机不能正常和稳定的运行，还会影响计算机网络用户的使用体验感。并且，社会经济的发展进步也提升了人们的生活质量和生活水平，人们对于计算机网络的使用要求还有使用体验感也越来越高。不过，在计算机的使用用户中，大部分的计算机使用用户对于计算机的安全问题防范意识不强，也没有认识到计算机网络防护的必然性和必要性，也有的计算机网络用户在实际使用计算机的时候没有正确使用，还没有得到相应的指导，遇到不具备安全性的网站的时候不能正确识别，当浏览了不具备安全性网站的时候，以及导致病毒侵入到计算机网络中，降低计算机网络的安全性，还不能保障计算机网络使用用户的信息隐私。

四、计算机网络安全相关优化措施

在大数据的时代背景下，在使用计算机网络的时候，务必要提高安全问题的防范意识，并且重视计算机网络的安全问题。相关的计算机网络系统研究人员，要在原来的计算机系统基础上，对于计算机系统的不足之处进行优化改善，并且不断的优化提升，以增强计算机系统的实用性和安全性。同时，计算机网络的使用用户在使用计算机网络的时候，要注意计算机网络的使用方式，并且维护好计算机网络的安全问题，才能在一定程度上确保在大数据的时代背景下，有效保护好自己的数据信息还有隐私，确保不被侵犯和泄露，可以对相关的信息数据进行加密，以及保护好计算机网络的安全，才能使计算机网络可以正常的运行使用。

第2篇：大数据时代的隐患范文

在现代信息科技不断发展的推动下，大数据时代悄然到来并对经济社会的发展起到了重要的推动作用，商业银行在大数据的推动下迎来了新的发展契机。但是，大数据时代的到来使得商业银行在风险管理方面面临诸多的挑战，比如风险诱发因素不断增多、风险涉及的范围不断拓宽、风险的影响不断加大、风险管理的难度不断增加等，这些都加大了商业银行风险管理的难度。因此，借助大数据时代的发展机遇，商业银行应该对其风险管理面临的挑战进行相应的分析，在此基础上制定和实施相应的措施全面提升商业银行在大数据时代背景下的风险管理能力。

2.大数据时代商业银行风险管理面临的挑战

2.1风险诱发因素不断增多。随着金融市场的不断发展，商业银行的各项业务也不断增多，其所面临的内外部环境不断发生变化，尤其是以大数据为代表的新时代，商业银行的生存环境更加恶劣，其风险诱发的因素不断增多，任何一项风险隐患都将会带来严重的风险，对商业银行的发展造成严重的损失。大数据时代使得商业银行所面临的竞争环境发生了较大的变化，尤其是在互联网金融快速发展的当前，使得商业银行在发展过程中需要集中更多的资源用于风险防范。因此，在大数据时代背景下商业银行风险管理面临的重要挑战之一就是风险诱发因素不断增多，且难以进行有效控制。2.2风险涉及的范围不断拓宽。通常情况下，金融风险能够在短时间内快速传播，且影响范围较广，而商业银行作为金融市场中的主体，一旦产生风险将会对其带来严重的不利影响。当前，在大数据时代的推动下，商业银行风险所涉及的范围不断拓宽，商业银行的业务已经渗透到经济社会发展和大众生活的方方面面，同时也由原有的线下业务逐渐拓展到线上，其渗透力度较强，已经成为经济社会不可或缺的重要因素。而大数据时代的到来加速了商业银行各项业务运行，也使得金融市场变得更加活跃，商业银行各项业务与经济发展的融合度不断提升。所以在很大程度上拓宽了商业银行风险所涉及的范围，使其在风险管理过程中所面临的挑战和难度不断加大。2.3风险的影响力不断加大。随着市场经济的不断发展，同时在现代信息科技的不断推动下，金融市场实现了飞速发展，商业银行也迎来了新的发展契机。在大数据背景下，商业银行各类风险具有不断被放大的趋势，尤其是其各类业务与经济社会发展紧密相关，因此在短时间内波及整个金融市场，甚至对实体经济发展造成严重的影响，进而影响整个市场经济的发展。2.4风险管理的难度不断增加。商业银行的风险管理涉及诸多层面，其各类业务的快速发展使得风险管理的复杂程度大大提升，尤其是在大数据时代的推动下，商业银行的风险管理难度也不断提升。现阶段，商业银行的风险管理能力已经不适应其发展的需要，各项风险管理制度和策略的制定与实施还存在时间差，这就为商业银行的风险管理埋下了诸多的隐患，使其风险管理工作存在的问题不断增多。同时，商业银行的风险管理还会受到外部金融机构的影响，尤其是互联网金融这一新兴金融形式对商业银行的风险管理提出了更大的挑战，使其风险管理的难度居高不下。

3.大数据时代商业银行风险管理的对策

3.1建立完善的风险管理制度。在大数据时代背景下，商业银行的风险管理制度已经明显过时，对风险管理工作的保障作用较小，甚至起到了一定的阻碍。因此，建立完善的风险管理制度成为强化商业银行风险管理能力的关键。一方面，要对大数据时代背景下整个金融市场的发展进行分析，借助大数据渠道强化对各项风险数据的收集、分析和处理应用能力，掌握各类业务风险隐患，对各部门风险管理工作进行明确分工，在此基础上制定出切实可行的风险管理制度，以此确保各项风险管理工作的顺利实施。另一方面，要强化与时俱进的能力，根据大数据背景下商业银行和整个金融市场的发展与变化情况对其风险管理制度进行调整和优化，体现出制度的先进性和有效性，为商业银行的风险管理工作提供制度层面的保障。3.2构建完整的风险管理体系。商业银行的风险管理体系要根据大数据时代的风险管理要求而不断变化。要在全面明确风险管理目标的前提下，加强对商业银行在新形势下面临的内外部环境进行分析，对各项风险因素进行识别和评估分析，明确风险因素的具体发生概率和造成的影响，要制定出完善的风险控制计划，对如何进行风险应对和怎样实施风险应对措施进行详细说明，同时要实施整个过程的风险控制。在完成风险控制之后要对风险管理情况进行跟踪，找出风险管理的漏洞，实现对风险管理的全面监控，将风险管理工作贯穿于整个商业银行发展的各个阶段和环节，实现风险管理的闭环，确保风险管理工作能够取得实效。在大数据时代背景下，商业银行的风险管理体系需要不断进行补充和完善，在实际应用过程中应该坚持实事求是的原则，以切实强化风险管理为目标。3.3强化风险预警机制。商业银行的风险管理工作涉及的内容较多，因此在大数据背景下的风险管理必须要建立完善的风险预警机制。首先，对各类风险因素的历史风险运作规律及具体情况进行分析，对其变动趋势进行预测，借助互联网和大数据的优势形成风险信息预警数据库，一旦某一风险因素超出既定的范围，则要根据风险信息数据库对其进行预警，便于及时采取相应的风险管理举措。其次，进一步优化事前管理机制，在风险预警系统中，要将事前管理作为关键，明确预警机制的运行规则，将商业银行的各类风险控制在萌芽中。最后，定期对风险预警机制进行优化，使其能够有效适应大数据背景下商业银行的风险管理需要，将各类风险隐患降低到最低程度。3.4实施专业化风险管理团队的建设。商业银行的风险管理具有较强的专业化，大数据背景下的风险管理更对专业人才团队提出了重要的要求。所以，商业银行在大数据背景下实施的风险管理必须要强化专业人才建设。一方面，对现有的风险管理人员进行专业化的培训，通过对培训课程、培训内容等进行有效设计，邀请行业内知名风险管理专家，定期开展培训，提升商业银行风险管理人员的专业技能和综合素质，为商业银行在大数据背景下的风险管理提供内部专业化人才保障。另一方面，通过完善商业银行内部管理机制尤其是用人机制等措施，从外部引进专业化的风险管理人才，使其能够及时补充到现有人员团队中，为风险管理团队注入新鲜的血液，进而提升商业银行的风险管理能力，确保其风险管理的专业化和高效化。3.5加强外部合作。如前所述，在大数据背景下，商业银行风险管理所面临的挑战不断加大，其风险诱发因素较多、损失较大、影响深远、管理难度加大。所以，单纯依赖于商业银行自身实施风险管理难以取得预期的成效。因此，在大数据背景下，商业银行应该全面加强外部合作，以此强化风险管理质效。首先，加强与政府部门的合作，通过建立良好的合作机制，强化政府部门对金融机构发展的引导，规范金融市场秩序，为商业银行等金融机构的发展提供法律法规方面的保障。其次，加强与各行业协会的合作，包括银行协会和企业协会，使得商业银行在为各行业企业提供存贷款服务的过程中可以有相应的保障，进而可以有效降低风险隐患。最后，商业银行还应该积极借鉴国外商业银行在风险管理方面的先进经验，根据自身的实际情况和大数据发展带来的变化，形成自身有效的风险管理举措，全面提升风险管理能力和效果。

