1、去中心化
由于使用分布式核算和存储,不存在中心化的硬件或管理机构,任意节点的权利和义务都是均等的,系统中的数据块由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护。
2、开放性
系统是开放的,除了交易各方的私有信息被加密外,区块链的数据对所有人公开,任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用,因此整个系统信息高度透明。
3、自治性
区块链采用基于协商一致的规范和协议(比如一套公开透明的算法)使得整个系统中的所有节点能够在去信任的环境自由安全的交换数据,使得对“人”的信任改成了对机器的信任,任何人为的干预不起作用。
4、匿名性
由于节点之间的交换遵循固定的算法,其数据交互是无需信任的(区块链中的程序规则会自行判断活动是否有效),因此交易对手无须通过公开身份的方式让对方自己产生信任,对信用的累积非常有帮助。
突出优势:
信息不可篡改
一旦信息经过验证并添加至区块链,就会永久的存储起来,除非能够同时控制住系统中超过51%的节点,否则单个节点上对数据库的修改是无效的,因此区块链的数据稳定性和可靠性极高。
扩展资料:
区块链起源于比特币,标志着上轮金融危机起点的雷曼兄弟倒闭后两周,2008年11月1日,一位自称中本聪(Satoshi Nakamoto)的人发表了《比特币:一种点对点的电子现金系统》一文,阐述了基于P2P网络技术、加密技术、时间戳技术、区块链技术等的电子现金系统的构架理念,这标志着比特币的诞生。
两个月后理论步入实践,2009年1月3日第一个序号为0的比特币创世区块诞生。几天后2009年1月9日出现序号为1的区块,并与序号为0的创世区块相连接形成了链,标志着区块链的诞生。
近年来,世界对比特币的态度起起落落,但作为比特币底层技术之一的区块链技术日益受到重视。在比特币形成过程中,区块是一个一个的存储单元,记录了一定时间内各个区块节点全部的交流信息。
各个区块之间通过随机散列(也称哈希算法)实现链接(chain,后一个区块包含前一个区块的哈希值,随着信息交流的扩大,一个区块与一个区块相继接续,形成的结果就叫区块链[3]。
参考资料:
员工监守自盗数亿条用户信息
今年初,公安部破获了一起特大窃取贩卖公民个人信息案。
被窃取的用户信息主要涉及交通、物流、医疗、社交和银行等领域数亿条,随后这些用户个人信息被通过各种方式在网络黑市进行贩卖。警方发现,幕后主要犯罪嫌疑人是发生信息泄漏的这家公司员工。
业内数据安全专家评价称,这起案件泄露数亿条公民个人信息,其中主要问题,就在于内部数据安全管理缺陷。
国外情况也不容乐观。2016年9月22日,全球互联网巨头雅虎证实,在2014年至少有5亿用户的账户信息被人窃取。窃取的内容涉及用户姓名、电子邮箱、电话号码、出生日期和部分登陆密码。
企业数据信息泄露后,很容易被不法分子用于网络黑灰产运作牟利,内中危害轻则窃财重则取命,去年8月,山东高考生徐玉玉被电信诈骗9900元学费致死案等数据安全事件,就可见一斑。
去年7月,微软Window10也因未遵守欧盟“安全港”法规,过度搜集用户数据而遭到法国数据保护监管机构CNIL的发函警告。
上海社会科学院互联网研究中心发布的《报告》指出,随着数据资源商业价值凸显,针对数据的攻击、窃取、滥用和劫持等活动持续泛滥,并呈现出产业化、高科技化和跨国化等特性,对国家和数据生态治理水平,以及组织的数据安全能力都提出了全新挑战。
当前,重要商业网站海量用户数据是企业核心资产,也是民间黑客甚至国家级攻击的重要对象,重点企业数据安全管理更是面临严峻压力。
企业、组织机构等如何提升自身数据安全能力?
企业机构亟待提升数据安全管理能力
“大数据安全威胁渗透在数据生产、流通和消费等大数据产业的各个环节,包括数据源、大数据加工平台和大数据分析服务等环节的各类主体都是威胁源。”上海社科院信息所主任惠志斌向记者分析称,大数据安全事件风险成因复杂交织,既有外部攻击,也有内部泄密,既有技术漏洞,也有管理缺陷,既有新技术新模式触发的新风险,也有传统安全问题的持续触发。
5月27日,中国互联网协会副秘书长石现升称,互联网日益成为经济社会运行基础,网络数据安全意识、能力和保护手段正面临新挑战。
今年6月1日即将施行的《网络安全法》针对企业机构泄露数据的相关问题,重点做了强调。法案要求各类组织应切实承担保障数据安全的责任,即保密性、完整性和可用性。另外需保障个人对其个人信息的安全可控。
石现升介绍,实际早在2015年国务院就发布过《促进大数据发展行动纲要》,就明确要“健全大数据安全保障体系”、“强化安全支撑,提升基础设施关键设备安全可靠水平”。
“目前,很多企业和机构还并不知道该如何提升自己的数据安全管理能力,也不知道依据什么标准作为衡量。”一位业内人士分析称,问题的症结在于国内数据安全管理尚处起步阶段,很多企业机构都没有设立数据安全评估体系,或者没有完整的评估参考标准。
“大数据安全能力成熟度模型”已提国标申请
数博会期间,记者从“大数据安全产业实践高峰论坛”上了解到,为解决此问题,全国信息安全标准化技术委员会等职能部门与数据安全领域的标准化专家学者和产业代表企业协同,着手制定一套用于组织机构数据安全能力的评估标准——《大数据安全能力成熟度模型》,该标准是基于阿里巴巴提出的数据安全成熟度模型(Data Security Maturity Model, DSMM)进行制订。
阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍DSMM。
作为此标准项目的牵头起草方,阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍说,该标准是阿里巴巴基于自身数据安全管理实践经验成果DSMM拟定初稿,旨在与同行业分享阿里经验,提升行业整体安全能力。
“互联网用户的信息安全从来都不是某一家公司企业的事。”郑斌称,《大数据安全能力成熟度模型》的制订还由中国电子技术标准化研究院、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心、公安三所、清华大学和阿里云计算有限公司等业内权威数据安全机构、学术单位企业等共同合作提出意见。
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智能交通是一个基于现代电子信息技术面向交通运输的服务系统。它的突出特点是以信息的收集、处理、发布、交换、分析、利用为主线,为交通参与者提供多样性的服务。
智能交通系统(Intelligent Transport System 或者 Intelligent Transportation System,简称ITS)是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系,而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。
智能交通系统的应用范围:包括机场、车站客流疏导系统,城市交通智能调度系统,高速公路智能调度系统,运营车辆调度管理系统,机动车自动控制系统等。智能交通系统的作用:它通过人、车、路的和谐、密切配合提高交通运输效率,缓解交通阻塞,提高路网通过能力,减少交通事故,降低能源消耗,减轻环境污染。
智能交通系统的组成:
1、交通信息采集系统:人工输入、GPS车载导航仪器、GPS导航手机、车辆通行电子信息卡、CCTV摄像机、红外雷达检测器、线圈检测器、光学检测仪等等。
2、信息处理分析系统:信息服务器、专家系统、GIS应用系统、人工决策等等。
3、信息发布系统:互联网、手机、车载终端、广播、路侧广播、电子情报板、电话服务台等等。
参考百度百科:
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