第一篇：云计算机和大数据。

王坚：云计算和大数据,你们都理解错了 202_-05-19 17:20比特网虎嗅网

王坚，阿里巴巴最富争议性的人物之一，爱者极爱，恨者极恨。

5月12日，我和MTC的朋友，在杭州发起并主持了一场关于云计算的沙龙，虾米的思践聊了云音乐，快的打车陈伟星聊了云时代的产品设计，短趣网王强宇聊了云时代的创业，当然少不了王坚聊一聊他对云计算的看法。

当天，青龙老贼发了一段王坚的部分观点，遭遇了他开通微信公众号以来最强烈的退粉，也激起了圈内人的各种讨论，这就是王坚的“影响力”。我把王坚的分享做了个第一人称详细版的梳理，里面涉及了阿里云的定位、对大数据的反思、对APP创新的不看好，信息量很大，你可以感受一下。

一 无人机是大数据的典型

我热爱和平，但一讲到云计算和大数据，我想到的两个例子，都跟战争有关。一个例子是，《世界是平的》作者去前线，看了现场的指挥官，发现西点军校应该重新办了。因为一个连排级的军官，只要一个电话，航母上的飞机就过 来了。这放在以前的战争里是不会发生的，一个连排级军官能够动用的战争资源非常有限。今天，其实一个连排级的军官需要的训练和过去的军长师长是一样的。经常有人问，如果有一定的基础设施，我能不能改变世界。在以前，只有国家主席可以做，今天一个人可以做的比主席还能多。因为有了云计算。另外一个例子是，有人和我吹牛，说世界上大数据用得最好的就是无人机。前几天美国还在开会讨论为什么要租用中国的卫星，就是因为它自己的数据不够。无人机就是非常典型的一个创新，以前仗不是这么打的，今天有了大数据后就变了。

所以，云计算可以让你做以前不能做的事情，做以前不能做的规模。

二 我们的客户才是最会用数据的人

阿里云最早成立的时候，我们说自己是数据分享第一平台，对于这个定位，我自己觉得还蛮超前的。

阿里巴巴最早在讨论的时候，我们说为什么提数据，不提信息，这是一个很关键的事情。IBM会说数据没有用，知识才有用，所以这个定位很关键。只要一谈到数据，我们其实就把自己定位在平台上了。我们想象我们的客户是把数据用到最好的人，而不是我们自己。

今天，最成功的数据公司就是谷歌。谷歌拿了全世界每个人都有的数据，就是web，它就靠自己的处理能力，做成了世界上最大的生意。谷歌初期的时候，它有的数据别人也有，只是别人没有他的处理能力和思想。

数据就是数据，只是要有人把他做成生意。

所以我们定位自己的时候，数据就是数据，这个是最基本的东西，有人比你更聪明，会把这个事情做成重要的生意。

今天的数据远远超过以前WEB的数据，所以可以想象的生意也会多很多很多，所以肯定可以比以前做得更大。

以前也没人知道数据在哪里，直到谷歌把他变成一个搜索，有办法把广告引导搜索里面。今天看来这个很简单，放当初很难，因为要把大家都有的东西，做成一个挣钱的东西，当时没几个人想清楚的，否则微软、雅虎也都不会把雅虎外包给别人。

三 “大数据”叫错了

之前田溯宁在北京组织了一个活动，请了《大数据》的作者，大家开了一个很小的研讨会。

我分享时说，其实大数据是叫错掉的，“大数据”没有反映这个问题最本质的东西。

其实大数据很早以前就有，只是光只有数据大是没有用处的。世界上最大的数据估计和互联网一点关系都没有，欧洲对撞实验室做一次碰撞的数据，可能一辈子都做不完，最大的数据估计在那里。

今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。

所有东西在线这个事情，远远比“大”更反映本质。

像快的打车要用一个交通的数据，如果这些东西不在线，是没有用的。为什么今天的淘宝数据值钱，因为他在线了。写在磁带、写在纸上的数据，根本没有用。

反过来讲，在线让数据搜集变得非常容易。过去美国谁要做总统，需要做盖勒普调查，去街上拦202_个人，在纸上打个勾，预测就很准了。现在不用做这个事情，只要在twitter上分析每个人发的东西，就可以知道总统会是谁了。而且盖勒普调查做完之后很难快速影响社会，现在数据可以反过来快速影响社会。就像打车软件，如果要影响出租车司机，可能比出租车公司更大，原因就是数据在线了。

有时候，一些石油、地质之类的公司来跟我讲大数据，我就想不通这算不算大数据。他们的数据多是肯定的，但是他们的数据不在线，没有意义。

四 数据比功能更重要

产品我是不太懂的，阿里云的产品做得那么不好，都是我的责任，这个得求大家原谅。

但吃了很多苦头后，对于产品心得还是有的。

目前我没有看到一个产品和数据结合得很好。

非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。

做航旅信息的产品，出了很多款。最近我看到出了一个“航旅纵横”，我用的比较多，我也不知道产品好不好，反正数据很好，他可以告诉你前一个航班发生了什么事情。

过去的软件，很多功能超出数据的重要性，但我相信，接下来，数据比功能会更重要。互联网人应该会能理解这个说法。

我和马云开玩笑说，阿里巴巴对数据的理解深度，不会超过苏宁对电子商务的理解。我的意思其实是，机会在哪里，大家都没搞清楚。

前几天我在北京碰到叶凯(京玩蟹科技有限公司CEO)，他说游戏做来做去，发现数据是最重要的东西，在几个机房里数据拷来拷去很痛苦。

我猜测，他理解游戏的话，完全靠直觉已经不够了，数据可以帮他做这个事情。就好像一个人做在室内用数据来开飞机，光是训练飞行员的成本都不知道降低多少，这和用数据去改进游戏是异曲同工的。

五 云计算是个信任生意

我看云计算的时候，突然发现，云计算是个信任生意。包括虾米，短趣，能搬到阿里云，都是一个信任。

中国是全世界最早用纸币的国家。一张纸上盖个章，就让人相信是财富，这需要极大勇气的。今天，我们反而大大落后了，我们不相信信用卡，把信用卡当借记卡在用了，这是很要命的地方。

有人说他要做三年赚200亿美金(的互联网项目)，他还要依靠别人(的云计算服务)，他要相信这一点，是很了不起的。

我觉得，没有这个勇气，是不可能创新的。中国今天是有这样的机会。

我这里有个很自豪的案例。今天全国中国 的药品，都有一个条形码，它需要去追踪每个药到了哪个批发商，到了哪个零售商，到了哪个医院，到了哪个患者，这个东西是个很重要的东西。现在这个东西就在 阿里云上面，350万亿盒的数据都在上面。将来你跑到医院，自然能知道哪个是真药假药，也就是说，原来乱七八糟的事情就没了。这个是很大的创新。以前这些 数据不在线的时候，你根本不敢去想，现在，你可以做很多的事情了。

另外一个案例，保险是一个很传统的行业。开一个保险公司，必须要开办事处。每人敢说，现在办一个保险，可以不签一个书面的东西。但是，可能今年下半年，中国会出一家保险公司，这是全世界第一家没有办事处的保险公司。不需要在纸上签任何东西，在线就能做完所有事情。