风险管理是商业银行一项重要的战略任务，也是商业银行生存和发展的重要基础。近年来我国商业银行不断发展，其风险管理存在的问题愈加严重。而大数据时代的到来更是对商业银行的风险管理提出了诸多挑战。从本文的研究来看，应该从建立完善的风险管理制度、构建完整的风险管理体系、强化风险预警机制、实施专业化风险管理团队建设、加强外部合作等方面出发制定和实施相应的风险控制策略，以全面提升新时代商业银行的风险管理能力，进而有效促进商业银行的健康持续发展。

参考文献：

[1]贾进.大数据时代商业银行全面风险管理的探索与创新[J].时代金融,2019(23)

第3篇：大数据时代的隐患范文

关键词：大数据时代；企业管理；管理会计；竞争力；运营效率

1大数据时代企业管理会计的突出作用

1.1有利于提高企业的前瞻性

随着大数据时代的快速发展，中国的网民人数突飞猛进。根据相关部门的统计结果显示，2015年末，中国的手机网民人数已经超过了6.5亿人次，手机不再是传统观念中只能发短信、打电话的工具，它已经发展成为了大部分网民的生活必需品。强大的信息传递功能使得手机在人民生活中的作用越来越大，而且越来越多的企业开始注重通过网络平台来宣传自己的产品与服务。企业与消费者之间通过微信、微博等平台实现了跨区域的第一时间沟通，加快了信息的传播速度，解决了买家与卖家之间由于时间和地域带来的消费与销售的诸多不便。企业通过网络平台收集来的数据加上管理会计的信息分析技术能够及时了解到消费者内心的真实需求，甚至可以了解到竞争企业的生产、销售情况，极大地提高了企业的前瞻性，企业有了较高的预见能力，便可以规划出健康长远的发展之路。

1.2有利于提升企业的竞争力

随着大数据时代的到来，物联网也逐渐崛起。企业可以通过对客户在网络活动中的数据分析挖掘对企业有价值的信息。过去，如果客户与企业之间的交易没有最终形成，那么企业就会忽略这些信息，但是现在随着物联网的发展，加上管理会计人员的专业技术分析，就可以通过客户的网络搜索情况来判断出客户对于商品以及商品价格的消费动向，进而可以为客户推荐一些接近于客户消费偏好的相关产品。而且企业管理会计人员还能够综合客户的各项数据最终判断出产品的市场受欢迎程度以及产品未来的发展走向，便于企业及时调整发展战略，有利于提高企业的核心竞争力。

1.3有利于提高企业的运营效率

企业管理会计本身就具备通过对市场的分析判断，然后制定出企业的生产管理计划的作用，那么在大数据时代背景下，这种功能作用的发挥得到了进一步展现，因为在大数据背景之下，信息的规模以及信息的准确程度都得到了进一步的扩大和提高，企业可以更加全面地了解市场，更加深入地挖掘出对市场对相关产品以及成本价格的有效信息，然后可以为企业制定出更加合乎企业实际情况的生产、销售以及日常管理方面的规划，十分有利于提高企业的运营管理效率。

2大数据时代企业管理会计面临的挑战

2.1部分企业对大数据时代管理会计不够重视

大数据时代的到来本应该是给企业创新发展创造更好的环境和更多的发展机遇，但是从实际情况来看，我国只有50%左右的企业关注大数据时代企业管理会计的发展，有30%左右的企业对大数据时代管理会计的理解很片面，而且还有20%左右的企业对于大数据时代管理会计的概念都不是十分清楚。很多企业对于管理会计的重要意义都缺乏深刻认识，大部分企业还只是单纯地考虑企业的业绩，而不注重对企业内部的管理。不仅如此，很多企业认为，大数据都是大企业应该掌握的，中小企业要想融入其中需要耗费大量的人力、物力、财力，成本过高，得不偿失，所以很多企业都不重视大数据时代企业管理会计的发展机遇，固步自封，殊不知如果长期下去就会被大数据时代无情地淘汰。

2.2存储空间小、分析技术不完善

大数据时代突出一个“大”字，这种“大”体现在信息量大、信息存储规模大上，据IDC出版的数字世界研究报告显示：2013年人类产生、复制和消费的数据量达到4.4ZB，而到2020年，数据量将增长10倍，达到44ZB。这么大的信息数据需要巨大的存储空间，但是从目前来看，大部分企业都很难做好高级别的数据分析工作，存在存储空间小的问题。而且尽管人们已经意识到了大数据是当下人类最宝贵的财富之一，但人类真正从大数据中挖掘的数据财富还不到整体的百万分之一，很大的原因在于企业缺乏先进的信息分析技术。由于数据中非结构化数据比重过大并且在不断增加，传统的分析方法很难从非结构化数据中分析出有价值的信息。结构化信息可以通过数据挖掘算法进行分析，但是对于非结构化数据而言，必须要将其先转化为结构化信息然后再进行分析挖掘。这个过程需要一定的时间和技术手段，而且会降低信息的时效性，不利于企业及时做出相应的决策。而且在非结构化信息向结构化信息转化的过程中，如果分析技术不够完善或是分析人员不够严谨等，就会造成隐含关系的丧失，降低信息的准确性，所以必须要积极完善企业管理会计的信息分析技术。

2.3企业管理会计信息安全性不强

大数据时代的发展给企业管理会计带来了十分便利的信息搜索，十分便于企业进行数据分析，但是这些数据往往都涉及组织或是个人的隐私，一旦这些信息泄露就会给企业带来巨大的麻烦和危险。目前来看，我国企业管理会计的信息安全存在很大的安全隐患。最为常见的安全隐患，比如手机当中的微信、微博等软件都会经常出现想要获取手机用户当前位置的提示。很多手机用户都会不多想地选择允许，其实这就是一种最直接却最不以为然的信息泄露，一旦被不法分子不正当地利用就会给用户带来巨大的安全隐患。如果企业深层次的核心数据泄露，企业的商业秘密将会被互联网时代的信息传播技术很快地传播到世界各地，容易给企业带来巨大的甚至是难以弥补的损失。所以，在大数据时代背景下，企业一定要做好企业管理会计信息的安全保护工作。

2.4缺乏高素质的管理会计人才

21世纪不仅是信息技术的时代，同时也是高素质、复合型人才的时代，但是，目前来看，我国在大数据时代背景下极度缺乏高素质的管理会计人才。这种情况不仅是我国如此，世界范围内都存在巨大的管理会计人才缺口。美国是当今世界第一强国，但是美国具备高素质会计信息分析技能的人才缺口人次每年也要高达15万左右。大数据背景下，数据种类繁多，数据规模巨大，一般的管理会计人员很难深层次地挖掘出大数据当中隐含的有价值的信息，这对企业而言是一种无形的损失，所以企业必须要加强对高素质人才的挖掘与培养。

3应对大数据时代企业管理会计挑战的措施

3.1全面加强对于管理会计的重视程度

大数据时代的发展已经成为了时展潮流，现代企业要想在未来发展过程中崭露头角就必须要牢牢抓住大数据时代的发展机遇，认识到企业管理会计的重要性，管理会计可以帮助企业进行有效的财务资源配置，为企业创造巨大的价值，所以，企业管理者必须要全面加强对于管理会计的重视程度，加强对大数据相关知识的学习，把管理会计工作与大数据进行良好的结合，积极发挥管理会计的重要作用，为企业创造效益。

3.2升级数据存储系统、完善信息分析技术

大数据时代背景下数据规模巨大，非结构化数据众多，一般的数据库很难处理TB以上级别的数据，所以必须要升级数据存储系统，目前最好的办法就是构建基于云计算的会计信息系统，云计算信息系统能够实现对PB级别的数据存储，而且能够对ZB级别以上的数据进行全面的分析，可以实现资源共享、按需服务。云计算突破了传统的分析技术，能够实现对结构化、半结构化以及非结构化信数据的综合分析，不仅解决了存储空间小的问题，而且还能够完善企业的信息分析技术，是一种直接有效、一举两得的好方法。在过去的5年里，全球大数据计算性能实现了超过20倍的增长，100TB数据排序时间由8274秒缩短到377秒，都和云计算系统的应用有巨大关系，所以要全面普及云计算系统的应用。

