大数据环境下金融信息安全防范与保障体系研究

【目的/意义】伴随着金融业务信息化的不断深入，各类金融数据迅速扩散，推动着金融领域进入大数据时代，金融产业的结构转变与动态发展迎来全新挑战。在大数据背景下，研究金融信息安全防范与保障体系有利于保障用户的信息的存储与应用。【方法/过程】基于大数据金融安全不同视域下的影响因素，寻找当前金融领域用户信息所存在的具体问题，探讨大数据环境下金融信息安全防范与措施，构建与之对应的安全保障平台。【结果/结论】通过识别金融信息风险及困境并加以分类，梳理出大数据背景下金融信息个体、技术、制度层面的安全防范策略，构建了大数据环境下金融信息安全保障体系，以平台为实证将大数据环境下金融信息安全保障体系的部分要素予以可视化和功能化。【创新/局限】本文所构建的安全保障体系侧重于理论和方法层面上的分析，未来需要进一步实现与金融信息的真实对接，在实践中检验体系的实效性与普适性。     

云计算数据中心虚拟化资源的访问权限控制方法

面对云计算环境中海量数据资源,文中提出基于分类分级数据的属性访问权限控制改进方法。根据分类分级特性描述数据从属类别,将大类别划分为多个子类别集合,形成层层分类的树形拓扑分类关系结构,依据数据分类范畴集和安全级别确定数据资源访问模式。基于分类分层访问控制方式,在数据属主提供隐私数据时,将数据资源进行加密并设定密文长度上传至云端存储,在域权威提供给用户授权私钥中含有属性集符合上述访问模式时可解密文件,从而实现数据访问权限控制过程。实验表明,运用文中方法可实现云环境下数据资源安全访问目的。     

高校图书馆面临的数据安全问题及防护策略研究

[目的/意义]研究有效的数据安全防护策略,以应对高校图书馆面临的数据安全威胁,为高校图书馆提升服务质量和效率提供可靠的技术保障。[方法/手段]运用云存储、分级加密、大数据分析、WAF、RBAC等技术和生命周期理论,结合高校图书馆面临的数据安全问题,从存储安全、网络安全、隐私泄露三方面进行分析、研究。[结论/结果]从数据云安全存储、提高网络安全防护技术、基于数据生命周期的隐私保护三方面提出多维、有效的高校图书馆数据安全防护策略。     

大数据时代个人数据隐私安全保护的一个分析框架

[目的/意义]大数据时代将人类社会带入了数据利用的黄金时代,与此相伴的个人隐私安全问题,成为数据价值开发及政府数据开放的瓶颈。文章旨在解决大数据时代的个人数据隐私安全问题,充分保障公民隐私权。[方法/过程]在已有研究基础上,梳理大数据发展对个人隐私的挑战并分析产生影响的原因;按个人信息敏感程度与数据生命周期两个维度,构建大数据时代个人数据隐私安全保护的分析框架;从技术、政府、信息业者、公民四个方面,分析各环节应当采取的针对性保护措施。[结果/结论]不同类型的个人数据的信息敏感度及信息价值不同,在数据生命周期的各个阶段,需要采取差异化的保护策略。     

关于智能电能表数据信息安全防护技术的探讨

在分析智能电能表基本原理和结构组成的基础上,对其数据信息安全防护的主要注意部分进行了分析,并在保证EEPROM数据安全、使用保密性能更高的加密算法、密文和线路保护配合使用、安全认证等四个方面对安全防护技术进行了探讨。     

大数据全生命周期安全隐患分析

大数据从采集、存储、分析、交互、应用,直到销毁的全生命周期各个环节都存在安全防护问题。根据数据流转过程中每个环节所处的软硬件环境,从系统内部和外部的不同视角,主观与客观的不同因素,技术水平与管理漏洞等多方面分析查找出了大数据全生命周期存在的安全隐患,以做到知己知彼,为提前做好数据安全防范提供依据。     

大数据时代企业信息安全管理体系研究

大数据时代的信息安全管理体系研究是企业信息安全保障体系建设的重要组成成分,对完善企业信息安全体系建设,保障企业信息安全,提高企业信息化水平具有重要意义。针对大数据环境下企业信息安全管理体系进行理论框架和应用策略研究,分析安全管理现状,指出国内企业在大数据安全管理方面存在不足;探索大数据云安全管理体系构建,给出大数据云安全体系框架;研究大数据安全管理体系应用过程实施策略,给出过程模型及具体工作实施规划。为企业建立健全网络信息安全管理体系提供借鉴。     

