大数据时代个人隐私论文题目有哪些
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考： 1、大数据对商业模式影响 2、大数据下地质项目资金内部控制风险 3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进 4、大数据时代下线上餐饮变革 5、基于大数据小微金融 6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战 7、大数据背景下银行外汇业务管理分析 8、大数据在互联网金融领域应用 9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施 10、大数据公司内部控制构建问题 11、大数据征信机构运作模式监管 12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析 13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响 14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系 15、大数据助力普惠金融
实名制火车票容易泄露个人信息。 隐私权:个人私事免受干扰的权利 提及隐私，现代人可能会想到个人日记、通信通话等个人的隐秘事项，也可能会想到夫妻生活、消费开支等个人的私密事务，甚至还会想到身高体重、电话号码、邮箱地址等个人不愿公开的资料等。没错，这些不愿外人知道、不愿外人干涉的个人私事就是隐私。 当人类开始使用树叶做遮羞布的时候，“隐私”就已经在人脑中形成概念。而“家丑不可外扬”也从一个侧面说明人们希望个人的隐私得到保障。只不过，受交通、通信等手段和技术的限制，古时的生活不像现在这么开放，“采菊东篱下，悠然见南山”式的相对“隐居”隔离使人们并没有将隐私视为一种“权利”。即使人们意识到隐私的重要，凭借自己的力量就足以保护。两次工业革命之后，人类的文明进程大跨步向前迈进，交通、通讯等技术的飞速发展极大拓展了个体的活动空间，“隐私”遭遇“外扬”现象时有发生，依靠个体力量保护自己隐私变得越来越困难。 适应社会发展的趋势，为对抗他人对个人隐私的干预，1890年，美国私法学者布兰代斯和沃伦在《哈佛法学评论》上发表了《论隐私权》一文，首次提出了隐私权(therighttoprivacy)的概念。在这篇论文中，第一次将“隐私权”作为一种“不受别人干扰的权利”提出来，认为这项权利是个人自由的起点，只有通过界定这项“人类最广泛、文明最珍视”的权利，个人的“信仰、思想、情感和感受”才能得到保障。此后，隐私权作为公民人格权利的重要内容，逐渐得到各国法律的确认和保护。进入20世纪后，美国、法国、德国、日本等国家和地区，先后以法律法规等形式，相继对传统意义上的隐私权、信息网络时代的隐私权等保护作了针对性的规定。”
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信息安全面临的威胁主要来自以下三个方面：一、技术安全风险因素1）基础信息网络和重要信息系统安全防护能力不强。国家重要的信息系统和信息基础网络是我们信息安全防护的重点，是社会发展的基础。我国的基础网络主要包括互联网、电信网、广播电视网，重要的信息系统包括铁路、政府、银行、证券、电力、民航、石油等关系国计民生的国家关键基础设施所依赖的信息系统。虽然我们在这些领域的信息安全防护工作取得了一定的成绩，但是安全防护能力仍然不强。主要表现在：① 重视不够，投入不足。对信息安全基础设施投入不够，信息安全基础设施缺乏有效的维护和保养制度，设计与建设不同步。② 安全体系不完善，整体安全还十分脆弱。③ 关键领域缺乏自主产品，高端产品严重依赖国外，无形埋下了安全隐患。 我国计算机产品大都是国外的品牌，技术上受制于人，如果被人预先植入后门，很难发现，届时造成的损失将无法估量。2）失泄密隐患严重。随着企业及个人数据累计量的增加，数据丢失所造成的损失已经无法计量，机密性、完整性和可用性均可能随意受到威胁。在当今全球一体化的大背景下，窃密与反窃密的斗争愈演愈烈，特别在信息安全领域，保密工作面临新的问题越来越多，越来越复杂。信息时代泄密途径日益增多，比如互联网泄密、手机泄密、电磁波泄密、移动存储介质泄密等新的技术发展也给信息安全带来新的挑战。二、人为恶意攻击相对物理实体和硬件系统及自然灾害而言，精心设计的人为攻击威胁最大。