基于大数据平台的云安全体系的建设

现在大数据在世界范围流行,不可否认大数据包含了有价值的信息,但是大数据在发展的同时必须面对严峻的安全挑战,分析了大数据面临的安全风险类型,为了防范这些安全风险,从物理安全、网络安全、云平台安全、主机安全、应用安全、数据安全6个层面阐述了应对策略,从而构建一套完整的大数据平台云安全体系。     

安防大数据应用研究

描述了安防大数据的几个来源,论述了安防大数据实施中存在的难题,并据此提出了安防大数据实施的要点和步骤,最后重点分析了安防大数据的整体架构、与现有视频监控平台的关系以及基于GPU的安防大数据平台的系统架构.安防大数据实施时必须根据数据特点及算法成熟度分阶段进行.     

中生大数据治理体系建设实践

根据国有企业数字化转型要求,针对数据口径不统一、数据质量差、数据使用难、数据监管难等问题,组织建立大数据治理体系,详细介绍数据治理体系总体框架,分析数据管理专题和业务专项工作两个核心内容,着重阐述数据质量管理、元数据管理、数据标准管理和数据安全管理等数据治理功能,从而实现数据质量提升、形成统一数据资产,为数字化转型奠定...     

基于大数据平台的安全体系构建研究

随着数据安全法、个人信息保护法的陆续发布,信息安全已成为社会各界关注的焦点问题。尤其在当今大数据时代,数据已成为新型生产要素,做好数据安全的防护与保障更为重要,以国家相关部门针对数据安全的方针政策为切入点,详细研究了大数据平台背景下的数据安全威胁,并提出安全体系构建方法,为安全建设提供借鉴思路。     

美军大数据建设及其安全研究

随着大数据技术的不断发展,以及其军事应用优势的日益显现,以大数据为关键基础,智能决策、智能行动赋能全新作战样式、指挥模式和战争形态的时代即将到来。基于此,研究了美军出台的一系列军事大数据发展战略,分析了美军大力推动大数据建设的主要需求,梳理了美军加速推动大数据建设的主要途径和实施方法,阐述了美军军事大数据的安全体系及关键技术,总结了美军大数据的发展趋势,最后提出了大数据发展的建议。     

大数据时代的安防行业发展

分析大数据发展给传统安防行业、企业安防带来的影响与机遇,探索将大数据技术与云计算、物联网等技术在安防领域的应用组合模式。最后,结合目前大数据在安防工程应用中出现的问题,思考其发展前景。     

数据中台的通用体系架构研究

从数据中台的建设、运营角度出发,对数据中台在企业数据应用中的作用进行了分析,把数据中台定位为多个数据应用的共享数据平台.从数据应用及数据治理两个维度分析了数据中台的建设要素,提出了模块化、解耦的数据中台体系架构.数据中台体系架构包含数据存储框架、数据采集框架、数据处理框架、数据治理框架、数据安全框架及数据运营模块,可按...     

基于大数据视角下的数据加密技术研究

本文系统性的对大数据视角下数据加密技术方面易出现的的问题进行了详细阐述,力求做到发现问题、了解问题,并高效的解决一切已经出现或可能出现的新难题,并同时做到防患于未然.结果采用了有效的数据加密技术,的确是面对和解决大数据安全问题行之有效的方法,并对改进大数据视角下的数据加密技术进行了总结,提出了更加有用的建议.     

基于大数据技术的数据安全分析

阐述基于大数据技术的数据安全问题以及应对的保障策略,包括基于大数据技术的数据安全保障策略、安全的数据应用开发体系、数据管理处置体系、规范化操作计算机技术的应用。     

大数据平台安全防护研究

本文首先明确大数据平台的风险,提出大数据平台安全防护目的及防护体系,提供大数据基础设施、大数据接口、大数据存储、大数据计算处理和平台管理等方面的安全防护措施.     

数据城域网安全防护体系部署及解决方案研究

以中国移动数据城域网为例,分析了数据城域网的网络结构、承载业务及面临的主要安全威胁,构建了包含安全域划分及边界整合、设备安全配置、专业安全防护手段建设和信息安全管理平台建设4个层面内容的安全防护体系,并针对中国移动某省数据城域网的现状给出了多层次、阶梯式、分阶段的安全防护建设方案,解决了原有网络安全系统存在的各部分相对独立、关联性不强以及无相互补充、统一协调的防护体系问题。     

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。     

大数据时代数据安全治理的网络安全研究

在大数据时代背景下,现代信息技术为各行各业发展带来了新的契机与挑战,数据安全关系着信息系统稳定性和安全性。市场经济运转过程中,信息网络为人们提供多样化服务,国家与企业发展、个人生活都会产生很多数据信息,通过网络技术方式进行管理和保存。如数据安全存在问题,则可能会导致秘密信息泄露,给人们带来威胁。对大数据时代数据安全管理存在问题进行阐述,对网络安全治理策略进行研究,旨在提升数据安全性,保障信息系统安全稳定运行。     

面向Hadoop架构的大数据安全研究

文中将从两个方面讨论大数据的安全：一是体系结构方面,将列出一些大数据系统在处理和存储信息时的差异,并讨论它们如何影响数据和数据库的安全性.二是运维管理方面,将详细介绍与大数据平台相关的运行安全问题,并分析大数据和管理系统所面临的挑战,尤其是当系统本身缺乏内在机制安全时.最终给出技术建议,勾勒大数据安全的战略战术,确保这些数据仓库的安全.     

大数据时代计算机网络信息安全及防护策略

大数据时代各行各业数据规模呈指数型增长,在实现大数据集中后,如何确保计算机网络的信息安全,不受到信息泄漏、非法篡改等安全威胁的影响,已成为保障企业信息化健康持续发展所要考虑的核心问题。     

基于大数据的数字海洋系统及安全需求分析

回顾了数字海洋系统国内外发展情况,提出面向大数据时代,数字海洋系统在架构和应用服务能力方面存在的局限。进一步提出了基于大数据平台的数字海洋系统能力目标以及包括信息获取层、通信传输层、基于云计算的海洋大数据基础平台、海洋大数据处理平台、海洋大数据服务层以及数字海洋应用等6个层次系统总体框架,分析了基于海洋大数据平台存在的安全风险,提出了海洋大数据平台的安全保障发展需求,为大数据时代的海洋安全体系规划与建设提供参考。     

浅谈大数据时代的数据支撑系统建设

简要介绍了江苏有线泰州分公司现有的3大数据支撑系统,并结合大数据时代理解、处理和运用数据的特点,从多元化数据源建设、深度挖掘数据价值和数据安全管控方面,进一步探讨了江苏有线泰州分公司深入发展数据支撑系统的思路。     

游戏大数据平台研究与实践

立足于游戏平台数据快速处理需求,构建基于分布式+关系数据混合多元的大数据处理架构,针对高价值密度的结构化数据采用关系数据处理;大量无序的非结构化数据采用分布式机制处理.两种类型数据实现有序化后,统一交予传统关系数据库构建关系化模型并展示,既能实现关键经营分析数据的高效处理,又能满足无序的日志数据规模化处理需求.通过剖析其总体架构、主要功能和关键技术,从而为其他业务平台大数据分析建设和改造提供借鉴和参考.