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• 1、互联网大数据现关心的是什么？
• 2、大连埃森哲，如果一年之内过不了2级，会被开除吗？
• 3、数据安全有哪些案例

互联网大数据现关心的是什么？

楼主您好：

首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，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，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

和大数据相关的理论

? 特征定义

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“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，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征，下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。

36大数据

古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。

那么，什么是大数据思维？维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样；2-关注效率而不是精确度；3-关注相关性而不是因果关系。

阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如，

“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。”

“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。”

“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”

特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。

? 价值探讨

大数据是什么？投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。

如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。

Target的例子是一个很典型的案例，这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒；通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

1- 手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。

2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3- 既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2-还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。

Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据，在美国的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，于是他们做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。

还有一个有趣的例子，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。

这些例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。

? 现在和未来

我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现：

大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；

大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；

大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；

大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；

大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；

大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；

大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；

大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。

其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。

比如，Amazon的最终期望是：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。”

Google也希望当用户在搜索时，最好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。

而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。

未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。

比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：

医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况；

教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划；

服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务；

社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动；

政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生；

金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划；

道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排；

……

当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢？只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。比如，在手机未普及前，大家喜欢聚在一起聊天，自从手机普及后特别是有了互联网，大家不用聚在一起也可以随时随地的聊天，只是“病菌”滋生了另外一种情形，大家慢慢习惯了和手机共渡时光，人与人之间情感交流仿佛永远隔着一张“网”。

? 大数据隐私

你或许并不敏感，当你在不同的网站上注册了个人信息后，可能这些信息已经被扩散出去了，当你莫名其妙的接到各种邮件，电话，短信的滋扰时，你不会想到自己的电话号码，邮箱，生日，购买记录，收入水平，家庭住址，亲朋好友等私人信息早就被各种商业机构非法存储或贱卖给其它任何有需要的企业或个人了。

更可怕的是，这些信息你永远无法删除，它们永远存在于互联网的某些你不知道的角落。除非你更换掉自己的所有信息，但是这代价太大了。

用户隐私问题一直是大数据应用难以绕开的一个问题，如被央视曝光过的分众无线、罗维邓白氏以及网易邮箱都涉及侵犯用户隐私。目前，中国并没有专门的法律法规来界定用户隐私，处理相关问题时多采用其他相关法规条例来解释。但随着民众隐私意识的日益增强，合法合规地获取数据、分析数据和应用数据，是进行大数据分析时必须遵循的原则。

说到隐私被侵犯，爱德华?斯诺登应该占据一席之地，这位前美国中央情报局（CIA）雇员一手引爆了美国“棱镜计划”（PRISM）的内幕消息。“棱镜”项目是一项由美国国家安全局（NSA）自2007年起开始实施的绝密电子监听计划，年耗资近2000亿美元，用于监听全美电话通话记录，据称还可以使情报人员通过“后门”进入9家主要科技公司的服务器，包括微软、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美国在线、Skype、YouTube、苹果。这个事件引发了人们对政府使用大数据时对公民隐私侵犯的担心。

再看看我们身边，当微博，微信，QQ空间这些社交平台肆意的吞噬着数亿用户的各种信息时，你就不要指望你还有隐私权了，就算你在某个地方删除了，但也许这些信息已经被其他人转载或保存了，更有可能已经被百度或Google存为快照，早就提供给任意用户搜索了。

因此在大数据的背景下，很多人都在积极的抵制无底线的数字化，这种大数据和个体之间的博弈还会一直继续下去……

专家给予了我们一些如何有效保护大数据背景下隐私权的建议：1-减少信息的数字化；2-隐私权立法；3-数字隐私权基础设施（类似DRM数字版权管理）；4-人类改变认知（接受忽略过去）；5-创造良性的信息生态；6-语境化。

但是这些都很难立即见效或者有实质性的改善。

比如，现在有一种职业叫删帖人，专门负责帮人到各大网站删帖，删除评论。其实这些人就是通过黑客技术侵入各大网站，破获管理员的密码然后进行手工定向删除。只不过他们保护的不是客户的隐私，而大多是丑闻。还有一种职业叫人肉专家，他们负责从互联网上找到一个与他们根本就无关系用户的任意信息。这是很可怕的事情，也就是说，如果有人想找到你，只需要两个条件：1-你上过网，留下过痕迹；2-你的亲朋好友或仅仅是认识你的人上过网，留下过你的痕迹。这两个条件满足其一，人肉专家就可以很轻松的找到你，可能还知道你现在正在某个餐厅和谁一起共进晚餐。