按我的理解，云计算能做好的话，创新机会非常大。

六 做APP，是在别人花园弄点盆栽

我觉得，移动互联网的创新，可以超越APP创新的范畴。

今天APP上的创新，有点像在人家花园里种点小花。因为苹果和安卓已经圈了一个花园，你种点花种点草是没有问题的，就像是去花鸟市场买点盆栽，反正是死也死不了活也活不好。

但是你要做点有生命力的东西，还是有挑战的。你要跑到大森林里，才能做有生命力的东西。否则叫你下架就下架，你会觉得还是有问题的。

当然，那个花园是一个很好的环境，也有人来看。但是在中国做生态的话，我们还是可以做有革命性的东西。

具体是什么，我们也真不知道。

七 有了施乐，才有苹果

我们做云计算最大的挑战是什么，就是我们真不懂。

这是一个无中生有的行业，我们过去只是在书上读到过的。是靠大家的互相配合、交互才能做起来。

我觉得应该办一个互联网博物馆。今天大家都看到了结果，没看到过程，这样的国家是很难创新。

大家可能不知道，大概百分之一百的鼠标都在中国生产，大部分也在中国消费，很多技术也在中国。很少有人去问，为什么有个东西要叫鼠标，第一个鼠标出来的时候是很丑陋的木头做的。

今天大家看到有个很漂亮的手机，叫做iphone，有个很好的操作系统，有个很好的appstore，大家可能没想过，这东西怎么来的。我早上在看一个关于

美国八十年代经济的片子，其中采访了乔布斯，他说，如果不被苹果赶走，可能不会发生后面的事情。如果当时乔布斯没被赶走，没有一赌气去做NeXT，没有被买回来作为ios的基础的话，是不会有今天的苹果的。

所以，这里面的机缘巧合是很难计划的。

我要抱歉的是，阿里云是肯定要做好的，这个吃苦过程肯定逃不掉。

有一个八卦，苹果先做麦金塔，微软随后出了视窗，苹果就告微软抄袭。盖茨就和乔布斯说，我们就别互相搞了，其实我们都偷了施乐的东西。施乐没做大，但做出了很大的贡献。

中国的环境里没有施乐这样的公司，自然而然就不要想出苹果这样的公司。我想说，就算各位创业者和施乐一样做点死不死活不活的东西，也很有意义。

八 不是搜集什么数据，而是做什么服务

今天的手机的传感器，和巡航导弹的传感器差不多。它能搜集到的东西很多，但是没有产生多大价值。

我觉得，数据搜集这件事，已经没有多大创新了，只要你想得到，我们一定能做得到。我觉得真正的创新，是你在这上面能够做什么，这还没有人弄懂。这是一个鸡和蛋的问题，如果没有人能够用得好，那后面的东西不会发生。最早的时候，有人会说，基于位置的服务什么的。但是到了今天，依然没有人知道了位置后，把服务做好。我觉得，这是最大的挑战。

九 云计算这名字有歧义

云计算是工业时代的电，大数据就是福特生产线，云存储就是钢铁工业。也就是说，没有钢铁，就没有电，就不会有大规模工业化生产。没有云计算，大数据不会出来，如果美云计算没有解决云存储的问题，也不会出来。

我觉得云计算这名字的歧义在于，我们说这个的时候，其实包括了云计算、大数据、云存储等等所有的东西。

大数据，是我今天能想到的，那条能起来的福特生产线。到了最后，大家应该会忘记了云计算，只记得福特了。所以我说，看得见的前端，看不见的后台。我不相信有人说，我做大数据，但是没有云的，那就是小作坊。

十 千万不要想着拿数据去改进业务

今天的银行，都不会是靠大数据起来的公司。银行靠什么处理数据，靠IBM。你可以算出来他做数据的成本，他处理数据产生的价值，可能都无法抹平处理数据的成本。

数据真正了不起的地方，是靠小的成本，去产生有价值的东西。并不是说，有数据的地方，就会有大数据业务的存在。

阿里巴巴在数据上做的最好的是金融，但金融不等于银行。阿里金融做小贷的事情，恰恰是银行做不了的。银行没有这个数据，银行做信用评级的成本极高，银行不做小的贷款。

阿里金融每天贷10块钱，100块钱的人多得很。有个贷1块钱的客户，写了个感谢信，说这辈子从来没有人借给他一块钱，突然有人借他1块钱，他就觉得人生从此被尊敬了。

你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。

亚马逊是全球做推荐最好的业务，这可以算是大数据的早期，但现在它每天想着怎么把推荐做得更好，我觉得这件事情一定没有希望。

第二篇：大数据与云计算论文

大数据与云计算

摘 要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及，并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本

专题报告包含以下四个方面内容：1.大数据的价值；2.大数据带来的挑战;3.大数据研究成果；4.云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法;云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。关键词：大数据 云计算 数据挖掘 对审计影响 政策建议 引言

目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。

一、大数据、云计算的涵义与特征

随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金(202_)说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”(一)大数据的涵义与特征

“数据”(data)这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。202_ 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在202_ 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心(IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大(Volume)，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快(Velocity)，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多(Variety)，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高(Value)。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值(金良，202_)。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。

(1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。

(2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不可行，甚至变得不受欢迎。大数据纷繁多样，优劣掺杂，精准度已不再是分析事物总体的主要手段。拥有了大数据，不再需要对一个事物的现象深究，只要掌握事物的大致发展趋势即可，更重要的是追求数据的及时性和使用效率。与依赖于小数据和精确性的时代相比较，大数据更注重数据的完整性和混杂性，帮助人们进一步认识事物的全貌和真相。

(3)是在大数据时代，人们难以寻求事物直接的因果关系，而是深入认识和利用事物的相关关系。长期以来，寻找因果关系是人类发展过程中形成的传统习惯。寻求因果关系即使很困难且用途不大，但人们无法摆脱认识的传统思维。在大数据时代，人们不必将主要精力放在事物之间因果关系的分析上，而是将主要精力放在寻找事物之间的相关关系上。事物之间的相关关系可能不会准确地告知事物发生的内在原因，但是它会提醒人们事情之间的相互联系。人们可以通过找到一个事物的良好相关关系，帮助其捕捉到事物的现在和预测未来。(二)云计算的涵义与特征

“云计算”概念产生于谷歌和IBM 等大型互联网公司处理海量数据的实践。202_ 年8 月9 日，Google首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念。202_ 年10 月，Google 与IBM 开始在美国大学校园推广云计算技术的计划，这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支持(Michael Mille，202_)。目前全世界关于“云计算”的定义有很多。“云计算”是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，是通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。美国国家标准技术研究院(NIST)202_年关于云计算的定义是: “云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。”根据这一定义，云计算的特征主要表现为: 首先，云计算是一种计算模式，具有时间和网络存储的功能。其次，云计算是一条接入路径，通过广泛接入网络以获取计算能力，通过标准机制进行访问。第三，云计算是一个资源池，云计算服务提供商的计算资源，通过多租户模式为不同用户提供服务，并根据用户的需求动态提供不同的物理的或虚拟的资源。第四，云计算是一系列伸缩技术，在信息化和互联网环境下的计算规模可以快速扩大或缩小，计算能力可以快速、弹性获得。第五，云计算是一项可计量的服务，云计算资源的使用情况可以通过云计算系统检测、控制、计量，以自动控制和优化资源使用。(三)大数据与云计算的关系

