基于旅游大数据构建景区安全预警机制

景区安全是景区健康可持续发展的根本,如何建立有效、可行的景区安全预警机制是化解景区安全突发事件的关键。旅游大数据为景区安全预警机制的重新构建提供了新思维、新方式,基于旅游大数据构建景区安全预警机制,能够实现景区内、外的互通互联,提前预测景区热度、游客饱和度,拓展景区安全预警机制的空间,进而构建景区的安全应急机制、救援机制、保障机制,从而实现景区安全、正常运转。     

基于大数据的配电网工程造价管理平台设计

在噪声工程造价数据的影响下,现有管理平台工程造价数据不互通,导致平台在实际运行时存在时延。针对该问题,设计基于大数据的配电网工程造价管理平台。根据配电网结构采集工程造价大数据,采用B/S架构作为基础结构,结合J2EE框架内协议,在含有Flash Player的浏览器中运行程序,搭建管理平台的架构,划分工程造价数据为不同的维度后,设定信息管理流程,实现管理单元功能,最终完成对工程造价管理平台的设计。准备平台所需的开发工具及实验环境参数,搭建平台测试环境,实验结果表明：设计的管理平台在相同实验时间下,平台产生的时延次数最少,适合实际使用。     

大数据安全保障关键技术分析综述

针对作为各个行业信息化建设重要基础支撑的大数据在收集、存储、传输和使用过程中面临的诸多安全风险,分析了大数据在这些过程中面临的安全威胁.综述了大数据相关系统平台和大数据应用中安全保障的关键技术及最新进展,包括用户访问控制、数据隔离、数据完整性、隐私保护、安全审计、高级持续性攻击(advanced persistent threat,APT)防范等,以应对云计算、物联网、移动互联等新技术的快速发展对大数据带来的安全挑战和更高的安全要求.同时也对大数据的安全保障技术的发展趋势进行了展望.     

基于Hadoop的高校校园大数据平台构建

基于大数据领域最流行的Hadoop框架,构建了校园大数据平台架构,并详细阐述了平台架构各主要层次的具体功能,通过搭建Hadoop集群系统,对搭建Hadoop系统所需设备、环境、安装、设置及测试进行了实验,对架构中数据的采集存储进行了介绍,最后对预期效果进行了阐述。     

大数据安全保护技术

大数据技术的发展和应用对国家的治理模式、企业的决策架构、商业的业务策略以及个人的生活方式都产生了深远影响。但是,大量数据的汇集不仅加大了用户隐私泄露的风险,而且大数据中包含的巨大信息和潜在价值吸引了更多的潜在攻击者。此外,大数据的应用是跨学科领域集成的应用,引入了很多新的技术,可能面临更多更高的风险。作者回顾了大数据的定义和特征,提出大数据架构和大数据安全体系,在此基础上分析大数据安全在法律法规、标准、数据生命周期保护和大数据平台4个方面的研究进展。梳理美国、欧盟、中国等在大数据安全方面的法律法规现状和国际标准化组织、美国、中国等大数据安全标准化研究现状。大数据在生命周期过程中需要大数据平台为其提供支撑,以实现大数据的收集、传输、存储和分析等功能。从大数据生命周期和大数据平台两个维度分析大数据面临的安全问题和关键技术研究现状。生命周期包括收集、存储、使用、分发和删除5个阶段。收集阶段的数据质量决定了数据价值,提升数据质量的技术手段主要有数据与模型不一致性的检测、数据清洗两类。大数据分发将处理后的大数据传递给外部实体,隐私保护或敏感信息保护至关重要,相关的关键技术有数据匿名化、支持隐私保护的数据检索和分析等。大数据的管理主要包含元数据管理、数据血缘管理等方面,可以为有效使用大数据和确保大数据安全提供支持。大数据平台安全主要解决大数据组件之间的身份认证、数据隔离、数据加密存储、大数据平台边界保护和审计,主要的关键技术有身份认证、访问控制、数据加密和审计等。目前,在国际上仍缺乏完善的大数据安全标准体系,在隐私保护、数据共享和数据跨境传输等方面缺乏标准的规范和指导。大数据分析技术仍处于快速发展阶段,很难预测今后的大数据关联分析对隐私保护和敏感信息保护带来的问题,因此,现有的数据脱敏技术和隐私保护技术有待进一步研究。数据同态加密实现了分析数据时不暴露数据隐私和敏感信息,现有的同态加密算法还远未成熟。现有的大数据平台的身份认证、数据加密、访问控制仍采用的传统技术,不能适应大数据面临的数据规模大、处理逻辑复杂、用户量大等新环境。一些大数据安全关键技术在性能和可用性方面还值得深入研究,以期可早日投入实际应用。另外,使用大数据处理技术研发安全态势感知、网络安全入侵检测、威胁情报分析等安全应用,利用大数据技术抵御针对大数据的攻击威胁也已成为大数据安全领域新的研究热趋势。大数据安全的发展需要法律法规、标准和关键技术的共同支撑和推动。     

