大数据企业隐私保护实践
1.法律法规的制定与执行
在大数据时代，企业隐私保护的第一步是依赖于法律法规的制定与执行。例如，自2018年起，欧盟出台了通用数据保护条例(GDPR)，中国人大也通过了个人信息保***。这些法案限制了个人数据的收集与滥用，为企业设置了信息安全尺度，规定了哪些行为是允许的，哪些是禁止的。
2.技术手段的应用
除了法律法规的约束，企业还需要依靠先进的技术手段来保护数据安全和隐私。例如，数据脱敏技术可以通过数据替换、数据屏蔽等方式，将个人隐私信息替换为指定的非隐私信息，从而保护数据的隐私性。数据加密技术可以通过对数据进行加密，防止未经授权的访问和数据泄露。数据访问控制技术可以通过对数据的访问权限进行控制，限制只有授权用户才能访问数据，从而保护数据的隐私性。
3.组织架构和管理策略的优化
企业还需要建立机制完善、权责清晰的治理体系与组织架构，形成管理制度体系，确保工作开展有据可依，管理责任落实到人。此外，企业应建立数据的分级分类管理制度，从数据的业务影响、合规风险、社会影响范围等维度形成分级分类标准。这样可以从制度层面明确数据从收集、传输、存储、加工、使用直至销毁的全生命周期各环节，对不同类别和级别的数据建立差异化的管控要求和技术保护策略。
4.数据安全审计与风险自适应的访问控制
为了确保数据安全，企业需要对数据库活动或状态进行取证检查，审计可以准确的反馈数据库的各种变化，对我们分析数据库的各类正常异常违规操作提供证据。此外，风险自适应的访问控制、数据溯源等技术可以有效地降低数据安全事故带来的损失。
5.数据治理与隐私保护的融合
在大数据的运用过程中，企业应该只针对群体，而不针对个体的信息挖掘，这是应遵循的基本原则。同时，企业需要将数据安全能力建设融入TOGAF的各个层级架构，通过多个核心抓手并辅以运营实现最终目标。
6.区块链和密码技术的应用
为了应对人工智能数据安全风险，企业可以采用面向过程的方法实施数据安全治理，并构建基于区块链和密码技术的数据价值安全交换体系。这样不仅可以利用技术手段解决隐私合规问题，还可以加大隐私保护监管措施，制定相关标准和法律法规。
