大数据风险案例（大数据行业风险分析）

今天给各位分享大数据风险案例的知识，其中也会对大数据行业风险分析进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、数据安全有哪些案例?
• 2、有哪些大数据分析案例?
• 3、实战:大数据如何通过设备行为分析降低支付风险?
• 4、大数据安全层面的风险

数据安全有哪些案例?

1、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心、公安三所、清华大学和阿里云计算有限公司等业内权威数据安全机构、学术单位企业等共同合作提出意见。

2、WannaCry勒索病毒攻击（2017年）：该病毒通过利用Windows操作系统漏洞，感染了全球200多个国家的计算机系统，造成了巨大的经济损失和信息泄露。

3、感染网络病毒的主机数量约为64万个，其中包括境内被木马或被僵尸程序控制的主机约23万以及境内感染飞客（Conficker）蠕虫的主机约44万。新增信息安全漏洞150个，其中高危漏洞50个。

4、类型及案例：工业控制系统攻击 2019年3月，委内瑞拉电力系统遭到大规模网络攻击，国家电力干线也反复遭到电磁攻击。

5、某安全部门统计：全国至少3亿用户密码泄露，还未揭露更多地下的。再对生活的影响：【0】stuxnet超级工厂病毒。207开始爆发。使用了4个微软系统的0day，世界上第一个直接攻击工业基础设施的恶意代码。

6、腾讯安全的腾讯云数据安全中台案例，值得一看。云平台能透明的提供从数据获取、事务处理及检索、数据分析与服务，及数据加密保护能力。

有哪些大数据分析案例?

在日常生活中，我们可以看到很多大数据的成功应用案例。以下是其中一些常见的案例：电商平台推荐系统：电商平台通过收集用户的浏览、购买历史、搜索记录等大量数据，利用机器学习和数据分析算法，为用户提供个性化的商品推荐。

环保大数据对抗PM5 在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。

三个领域大数据应用案例分析 无人驾驶汽车。汽车非常昂贵，然而在欧洲，人们只有4%的时间在使用汽车，96%的时间把车停在停车场，这是非常不高效的系统。如果未来普及了无人驾驶的汽车，我们就可以过上另一种生活。

实战:大数据如何通过设备行为分析降低支付风险?

事实上，通过对用户支付行为的习惯数据进行分析来进行身份认证，可以很好的减少在支付过程中身份认证对用户的打扰。行为在一段时间之内形成规律，就好比某个人习惯用左手写字。通过分析这种行为习惯，就可以知道用户的真实身份。

从业务流程的角度或者说从合规角度来说，第一就是我们的业务流程分析，第二是后续的设备性能管理方面的要求。

大数据可以助力客户的信贷业务服务，降低客户的信用风险。

定位好行业，然后看数据消费具体物品，分析时间点，分析客户的人群，收集客户基本的消费场所，这些都是行为里面的。

通过对用户行为的5W2H进行分析可以掌握用户从哪里来，进行了哪些操作，为什么流失，从哪里流失等等。从而提升提升用户体验，平台的转化率，用精细化运营使企业获得业务增长。

大数据分析在供应链中有许多应用，可以帮助企业优化运营、降低成本、提高效率，以及更好地应对市场变化和风险。

大数据安全层面的风险

1、大数据在应用和存储中存在着一系列安全风险，包括以下几个层面：数据泄露风险：大数据的存储和传输，容易面临数据泄露的风险。这些数据可能是敏感性数据，如个人身份信息、财务信息、医疗记录等。

2、敏感数据跨部门、跨系统留存，任一单位或系统安全防护措施不当，均可能发生敏感数据泄漏，造成“一点突破、全网皆失”的严重后果。

3、大数据安全层面的风险包括异常流量攻击、信息泄露风险、传输过程中的安全隐患等。

4、使数据易受攻击 如今，所有数据都是数字化的，并且数量巨大，黑客始终可以在恶意内部人员的帮助下找到进入入侵的方式。如果他们以某种方式可以访问你的关键数据，他们可以根据自己的目的进行修改，甚至删除其中的一些数据。

5、流量异常，包括但不限于数据流量规模异常、流量内容异常等相关风险；其他信息，包括由相关政府部门组织授权监测的暴露在互联网上的数据库、大数据平台等数据资产信息，以及有关单位掌握的威胁数据安全的其他风险信息等。

关于大数据风险案例和大数据行业风险分析的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。