从整体上看，大数据与云计算是相辅相成的。大数据主要专注实际业务，着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法，强调的是数据存储能力。云计算主要关注“计算”，关注IT 架构，提供IT 解决方案，强调的是计算能力，即数据处理能力。如果没有大数据的数据存储，那么云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地;如果没有云计算的数据处理能力，则大数据的数据存储再丰富，也终究难以用于实践中去。

从技术上看，大数据依赖于云计算。海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapＲeduce 编程模型都是云计算的关键技术，也都是大数据的技术基础。而数据之所以会变“大”，最重要的便是云计算提供的技术平台。数据被放到“云”上之后，打破了过去那种各自分割的数据存储，更容易被收集和获得，大数据才能呈现在人们眼前。而巨量的数据也只能依靠云计算强大的数据处理能力，才能够“淘尽黄沙始得金”。

从侧重点看，大数据与云计算的侧重点不同。大数据的侧重点是各种数据，广泛、深入挖掘巨量数据，发现数据中的价值，迫使企业从“业务驱动”转变为“数据驱动”。而云计算主要通过互联网广泛获取、扩展和管理计算及存储资源和能力，其侧重点是IT 资源、处理能力和各种应用，以帮助企业节省IT部署成本。云计算使企业的IT 部门受益，而大数据使企业的业务管理部门受益。

从结果看，大数据与云计算带来不同的变化。大数据对社会经济带来的变化是巨大的，涉及到各个领域。大数据已经与资本、人力一起作为生产的主要因素影响着社会经济的发展。数据创造价值，而挖掘数据价值、利用数据的“推动力”就是云计算。云计算将信息存储、分享和挖掘能力极大提高，更经济、高效地将巨量、高速、多变的终端数据存储下来，并随时进行计算与分析。通过云计算对大数据进行分析、总结与预测，会使得决策更可靠，释放出更多大数据的内在价值。

二、大数据、云计算技术对审计的影响分析

审计技术和方法的发展是随着科学和管理技术的发展而发展的。现代审计技术和方法体系是在原始的查账基础上从低级向高级、从不完备到比较完备发展起来的。在业务和会计处理手工操作阶段，审计实施的是账表导向的审计技术和方法;当内部控制理论和方法全面应用于业务和会计处理时，审计实施的是系统导向的审计技术和方法;当风险管理理论和方法全面应用于业务和财务管理时，审计实施的是风险导向审计技术和方法;与风险导向审计技术和方法并行的是，计算机技术广泛应用于业务和会计处理时，审计实施的是IT 审计技术和方法。目前，面对大数据、云计算技术的产生和发展，审计人员需要应时而变来适应由此而带来的变化，分析大数据、云计算技术对审计方式、审计抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等技术和方法的影响。(一)大数据、云计算技术促进持续审计方式的发展

传统审计中，审计人员只是在被审计单位业务完成后才进行审计，而且审计过程中并不是审计所有的数据和信息，只是抽取其中有的一部分进行审计。这种事后和有限的审计对被审计单位复杂的生产经营和管理系统来说很难及时做出正确的评价，而且对于评价日益频繁和复杂的经营管理活动的真实性和合法性则显得过于迟缓。随着信息技术迅速发展，越来越多的审计组织对被审计单位开始实施持续审计方式，以解决审计结果与经济活动的时差问题。但是，审计人员实施持续审计时，往往受目前业务条件和信息化手段的限制，取得的非结构化数据无法数据化，或者无法取得相关的明细数据，致使对问题的判断也难以进一步具体和深入。而大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展，使信息技术与大数据、云计算技术较好交叉融合，尤其对业务数据和风险控制“实时性”要求较高的特定行业，如银行、证券、保险等行业，在这些行业中实施持续审计迫在眉睫。如审计组织对商业银行的审计，实行与商业银行建立业务和数据系统的接口，在开发的持续审计系统中固化了非结构化数据结构化和数据分析模块，该模块可以在海量贷款客户中挖掘、分析出行业性和区域性贷款风险趋势，实现在线的风险预警，并将发现的风险数据、超预警值指标及问题登记为疑点，并建立实时审计工作底稿，按照重要程度进行归类、核实或下发给现场审计人员进行现场核实，以较好处理非结构化数据的利用和数据的实时分析利用问题。(二)大数据、云计算技术促进总体审计模式的应用

现时的审计模式是在评价被审计单位风险基础上实施抽样审计。在不可能收集和分析被审计单位全部经济业务数据的情况下，现时的审计模式主要依赖于审计抽样，从局部入手推断整体，即从抽取的样本着手进行审计，再据此推断审计对象的整体情况。这种抽样审计模式，由于抽取样本的有限性，而忽视了大量和具体的业务活动，使审计人员无法完全发现和揭示被审计单位的重大舞弊行为，隐藏着重大的审计风险。而大数据、云计算技术对审计人员而言，不仅仅是一种可供采用的技术手段，这些技术和方法将给审计人员提供实施总体审计模式的可行性。利用大数据、云计算技术，对数据的跨行业、跨企业搜集和分析，可以不用随机抽样方法，而采用搜集和分析被审计单位所有数据的总体审计模式。利用大数据、云计算技术的总体审计模式是要分析与审计对象相关的所有数据，使得审计人员可以建立总体审计的思维模式，可以使现代审计获得革命性的变化。审计人员实施总体审计模式，可以规避审计抽样风险。如果能够收集总体的所有数据，就能看到更细微、深入的信息，对数据进行多角度的深层次分析，从而发现隐藏在细节数据中的对审计问题更具价值的信息。同时，审计人员实施总体审计模式，能发现从审计抽样模式所不能发现的问题。大数据、云计算技术给审计人员提供了一种能够从总体把握审计对象的技术手段，从而帮助审计人员能从总体的视角发现以前难以发现的问题。

(三)大数据、云计算技术促进审计成果的综合应用

目前，审计人员的审计成果主要是提供给被审计单位的审计报告，其格式固定，内容单一，包含的信息量较少。随着大数据、云计算技术在审计中广泛应用，审计人员的审计成果除了审计报告外，还有在审计过程中采集、挖掘、分析和处理的大量的资料和数据，可以提供给被审计单位用于改进经营管理，促进审计成果的综合应用，提高审计成果的综合应用效果。首先，审计人员通过对审计中获取的大量数据和相关情况资料的汇总、归纳，从中找出财务、业务和经营管理等方面的内在规律、共性问题和发展趋势，通过汇总归纳宏观性和综合性较强的审计信息，为被审计单位投资者和其他利益相关者提供数据证明、关联分析和决策建议，从而促进被审计单位管理水平的提高。其次，审计人员通过应用大数据、云计算技术，可以将同一问题归入不同的类别进行分析和处理，从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。再次，审计人员将审计成果进行智能化留存，通过大数据、云计算技术，将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势，向被审计单位进行预警。最后。审计人员将审计成果、被审计单位与审计问题进行关联，并进行信息化处理，在进行下次审计时，减少实地审计的时间和工作量，提高审计工作的效率。(四)大数据、云计算技术促进相关关系证据的应用