3.3加强管理会计信息的安全性

大数据时代背景下，保证信息安全是一项十分重要的工作。具体而言，可以从三个方面入手：第一，企业在选择云计算服务商的时候一定要挑选知名度较高、安全性较高的服务商，选择前必须要对服务商的信誉情况、服务水平等情况做详细的调查，确保服务质量；第二，要保证云计算系统本身具备强大的风险隔离功能，谨防数据信息被非法窃取、篡改；第三，要加强信息加密储存保护，在客户不允许的情况下坚决不能进行资源共享。

3.4培养专业的高素质管理会计人才

人才的重要作用不言而喻，大数据背景下企业只有通过任用优秀的人才才能掌握先进的技术手段，从纷繁的数据当中提取出有价值的信息，进而帮助企业做出决策，创新发展。企业可以从外部招贤纳士、内部加强培训两方面入手。通过给予丰厚薪资待遇、可观的晋升机制的方式向社会招聘熟练掌握信息分析技术的高素质人才；另外，可以加强对员工的素质培训，通过邀请专家授课、派出员工交流学习等方法来提高已有员工的素质水平，与此同时坚决不能放松对新招录的高素质人才的培训，建立健全企业管理会计人才的培训机制，提高其理论知识与实践分析技能，要把培训学习形成企业的一种常态化工作，保持企业员工的先进性，全面提升企业管理会计工作水平，只有这样企业管理会计工作才能够更大程度地发挥作用。

4结语

大数据时代的来临是历史发展至今的必然，是不可逆的。规模巨大的数据以及强大的网络平台为企业管理会计工作带来了巨大的发展机遇，同时也带来了巨大的挑战。这个阶段，哪些企业能够抓住机遇哪些企业就能够取得巨大的突破，所以，在这个时代背景下，必然是要优胜劣汰，优胜劣汰的最终结果是我国经济水平的整体提高，这个过程意义重大，希望我国的企业都能够抓住机遇、创新发展。

作者:于淇 王迪 单位:佳木斯大学经济管理学院

参考文献

[1]程平，赵子晓．大数据时代助推财务决策[N]．中国会计报，2014-02-28．

[2]万红玲．大数据时代下的精准营销[J]．新闻传播，2014，（1）．

[3]姚璐．大数据时代下企业管理及应用[J]．科技创业月刊，2014，（1）．

[4]梁宁宁．开启会计大数据应用新时代[N]．中国会计报，2013-06-07．

第4篇：大数据时代的隐患范文

进入信息化的新时期，计算机技术正在融入各行业生产以及日常生活，在此前提下也体现了良好的实效性。相比于传统模式而言，建立于大数据基础上的计算机技术有助于提升整个的信息传输效果，同时也在根源上消除了信息传输中的各种阻碍。由此可见，大数据本身具有高增速性、多样性以及大容量的特征，运用大数据用来处理海量信息有助于减少成本并且提高综合效能。面对大数据的新时期背景，针对计算机软件的相关技术措施也应当加以改进，探究完善技术运用的具体思路。

关键词：

计算机软件技术；大数据时代；具体应用

与传统技术模式相比而言，大数据模式适合用来处理更大的数据容量，在此基础上也突显了高增速的特征。面对多样化的信息处理与数据处理，运用大数据的模式更加符合现阶段的信息化背景[1]。在此过程中，计算机软件应当起到关键性与核心性的价值，对此有必要综合考虑多样的技术措施，依照因地制宜的思路来提升计算机在各个领域中运用的实效性。作为各个行业的企业而言，也应当密切结合大数据来洞察现阶段的市场形势，在此基础上获得精准度与丰富性更强的数据与信息。

1基本的技术类型

进入大数据的新时期，建立于大数据基础上的计算机软件相关技术正在逐步获得改进。运用大数据技术，有利于紧密结合用户针对大数据的真实需求，进而依照因地制宜的基本原则来开展技术运用。具体而言，与大数据密切相关的计算机软件基本技术应当包含如下：首先是虚拟化的技术。从本质上讲，虚拟化技术指的是管理虚拟资源，在此前提下优化配置各项资源以及数据信息。由此可见，虚拟化技术有助于消除过高的信息处理成本，针对信息处理的实效性也进行了全面提升，进而在最大限度内保障了灵活性[2]。其次是与信息安全有关的软件技术。面对大数据的新时期背景，各种类型的数据并不是孤立的，而是具有特定的内在联系。受到这种影响，系统内的某些数据一旦遭受了威胁，那么很可能将会干扰整个系统，进而威胁到最根本的数据安全。由此可见，针对软件系统有必要设置全方位的安全保障，通过这种方式来保障集群数据本身的安全性。信息安全技术的宗旨就在于保障信息安全，近些年来，与大数据密切相关的多种信息技术都获得了相应的改进，这种现状有利于保障信息传输流程的安全性，同时也消除了潜在的漏洞以及风险。对于各个行业而言，应当密切结合自身的基本特征来健全安全管理，致力于推行网络化的数据管理，确保数据存储与数据分析中的实效性以及真实性。第三类是云存储。相比于单一的存储模式，云存储密切结合了各个单元，在此前提下用来存储不同类型的数据。因此可以得知，云存储技术具备较强的协同性能，密切结合了多样化的信息存储[3]。面对大数据的背景，云存储更加适合用来保存海量信息，进而方便了实时性的数据存储以及信息传输。从整个大数据的角度来讲，云存储应当构成其中的核心与关键，借助此类方式来存储实时性的数据。

2具体技术运用

在现阶段的软件中包含了预测软件，运用此类软件通常可以用来预测特定阶段的客源状况与企业发展趋势。因此从信息通信角度来讲，技术人员通过运用SPSS或者IBM的软件就可以完成精确预测，针对潜在的客源以及市场形势进行了全方位的推测。从目前的市场现状来看，通讯行业中的很多企业已开始尝试着运用此类软件来整理客户信息，进而扩大了实时性的信息互动平台。经过全方位的信息归纳与信息整理，企业就能判断特定时间段内的客源状况，然后依照因地制宜的基本思路来选择适合本企业的营销对策。目前的状态下，通信领域以及其他行业的企业都在面临激烈竞争。企业如果要突显自身具备的综合优势，那么前提就在于借助多样化的通信手段及通信措施。针对实时性的客户资料，企业可以借助大数据提供的手段来收集必要信息，进而完成全方位的样本抽样、数据开发以及信息处理。经过全方位的信息分析，企业就能运用特定的手段来提供自身所需的客源开发方案，同时也有利于从根源上消除市场中的隐患和威胁。大数据时代更加关注最根本的信息安全。然而实质上，各种类型的软件都很可能存在特定的安全漏洞，对此有必要运用适当的措施来加以弥补。针对软件有必要加装适当的安全防控，在虚拟环境中保证最基本的数据安全。一旦发现了隐患或者安全风险，企业就要致力于迅速消除隐患。在必要的时候，企业还可以运用模型化的手段来归纳用户需求，提升信息分析的精准度。从本质上讲，大数据运用于信息处理的措施有利于消除数据处理中的过高成本，从而密切结合了数据分析、信息存储与数据采集。企业如果能选择适当的措施和技术手段，就可以从根源上消除数据处理的过高成本，对于信息处理的实效性也进行了全面提高。面对大数据的新时期，计算机软件技术具备了更广的运用空间，这种技术也有利于全面提升大数据处理的实效性。截至目前，与大数据密切相关的软件处理技术正在不断获得改进，然而仍然有待加以完善。为此，各种类型企业及其技术人员还需要归纳经验，针对不同类型的信息处理都应当选择不同的模式，进而全面提升数据与信息处理的整体效果。

参考文献：

[1]向羽.计算机软件技术在大数据时代的应用探究[J].电子技术与软件工程,2016(22):78.

[2]王铁.计算机软件技术在大数据时代的应用[J].电脑迷,2016(10):79.