大数据环境下情报主导的“一带一路”能源电力安全管理模式研究

为更加合理地实现"一带一路"能源电力投资安全，结合当前大数据环境背景以及一带一路安全情报需求，开展大数据环境下情报主导的一带一路能源电力安全管理模式研究具有重要意义。阐述了一带一路能源电力安全的定义，分析了大数据环境下能源电力安全风险的特征以及情报主导的作用，并在此基础上建立了一带一路能源电力安全体系框架和安全投资决策模型。大数据环境下情报主导的模式有助于提高能源电力投资的安全水平，降低一带一路发展过程中的变动性和适应性风险。     

依托大数据思维的高校安全教育研究

建设平安高校的第一步是做好安全教育,传统的高校安全教育存在一定的问题,难以使大学生自我安全意识深入培养、自身安全素质全面提升.大数据时代给高校安全教育工作者提供了新的教育机遇,依托大数据思维进行高校安全教育具有重要的意义.文章通过剖析传统安全教育存在的主要问题,探索精准思维、球型思维这两种大数据思维对高校安全教育的应用价值,进一步提出依托大数据思维的高校安全教育对策.     

大数据时代下的企业竞争情报探析

在信息技术行业继云计算、互联网之后,大数据再一次实现了颠覆性的技术创新.在大数据时代下,企业获取情报的方式也产生了革命性的变革.本文首先阐述了大数据的内涵和商业价值,进而对大数据时代下企业竞争情报的应对策略进行简单探析,以期能够辅助企业决策层制定正确的竞争策略,提高企业的整体竞争力.     

基于大数据平台的电力营销信息化建设分析

伴随信息技术发展,电力营销逐渐和信息技术相结合,开创新的数据管理,对以往的管理模式进行重建,缓解有关电力模式产生的矛盾和对电力部分尽心有效改革.因此,为更好解决店里有关问题,现在对有关大数据平台的电力营销进行研究,希望能对电力部分提供参考意见.     

基于气象大数据云平台的自动化告警应用研究

气象大数据云平台围绕数据资源进行业务重构,可提供"数算一体"的平台化服务.基于宁夏地面气象观测自动化运行改革后台站取消日常值守、告警信息逐步向省级集约的气象业务现状,提出在气象大数据云平台中云化融入Quartz定时任务框架.该框架可设定执行任何有规律性的任务,而气象数据具有资料量级大、种类多且每时次呈现一定规律性的特点...     