审计人员在审计过程中，应根据充分、适当的审计证据发表审计意见，出具审计报告。但是，在大数据、云计算环境下，审计人员既面临巨量数据筛选的考验，又面临搜集适当审计证据的挑战。审计人员在搜集审计证据时，传统的思维路径都是基于因果关系来搜集审计证据，而大数据分析将会更多地运用相关关系分析来搜集和发现审计证据。但从审计证据发现的角度来看，由于大数据技术提供了前所未有的跨领域、可供量化的维度，使得审计问题大量的相关信息能够得以记录和计算分析。大数据、云计算技术没有改变事物间的因果关系，但在大数据、云计算技术中对相关关系的开发和利用，使得数据分析对因果逻辑关系的依赖降低了，甚至更多地倾向于应用基于相关关系的数据分析，以相关关系分析为基础的验证是大数据、云计算技术的一项重要特征。在大数据、云计算技术环境下，审计人员能搜集到的审计证据大多是电子证据(秦荣生，202_)。电子证据本身就非常复杂，云计算技术使获取有因果关系的证据更加困难。审计人员应从长期依赖因果关系来搜集和发现审计证据，转变成为利用相关关系来搜集和发现审计证据。(五)大数据、云计算技术促进高效数据审计的发展

直到今天，审计人员的数字审计技术依然建立在精准的基础上。这种思维方式适用于掌握“小数据量”的情况，因为需要分析的数据很少，所以审计人员必须尽可能精准地量化被审计单位的业务。随着大数据、云计算技术成为日常生活中的一部分，审计人员应开始从一个比以前更大、更全面的角度来理解被审计单位，将“样本= 总体”植入审计人员的思维中。相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据更强调数据的完整性和混杂性，帮助审计人员进一步接近事情的真相，“局部”和“精确”将不再是审计人员追求的目标，审计人员追求的是事物的“全貌”和“高效”。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现。在实施审计时，审计人员应利用大数据、云计算技术，使用分布式拓朴结构、云数据库、联网审计、数据挖掘等新型的技术手段和工具，以提高审计的效率。

(六)大数据、云计算技术促进大数据审计师的发展

大数据、云计算时代，数据的真实、可靠是大数据发挥作用的前提。这客观上要求专业人员来对大数据的真实性、可靠性进行鉴证，审计人员可以扮演这种角色，或者称为数据审计师。能对大数据真实性、可靠性进行鉴证的数据审计师应该是计算机科学、数学、统计学和审计学领域的专家，他们应有大数据分析和预测的评估能力。数据审计师应恪守公正的立场和严守保密的原则，面对海量的数据和纷繁复杂的相关关系，选取分析和预测工具，以及解读数据及数据计算结果是否真实、可靠。一旦出现争议，数据审计师有权审查与分析结果相关的运算法则、统计方法以及数据采集、挖掘和处理过程。数据审计师的出现是为满足以市场为导向来解决数据真实性、可靠性问题的需求，这与20 世纪初期为了处理财务信息虚假而出现的审计人员一样，都是为了满足新需求而出现的。

三、大数据挖掘

数据的价值只有通过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。在业界，全球著名的Google、EMC、惠普、IBM、微软等互联网公司都已经意识到大数据挖掘的重要意义。上述IT 巨头们纷纷通过收购大数据分析公司，进行技术整合，希望从大数据中挖掘更多的商业价值。数据挖掘通常需要遍历训练数据获得相关的统计信息，用于求解或优化模型参数，在大规模数据上进行频繁的数据访问需要耗费大量运算时间。数据挖掘领域长期受益于并行算法和架构的使用，使得性能逐渐提升。过去15 年来，效果尤其显著。试图将这些进步结合起来，并且提炼。GPU平台从并行上得到的性能提升十分显著。这些GPU平台由于采用并行架构，使用并行编程方法，使得计算能力呈几何级数增长。即便是图形处理、游戏编程是公认的复杂，它们也从并行化受益颇多。研究显示数据挖掘、图遍历、有限状态机是并行化未来的热门方向。MapReduce 框架已经被证明是提升GPU 运行数据挖掘算法性能的重要工具。D.Luo 等提出一种非平凡的策略用来并行一系列数据挖掘与数据挖掘问题，包括一类分类SVM 和两类分类SVM，非负最小二乘问题，及L1 正则化回归（lasso）问题。由此得到的乘法算法，可以被直截了当地在如MapReduce 和CUDA 的并行计算环境中实现。K.Shim 在MapReduce 框架下，讨论如何设计高MapReduce 算法，对当前一些基于MapReduce 的数据挖掘和数据挖掘算法进行归纳总结，以便进行大数据的分析。Junbo Zhang 等提出一种新的大数据挖掘技术，即利用MapRedue 实现并行的基于粗糙集的知识获取算法，还提出了下一步的研究方向，即集中于用基于并行技术的粗糙集算法处理非结构化数据。F.Gao 提出了一种新的近似算法使基于核的数据挖掘算法可以有效的处理大规模数据集。当前的基于核的数据挖掘算法由于需要计算核矩阵面临着可伸缩性问题，计算核矩阵需要O(N2)的时间和空间复杂度来计算和存储。该算法计算核矩阵时大幅度降低计算和内存开销，而且并没有明显影响结果的精确度。此外，通过折中结果的一些精度可以控制近似水平。它独立于随后使用的数据挖掘算法并且可以被它们使用。为了阐明近似算法的效果，在其上开发了一个变种的谱聚类算法，此外设计了一个所提出算法的基于MapReduce 的实现。在合成和真实数据集上的实验结果显示，所提出的算法可以获得显著的时间和空间节省。Christian Kaiser 等还利用MapReduce 框架分布式实现了训练一系列核函数学习机，该方法适用于基于核的分类和回归。Christian Kaiser 还介绍了一种扩展版的区域到点建模方法，来适应来自空间区域的大量数据。Yael Ben-Haim 研究了三种MapReduce 实现架构下并行决策树分类算法的设计, 并在Phoenix 共享内存架构上对SPRINT 算法进行了具体的并行实现。F.Yan 考虑了潜在狄利克雷分配（LDA）的两种推理方法——塌缩吉布斯采样（collapsed Gibbssampling，CGS）和塌缩变分贝叶斯推理（collapsedvariational Bayesian，CVB）在GPU 上的并行化问题。为解决GPU 上的有限内存限制问题，F.Yan 提出一种能有效降低内存开销的新颖数据划分方案。这种划分方案也能平衡多重处理器的计算开销，并能容易地避免内存访问冲突。他们使用数据流来处理超大的数据集。大量实验表明F.Yan 的并行推理方法得到的LDA 模型一贯地具有与串行推理方法相同的预测能力；但在一个有30 个多核处理器的GPU 上，CGS 方法得到了26倍的加速，CVB 方法得到了196 倍的加速。他们提出的划分方案和数据流方式使他们的方法在有更多多重处理器时可伸缩，而且可被作为通用技术来并行其它数据挖掘模型。Bao-Liang Lu 提出了一种并行的支持向量机，称为最小最大模块化网络(M3)，它是基“分而治之”的思想解决大规模问题的有效的学习算法。针对异构云中进行大数据分析服务的并行化问题G.Jung 提出了最大覆盖装箱算法来决定系统中多少节点、哪些节点应该应用于大数据分析的并行执行。这种方法可以使大数据进行分配使得各个计算节点可以同步的结束计算，并且使数据块的传输可以和上一个块的计算进行重叠来节省时间。实验表明，这种方法比其他的方法可以提高大约60% 的性能。在分布式系统方面，Cheng 等人 提出一个面向大规模可伸缩数据分析的可伸缩的分布式系统——GLADE。GLADE 通过用户自定义聚合（UDA）接口并且在输入数据上有效地运行来进行数据分析。文章从两个方面来论证了系统的有效性。第一，文章展示了如何使用一系列分析功能来完成数据处理。第二，文章将GLADE 与两种不同类型的系统进行比较：一个用UDA 进行改良的关系型数据库（PostgreSQL）和MapReduce(Hadoop)。然后从运行结果、伸缩性以及运行时间上对不同类型的系统进行了比较。