第5篇：大数据时代的隐患范文

信息安全论文2360字(一)：大数据共享时代的信息安全保护论文

摘要：大数据共享时代是现代互联网时代的发展方向，大数据刺激互联网进步，大数据共享时代的到来，不仅产生了诸多便捷，同时也产生了信息风险。大数据共享时代信息安全保护是最为重要的工作，保障信息的安全性，以免信息泄露。本文主要探讨大数据共享时代的信息安全保护策略应用。

关键词：大数据；共享时代；信息安全保护

中图分类号：TP309；TP311.13文献标识码：A文章编号：1672-9129（2020）04-0051-01

随着我国互联网时代的发展，大数据成为互联网的主流技术，大数据在互联网中推陈出新，促使互联网有着新的高度。现阶段为大数据共享时代，大数据共享时代比较注重信息安全保护，主要是因为大数据共享时代有利有弊，其优势明显，弊端也很明显，必须要保证信息安全保护，这样才能提高信息的安全水平。

1大数据共享时代信息安全保护的重要性

大数据共享时代下信息安全保护非常重要，大数据中包含着诸多信息，而且信息为大数据的核心，落实信息安全更有助于实现大数据共享[1]。大数据共享时代提高了对信息安全保护的重视度，完善大数据信息的应用，更重要的是避免大数据信息发生泄漏和丢失，维护大数据内信息的安全性。大数据共享时代需积极落实安全保护措施，强调大数据共享时代中所有信息的安全性，防止出现信息风险，保障信息的安全使用。

2大数据共享时代信息泄露的几点原因

大数据共享时代信息泄露有几点原因，这几点原因诱发了信息丢失，例举这几点原因，如下：

2.1账户信息泄露。大数据共享时代下账户信息是指用户身份证、银行账号、支付宝信息等，这些信息涵盖了个人账户的所有信息，很多不法分子会主动窃取个人的账户信息，不法分子篡改账户信息之后就容易发生钱财丢失的问题，无法保障账户信息安全。

2.2信息控制权薄弱。大数据中的信息控制权比较薄弱，大数据共享时代下，用户信息授权到不同软件，而每个软件都有自己独特的安全保护方法，用户授权的软件越多，信息安全控制权就越薄弱[2]，比如用户手机中安装了微信、QQ、抖音、支付宝等APP，不同APP都需读取用户的信息，很多软件之间会有关联授权的情况，APP启动时会自动读取用户的信息，无法做到完全匿名，削弱了信息控制权。

2.3大数据为主攻目标。大数据共享时代的到来，大数据信息成为主要攻击的目标，大数据在互联网的作用下成为不法分子主攻的对象，大数据承载着大量的信息，信息含量越高，就越容易受到攻击，不法分子抓住大数据的信息优势，不断的进行攻击，以便获得多重效益。大数据内关联着大量的信息，这些信息均是黑客攻击的对象，无法保障信息的安全性。

3大数据共享时代信息安全保护措施的应用

大数据共享时代信息安全保护措施很重要，其可保障大数据共享时代的安全运营，为人们提供优质的网络环境，实现信息安全，例举大数据共享时代信息安全保护的几点措施，具体如下：

3.1实行立法监督。大数据共享时代中信息安全保护实行立法监督，主要是采用法律监管的方法监督个人信息[3]。大数据共享时代下信息量增长速度很快，信息数据日益更新，呈现出几何级数的增长趋势，这时政府就要出台法律法规，用于监管大数据共享时代中的信息数据。立法监督时以现有的法律法规为基础，成立专门保护个人信息的法律，规范大数据时代中的信息应用，协调信息的应用。立法保护时要细化法律法规，为信息安全保护提供有效的法律依据，同时还要学习国外一些比较好的监管经验，强化信息安全保護，避免大数据共享时代下有信息泄露、盗取的问题。

3.2构建自律公约。大数据共享时代的到来，为我国各行各业提供了机遇，大数据共享推进了行业之间信息共享的发展，为了保障行业内信息安全，就要构建行业内的自律公约，规范行业中的信息。自律公约保证了行业信息的安全性，让行业信息可以在大数据共享时代处于安全稳定的使用状态。行业之间可建立通用的自律公约，全面维护行业内信息的安全，让行业之间有信任感，以便在大数据共享时代中保持信息的安全性，防止信息泄露[4]。例举大数据共享时代中行业信息安全中自律公约的构建，其主要表现在两个方面，分别是：（1）行业内收集用户信息时不要采用秘密的方法，用户享有知情权，要在知情的情况下让用户自导自己的信息，包括授权信息、数据信息等，而且需在服务条款中向用户说明信息的具体使用，告知使用时间和使用方法；（2）大数据共享时代构建自律公约时，要全面收集用户的信息，要让和信息相关的提供者、消费者之间同时遵守自律公约，保证大数据共享时所有数据的合法性及安全性，要求第三方使用大数据信息时确保信息的安全性及隐私性。

3.3安全防护应用。大数据共享时代信息安全是很重要的，大数据共享时代中涉及到海量的信息，信息量不断的增加，这时就要采取安全防护的方法，从根本上实现大数据共享时代的信息安全。例举大数据共享时代信息安全防护措施的应用，如：大数据共享时代信息使用时要把大数据技术和信息安全技术结合起来，确保安全技术适用大数据环境，及时发现大数据中信息的安全风险，还要积极更新查杀病毒的软件，保证病毒查杀软件处于监督的运行状态，未来大数据技术中还需落实预测技术的应用，提供精准化的杀毒服务，避免大数据和信息之间产生矛盾。

4结语

大数据共享时代的信息安全保护工作很重要，落实信息安全保护才能提高大数据的应用，同时还能保障大数据融入到互联网、云计算中，体现大数据共享时代的优势。大数据共享时代信息安全保护中必须要落实相关的措施，保障大数据共享时代中各项操作的安全性。

信息安全毕业论文范文模板(二)：计算机网络信息安全及其防护策略的研究论文

摘要：计算机技术和网络技术持续更新和进步，应用范围逐渐扩大，深入影响到社会生产生活的各个方面。计算机网络运行过程中，还存在网络信息安全的问题，一旦产生信息泄露，将会造成巨大经济损失。因而现代人越来越重视计算机网络信息安全，积极开展防护工作，更好发挥计算机网络的优势和作用。

关键词：计算机；网络信息；安全；防护

中图分类号：TP393.08文献标识码：A文章编号：1672-9129（2020）05-0014-01

计算机网络的信息传播即时性和快速性，是其一个重要的技术特点，这种信息之间的广泛传播，就潜伏着一定的危险和隐患。因此在使用计算机网络的过程中，需要对信息安全的防护重视起来，提高安全理念并且采取相关的防护策略，能够最大程度上发挥计算机网络的作用。

1计算机网络信息安全影响因素

1.1病毒。计算机病毒原理上是一串恶意代码，但是与生物病毒相同的是，计算机病毒在网络世界以及局域网体系中拥有极强的传染性。但是不同的是，计算机病毒只是简单的数据，是可以运用专业的杀毒软件进行防御控制清除。计算机病毒有普通病毒、木马病毒、蠕虫病毒等，存在有各种各样的特征和感染方式，但是除却少数有着极强的特异性和破坏性的病毒外，使用杀毒软件、完善系统防护、封锁用户危险行为是预防计算机病毒感染的重要手段。

1.2黑客攻击。黑客攻击主要分为被动攻击和主动攻击，被动攻击主要指为了获取用户信息，黑客在计算机运行中进行信息截取、破译或者窃取，但是对计算机正常运行没有造成影响；主动攻击主要是指黑客有选择、有目的的进行计算机网络攻击，对网络信息的有效性、真实性以及完整性进行破坏。黑客攻击会导致用户的重要信息和数据丢失、泄漏，随着科学技术的快速更新，黑客攻击的手段也更加高明和先进，为用户安全防护带来了一定的困难。

1.3垃圾邮件。垃圾邮件会有三种展现形式：病毒邮件、广告邮件和恶意邮件。病毒邮件往往会带有一串不明连接或是看起来不算可疑的附件，只要一进入不明连接，病毒邮件就会自动在计算机中安装恶意程式或下载大量病毒。浏览器可以绕开部分系统底层防护，这在苹果系统中尤其严重，是重要的病毒高发地带；广告邮件和恶意邮件则一般会有网络邮箱运行商进行智能屏蔽，恶意邮件经常会带有黄赌毒方面的配图等，对精神文明建设造成不良的影响，甚至会危害人的生命安全。

