大数据安全与隐私保护-第1篇

1/1大数据安全与隐私保护第一部分大数据时代数据安全与隐私保护重要性 2第二部分大数据安全与隐私保护面临的主要挑战 4第三部分大数据安全与隐私保护法律法规与标准 6第四部分大数据安全与隐私保护技术体系与架构 9第五部分大数据安全与隐私保护实践与应用 11第六部分大数据安全与隐私保护风险与处置措施 13第七部分大数据安全与隐私保护未来发展趋势 15第八部分大数据安全与隐私保护国际合作与交流 18

第一部分大数据时代数据安全与隐私保护重要性关键词关键要点【大数据时代的挑战和机遇】：

1.大数据带来安全和隐私风险的增加，例如：数据泄露、滥用和盗窃。

2.量子计算等新兴技术可能带来新的安全挑战。

3.大数据安全和隐私保护需要新的技术和政策。

【隐私和安全法规的演变】：

大数据时代数据安全与隐私保护重要性

#1.数据安全

1.1数据泄露风险增加

大数据时代，数据量激增，数据存储和传输渠道多样化，数据泄露风险也随之增加。数据泄露可能导致个人信息被盗用、企业商业秘密被泄露、政府信息被窃取等严重后果。

1.2数据篡改风险增加

大数据时代，数据存储和传输方式多样化，数据篡改风险也随之增加。数据篡改可能导致个人信息被篡改、企业商业秘密被篡改、政府信息被篡改等严重后果。

1.3数据破坏风险增加

大数据时代，数据量激增，数据存储和传输渠道多样化，数据破坏风险也随之增加。数据破坏可能导致个人信息被破坏、企业商业秘密被破坏、政府信息被破坏等严重后果。

#2.隐私保护

2.1个人信息泄露风险增加

大数据时代，个人信息采集渠道多样化，个人信息泄露风险也随之增加。个人信息泄露可能导致个人隐私被侵犯、个人信息被盗用、个人信息被用于非法活动等严重后果。

2.2个人信息滥用风险增加

大数据时代，个人信息采集渠道多样化，个人信息滥用风险也随之增加。个人信息滥用可能导致个人隐私被侵犯、个人信息被盗用、个人信息被用于非法活动等严重后果。

2.3个人信息被用于非法活动风险增加

大数据时代，个人信息采集渠道多样化，个人信息被用于非法活动风险也随之增加。个人信息被用于非法活动可能导致个人隐私被侵犯、个人信息被盗用、个人信息被用于非法活动等严重后果。

#3.大数据安全与隐私保护重要性

3.1保障国家安全

大数据安全与隐私保护是保障国家安全的重要一环。随着大数据技术的广泛应用，国家安全面临着新的挑战。数据泄露、数据篡改、数据破坏等安全事件可能导致国家秘密泄露、国家安全受到威胁。

3.2保障社会稳定

大数据安全与隐私保护是保障社会稳定的重要一环。随着大数据技术的广泛应用，社会稳定面临着新的挑战。个人信息泄露、个人信息滥用、个人信息被用于非法活动等隐私事件可能导致社会矛盾加剧、社会稳定受到威胁。

3.3保障经济发展

大数据安全与隐私保护是保障经济发展的第二部分大数据安全与隐私保护面临的主要挑战关键词关键要点【数据量庞大】：

1.海量数据存储对数据安全基础设施提出挑战：大数据环境中的数据量庞大且不断增长，这给数据存储和管理带来了巨大的压力。

2.数据多样性对数据安全管理提出挑战：大数据环境中包含各种类型的数据，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。管理和分析这些不同类型的数据需要专门的技术和工具。

3.数据分散性对数据安全管理提出挑战：大数据环境中的数据通常分布在不同的位置和系统中，这使得数据安全管理工作变得更加复杂。

【数据获取和使用】：

一、数据量大和数据来源的复杂性

大数据具有数据量大、类型多、来源广的特点，给数据安全与隐私保护带来巨大挑战。数据量大使得数据难以管理和控制，数据类型多使得数据具有异构性，数据来源广使得数据难以溯源和跟踪。这些特点导致数据容易被泄露、篡改、滥用，给个人隐私和企业安全带来威胁。

