大数据在在线教育中的应用

文中分析了大数据在在线教育中的优势以及其在学习数据分析、个性化学习、提高在线教学效率、实现个性化教育等方面的应用,列举了相关的案例研究,展示了大数据在在线教育中的应用潜力和价值。同时,文中也指出了在应用大数据技术时需要注意数据安全和隐私保护、数据质量和准确性等问题,并提出了相应的解决方案。     

大数据环境下电信运营商数据安全保护方案

随着大数据、云计算技术的应用普及,电信运营商用户数据向海量化和多样化方向发展,面临着安全管理、黑客攻击、风险评估等方面的风险.做好数据安全工作对保护电信运营商用户隐私、提升企业竞争力尤为重要.从数据采集传输安全保密、数据分级、数据脱敏、数据加密、数据发布安全防护等方面,提出了行之有效的电信运营商数据安全保护实施方案,以保障平台数据的保密性、完整性、可用性、可控性,并且可在中国电信数据安全保护工程中实施.     

云计算与大数据技术在智慧医疗中的应用

随着云计算和大数据技术的快速发展,智慧医疗领域正逐渐受益于这些创新技术的应用。文中旨在探讨云计算与大数据技术在智慧医疗中的应用。首先,分析了云计算和大数据技术的基本概念和特点,接着重点探讨了云计算技术在智慧医疗中的应用,如电子病历管理等。然后,详细介绍了大数据技术在智慧医疗中的应用,如数据采集和存储技术、数据分析和挖掘等。最后,提出了云计算与大数据技术在智慧医疗中的应用策略,包括医疗数据安全和隐私保护、医疗资源调配和优化等。通过合理的应用策略,云计算和大数据技术有望在智慧医疗领域发挥更大的作用,提升医疗服务的质量和效率。     

大数据技术在校园数据信息化中的应用

阐述大数据技术在校园信息化系统中的应用，数据治理的架构中的数据治理层、数据平台层、数据服务层，探讨数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据资产管理、数据安全管理。     

大数据技术的应用现状与展望

梳理了大数据研究的4项关键技术:“数据的采集、预处理与存储”、“数据的分析与挖掘”、“数据的隐私保护”、“数据中心体系结构”,挖掘和展示了国内外大数据研究的热点,以期对该领域的研究有一个系统而全面的认识.从处理平台、分析产品、标准化3个方面介绍了大数据技术应用的现状,并列举了大数据现有的产品应用及各行业应用案例.最后,从大数据的分析策略、深度学习、隐私保护和数据质量几个方面揭示了大数据研究存在的挑战和机遇,以期为后续大数据技术应用的发展提供参考.     

面向数据的安全体系结构初步研究

提出了一种以数据为核心和面向数据的信息安全解决方案,即面向数据的安全体系结构(DOSA)。DOSA将通过网络用户身份认证、数据所有权确立、数据注册、加密呈现、授权使用、水印记录、过程溯源、数据监管、安全应用等方法,建立一套开放环境下的数据安全体系,从数据的采集、管理、应用等层面上,最大限度地保护数据安全。在数据交易、数据存储、数据传输、数据应用、数据隐私保护等方面,具有较大的应用前景。     

大数据的技术、应用和价值变革

从大数据技术、应用和价值3个方面剖析大数据时代带来的变革。对数据采集、数据管理、计算处理、数据分析和数据展现5个关键技术环节进行了分析,总结和探讨了互联网、电信、金融、政府4个关键领域大数据应用的初步经验及大数据的价值和隐私保护问题。     

云计算数据安全和隐私保护研究

云计算作为新的IT应用模式,数据安全和隐私保护是云用户最为关心和重视的,其重要性对云计算的安全至关重要。文章详细阐述和分析了云计算带来的数据安全和隐私泄露风险,研究了在云计算环境下的数据安全和隐私保护手段,从云计算数据和隐私的产生、使用、存储和销毁全生命周期阐述和分析了其安全防护手段,并给出了数据安全和隐私保护模型,并对该模型做了详细阐述,对云计算的具体应用和推广具有一定的指导意义。     

基于区块链技术的个人数据隐私保护平台

进入信息化时代以来,随着大数据技术的不断发展和进步,个人数据的应用价值显著提高,在社会治理、科学研究等多个方面都有所体现。随之而来的是个人数据交易的日渐频繁,个人数据交易虽然促进了个人数据的流通,使个人数据的价值发挥了更大的作用,但是个人数据安全的问题却逐步显现出来,在个人数据交易过程中,数据隐私性和安全性都至关重要,而区块链技术的出现和发展很好地解决了此类问题。因此,基于区块链技术的个人数据隐私保护平台将在个人数据安全方面发挥巨大的作用。     

基于大数据技术的交通监管一体化管理与资源调度优化

文中主要探讨了大数据在交通监管一体化管理与资源调度优化中的应用、挑战、未来发展前景。首先，大数据在交通流量预测、事件监控和规则违章行为分析中起到了重要作用，能帮助决策者更有效地管理交通，提高交通效率和安全性。其次，分析了大数据在车辆调度优化、路网优化和公共交通优化中的应用，其通过精细化的管理和服务，提高了交通系统的效率和服务质量。然而，大数据在交通管理中的应用也面临着数据质量、数据安全、隐私保护等挑战。在实际应用中，需要充分考虑并采取有效的措施来解决这些问题。尽管存在一定的挑战，但大数据在交通管理中的应用前景仍然十分广阔。通过对大数据的深度分析，不仅可以提高交通管理的效率，还可以提高交通服务的质量，为乘客提供更加个性化的服务。     