四、总结 大数据的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存储，满足这种要求的存储离不开云计算。高速产生的大数据只有通过云计算的方式才能在可等待的时间内对其进行处理。同时，云计算是提高对大数据的分析与理解能力的一个可行方案。大数据的价值也只有通

过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。总之，云计算是大数据处理的核心支撑技术，是大数据挖掘的主流方式。没有互联网，就没有虚拟化技术为核心的云计算技术，没有云计算就没有大数据处理的支撑技术。

参考文献

秦荣生.大数据、云计算技术对审计的影响研究 何清.大数据与云计算

张为民.云计算: 深刻改变未来

文峰.云计算与云审计———关于未来审计的概念与框架的一些思考

Big data and cloud computing Big Data(Big Data)in recent years, more and more occasions, the concept is mentioned more and more people, And often, and cloud computing together, what is the relationship between cloud computing and big data become a hot topic.this Special report contains the following four aspects: 1.The value of big data;2.Big data challenge;3.Big data research;4.Cloud computing is the mainstream way of data mining.Through this report on our understanding of big data, as well as the understanding of the value of big data, large data processing and mining technology, large data mainly focus on “data”, provide the technology and methods of data collection, mining and analysis;Cloud computing technology focusing on “computing”, providing IT solutions.Big data and cloud computing technology can promote the development of continuous audit mode, the overall audit mode of application, the audit results of comprehensive application, the application of related evidence, the development of efficient data audit and the development of large data auditor.Strengthen big data and cloud computing technology measures of audit applications include set up long-term development strategy, accelerate the construction of the audit regulations, establish a platform, to strengthen research and development and improve the utilization ability.Keywords: big data cloud computing data mining impact on the audit policy Suggestions

第三篇：新技术—云计算与大数据

云计算与大数据

大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代所带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机专业学生的一个必须面对的严峻课题。在这次课上通过陶老师的讲解以及在课后查阅相关资料，我了解到什么是大数据，什么是云计算，它们都有什么用处，有什么关系。

近几年，云计算和大数据的概念受到了学术界、商界、甚至政府的热传，一时间云计算无处不在。秉承着“按需服务”理念的云计算正高速发展，“数据即资源”的“大数据”时代已经来临。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出来更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。大数据的规模效应给数据存储和管理以及数据分析带来了极大的挑战。

一、云计算概念

在课后，经过翻阅各种资料，了解到狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式。指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源；广义的云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务，这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功能。通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源和软件资源，本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源并将结果返回到本地计算机。这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群体来完成。

Kevin Hartig：云是一个庞大的资源地，你按需购买；云是虚拟化的；云可以像自来水、电、煤气那样计费。

Jan Pritzker：云计算是用户友好的网络计算。

云计算，它是基于数据中心，强调性价比、效率、可行性的服务运营模式，这是提高高端计算利用率，同时提升低端计算事物处理能力，我们不关注本身计算机的能力，更多提供给后台，由于后台强大的处理能力完成。

二、云计算部署模式

根据云计算服务对象范围的不同，云计算有四种部署模式：私有云、社区云、公有云和混合云。私有云是由一个用户组织（例如政府、军队、企业）建立运维的云计算平台，专供组织内部人员使用，不提供对外服务。社区云也称机构云，云基础设施由多个组织共同提供，平台由多个组织共同管理。社区云被一些组织共享，为一个有共同关注点的社区或大机构提供服务。公有云的基础设施由一个提供云计算服务的大型运营商组织建立和运维，该运营组织一般是拥有大量计算资源的IT巨头，这些IT公司将云计算服务以“按需购买”的方式销售给一般用户或中小企业群体。用户只需将请求提交给云计算系统，付费租用所需的资源和服务。混合云的云基础设施是由两种或两种以上的云组成，每种云仍然保持独立，但用标准的或专用的技术将它们组合起来，具有数据和应用程序的可移植性。

三、云计算服务模式

计算就要有就算环境，一般计算环境都有硬件的一层，资源组合调度的一层即操作层，以及计算任务的应用业务的软件层。云计算提供的三种服务模式对应了计算环境的三个层面。这三种服务模式分别是基础设施即服务IaaS、软件即服务SaaS、平台即服务PaaS。

IaaS即把厂商的由多台服务器组成的“云端”基础设施，作为计量服务提供给客户。它的优点是用户只需低成本硬件，按需租用相应计算能力和存储能力，大大降低了用户在硬件上的开销。目前以Google云应用最具代表性，例如GoogleDocs、GoogleApps、Googlesites。SaaS服务提供商将应用软件统一部署在自己的服务器上，用户根据需求通过互联网向厂商订购应用软件服务，服务提供商根据客户所定软件的数量、时间的长短等因素收费，并且通过浏览器像客户提供软件的模式。对于小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径。PaaS把开发环境作为一种服务来提供。PaaS能够给企业或个人提供研发的中间件平台，提供应用程序开发、数据库、应用服务器、试验、托管及应用服务。

四、大数据

大数据（big data），或称巨量资料，就是对全球各种大规模数据资料进行深度挖掘，并进行高速度及多样式计算后，整理出来的高价值的分析结果；重点应用在国防领域建设，未来发展方向在人工智能领域，可以让计算机自主地从经验中进行学习和反馈。个人总结，大数据的特点主要有如下4点：

一是大量。存储大，计算量大。

二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。三是处理速度快。增长速度快，处理速度要求快。四是价值密度低。浪里淘沙却弥足珍贵，数据没有办法在可忍受的时间下使用常规软件方法完成存储、管理和处理任务。

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得很多智能的，深入的，有价值的信息。大数据分析普遍存在的方法理论有：可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量和数据管理。

五、云计算与大数据关系

云计算和大数据是这个时代的两个王者，是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。张亚勤说，云计算是大数据的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多，越来越复杂，越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。