二、数据共享和访问控制的复杂性

在当今的数字经济时代，数据共享和访问已成为一种常态。数据共享可以带来许多好处，例如提高效率、降低成本、促进创新等。然而，数据共享的增加也给数据安全与隐私保护带来了挑战。数据共享和访问的复杂性在于:

1.数据共享的范围广泛，涉及不同的组织、机构和个人，难以统一管理和控制。

2.数据访问权限的管理复杂，如何确定谁可以访问哪些数据以及在什么情况下可以访问，是一个难题。

3.数据共享和访问的动态性强，数据共享和访问的范围和权限可能会随着时间的推移而发生变化，这给数据安全与隐私保护带来不稳定性。

三、数据使用和分析过程中的复杂性

随着大数据分析技术的不断发展，数据已经成为企业和组织的重要资产。对于企业来说，如何充分利用数据分析来提高效率和竞争力，是一个重要的问题。但是，数据使用和分析过程中的复杂性给数据安全与隐私保护带来了挑战。

数据使用和分析过程中的复杂性在于:

1.数据分析的技术和方法多样，不同的技术和方法可能涉及不同的安全风险。

2.数据分析过程中的数据处理操作复杂，这些操作可能导致数据泄露或篡改。

3.数据分析的结果往往是高度敏感的，这些结果可能包含个人隐私信息、商业秘密和国家机密等。

四、数据安全与隐私法规的复杂性

随着人们对数据安全和隐私的认识不断提高，各国纷纷出台相关法律法规。这些法律法规对数据安全与隐私保护提出了具体的要求，给企业和组织带来了合规压力。数据安全与隐私法规的复杂性在于:

1.各国的数据安全与隐私法规不尽相同，企业和组织需要根据不同国家和地区的法律法规来制定相应的安全和隐私策略。

2.数据安全与隐私法规的更新速度快，企业和组织需要及时了解和遵守最新法规，否则可能会面临法律处罚。

3.数据安全与隐私法规的执行力度越来越强，企业和组织需要投入更多的人力、物力、财力来确保合规性。

五、数据安全与隐私意识的匮乏

数据安全与隐私意识的匮乏也是数据安全与隐私保护面临的主要挑战之一。对于个人来说，许多人对数据安全与隐私的风险缺乏认识，容易泄露个人信息或被网络钓鱼欺骗。对于企业来说，许多企业在数据安全与隐私管理方面不够重视，缺乏必要的安全策略和技术，导致数据泄露事件频发。第三部分大数据安全与隐私保护法律法规与标准关键词关键要点大数据安全法律法规

1.《中华人民共和国数据安全法》于2021年9月1日正式施行，标记着我国数据安全制度建设迈入新阶段。该法律规定了数据收集、存储、使用、处理和传输的安全要求，并为数据安全保护提供了法律依据。

2.《中华人民共和国个人信息保护法》于2021年11月1日正式施行，旨在保护个人信息安全，主要针对网络化环境下个人信息处理活动进行全流程监管，明确了个人信息处理者的义务和责任，并赋予个人对个人信息处理的知情权、同意权、撤回权等权利。

3.《中华人民共和国网络安全法》于2017年6月1日正式施行，是保障网络安全的根本大法。网络安全法要求网络运营者采取安全措施保护网络安全，并定期向有关部门报告网络安全事件。

大数据隐私保护法律法规

1.《中华人民共和国个人信息保护法》中明确规定了个人信息的定义、收集、使用、存储、传输、公开、处理等环节的保护要求，并对个人信息处理者提出了严格的义务和责任。

2.《中华人民共和国网络安全法》中要求网络运营者对收集的个人信息进行加密保护，并不得泄露、篡改、毁损个人信息。

3.《GB/T35273-2020信息安全技术个人信息安全规范》中对个人信息的收集、使用、存储、传输、公开、处理等环节的安全要求进行了详细规定，并提出了具体的安全控制措施。#大数据安全与隐私保护法律法规与标准