人的因素最为复杂，思想最为活跃，不能用静止的方法和法律、法规加以防护，这是信息安全所面临的最大威胁。人为恶意攻击可以分为主动攻击和被动攻击。主动攻击的目的在于篡改系统中信息的内容，以各种方式破坏信息的有效性和完整性。被动攻击的目的是在不影响网络正常使用的情况下，进行信息的截获和窃取。总之不管是主动攻击还是被动攻击，都给信息安全带来巨大损失。攻击者常用的攻击手段有木马、黑客后门、网页脚本、垃圾邮件等。三、信息安全管理薄弱面对复杂、严峻的信息安全管理形势，根据信息安全风险的来源和层次，有针对性地采取技术、管理和法律等措施，谋求构建立体的、全面的信息安全管理体系，已逐渐成为共识。与反恐、环保、粮食安全等安全问题一样，信息安全也呈现出全球性、突发性、扩散性等特点。信息及网络技术的全球性、互联性、信息资源和数据共享性等，又使其本身极易受到攻击，攻击的不可预测性、危害的连锁扩散性大大增强了信息安全问题造成的危害。信息安全管理已经被越来越多的国家所重视。与发达国家相比，我国的信息安全管理研究起步比较晚，基础性研究较为薄弱。研究的核心仅仅停留在信息安全法规的出台，信息安全风险评估标准的制定及一些信息安全管理的实施细则，应用性研究、前沿性研究不强。这些研究没有从根本上改变我们管理底子薄，漏洞多的现状。但这些威胁根据其性质，基本上可以归结为以下几个方面：(1) 信息泄露：保护的信息被泄露或透露给某个非授权的实体。(2) 破坏信息的完整性：数据被非授权地进行增删、修改或破坏而受到损失。(3) 拒绝服务：信息使用者对信息或其他资源的合法访问被无条件地阻止。(4) 非法使用(非授权访问)：某一资源被某个非授权的人，或以非授权的方式使用。(5) 窃听：用各种可能的合法或非法的手段窃取系统中的信息资源和敏感信息。例如对通信线路中传输的信号搭线监听，或者利用通信设备在工作过程中产生的电磁泄露截取有用信息等。(6) 业务流分析：通过对系统进行长期监听，利用统计分析方法对诸如通信频度、通信的信息流向、通信总量的变化等参数进行研究，从中发现有价值的信息和规律。(7) 假冒：通过欺骗通信系统或用户，达到非法用户冒充成为合法用户，或者特权小的用户冒充成为特权大的用户的目的。我们平常所说的黑客大多采用的就是假冒攻击。(8) 旁路控制：攻击者利用系统的安全缺陷或安全性上的脆弱之处获得非授权的权利或特权。例如：攻击者通过各种攻击手段发现原本应保密，但是却又暴露出来的一些系统“特性”，利用这些“特性”，攻击者可以绕过防线守卫者侵入系统的内部。(9) 授权侵犯：被授权以某一目的使用某一系统或资源的某个人，却将此权限用于其他非授权的目的，也称作“内部攻击”。(10)抵赖：这是一种来自用户的攻击，涵盖范围比较广泛，比如，否认自己曾经发布过的某条消息、伪造一份对方来信等。(11)计算机病毒：这是一种在计算机系统运行过程中能够实现传染和侵害功能的程序，行为类似病毒，故称作计算机病毒。(12)信息安全法律法规不完善，由于当前约束操作信息行为的法律法规还很不完善，存在很多漏洞，很多人打法律的擦边球，这就给信息窃取、信息破坏者以可趁之机。希望可以帮到你，谢谢！
大数据时代个人隐私论文题目
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
就大数据而言，海量数据聚集和挖掘，其商业价值不言而喻，然而商业价值和个人隐私保护之间如何平衡，这是所有人都将面对的问题。随着大数据相关应用的日益普及和深入，更多的云，更多的各类应用程序，更多的数据采集硬件，隐私收集，不知不觉已随时随地侵入人们的工作和生活，人们实际上已经处于几近赤裸的状态。 不可否认，大数据本身是柄双刃剑，无论我们如何不愿意自己的隐私被感知，被统计，我们还是受不了他所带来的无论是商业价值和社会价值等方面的诱惑。信息完全不被采集，这基本无可能，一个人从出生、上幼儿园、上学、买手机、就业、结婚、开公司、体检、买车、网上购物，在所有的这些过程中，我们的数据在各个环节就已经被收集。以网上购物为例，在一家电商购物，从账号登录开始，到浏览页面，到购买完成支付，每一个细节都已经被记录。至于是否很在意这些过程中信息被采集呢?其实大部分人已经习惯。如果说多数人有介意的地方的话，那就是当我们知道对方收集了不该收集的信息的时候。 同样的，在信息的使用环节，其实我们在意的不是隐私被使用，而是隐私信息被滥用。比如亚马逊通过对客户的相关轨迹数据进行分析挖掘，提供个性化推荐的服务。在看到亚马逊的推送的时候，第一感觉是这个网站比较贴心，给我的推送比较接近我的需求。我们知道我们的数据被使用了，但样的使用方式是被认可的，因为他为我提供了更好的服务，而且这种服务是合理且适度的，并没有把数据泄露或用在其他不该用的地方。其次，我们不太在意这样的使用是因为被采集或被使用的不是我们一个人的信息，是所有人的信息，他不是针对我的，且个体的关键真实信息是被隐藏的。（摘自：中国客户关系网）