2计算机网络信息安全防护策对策

2.1使用杀毒软件。当前，黑客的攻击手段更加高明和丰富，病毒木马的隐蔽性也更强，为计算机网络安全埋下了巨大隐患，杀毒软件作为一种重要的防护方式，其具有显著的防护效果，因此，用户要合理使用杀毒软件，发挥其防护价值。首先，用户要合理选择杀毒软件；其次，使用者需要定期对杀毒软件的运行状态进行查看，保证其处于正常运行中，起到有效防御的作用，并且定期更新杀毒软件；最后，在应用杀毒软件中，用户还要对养成正确的使用习惯，定期使用杀毒软件进行病毒和木马查杀，及时发现存在的病毒，消除潜在的安全隐患。

2.2设置防火墙。随着科学技术的飞速发展，网络技术已经成为人们日常生活中不可缺少的一部分，人们工作、学习、生活都需要网络技术支持。尤其在支付宝付款、微信付款技术出现以后，越来越多人习惯手机支付以及网络购物，为此计算机信息网络必须加强网络安全管理。设置防火墙是当前网络通讯执行过程中最可靠的有效方式。也就是说，计算机信息网络安全管理设置防火墙，这样网络信息数据输入到内部网络系统中，就可以通过自己设置的防火墙保证网络数据不发生数据信息泄露，从而防止黑客进入网络设置，使其肆意改动、删除网络数据信息。一旦发现可疑信息侵入，防火墙技术需向系统管人员进行请示，询问是否允许继续访问，倘若计算机用户不了解该程序，大多情况都会选择禁止访问。这样防火墙就能充分发挥安全管理机制，禁止一切不安全因素入侵局域网，以便防火墙发挥最大的安全管理作用。

2.3入侵检测技术和文件加密技术。入侵检测技术是一种综合技术，它主要采用了统计技术、人工智能、密码学、网络通信技术和觃则方法的防范技术。它能有敁地监控云计算环境下的数据库系统，防止外部用戵的非法入，该技术主要可以分为统计分析方法和签同分析方法。文件加密技术可以提高计算机网络信息数据和系统的安全性和保密性，防止秘密数据被破坏和窃取。根据文件加密技术的特点，可分为：数据传输、数据完整性识别和数据存储三种。

2.4物理隔离与协议隔离。物理隔离和协议隔离主要是应用在企业中，物理隔离本质上就是建立内网或者是说局域网，使外部网络和内部网络进行隔离，仍而使黑客入侵失去相应的攻击渠道。物理隔离的方法需要企业管理人员对企业系统信息通讯网络进行合理的区域划分，也可以根据企业的发展情况，进行安全区域的划分和管理，通过实时的监控技术保证企业系统的通讯安全。协议隔离技术主要是利用协议隔离器对电力信息通信网络进行网络的分离，来保证内部系统的安全。这种方法主要是因为也系统的内部网络和外部网络有着一定的连接，协议隔离器能够保证内部网络和外部网络建立一个安全的连接通道，在需要进行接通是，输入内部专属的密码，就能够完成信息的传输，如果没有内外连接的需求，就直接断开连接。通过这样的方式能够在满足网络连通的同时，最大化地保护通讯网络的安全。

3结语

第6篇：大数据时代的隐患范文

关键词：大数据;安全生产管理;应用

1前言

煤炭行业是国民经济的基础产业，在我国一次能源生产和消费结构中，煤炭一直占到70%左右，预计今后30～50年，这一比例仍高达50%以上。但煤炭行业点多面广、从业人员多、危险源集中、事故灾害严重。为提高安全生产管理能力，需要不断引入适合的管理方法、体系，本文分析研究，将大数据概念引入煤矿安全生产管理中的可行性，以及实际应用的可操作性。

2大数据概念

大数据是一个IT界提出的一个新的概念，“大数据”研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，会产生新一波的生长率的增长，也预示着新的规律发现和新生事物发展趋势能够提前预测。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域，以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多地意识到数据对企业的重要性。对于煤矿安全生产管理，实质上也是基于历史数据分析管理。其实大数据也早已存在于煤矿安全生产管理中，在一次次血的教训中总结了大量的经验，积累了大量的数据，包括安全生产经验、危险源、职工违章行为、违章类型、事故发生时间、事故类型等等，只是现阶段认识中它还只是“小数据”，也没有发挥大数据的效用。

3大数据的特点

在维克托迈尔-舍恩伯格博士看来，大数据有3个主要的特点：全体、混杂和相关关系。①全体，即去收集和分析更多的数据。这个数据都是有关研究问题的数据，这个数据点绝对的数字并不重要，重要的是有多少数据点是和研究的现象相关。如果想要研究的现象只有1000个数据点，抓住1000个数据点就是大数据，因为这就抓住了所有数据。通过这种方式可以看到很多细节，这些细节在之前随机抽样得不到的。②混杂，即接受混杂。在小数据时代人们总试图收集一些非常干净的数据、高质量的数据，花费很多金钱和精力来确定这些数据是否是好数据，是高质量的数据。可是在大数据时代，就不用去追求那种特别的精确性。当宏观上失去了精确性，微观上却能获得准确性。③相关关系。因为更加混杂，因果关系转向相关关系。人们不要认为可以真正地、容易地找到因果关系，其实那只是发现相关关系。在大量的混杂的数据之间找到相互关系，从中发现我们应该关注的是什么，而不是关注为什么，这也就是从小数据时间的随机样本和大数据时代的全部样本、从去糟存精到保留繁杂的数据、从究其原因到发现相互关系。通过对比得出，小数据时代和大数据时代的区别，这样也更容易诊断大数据是否适用于其他行业。

4大数据概念在煤矿安全生产管理中应用的可行性

4.1全体数据样本在煤矿安全生产管理中应用

从我国煤炭工业发展以来，不断建立起了各种煤矿开采规范、安全规程及安全生产法等安全生产法律、法规文件，诸多文件无一不是通过大量现场实践经验积累而来，部分规定还在随着开采技术及环境发生变化不断进行着修改。过去在安全生产过程中需要建立各种台账，包括设备点检记录、人员不安全行为记录、地质条件变化记录等等简单数据台账，经过长期积累形成小数据库。随着科学技术进步，现代化监测监控设备不断投入使用，产生了时时数据，逐步扩充着小数据库，通过数据统计分析，总结出了“煤矿安全生产五大灾害”、“安全生产红线”等等。所以，全体数据样本，已经在煤矿安全生产管理中应用，并且发挥了巨大作用。

4.2原始积累数据多而繁杂，但是都是有价值的数据

煤矿生产包括着方方面面繁杂的生产工艺，所涉及的各种台账及记录也是五花八门，虽然所使用的统计方法不一，但是在繁杂的大量数据中，能够得出一定的规律，每一次记录都是有效的数据。“海因里希法则”就是一个典型的示例，告诉我们当一个企业有300个隐患或违章，必然要发生29起轻伤或故障，另外还有一起重伤、死亡或重大事故。虽然不同行业不尽相同，但他说明了一种倾向，说明了数量巨大而且繁杂的原始数据是有价值的。

4.3数据相互关系的应用

在有大量数据基础的前提下，对基础数据进行分析，分析的是在多因素相互影响下事态发展趋势，在趋势形式下制定安全生产防范措施，从而促进安全生产。以下以某煤矿某一段时间内的“不安全行为”统计进行数据分析，具体见下表。以上数据为某一时段数据。看似简单的数据，但是蕴含的信息量却是庞大的。从数据信息中分析，20~30岁的员工违章数量小于30~40岁员工违章数量，30~40岁员工违章数量大于40~50岁员工违章数量；水泵工为单岗作业，夜班发生睡岗几率较大；瓦斯检查工也为单岗作业，容易产生侥幸心理而不按规定路线检查；10年及10年以下工龄员工违章数量较大；从事本岗位时间越长违章现象越少；近90%违章现象发生在夜班。从以上数据分析可以发现，虽然只是一个很小的样本，但是却还是蕴含了大量的信息，可发现一定的规律，从而有针对性的采取防范措施。可以预见，随着信息量的继续增大，规律会越来越明显，所反映趋势会越来越准确，其相互关系会自动显现。从而不用从数据样本着手去减小分析误差。综上所述，大数据的特点，都在煤矿安全生产数据应用中有所体现，但目前应用水平非常局限，仅仅是简单数据应用。①数据量不够，随着企业综合自动化水平提高，数据积累上有了质的飞跃，但数据还不够完善、全面。②数据仍然是零散的数据，没有对庞大的基础数据进行分析处理，数据处理仍然停留在样本处理上。安全生产管理中一些有关安全设施设置、事故隐患查处、重点危险源分布等信息查询和统计分析，主要依靠手工输入和单机处理，造成安全信息反馈相对滞后，分析统计不准确，无法进行资源共享，不利于安全管理水平的进一步提高。同时，也表现出数据应用，在煤矿安全生产领域有更为广阔的应用前景。