1.国家层面

*《中华人民共和国网络安全法》（2017年）

-要求网络运营者采取技术措施和其他必要措施，确保网络数据安全，防止网络数据泄露、篡改、毁损，维护网络数据的完整性、保密性和可用性。

-要求网络运营者收集、使用个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，并取得个人同意。

*《中华人民共和国数据安全法》（2021年）

-要求个人信息处理者在处理个人信息时，应当遵守法律、法规的规定，遵循合法、正当、必要的原则，并取得个人同意。

-要求个人信息处理者采取技术措施和其他必要措施，确保个人信息安全，防止个人信息泄露、篡改、毁损，维护个人信息的完整性、保密性和可用性。

2.行业层面

*《关于加强金融行业数据安全管理工作的通知》（2016年，中国银保监会）

-要求金融机构建立健全数据安全管理制度，采取有效措施保护数据安全，防止数据泄露、篡改、毁损，维护数据完整性、保密性和可用性。

*《关于加强移动金融客户信息保护工作的通知》（2017年，中国人民银行）

-要求移动金融机构采取有效措施保护客户信息安全，防止客户信息泄露、篡改、毁损，维护客户信息完整性、保密性和可用性。

3.国际层面

*《欧盟通用数据保护条例》（GDPR）（2018年）

-要求企业在处理个人数据时，必须遵守合法、正当、透明、必要和比例的原则，并获得个人明确同意。

-要求企业采取适当的安全措施保护个人数据，防止个人数据泄露、篡改、毁损，维护个人数据完整性、保密性和可用性。

*《加州消费者隐私保护法》(CCPA)（2020年）

-要求企业在处理加州居民个人信息时，必须遵守透明、选择权和访问权的原则，并获得个人明确同意。

-要求企业采取适当的安全措施保护个人数据，防止个人数据泄露、篡改、毁损，维护个人数据完整性、保密性和可用性。

4.标准层面

*《信息安全管理体系标准》（ISO27001）（2013年）

-为企业提供一套全面、系统的信息安全管理框架，帮助企业建立、实施、运行、监督、评审、保持和改进信息安全管理体系。

*《云安全联盟云计算安全知识体系》（CSACCM）（2015年）

-为云计算提供商和用户提供了一套全面的云安全控制措施，帮助企业保护云计算环境的安全。

*《国家信息安全标准总则》（GB/T22239-2019）（2019年）

-为我国信息安全提供了总体指导和要求，为信息安全技术标准的制定和实施提供了基础。第四部分大数据安全与隐私保护技术体系与架构关键词关键要点【大数据隐私保护机制与技术】：

