堵住大数据“窃密通道”刻不容缓

大数据模糊了涉密与非涉密数据的界限，颠覆了数据垃圾无秘密的传统认识，打破了以客观存在为基础的定密习惯。因此，稍有疏忽便有可能引发泄密事件，保密工作者应高度警惕。

大数据暗藏“窃密通道”

从非涉密数据中发现涉密信息。大数据基本理论告诉人们：“如果将海量的碎片化数据汇聚到一起，积少成多，形成大数据，然后通过数据分析，就可挖掘出隐藏在大数据表象背后的重要价值。”这一理论启示人们：如果将海量多元的非涉密数据通过大数据技术进行关联分析，在碎片化的信息之间建立某种整体联系，就可挖掘出隐藏在非涉密数据背后的重要价值。而这种“价值信息”因具有价值属性很可能涉及秘密范畴，从而使大数据具备了从非涉密数据中发现涉密信息的能力。

使数据垃圾显现涉密價值。大数据基本理论告诉人们：“数据的价值并不仅限于特定的用途，它可以为了同一目的而被多次使用，也可以用于其它目的；判断数据的价值需要考虑到未来它可能被使用的各种潜在方式，而非仅仅考虑其目前的用途。”大数据再利用技术能够使所谓的数据垃圾释放新的能量，重现新的价值，这种价值一旦具有涉密属性，就会使数据垃圾显现涉密价值。

提前感知涉密事项的趋势与未来。舍恩伯格在《大数据时代》中提到，麻省理工学院两位经济学家通过一个软件在互联网上每天收集50万种商品的价格信息，然后把大数据和好的分析法相结合，就能比官方数据提前一步发现通货紧缩趋势。这种趋势涉及国家经济发展大局和未来走向，提前一步发现就是相当于掌握了核心机密。

由此可见，大数据预测功能使人们有能力提前一步感知到涉密事项的发展趋势和未来状态，这一功能如果被不法分子利用，就可能演变为一种新型的窃密手段。

堵住“窃密通道”刻不容缓

改变对待非涉密数据和数据垃圾的传统处理方式。大数据时代，非涉密数据、数据垃圾与涉密数据一样，具有特有的价值和可能的涉密属性。

打破涉密数据以时长作为解密条件的传统标准。在传统时长标准的前提下，组织专业的大数据公司和数据科学家，依托科学合理的应用模型，审核即将到期解密的涉密数据，判断涉密数据的有用性和价值残留，在此基础上，再来确定涉密数据是否按期解密。

严格把控大数据的共享共用。在大数据时代，非涉密数据共享共用，充分挖掘数据价值将成为数据运用的新常态。要做到既不因为数据共享共用而降低保密要求，也不能片面追求绝对安全而阻碍了大数据应有作用的发挥。