5大数据技术在煤矿安全生产管理中应用采取对策

5.1信息数据的采集

5.1.1自动化数据采集

加快煤矿综合自动化的建设，自动化水平的提高，一方面可以降低部分由于人为误操作造成的事故，一定程度上减少了井下工作人员数量；另一方面，由于软件平台实现了各个系统的数据接入，生产管理人员可同时获得更多、更全面的实时、历史生产数据，从而能够更准确、更精细地进行生产指挥调度，各平台之间建立数据接口，实现数据共享。

5.1.2人工数据采集

目前除了人员定位、安全环境监测、顶板压力及部分设备运行实现了实时监控，其余包括人员不安全行为在内均无法实现自动化监测，仍然需要人员数据采集。目前虽然也在进行采集，但是在数据采集过程中已经降低了其自身价值。例如人员的不安全行为的记录，要以现场安全监察员作为信息采集员，现场及时发现员工的不安全行为并进行记录，包括已经发生的和即将要发生但被制止的行为，记录中要包括员工姓名、年龄、文化程度、工龄、年内参加培训类型和次数等等信息。不漏掉一个有效信息是真实数据积累的基础。杜绝在信息采集过程中就人为筛选数据，忽略大量数据存在的意义。

5.2数据处理

安全生产工作应该加快安全管理信息化建设步伐，加强对安全生产管理和技术资料的收集、汇总、分析和建档工作，建立健全安全生产数据库，积极探索信息系统的开发和应用，科学、系统的反映出安全管理的项目、要素和标准，具备信息传递查询、数据统计分析、危险源检测控制、隐患检查整改等基本功能。同时可实现行业内数据库信息的共享。在大量数据基础上引入计算机的云计算进行数据分析，从数据中分析出各个数据间的相互关系，从而预测出自己所需要的信息。

5.3数据联网共享

大数据时代就是基于互联网而提出的，煤矿安全生产管理数据在海量数据中本来就是个体样本，从数据采集到积累都不易，应该建立统一共享平台、建立数据库，积累包括信息录入、信息调阅、信息搜索等等记录，从而从大量信息中筛选有价值信息。例如，在进行液压支架回撤过程中，因侧护板固定不牢靠而发生掉落伤人事故，从事故原因分析是人为主观责任事故，但终归是作业前没有危险源辨识，忽略检查。如果建立起作业内容及危险源辨识信息共享平台，只要发生一起事故，就会在全范围内通告，其他单位要进行同样的作业内容，只要在数据库搜索引擎中输入关键词，所有危险源及事故案例全部一一列出，便于在作业前对其风险评估及培训，避免同样事故的多次发生。

6结论

从大数据特点分析，煤矿安全生产管理也同样具有相应特点，而且在传统数据积累和现代矿业全自动化系统建设中，煤矿安全生产管理相关数据也将出现爆棚现象，数据越多，数据所隐含的内在关系也越清晰、越容易发掘，特别是对煤矿井下环境、灾害、人员活动高度耦合的大系统而言，数据越多，灾害预警模型维数也就可以更高，预警预报也就越准确。但大量数据处理将是又要解决的重点问题，在海量数据中必须要用到云计算技术提供计算支撑，也是要进一步解决的问题。

作者:薛志明 单位:神华宁夏煤业集团槽村煤矿

参考文献：

第7篇：大数据时代的隐患范文

［关键词］大数据时代；会计信息化；积极作用；风险因素；防治措施

［中图分类号］F232［文献标识码］A［文章编号］1673-0194（2016）01-0031-01

1分析大数据时代背景下对发展会计信息化的积极作用

1.1使信息资源可以共同分享

随着时代的不断发展变化，人们掌握的科学技术越来越先进。在大数据时代，会计信息化在不断的创新发展，通过建立起网络信息资源的平台，使人们可以在这个平台上分享自己的信息，让更多的人了解与学习，真正实现了信息资源的共同分享。

1.2使会计信息化的成本费用大大减少

我们要使会计信息化发展起来，就需要多方面的建设，比如，实现会计信息化最基本的设备、会计信息软件的开发与维护的费用等，这其中需要投入比较大的人力、物力以及财力，成本较高。但是随着大数据时代的到来，大数据与云计算的不断发展进步让许多的大小企业在快速获得信息资源的同时，也很大程度上减少了在基础设施建设方面的投资成本，让企业可以花更少的钱获得更多的信息资源。

1.3使会计信息化的效率得到进一步提高

在大数据时代背景下，发展会计信息化可以使其应用效率、工作效率等得到进一步的提高。在会计信息化系统中的云会计服务功能不断加强，这使企业的工作者可以更快地计算出各种报表等，大大地提高了企业财务会计部门的工作效率，同时也使企业在会计信息化方面的应用效率得到了很大程度的提高。

2研究大数据时代下在会计信息化中存在的风险因素

2.1比较落后的云会计平台建设

当前，在我国会计信息化发展过程中存在着的一项比较严重的风险因素是，云会计的平台建设比较落后。我国与其他发达国家在云会计技术平台方面的建设仍然存在着比较大的差距，我国云会计服务提供商为企业提供的云会计平台建设无论是在专业技术方面，还是在售后服务方面都比较落后，并不能满足企业发展的需要，同时也阻碍着会计信息化的进一步发展。

2.2云会计平台建设存在着比较大的安全隐患

我国在云会计平台建设上存在着比较大的安全隐患。我国有相当一部分的企业在网络会计信息系统上发展得并不成熟，对于系统用户在身份认证的方式设置以及管理方面安全性较差，用户的一些隐私信息极易被一些网络病毒或是黑客非法获取到。另外，在云会计平台建设中数据加密的技术发展水平较低，一些软件开发商对于数据加密技术的开发并没有十分重视，这极易发生数据安全问题，对企业中云会计的安全运行十分不利。

2.3相关的法律法规不健全

现阶段，我国在信息安全方面制定的法律法规还不够健全，不够完善，这也是在会计信息化中存在的一大安全隐患。我国对于会计信息化在技术安全等方面没有一个明确的规定，这使系统用户权益极易受到侵害，并且还得不到法律的支持和保护，因此，这使会计信息化在我国未来发展会比较艰难。

3在大数据时代下进一步完善会计信息化防范风险的措施

面对当今大数据时代下的会计信息化，通过分析其中存在的种种风险，这些风险十分不利于会计信息化的发展。因此，我们必须要制定出更加完善的措施来防范这些风险，使我国的会计信息化能够朝着更加积极健康的方向发展。

3.1完善会计信息资源共享的平台建设

我国应该进一步完善会计信息资源共享的平台建设，加大对信息软件开发商在专业技术以及售后服务方面的人力、物力以及财力的投入，让云计算平台建设得更加完善。另外，要紧随时展，运用先进的科学技术为企业提供更多、更全面的信息资源，真正发挥出会计信息资源共享的作用。

3.2加强云计算平台的安全性

云计算服务商在开发以及管理信息软件时应该为企业在财务信息安全方面着重考虑，加强对云计算平台的安全性。首先就是要加强对系统用户在身份认证以及信息管理方面的保护，另外就是要进一步做好企业的数据信息加密的安全可靠性，保证系统用户以及企业的权益，使其可以正常地获取信息资源。

3.3规范云会计系统的法律法规

由于我国与其他发达国家在云会计系统的发展上差距比较大。因此，我国可以通过借鉴其他国家对会计信息化的发展历程，制定出一套更加完备的云会计系统法律法规，对信息安全的发展提供法律保障，依法对云会计的运行进行监督和管理，使会计信息化可以更加快速健康的发展。在面对当前的大数据时代，我国的会计信息化相较以往有了很大的进步与发展，但是，其中还存在着许多不成熟的地方，亟待我们解决。因此，我们必须要制定出更加完善、合理、有效的措施，使我国的会计信息化能够得到更好的发展，使我国与世界其他发达国家在会计信息化方面的差距拉近。

主要参考文献

［1］李想．会计信息化形势下会计人员能力的培养［J］．黑龙江科技信息，2014（10）.

［2］高千亭，杨丽君．试论会计信息化［J］．商业研究，2001（3）.

