分享到:

大数据安全处理技术研究

1引言随着云计算、移动互联、物联网、新技术与应用的不断涌现,大数据的处理变得越来越重要。根据统计数据显示,超过50%的企业目前每日生成的数据量在1TB以上,超过10TB的有10%,而更让人吃惊的是有5%的企业每日生成的数据量已经达到了50TB以上。特别是在金融、互联网、电信等行业,几乎已经到了“数据就是业务本身”的地步。随着大数据时代的到来,数据本身对于一个企业来说变得越来越有价值,如果企业不能有效利用数据挖掘商业价值,就不可能在现代商业中取得行业领先地位。2大数据处理难点(1)数据量大数据库每天处理的数据量达到TB级、PB级甚至EB级,不仅给数据处理带来了很大的难度,而且对数据存储、服务器性能以及安全等方面都带来了一系列问题。(2)结构化和非结构化大量并存存储的大数据中不仅仅包括结构化的数据,也包括一些非结构化的数据,这些数据不仅通过数据库结合在一块,而且要并用一个统一平台来解决所有的数据问题。(3)数据的快速增长由于大数据的...  (本文共3页) 阅读全文>>

《信息与电脑(理论版)》2018年20期
信息与电脑(理论版)

大数据背景下计算机信息安全处理技术研究

随着计算机高科技技术的逐渐渗透,计算机信息处理技术的高速发展带动并加速了数据搜索、存储以及交换技术的发展,大数据时代随之到来,计算机信息技术发展的成果便是实现信息数据化,又因高科技信息技术可以给人们日常生活、生产、经营与管理提供大量的资源信息和数据处理技术,所以在目前高科技讯速发展的阶段,人们对计算机安全处理技术的要求越来越高。1大数据概述1.1大数据的概念阐述大数据其实总的来说就是数量巨大的信息数据,由于数量信息庞大复杂,所以在处理工作时,现有科技水平下的计算机处理系统无法按时完成对信息的获取、处理、存储以及传输和管理等工作。由于信息数量巨大、种类巨多,所以在数据处理的过程中会出现数据处理重复的情况。目前业界也无法给予大数据一个准确的定义,没有统一的标准,目前默认的定义就是具有价值高,速度快,体量大,种类多四大特征的数据都可以统称为大数据。1.2大数据的特点第一,种类杂。由于社会高科技技术日新月异,信息处理技术逐渐渗入人们的日...  (本文共3页) 阅读全文>>

《电脑迷》2018年11期
电脑迷

大数据背景下计算机信息安全处理技术研究

1引言与互联网之间进行充分地联系,有效地提升了办公的效率以及办当前,互联网技术已经得到广泛地普及,众多互联网用户的公的质量。数量在不断地增加,同时,互联网每天所产生的数据量也是非常2.3计算机信息安全的重要性巨大的,这对于计算机信息处理的技术也提出了非常高的要求。在大数据时代,互联网当中出现了巨大数量的网络数据,对尤其是在大数据时代,互联网当中出现了海量的数据,计算机必于计算机安全处理提出了非常高的要求,尤其是在数据的存储、须要提升信息处理技术,从而能够应对当前数据膨胀的趋势。在传输以及处理等多个方面。因此,为了解决海量数据的存储问题,这种情况下,计算机信息安全是非常必要的。只有保障信息的安必须要加强存储技术。同时海量数据当中包括了非常多的企业以全,才能够使得大数据能够在良好的互联网环境当中进行存储,及私人数据,计算机处理技术当中必须要保证对于这些数据的保传输以及处理。因此,本文针对大数据背景下计算机信息安全处密,避免出现个人信...  (本文共2页) 阅读全文>>

《信息技术与信息化》2018年12期
信息技术与信息化

大数据背景下计算机信息安全处理技术浅谈

*中通服咨询设计研究院有限公司江苏南京2100191大数据背景下计算机信息安全概述大数据是当前社会发展中比较重要的一个概念,其主要就是指巨量数据集合,一般无法在短期内利用常规软件处理,信息量相对比较庞大,捕捉、分析以及处理的难度也相对比较高。但是大数据的应用价值同样也比较突出,可以更好作用于应用对象,为应用对象提供更为全面详尽的参考信息。一般而言,大数据表现出了大量、高速、多样、低价值密度以及真实性等方面的特点。随着当今社会发展中云时代的带来,大数据也越来越受到高度关注,并且同样也确实表现出了明显的作用价值,成为未来发展的重要方向。在大数据发展背景下,计算机信息科学同样也需要予以及时创新改变,促使大数据技术可以更好作用于计算机信息行业,在当前也确实表现出了较为明显的应用优势。结合这种大数据背景下计算机信息行业的发展,安全问题显得格外重要,如何避免计算机信息安全存在明显泄露问题,确保各类数据信息都能够发挥出较强的作用价值显得格外重...  (本文共3页) 阅读全文>>

《电信网技术》2016年04期
电信网技术

大数据技术总结和标准化工作研究进展

1引言随着移动互联网、物联网、云计算等技术的快速发展以及智能手机、可穿戴设备的飞速增长,当前信息数据呈现出爆炸式的增长,人类社会开始迈入大数据时代。大数据意味着大价值,各个行业都已经积极地开展了大数据相关的研究和实践工作。目前,大数据已经不再局限于传统的信息学科领域,而是成为跨越信息科学、经济学、社会学和工程学等诸多领域的新兴交叉学科,尽管业界对大数据的定义与表述不尽相同,但是基本认同大数据的4V特征,即大规模(Volume)、多样性(Veracity)、高时效性(Velocity)和低价值密度(Value)。大数据的4V特性给数据的收集、处理和可视化等多方面带来了极大的困难,也对大数据的标准化工作提出了更高的要求。从不同的维度可以对大数据进行不同的划分:●从大数据生命周期的角度考虑,大数据涉及到数据的采集、预处理(清洗、标注等)、存储、处理(分析、建模)和可视化(解释)等处理流程。●从面向应用的角度考虑,大数据属于一种资源,其...  (本文共6页) 阅读全文>>

《大数据》2017年05期
大数据

从全生命周期管理角度看大数据安全技术研究

1引言互联网、云计算、大数据等信息技术正在深刻改变着人们的思维、生产、生活和学习方式,并延深进入人们的日常生活。伴随着社交媒体、电商、健康医疗、智能交通、电信运营、金融和智慧城市等各行业各领域的大数据的产生,大数据分析技术和应用研究使大数据呈现出不可限量的经济社会价值和科学研究意义,引起了国内外学术界和产业界的研究热潮,对此各国政府也高度重视并不断上升为国家战略高度。自2 0 0 8年《自然》推出专刊“B i gData”、2011年《科学》推出专刊“Dealingwith Data”之后[1],2012年欧洲信息学与数学研究协会出版专刊“Big Data”;2013年电气和电子工程师协会(I nstitute ofElectrical and Electronics Engineers,IEEE)决定每年举办一次大数据科学国际会议;2012年、2013年中国科学院分别组织召开了关于大数据科学的香山会议;2013年国家自然科学基...  (本文共17页) 阅读全文>>