数据驱动的时代基石
在数字化浪潮席卷全球的今天,大数据已成为推动社会进步与产业升级的核心引擎，数据价值的深度挖掘与应用离不开坚实的安全保障，安全与大数据战略的深度融合，不仅是企业实现可持续发展的关键，更是国家数字竞争力的重要支撑，二者如同车之两轮、鸟之双翼，缺一不可。
大数据战略的核心价值与挑战
大数据战略的核心在于通过海量数据的采集、存储、分析与应用，驱动决策科学化、服务精准化、运营高效化，从商业领域的用户画像、风险控制，到医疗领域的疾病预测、药物研发，再到城市治理的交通优化、公共安全，大数据正在重塑各行各业的运作模式，零售企业通过分析消费者行为数据实现个性化推荐，金融机构利用交易数据实时监测欺诈风险，政府部门借助人口流动数据优化应急响应。
大数据的广泛应用也带来了前所未有的安全挑战,数据泄露、隐私侵犯、滥用风险等问题频发，不仅损害个人与企业利益，更可能威胁社会稳定，据《中国网络安全产业白皮书》显示，2022年全球数据泄露事件平均成本达到435万美元，同比增长2.6%，数据主权、跨境流动合规、算法歧视等新型风险也对现有法律法规与技术防护体系提出了更高要求，如何在释放数据价值的同时筑牢安全防线，成为大数据战略实施的核心命题。
安全体系：大数据战略的“生命线”
安全是大数据战略落地的前提与保障,构建全方位、多层次的安全体系，需从技术、管理、法律三个维度协同发力。
技术防护是基础 ，大数据环境下，传统边界安全模式已难以适应分布式、动态化的数据环境，需采用“零信任”架构，通过身份认证、权限最小化、动态加密等技术，确保数据全生命周期的安全可控，区块链技术可利用其去中心化、不可篡改的特性，保障数据溯源的真实性；隐私计算（如联邦学习、差分隐私）实现在“数据可用不可见”的前提下进行分析，既保护隐私又挖掘价值，人工智能驱动的安全防护系统能够实时监测异常行为，提前预警潜在威胁，提升响应效率。
管理制度是核心 ，安全不仅是技术问题，更是管理问题，企业需建立数据分类分级管理制度，根据数据敏感度采取差异化防护措施；明确数据全流程责任主体，从采集、传输到存储、销毁，每个环节都需制定规范流程；定期开展安全审计与风险评估，及时发现并弥补漏洞，员工安全意识培训同样至关重要，人为因素仍是数据泄露的主要原因之一，通过常态化的安全培训可降低操作风险。
法律合规是底线 ，随着《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施，数据安全已成为企业合规经营的“红线”，企业需严格遵守数据收集的“知情同意”原则，确保用户对个人数据的控制权；跨境数据流动需满足本地化存储、安全评估等要求；针对算法推荐、自动化决策等应用，需建立透明性与可解释性机制，避免歧视与滥用，法律合规不仅是风险规避手段，更是企业赢得用户信任、树立品牌形象的重要途径。
战略协同：安全与大数据的“双轮驱动”
安全与大数据战略的协同,需以“数据安全化”与“安全数据化”为双轮，实现动态平衡与相互促进。
数据安全化 是指在数据应用中优先考虑安全需求，将安全嵌入数据战略的各个环节，在数据采集阶段采用匿名化处理，避免隐私泄露；在数据分析阶段引入安全审计机制，防止数据滥用；在数据共享阶段通过加密技术与访问控制，确保数据“可控可管”，这种“安全先行”的模式，能够有效降低数据应用过程中的风险，为数据价值释放保驾护航。
安全数据化 则是利用大数据技术提升安全防护能力，传统安全防护多依赖规则库与特征匹配，难以应对复杂多变的网络攻击，通过整合日志数据、流量数据、威胁情报等海量信息，大数据分析可实现攻击行为的精准识别、异常模式的智能研判、安全趋势的预测预警，金融机构利用大数据分析构建实时反欺诈系统，通过用户行为特征识别潜在风险；企业通过安全态势感知平台，实现全网安全事件的统一监控与应急响应。
未来展望：迈向“安全智能”新阶段
随着人工智能、物联网、元宇宙等新技术的兴起，大数据与安全的融合将迈向更深层次，安全与大数据战略需重点关注以下方向：
一是 智能化安全防护 ，结合AI与大数据，实现从被动防御到主动预测的转变，通过机器学习模型持续优化安全策略，应对未知威胁。二是 隐私保护技术创新 ，同态加密、安全多方计算等技术的成熟，将推动数据在“不泄露原始数据”的前提下实现高效共享与协作。三是 跨域协同治理 ，数据安全的复杂性要求政府、企业、社会组织多方参与，建立数据安全标准、共享威胁情报、协同应对跨境数据风险，形成“共治共享”的安全生态。
安全与大数据战略的深度融合,是数字时代发展的必然选择，只有将安全理念贯穿于数据战略的全生命周期，以技术为基、以管理为纲、以法律为界，才能在释放数据价值的同时筑牢安全屏障，随着技术的不断演进与治理体系的持续完善，安全与大数据的协同将推动社会迈向更高效、更智能、更可信的数字未来，为全球数字经济的高质量发展注入持久动力。
吉林大学理科最好的专业是什么？
以前是全国第一的化学哦绝对实力的
试论当前国际战略形势，结合中国周边安全环境特点，谈谈如何维护我国国家安全？
正如老蒋说的那样，攘外必先安内。 不过老蒋的安内是拉拢权贵镇压人民，自然不得民心。 要想得民心，必须真心实意地为人民服务，打击腐败和剥削。
同时发展科技，重视人才，尊重劳动人民。
发展军事科技和理念，维护中国在世界各地的经济利益，走富国强军之路。
弱国无外交，国力强盛，“威加于敌”，这就叫做“不战而屈人之兵”。 赢得了世界各国的认可和支持后，又有助于中国经济的发展。 这叫做“胜敌而益强”。
ABC分析法存在哪些局限性?
