大家很有可能听说过常常引用的一句话，“全世界90%的信息全是在过去的三年里建立的。”其根本原因是根据群众观念传送，使其成为一个“有意思的客观事实”。假如含意是确实，那麼全世界造成的信息将在未来2年提高10倍，在未来4年增长100倍。
信息量升高以及稳步增长应该是显而易见的。数据信息被视作一种财产，它有着更具有实际价值的信息内容。互联网大数据造成了新专用工具和新剖析行业的发展趋势(相反又形成了大量的数据信息)，从这当中采集到更加有價值的信息内容。从社会经济角度观察，2019年互联网大数据市场容量为490亿美金，预估到2023年将上升至1030亿美金。而大家应当希望销售市场能量促进一切可以完成货币化安置产品的提高。
数据信息的提高给网络信息安全产生了几类挑戰，下列仅仅当中的几类。
1. 维护财产
“不言而喻的客观事实”是遭受维护的数据资产在提高。 2012年，预估全世界造成的信息到2020年将超过40ZB，而近期的一项科学研究预测分析，到2025年将做到175ZB。更主要的是，必须保障的数据信息占比增速超出了数据园林景观自身，从2010年的不上三分之一提高到2020年的40%。
从社交媒体到企业战略转型再到技术革新，很多要素促使了原始记录的提高。例如，与2D影像的X光图象对比，3D影像的X光位图文件尺寸提升了20倍，而且无人驾驶汽车很有可能每钟头造成3TB数据信息，或每秒钟不上1GB。将数据转换为有意义的信息内容的剖析仍处在开始环节。研究表明，仅剖析了很少的数据信息，但互联网大数据的提高数据信息则造成了大家对数据信息爆发增加的兴趣爱好。
现如今遭受维护的数据信息仅仅冰山一角。在原始记录层面，安全系数应与IT单位协作，并应最先考虑到数据信息的提高运动轨迹，以掌握数据储存、存档和备份数据对策。剖析不但会提升数据信息要求，还会继续转化成其他信息。键入的信息很有可能包含顾客个人隐私和财务报表，其結果既比较敏感又有使用价值。应当从数据信息安全风险的视角评定和监管剖析自然环境。
2. 可视化数据
数据信息一直在挪动，而且这类挪动有希望再次。IDC企业2018年公布的一份有关这一题材的市场研究报告分成三大类叙述了数据信息部位：
- 关键：核心设备以前是公司大数据中心的专享地区，而愈来愈多的主要设备是云服务平台(不论是公共性云、私有云存储或是云计算平台)。预估到2020年，公共性云间的信息要比节点中的数据信息大量，到2021年，公共性云间的信息将比传统式大数据中心中的数据信息大量。
- 边沿：边缘是分支机构、零售店或所在位置分散化的公司办公室，是衔接的部位。在某种情形下，虚拟化技术会将边沿数据信息移回关键设备。此外，伴随着内嵌式机器设备(监控摄像头、POS终端设备、支付平台等)的猛增，在边缘地带造成的信息比之前任何时间都需要多。
- 节点：一样，边沿和节点间的差别模糊不清，但到2025年，预估将有超出1500亿台物联网设备，在其中大部分将即时转化成数据信息。直接使用移动端访问普通的网站，会因移动端宽度的限制因素，导致访问者需要左右滑动，以及放大的操作，才能是顾客转化成和交易数据信息的优选机器设备(现在有81%的外国人有着智能机)，可是这一类型还包含平板、智能穿戴设备、pc机和物联网设备，这种机器设备很有可能不容易储存或解决但一定会产生很多数据信息。
当公司回应节点做为其方式的必要性时，安全系数应注重(即征募/保存/开发设计)应用软件安全性专业技能。节点开发设计是一个紧迫的安全性挑戰行业，由于开发设计周期时间短，并且没法选用服务平台安全管理。伴随着向更高一些服务项目和迅速回应的快速发展促进当地剖析，安全系数应在边沿开展充分的风险评价，这须要很大的计算水平和大量的数据信息保存工作能力。