1.数据脱敏技术：通过数据随机化、置换、加密等技术对敏感数据进行处理，以防止数据泄露和滥用。

2.数据加密技术：利用加密算法对数据进行加密处理，使其在传输、存储和使用过程中保持机密性。

3.权限控制与访问控制技术：通过建立权限管理系统，控制数据访问的权限，避免未经授权的人员访问敏感数据。

【大数据安全与隐私保护体系的技术架构】：

大数据安全与隐私保护技术体系与架构

#一、大数据安全与隐私保护技术体系

大数据安全与隐私保护技术体系是一个由多层技术组件组成的综合体系，旨在保护大数据环境中的数据安全和隐私。该体系包括以下关键技术组件：

1.数据安全技术：包括数据加密、数据脱敏、数据访问控制、数据审计等技术，用于保护数据免受未经授权的访问、使用、修改、破坏等。

2.隐私保护技术：包括隐私增强技术、差分隐私技术、同态加密技术等技术，用于保护个人隐私，防止个人信息被泄露或滥用。

3.大数据安全分析技术：包括安全态势感知技术、安全事件检测技术、安全事件响应技术等技术，用于监测大数据环境的安全状况，检测安全事件，并对安全事件进行响应。

4.大数据安全管理技术：包括安全策略管理技术、安全事件管理技术、安全审计技术等技术，用于管理大数据环境的安全策略、安全事件和安全审计信息，确保大数据环境的安全。

#二、大数据安全与隐私保护技术架构

大数据安全与隐私保护技术架构是一个分层结构，每一层都有其特定的功能和职责。该架构通常包括以下几层：

1.数据采集与传输层：负责收集和传输数据，包括从各种数据源收集数据，以及将数据传输到存储和处理系统。

2.数据存储与管理层：负责存储和管理数据，包括将数据存储在安全的存储介质中，以及对数据进行组织、索引和维护。

3.数据分析与处理层：负责分析和处理数据，包括对数据进行清洗、转换和分析，以及生成报告和可视化结果。

4.数据访问与控制层：负责控制对数据的访问，包括对用户和应用程序进行身份认证和授权，以及对数据访问进行审计和记录。

5.安全管理与监控层：负责管理和监控大数据环境的安全，包括制定和实施安全策略，以及监测安全事件和进行安全审计。

#三、大数据安全与隐私保护技术应用

大数据安全与隐私保护技术在各个行业和领域都有广泛的应用，包括：

1.金融行业：用于保护金融交易和客户信息的安全，防止金融欺诈和信息泄露。

2.医疗行业：用于保护患者医疗记录和个人隐私，防止医疗数据泄露和滥用。

3.政府部门：用于保护政府数据和个人信息的安全，防止政府数据泄露和滥用。

4.企业组织：用于保护企业数据和客户信息的安全，防止企业数据泄露和滥用。

5.科研领域：用于保护科研数据和个人隐私，防止科研数据泄露和滥用。第五部分大数据安全与隐私保护实践与应用关键词关键要点【数据脱敏】：

1.数据脱敏是一种保护个人隐私信息不被泄露的技术，可以通过数据加密、数据转换等方式实现。

2.数据脱敏可以通过对敏感数据的屏蔽、替换等方式，将敏感信息转换成不可识别的信息，从而保证数据的安全性。

3.数据脱敏技术可以有效地保护个人隐私信息，防止数据泄露和滥用。

【数据加密】：

一、大数据安全与隐私保护实践

1.数据脱敏：通过加密、哈希、置换等技术，对数据中的敏感信息进行处理，使其无法被直接读取或还原，从而保护隐私。

2.访问控制：通过设置访问权限、身份验证和授权机制，控制对数据的访问，防止未经授权的用户访问或使用数据。

3.数据加密：通过加密技术，对数据进行加密处理，即使数据被泄露，也无法被直接读取或使用，从而保护数据安全。

4.安全监控：通过日志审计、入侵检测、安全事件分析等技术，对数据访问和使用情况进行监控，及时发现安全威胁和事件。

5.数据备份：通过定期备份数据，在数据发生丢失或损坏时，能够快速恢复数据，减少数据丢失的风险。

二、大数据安全与隐私保护应用

1.金融行业：保护金融交易信息、客户信息、信用信息等敏感数据，防止泄露或滥用，保障金融系统的安全稳定。

2.医疗行业：保护患者的医疗记录、诊断信息、处方信息等隐私信息，防止泄露或滥用，保障患者的隐私权和医疗安全。

3.零售行业：保护客户的购物记录、个人信息、支付信息等敏感数据，防止泄露或滥用，保障客户的隐私权和购物安全。

4.政府部门：保护公民的个人信息、户籍信息、社保信息等敏感数据，防止泄露或滥用，保障公民的隐私权和信息安全。

5.企业管理：保护企业的客户信息、商业秘密、财务信息等敏感数据，防止泄露或滥用，保障企业的安全经营和竞争力。第六部分大数据安全与隐私保护风险与处置措施关键词关键要点【数据收集与存储风险与处置措施】：

1.数据收集环节的风险：数据收集过程中可能存在未经授权的收集、恶意收集等违规操作，导致个人信息泄露。此外，由于数据量庞大，存储和管理难度大，也容易出现数据丢失、损坏等风险。

2.数据存储环节的风险：数据存储过程中，若缺乏有效的安全措施，容易受到黑客攻击、病毒感染、内部人员泄露等安全风险，导致数据被窃取、篡改、破坏。

3.处置措施：对数据收集环节进行严格的监管和审查，确保数据收集的合法性、安全性。在数据存储环节，应采用加密、冗余备份、访问控制等技术，提高数据的安全性。此外，应定期对数据进行安全评估，及时发现和修复安全漏洞。

