基于精准治理的大数据安全治理体系创新研究

文章阐述了现阶段大数据安全治理体系问题的相关背景,研究新时期的精准治理背景下大数据安全治理体系的具体要求,分析大数据安全治理体系的基本框架内容,探讨其具体的实践路径,旨在促进我国大数据安全治理体系的发展.     

基于参数差异假设的图卷积网络对抗性攻击

图神经网络容易受到对抗性攻击安全威胁.现有图神经网络对抗性攻击思想可以概括为构造矛盾的训练数据.矛盾数据假设不能很好地解释图神经网络过拟合训练数据的攻击场景.本文以有效攻击前后图神经网络模型的训练参数应该具有较大差异为基本出发点,以图卷积网络为具体研究对象,建立基于参数差异假设的对抗性攻击模型.将统计诊断的重要结果 Cook距离引入对抗性攻击,提出基于Cook距离的参数差异度量方法 .采用基于Cook距离梯度的攻击方法,首次得出了攻击梯度的闭式解,并结合梯度下降算法思想和贪心算法思想提出完整的攻击算法.最后设计实验验证了参数差异假设的合理性和基于该假设导出方法的有效性;验证了梯度信息对图场景离散数据的可用性;仿真示例说明了攻击梯度闭式解的正确性;与其他攻击方法对比分析了攻击方法的有效性.     

大数据云计算环境下的数据安全探讨

在互联网时代的大背景下,各行业都在利用云计算技术与大数据技术帮助企业进行数据管理与运营管理,这让大数据技术与云计算技术重要性不断提升的同时,数据安全问题也在受到更多企业关注。文章对大数据云计算过程中存在的数据安全问题加以简述,简单地分析了这些安全问题对用户隐私安全与企业数据安全的影响状况,针对性地提出了身份验证、加强管理等提高数据安全性的方式,希望能对提高数据安全起到作用。     

大数据云计算环境下的数据安全分析

和传统技术和数据计划进行比较,大数据云技术属于新时代的产物,主要负责处理数据.大数据云计算的工作效率比较高,并且具有很大的容量,通常都是在硬件资料虚拟化处理和储藏等方面进行利用.中国科学水平不断提高,开始在数据处理和储存等方面广泛地应用大数据云计算.但是大数据云计算在实际应用过程中仍旧存在一些问题,影响到大数据的实际发展.本文主要论述了大数据云计算环境下的数据安全,主要为了提高大数据云计算的数据安全性.     

大数据云计算环境下的数据安全

本文通过对当前网络环境的安全分析,研究了大数据云计算机的优势,在此基础上探讨了大数据云计算环境下数据安全的重要性和数据安全问题及解决对策。     

关于大数据环境下的数据安全分析

当前的信息数据应用已经进入大数据环境时期,数据的安全问题面临新的挑战。文章整理分析了大数据的特点和大数据环境中数据所存在的问题,并就此现状提出了数据安全保护的相关措施,为目前大环境下的数据安全研究提供借鉴。     

大数据环境下的数据安全工作探讨

大数据就是用广泛存在的应用需求、浅显易懂的方式以及可展望的经济效益,成为云计算机和移动互联网等信息技术领域的又一大热点。然而,因数据安全与隐私等问题给大数据的发展造成了不小的影响。本文就大数据环境下的数据安全工作展开了相应的探讨。     

大数据云计算环境下的数据安全

大数据云环境作为新型网络信息技术有着工作效率高,数据存储容量大等优点,在人们日常生活中得到了广泛应用。但是大数据云环境下的数据安全也存在一定的问题,即缺乏完善的网络防护系统,数据隔离不完全,数据销毁和恢复技术有待提升等。本文对此进行了详细分析并提出了合理对策,即建立完善的网络防护系统,加强数据隔离,改进数据销毁和恢复技术。     