当很多互联网企业意识到隐私对于用户的重要性时，为了继续得到用户的信任，他们采取了很多办法，比如google承诺仅保留用户的搜索记录9个月，浏览器厂商提供了无痕冲浪模式，社交网站拒绝公共搜索引擎的爬虫进入，并将提供出去的数据全部采取匿名方式处理等。

在这种复杂的环境里面，很多人依然没有建立对于信息隐私的保护意识，让自己一直处于被滋扰，被精心设计，被利用，被监视的处境中。可是，我们能做的几乎微乎其微，因为个人隐私数据已经无法由我们自己掌控了，就像一首诗里说到的：“如果你现在继续麻木，那就别指望这麻木能抵挡得住被”扒光”那一刻的惊恐和绝望……”

和大数据相关的技术

? 云技术

大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。

云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。

如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。

业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。

那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？

这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识别以及自然语言理解）等。

云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明，两者之间结合后会产生如下效应：可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务；通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。

36大数据

如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面：

第一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。

第二，大数据和云计算的目标受众不同，云计算是CIO等关心的技术层，是一个进阶的IT解决方案。而大数据是CEO关注的、是业务层的产品，而大数据的决策者是业务层。

详情：

大连埃森哲，如果一年之内过不了2级，会被开除吗？

公司没这种严格的规定，qiwei你知道是谁吧，大中华区老大，以前开会有人问过他这个问题，他说不会的，但是会影响绩效审核和升级的

数据安全有哪些案例

我国《网络安全法》将正式生效实施，对网络运营者数据安全管理提出了系统且严格的法律要求。近日，上海社会科学院互联网研究中心发布大数据安全风险与对策研究报告，遴选了近年来国内外典型数据安全事件，系统分析了大数据安全风险产生的类型和诱因，并分别从提升国家大数据生态治理水平（政府）和加强企业大数据安全能力（企业）两个层面提出推动我国大数据安全发展的对策建议。

大数据时代，数据成为推动经济社会创新发展的关键生产要素，基于数据的开放与开发推动了跨组织、跨行业、跨地域的协助与创新，催生出各类全新的产业形态和商业模式，全面激活了人类的创造力和生产力。

然而，大数据在为组织创造价值的同时，也面临着严峻的安全风险。一方面，数据经济发展特性使得数据在不同主体间的流通和加工成为不可避免的趋势，由此也打破了数据安全管理边界，弱化了管理主体风险控制能力；另一方面，随着数据资源商业价值的凸显，针对数据的攻击、窃取、滥用、劫持等活动持续泛滥，并呈现出产业化、高科技化和跨国化等特性，对国家的数据生态治理水平和组织的数据安全管理能力提出全新挑战。在内外双重压力下，大数据安全重大事件频发，已经成为全社会关注的重大安全议题。

综合近年来国内外重大数据安全事件发现，大数据安全事件正在呈现以下特点：（1）风险成因复杂交织，既有外部攻击，也有内部泄露，既有技术漏洞，也有管理缺陷；既有新技术新模式触发的新风险，也有传统安全问题的持续触发。（2）威胁范围全域覆盖，大数据安全威胁渗透在数据生产、流通和消费等大数据产业链的各个环节，包括数据源的提供者、大数据加工平台提供者、大数据分析服务提供者等各类主体都是威胁源；(3)事件影响重大深远。数据云端化存储导致数据风险呈现集聚和极化效应，一旦发生数据泄露等其影响都将超越技术范畴和组织边界，对经济、政治和社会等领域产生影响，包括产生重大财产损失、威胁生命安全和改变政治进程。

随着数据经济时代的来临，全面提升网络空间数据资源的安全是国家经济社会发展的核心任务，如同环境生态的治理，数据生态治理面临一场艰巨的战役，这场战役的成败将决定新时期公民的权利、企业的利益、社会的信任，也将决定数据经济的发展乃至国家的命运和前途。为此，我们建议重点从政府和企业两个维度入手，全面提升我国大数据安全

从政府角度，报告建议持续提升数据保护立法水平，构筑网络空间信任基石；加强网络安全执法能力，开展网络黑产长效治理；加强重点领域安全治理，维护国家数据经济生态；规范发展数据流通市场，引导合法数据交易需求；科学开展跨境数据监管，切实保障国家数据主权。

