时代经济的不断变革促进互联网的融合发展不断加快，计算机网络的大数据时代来临。人们的信息数据在这一阶段被紧密互联，给实际的网络发展提供了一定动力，但同时其中存在的隐私安全问题也不容忽视。本文从大数据背景及计算机信息安全的概述出发，对大数据背景下计算机信息安全面临的问题进行了探究，并就此提出了一定的有效路径。（一）利用大数据技术预测计算机信息安全风险前期的计算机信息安全管理工作以被动管理为主，即在发生
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2023-12-23 22:11:30
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最近在做企业安全建设，企业安全建设中最常见的一项就是做监控，监控的种类多种多样，但是底层的技术栈却基本是一致的————大数据技术，下面我记录一下我最近学习到的一些大数据技术，下文只是描述个脉络而已。 大数据的技术栈，以及对应的上下依赖图如下： 看完这个图，是不是觉得和之前学习过的网络协议、框架都非常 ...
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2021-05-05 16:58:49
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在大数据滔滔来袭的背景下，人们的关注点逐渐从如何掌握庞大的数据信息，转向如何实现对这些数据的深层挖掘，进而让其增值。通过大量信息的整合与海量数据的分析，企业能够更深入地了解自身业务，实现新需求洞察，更好地做出商业决策。在这里小编建了一个大数据学习交流扣扣群：529867072，我自己整理的最新的大数据进阶资料和高级开发教程，如果有想需要的，可以加群一起学习交流图片描述对企业而言，信息安全是为信息化
原创
2019-04-26 15:50:34
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大数据安全规范 一、概述大数据的安全体系分为五个层次：周边安全、数据安全、访问安全(认证 - authentication和授权 - authorization)、访问行为可见、错误处理和异常管理。下面依次说明：1.周边安全技术即传统意义上提到的网络安全技术，如防火墙等; 2.数据安全包括对数据的加解密,又可细分为存储加密和传输加密;还包括对数据的脱敏; 
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2023-07-13 20:21:18
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大数据安全需求分析①大数据自身安全；②大数据安全合规；③大数据跨境安全；④大数据隐私保护；⑤大数据处理平台安全；⑥大数据业务安全；⑦大数据安全运营。大数据自身安全大数据应用依赖可信的数据。大数据安全涉及数据的采集、存储、使用、传输、共享、发布、销毁等全生命周期的多个方面，具体安全包括数据的真实性、实时性、机密性、完整性、可用性、可追溯性。大数据安全合规建立大数据安全合规管理机制，满足不同国家和地区
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2024-04-29 14:45:45
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基于动态令牌的双因素身份认证——有力保障网上帐户和交易的安全 一、 网络安全认证的需求背景 网络钓鱼、欺诈等网络犯罪现象已经达到非常严峻的情况，用户如果只依赖个人密码进行帐户登录或网上交易，是非常危险和不可靠的认证方法。针对这些问题，北京中科恒伦科技有限公司推出基于动态令牌的双因素身份认证服务，对象是那些为企业VPN安全登录、IDC远程访问
原创
2016-11-02 11:32:18
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架构挑战1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。
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2024-05-21 07:24:59
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大数据概述： 大数据的发展历程：第一阶段：萌芽期（20世纪90年代至21世纪初） 第二阶段：成熟期（21世纪前十年） 第三阶段：大规模应用期（2010年以后） 大数据的特点（简称4V）：数据量大 数据类型多 处理速度快 价值密度低 大数据的特征：全面而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 在科学研究上的四种范式： 实验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学大数据技术 主要包括数据采集与预处理、数据
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2023-11-16 09:55:28
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看过来！！！2017年，大数据已经从概念走向落地；2019年，中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型，企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此，对于想学IT技术的、想月入过万不是梦的人而言，我建议，直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。一、大数据是什么？1、大数据简介一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的
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2024-05-08 10:47:21
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8 大数据技术8.1 大数据及其特征典型大数据应用中的数据在如下的一个或多个（4V）方面与传统技术面对的数据表现出显著不同：数据量（Volume）大、类型（Variety）多样、速度（Velocity）快、价值（Value）高而密度稀疏。大数据技术的目标乃是简单、高效并安全地共享大数据，支持大数据应用。大数据技术的关键需求包括：①可伸缩性，能够有效处理越来越多的数据和越来越多的访问。②可靠性，能够
