大数据与信息安全论文 大数据与信息安全论文全文共6页,当前为第1页。 1大数据概论 1.1大数据等于大机遇与大问题 数据的数量随着现代企业的发展以指数级的速度与日俱增,从这些数据中提取有商业价值的信息的期望也随之增加。越来越多的企业领导人明白,近乎实时的大量数据收集分析可以帮助他们应对市场趋势,在日益严酷的经营环境中占据一个独特的竞争优势。随着大数据主动获取越来越多的数据,为企业领导人提供了增强的商业价值同时,企业在存储数据方面将面临着巨大的风险和威胁。 1.2大数据等于大安全威胁 公司刚开始体验到大数据的优越,像任何新的恋情一样忽视对方的缺陷。然而,了解这些海量数据存储包含大量的"有毒"的数据对用户来说是很必要的。有毒数据是指脱离控制后会造成损害的数据。通常情况下,有毒数据包括监护信息如信用卡号码,个人可识别信息(PII)如身份证号码,和个人的健康信息(PHI)和敏感的知识产权,包括商业计划和产品设计。如今,网络黑客和一些代理商正在偷这类有毒的数据。安保不全和缺乏控制的大数据环境可能会使这些恶意行为更容易。随着大数据热度的消退,公司必须意识到大数据环境问题,并适当控制和保护他们的大数据环境。 1.3大数据等于大安全挑战 像任何技术创新一样,应用大数据带来的好处已使企业下意识的忽略了其潜在的负面影响。当安全专家指出其潜在后果时,业务和IT领导人会认为专家是为了商业利益故意将弊端夸大化,现有的安全技术被直接应用上去,而不考虑实际。我们都知道,直接覆盖或者套用的方式是无效的并且会引起很多安全方面的问题和挑战。现在是时候承认大数据的安全风险,并开始计划进行适当的控制了。 1.4大数据等于大责任 除了存储相关的知识产权问题,大数据环境还包括公司可以控制但不能拥有的数据。这通常包括客户数据和业务合作伙伴数据。由于大数据是整个组织的数据集中,安全和风险管理专业人士必须努力消除现存的数据存储上的权责问题。例如,法律团队和负责数据泄漏防护(DLP)的安全小组来一起从事分散数据发现和项目分类,这样的组合可以提高效率,降低成本,提高可操作性。在应用安全控制之前(如加密,标记,和权限管理等),可以用一个统一的方法来提取和分类归档数据,便于存储和删除如此大量的数据。法律、安全团队还需要一起研究了解大数据相关的监管问题。例如,也许你的企业要发展从客户大约24000000000微博中挖掘和分析市场情报的能力,这听起来是个好主意,但它在一些个人隐私法比较严格的欧洲国家也可能触犯法律,如德国、西班牙和意大利等,你的大数据事业甚至在开始之前就突然死亡了。然而,如果安全人员参与了项目的早期建设,企业能有更好的机会来利用更多的或更有前途的替代技术,如在大数据大数据与信息安全论文全文共6页,当前为第2页。初始化处理上使用标记技术来代替PII技术。 2安全发展的驱动 如果我们把信息安全行业作为一个整体来看,除了快速发展的的威胁形势外还有什么能推动创新?回顾过去,有两大创新驱动力:一个是内在力,即顺应发展要求。它看起来跟创新没关系,但实际上它在某些领域确实推动创新,像加密和标记等。解决这些问题涉及实际的经济利益。第二个驱动力是外在力,即环境威胁,主要是攻击,特别是高频率高质量的攻击。这两个驱动因素今天依然存在。个人设备的广泛应用,和公共云服务的快速发展也必将推动安全性的创新。但现在,还有另外一个驱动力,它很有趣,而且对于安全来说相当新鲜,那就是隐私。最近隐私问题一直出现在聚焦排行榜前列,绝对是推动建立创新解决方案的驱动。关于这方面有一个很具古义的创新app:阅后即焚,一种邮件自毁程序,即邮件或聊天内容存在一定时间后即删除。这对于安全来说就是个很新鲜的尝试。IT安全的最重要的问题之一就是缺乏良好的指标。很多时候,我们不得不基于先例来处理问题,在某些情况下,甚至是基于使我们更安全或更不安全的迷信。大数据和数据分析提供了一种进行安全实衡量的可能,它或许可以给我们一套可落地的实用标准,这将不只是影响尝鲜的大企业,也会给中小型企业带来非常具可操作性的想法。 3大数据的影响 大数据改变了信息安全领域的本质。在过去的几年里,看似不可能的大量消费者和行业数据(又名大数据)的概念频频出现在新闻中,大数据与信息安全论文全文共6页,当前为第3页。由于它引起了人们对公共,私人消费,政府信息安全和隐私问题和业务水平。发现,收集和保存敏感数据(如消费者的IP地址,企业的预算,购物习惯或信用卡信息)的做法,不仅挑战了数字时代的隐私概念,同时也为黑客、网络窃贼和网络恐怖分子创造了新的难以抗拒的目标。其结果是,就算是信息安全专家都需要了解如何调整自己的工作,以有效的方式来管理大数据现象。 3.1在健康医疗上的影响在健康保险方面,在过去的二十年中,医疗费用以惊人的速度增加,目前估计为GDP的17.6%。医
2022-12-28 14:57:06 30KB 文档资料
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探究我国为实现促进大数据发展的政策目标而构建的政策工具选择体系结构, 揭示大数据政策工具选择中存在的问题, 为优化我国促进大数据发展政策工具选择提供建议。 [ 方法 /过程] 构建由63 项聚焦大数据发展的政策文本构成的政策样本集, 运用内容分析法, 对样本集中包含的政策工具进行编码。建立包含基础资源维度、 技术维度和领域维度的政策工具选择三维分析框架, 通过编码映射, 建立其与政策工具编码的关联。从领域维度, 使用层次聚类分析法, 对样本政策文本进行聚类分析。[ 结果 /结论] 政策工具编码分析结果显示, 我国大数据政策工具选择中存在缺乏长期规划, 政策及政策工具协同不足, 政策工具选择欠丰富; 政策工具选择结构失衡; 需求表达模糊, 难以定位关键政策及政策工具等问题。应加强战略规划和发展 理念指引, 重视政策及政策工具协同, 规避公共风险, 构建需求驱动和问题导向的政策工具选择体系结构, 创新设计与应用关键政策工具。
2022-12-27 19:14:18 1.26MB 大数据
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2022-12-27 14:28:50 663B flink 大数据
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大数据处理实验 Matplotlib模块对星巴克数据分析及可视化 步骤清晰 如有问题,请反馈!!!