从企业角度，报告建议网络运营者需要规范数据开发利用规则，明确数据权属关系，重点加强个人数据和重点数据的安全管理，针对采集、存储、传输、处理、交换和销毁等各个环节开展全生命周期的保护，从制度流程、人员能力、组织建设和技术工具等方面加强数据安全能力建设。

附十大典型事件（时间顺序）：

1. 全球范围遭受勒索软件攻击

关键词：网络武器泄漏，勒索软件，数据加密，比特币

2017年5月12日，全球范围爆发针对Windows操作系统的勒索软件（WannaCry）感染事件。该勒索软件利用此前美国国家安全局网络武器库泄露的WindowsSMB服务漏洞进行攻击，受攻击文件被加密，用户需支付比特币才能取回文件，否则赎金翻倍或是文件被彻底删除。全球100多个国家数十万用户中招，国内的企业、学校、医疗、电力、能源、银行、交通等多个行业均遭受不同程度的影响。

安全漏洞的发掘和利用已经形成了大规模的全球性黑色产业链。美国政府网络武器库的泄漏更是加剧了黑客利用众多未知零日漏洞发起攻击的威胁。2017年3月，微软就已经发布此次黑客攻击所利用的漏洞的修复补丁，但全球有太多用户没有及时修复更新，再加上众多教育系统、医院等还在使用微软早已停止安全更新的Windows XP系统，网络安全意识的缺乏击溃了网络安全的第一道防线。

类似事件：2016年11月旧金山市政地铁系统感染勒索软件，自动售票机被迫关闭，旅客被允许在周六免费乘坐轻轨。

2.京东内部员工涉嫌窃取50亿条用户数据

关键词：企业内鬼，数据贩卖，数据内部权限

2017年3月，京东与腾讯的安全团队联手协助公安部破获的一起特大窃取贩卖公民个人信息案，其主要犯罪嫌疑人乃京东内部员工。该员工2016年6月底才入职，尚处于试用期，即盗取涉及交通、物流、医疗、社交、银行等个人信息50亿条，通过各种方式在网络黑市贩卖。

为防止数据盗窃，企业每年花费巨额资金保护信息系统不受黑客攻击，然而因内部人员盗窃数据而导致损失的风险也不容小觑。地下数据交易的暴利以及企业内部管理的失序诱使企业内部人员铤而走险、监守自盗，盗取贩卖用户数据的案例屡见不鲜。管理咨询公司埃森哲等研究机构2016年发布的一项调查研究结果显示，其调查的208家企业中，69％的企业曾在过去一年内“遭公司内部人员窃取数据或试图盗取”。未采取有效的数据访问权限管理，身份认证管理、数据利用控制等措施是大多数企业数据内部人员数据盗窃的主要原因。

类似事件：2016年4月，美国儿童抚养执行办公室500万个人信息遭前员工盗窃。

3. 雅虎遭黑客攻击10亿级用户账户信息泄露

关键词：漏洞攻击，用户密码，俄罗斯黑客

2016年9月22日，全球互联网巨头雅虎证实至少5亿用户账户信息在2014年遭人窃取，内容涉及用户姓名、电子邮箱、电话号码、出生日期和部分登录密码。2016年12月14日，雅虎再次发布声明，宣布在2013年8月，未经授权的第三方盗取了超过10亿用户的账户信息。2013年和2014年这两起黑客袭击事件有着相似之处，即黑客攻破了雅虎用户账户保密算法，窃得用户密码。2017年3 月，美国检方以参与雅虎用户受到影响的网络攻击活动为由，对俄罗斯情报官员提起刑事诉讼。

雅虎信息泄露事件是有史以来规模最大的单一网站数据泄漏事件，当前，重要商业网站的海量用户数据是企业的核心资产，也是民间黑客甚至国家级攻击的重要对象，重点企业数据安全管理面临更高的要求，必须建立严格的安全能力体系，不仅需要确保对用户数据进行加密处理，对数据的访问权限进行精准控制，并为网络破坏事件、应急响应建立弹性设计方案，与监管部门建立应急沟通机制。