打印文章发送给好友分享按钮0[提要] 隐私是我们最基本也是最神圣的一种权利。在大数据时代即将来临的今天，我们如何去保护我们的个人隐私安全，又是一个亟待解决的问题。大数据实际上就是一种工具，而并不是一种专为窃取隐私而发展形成的泄密途径。 隐私是我们最基本也是最神圣的一种权利。但是在W0时代，面对如此众多的社交和共享应用，我们的这一权利慢慢地被消磨掉了。事实上，一些专家认为，这一权利已经丢失了。我们看到了一些严重的事实：无论是大众还是个人都可以通过一系列的做法跟踪我们的行迹、习惯和选择。然而在大数据时代即将来临的今天，我们如何去保护我们的个人隐私安全，又是一个亟待解决的问题。 数据安全往往涉及到很多隐私，数据被谁掌握，怎样能够保证安全，是我们一直比较困惑的问题，这一问题在大数据时代下又再一次被放大。在信息爆炸的信息化社会，保护隐私安全不仅仅是我们所谈到的大数据或者技术或者个人的单独行为，它是整个社会行为。所有东西都不可能通过单一的技术手段解决，它可能通过法律手段还有道德建设。现在很多数据涌来，一时间我们面临的数据非常多，这时候相关规则，立法甚至道德宣讲或者体系建立都要跟得上。工具没有好坏，看用在谁的手上。如果因为控制不好，就会很泛滥。这是取决于我们的手段，取决于我们对于建设的投入和关注。英特尔(中国)有限公司产品市场经理亢海峰在访谈中 英特尔（中国）有限公司产品市场经理亢海峰在访谈中指出，隐私的问题不是大数据时代带来的，在没有大数据时代的时候，我们就已经有很多隐私的问题，左邻右舍，正常来讲每个人回到家里希望把门关上，窗帘拉上，大家不愿意分享。这些一直有，只不过是到大数据时代，自媒体发布多了，这种情况下，解决方法有两点，一个是技术手段一个是我们自己本身，如果你不愿意这个东西泄露，我们尽量少发布这样的信息。当然有一些信息已发布出去的，而且其中有一些不和谐因素，想要控制这些方面的问题这就要通过立法实现。现在有人提出相应的立法，这个是体制和法律配套过程。 大数据实际上就是一种工具，而并不是一种专为窃取隐私而发展形成的泄密途径。既然是工具，那关键看工具用在什么地方，掌握在谁手里，就像枪一样，在人民军队就保卫人民。关键是看怎么利用这个东西，去做什么事情。当然在这个过程中，企业本身也必须要考虑到，怎样保护用户的隐私，这一直都是大数据在应用过程中不断在探索的一件事情。在安全的前提下，实现数据分享，真正创造数据价值，这才是大数据真正的目的。
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
大数据时代的个人隐私保护论文题目有哪些
回答 内容如下：1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花]
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
打印文章发送给好友分享按钮0[提要] 隐私是我们最基本也是最神圣的一种权利。在大数据时代即将来临的今天，我们如何去保护我们的个人隐私安全，又是一个亟待解决的问题。大数据实际上就是一种工具，而并不是一种专为窃取隐私而发展形成的泄密途径。 隐私是我们最基本也是最神圣的一种权利。但是在W0时代，面对如此众多的社交和共享应用，我们的这一权利慢慢地被消磨掉了。事实上，一些专家认为，这一权利已经丢失了。我们看到了一些严重的事实：无论是大众还是个人都可以通过一系列的做法跟踪我们的行迹、习惯和选择。然而在大数据时代即将来临的今天，我们如何去保护我们的个人隐私安全，又是一个亟待解决的问题。 数据安全往往涉及到很多隐私，数据被谁掌握，怎样能够保证安全，是我们一直比较困惑的问题，这一问题在大数据时代下又再一次被放大。在信息爆炸的信息化社会，保护隐私安全不仅仅是我们所谈到的大数据或者技术或者个人的单独行为，它是整个社会行为。所有东西都不可能通过单一的技术手段解决，它可能通过法律手段还有道德建设。现在很多数据涌来，一时间我们面临的数据非常多，这时候相关规则，立法甚至道德宣讲或者体系建立都要跟得上。