【数据处理与分析风险与处置措施】：

大数据安全与隐私保护风险与处置措施

风险1：数据泄露

数据泄露是指未经授权的个人或实体访问、使用、披露、修改、破坏或删除数据。数据泄露可能导致个人信息被盗用、财务损失、声誉受损等。

处置措施：

*强化数据安全管理，建立健全数据安全管理制度，明确数据安全责任，加强数据安全教育培训。

*采用加密技术对数据进行保护，包括数据存储加密、数据传输加密和数据使用加密。

*定期对数据进行备份，以便在数据泄露时能够及时恢复数据。

*建立数据泄露应急预案，并在发生数据泄露时及时启动应急预案，采取有效措施止损。

风险2：数据滥用

数据滥用是指未经授权的个人或实体使用数据进行非法或不道德活动。数据滥用可能导致个人信息被泄露、财务损失、声誉受损等。

处置措施：

*明确数据的使用目的和范围，并对数据的使用进行严格控制。

*定期对数据使用情况进行审计，发现数据滥用行为及时采取措施制止。

*建立数据滥用投诉机制，方便用户举报数据滥用行为。

风险3：数据操纵

数据操纵是指未经授权的个人或实体对数据进行篡改、伪造或删除。数据操纵可能导致数据失真，决策失误，甚至造成经济损失。

处置措施：

*建立数据完整性保护机制，确保数据不被篡改、伪造或删除。

*定期对数据进行校验，发现数据异常及时采取措施纠正。

*建立数据操作日志，记录数据操作的详细信息，便于追溯数据操作责任。

风险4：数据过度收集

数据过度收集是指收集超出业务需要的数据。数据过度收集可能导致数据泄露、数据滥用、数据操纵等风险。

处置措施：

*明确数据收集的目的和范围，只收集业务必需的数据。

*定期对数据进行清理，删除过时或不再需要的数据。

*建立数据最小化原则，确保数据收集、存储和使用最小化。

风险5：数据跨境传输

数据跨境传输是指数据从一个国家或地区传输到另一个国家或地区。数据跨境传输可能导致数据泄露、数据滥用、数据操纵等风险。

处置措施：

*遵守数据跨境传输相关法律法规，在数据跨境传输前进行合规性评估。

*采用加密技术对数据进行保护，包括数据存储加密、数据传输加密和数据使用加密。

*与数据接收方签订数据安全协议，明确数据安全责任和义务。第七部分大数据安全与隐私保护未来发展趋势关键词关键要点【数据安全与隐私保护法制体系建设】：

1.加强数据安全与隐私保护立法工作，完善数据安全与隐私保护法律法规体系，明确数据安全与隐私保护的权利、义务和责任，为数据安全与隐私保护提供法律保障。

2.建立健全数据安全与隐私保护标准体系，规范数据收集、存储、使用、传输、处理等活动，确保数据安全与隐私保护措施的有效实施。

3.强化数据安全与隐私保护执法力度，加大对违法行为的处罚力度，提高违法成本，震慑违法犯罪行为，维护数据安全与隐私保护秩序。

【数据安全与隐私保护技术创新】：

一、数据安全与隐私保护重要性

大数据时代,数据日益成为一种重要的资源和资产。数据安全与隐私保护已成为国家安全、经济发展和社会稳定的重要保障。数据安全与隐私保护的未来发展趋势主要包括：

1.数据安全与隐私保护将成为国家安全的重要组成部分

随着大数据技术的不断发展,数据安全与隐私保护已成为国家安全的重要组成部分。数据安全与隐私保护的未来发展趋势是将数据安全与隐私保护纳入国家安全战略,建立健全数据安全与隐私保护法律法规体系,加强数据安全与隐私保护技术研发,提高数据安全与隐私保护水平,增强国家安全保障能力。

2.数据安全与隐私保护将成为经济发展的重要基础

数据是经济发展的重要基础,数据安全与隐私保护是经济发展的保障。数据安全与隐私保护的未来发展趋势是将数据安全与隐私保护纳入经济发展战略,建立健全数据安全与隐私保护法律法规体系,加强数据安全与隐私保护技术研发,提高数据安全与隐私保护水平,增强经济发展保障能力。

3.数据安全与隐私保护将成为社会稳定的重要保障

数据是社会稳定的重要基础,数据安全与隐私保护是社会稳定的保障。数据安全与隐私保护的未来发展趋势是将数据安全与隐私保护纳入社会稳定战略,建立健全数据安全与隐私保护法律法规体系,加强数据安全与隐私保护技术研发,提高数据安全与隐私保护水平,增强社会稳定保障能力。

二、数据安全与隐私保护面临的挑战

1.数据安全与隐私保护技术发展滞后

当前,数据安全与隐私保护技术发展滞后,无法满足大数据时代的数据安全与隐私保护需求。数据安全与隐私保护技术发展的滞后是造成数据泄露、数据滥用、数据犯罪等事件频发的主要原因。

