详细风险评估要求对资产进行详细识别和评价，对可能引起风险的威胁和弱点水平进行评估，根据风险评估的结果来识别和选择安全措施。这种评估途径集中体现了风险管理的思想，即识别资产的风险并将风险降低到可接受的水平，以此证明管理者所采用的安全控制措施是恰当的。
风险识别
"风险识别"(risk identification)是发现、承认和描述风险的过程。风险识别包括对风险源、风险事件、风险原因及其潜在后果的识别。风险识别包括历史数据、理论分析、有见识的意见、的意见，以及利益相关方的需求。
基线风险评估耗费资源少、周期短、操作简单，但不够准确，项目价值及发展现状趋势预测分析报告，适合一般环境的评估;详细风险评估准确而细致，但耗费资源较多，适合严格限定边界的较小范围内的评估。基于在实践当中，组织多是采用二者结合的组合评估方式。
为了决定选择哪种风险评估途径，组织首先对所有的系统进行一次初步的风险评估，着眼于信息系统的商务价值和可能面临的风险，识别出组织内具有高风险的或者对其商务运作极为关键的信息资产(或系统)，这些资产或系统应该划入详细风险评估的范围，而其他系统则可以通过基线风险评估直接选择安全措施。
这种评估途径将基线和详细风险评估的优势结合起来，既节省了评估所耗费的资源，又能确保获得一个系统的评估结果，而且，组织的资源和资金能够应用到能发挥作用的地方，具有高风险的信息系统能够被预先关注。当然，组合评估也有缺点:如果初步的风险评估不够准确，某些本来需要详细评估的系统也许会被忽略，终导致结果失准。
大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。
大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。
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