基于大数据的网络安全与情报分析

随着IT技术和通信技术的发展,网络环境日趋复杂,云计算和虚拟化等技术的应用,使得主机边界、网络边界也变得动态和模糊。同时,网络攻击频繁,隐蔽性、持续性、趋利性等高级网络威胁增多。而传统网络安全与情报分析技术受数据来源单一、处理能力有限、部署依赖于物理环境等因素的限制,导致对威胁情报的获取、分析、利用能力不足,且对网络安全态势的感知与预测能力有限,不能有效解决当前和未来所面临的网络安全挑战。作者以大数据技术给网络安全与情报分析研究带来的挑战与机遇为线索,回顾大数据的内涵,分析当前网络安全与情报分析面临的困境,梳理大数据和网络安全与情报分析的关系,阐述大数据技术对传统安全分析方法的改变。大数据技术在安全领域应用形成大数据安全分析这一新型安全应对方法,通过紧扣安全数据自身的特点和安全分析的目标,应用大数据分析的方法和技术,解决网络安全与情报分析中的实际问题。一方面,批量数据处理技术、流式数据处理技术、交互式数据查询技术等大数据处理技术解决了高性能网络流量的实时还原与分析、海量历史日志数据分析与快速检索、海量文本数据的实时处理与检索等网络安全与情报分析中的数据处理问题;另一方面,大数据技术应用到安全可视分析、安全事件关联、用户行为分析中,形成大数据交互式可视分析、多源事件关联分析、用户实体行为分析、网络行为分析等一系列大数据安全分析研究分支,以应对当前的网络安全挑战。大数据安全分析技术在APT攻击检测、网络异常检测、网络安全态势感知、网络威胁情报分析等方面已经得到应用,但是,当前的网络安全形势仍不容乐观：高级网络威胁与攻击的有效检测方法缺乏;未知复杂网络攻击与威胁预测能力不足;缺乏度量网络安全态势评估结果的评价体系,关键资产与网络整体的态势评估指标体系不完善,网络安全态势感知评估方法缺少针对性;网络威胁情报信息分析的新型数据源数据获取难度大,缺乏威胁情报共享标准,尚未建成规模化、一体化的现代威胁情报中心和开放的威胁情报综合服务平台。围绕这些问题,需要研究高级网络威胁发现方法、复杂网络攻击预测方法、大规模网络安全态势感知技术、威胁情报数据采集与共享技术,并在高级网络威胁早期检测、隐蔽性和持续性网络通信行为检测、基于大数据分析的网络特征提取技术、综合威胁情报的高级网络威胁预测、非公开网络情报采集等关键技术上实现突破,以提升大数据对网络信息安全的支撑能力,增强网络信息安全风险感知、预警和处置能力。     

大数据环境下竞争情报系统的研究与实现

为让企业在大数据的环境下及时获得准确和可靠的竞争情报,提出了基于大数据的企业竞争情报系统的构建。通过B/S（浏览器/服务器）架构,运用聚焦爬虫工作原理的网络爬虫进行情报信息的采集,并用基于Hadoop的KNN算法进行情报信息的处理和分类,克服了大数据下KNN分类算法时间复杂度高等问题,同时系统支持用户个性化定制。     