本质上，云计算和大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；数据则是计算的对象，是静的概念。在实际的应用中，前者强调的是计算能力，或者看重的是存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力如数据获取、清洁、转换、统计等，其实就是需要强大的计算能力，另一方面，云计算的动也好是相对而言，比如基础设施即服务中存储设备提供的主要是数据能力，所以可谓是动中有静。

如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器。没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花，没有大数据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。

六、心得体会

通过这次课程的学习，了解到在如此快速到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需要充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。

第四篇：计算机数据安全中心管理制度

KAADAS 浙江凯迪仕实业有限公司 KAADAS

企业数据安全中心管理制度

为进一步加强企业数据中心的有效管理，提高办公设备的使用效能，确保公司信息数据的运行安全，避免重要文件和公司的商业秘密泄露，特制定本制度。

本制度涉及的网络范围包括公司各办公地点的局域网、办公地点之间的广域连接、公司各厂区和办事处广域网、移动无线网络、Internet出口以及网络上提供的各类服务和Internet电子邮件、代理服务、所有计算机办公平台等。

本制度涉及的计算机外设设备(U盘、光盘、软盘、存储卡、数码存储设备、移动硬盘、扫描仪、打印机、刻录机等设备)以下简称信息设备。

本制度中的计算机包括计算机及其配套的一切相关设备、设施，包括打印机、外置调制解调器、电话机、程控机、音箱、信息设备、UPS电源、ADSL或ISDN外接设备以及电脑桌、椅、柜等。

一、计算机的采购与配置

1、采购：按照数据安全中心系统规划或者需求部门根据公司办公用品配置及岗位要求，填写《采购申请单》及《固定资产增加表》，由数据安全中心核准配置，经总经理批准后交采购中心核价，由行政部统一采购，包括相关软件及书籍。计算机硬件及其配件添置应列出清单报行政部备案并登记资产。

2、采购以“性价比最佳”为原则，同时需确保售后服务的质量。

3、公司各使用部门需在行政部办理计算机的登记手续，驱动盘、使用说明、保修卡及配

置清单等原始资料由行政部负责保管，同时登记固定资产台帐。

4、计算机及信息设备由公司统一配置并定位，按要求为每位需要使用的工作人员配置，除出差等特殊需要,其他情况一律不提供笔记本电脑使用；除特殊情况外任何部门和个人不得私自挪用、调换、外借计算机设备。

二、计算机的安全

1、从事计算机网络信息活动，必须遵守《计算机信息网络国际联网安全保护管理办法》的规定，应遵守国家法律、法规，加强信息安全教育。任何人不得利用计算机进行侵害国家、公司和个人利益与合法权益的活动。

2、设置开机密码、屏保密码以及重要文件的读取密码。使用者必须妥善保管好自己的用

户名和密码，严防被窃取而导致泄密。使用者离开计算机时，应该及时锁定以免他人操作计算机，密码由数据安全中心负责保管，并视需要及时更改。

3、定期做好文件、数据的备份工作，防止文件丢失，确保数据安全。根据各部门文件、数据的性质及重要程度，按照一定周期（如每周或每月），及时备份文件及数据，对重要部门、重要数据应做好随时备份、多个备份的工作。备份资料作为工作档案，必/ 5

要时交数据安全中心存档。

4、计算机系统及所有程序必需由信息安全中心统一安装，任何部门或个人不得私自安装、使用未经许可的软件（包括游戏软件等一切与工作无关的软件）。不得私自拆卸计算机及外设，更不能私自更换计算机硬件。凡需在可入网的计算机上安装任何软件或更换计算机硬件，需经数据安全中心审批同意后进行安装。

5、为防止计算机病毒传播，计算机使用者应在及时进行安全软件及系统补丁的升级，使

用任何外来文件需首先进行病毒清查，安装有杀毒软件的计算机须定期查毒（每周一次）。避免因网络传播病毒导致计算机的系统瘫痪等问题。

6、公司的计算机由数据安全中心管理维护、任何部门和个人不得私自更改计算机的各项

设置，如：（计算机名，网络IP地址，计算机管理员密码，登陆方式等）。

7、使用者不得设置计算机开机BOIS密码，如发现有设置者，网络管理部门有权在不通

知使用者的情况下给予清除，并给予相应处罚。

8、遇停电时，必需在停电之后12分内关闭计算机，以免损坏 UPS及计算机设备，对于

未能及时关闭计算机而造成计算机设备损坏的，责任自负。

三、计算机的使用

1、将计算机管理纳入部门经理职责范围，按照“谁使用谁负责”原则，使用者负责计算

机的日常使用及清洁维护（计算机使用者必需经常清洁主机,显示器,键盘,以保持计算机的清洁卫生）、查毒清毒、数据备份、磁盘整理等工作。行政部及信息安全中心负有监督检查的职责。

2、使用者应经常检查所属计算机及外设状况，如发现异常应立即报告，避免因不规范操

作等原因造成硬件损坏。

3、公司的日常工作涉及计算机使用的员工应注意相关知识的学习与积累，不断提高自身

应用水平。计算机的开、关机应按按正常程序操作，因非法操作而使计算机不能正常使用的，修理费用由该部门负责；

4、使用中应注意随时存盘；为消除安全隐患，不得在计算机旁边堆放杂物，保持计算机

正常通风散热；下班后应关闭计算机及附属设备并切断电源。

5、任何人不可利用计算机进行与工作无关的活动，不可在计算机（或网络）存储与工作

无关的文件。任何人不得利用网络制作、复制、查阅和传播宣传封建迷信、淫秽、色情、赌博、暴力、凶杀、恐怖、教唆犯罪的内容，一旦发现，立即开除并自行承担后果。

6、与工作相关的文件必需保存在F盘以使用者姓名为文件夹的目录中，个人文件必需保

存在E盘以使用者姓名为文件夹的目录中，未按规定而告成的文件丢失等原因，后果自负。不得将任何文件存放在C盘系统目录中及操作系统桌面与D盘系统目录中。

7、使用者应经常整理计算机文件，以保持计算机文件的整齐。

8、因公确需使用笔记本电脑的人员，应提前一个工作日申请，先经部门负责人批准，再

报行政部批准同意后，办理借用手续，并按以下办法执行：

（1）笔记本电脑属贵重易损坏物品，各领用人在使用过程中，一定要注意轻拿轻放，避

免挤压和撞碰，并远离水火及各类化学物品等。同时，要注意妥善保管，谨防遗失和盗窃。使用人未尽到应有的保管义务，致使损坏及其他严重后果的，相应责任人应自行承担赔偿费用。

（2）在使用过程中，遇到计算机系统出现问题时，应立即与行政部取得联系，汇报计算

机的故障情况；未经批准，不得自行随意拆卸计算机硬件及添减、修改系统程序等。违反者，一经发现，即按严重违纪处理，因此而致使系统性能降低或者硬件损害的，还应承担相应的赔偿责任。