ABC成本法是基于活动的成本管理那么，什么是基于活动的成本管理？成本管理是按照现行的会计制度，依据一定的规范，计算材料费、人工费、管理费、财务费等的一种核算方法。 这种管理法有时不能反映出所从事的活动与成本之间的直接联系。 而ABC成本法相当于一个过滤镜，它对原来的成本方法做了重新调整，使得人们能够看到成本的消耗和所从事工作之间的直接联系，这样人们可以分析哪些成本投入是有效的，哪些成本投入是无效的。 ABC成本法主要关注生产运作过程，加强运作管理，关注具体活动及相应的成本，同时强化基于活动的成本管理ABC分析法的过程ABC分析法的过程是：1.定义业务和成本核算对象（通常是产品，有时也可能是顾客、产品市场等）。 这一过程很耗时间。 如果两种产品满足的是顾客的同一种需求，那么在定义业务时，选择顾客要比选择单个产品更为恰当。 2.确定每种业务的成本动因（即成本的决定因素，如定单的数量）。 3.然后，将成本分配给每一成本核算对象，对各对象的成本和价格进行比较，从而确定其盈利能力的高低。 ABC分析法的实施步骤作业成本的实施一般包括以下几个步骤：（1）设定作业成本法实施的目标、范围，组成实施小组（2）了解企业的运作流程，收集相关信息（3）建立企业的作业成本核算模型（4）选择/开发作业成本实施工具系统（5）作业成本运行（6）分析解释作业成本运行结果（7）采取行动企业是一个变化的实体，在作业成本正常运行后，还需要对作业成本核算模型进行维护，以使其能够反应企业的发展变化。 伴随企业的运行，作业成本的运行、解释和行动是一个循环的过程。 应用案例某农机厂是典型的国有企业，以销定产、多品种小批量生产模式。 传统成本法下制造费用超过人工费用的200%，成本控制不力。 为此，企业决定实施作业成本法。 根据企业的工艺流程，确定了32个作业，以及各作业的作业动因，作业动因主要是人工工时，其他作业动因有运输距离、准备次数、零件种类数、订单数、机器小时，客户数等。 通过计算，发现了传统成本法的成本扭曲：最大差异率达到46.5%。 根据作业成本法提供的信息，为加强成本控制，针对每个作业制定目标成本，使得目标成本可以细化到班组，增加了成本控制的有效性。 通过对成本信息的分析，发现生产协调、检测、修理和运输作业不增加顾客价值，这些作业的执行人员归属一个分厂管理，但是人员分布在各个车间。 通过作业分析，发现大量的人力资源的冗余。 根据分析，可以裁减一半的人员，并减少相关的资源支出。 分析还显示，运输作业由各个车间分别提供，但是都存在能力剩余，将运输作业集中管理，可以减少三四台叉车。 此外，正确的成本信息对于销售的决策也有重要的影响，根据作业成本信息以及市场行情，企业修订了部分产品的价格。 修订后的产品价格更加真实地反映了产品的成本，具有更强的竞争力。 ABC分析法的作用ABC分析法虽然也可作为一个会计系统使用，但分析特定时点上产品盈利能力的高低才是它的真正作用。 由于成本动因和企业的业务是变化的，为确保过去的数据和分析结果能够仍然有效，ABC分析也需要定期进行修订。 这种修订应当促使定价、产品、顾客重点、市场份额等战略的改变，从而提高企业的盈利能力。 ABC分析法ABC分析法又称排列图法或帕莱托分析法，是价值工程对象选择的最常用的方法之一。 其基本原理是分清主次、轻重，区别关键的少数和次要的多数，将关键的少数作为价值工程的研究对象。 具体做法是：将某产品的全部部件按成本比重排队，将少数数量不多而占总成本比重相当大的部件作为分析的主要对象。 例如，对于某产品进行成本分析时发现，占部件总数10％左右的部件其成本占总成本的60％～70％，则将其定为A类部件；占部件总数20％左右的部件其成本占总成本的20％，则将其定为B类；占部件总数70％左右的部件其成本占总成本的10％～20％，则将其定为C类。 价值工程对象选择时按A、B、C的顺序依次选择。
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