2015中国大数据技术大会召开 应用、分析、安全 缺一不可

近年来，大数据已成为国家层面的基础性战略资源，正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。推动大数据发展已经成为国际社会的行动共识。特别是今年8月国务院的《促进大数据发展行动纲要》，明确提出要全面推进我国大数据的发展和应用，加快数据强国建设。在这样的背景下，举办中国大数据技术大会，促进大数据相关的新技术推广和典型应用示范更显及时和必要。

近日，作为大数据领域极具影响力的IT盛会，2015中国大数据技术大会在京盛大开幕。大会以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题，以更加国际化的视野，从政策法规、技术实践和产业应用等角度深入探讨大数据落地后的挑战，始终坚持“引领技术发展，培育应用模式，搭建交流平台”。

数据的生态演进之路

大数据技术已经在互联网、运营商、IT服务提供商，以及众多传统企业中落地实践。海内外顶级专家学者不断深入探讨研究数据技术生态系统的现状和发展趋势。

“今天的大数据并不是在已有的物理和物质的世界中间的延续，而是一个新的更大、更猛的数字世界的降临，”美国俄亥俄州立大学计算机科学与工程系主任张晓东教授表示，“随着互联网、无线上网、物联网等网络技术的发展，我们每个人都生活在一个充满数据的时代里面，我们通过电话、微博、QQ、微信、网上购物、网上学习、网上查询等日常工作行为，我们贡献了这个数字世界。”

数据是与生俱来的，从无到有、积少成多，从文字到动作，从声音到影像，不论是生产生活中，还是工作学习中都会有大量数据产生，它们从最开始时的悄无声息、偏安一隅，慢慢地发展成为一种为世界所关注的新形态――“BIG DATA”。大数据无所不在，广泛应用于各个行业，在旅游、医疗、工业、教育、金融等行业发挥其作用，不断产生更大的价值。

数据的魅力在于，“你不知道今天它能做什么，明天它就帮你很多，当你知道数据值钱的时候，这个数据反而不值钱了。”阿里巴巴集团CTO王坚说，“数据不是收集起来的，数据是沉淀下来的。当一个数据被人搜集的时候，其实这个数据的价值就被搜集数据人的目的给束缚住了，这不是数据真正的价值。”

而今，对于大数据的认识已不仅是概念、价值，各行各业对于大数据都有不同的发展和期待。CCF（中国计算机学会）大数据专家委员会副秘书长潘柱廷对2016年大数据技术发展趋势做出最新解读，主要有四个重点，“一是与民生相关的应用。应用驱动大数据，民生相关的大数据可能会得到更快的发展;二是多样性和融合性。在技术、产业等方面会出现多样融合的状况;三是政策拉动;四是呼吁各个层面出现多样的生态。”

大数据是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托之下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据正逐步为人类创造更多的价值。

安全问题引关注

今年3月，国家首个大数据交易所在贵阳成立，业界的讨论非常激烈，有非常多的不同的声音。例如，大数据真的保护好了吗？这些数据，到底是在交易还是一种服务在交易？数据在加工过程中隐私如何保护？很显然在贵阳大数据交易所上并没有看到太多成熟的经验。

无论是企业或组织，大数据的价值毋庸置疑。在大数据时代，数据安全一直备受关注，如何在注重数据安全的前提下，挖掘数据价值成为企业和组织必须解决的问题。奇虎360高级技术经理张卓表示：“传统安全检测体系无外乎依赖于防病毒的特征库、IPS签名库、防火墙、沙箱等，但是在攻击技术越来越隐秘、越来越多的情况下已经逐渐地失效。”互联网时代万物互联，数据也在互联，数据量不断变大。量变引起形态变化，数据不再是过去简单的数据，“在新的形态下，数据是实时的，而且是海量的数据访问。大量的数据的流动、频繁的数据交换，过去的一些加解密的算法，无法适应现在的要求。”阿里巴巴数据安全部阿里数据安全小组总监郑斌这样说。

安全问题一直为人们所关注，日新月异的互联网时代，防御方式和手段也要随之而变。

数据驱动安全

大数据与安全的组合有两种，一个是安全大数据，一个是大数据安全。大数据如何保障信息安全值得探讨。以拦截骚扰电话为例，传统采用的治理策略，成本高，效率低，时效性差，主要依靠事后统计，依赖人工时间和人力成本过高，查全率低，不良信息变种多，容易漏拦截，查准率低，难以实施精准拦截，造成误拦截。中移软件大数据分析与挖掘工程师高家凤表示，大数据时代新型拦截方式是基于算法和模型的大数据试验流程，首先是采集数据源，主要是指用户的短信和电话的原始话单，然后建立模型提取识别规则，这里就需要这个样本数据，主要的途径就是历史数据，包括大量的违规号码库，有永久关停。最后模型测试、验证、评估，模型现网运行输出疑似号码，确认并实施拦截。

大数据为解决方案提供强大的数据处理能力、数据存储与搜索能力、数据计算能力、机器学习算法能力、核心应用能力，提升信息安全工作整体价值，汇聚数据资源、开展试验评测、支撑安全预警、拓展安全价值、沉淀分析能力、实施技术验证、提供决策支撑，保障信息安全。