（3）相关领用人使用完毕后，应及时到行政部办理归还手续；如因工作需要，确需延长

使用时间的，必须先与行政部联系，得到批准后，方可延长使用。否则，必须在规定时间内送还。未经批准，强行留用的，视为严重违纪。

（4）领用人使用完计算机后，应及时对相关文件资料和信息进行备份、转存和删除。应

个人原因导致文件丢失、损坏和泄露的，相关责任人应承担相应责任。

（5）各领用人使用完毕后，应完好无损、原质原量地交回行政部，如有任何异常现象，应及时说明，记录完毕后，再交数据安全中心或者相关的技术人员进行性能检测，检测合格后，方可办理移交归还手续；未提前向行政人事部说明或者及时汇报的，检查不合格的，因此而产生的维修费用，由使用人承担，除非使用人能提出合理且符合事实依据的理由证明自己无任何过错。

9、计算机的所有软驱、光驱、USB都被屏蔽，使用者不得擅自解除屏蔽，如需使用，必

须通过数据安全中心。

四、计算机的网络管理

1、使用部门/使用人应严格遵守公司保密制度，不随意通过网络获取或对外泄露文件、报表等。

2、可以联接互联网的计算机由专人负责管理，定期上网升级安全防护软件。除工作需要

外，禁止工作时间上网浏览无关工作的网站、游戏或聊天。

3、电子邮箱以“保密性佳、满足需要、费用最低”为原则，并视情况更新，并作到“及

时下载、定期清理”，谨慎对待不明邮件，避免病毒的传播。

4、有上网需要的个人，填写上网申请单后，经部门负责人或总经理批准后，由信息安全

中心给予开通。

5、有上网功能的工作人员，不得删除、卸载、关闭其安装在计算机上的杀毒软件。对

于收取的邮件应先进行杀毒再打开。

6、数据安全中心应确保公司计算机网络及各种服务器正常运行，定期对公司计算机系统

进行维护和故障检修病毒防范等工作，发现存在的事故隐患应及时排除。数据安全中心负责计算机管理的各种工作,该部门有权对公司的每台计算机具有操作，查看的权限。

7、数据安全中心应及时地处理公司计算机网络出现的故障，对于不能及时处理的，向总

经理申报。

8、遇到计算机问题的（包括经常性死机），请立即报数据安全中心处理。对于未能及申

报而造成损失的，由计算机使用者负责赔偿。

五、违反本制度，有下列行为之一且不限于以下行为的，公司将视情节

轻重给予处罚，部门经理负管理不善的责任：

1、擅自拷贝或外串公司数据的，给予当事人最低100元/次的经济处罚。

2、因违反本规定或进行不当操作造成计算机损坏的，公司可根据情况，要求当事人/部

门负担部分或全部维修费用。

3、因不备份文件或数据导致丢失并影响工作的，给予责任人最低50元/次的经济处罚。

4、计算机出现问题不及时报告导致工作延误的，给予当事人/责任人最低20元/次的经济

处罚。

5、因疏忽导致计算机病毒及其他危害计算机网络安全的，给予当事人最低20元/次的经

济处罚。

6、利用公司计算机或网络进行与工作无关活动的（如玩游戏、聊天、看电影等），给予

当事人罚款10元的经济处罚，再次发现者罚款20元，以此类推。

7、公司鼓励员工使用计算机。在不影响计算机使用者正常工作的情况下，鼓励不会使用

计算机员工在经数据安全中心批准并在指定的计算机上学习计算机知识。私自使用计算机者，罚款30元。多次发现者加倍罚款。

8、数据安全中心具有管理上网的权限，但不得私自为任何人在未经批准的情况下，给员

工开通上网功能。一经发现罚款200元。

9、操作人员在下班之后，请关闭计算机。如发现未关闭计算机者每次罚款10元。

10、任何人不能利用各种手段、破解、攻击公司计算机网络系统与其各种服务平台及公

司计算机用户账号与密码。一经发现罚款500元以上，情节特别严重的，给予开除处理。

11、公司计算机系统的数据资料列入保密范围的，未经许可严禁非相关人员私自复制，拷贝。一经发现罚款100元。对于严重构成有损公司利益的行为，给予开除处理。

12、未经许可，严禁任何将信息设备在公司的计算机设备上使用，违者罚款30元。

13、任何人在未经许可的情况下，不得发起工作无关的通讯类软件的多人对话、网络会

议、广播信息，更不能在多人对话的情况下，发表、讨论、诽谤有损公司员工及公司

利益的言论。一经发现者给予发起人罚款50元，参与讨论的每人罚款20元的处分。部门负责人负连带责任。

14、使用者离开计算机时，应该及时锁定以免他人操作计算机；具有上网功能的工作人

员，不能将计算机转借他人上网使用，其它工作人员也不能借用能上网的计算机上网，一经发现罚款20元。

15、任何人不得因私挪用公司信息设备，网络资源,更不能破坏,计算机网络设备，对于有

破坏的，以其价值的2倍赔偿。不得私自拆卸计算机及外设，更不能私自更换计算机硬件，如发现者，以更换硬件价值的3倍罚款。

16、计算机上不得存放有破坏公司计算机网络正常运行的软件，如：（黑客程序，带病毒的文件，）电影文件，及不健康的文件如：(黄色图片、视频图像，但不包括各类学习资料)，一经发现罚款50元，并无条件删除。

17、计算机系统及所有程序必需由数据安全中心统一安装，其它各部门及工作人员未经

许可下不可增删硬盘上的应用软件和系统软件，违者未允许的每款软件罚款20元，并无条件立即卸载。

违规行为给公司造成损失情节严重的，公司将另行议处；特别严重的公司保留向责任人追究法律责任的权利。

六、附则

本制度由数据安全中心和行政部负责共同监督，实行不定期检查。

本制度由数据安全中心解释、补充，经总经理批准颁布，所有制度自颁布日起实施。

浙江凯迪仕实业有限公司

202_-8-26

第五篇：简述计算机数据安全及恢复

简述计算机数据安全

【摘要】随着信息技术的广泛运用，计算机技术给人们的工作于生活方式带来了革命性的变革，同时也带来了数据备份和数据存储安全方面的挑战。本文探讨了计算机数据安全问题与对策。

【关键词】计算机；数据安全；数据存储；数据备份。

随着社会的不断发展和进步，计算机的应用越来越广，它的触角已经延伸到了我们生活的各个领域：办公、工业控制、人工智能、云服务、大数据存储等。而作为伴随着计算机网络诞生的计算机数据安全及数据恢复问题已将成为专家以及社会各界关注的热点和难点问题。尽管这些年来计算机数据安全及数据恢复已经引起了人们的重视,但是不可否认的是，目前我国仍然存在着比较严峻的计算机数据安全及数据恢复问题。客户信用卡密码和信息、淘宝客户信息等集体泄露，大型网站遭网络黑手攻击等，这些问题都说明了一点，我国的计算机网络信息和网络安全面临着巨大的挑战。一个企业从诞生起，“数据安全”工程也随之启动，每个企业对“数据安全”工作都是高度重视的，比如我们公司成立的的信息管理部门，这些都是为了更好的管理企业内部数据安全的部门。

