当前，企业的许多业务决策正在越来越依赖数据的驱动，产品改进、市场营销、广告趋势、业务风险和产品性能——这些都是根据准确数据进行质量决策的商业要素。

比如有问必答人尽可知的百度，几年前21岁的大学生魏则西通过百度找医院而延误治疗离世的事件让我们知道，原来数据被搜索到也是因着一定的机制在发挥着作用的，是大数据让你看到了这个而不是那个，大数据让你选择了这个而不是那个。大数据还以此为链条让你一条道儿走到黑，大数据让你必须承受你选择的结果，大数据助力于你的同时也限制了你的想象。

什么是“脏”数据？

脏数据一般是指不符合要求以及不能直接进行相应分析的数据。在常见的数据挖掘工作中，脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号（如#、￥、*）的数据。

举例：当经理错误地复制客户记录、有人拼错重要数据记录、数据输入工具自动填写错误信息或填写垃圾邮件，或者日期格式应用不一致时，就会出现脏数据。

由于人与数据在不停地交互，几乎不可能始终保持数据的完整性和准确性，这使得数据成为攻击者可以瞄准和利用的武器。

脏数据引发的网络安全问题

随着众多行业数据泄露事件的增加，脏数据引发了一些新的网络安全问题。比如，攻击者利用网络融合中心传播虚假信息、利用数字孪生漏洞在制造和供应链中造成停机，又或是攻击者有可能将注意力转向非法数据操纵，以破坏信息的完整性和合法性，从而破坏企业赖以促进业务发展的数据的完整性。

案例1：

2021年2月，黑客成功渗透了控制佛罗里达州奥尔德斯马市水处理设施的计算机系统。通过篡改可远程控制的计算机数据，攻击者改变了当地供水中的化学品含量，上调了氢氧化钠碱液的水平。

案例2：

“白俄罗斯网络游击队”和前警察联合组织合作，窃取了本届政府的大量敏感数据，包括受到指控的警方线人名单以及政府间谍信息等，试图扳倒现任总统。

企业如何在脏数据环境中保护自己

在具体的数据安全合规建设中，企业会面临着多方面的挑战，深圳CA研发团队前期经过大量的企业调研，了解各企业诉求、痛点，并结合当前社会环境现实情况，构筑数据密态交付平台，帮助企业实现基于数据安全的合规应用。

随着《中华人民共和国数据安全法》正式实施，数据安全产业发展也迎来新的风口，面临着巨大的安全挑战。作为国内科技创新型网络安全产品和解决方案提供商，深圳CA积累沉淀多年数据安全经验与实践经验，拥有了完整数据安全产品生态体系，全面覆盖政务、金融、医疗、商业等行业。

未来，深圳CA将持续加大在数据安全领域投入和研究，不断攻关核心技术，践行“以网络安全服务为客户创造价值”使命，基于场景化安全思维，探索更多的中国数字化场景，为用户提供较佳的安全实践，促进我国数字经济的健康发展。

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