基于深度学习的云端大数据安全防护技术
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2015, 5(9), 336-342
Published Online September 2015 in Hans. https://www.360docs.net/doc/6a14167626.html,/journal/csa
https://www.360docs.net/doc/6a14167626.html,/10.12677/csa.2015.59042
Security Technology of the Cloud Big Data
Based on Deep Learning
Tiankai Sun1,2*, Rong Bao1, Daihong Jiang1, Kui Wang1
1School of Information and Electrical Engineering, Xuzhou Institute of Technology, Xuzhou Jiangsu
2Faculty of Electronic Information and Electrical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning Email: *strongtiankai@https://www.360docs.net/doc/6a14167626.html,
Received: Oct. 5th, 2015; accepted: Oct. 23rd, 2015; published: Oct. 29th, 2015
Copyright ? 2015 by authors and Hans Publishers Inc.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).
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Abstract
The cloud big data is the basis of the data analysis. The security and accuracy of the big data is es-sential to the result of data analysis. By combining Hadoop’s big data processing technology and digital watermarking technology, a classification with DBN as a smart strategy is proposed. The multilayer has been trained and adjusted by this scheme. The mass of data can be calculated and the distributed data can also be obtained which is the basis of the judgment of data tampering. The experiments show that the combination of Hadoop and AI is an effective method to the massive data security.
Keywords
DBN, Data Analysis, Hadoop, Intelligent Classification
基于深度学习的云端大数据安全防护技术
孙天凯1,2*，鲍蓉1，姜代红1，王奎1
1徐州工程学院信电工程学院，江苏徐州
2大连理工大学电信学部，辽宁大连
Email: *strongtiankai@https://www.360docs.net/doc/6a14167626.html,
收稿日期：2015年10月5日；录用日期：2015年10月23日；发布日期：2015年10月29日
*通讯作者。
孙天凯 等
摘 要
云端海量大数据是数据分析的基础，数据本身的安全性和准确性，对数据分析的结果有重要影响。针对云端大数据的特性，融合Hadoop 的海量大数据处理以及数字水印相关技术，提出了一种以深度信念网络(DBN)作为智能分类的机制，通过对数据进行多层的训练和调整，对云端海量数据进行计算，得到其分布式表示，进而获取数据的篡改和判断的依据。实验表明，Hadoop 和AI 的结合，很好的实现了云端海量大数据的安全防护。
关键词
DBN ，数据分析，Hadoop ，智能分类
1. 引言
伴随着云端大数据[1]时代的到来，传统的关系型数据处理技术已无力处理海量云端大数据。当前，已有的智能化设备仍然不能像人脑一样进行智能化的学习和干预事务。数据就是命脉，如何以最快的速度响应处理这些数据，如何保障这些海量数据的安全，成为当前研究的一大热点问题。