1.1计算机数据安全内涵

计算机信息安全是指综合应用密码、信息安全、数据恢复、局域网组网与维护、数据灾难、操作系统维护以及数据库应用技术，从而保证计算机信息不受到侵害。计算机数据安全包括数据的物理安全和逻辑安全。数据安全是一个内涵非常广博，外延非常大的概念，涵盖了计算机科学的方方面瓦以及相关的密码学、编码解码、心理学等方面。其中数据的物理安全是数据安全的一个重要环节，其含义是指用于存储和保存数据的机器、磁盘等设备物理上的安全。比如，存放机器的机房没有任何安全措施，硬盘失窃等。数据逻辑安全包括文档保护和数据删除安全两个方面。文档保护很好理解，一般用户做得也比较好；但对于数据删除安全，很多用户不够重视。

1.2数据的备份

对于计算机数据安全而言，毫无疑问数据存储是其中很重要的一部分。其实数据存储并没有想象的那么神秘，数据保护只要按照方案操作也会“信手拈来”。下面我们来浅谈一下数据存储所知识，以免企业在数据方面出现不必要的损失。

1.2.1备数据备份的分类

1、硬件级备份：硬件级的备份是指用硬件的冗余来保护系统的业务连续运行。比如想磁盘镜像，双机容错等方式。如果主硬件损坏，后备硬件马上能够接替其工作，这种方式可以有效地防止硬件故障。能够最快速的解决硬件破损问题。

但其也有自己的缺点，它无法防止数据的逻辑损坏。当逻辑损坏发生时，硬件备份只会将错误复制一遍，无法真正保护数据。硬件备份的作用实际上是保证系统在出现故障时能够连续运行，更应称为硬件容错。

2、软件级备份：软件级的备份是指将系统数据保存到其它工具软件上，当出现错误状态后可以将系统恢复到备份时的状态。由于这种备份是由软件来完成的，所以称为软件备份。

但是，用这种方法备份和恢复都要花费一定时间。但这种方法可以完全防止逻辑损坏，因为备份介质和计算机系统是分开的，错误不会复写到介质上。这就意味着，只要保存足够长时间的历史数据，就能够恢复正确的数据。但对于那些需要快速恢复企业数据的部门并不适用。

3、人工级备份：人工级的备份是最为初始的备份方法，也最简单和有效的。但如果要用手工方式从头恢复所有数据，根据企业需要选择备份方式，是全体备份还是选择增量备份，它耗费的时间恐怕会令人难以忍受。也是其应用的最大障碍。

1.2.2备数据备份常见的方法

1、磁盘镜像：是指一种复制到相同功能的存储装置中以起到增强数据整合度，增强容错功能，增加吞吐量等作用（如RAID），它可以防止单个硬盘的物理损坏，但无法防止逻辑损坏。（适用硬件备份）

2、双机容错：双机容错是为了保障服务器工作不间断运行而出现的，简单的说，是两种功能的综合：监控功能和切换功能，其基本工作原理是服务器间通过软件监控服务器的CPU或应用，并互相不断发出信号。SFTIII、Standby、Cluster都属于双机容错的范畴。双机容错可以防止单台计算机的物理损坏，但无法防止逻辑损坏。（适用硬件备份）

3、数据拷贝：是指利用软件工具对企业关键数据或全部数据进行备份，可以防止系统的物理损坏，可以在一定程度上防止逻辑损坏。（适用软件备份）

最理想理想的备份系统是全方位、多层次的。例如首先，要使用硬件备份来防止硬件故障。如果由于软件故障或人为误操作造成了数据的逻辑损坏，则使用软件方式和手工方式结合的方法恢复系统。这种结合方式构成了对系统的多级防护，不仅能够有效地防止物理损坏，还能够彻底防止逻辑损坏。是现在主流的数据保护方式。

4、系统备份：系统备份与普通数据备份的不同，它不仅备份系统中的数据，还备份系统中安装的应用程序、数据库系统、用户设置、系统参数等信息，以便迅速恢复整个系统。

与系统备份对应的概念是灾难恢复。灾难恢复同普通数据恢复的最大区别在于，在整个系统都失效时，用灾难恢复措施能够迅速恢复系统。而普通数据恢复则不行，如果系统也发生了失效，在开始数据恢复之前，必须重新装入系统。也就是说，数据恢复只能处理狭义的数据失效，而灾难恢复则可以处理广义的数据失效。

1.3数据保护需要注意的事项

1、数据安全分清主次：随着时间的推移，企业数据会逐渐增加，管理人员往往对大量数据的备份感到头疼，其实，在备份中我们要分清数据的不同级别，采取多样式备份方式，多种备份方法相结合的策略，重要数据重点保护，对次要数据可以选择自动备份或增量备份等方法。

2、提升管理人员数据保护意识：大家缺乏对企业数据方面的保护意识，往往使企业数据外漏主因，企业应培养员工管理人员的保护数据的意识。合理分配管理人员的权限，强化企业人员管理制度，往往能起到事半功倍的效果。

3、防止数据溢出所造成的安全问题：数据增长过快，管理人员意识不足，企业的大量数据导致磁盘存储空间不足，往往是造成数据安全的一大原因，管理人员应时刻关注硬盘存储容量情况，在需要增加硬盘的时候做好添加工作。

4、备份的频率需注意：一些企业往往在设置备份频率方面做的并不合理，频率过快过慢都影响企业数据的安全性，管理人员应根据企业业务情况，设定备份的频率，是半天、一天还是一星期？做好相关方面的汇总统计。

5、磁盘温度不可忽视：磁盘的温度往往容易被忽视，其实很多时候磁盘的温度能够反映出存储系统的稳定性、存储等信息，一个好的管理员，可以根据磁盘稳定预测磁盘的运行状况。

6、正版软件不可少：企业为了节省成本，往往利用盗版软件来搭建企业数据库，这样的平台往往漏洞百出，非常容易受到人的攻击，造成数据的损失。企业应该购买正版的软件，在第一层就给企业数据绝对的保护。

7、关键数据采用加密手段：数据安全隐患无处不在。一些机密数据库、商业数据等必须防止它人非法访问、修改、拷贝。数据加密是应用最广、成本最低廉而相对最可靠的方法。数据加密是保护数据在存储和传递过程中不被窃取或修改的有效手段。数据加密系统包括对系统的不同部分要选择何种加密算法、需要多高的安全级别、各算法之间如何协作等因素。在系统的不同部分要综合考虑执行效率与安全性之间的平衡。因为一般来讲安全性总是以牺牲系统效率为代价的。如果要在Internet上的两个客户端传递安全数据，这就要求客户端之间可以彼此判断对方的身份，传递的数据必须加密，当数据在传输中被更改时可以被发觉。

总而言之,随着网络信息技术的飞速发展,我们不可避免的面临着一些突出的计算机数据安全问题，包括计算机数据备份和数据存储理的缺陷、检测以及设计系统能力欠缺、病毒以及电磁辐射泄漏网络信息等，而解决这些问题需要专家以及社会各界的共同关注，只有提高网络安全意识、大力发展安全体系、加强对数据存储和备份技术方面的研究、防止黑客入侵、改革和创新管理、加强对计算机系统可靠性的建设以及提高对数据存储以及加密技术的重视程度,才能更好的维护和发展计算机网数据安全以及计算机网络安全。

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