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大数据学习心得全文共8页,当前为第1页。大数据学习心得全文共8页,当前为第1页。大数据学习心得 大数据学习心得全文共8页,当前为第1页。 大数据学习心得全文共8页,当前为第1页。 大数据中的"大"不是绝对意义上的大,虽然在大多数情况下是这个意思。大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据的方法。 下面是店铺为大家收集整理的大数据学习心得,欢迎大家阅读。 大数据学习心得篇1 大数据时代已经悄然到来,如何应对大数据时代带来的挑战与机遇,是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代,对我们的意义可以说就像是另一个"80年代"。 在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了"大数据"的基本概念,并由"塔吉特"与"犯罪预测"两个案例让我们深切的体会到了"大数据"的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。 在前几年本世纪初的时候,世界都称本世纪为"信息世纪"。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后,我们面临了一个每天都可以"信息爆炸"的时代。打开电视,打开电脑,甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等,你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息:数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值,数据本身有潜在的价值,但价值比较分散;数据高速产生,需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集,其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了"大数据"技术的应运而生。 现在,当数据的积累量足够大的时候到来时,量变引起了质变。"大数据"通过对海量数据有针对性的分析,赋予了互联网"智商",这使得互联网的作用,从简单的数据交流和信息传递,上升到基于海量数据的分析,一句话"他开始思考了"。简言之,大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析,并整理成为有用的资讯,帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市大数据学习心得全文共8页,当前为第2页。大数据学习心得全文共8页,当前为第2页。场需求变化,从而促使他们作出对企业更有利的决策,使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革,对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代,随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新,数据正在呈指数级增长,所有数据的产生形式,都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。 大数据学习心得全文共8页,当前为第2页。 大数据学习心得全文共8页,当前为第2页。 大数据时代是信息化社会发展必然趋势,我们只有紧紧跟随时代发展的潮流,在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进,才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地,才能把握发展的方向。 首先,"大数据"究竟是什么?它有什么用?这是当下每个人初接触"大数据"都会有的疑问,而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。"大数据"的"大"不仅是单单纯纯指数量上的"大",而是在诸多方面上阐释了"大"的含义,是体现在数据信息是海量信息,且在动态变化和不断增长之上。同时"大数据"在:速度(Velocity)、多样性(Variety)、价值密度(Value)、体量(Volume)这四方面(4v)都有体现。其实"大数据"归根结底还是数据,其是一种泛化的数据描述形式,有别于以往对于数据信息的表达,大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过TB级的数据信息等。 了解了"大数据"的"大"之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说"大数据"的来源主要还是互联网,来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的, 其具有巨"大"的商业价值,我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如:在如今,网购已经成为了一种风潮,网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中,顾客的浏览记录,购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴"塔吉特"的先例,我们可以利用"大数据"技术收集分析,就可预测需求、供给和顾客习惯等,做到精准采购、精准投放,达到利益放大的效果。 大数据学习心得全文共8页,当前为第3页。大数据学习心得全文共8页,当前为第3页。从全球范围来看,很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里,很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。事实上,很多互联网公司,例如亚马逊、Google、腾讯,更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代,数据成为经营决
2022-12-26 20:42:54 38KB 文档资料
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