大数据时代，如何为个人信息安全加密
谢邀。
从大数据概念的推广开始，直至今日大数据一直贯穿于企业运作、政府发展、科技进步、乃至人民的日常生活，在科技飞速发展的同时，信息的安全保障成为大数据时代人人都关心的话题，我从个人信息的生命周期来分析一下如何做到信息的安全加密。
个人信息会经历采集、传输、存储、挖掘、使用、共享和销毁多个生命周期，要保证信息的安全，就要针对每一环节都要进行必要的安全加密。
采集、传输、存储：当今任何平台都会对个人信息进行不同程度的收集，平台收集到信息后，在信息传输乃至存储到数据库中的过程都应该对个人信息使用特定的加密算法进行加密处理，保证信息在填写到入库的过程中是安全的，信息入库后，所有的信息都存储在数据库中，数据库的安全保护，是至关重要的，可采用数据加密、访问控制、审计等保护技术，保证数据库安全；
挖掘、使用和共享：在信息使用过程中，要进行必要的访问控制，也就是限制无权限、非法的实体访问部分个人信息；另外可采用入侵检测技术，实时的收集服务器、互联网的关键信息，以确认是否存在非法入侵或滥用资源的行为，并作出适当反应的安全技术，保证数据在互联网使用共享阶段的安全性；
销毁：在特定情况下，信息使用后可将个人信息进行销毁处理，将个人信息按照统一的销毁标准进行销毁，以此保证信息的安全。
当今，社会各界都提高了信息安全意识，非常关心个人的信息安全，在现阶段的前提下，继续努力，加强网络安全和数据安全，相信个人信息也能够保证安全加密。
信息安全从来都是相对的，没有绝对的安全，大数据时代，互联网企业很容易采集，分析你的数据，如果你你使用了比较简单的密钥，很容易被网络攻击者采集到，以至于你的信息暴露在公网上，一方面来讲，如果我们没有多大价值的隐私数据，黑客或者网络攻击者，或某些互联网公司就不会窃取你的数据，另一方面来说，在大数据时代，没有什么绝对安全，我们唯一能做的就是加强自我信息安全防护意识，比如增加密钥的复杂度，定期修改密钥，启用定期全盘扫描杀毒，使用安全的网络环境，不要随便链接公有网络，注重家庭网络的安全防护等，但是就你的问题而言，如果不想别人收集你的信息，就不要注册互联网的任何账号，也不要有任何的社交网络行为，就不会产生数据，也不会泄露什么账号，这样就从根源上杜绝某些公司收集你的数据和密钥。
大数据时代，个人信息外泄事件层出不穷。随着人工智能的发展，智能制造成为未来的发展趋势，云计算、大数据等概念层出不穷，进而使个人信息安全加密越来越紧要。
“上云”一言以蔽之：个人、企业的一切迁到云上。除了降低成本、节约资源的优势之外，企业上云能解决制造企业里面临的信息孤岛、集成度低等问题，从而提升企业各环节的效率，并带来能力交易等商业模式的创新。
到2025年全球85%以上的企业应用会被部署到云上，而中国企业上云比例仅40%。因此，这成为一个共识以及新风口。
去年底，国务院印发《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》（以下简称《意见》）。《意见》指出实现百万家企业上云。
今年8月，工业和信息化部关于印发《推动企业上云实施指南（2018-2020年）》的通知，鼓励全国各地企业上云，以推动企业“利用云计算”加快数字化、网络化、智能化转型，推进互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合。
对于现代企业而言，要搭上“互联网+智能制造”潮流，“上云”可谓十分得力的“东风”，通过推进管理上云和业务上云，企业可以对接人工智能，提高生产经营效率，节省成本，增加利润。在这个过程中，中机企业正是致力于成为这样的云平台服务商，并助力企业“上云”。
中机集团基于其核心专利——GURU智能工业技术架构而自主研发的工业云驱动核心产品智能三宝——智能人门户、智能企业门户、智能商圈门户，为个人、企业、组织、行业提供全方位的上云、集成、改造、运营服务，为企业的管理、办公、营销、生产、设备上云提供智能化的设计、建设、运营、维护服务。
另外，中机智能三宝开发有APP客户端、PC客户端、Web端三端，为不同身份下的数据管理、客户管理、产品管理、商业管理、办公管理等的同步和共享提供了一整套运营管理系统（引擎）。
运营管理系统（引擎），使用九化一链的区块链技术，通过服务总线下的MQ通讯系统和平台融合系统，对不同层级身份下的数据采取不同的传输方式和加密方法，对四个存储区域（本机，企业私有云，企业公有云，社会公有云）的模块（应用块）数据进行管理；通过不同层级，不同的传输方式以及不同的场景，实现智能精算，形成数据统计图表，数据监控，数据模型，数据管理进程等系统性的管理。
01
数据模型管理
依据4类不同数据层级，4个不同存储区域及数据类型的场景，对不同来源数据进行存储。
02
数据监控管理
依据数据模型，在传输的过程中，针对不同的传输方式，对数据模型的数据进行监控，并根据对应的身份、场景、平台、商圈进行追踪。
03
数据进程管理
通过数据监控管理，利用已碎片化，标签化的数据分类，依据数据身份、数据类型、数据场景、传输方式、层级关系，抽取数据引擎中的数据，并实现GURU智能精算。
04
智能精算管理
依靠数据引擎提供的数据，使用GURU架构下的精算体系，实现单业务修订和多业务重组；当精算结果发生偏差，智能精算管理系统将会智能反算，得到该场景下的智能精算最优结果。
所有运营管理系统都可以通过结构化查询（SQL）完成数据管理和九化一链的智能精算，可以帮助客户完成所有运营管理。
在已经颇显拥挤且竞争激烈的云市场上，中机始终保持专业的态度，深刻理解新形势下中国各行业转型需求，并结合自身全球化服务的经验，致力于为企业上云的建设带来新的能力和模式，在制造、食品、医疗等多领域加速行业数字化、智能化转型。