正文

大数据采集中要避免哪些问题（大数据采集中要避免哪些问题呢）

发布时间：2023-05-23 11:16:43 稿源：创意岭阅读： 120

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于大数据采集中要避免哪些问题的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，有小程序、在线网页版、PC客户端和批量生成器

问友Ai官网：https://ai.de1919.com。

本文目录:

基于网络爬虫技术的大数据采集系统设计存在的问题?
大数据面临哪些安全与隐私问题?
你的大数据征信公司需要采集哪些信息?要注意哪些风险?

大数据采集中要避免哪些问题（大数据采集中要避免哪些问题呢）

基于网络爬虫技术的大数据采集系统设计存在的问题?

网络爬虫是一种自动化采集互联网信息的技术，但是它在设计和实现时可能会面临以下问题：

数据源的选择和过滤：网络上存在大量的信息，但并非所有信息都是有用的，因此需要通过一定的规则和过滤机制来筛选和选择数据源。

隐私和版权问题：在采集数据的过程中，需要遵守相关法律法规，尊重他人的隐私和版权，避免侵犯他人的合法权益。

网络拓扑结构的复杂性：网络上存在大量的动态页面和异步加载的内容，这些内容难以被普通的爬虫所获取。此外，还存在一些反爬虫的技术，如IP封锁、验证码等，这些技术也会对爬虫的正常运行造成一定的影响。

数据处理和存储问题：采集到的大量数据需要进行有效的处理和存储，这需要使用到一些专业的大数据处理和存储技术，如分布式文件系统、分布式数据库等。

数据质量问题：网络上的信息质量良莠不齐，采集到的数据也可能存在一定的噪声和错误，需要通过数据清洗和校验等手段来保证数据的质量和准确性。

综上所述，基于网络爬虫技术的大数据采集系统设计存在着诸多问题，需要针对实际情况进行综合考虑和处理，以提高采集系统的效率和可靠性。

大数据面临哪些安全与隐私问题?

(一)大数据遭受异常流量攻击
大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，而正是由于这种存储方式，存储的路径视图相对清晰，而数据量过大，导致数据保护，相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多，且受众类型较多，对客户身份的认证环节需要耗费大量处理能力。由于APT攻击具有很强的针对性，且攻击时间长，一旦攻击成功，大数据分析平台输出的最终数据均会被获取，容易造成的较大的信息安全隐患。
(二)大数据信息泄露风险
大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。同时，当前的大数据数据量并不是固定的，而是在应用过程中动态增加的，但是，传统的数据隐私保护技术大多是针对静态数据的，所以，如何有效地应对大数据动态数据属性和表现形式的数据隐私保护也是要注重的安全问题。最后，大数据的数据远比传统数据复杂，现有的敏感数据的隐私保护是否能够满足大数据复杂的数据信息也是应该考虑的安全问题。
(三)大数据传输过程中的安全隐患
数据生命周期安全问题。伴随着大数据传输技术和应用的快速发展，在大数据传输生命周期的各个阶段、各个环节，越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。比如，大数据传输环节，除了存在泄漏、篡改等风险外，还可能被数据流攻击者利用，数据在传播中可能出现逐步失真等。又如，大数据传输处理环节，除数据非授权使用和被破坏的风险外，由于大数据传输的异构、多源、关联等特点，即使多个数据集各自脱敏处理，数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。
基础设施安全问题。作为大数据传输汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据传输提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据传输发展的主要因素。
个人隐私安全问题。在现有隐私保护法规不健全、隐私保护技术不完善的条件下，互联网上的个人隐私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交软件掌握着用户的社会关系，监控系统记录着人们的聊天、上网、出行记录，网上支付、购物网站记录着人们的消费行为。但在大数据传输时代，人们面临的威胁不仅限于个人隐私泄露，还在于基于大数据传输对人的状态和行为的预测。近年来，国内多省社保系统个人信息泄露、12306账号信息泄露等大数据传输安全事件表明，大数据传输未被妥善处理会对用户隐私造成极大的侵害。因此，在大数据传输环境下，如何管理好数据，在保证数据使用效益的同时保护个人隐私，是大数据传输时代面临的巨大挑战之一。
(四)大数据的存储管理风险
大数据的数据类型和数据结构是传统数据不能比拟的，在大数据的存储平台上，数据量是非线性甚至是指数级的速度增长的，各种类型和各种结构的数据进行数据存储，势必会引发多种应用进程的并发且频繁无序的运行，极易造成数据存储错位和数据管理混乱，为大数据存储和后期的处理带来安全隐患。当前的数据存储管理系统，能否满足大数据背景下的海量数据的数据存储需求，还有待考验。不过，如果数据管理系统没有相应的安全机制升级，出现问题后则为时已晚。

大数据采集中要避免哪些问题（大数据采集中要避免哪些问题呢）

你的大数据征信公司需要采集哪些信息?要注意哪些风险?

大数据征信公司需要采集信息，注意风险如下。
1、根据查询相关信息显示：基本信息，记录了个人的身份信息、居住信息、职业信息等。
2、信贷信息，如贷款、信用卡的使用记录，这是整个信息采集的核心。
3、非金融负债信息，比如说移动通讯费用。
4、公共信息，如社保公积金缴交信息。
5、查询信息，近期查询征信报告的信息记录。
6、大数据征信的隐私风险主要表现为隐私主体非自主、保护边界非清晰、信用记录非遗忘、匿名的非安全、侵害救济的非明晰性等新特征。

以上就是关于大数据采集中要避免哪些问题相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。