煤炭企业安全生产的综合管理研究——基于“互联网+”时代大数据视角

在"互联网+"时代,通过网络互联和大数据技术,实现煤矿数据的计算、挖掘和预警,已经成为一种必然趋势。随着煤炭安全生产与成本管理的矛盾日趋突出,不仅需要对煤炭企业在井下的生产数据进行监控预测,更要解决煤炭环境资源、设备资源与人员资源等多要素、多参数、多目标的综合管理问题。首先,分析了煤矿"环境-设备-人员"三者缺一不可的系统特性;研究了大数据在煤炭安全生产中存在的问题,分别从安全生产的环境数据复杂化、设备多元化、人员管理规范化等多个角度进行了管理问题梳理。其次,采用业务流程梳理及数据字典制定方法,定义了业务流程边界,发布了煤炭企业内部的业务数据字典。通过对环境、设备、人员的综合管理,制定了煤炭企业的安全生产环境、设备和人员管理对策。研究结果表明:"互联网+"时代大数据必将成为煤炭安全生产与成本管理的重要手段和途径,深度挖掘煤炭安全生产中的海量信息,可实现安全效益、经济效益与社会效益的最大化。     

关于住房公积金全省数据大集中的探讨

住房公积金全省数据大集中是必要的和可行的。可通过整合全省业务、技术系统和人员,选择适当的数据大集中模式来实施。在这过程中还须全面考虑数据安全、增值应用、系统的故障处理和维护等问题。成功实施住房公积金全省数据大集中能促进住房公积金信息化建设进一步发展。     

国有企业数据安全治理体系建设研究

文章分析了数据安全治理核心技术,介绍了数据全生命周期安全防护体系建设内容,并对体系建设的预期效果及效益进行了研判。     

浅析气象通信系统中的数据质量管理

气象行业日常的业务过程背后,实际就是数据的生产、传递和使用的过程。数据已经成为信息系统建设的重要组成部分和信息化过程中的重要资源,其质量管理正越来越受到关注。本文讨论了如何在数据来源增多、数据使用范围扩大的情况下,做好气象数据质量管理的标准化体系建设这一重要而迫切的问题。针对气象通信系统中数据收集、数据管理和存储以及数据应用服务等活动,讨论如何减少业务中的数据风险和不必要的数据流程,提高工作效率。参考通用的数据质量问题的定义和分类,文章分析了气象通信系统的数据质量特征,探讨数据生命流程中的数据管理的方法。     

国家自然科学基金依托单位分类模式构建研究

根据国家政策要求,对依托单位分级分类管理被提上日程,而对依托单位进行分类是实现分级分类管理的前提。本文以依托单位的特点和差异性为切入点,在对比分析依托单位的性质、规模、隶属关系、地域分布等各种分类标准的情况下,提出了"性质"+"能力"的全新分类标准,为依托单位分类工作的进一步开展提供参考和数据支撑。     

科技情报智慧数据：方法、体系与应用

[目的/意义]分析智慧数据建设现状,认识人工智能时代科技情报智慧数据建设的方法与框架。[方法/过程]界定科技情报智慧数据的概念内涵,提出“明确定位与价值、数据架构体系、建设知识语料、数据质量控制、嵌入业务流程的协同建设模式、数据权益约束及安全分级”7个方面的建设原则,设计“技术与功能逻辑、数据分类组织、数据建设流程、数据协同加工工具、运营服务策略”体系框架,拓展智慧数据的示范应用。[结果/结论]通过研发具有“收、存、治、管、用”一体化的科情数据平台,建立了覆盖“情报动态、科研成果、创新活动、创新主体及多类功能型知识实体”等类型的科技情报智慧数据中心,并在“科技人才自动发现、重大科技问题的自动生成以及语义查重查新”等场景中开展应用。     

大数据时代学术期刊出版的数据风险及防范策略北大核心

[目的]准确识别学术期刊出版活动应用大数据技术的数据风险,为学术期刊采取有效风险防范策略提供参考.[方法]通过界定数据风险的定义、受影响的数据类型以及牵涉的相关主体,并结合各个出版环节,识别学术期刊面临的具体数据风险.同时根据数据风险的技术诱因与法律诱因,深入分析数据风险根源.[结果]基于数据风险识别和技术与法律视角的根源分析,得出学术期刊需要分别从主体层面、技术层面和法律层面防范数据风险.[结论]学术期刊应当在主体层面提升数据辨识度与敏感性、贯彻数据安全意识与保密义务,在技术层面匹配数据存储与处理方案、执行数据分级分类管理,在法律层面完善数据服务合同条款、避免数据权属与版权争端.     

