基于小波变换的运维数据加密存储方法

常规运维数据加密存储方法中，无法进行有针对性的细节数据加密，导致运维数据加密存储安全性能低，影响运维数据的隐私安全。因此，提出了基于小波变换的运维数据加密存储方法。拦截了运维数据，验证数据的身份特征；利用小波变换，设计了运维数据加密算法，对运维数据的细节数据进行了分析，提高了运维数据的加密安全性；构建了运维数据存储模型，提高了运维数据存储安全性，进而实现运维数据的安全加密存储。采用对比实验的方式，验证了该方法安全性能更高，能够应用于实际生活中。     

采用数据血缘的数据热度预测方法

数据之间存在相互引用关系，在进行数据开发时，通常存在一些具有高热度的数据，此类数据被其他数据大量引用，它们的缺陷往往会给整个大数据平台产出的数据结果带来极大影响。因此，对高热度数据进行预测并予以相应保护至关重要。面向基于数据热度的数据分级治理需求，提出一种采用数据血缘的数据热度预测方法。首先通过构建数据系统中的数据血缘捕获数据节点之间的引用关系；然后，提取数据血缘的时间和结构特征，并采用图卷积网络（GCN）进行数据血缘图特征的学习；最后，提出一种数据血缘传播趋势分层读出的方法读出图特征，对数据热度进行预测。在浙江中烟营销系统数据集ZJZY-SL和高能物理现象学相关论文引文数据集（HEP-PH）上的实验结果表明，相较于DeepCCP等方法，所提方法的识别准确率分别提升7.64、2.88个百分点，平均F1分别提升4.7、4.34个百分点。所提方法能充分挖掘数据在被引用早期的数据血缘特征，并预测数据节点未来的热度。     

数据隐私保护与信息安全问题研究

目前数字化转型正在各行业快速发展，以数据、流量、知识为主的的数字经济时代已经到来，数据开放成为国家实施大数据战略的重要维度，数据在其中的重要性不言而喻，然而数据的开放性也给信息安全提出新的要求。本文把数据的流动作为主线，阐述数据的特征，分析数据共享、数据使用、数据管护三个阶段，分析数据隐私保护出现的问题，从国家、社会、个人的角度提出基于数据隐私保护的信息安全问题的建议。     

数据治理技术

随着信息技术的普及，人类产生的数据量正在以指数级的速度增长，如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构（企业或政府部门）的数据作为战略资产来管理，需要从数据收集到处理应用的一套管理机制，以期提高数据质量，实现广泛的数据共享，最终实现数据价值最大化.目前，各行各业对大数据的研究比较火热，但对于大数据治理的研究还处于起步阶段，一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性；其次，对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析，并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计；在此基础上，提出了大数据HAO治理模型.该模型以支持人类智能（HI）、人工智能（AI）和组织智能（OI）的三者协同为目标，再以公安的数据治理为例介绍HAO治理的应用；最后是对数据治理的总结和展望.     

地平线扫描数据消重去噪系统设计

针对地平线扫描数据的多源异构特点，为了解决所出现的数据重复和数据噪声问题，选择基于可变长度数据分块的重复数据检测方法和基于TF-IDF的噪声数据检测方法，检测和删除重复数据和噪声数据。采用SOA架构的设计思想，使用Java编程语言设计地平线扫描数据消重去噪系统的开发。使用该系统进行数据预处理，能够有效提升高质量数据比例，为后续产业分析、技术识别做好数据层面的支撑。     

基于大数据挖掘的电力客服中台数据智能整合方法

针对数据整合过程中屏蔽处理的异构数据较少，损耗较大的问题，提出基于大数据挖掘的电力客服中台数据智能整合方法。综合分析电力客服数据的时序性，引入大数据挖掘算法，挖掘电力中台数据，定义电力区域存在多个服务区域，聚合处理并生成电力客服逻辑区块，增加屏蔽异构数据，构建空间范围内的观测变量后，完成电力客服中台数据智能整合。搭建电力客服数据发送、接收结构，实验结果表明：所设计的数据整合方法实际产生损耗数值在20 kW左右，需要屏蔽处理的异构数据较多时，可以满足电力客服中台数据整合需求。     