大数据时代的信息安全

介绍了大数据的概念,分析了其特性以及安全现状,并针对数据安全隐患,给出相应的保障数据安全的措施．     

大数据分析的神经网络方法

大数据蕴含巨大的社会、经济、科学价值,已成为学术界与企业界关注的重点。其关键技术可划分为三大层次：数据平台、分析平台和展示平台,其中分析平台是大数据转化为价值的桥梁。一般来说,大数据拥有体量浩大（volume）、多源异构（variety）、生成快速（velocity）、价值稀疏（value）的“4V”特性,扩大了大数据的价值空间,同时也为大数据的分析技术带来巨大挑战。其中三大挑战比较显著,即多源异构大数据、大量非结构化数据存储、大数据价值稀疏且变化快。其三大核心科学问题为大数据的表达、存储和预测问题。由于传统的数据分析方法难以胜任,发展新的大数据分析方法势在必然。人脑是天然的大数据处理引擎。神经网络是一种模拟人脑大数据分析机制的计算方法,是目前大数据分析中最成功的方法。神经网络的研究主要包括：模拟大脑神经网络结构,构建神经网络结构模型;模拟大脑神经网络的记忆机制,发展学习算法。神经网络的研究历史历经波折。近年来,随着当代计算机计算能力的不断提升,基于神经网络的大数据分析方法取得了巨大成功,尤其是在各应用领域,如语音大数据分析、图像大数据分析、医学大数据分析等,引领了人工智能的发展。AlphaGo在人机围棋大战中获胜,引起了广泛关注。“大数据+神经网络”已成为驱动创新、推动社会发展和改变人类生产生活方式的一种重要力量。以大数据和神经网络为线索,回顾大数据的基本概念与关键技术,梳理神经网络研究的基本框架,可以发现它们之间默契切合、互相促进的关系。一方面,神经网络具有强大的特征提取与抽象能力,能够整合多源信息,处理异构数据,捕捉变化动态,是大数据实现价值转化的桥梁。另一方面,体量浩大的大数据为神经网络提供了充足的训练样本,使得训练越来越大规模的神经网络成为可能。尽管“大数据+神经网络”在众多应用领域已经取得了突破,但是,仍然存在需要解决的核心科学问题。面向神经网络的研究中,神经网络的结构尚需进一步研究,神经网络的大小依然缺少理论性的指导,神经网络的学习算法仍然存在一些内在的问题。围绕大数据分析的三大核心科学问题,需要研究如何保证在高维空间中稀疏表达仍可维持数据的一致性,如何实现“只存储知识而不存储原始数据”,如何刻画数据的时空关联以实现大数据的预测。因此,仍然需要对该领域持续投入,加强应用研究和理论研究,尤其应进行跨领域的研究,即与人脑的大数据处理相呼应,结合认知科学、神经科学等相关学科的知识,以解决神经网络和大数据应用中的核心科学问题,推动基于神经网络方法的大数据分析研究。     

大数据与人工智能技术在COVID-19疫情防控中的应用分析

以2019年新型冠状病毒引发肺炎疫情为背景,梳理了大数据与人工智能技术在助力2019年新型冠状病毒(COVID-19)基因组测序与分析、智能医疗诊断服务、疫苗研发与药物筛选、抗疫资源生产组织与调度、疫情溯源与监测等方面防控的实践应用进展.通过对国内外大数据、人工智能在疫情防控中的主要研究进展分析,结合2019年新型冠状...     

基于网络应用程序分类方法的威胁研究

基于网络应用程序的3个属性（使用范围、目标用户、连接方式）对其进行分类,以威胁所影响的数据流和数据存储作为资产,分析、研究不同网络应用程序面临的部分主要威胁,阐述基于STRIDE的威胁对策,给出根据网络应用程序类型生成部分主要威胁的算法,并进行实验.     

基于大数据理论的弱化"长鞭效应"研究

"长鞭效应"是供应链运作中出现的一个主要问题,"长鞭效应"的存在给供应链带来了大量的额外库存,这些库存顶替了供应链上的流动资金,给供应链的运营造成了巨大的损失.通过分析"长鞭效应"带来的负面效应,在大数据的基础上,采用其理论方法来削弱供应链上"长鞭效应",应用大数据的手段在供应链上建模,形成一个大数据体系去处理供应链上所有节点企业的链上决策,从而促进供应链协调和绩效最大化.     

基于Spark的大数据三枝决策分类方法

针对大规模的数据,借助Spark平台的分布式快速处理能力,提出了基于Spark的大数据三枝决策分类方法。该方法基于三枝决策理论,使用Spark对数据进行并行化处理。由经验数据获得数据的决策边界后,通过并行的方式进行正例和反例的判断,从而提高了在大数据集上的决策效率。采用多轮的分步决策方法提高了决策的效率与准确率。通过在UCI公开数据集mushroom和connect-4上的试验结果表明,新方法适用于大数据情况下的决策问题,大大提高了三枝决策分类算法的效率。