大数据背景下网络空间信息安全硕士研究生人才培养机制研究

【目的/意义】基于大数据背景，探讨建构一种既适合网络空间安全自身发展需要又与大数据相匹配的培养 机制，对解决网络空间安全人才结构失衡、培养目标相似度过高等问题具有一定的理论价值和实践意义。【方法/过 程】本文关注的是如何使“大数据”所具有的优势在网络空间安全研究生培养中得到充分发挥，针对研究生培养过 程中存在的问题，将大数据理念嵌入网络空间安全人才培养过程，通过数据源、数据信息平台、数据宿和管理部门 间的相互作用，形成一个庞大的数据信息流动系统。【结果/结论】将“数据”植入培养过程，从培养理念、过程、方式、 数据安全管理等层面提出对策与建议。     

一种蚁群分布进化的高效网络安全防护方法

网络系统的安全访问是网络技术发展中必须解决的首要问题。传统的网络系统安全访问控制方法采用基于统计学的数据分析方法,在对网络访问数据进行统计分析的基础上,分类识别网络系统的正常访问数据和异常数据,此方法网络防护效率低。提出一种蚁群分布进化的高效网络安全防护方法,首先将所有的访问数据分层,然后采用蚁群分布算法对每个单独的数据群进行处理,在蚁群分布处理的基础上,迭代实现系统的数据识别,达到高效网络防护的目的。最后采用实际访问数据进行测试实验,结果显示,采用蚁群分布进化算法,网络系统的安全性能提高,具有很好的应用价值。     

生命周期视角下科学数据安全分级管理实践与启示

[目的/意义]从生命周期视角归纳科学数据安全分级管理实践,为我国科学数据的分级管理和安全治理提供参考。[方法/过程]将科学数据的生命周期分为数据获取、数据存储与传输、数据处理与分析、数据发布与共享、数据销毁5个阶段,调研国外科学数据管理平台与高校在各阶段针对不同风险等级数据的安全管理措施,并从制度层、管理层、执行层和技术设施层构建分级管理框架。[结果/结论]科学数据的分级大多基于数据的敏感性和风险性,并据此设定数据的访问规则和操作规范等管理措施;在数据生命周期的各阶段,通常从物理、技术和管理3方面保障各等级数据的安全。     

大数据环境下情报分析方法与情报分析软件探

大数据时代的到来,给情报分析带来了新的机遇和挑战。文章概述了大数据的时代背景及情报分析的发展趋势,在现有研究的基础上,对情报分析方法相关研究进行系统梳理,从中归纳出基于知识、文献、组织、专家、认知心理学等10类传统情报分析方法并指出其局限性,对7类大数据背景下的情报分析方法及常用情报分析软件进行了分类探讨。     

科技情报大数据业务平台设计

[目的/意义]本文分析了目前大数据时代科技情报工作面临的问题和机遇,针对情报服务领域大数据服务模式进行了分析。[方法/过程]该论文结合信息技术领域的虚拟化技术、云平台技术、高性能技术和人工智能技术,设计了科技情报大数据业务平台架构,详细阐述了硬件层、虚拟层、支撑层和业务层主要功能和所需技术;并对大数据处理首要任务存储进行了探索,搭建了基于hadoop和hbase的大数据存储平台。[结果/结论]本文提出的大数据情报业务平台从整体架构进行了设计,并实现了存储模块,下一步实现分析和可视化部门,可以为情报的收集和处理提供大数据支撑服务。     

基于海量数据自动计算装载、分配的方法与装置

随着移动互联网的快速发展,以及电信行业自身业务的不断增长,企业数据存量已达到PB级,海量数据模式对存储系统的性能及可靠性提出了更高层次的要求.当存储数据增加到一定规模时,会导致系统中某一个或多个存储设备性能降低、I/O响应时间较长、无法满足海量数据的存储需求.提供一种基于海量数据的数据分配方法、装置的方案,能够有效解决现有技术中无法根据数据的重要程度及当前存储设备的性能进行自动分级存储等问题,从而降低存储设备I/O响应时间,提升设备存储利用率.