数据溯源技术综述

系统介绍数据溯源的定义,并从数据溯源的方法、模型和应用等三个方面进行了总结.概述了7种数据溯源模型:流溯源信息模型、时间-值中心溯源模型、四维溯源模型、开放的数据溯源模型OPM、Provenir数据溯源模型、数据溯源安全模型和PrInt数据溯源模型,总结出异构数据的溯源模型.并对目前最为广泛的几种溯源方法进行分析和比较,在此基础上,为达到节省存储空间的目的,提出标注信息列存储的思想.本文分别从数据库领域、工作流领域和其它应用领域三个方面描述了数据溯源的应用,并结合典型的实例加以说明.最后展望了数据溯源的研究热点以及发展方向.     

数据融合技术在辐射源和平台识别中的应用

辐射源和平台识别是面向区域电子战的一个重要组成部分,对后续的威胁估计和态势估计起奠基的作用.数据融合技术在辐射源和平台识别中的应用越来越广泛.文中论述了辐射源和平台识别的基本功能模型以及识别过程,各功能模块中应用的几种主要的数据融合技术.最后,总结了在辐射源和平台识别中的问题,并指出了研究方向.     

科学数据溯源描述模型及规范设计与思考

数据溯源技术对保证数据密集型科研的再现、验证和重用具有极为重要的作用。本文结合科学数据管理的特点和需求,在现有溯源技术的基础上,重点对溯源描述模型及规范进行了研究设计。其中对溯源内容构成模型进行完善,提出了 W7+R3 模型,并基于此细化设计了溯源内容元数据规范;同时对现有溯源表达模型进行了优化,设计了一种实用轻量级的溯源表达模型。文章最后对科研过程中溯源管理的发展提出了建设性的建议和思考。希望本文的研究对于规范科学数据溯源管理具有一定的基础性参考和指导价值。     

电网企业指标数据溯源模型研究与设计

为解决企业信息化环境下,因复杂、冗长的计算加工过程以及计算数据元的质量问题对指标准确性和可信度所造成的不良影响,本文在对数据溯源领域相关技术和模型进行研究的基础之上,分析了指标数据的溯源过程;并结合贵州电网公司指标管理与数据认责管理的实际,通过对W7模型进行扩展,设计了针对指标数据溯源的内容模型,对溯源过程所需记录的信...     

数据融合研究的回顾与展望

本文结合近年来国内外的研究成果,回顾数据融合研究的发展历程,首先介绍了数据 融合的通用处理模型和面向系统体系的处理模型,接着探讨了体系结构、位置融合、属性融 合、态势威胁评估和应用等方面的问题,最后对数据融合的未来研究方向进行了展望．     

基于区块链的RFID大数据安全溯源模型

近年来,区块链技术不断发展,受到了广泛重视,被普遍视为解决数据安全问题的重要工具。RFID大数据是物联网中重要数据的来源,对数据的安全性要求也非常高。数据溯源追踪是RFID物联网技术的重要应用领域之一,目前广泛应用于农牧产品原产地追溯、工业生产的原材料和零配件追溯,以及消费品防伪等方面。区块链在改善大数据溯源安全性方面 发挥着重要作用。文中提出了一种基于区块链技术的RFID大数据溯源安全模型,并在RFID大数据的追踪溯源过程中应用区块链技术,形成了多方参与且信息透明、共享、保真的溯源链;在RFID溯源物品的生产、加工、销售等多个环节建立区块链账本,建立起RFID大数据的溯源全程链式路径,路径直达终端使用者,从而实现RFID大数据的溯源安全管理。     

基于区块链的工业互联网数据溯源技术实现

针对工业互联网数据量大、数据关系复杂的问题,提出一种基于区块链和PROV-DM模型的数据溯源方法,该方法采用PROV-DM模型进行溯源信息记录,可描述多种工业互联网数据关系;储存结构为区块链-区块链,可减少溯源查询过程的数据计算量,提高溯源查询效率;在每个区块链都设置有智能合约,可有效保证加密解密速率。经试验,该数据溯源方法可完成数据溯源记录和溯源查询等多项功能、对数据量较大的溯源信息加密解密速率高、溯源查询效率高、吞吐量大,基本满足工业互联网数据溯源需求。因此,基于区块链和PROV-DM模型的数据溯源方法在工业互联网的实际应用中具有一定的价值。     

