大数据对信息安全的新挑战

人类正在进入大数据时代,大数据具有的数据量大、数据类型多、处理速度快、价值密度低等特点给信息安全带来了新挑战。大数据技术收集信息更加全面带来了更多的安全风险,大数据分析对个人隐私带来直接的威胁,大数据类型多样为安全防护带来困难。针对这些挑战,需要通过加强防护技术、立法、行业自律等方面来进行应对。     

大数据安全与隐私保护关键技术研究

大数据的快速发展带来了许多机遇和挑战,其中最重要的挑战之一是如何保护大数据的安全性和隐私性。本文旨在研究大数据生命周期中的安全风险和大数据安全和隐私保护关键技术,以应对日益增长的安全威胁和隐私泄露风险。     

大数据时代如何安全有效的管理和使用信息

大数据时代为企业带来了新的机遇和挑战:一方面,数据的不断更新扩张给数据存储、管理和分析利用带来了挑战;另一方面,这样的海量数据中,蕴含着大量有价值的信息,对企业经营、后续运营和发展至关重要。那么,如何更加安全、有效的使用和管理这些信息呢?     

大数据在政府部门的应用

大数据是从各种各样来源中搜集得到的海量数据信息的总称。从大数据的数据结构看,大约90%的数据是非结构化的,同时也也面临复杂性、安全和隐私风险等新挑战。文章分析了企业的大数据应用,也提出了国家和政府部门未来建设大数据战略应用项目的建议。     

医疗健康大数据隐私保护综述

随着智能移动设备普及化、医疗设备数字化及电子病历结构化的推进,医疗数据呈现爆发增长的特点.在深入研究探讨医疗大数据发展规律,提高对医疗大数据真实价值的认识的同时,如何有效保护数据的隐私安全现已成为广受关注的重要议题.医疗大数据自身特点以及存储环境等都为隐私保护带来了不小的挑战.首先,介绍了医疗大数据的相关概念以及特点....     

大数据背景下国家安全风险及其应对

大数据时代的到来，给人们的生活带来了深刻的变化。我国正处于深入推进信息化建设的关键时期，如何充分认识大数据给国家安全带来的影响并且积极应对，这是我国在发展的过程中无法回避的问题。大数据技术所具备的无界性、互联性、即时性和全民性新特征给国家安全带来了新的挑战。要解决大数据对于国家信息安全、意识形态安全和政治安全所造成的风险，就要从意识、技术和制度法律等方面积极寻求对策。     

敢问存储之路在何方?见分布式存储摇曳在数据枝头

正大数据在带来无限机遇的同时,也为企业和政府机构带来了诸多的风险和挑战。无论是庞大的数据量,还是多样化的数据类型,都为企业的IT架构和存储系统带来了巨大的挑战。面对不断涌现的存储需求新挑战,我们该如何把握存储的未来发展方向呢?随着物联网、社交化、BYOD等技术的广泛应用,数据呈现爆炸式增长。不仅对存储的性能及容量提出了严峻的考验,还需具备快速的数据检索与分析能力来随时提取有价值的信息。况且,海量数据的爆炸式增长还引发了传统IT架构的变革,如那些音视频、文档、图片等非结构化文件的导入访问需要大容量的数据存储方案;还有海量信息的分析处理取决于高速的数据计算资源。因此,由多台计算     

大数据时代的网络信息安全问题探究

网络信息安全一直是人们关注的焦点,尤其是大数据时代的到来,使得数据的收集、处理、存储以及处理的方式都发生了较大变化,在带来便利的同时,带来了新的挑战。文章以大数据时代为背景,阐述网络信息存在的安全问题,并重点研究网络信息安全管理策略,提出建议,从而保障网络环境安全。     

企业大数据治理研究

介绍了面对大数据的数据量大、种类多、速度快和高价值的处理技术挑战,企业应当如何建立可靠的大数据平台。利用信息架构原则和实践,实现大数据与企业数据的灵活集成,通过结合使用分布式文件系统、NoSQL与关系型数据库,企业可以获取、组织和分析其所有企业数据(包括结构化和非结构化数据),从而做出最科学的决策。     

大数据应用现状与展望

大数据具有数量大、综合性强、多元化的特点。它基于统计和概率理论,通过云计算获取有用信息,并指导相关部门做出决策。大数据为人们带来方便的同时,也存在一些安全风险。因此,无论是在社会方面还是个人方面,都需要对大数据的应用和风险进行深入的思考。基于此,以大数据应用特点为依托,以大数据应用的现状进行深度挖掘,对造成原因进行思考,对改善方案做出了可行性分析和探讨。     

畅游数据的海洋：吴广印老师谈Internet时代的数据存储与检索技术

数字化和网络化的信息环境带来了数据库技术的变革,同时也为数据库的核心技术——信息存储与检索技术的发展提出了新的挑战,如何有效地存储海量的非结构化数据,如何从海量信息中检取有用的信息,成为了人们关注的热点。本期访谈中,我们邀请到国信贝斯公司总裁、研究员吴广印老师为我们谈一谈Internet时代的数据存储与检索技术。     