第8篇：大数据时代的隐患范文

关键词：大数据时代；计算机信息处理技术；缺陷及对策

一、“大数据”的基本内涵

（一）基本内容

“大数据”（BigDate）是近几年计算机信息技术发展迅速后诞生的新名词，目前还未有官方定义，但不少相关人士认为大数据不仅仅是能够简单的收集整合数据，也能够通过此改变企业的发展模式。大数据的特征较多且较明显，包括数据多样化、数据存储多样化、数据信息获取速度快和数据复杂性几点，数据多样化体现在现今的信息数据量通过互联网几乎是成倍增长，数据存储多样化体现在当下的多媒体技术载体多样化的情况下，存储方式也随载体的多样化而丰富。而数据信息获取速度快体现在多样化的数据信息获取方式使得数据信息获取速度增快，同时也表现出数据信息的复杂性，因为多样的数据信息无法第一时间分辨是否有用。而随着计算机信息处理技术的发展，大数据也将和云计算及物联网等共同集合发展计算机信息处理技术。

（二）云计算网络

云计算随着科技的发展已经在各行各业广泛应用，也已成为关键性的计算技术吗，而云计算和计算机网络计算技术结合后能够进一步优化计算机信息处理技术。将云计算作为各类计算机网络软件的基础，继而增强软件的编程能力和回应能力，构建云计算网络。云计算网络比起传统计算机网络，储存能力显著提升，因此，计算机信息处理能力就会大幅度提高，同时还能减少传统计算机处理信息时出现的速度慢和效率低的问题。

（三）计算机安全信息技术

计算机网络技术的发展使得各种数据能够随时共享，使人们的生或更加高效便捷，但同时也会有些不安全性，不法分子会趁机窃取数据信息，因此，大数据时代背景下，怎样保证计算机信息技术的安全性也成为人们和相关行业专家们关注的重点[2-3]。

二、计算机信息处理技术存在的缺陷

（一）信息处理技术落后，信息收集时间长

现阶段，互联网的广泛普及和发展已经使计算机逐渐成为人们日常生活中不可或缺的物品，人们通过计算机获取信息，了解世界，丰富生活，而其中最关键性的技术就是信息处理技术，人们可以通过信息处理技术进行信息数据的最优决择。但现阶段的计算机处理技术还存在一定缺陷，影响着其正常发展，最突出的便是信息处理技术还没有完全融合大数据，使得处理信息技术的运行系统较为陈旧，处理信息技术时也较为落后，无法快速的进行有效处理，另一方面，信息收集的时间较长，在大数据时展的情况下，信息数据不断的增多，但目前的信息收集技术较缓慢，且存在一定延时性，继而会造成数据信息延迟，影响用户使用体验。且在收集信息时，大部分系统还是使用传统的信息收集方式，继而影响到信息数据的收集方式和时间。

（二）信息分析效率差，信息存储受限

信息处理也已经迈入全球化，信息量紧随着大幅度增多，这对现今的信息处理技术带来很大的挑战。人们通过计算机处理信息时，都希望得到更有效高质的分析，但现实的信息处理技术却无法有效性的分析处理信息，只能分析处理最基本的信息，不能深入的分析和预测，继而为使用者做出信息数据的最优抉择。同时，现阶段的信息处理技术在信息存储方面也较受限，在运行过程中，无法有效化的保存所有信息，从而影响到查找信息和分析信息，影响到用户的体验感，且会使信息处理系统运行途中无法获得巨大的数据信息支持，进而数据信息片面化[4]。

（三）信息安全性较低

大数据时代不仅带来大量机遇，同时也带来不少挑战，特别是安全方面，多样的信息渠道和大量的信息数据通过多种实时共享渠道可以实现多种渠道共享，不法分子会趁机窃取个人信息或有效信息，而且数据信息也包含不少恶意信息，信息处理技术无法分辨处理，会使使用者遭受到恶意信息软件攻击或者个人信息泄露，产生社会损失或经济损失。

三、“大数据”背景下计算机信息处理技术发展的对策

（一）优化信息处理技术和收集步骤

信息全球化的大背景下，“大数据”技术的产生和应用可以帮助提高计算机信息处理效率，实际运行过程中，依靠计算机作为运行基础，信息处理技术与大数据相结合，从理论方面开始结合转变，转变并丰富原先的信息处理方式，提高信息处理技术的运行效率。同时，将大数据中的信息挖掘技术应用于计算机信息处理技术中，能够根据使用者提供的信息关键词，快速展开信息的网罗和收集，提升信息收集的速度，同时能够简化信息收集步骤，更进一步提高信息处理效率[5-6]。

（二）提高信息分析效率，完善信息存储设计

计算机信息处理技术的运行核心便是数据信息的有效性分析，因此，提高信息分析效率至关重要。在当前“大数据”的时代背景下，信息处理技术能够结合大数据形成更全方位的习性分析索引技术，根据使用者的数据信息，使用结合后的技术进行更有效的筛选，并对筛选出的内容开展更高质化的处理及预测，最后为使用者提供处理后的信息。在信息处理途中，信息处理技术结合大数据后，能够更直接的根据使用者的主要需求为其提供针对性的信息帮助，减少筛选时间。另一方面，结合大数据后的信息处理技术在数据信息形式方面，更为多样，结合大数据中的云存储等设计，能够创新支持信息处理技术的运行软件和计算机，继而完善信息存储设计，达到信息处理技术的高效化。

（三）提升信息处理安全技术，培养专业性人才

数量庞大的信息数据冲击下，信息处理方面也存在较多安全隐患，为此应该建立信息安全系统，在筛选信息时，也要智能分析恶意数据或风险性数据，降低数据信息中的安全隐患。与此同时，人才作为信息处理技术的基础，要加大对专业性人才的培养，并为信息技术处理人员创建良好的研究环境，包括资金和资源支持，推进信息处理技术人员继续研发信息处理技术安全性的相关信息软件，确保安全性的提升[7]。

第9篇：大数据时代的隐患范文

[关键词]大数据；营销领域；营销活动；伦理问题

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

1 大数据的概念

近些年随着移动互联网、物联网、云计算的迅猛发展，IT业又出现了一个新名词――大数据（Big Data），“大数据”（Big Data）的横空出世是IT行业又一次颠覆性的技术变革，且已在各行各业逐渐形成燎原之势，大数据的出现不仅给当今世界带来了翻天覆地的变化，同时也潜移默化的影响着人们生活的各个领域。

对于大数据的概念，迄今为止仍然没有形成统一的准确定义，Francis Diebold（2003）是第一个提出“大数据”术语的学者，他认为：大数据就是正在激增的数量和潜在的相关数据，主要是当今空前发展的数据记录和存储技术。而META集团（现为Gartner）的分析师Douglas Laney（2001）在研究报告中，就指出数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）的增加可能是未来的一大趋势。虽然这一描述最先并不是用来定义大数据的，但在此后的十年间很多企业如IBM和微软仍然使用这个“3Vs”模型来描述大数据。对此也出现了一些不同的意见，大数据及其研究领域具有影响力的领导者的国际数据公司（IDC）在2011年做的报告中定义大数据为：“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集、发现或分析，提取各种各样的大量数据的经济价值。”从这个定义来看，大数据的特点可以总结为4个V，即Volume（数量），Variety（种类），Velocity（速度）和Value（价值）。4Vs和3Vs的不同之处就是增加了一个价值，指出了大数据最为核心的问题就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值。De Mauro，A-，Greco，M-和Grimaldi，M-（2014）对大数据的定义进行了统一：大数据指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。由于利益相关者的角度不同，因此学者们对大数据定义的表述也不尽相同，但大数据的重要性却得到了一致的认同，即大数据在其数据量、数据复杂性和传播速度三大方面都显著的超出了传统的数据形态，也超出了现有的技术处理手段。

正是有了数据的爆炸式增长，大数据已经在学术领域、商业领域乃至政治领域都得到了密切的关注。2008年《Nature》出版了专刊“Big Data”，从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学和生物医药等多个方面介绍了大数据带来的挑战。2011年《Science》推出关于数据处理的专刊“Dealing with Data”，讨论了数据洪流（Data Deluge）所带来的机遇，同时也指出如果能够有效地利用好这些数据，人们将会得到更多的机遇，并能对社会发展产生巨大的推动作用。

2 大数据给营销领域带来的变化

国外学者Daniel Nunan（2013）就指出了大数据可能会产生影响的五大领域：社交网、数据所有权、存储问题、数据收集、公众隐私，因此大数据时代各大领域都将迎来新一波的迅猛发展期，同时它也决定了未来商业的发展趋势，尤其在营销领域大数据与营销的结合更是颠覆了传统的营销模式。