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2023-08-31 15:13:16
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2018年注定是大数据的时代，很多企业都纷纷向数据转型，对于大数据技术人才也是求贤若渴。对于大数据工程师岗位，我们需要掌握哪些技术才能胜任？今天给大家分享的是大数据工程师的技能树，让你对大数据工程师有一个基本的了解。1. 什么是大数据工程师数据工程师这个概念其实很模糊，不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大，在这里，我们大概聊一下一般意义上的大数据工程师在工作中会做什么?集群运维：安装、测试、运维
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2024-07-30 13:47:42
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随着互联网的不断发展，越来越多的企业和用户都开始接触和学习大数据技术，它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术密切相关。因此，许多行业已经在大数据分析技术方面作了投入，比如银行、离散制造和流程制造等行业。 目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型？今天我们就一起来了解一下，目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型。 1.数据湖 数据湖
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2024-05-12 16:56:48
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大数据生态系统不断涌现，新技术迅速出现，其中许多根据IT行业的需求而扩展。这些技术可确保协调工作，通过这些工具和技术，大数据可以实现飞跃式发展。什么是大数据技术？首先，需要了解什么是大数据，其实大数据是一种特定的描述，用于描述庞大的数据集合，这些数据的规模巨大，并且随着时间呈指数增长。它只是指定了难以使用常规管理工具进行存储，查询和转换的大量数据。实际上，大数据技术是一种结合了数据挖掘，数据存储，
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2024-02-26 21:55:34
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一、概述 1、大数据的基本特征。（各种版本，如5V1O 5个V： 一、Volume：数据量大，二、Variety：种类和来源多样化，三、Value：数据价值密度相对较低，四、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。五、Veracity：数据准确和可信赖。1O，online，基本都是实时在线的。） &nbs
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2023-08-04 20:43:40
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我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多：从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。一、数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简
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2023-07-10 14:08:34
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DATABASE TECHNOLOGY CONFERENCE CHINA 中国数据库技术大会 而现在DTCC绝
原创
2023-02-26 10:43:53
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前言：学习了好久了，也没有系统的整理过这些东西，感觉再这么下去算是荒废了，懒惰加上不
原创
2023-02-19 09:09:26
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大数据就业十大方向 大数据行业前景广阔，岗位多，人工智能时代大数据人才缺口巨大! 目前，互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等等，几乎所有的行业都已经涉足大数据，大数据将成为今后整个社会及企业运营的支撑。 大数据技术是一种新一代技术和构架，它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技
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2023-10-12 07:25:58
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如何学好大数据?那么首先我们要想我们为什么会选择学习大数据?大数据发展前景怎么样?学完大数据后就业机会多不多?这些都是我们需要了解的，那么就跟大家简单的说一说，我们为何要选择学习大数据?And如何学好大数据呢? 随着二十一世纪的到来，人们已经进入了信息化的时代。计算机技术水平越来越先进，给人们的生活带来了极大的便利。在信息化的时代，人们每天接
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2024-01-15 15:43:59
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在大数据的相关岗位当中，大数据挖掘在这两年可以说是得到了极大的重视，数据挖掘岗位的薪资也可以说是高出同等级其他岗位不少，很多人因此将大数据挖掘作为一个转行的选择。今天我们从大数据挖掘应用培训的角度，来分享一下大数据挖掘原理及技术解析。大数据挖掘，需要大数据技术框架的支持，早期的Hadoop MapReduce框架，是解决大数据挖掘问题的第一代框架，而随着数据处理需求的变化，紧随其后又出现了很多的
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2023-07-19 14:23:54
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