携大数据上路

医疗行业的大数据特征是数据量大,数据类型复杂,医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,医院应如何调整．以顺应大数据时代潮流？     

云数据安全风险检测研究

近年来,随着我国的云平台的大力发展,云平台计算能力越来越强,云数据的存储量也越来越大。但是值得注意的是,科学技术进步的同时也为数据安全带来了新的威胁与挑战。由于云平台的用户间有着大量的数据交互,因此这个过程中必然存在一系列的安全风险问题,本文主要分析云数据安全风险现状以及风险检测方法,探讨如何有效地规避云数据风险,保障云数据的安全。     

基于大数据的生物医学信息安全管控平台建设研究

在信息化日益发达的时代,大数据也逐渐走入人们的生活中。基于大数据技术的挖掘和分析应运而生,在生物医学研究和临床诊治中广为应用,且发挥了重大作用。大数据为医学研究和诊疗带来便利的同时,也存在很多问题。在进行数据挖掘和分析过程中,一系列的信息安全问题和病患隐私泄露给生物医学发展带来了新的挑战和风险,也对生物医学研究和诊疗的社会公信产生了冲击。生物医学依托大数据、安全智能和态势感知技术,构建了一个基于大数据平台的生物医学信息安全管控系统。通过大数据技术对信息数据进行挖掘、大数据关联分析、共享和展现,实现更为有效的监督与管理。     

PandaDB:一种异构数据智能融合管理系统

随着大数据应用的不断深入,对大规模结构化/非结构化数据进行融合管理和分析的需求日益凸显.然而,结构化/非结构化数据在存储管理方式、信息获取方式、检索方式方面的差异给融合管理和分析带来了技术挑战.本文提出了适用于异构数据融合管理和语义计算的属性图扩展模型,并定义了相关属性操作符和查询语法.接着,基于智能属性图模型提出异构数据智能融合管理系统PandaDB,并详细介绍了PandaDB的总体架构、存储机制、查询机制、属性协存和AI算法集成机制.性能测试和应用案例证明,PandaDB的协存机制、分布式架构和语义索引机制对大规模异构数据的即席查询和分析具有较好的性能表现,该系统可实际应用于学术图谱实体消歧与可视化等融合数据管理场景.     

大数据社会治理中的数据管理、运行与信息安全研究

大数据技术作为当前科学、金融、商业等诸多领域的热门应用,极大地改变了人们在日常交通出行、智能医疗、在线教育、电子政务等方面的工作和生活方式.然而,随着大数据技术的广泛应用,大数据资源也面临着多种安全威胁.如何做好大数据信息运行和管理,有效识别信息安全威胁,防范安全风险,对大数据技术的发展有着重要的意义.     

浅析“大数据”时代的信息安全与应对

在云计算、物联网的飞速发展下,数据量呈PB级增加,预示社会进入全新的大数据时代阶段,给国家与行业发展带来机遇与挑战。论文主要分析了关于大数据的定义及特点,阐述了大数据的优势,同时集中分析了当前大数据时代信息安全存在的主要风险,并相对应的提出了解决措施,力求寻找到新的突破口,提升大数据信息安全防护,确保大数据时代的更好发展。     

知识图谱和大模型技术发展与应用

在数字时代,数据科学推动着各行各业的创新与进步,数据的爆炸式增长带来的机遇和挑战,促使数据科学家寻求创新解决方案——知识图谱和大模型,即两种分别从结构化数据和自然语言文本中提取有价值信息的方法。梳理总结了知识图谱和大模型技术的基本原理、发展历程和应用领域,分析了两者的局限性和短板;通过将二者结合应用能够有效实现功能互补、能力跃升,有望成为推动数据科学发展的新方式,相关研究和创新将进一步拓展数据科学的边界,更好地应对日益复杂的大数据挑战。     

大数据时代信息安全的防范对策思考与探讨

随着大数据的发展,信息安全问题逐渐成为社会关注的焦点。因此,基于大数据信息处理速度快、开放性强、应用范围广的特点,进一步分析了大数据时代下存在信息泄露、网络黑客、信息安全保护缺失带来的安全风险隐患。针对所存在的信息安全风险,监管部门应改善互联网信息系统安全性能,健全法律体系,同时增强用户信息安全防范意识,确保信息传递和分享的安全性。     

大数据的安全与隐私保护

网络的迅速发展,带来了大数据时代。大数据对人们的日常生活、生产经济方式等都有着潜移默化的影响,是现今社会各界的关注热点。目前而言大数据的收集、综合应用技术还不够成熟,使用大数据的同时还面临着一系列的安全问题:信息真实性没有保障,用户隐私泄露。文章根据大数据的基本概述,结合当前发展大数据所面对的安全挑战,对大数据安全与隐私保护关键技术进行探讨。