类似事件：2015年2月，美国第二大健康医疗保险公司Anthem公司信息系统被攻破，将近8000万客户和员工的记录遭遇泄露。

4. 顺丰内部人员泄漏用户数据

关键词：转卖内部数据权限，恶意程序

2016年8月26日，顺丰速递湖南分公司宋某被控“侵犯公民个人信息罪”在深圳南山区人民法院受审。此前，顺丰作为快递行业领头羊，出现过多次内部人员泄漏客户信息事件，作案手法包括将个人掌握的公司网站账号及密码出售他人；编写恶意程序批量下载客户信息；利用多个账号大批量查询客户信息；通过购买内部办公系统地址、账号及密码，侵入系统盗取信息；研发人员从数据库直接导出客户信息等。

顺丰发生的系列数据泄漏事件暴露出针对内部人员数据安全管理的缺陷，由于数据黑产的发展，内外勾结盗窃用户数据谋取暴利的行为正在迅速蔓延。虽然顺丰的IT系统具备事件发生后的追查能力，但是无法对员工批量下载数据的异常行为发出警告和风险预防，针对内部人员数据访问需要设置严格的数据管控，并对数据进行脱敏处理，才能有效确保企业数据的安全。

类似事件：2012年1号店内部员工与离职、外部人员内外勾结，泄露90万用户数据。

5. 徐玉玉遭电信诈骗致死

关键词：安全漏洞，拖库，个人数据，精准诈骗，黑产

2016年8月，高考生徐玉玉被电信诈骗者骗取学费9900元，发现被骗后突然心脏骤停，不幸离世。据警方调查，骗取徐玉玉学费的电信诈骗者的信息来自网上非法出售的个高考个人信息，而其源头则是黑客利用安全漏洞侵入了“山东省2016高考网上报名信息系统”网站，下载了60多万条山东省高考考生数据，高考结束后开始在网上非法出售给电信诈骗者。

近年来，针对我国公民个人信息的窃取和交易已经形成了庞大黑色产业链，遭遇泄露的个人数据推动电信诈骗、金融盗窃等一系列犯罪活动日益“精准化”、“智能化”，对社会公众的财产和人身安全构成严峻威胁。造成这一现状的直接原因在于我国企事业单位全方位收集用户数据，但企业网络安全防护水平低下和数据安全管理能力不足，使黑客和内鬼有机可乘，而个人信息泄漏后缺乏用户告知机制，加大了犯罪活动的危害性和持续性。

类似事件：2016年8月23日，山东省临沭县的大二学生宋振宁遭遇电信诈骗心脏骤停，不幸离世。

6. 希拉里遭遇“邮件门”导致竞选失败

键词：私人邮箱，公务邮件,维基解密，黑客

希拉里“邮件门”是指民主党总统竞选人希拉里·克林顿任职美国国务卿期间，在没有事先通知国务院相关部门的情况下使用私人邮箱和服务器处理公务，并且希拉里处理的未加密邮件中有上千封包含国家机密。同时，希拉里没有在离任前上交所有涉及公务的邮件记录，违反了国务院关于联邦信息记录保存的相关规定。2016年7月22日，在美国司法部宣布不指控希拉里之后，维基解密开始对外公布黑客攻破希拉里及其亲信的邮箱系统后获得的邮件，最终导致美国联邦调查局重启调查，希拉里总统竞选支持率暴跌。

作为政府要员，希拉里缺乏必要的数据安全意识，在担任美国国务卿期间私自架设服务器处理公务邮件违反联邦信息安全管理要求，触犯了美国国务院有关“使用私人邮箱收发或者存储机密信息为违法行为”的规定。私自架设的邮件服务器缺乏必要的安全保护，无法应对高水平黑客的攻击，造成重要数据遭遇泄露并被国内外政治对手充分利用，最终导致大选落败。

类似事件：2016年3月，五角大楼公布美国防部长阿什顿·卡特数百份邮件是经由私人电子邮箱发送，卡特再次承认自己存在过失，但相关邮件均不涉密。

7. 法国数据保护机构警告微软Windows10过度搜集用户数据

关键词：过度收集数据，知情同意，合规，隐私保护

2016年7月，法国数据保护监管机构CNIL向微软发出警告函，指责微软利用Windows 10系统搜集了过多的用户数据，并且在未获得用户同意的情况下跟踪了用户的浏览行为。同时，微软并没有采取令人满意的措施来保证用户数据的安全性和保密性，没有遵守欧盟“安全港”法规，因为它在未经用户允许的情况下就将用户数据保存到了用户所在国家之外的服务器上，并且在未经用户允许的情况下默认开启了很多数据追踪功能。CNIL限定微软必须在3个月内解决这些问题，否则将面临委员会的制裁。