多传感器数据融合在飞机地面防撞中的应用

针对我国目前对于飞机在地面经常发生的相撞或刮蹭方面的研究较少的现实情况,研究用多传感器数据融合的方法实现飞机的地面防撞。根据现有的多传感器数据融合理论,在分析数据融合过程的基础上,建立混合式数据融合模型,结合模糊神经网络方法实现面向目标的数据融合算法。同时,选用毫米波雷达、红外传感器等多类进行地面多目标的身份识别和威胁评估,从理论上验证了多传感器数据融合思想在飞机地面防撞理论中的可行性,为进一步建立飞机地面防撞系统提供理论基础。     

面向情境感知的不确定性数据融合策略

情境感知计算是对传感器感知的数据进行融合从而得到用户情境信息的过程。文中针对传感器数据存在的不确定性问题,在Context Toolkit模型的基础上提出了一种面向情境感知的数据融合策略,把数据融合分为底层融合和高层融合,在这两层上分别采用模糊逻辑和动态贝叶斯网络的数据融合方法。仿真实验结果表明,这种将模糊逻辑和动态贝叶斯网络相结合的策略能有效地处理情境感知过程中的不确定数据和信息,从而提高情境感知计算的容错性和准确度。     

基于水印与属性筛选的用电数据泄露溯源方法

用电数据涉及客户隐私,在分发共享过程中存在泄露风险,数字水印是实现泄露溯源追责的有效手段。而水印植入将导致数据偏移,影响数据分析可用性,且部分数据泄漏时溯源效果不够理想。本文提出一种基于子水印和属性筛选的用电数据泄露溯源算法WRTA,该方法通过利用信息增益率和基尼系数计算数据属性的重要程度,通过密钥和主键随机选择非重要属性来构建子水印,并且兼顾数据分析可用性和安全性,实现部分数据泄露的溯源。     

面向无线传感器网络的数据融合技术

面向无线传感器网络的数据融合技术是避免数据传输拥塞、提升数据传输效率及降低能耗问题的有效方法.首先分析了数据融合技术的作用,其次根据在传感器网络协议栈中所处的层次对数据融合技术进行分类并详细介绍了每个分类的重要算法,最后指出数据融合技术发展所面临的挑战.     

基于PROV的大洋样品数据溯源

PROV模型是W3C推荐的数据溯源模型,拥有丰富的语义词汇和数据模型。结合大洋样品领域知识,从溯源信息的描述、溯源信息的存储和溯源信息的查询三方面介绍PROV模型在大洋样品领域的应用过程和技术路线。     

大数据背景下个人信息安全保护措施研究

随着互联网飞速发展,产生了超大规模数据.为人类的生产生活提供预测和指导,但是也面临着严重的信息安全威胁.由此,从技术角度去研究大数据背景下个人信息安全保护措施,提出了数据匿名保护、数据水印保护、数据溯源保护和个人信息日常防护措施,旨在强化开发人员和用户个人信息保护的意识.     

一种面向无线体域网的低能耗数据融合隐私保护算法

无线体域网能够借助低能耗高精度传感技术实时采集并分析多种模态的人体健康体征数据,需要在数据传输过程中对关系到个人隐私的健康敏感数据进行保护.针对无线体域网数据融合过程中的隐私保护需求提出一种针对性更强的低能耗数据融合SMART-RR算法,利用人体健康数据存在周期重复性和健康数据冗余特点,提出不等长时间间隔、加入重复性归约因子的数据融合策略.仿真实验表明,SMART-RR算法是一种数据通信量小、高隐私保护性和高精确度的低能耗数据融合隐私保护算法,在面向无线体域网的人体健康体征数据采集分析领域具有一定应用价值.     

基于异常数据驱动的WSN簇内数据融合方法

引入数据驱动的思想,提出了一种基于异常数据驱动的簇内数据融合方法.在节点数据采集过程中,仅当异常数据发生时才发送给簇头,减少了监测网络的数据传输量.在簇头数据融合过程中,建立了各传感器之间的相互支持度矩阵,支持度值较低的监测数据将被剔除,支持度值较高的监测数据进行最优加权融合,从而保证了融合结果的准确性和有效性.仿真实验结果表明,与算术平均值法及自适应加权融合法相比,本文方法能有效去除冗余信息,在融合精度、能量消耗方面具有明显的优势.     

