一、国家机关怎样维护数据的安全
要维护数据的安全,就要坚持总体国家安全观;
建立健全数据安全治理体系;
提高数据安全保障能力。
法律依据:《中华人民共和国数据安全法》第四条。
二、什么是数据安全
信息安全或数据安全有对立的两方面的含义:一是数据本身的安全,主要是指采用现代密码算法对数据进行主动保护,如数据保密、数据完整性、双向强身份认证等,二是数据防护的安全,主要是采用现代信息存储手段对数据进行主动防护,如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全,数据安全是一种主动的包含措施,数据本身的安全必须基于可靠的加密算法与安全体系,主要是有对称算法与公开密钥密码体系两种。
数据处理的安全是指如何有效的防止数据在录入、处理、统计或打印中由于硬件故障、断电、死机、人为的误操作、程序缺陷、病毒或黑客等造成的数据库损坏或数据丢失现象,某些敏感或保密的数据可能不具备资格的人员或操作员阅读,而造成数据泄密等后果。
而数据存储的安全是指数据库在系统运行之外的可读性。一旦数据库被盗,即使没有原来的系统程序,照样可以另外编写程序对盗取的数据库进行查看或修改。从这个角度说,不加密的数据库是不安全的,容易造成商业泄密,所以便衍生出数据防泄密这一概念,这就涉及了计算机网络通信的保密、安全及软件保护等问题。
三、大数据金融的定义
金融业积累的大数据就是金融大数据,根据银行金融和证券金融本身的不同,这些数据也分成银行金融大数据和证券金融大数据。积累数据过程中,产生了数据采集、存储、使用的相关工作和企业,这样就完成了金融大数据的产业链,但总体依然是信息技术产业链。
大数据能够通过海量数据的核查和评定,增加风险的可控性和管理力度,及时发现并解决可能出现的风险点,对于风险发生的规律性有精准的把握,将推动金融机构对更深入和透彻的数据的分析需求。虽然银行有很多支付流水数据,但是各部门不交叉,数据无法整合,大数据金融的模式促使银行开始对沉积的数据进行有效利用。大数据将推动金融机构创新品牌和服务,做到精细化服务,对客户进行个性定制,利用数据开发新的预测和分析模型,实现对客户消费模式的分析以提高客户的转化率。
大数据金融模式广泛应用于电商平台,以对平台用户和供应商进行贷款融资,从中获得贷款利息以及流畅的供应链所带来的企业收益。随着大数据金融的完善,企业将更加注重用户个人的体验,进行个性化金融产品的设计。未来,大数据金融企业之间的竞争将存在于对数据的采集范围、数据真伪性的鉴别以及数据分析和个性化服务等方面。
正是由于大数据金融的模式,互联网金融以此为基础,建立起能够与传统金融模式相提并论的实力,善于利用大数据金融是未来企业发展的重要指标。
《中华人民共和国数据安全法》第四条
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