面向数据信托的数据要素权益监管研究

当前，我国强调加快培育完善数据要素市场，促进数据要素流通，建设数据统一大市场。数据要素不同于传统劳动、资本传统生产要素，并存在非稀缺性等特殊特征。如果按照传统要素进行权益划分，就会导致数据要素在市场流通不顺畅，数据要素权属不明晰，数据要素权益划分标准及监管存在大量盲点。本文将根据数据市场权益划分现状与数据要素流通权益保障现状，提出基于数据信托的第三方动态权益保障模型，在保障各方权益的基础上促进数据的流通，加快数据统一大市场的建设。     

基于异构系统融合的高校数据平台建设研究

面对数据形式各异的高校大数据环境，根据部门当前业务发展需要和数据问题，建立数据融合平台，确保高校基础数据平台的数据质量，全面支撑教学大数据分析和教务数据稽查监控等工作。文章主要针对应用系统使用现状，研究异构系统融合的实现技术，并以具体案例说明数据平台的融合方案。     

公安数据开放风险评估模型与管理措施

当前信息时代技术发展迅速，大数据技术逐渐成熟，各国政府对于政府数据的管理逐渐加强，对于政府数据开放的研究逐渐加深。警务数据作为政府数据开放的一部分，警务数据开放成为一种必然发展趋势，但在开放警务数据的同时也存在一定的风险，如个人隐私的侵犯、国家秘密的泄露、警务数据的保存等方面的问题，另一方面因为部门与部门之间沟通不畅，制度之间权责不明，加剧警务数据开放的风险，需要应对警务数据开放风险的管理对策。本文通过公安数据开放相关政策梳理，计算各指标风险值。根据本文对于公安数据开放风险的研究，公安数据开放的管理应在法律、管理和人员方面做相应的调整和加强。     

基于模糊聚类算法的绿地园林养护信息数据整合模型

现有的信息数据整合方法的数据冗余较高，因此文章引入模糊聚类算法，以绿地园林养护信息数据为例，提出了基于模糊聚类算法的数据整合模型研究。首先，清洗处理信息数据；其次，建立信息数据整合模型；最后，利用模糊聚类算法，全方位地整合模型内的信息数据。实验分析可知，提出模型应用后，整合信息数据冗余比明显较低，整合效果优势显著。     

GridFTP多种数据传输模式的设计

GridFTP是Globus项目组开发的一个用于支持网格远程数据传输的一种基本的数据访问和数据传输协议,它支持多种形式的数据传输.研究了并行数据传输、条状数据传输和第三方控制数据传输的传输模式、传输过程,讨论了3种传输模式的适用范围和特点,以及实现并行传输、条状传输的主要代码,最后在第三方控制模式下,结合并行传榆和条状传榆,仿真实现了第三方控制数据传输.     

用VB实现网络动态数据交换(DDE)

介绍了一个用ＶＢ实现网络动态数据交换的方法，即通过ＤＤＥ，可在两个不同应用程序之间建立一条数据通道，进行信息的动态交换和传递。采用不同的应用程序，可在不同的计算机上进行传输，为Ｗｉｎｄｏｗｓ下动态数据交换提供了一个有效方法。     

多径并行数据传送的拥塞控制机制研究

批量数据传送是Intemet的基本功能之一。多径并行数据传送可以提高批量数据传送的性能、可靠性和安全性等,近年来重新引起了人们的关注。多径拥塞控制机制在保证多径数据传送高效的同时保持网络的性能稳定和端系统之间资源分配的公平性,是多径数据传送的必要组成部分,对多径数据传送功能实现具有重要作用。分析了多径拥塞控制机制的关键问题,概括了当前多径数据传送拥塞控制的研究现状及主要的多径拥塞控制方法,在此基础上指出了进一步的研究方向。     

