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基于流量的敏感数据异常访问行为识别方法(21页).pdf

上传人: 懒人 编号:82854 2022-07-14 21页 1.50MB

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本文主要探讨了民航领域在信息化建设过程中面临的旅客信息安全问题,以及相关数据安全威胁。随着航空公司信息系统种类和数量的增加,旅客信息量爆发式增长,数据安全问题日益突出。例如,2017年浙江省温州市公安局破获的特大黑客攻击案,窃取了30多万条航空票务类公民信息。为保障旅客信息安全,我国出台了一系列数据安全法规标准,如《网络安全法》、《个人信息保护法》(草案)等。 在民航信息泄漏相关案件中,原告通过去哪儿网购买机票后,收到诈骗短信,起诉网站和航空公司泄露隐私。法院认为,原告无法确凿证明信息泄露来源。针对数据安全问题,文章提出应采用数据加密、数据安全审计等措施,并通过网络流量分析、机器学习算法等方法,实现对敏感数据访问行为的识别和分类。 关键点如下: 1. 民航信息化建设导致旅客信息量激增,数据安全问题突出。 2. 黑客攻击、信息泄漏等事件频发,对旅客信息安全构成威胁。 3. 我国出台多项数据安全法规标准,以加强数据保护。 4. 民航信息泄漏案件中,原告取证困难,地位不对等。 5. 采用数据加密、数据安全审计等措施,提高数据安全管理能力。 6. 利用机器学习算法对敏感数据访问行为进行识别和分类,以防范数据安全威胁。
如何保护民航旅客信息安全? 民航信息泄漏案件中,原告如何举证? 如何通过数据审计提高民航各单位的数据安全管理能力?
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