2-1 营销活动将更科学化

大数据的特征是容量大、种类多、高速度和有价值，因此大数据时代的营销不再是基于经验和直觉，而是基于科学的数据分析进行精准营销。曾经有过一个经典的大数据案例讲的就是“啤酒与尿布”的故事，在20世纪末的美国沃尔玛超市中，超市的管理人员意外的发现两个毫无关联的物品啤酒和尿布会经常同时出现在一个购物篮中，后续研究发现原来是因为美国一般都是年轻的爸爸出来为小婴儿购买尿布，顺便为自己购买啤酒，当然其中就用到了商品间的关联算法，而大数据正是通过海量的数据来实现精准的营销为企业竞争赢得先机。

2-2 营销活动将更个性化

随着数据的挖掘、采集、分析等环节的效率不断地提高，大数据的大容量、高速度、多样性以及高价值四个特点使得个性化的营销服务成为可能。营销的最终目的就是能够准确的了解每一个潜在的或者现实的客户需求并为其提供满意的产品和服务从而实现利润最大化，而大数据恰好能够利用其显著的优势，从海量的数据中提取有用的信息，准确地把握客户的兴趣点，了解客户的个性偏好，因此大数据背景下利用网络技术平台提供个性化服务是未来的一大趋势。

2-3 企业营销组织机构和人员工作职能将围绕数据展开

大数据时代下对于企业来说数据是最重要最珍贵的资源，因而数据的收集和整理以及数据的分析和处理将是营销人员制胜的关键。因此营销人员的工作将更多的是围绕着数据的采集、分析和处理展开。在营销领域采用数据挖掘是营销发展到一定阶段的必然趋势，而数据挖掘技术的应用能对企业的营销管理带来很多显著的利益，因此未来企业的营销人员的职能会发生转变，以数据挖掘、分析为主的组织机构将会成为企业的重要职能部门。世界著名的管理咨询公司埃森哲和麦肯锡都先后报告称，数据科学家的需求将会持续扩大，未来如何培养高技能的数据人才会是各大数据业务公司的重中之重。

2-4 营销活动将可预测

大数据是一场技术性的革命，海量的数据资源使得营销管理开启量化的进程，而运用数据进行决策是大数据背景下营销模式的一个重要特征。未来企业的竞争将是数据的竞争，谁能挖掘潜在的客户掌握客户的需求谁将能取胜，因此企业营销活动的成败关键就在于是否能准确地判断顾客的价值，而大数据的出现使得营销管理活动能够实现精确的预测成为可能。大数据之“大”就是数据量大，能搜集全面和综合的数据，并再结合数据算法建模的使用，便能充分地挖掘数据间的相连性，从而来预测市场的发展趋势，帮助提升营销活动的可预见性。

总之，大数据时代的到来给营销领域带来了巨大的商机。可正当人们还沉浸在大数据所带来的各种便利和价值的时候，有一个问题已慢慢引起了全世界的关注，即大数据营销活动中一些有悖于道德伦理问题的存在令人担忧。

3 大数据时代面临的挑战

3-1 数据的质量问题和数据人才的缺乏

大数据的“大”是指数据量大，但数据量大不一定代表信息量大或者数据的价值大，相反由于数据量太大容易造成很多繁杂无用的垃圾数据的泛滥。高质量的数据是大数据发挥效能的重要手段，因此如何应用相应的技术手段对大量的数据进行深加工成为企业发展的关键。同时由于大数据时代营销人员的职能已逐渐转化为数据相关的工作，而数据人才的缺乏也是当今营销领域的一大挑战，因此如何培养数据人才充分利用数据的挖掘采集和分析技术来获取高质量的数据信息是我们的当务之急。

3-2 数据的复杂化难以管理

当今世界对数据的争夺问题已日趋白热化，各大企业都为获取有效的数据信息来赢得竞争的优势。虽然数据就像黄金一样把它们放在一个数据库可以保证安全，但这却不是一个实际的处理方案，一方面没有那么大的内存去存储；另一方面由于数据的珍贵，每个企业都小心翼翼地将数据当作财产一样存储在不同的服务器上，彼此之间互不连通形成一个个“数据孤岛”。而大数据时代又需要广泛的研究数据间的相关性才能从中发现客观规律，需要个体和集体的配合才能实现数据的共享从而实现数据的价值最大化。

3-3 公众和个人隐私问题日益凸显

当今数据的收集和存储能力已远远超过了数据的利用率（Jacobs，2009），而目前这两种能力还不能有效的结合，使得数据的利用率较低且数据的泛滥很可能会使得公众的隐私受到侵犯。在大数据的营销过程中很多用户相关的信息都是以数据的形式存储在电脑上，而互联网的广泛传播使得数据的隐私问题越来越令人担忧。例如，很多企业为了经济利益将用户的个人资料私自出售，甚至还有一些不法分子窃取用户的个人信息对用户进行诈骗等，这已给个人造成了严重的困扰。

3-4 数据精准性与服务精准性不对称

尽管大数据营销可以让企业了解客户的需求，但精准的数据不一定能全面把握客户的心理活动。比如说一个顾客一直徘徊在商场一楼的鞋子特价区，此时这个顾客的举动可能说明了这个顾客对鞋子是有需求的，但不能说明这个顾客一定是一个价格敏感者。尽管大数据的确能够发现、跟踪和分析消费者的每个显性变化，但却无法全面把握消费者的内心活动，因为顾客的购买心理本来就是一个“暗箱”，他的购买行为是由很多因素综合决定的，可能是心理，可能是价格，还有可能是环境因素，等等。因此尽管大数据能够提供精准的数字，但却很难提供精准的预测，这里面涉及了一个不可确定性因素，就是顾客的心理。

4 大数据背景下营销领域伦理问题的解决途径

大数据对于营销领域来说是一把双刃剑，既是机遇也是挑战。它既能给企业带来巨大的商业价值，有效地提升企业的竞争力，同时也可能因为安全隐患问题给社会带来极大的危害。因此，本文试着从国家、企业以及技术手段三个层面来探讨如何有效地规避大数据自身带来的伦理问题。

4-1 国家应当制定相应的法律法规来约束不法行为

由于我国相对于西方发达国家来说，大数据营销起步较晚，因此相关的法律法规还不是很健全，许多不法分子利用一些法律漏洞来窃取消费者的隐私、侵害消费者的利益。从宏观层面来说，国家是市场有序进行的保证，而法律是依靠国家的强制力来维护公共生活的秩序。因此国家应加强相关的法律法规的建设来严厉打击不法分子、保护消费者的隐私安全。

4-2 通过行业自律来约束自身的伦理机制

由于法律仅仅是外在的约束因素，而要从根本上解决问题还需要加强行业的内在自律性，加强企业的内在道德观念，自觉的遵守道德约束。而事实证明，企业通过建立消费者隐私的保护机制，依法保障消费者的合法权益，是解决这些伦理问题的源头。 （3）利用技术手段解决自身的问题。大数据的安全隐患问题是由大数据发展过程中自发产生的，因此可以充分的利用技术的优势有效的规避这些问题。人的自律行为是需要相当大的决心的，因为往往拒绝不了利益的诱惑，而法律的制定往往是滞后于技术的进步，人们往往是等到出现了问题后才会想办法制定相关法律，事实上也正是因为技术的不完善才给了那些不法分子钻空子的机会，因此依靠技术自身的优势来解决大数据背景下营销伦理问题是最切实有效的。

5 结 论

大数据从被人们所熟知到现在各大领域的广泛应用，标志着人类已经正式走入“第三次工业革命”时代。大数据在营销领域的应用使传统的营销活动变得更加的科学化和个性化，同时大数据与营销管理领域的结合也是时展的必然趋势，更是企业在激烈竞争下取胜的关键举措。与此同时，我们在享受大数据带来的巨大商业价值时，也应客观的认识到大数据时代的安全相比传统安全更加复杂，对此理应结合法律的强制措施和行业的自律以及技术的显著优势，来保障大数据背景下营销朝着正确的方向发展。

参考文献：

[1]Daniel Nunan etc-Market research and the ethics of big data[J].International Journal of Market Research，2013-

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

[3]冯芷艳，郭迅华，等-大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[J].管理科学学报，2013（1）.

[4]吴娜，石青辉-大数据背景下的营销伦理问题研究[J].湖南商学院学报，2015（2）.

[5]李巍，席小涛-大数据时代营销创新研究的价值、基础与方向[J].科技管理研究，2014（4）.