数据的正确性和完整性是海量数据分析的基础。传统方式下的数据安全保护技术，一般是进行数据隐藏或者信息加密，在数据的处理量上，往往也是以少量数据的处理为主，仅仅采用以往技术，很难解决当下云端海量大数据的安全防护问题。与此同时，在智能化防护性上，例如大数据的智能化分类、被篡改数据的智能化识别、智能化学习以及智能化定位等，传统的数据保护技术很难解决。深度学习(Deep Learning) [2]相关技术的发展，提供了一种新的处理云端大数据安全防护问题的思路。最近几年来，国内外许多学者专家对Deep Learning 进行了深入的研究和探索[3]。与此同时，Hadoop [4] [5]的快速发展为海量数据的安全保护又提供了一个高效的备选方案。但这两种新的技术，并没有进行相互的结合，只是在各自的领域有所发展。
融合Hadoop 的大数据处理技术以及人工智能中的深度学习技术，对疑是遭受篡改的数据进行智能化的识别和分类处理，与此同时在进行海量处理过程中，使用分布式的技术方案，实现了快速、准确定位篡改数据，快速恢复被篡改的数据的目标。
2. 智能分类模型
2.1. 受限玻尔兹曼机
Deep Learning 是一个多层的神经网络，是模拟人脑进行分析和学习。深度学习的模型主要是含多隐层的多层感知器，通过将低层的特征，进行抽象组合处理，得到抽象表示的高层数据。这样的逐层抽象和认知的过程，形成分布式表示的数据。
受限玻尔兹曼机[6] (RBM)如图1所示，是一种马尔可夫随机场。它由可视层v 和隐含层h 构成，并且可视层和隐含层都是条件独立的，即：
()()
()()
i i
j j
p h v p h v p v h p v h ==∏∏ (1)
孙天凯 等
Figure 1. Restrict Boltzmann Machines, where v is visible unit, h is hidden unit, and W is weight matrix 图1. 受限玻尔兹曼机(其中v 为可见单元，h 为隐单元，W 为连接权重)
输入v ，通过公式(1)中的()P h v 以及()p v h 可求得隐藏层h ，以及可视层v 1，通过参数的修正，以期达到从隐藏层得到的可视层v 1与原来的可视层v 尽可能的保持一致，由此得到的隐藏层是原有可视层的另外一种表达。为了训练完成该神经网络，得到可视层节点和隐节点间的权重W 和偏离量b 、c ，需要引入能量模型。RBM 的能量模型定义为：
()11
1
1
,n
m
m
n
ij i j j j i i i j j i E v h w h v b v c h =====???∑∑∑∑ (2)
当系统的总能量最小时，系统越稳定，并且极大似然取得的值最大，这样可以通过极大似然估计来求解系统参数。首先得求得可视节点和隐含节点的条件概率：
()(
)()
()
1
1,1exp 1
1,1exp i ij j i
j j ij i j i p v h w h b p h v w v c θθ==+??==+??∑∑ (3)
其中{},,w b c θ=，为参数集合，通过Gibbs 采样，可以求得参数w 、b 和c 的值。
2.2. 深度信念网络
通过RBM 可以组成深度信念网络(DBN) [7]，DBN 模型与传统的判别模型相对，是一种概率生成模型，通过对()P Observation Label 和()P Label Observation 都做评估，而建立一个标签和观察数据之间的联合分布，而判别模型只评估后者，也就是()P Label Observation 。DBN 的结构[7]如图2所示。
深度信念网络其工作过程分为两个阶段，第一阶段为逐层构建单层神经元，这样每次都是训练一个单层网络，第二阶段为使用Wake-Sleep 算法进行调优。训练过程如下：
1) 训练第一个受限玻尔兹曼机；
2) 设定第一个RBM 的偏移量b 1，c 1的值以及权重w 1，将隐含层神经元的状态值，作为临近第二个RBM 的输入；
3) 第二个RBM 被训练完之后，把第二个RBM 相关信息堆叠到第一个RBM 之上； 4) 重复之前步骤多次，堆叠多个RBM ；
5) 如果训练集中有标签数据，在对顶层进行训练时，把无标签数据和分类标签一起进行训练； 调优过程如下：
1) 除顶层之外，其它层间的权重为双向的，即，同时具有生成权重以及认知权重；
M i s s i n g
h v
W
M i s s i n g
M i s s i n g
M i s s i n g
孙天凯 等
Figure 2. The structure of DBN 图2. DBN 结构图
2) Wake 阶段：借用认知权重(向上的权重)和外界的特征来产生每一层的结点状态(抽象表示)，同时使用梯度下降的相关方法来修改层间的生成权重(下行权重)。
3) Sleep 阶段：通过向下权重值和顶层表示的状态(醒时学得的概念)，产生底层的状态，层间向上的权重值同时被修改。
2.3. 智能分类策略
对于云端海量大数据的篡改判断以及准确定位，需要考虑判断和定位的准确性和效率问题，而深度信念网络(DBN)在顶层，可以通过带标签数据，使用BP 算法对判别性能做调整，同时，被附加到顶层的标签数据，会被推广到联想记忆中，并且，通过多层自下而上的受限玻尔兹曼机的训练，学习到的识别权值将获得一个网络的分类面，结合联合记忆内容，可以准确判断数据的篡改情况，从而进一步定位目标。