大数据时代，各类企业都在充分挖掘用户数据价值，不可避免的导致用户数据被过度采集和开发。随着全球个人数据保护日趋严苛，企业在收集数据中必须加强法律遵从和合规管理，尤其要注重用户隐私保护，获取用户个人数据需满足“知情同意”、“数据安全性”等原则，以保证组织业务的发展不会面临数据安全合规的风险。例如欧盟2018年即将实施新的《一般数据保护条例》就规定企业违反《条例》的最高处罚额将达全球营收的4%，全面提升了企业数据保护的合规风险。

类似事件：2017年2月，乐视旗下Vizio因违规收集用户数据被罚220万美元。

8. 黑客攻击SWIFT系统盗窃孟加拉国央行8100万美元

关键词：网络攻击，系统控制权限，虚假指令数据，网络金融盗窃

2016年2月5日，孟加拉国央行被黑客攻击导致8100万美元被窃取，攻击者通过网络攻击或者其他方式获得了孟加拉国央行SWIFT系统的操作权限，攻击者进一步向纽约联邦储备银行发送虚假的SWIFT转账指令。纽约联邦储备银行总共收到35笔，总价值9.51亿美元的转账要求，其中8100万美元被成功转走盗取，成为迄今为止规模最大的网络金融盗窃案。

SWIFT是全球重要的金融支付结算系统，并以安全、可靠、高效著称。黑客成功攻击该系统，表明网络犯罪技术水平正在不断提高，客观上要求金融机构等关键性基础设施的网络安全和数据保护能力持续提升，金融系统网络安全防护必须加强政府和企业的协同联动，并开展必要的国际合作。2017年3月1日生效的美国纽约州新金融条例，要求所有金融服务机构部署网络安全计划，任命首席信息安全官，并监控商业伙伴的网络安全政策。美国纽约州的金融监管要求为全球金融业网络安全监管树立了标杆，我国的金融机构也需进一步明确自身应当履行的网络安全责任和义务，在组织架构、安全管理、安全技术等多个方面进行落实网络安全责任。

类似事件：2016年12月2日,俄罗斯央行代理账户遭黑客袭击,被盗取了20亿俄罗斯卢布。

9．海康威视安防监控设备存在漏洞被境外IP控制

关键词：物联网安全，弱口令，漏洞，远程挟持

2015年2月27日，江苏省公安厅特急通知称：江苏省各级公安机关使用的海康威视监控设备存在严安全隐患，其中部分设备被境外IP地址控制。海康威视于2月27日连夜发表声明称：江苏省互联网应急中心通过网络流量监控，发现部分海康威视设备因弱口令问题（包括使用产品初始密码和其他简单密码）被黑客攻击，导致视频数据泄露等。

以视频监控等为代表的物联网设备正成为新的网络攻击目标。物联网设备广泛存在弱口令，未修复已知漏洞、产品安全加固不足等风险，设备接入互联网后应对网络攻击能力十分薄弱，为黑客远程获取控制权限、监控实时数据并实施各类攻击提供了便利。

类似事件：2016年10月，黑客通过控制物联网设备对域名服务区发动僵尸攻击，导致美国西海岸大面积断网。

10. 国内酒店2000万入住信息遭泄露

关键词：个人隐私泄露，第三方存储，外包服务数据权限，供应链安全

2013年10月，国内安全漏洞监测平台披露，为全国4500多家酒店提供数字客房服务商的浙江慧达驿站公司，因为安全漏洞问题，使与其有合作关系的酒店的入住数据在网上泄露。数天后，一个名为“2000w开房数据”的文件出现在网上，其中包含2000万条在酒店开房的个人信息，开房数据中，开房时间介于2010年下半年至2013年上半年，包含姓名、身份证号、地址、手机等14个字段，其中涉及大量用户隐私，引起全社会广泛关注。

酒店内的Wi-Fi覆盖是随着酒店业发展而兴起的一项常规服务，很多酒店选择和第三方网络服务商合作，但在实际数据交互中存在严重的数据泄露风险。从慧达驿站事件中，一方面，涉事酒店缺乏个人信息保护的管理措施，未能制定严格的数据管理权限，使得第三方服务商可以掌握大量客户数据。另一方面，第三方服务商慧达驿站公司网络安全加密等级低，在密码验证过程中未对传输数据加密，存在严重的系统设计缺陷。