3. 第三方
简易而言，云服务平台便是他人的大数据中心。在云间管理方法安全系数代表着在第三方自然环境中管理风险并运用带来的操纵。为了更好地安全起见，云计算是第三方(风险性)管理方法中的一项工作中，网络信息安全将必须开发设计十分活泼的第三方管理能力集。
有关第三方，也需要考虑到结构的一些服务提供商所具有的信息将具备或将具有剖析使用价值。服务提供商将被规定：
- 提升自己的剖析水准
- 给予更高級其他数据信息浏览
- 使数据信息可供顾客应用
在第三方剖析的数据信息很有可能会提升使用价值，因而必须加强操纵。自然，更高的访问限制是真实身份和浏览管理方法的问题，而更多的可靠性将代表着提升的数据流分析，必须再次评定联接操纵。安全系数应慎重看待全部这种結果，而且通常应留意第三方数据信息存放者。
4. 多元性
数据分析科学应用以英文字母V开始的专业术语来叙述大数据的特征。三个最重要的基本特征是总数(Volume)、多元性(Variety)、速率(Velocity)，他们一同叙述了大数据分析的多元性，及其它与此前数据库管理定义的不同点。
(1)速率：难以依据大数据分析的特征来对安全系数问题开展优先选择排列，可以对于每一个特点开展论述，但最先一定是速率。
- 假如因为储存限定(即剖析差别)而造成数据信息归档或遗失以前，公司转化成数据信息的速率快于其耗费的速率，则存有一般的数据处理方法风险性。
- 针对网络信息安全来讲，风险性更高：假如剖析落后，指标值造成得太晚而没法采用防范措施，或是更糟糕的是太晚而没法立即回应事情。
(2)多元性：数据信息是在传统式大数据中心以外(在边沿和节点)并从各种各样新由来中产生的。关系型数据库占企业资料的80%或是大量，而且一年以55%至65%的速率提高。维护应用软件数据信息(与传统式事务管理数据库查询反过来)将具备新的必要性。黑客攻击面在不断地提高和转变。
(3)总数：这儿的安全隐患非常简单，由于必须遭受维护的初始财产已经提高。
提议与机遇
将来的试炼和不确定性的收益，必须把握可供大家采用的数据信息。正如公司运用剖析来创造财富一样，网络信息安全还可以并且一定要保证这一点。安全系数可以利用下列三种方法变更其与信息的关联。
(1)数据分析科学
数据科学产生了新一代的剖析专业技能和技术性，可以增加到网络信息安全辅助工具中。很多设计方案用以十分大的数据。下列是一些事例：
- 大数据挖掘以简单化数据和搜索方式
- 人工神经网络可从十分大的数据信息集中化得到新看法
- 预测性剖析以对安全管理开展优先选择排列或丰富化
- 各种各样技术性可以填补工作经验和达标資源的紧缺，从客户友善的、可浏览的开发语言和统计分析专用型编码到人工智能技术的未完成发展潜力。
(2)威胁情报
威胁情报是一门便于了解的课程，但通常取决于安全性控制参数和金融数据。伴随着数据信息的提高，每一个公司都是会建立一个可以而且应当剖析的数据信息宝藏。安全性应将威胁情报的标准拓展到其本身的操纵以外，并查验全部可储存的数据信息，包含客户个人行为、互联网数据流分析和它所维护的业务流程应用软件。终究，危害无所不在。
(3)个人信息保护
数据保护程序流程应按照其硬度和简便性而不是其尺寸和多元性来分辨。理想化的个人信息保护对策应将一组强劲的默认设置控制(身份认证、数据加密等)运用于全部数据信息，进而不用归类和标识。数据治理将仅必须生命期对策和破译(公布)全过程。员工技能培训、新项目需求和IT实际操作将完全一致且简洁明了：假如数据信息在这里，便会遭受维护，无一例外。
其目标是要表明一点：个人信息保护应当简单易懂，便于完成，而且尽量强劲。