2.数据安全与隐私保护法律法规不完善

当前,数据安全与隐私保护法律法规不完善,无法为数据安全与隐私保护提供有力的法律保障。数据安全与隐私保护法律法规的不完善是造成数据泄露、数据滥用、数据犯罪等事件频发的另一个主要原因。

3.数据安全与隐私保护意识淡薄

当前,数据安全与隐私保护意识淡薄,许多个人和企业对数据安全与隐私保护的重要性认识不足。数据安全与隐私保护意识的淡薄是造成数据泄露、数据滥用、数据犯罪等事件频发的重要原因之一。

三、数据安全与隐私保护的未来发展方向

1.数据安全与隐私保护技术创新

数据安全与隐私保护技术创新是数据安全与隐私保护未来发展的重要方向。数据安全与隐私保护技术创新的目标是研发新的数据安全与隐私保护技术,提高数据安全与隐私保护水平。

2.数据安全与隐私保护法律法规完善

数据安全与隐私保护法律法规完善是数据安全与隐私保护未来发展的重要方向。数据安全与隐私保护法律法规完善的目标是建立健全数据安全与隐私保护法律法规体系,为数据安全与隐私保护提供有力的法律保障。

3.数据安全与隐私保护意识增强

数据安全与隐私保护意识增强是数据安全与隐私保护未来发展的重要方向。数据安全与隐私保护意识增强的目标是提高个人和企业对数据安全与隐私保护的重要性认识,增强个人和企业的数据安全与隐私保护意识。第八部分大数据安全与隐私保护国际合作与交流关键词关键要点大数据跨境数据流管理与合作

1.跨境数据流动的安全与隐私保护：探讨如何确保跨境数据流动中数据的安全和隐私，制定数据跨境流动管理规则和标准，建立跨境数据流动监管合作机制。

2.跨境数据流动的监管与治理：研究如何建立跨境数据流动监管框架，协调各国对跨境数据流动的监管政策，促进跨境数据流动的有序发展。

3.跨境数据流动的技术保障：探索如何利用技术手段保障跨境数据流动的安全和隐私，如数据加密、数据脱敏、数据水印等。

大数据隐私保护国际合作

1.隐私保护国际协定和条约：探讨如何建立国际隐私保护协定和条约，协调各国对隐私保护的法律法规，促进隐私保护的全球合作。

2.隐私保护国际组织和联盟：研究如何建立隐私保护国际组织和联盟，促进隐私保护领域的国际合作与交流，分享隐私保护的最佳实践。

3.隐私保护国际标准和认证：探索如何建立隐私保护国际标准和认证，为企业和组织提供隐私保护的指南和规范，促进隐私保护的全球统一。

大数据安全国际合作

1.网络安全国际合作与交流：探讨如何加强网络安全领域的国际合作与交流，共享网络安全威胁情报，开展网络安全联合演习等。

2.网络安全国际组织和联盟：研究如何建立网络安全国际组织和联盟，促进网络安全领域的国际合作与交流，应对全球网络安全威胁。

3.网络安全国际标准和协议：探索如何建立网络安全国际标准和协议，为网络安全领域的国际合作提供技术支持，促进网络安全全球合作。大数据安全与隐私保护国际合作与交流

一、国际合作与交流的重要性

大数据安全与隐私保护是一个全球性问题，需要各国共同合作来应对。国际合作与交流对于以下方面具有重要意义：

1.加强各国在大数据安全与隐私保护方面的理解与共识，促进各国在该领域的政策和法规协调，避免不必要的冲突。

2.共同研究和开发大数据安全与隐私保护技术，分享最佳实践，共同应对大数据时代的安全与隐私挑战。

3.建立有效的国际合作机制，加强跨境执法合作，共同打击跨国犯罪和恐怖主义，保护公民隐私。

二、国际合作与交流的主要内容

大数据安全与隐私保护国际合作与交流的主要内容包括：

1.政策和法规交流：各国政府、国际组织和大企业之间就大数据安全与隐私保护政策和法规进行交流，分享经验，共同探讨和制定国际标准和规范。

2.技术合作：各国政府、科研机构和大企业之间就大数据安全与隐私保护技术进行合作，共同研究和开发新的技术，分享最佳实践，促进技术创新。

3.执法合作：各国执法部门之间就大数据安全与隐私保护执法进行合作，分享信息，共同打击跨国犯罪和恐怖主义，保护公民隐私