工具没有好坏，看用在谁的手上。如果因为控制不好，就会很泛滥。这是取决于我们的手段，取决于我们对于建设的投入和关注。英特尔(中国)有限公司产品市场经理亢海峰在访谈中 英特尔（中国）有限公司产品市场经理亢海峰在访谈中指出，隐私的问题不是大数据时代带来的，在没有大数据时代的时候，我们就已经有很多隐私的问题，左邻右舍，正常来讲每个人回到家里希望把门关上，窗帘拉上，大家不愿意分享。这些一直有，只不过是到大数据时代，自媒体发布多了，这种情况下，解决方法有两点，一个是技术手段一个是我们自己本身，如果你不愿意这个东西泄露，我们尽量少发布这样的信息。当然有一些信息已发布出去的，而且其中有一些不和谐因素，想要控制这些方面的问题这就要通过立法实现。现在有人提出相应的立法，这个是体制和法律配套过程。 大数据实际上就是一种工具，而并不是一种专为窃取隐私而发展形成的泄密途径。既然是工具，那关键看工具用在什么地方，掌握在谁手里，就像枪一样，在人民军队就保卫人民。关键是看怎么利用这个东西，去做什么事情。当然在这个过程中，企业本身也必须要考虑到，怎样保护用户的隐私，这一直都是大数据在应用过程中不断在探索的一件事情。在安全的前提下，实现数据分享，真正创造数据价值，这才是大数据真正的目的。
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
大数据时代个人隐私论文题目推荐
自己去看下（法学）吧，看下别人的论题是什么，你参考学习下
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
1、网约车违约的法律问题研究 2、论家庭暴力的法律对策研究 3、我国失地农民社会保障问题探讨 4、论环境污染侵权责任制度的完善---以XX县为例 5、校园暴力的成因及法律预防 6、论我国持有型犯罪的立法缺陷与完善 7、论大学生兼职的劳动权益保护 8、论法律行为和情谊行为的区分 9、小额贷款公司法律问题研究 10、论劳动合同法中的竞业限制制度 11、论共同犯罪中刑事责任的扩散 12、论合同诈骗罪 13、论网络时代的隐私权保护 14、企业高管人员适用劳动法问题研究 15、网络交易平台消费者保护法律责任 以上论文题目由学术堂整理提供
当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。
大数据与个人隐私论文题目有哪些
就大数据而言，海量数据聚集和挖掘，其商业价值不言而喻，然而商业价值和个人隐私保护之间如何平衡，这是所有人都将面对的问题。随着大数据相关应用的日益普及和深入，更多的云，更多的各类应用程序，更多的数据采集硬件，隐私收集，不知不觉已随时随地侵入人们的工作和生活，人们实际上已经处于几近赤裸的状态。 不可否认，大数据本身是柄双刃剑，无论我们如何不愿意自己的隐私被感知，被统计，我们还是受不了他所带来的无论是商业价值和社会价值等方面的诱惑。信息完全不被采集，这基本无可能，一个人从出生、上幼儿园、上学、买手机、就业、结婚、开公司、体检、买车、网上购物，在所有的这些过程中，我们的数据在各个环节就已经被收集。以网上购物为例，在一家电商购物，从账号登录开始，到浏览页面，到购买完成支付，每一个细节都已经被记录。至于是否很在意这些过程中信息被采集呢?其实大部分人已经习惯。如果说多数人有介意的地方的话，那就是当我们知道对方收集了不该收集的信息的时候。 同样的，在信息的使用环节，其实我们在意的不是隐私被使用，而是隐私信息被滥用。比如亚马逊通过对客户的相关轨迹数据进行分析挖掘，提供个性化推荐的服务。在看到亚马逊的推送的时候，第一感觉是这个网站比较贴心，给我的推送比较接近我的需求。我们知道我们的数据被使用了，但样的使用方式是被认可的，因为他为我提供了更好的服务，而且这种服务是合理且适度的，并没有把数据泄露或用在其他不该用的地方。其次，我们不太在意这样的使用是因为被采集或被使用的不是我们一个人的信息，是所有人的信息，他不是针对我的，且个体的关键真实信息是被隐藏的。（摘自：中国客户关系网）
回答 内容如下：1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花]
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。 三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。