Page 149 - 计算机技术与网络安全研究

第四章 网络信息安全应对

并提出实施大数据煤矿安全信用监管的建议。在构建金融监管平台的技术路径，
大连理工大学张铭媛教授在深入研究新三板监管体系、监管制度安排与监管业务
要点的基础上，尝试以专家系统、软件工程学、本体论等学科理论为指导，以新
三板大数据监管平台为研究对象，构建基于 Apache Spark 的多层架构的新三板大
数据监管平台。

从上述 3 类研究中可以看出，大数据监管既是技术问题也是管理问题，但
在技术和管理层面上从术语到思维模式上仍然存在彼此分离的情况，这种分离也
影响了行业实践，制约了大数据监管的进一步演进。大数据监管的工作内容应当

围绕解决技术和管理层面相互割裂的现状，为实现技术与管理的统一提供可行路
径。而从大数据的整体发展情况来看，大数据监管所面临的监管环境已经极为复
杂，跨行业、跨领域监管将会逐渐常态化。因此大数据监管的工作内容也需要同
时具备跨行业、跨领域的通用性。
（一）大数据监管的监管对象

数据是大数据监管的监管对象，也是大数据监管的根本出发点。无论是云
计算、人工智能还是工业互联网，都离不开基础数据的支撑。作为大数据监管的
监管对象，监管部门可以从多个维度进行分类，对于不同类型的数据识别出易被

收集和滥用的数据价值，并明确相应的监管规则与载体。
1. 数据的分类
数据的分类起源于统计分析的需要。数据分类调研分析的基础是数据，而
数据的类型可以分为连续性的变量和分类变量。数据分类就是把具有某种共同属
性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。在本

研究中，从监管部门遇到的实际情况出发，从易于识别出数据价值的维度进行数
据分类，包括以下维度：
从数据的重要程度上，涉及商业秘密、个人隐私越多的数据，相对更为重要。

而对于同一组数据，由于用户的不同，重要程度也会有所不同，比如在医学研究
上，患者的住址邮编或者工作单位等数据显然不如他的年龄、家族病史等重要。
从数据的属性来看，可以划分为自然属性和社会属性，具有自然属性的包
括城市的地理信息、气候水文资料等；社会属性的包括病人的患病数据、个人的
位置轨迹信息、公司的财务信息等。同一组数据，通过数据属性间的关联，可以

同时具备自然和社会属性，比如城市的公共设施内目前的使用者情况——一个图

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