GridFTP服务器的构建与应用

GridFTP是Globus项目组开发的一个用于支持网格远程数据传输的一种基本的数据访问和数据传输协议。在基于Linux的GT3平台基础上,给出了GridFTP服务器配置和测试的步骤,实现了GridFTP服务器的构架;研究了GridFTP第三方控制数据传输的体系结构,描述了第三方控制数据传输过程,给出了第三方控制数据传输的客户端编程实现模式。     

开发基于网络环境的大型MIS中实现数据传递与数据共享的方法研究

在开发大型MIS中,不可避免地要进行各种类型、各种层次的数据传递与共享,文章提出了在ORACLE数据库中使用DEVELOPER/2000进行开发时实现数据传送与共享的几种方法地括在表格文件（FMB文件）内、表格文件之间以及在表格文件和报表文件（RDF文件）之间进行数据传递的方法;以及在不同用户、不同服务器之间实现数据共享的方法。     

Java CoG Kits在GridFTP开发中的应用

通过对Java CoG Kits软件包的研究,介绍了Java CoG Kits的结构和GridFTP的特性,讨论了Java CoG Kits中用于开发GridFTP客户端的FTP包的组件层次和类库,描述了GridFTP客户端类库用于编写GridFTP应用的函数,研究了GridFTP第三方控制数据传输模型,给出了实现的过程和步骤,最后基于Java CoG Kits设计实现了GridFTP第三方控制数据传输。     

DMA传输方式下高速数据采集的DLL实现

数据采集设备与PC主机之间的高速数据传输有FIFO(先进后出)和DMA两种主要方式。为在Windows环境下实现基于DMA传输方式的高速数据采集，研究了一种DLL方法。首先介绍了DMA传输方式下高速数据采集的基本原理，接着在Windriver底层驱动平台上构造了一个高速数据采集DLL，包括用于数据采集控制和DMA控制器操作的多个函数模块，最后给出用户应用程序调用该DLL进行高速数据采集的详细方法。     

Moving huge scientific datasets over the Internet

Modern scientific experiments can generate hundreds of gigabytes to terabytes or even petabytes of data that may be maintained in large numbers of relatively small files. Frequently, these data must be disseminated to remote collaborators or computational centers for data analysis. Moving this dataset with high performance and strong robustness and providing a simple interface for users are challenging tasks. We present a data transfer framework comprising a high‐performance data transfer library based on GridFTP, an extensible data scheduler with four data scheduling policies, and a GUI that allows users to transfer their dataset easily, reliably, and securely. This system incorporates automatic tuning mechanisms to select at runtime the number of concurrent threads to be used for transfers. Also included are restart mechanisms for handling client, network, and server failures. Experimental results indicate that our data transfer system can significantly improve data transfer performance and can recover well from failures. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

多云存储下非同频可证明数据迁移方法

很多用户在多个云上存有大量文件,有时在云间要进行大量文件的迁移操作,但因云服务商或黑客攻击等原因导致的文件损坏时有发生,所以云存储用户在存储和迁移过程中必须进行数据完整性认证,且认证开销要尽可能低.目前已有的数据迁移方法在迁移大量文件时认证时间开销较大.针对此问题,提出非同频可证明数据迁移方法,它是根据云上文件损坏的时间特征,在不同时间段按不同频度进行认证.安全性分析和实验结果表明,该方法能显著降低文件云间迁移时的认证时间开销,是一种有效的可证明数据迁移方法.     

新旧系统切换中数据转换的研究与实现

数据转换是信息系统升级、新旧信息系统切换过程中的重要工作。按照软件工程的方法,对数据转换过程中的各个环节进行定义,保证通过有效的数据转换工作使历史数据资源在新系统中得以利用。