大数据云计算环境下的数据安全研究

大数据云计算作为最新的计算模型,主要是通过重组原始计算机技术和网络技术(如网络存储,分布式处理,网格计算,负载均衡和虚拟化)而产生的一种计算。通过这种技术,用户可以计算出与自身需求相关的数据。文章分析了在云计算环境中的大数据存在的典型安全问题,希望能为大数据的安全保护提供技术支持。     

大数据环境下数据结构和数据安全分析

大数据又被称为巨量资料,它是全球信息化发展的必然产物。数据量大、种类多和运算高效等特点造就了大数据环境下的特殊的数据结构,与此同时,也带来了很多的数据安全问题。本文简述了大数据环境的特点,并对大数据环境下的数据结构和数据安全问题进行了分析。     

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。     

大数据安全研究概述

大数据就是通过对海量数据进行分析来获得有巨大价值的产品和服务,或者是对现况的深刻理解。随着互联网/移动互联网、社交网络、物联网/传感器等技术的发展,大数据成为研究的热点问题。然而,大数据在收集、存储和使用过程中面临着诸多安全风险。从节点交互过程、分布式存储和协同计算、访问控制和隐私保护四个方面阐述了大数据技术在应用过程中的安全隐患,介绍了现有的安全保障措施并对其优缺点进行了分析,最后介绍了大数据技术在信息安全领域中的应用。     

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。     

网络安全分析中的大数据技术应用

随着网络安全信息规模的增长,应用大数据技术进行网络安全分析成为业界研究热点.从网络安全分析的需求及传统技术的不足出发,分析了引入大数据分析的必要性,从安全数据存储、检索、分析等层面探讨了大数据技术在网络安全分析中的应用,在此基础上提出一个基于大数据的网络安全分析平台,并对典型攻击场景的关联分析方法进行了详细阐述.     

大数据安全与隐私保护态势

指出安全与隐私防护是大数据面临的两个重要的问题。认为大数据在引入新的安全问题和挑战的同时,也为信息安全领域带来了新的发展契机,即基于大数据的信息安全相关技术可以反过来用于大数据的安全和隐私保护。目前,基于大数据的数据真实性分析被广泛认为是最为有效的方法。认为信息安全企业未来的发展前景为:以底层大数据服务为基础,各个企业之间组成相互依赖、相互支撑的信息安全服务体系,通过构建安全大数据,逐步形成大数据安全生态环境。     

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.     

计算机信息安全中大数据技术的应用

如今,大数据技术已经成为诸多行业发展的重要基础保障,其应用也越来越广泛。计算机信息安全是非常重要的技术,做好计算机信息安全控制对保障系统的运行稳定有着重要积极的作用。为提高计算机信息安全控制效果,保障系统运行的稳定性,文中以大数据技术为例,在探讨大数据技术应用现状的同时,探究了大数据处理的技术方法,并全面解析了大数据技术的应用要点。     

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.     

云时代下的大数据安全技术

认为云计算结合大数据,是时代发展的必然趋势。提出了保障大数据安全的方法和技术,方法包括:构建云环境下的大数据信息安全体系,建立并研究基于Hadoop的大数据安全架构等;技术包括:基于大数据的威胁发现技术、大数据真实性分析技术、基于大数据的认证技术、基于大数据的安全规则挖掘技术,以及防范高级持续性威胁(APT)攻击的技术。认为大数据带来许多新的安全问题和挑战,但它本身也是解决问题的重要手段,需要进一步地研究。     

网络大数据安全问题及优化措施

21世纪被称为计算机互联网时代,在“互联网+”的推动下,信息数据日益开放,从因特网中获取数据,已成为人们最重要的数据来源,这为网络大数据的应用和发展创造了良好的环境。但是,随着网络大数据的快速增加,其收集、存储、共享方式发生了翻天覆地的变化,数据的安全性与隐私保护问题也日益突出,成了制约其发展的“拦路虎”,需要对其进行深入研究,并提出有效的对策。文中从大数据和网络安全的概念出发,剖析了网络大数据中的安全问题,并提出了有针对性的优化措施。