大数据安全研究综述

随着人工智能、云计算、移动互联网和物联网等技术的融合发展,传统的基于边界安全域和基于已知特征库的网络安全防护方式已经无法有效应对大数据环境下新的安全威胁。通过对大数据环境下面临的安全问题和挑战进行分析,提出基于大数据分析和威胁情报共享为基础的大数据协同安全防护体系,将大数据安全技术框架、数据安全治理、安全测评和运维管理相结合,在数据分类分级和全生命周期安全的基础上,体系性的解决大数据不同层次的安全问题。基于该安全防护体系,分析了数据安全的关键技术及其目前的发展现状,并展望和分析了大数据安全领域面临的挑战。全面的分析和研究了大数据安全的威胁、政策、标准、方案、关键技术和挑战,对开展大数据安全建设和工程应用有重要参考意义。     

基于大数据分析的医院信息化管理研究

随着信息技术的快速发展,大数据分析已成为医院信息化管理的重要工具。文中旨在探讨大数据在医院信息化管理中的应用及其效果。通过采集和分析海量医疗数据,医院能优化资源配置,提高服务质量,降低运营成本,并促进临床决策支持系统的建设。研究表明,利用大数据分析可以有效预测疾病趋势,个性化制定患者治疗方案,提升医疗安全水平。此外,大数据还能辅助医院管理者进行战略规划和政策制定。然而,数据隐私保护、数据质量控制、跨部门协作等问题仍有待解决。文中为医院信息化管理提供了新的视角和方法论指导。     

大数据时代下的数据安全防护——以数据安全治理为中心

大数据时代,数据泄露事件层出不穷,数据安全已经成为阻碍大数据发展的主要因素之一。因此,确保大数据时代下敏感数据的安全尤为重要。针对大数据安全所面临的挑战,提出以数据安全治理为中心的安全防护方案,重点从数据全生命周期的角度阐述了数据流转每个环节中的安全风险以及防护措施,为大数据环境下敏感数据的安全提供全方位的保障。     

基于几何变形的大数据安全隐私保护方法

隐私保护已经成为大数据安全的重要研究内容之一。在分析了影响大数据安全隐私三个方面的基础上,提出了一种基于几何变形的大数据安全隐私保护方法。该方法从数据源的角度出发,使用几何变形的方法对数据进行干扰,使得数据聚类算法失效或分析得出错误的结果,从而达到大数据安全隐私保护的目的。在实际使用中,该方法效果良好。     

电信运营商大数据对外共享安全管控机制优化研究

目前,大数据安全领域的研究主要集中在大数据基础架构安全技术解决方案以及用户隐私保护方面,缺少从管理角度全面探讨企业大数据对外共享安全管控机制的研究成果。本文深入剖析大数据环境下的电信运营商对外数据共享面临的问题及成因,结合业务特点,梳理出对外部合作单位监管的关键环节,从事前、事中、事后三方面提出了安全管控机制优化建议,对于公司内部大数据安全管理工作具有指导意义,对其他电信运营商或大型国有企业的大数据安全管理工作具有一定的参考价值。     

A Privacy Protection Evaluation Mechanism for Dynamic Data Based on Chunk-Confusion

Nowadays big data security plays a major issue in cloud computing. Chunk-confusion-based privacy protection mechanism (CCPPM) protects the privacy of the tenants in plaintext. But both multi-tenant applications’ data and tenants’ privacy requirements are dynamically changing, which will have a great effect on the underlying storage model of cloud data. Moreover, the tenants’ business processing will change the data distribution and destroy the distribution balance of privacy data, which makes the data stored in the cloud face the risk of leakage of privacy. Therefore, the paper proposed a privacy protection evaluation mechanism for dynamic data based on CCPPM. The paper firstly introduces three kinds of the privacy leakages due to unbalanced data under the CCPPM, and analyzes two methods used for attacking. Aiming at the privacy leakages and the attack methods, we proposed a dynamic data processing algorithm to record the tenants’ operation sequence and set up the corresponding evaluation formula. Next, we evaluated the effect of privacy protection from two aspects of simple attack and background-knowledge-based attack, and used the data distribution similarity privacy preserving dynamic evaluation algorithm presented in this paper to obtain the measurement results of privacy leakages. Finally, according to the evaluation results, the defense strategies are given to prevent data privacy leakages. The experimental evaluation proves that rationality of dynamic the evaluation mechanism proposed in this paper has better feasibility and practicality for big data privacy protection.     

基于大数据的网络安全的重要性及防范策略

随着大数据时代网络安全问题的日益凸显，保护个人隐私和数据安全变得尤为重要。大数据的广泛应用，使个人数据和敏感信息容易受到黑客或病毒的恶意攻击，为应对这些挑战，加强网络安全意识和防范教育至关重要。文中深入探讨了基于大数据的网络安全的重要性，浅析了防范策略的创新与发展趋势，通过分析网络安全问题的现状与未来发展，以更好地准备和应对新型网络威胁，确保网络在大数据时代下的可信性，实现信息社会的可持续发展。