基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计与研究

针对传统的大数据信息监控云平台模式单一、虚拟化程度不高,容易导致信息泄露的问题,为了提高对大数据的信息安全溯源能力,提出基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计方法。在信息资源云体系下构建大数据信息安全融合模型,通过信息挖掘与匹配方法把云平台中的数据资源、物理资源进行关联性整合,方便数据安全溯源,在Hadoop平台下构建多源信息资源云,建立用户接口注册机制,采用虚拟化技术进行信息保护,实现在云平台下进行信息安全溯源。实验结果表明,采用该方法进行大数据信息安全溯源,大数据信息分类存储性能较好,对异常数据挖掘精度较高。具有较好的信息安全保护能力,确保了信息安全。     

基于Python爬虫技术的虚假数据溯源与过滤

针对现有网络虚假数据追踪与过滤方法中存在的追踪定位精度低、过滤覆盖范围小的问题,提出基于Python爬虫技术的虚假数据溯源与途中过滤.将虚假数据覆盖的网络划分为相同大小的网格,根据一定概率标记数据包;分析Python爬虫抓取过程,以适用多场景、界面可视化、负载均衡为系统设计目标,设计爬虫管理器、采集器与内嵌浏览器硬件设备;结合系统爬取数据流程描述各软件模块的协作方式;在系统中部署节点,建立协作关系区域,利用布隆过滤器生成数据包,通过共享密钥证明MAC是否合法,启动溯源过程;在溯源途中若节点不存在任何一个密钥,则将其过滤,完成虚假数据溯源与途中过滤.仿真结果证明,上述方对虚假数据的过滤效果较高,且对虚假数据溯源定位精度较高.     

基于Python爬虫技术的虚假数据溯源与过滤

针对现有网络虚假数据追踪与过滤方法中存在的追踪定位精度低、过滤覆盖范围小的问题,提出基于Python爬虫技术的虚假数据溯源与途中过滤.将虚假数据覆盖的网络划分为相同大小的网格,根据一定概率标记数据包;分析Python爬虫抓取过程,以适用多场景、界面可视化、负载均衡为系统设计目标,设计爬虫管理器、采集器与内嵌浏览器硬件设备;结合系统爬取数据流程描述各软件模块的协作方式;在系统中部署节点,建立协作关系区域,利用布隆过滤器生成数据包,通过共享密钥证明MAC是否合法,启动溯源过程;在溯源途中若节点不存在任何一个密钥,则将其过滤,完成虚假数据溯源与途中过滤.仿真结果证明,上述方对虚假数据的过滤效果较高,且对虚假数据溯源定位精度较高.     

面向科技前瞻预测的大数据治理研究

从模仿到创新、从跟随到引领,不仅是现阶段我国科学技术发展需要完成的重大转变,更是国家发展的重大战略需求.近年来,国内外相关学者陆续开展了科技发展趋势分析和热点跟踪等方面的研究,但由于缺乏系统的大数据采集与治理体系,其数据分析与挖掘范围往往局限于科技文献这一单一数据样本.文中面向科技发展前瞻预测这一目标,全面分析了影响科学技术发展过程的各类科技文献、学者动态、论坛热点和社交评论等海量异构数据,通过构建数据驱动的大数据治理体系,解决科技大数据在探测发现、精准采集、清洗聚合、融合处理、模型构建、预测计算过程中的数据整治难题.同时,在大数据整治基础上采用LDA模型实现技术趋势预测与分析,研究成果为系统解决海量科技大数据中隐含信息发现和关系推理提供了技术支撑.     

数据融合技术在辐射源和平台识别中的应用

辐射源和平台识别是面向区域电子战的一个重要组成部分，对后续的威胁估计和态势估计起奠基的作用。数据融合技术在辐射源和平台识别中的应用越来越广泛。文中论述了辐射源和平台识别的基本功能模型以及识别过程，各功能模块中应用的几种主要的数据融合技术。最后，总结了在辐射源和平台识别中的问题，并指出了研究方向。