具体的智能分类策略如下：
1) 使用数字水印技术为需要保护的数据生成原始标签，供深度学习训练； 2) 使用DBN 训练海量数据，获得各层的特征表示、权重矩阵以及偏移量等； 3) 将需要判断篡改的海量数据经Map-Reduce [8]预处理，得到DBN 的输入神经元；
4) 对输入的神经元数据，逐层进行RBM 认知训练，同时做好向下的生成训练；在最后一层，结合第一步获得的标签数据以及之前训练获得的联想记忆，进行分类；
5) 对分类结果作分析处理，得到篡改数据的二维坐标，从而可以准确定位篡改数据的位置。
3. 海量数据处理技术
3.1. HDFS 分布式文件系统
在海量数据的处理方面，使用了Apache 的开源框架Hadoop ，利用Hadoop 的分布式存储和并行计算框架，处理海量级别数据的同时，保证了处理的速度以及高可用。
就需要保护的海量数据而言，在存放时，如果将数据存储在某一单个设备上，一旦设备出故障，丢失数据的可能性非常大，而且单个存储设备内，往往很难容纳这么大的数据量。针对上述问题，Hadoop 的HDFS [4] [5] [9]提供了一种较好的解决方案。HDFS 主要由DataNode 、NameNode 以及Client 组成，DataNode 是文件存储的基本单位，它将Block 数据信息存储在本地文件系统中，以此保存了Block 的Meta-data 数据信息，与此同时周期性地将所有存在的Block 数据信息发送给NameNode 。NameNode 作为分布式文件系统中的管理者，它的职责是管理存储块的复制、文件系统的命名空间以及集群配置信息等。Client 是一种应用程序主要用来获取分布式文件系统的文件。
Hidden layers
Visible layer
h 3
h 2
h 1
RBM
Directed belief nets
V
孙天凯 等
3.2. Map-Reduce 分布式并行计算框架
海量数据被分割，有序存储到各个节点中时，各个节点上的CPU 、内存等资源，都可以被充分的使用。与此同时，调用hadoop 的并行计算框架，各个节点上的资源由系统统一分配、调度，在各自的节点上完成数据的计算，新的任务到来时，如果该节点计算繁忙，将不会被分配任务，同时任务被分配给那些计算空闲的节点，以此实现负载均衡。
该框架的思想是：将JobTracker 的两个主要功能进行分离，分离为单独的组件：任务调度/监控和资源管理。资源管理器具有全局管理所有的应用程序的计算以及资源配置的功能，而每一个Application Master 负责相应的协调和调度工作。每一台机器的节点以及Resource Manger 管理服务器，以此实现管理用户在那台机器上的进程的工作。
Map 过程：按键值对(key /value )将分割的数据进行映射处理，其中，每条记录的主键值通过hash 计算求得key 的值，需要保护字段的特征值即为value 值。
Reduce 过程：依据等值的key 值，将每个value 的结果串结成一条虚拟链，再对形成的虚拟链进一步处理，得到具有新特征值的value 。
详细的Map-Reduce 过程[4] [5] [9]如下图3所示。
4. 仿真模拟
为了验证算法的有效性及相关性能，我们选择了一张含有2000余万条记录、49个列的大表进行模拟实验，以一个双节点的linux 集群为实验平台，以Java 为开发语言，Hadoop 的版本为2.2.0，开发IDE 为eclipse ，集群配置JDK 的版本为1.6。
Figure 3. The structure of Map-Reduce 图3. Map-Reduce 结构
The Map
The Reduce Input Dataset
Output Dataset
Record Record Record Record Record
Record Record Record Record Record Record Record Record Record
Split
Split
Split
Map Task
Map Task
Map Task
Key1Key7
Key2Key4Key8
Key3Key2Key2Key4
Key1Key3Key5Key6Key8
Value0ValueA ValueB ValueC ValueD
Value6Value7Value8Value9
Value3Value4Value5
Value1Value2Shuffle and Sort
Shuffle and Sort
Key2
Key1
Key4Key6Key8
Key7
Key3Key5Value0
Value1ValueA ValueB Value2
ValueD
Value5ValueC Value9Value4Value8Value7Value3Reduce Task
Reduce Task
Record
Record Record Record Record
Record
Record Record Record Record
孙天凯 等
实验结果和分析
在使用DBN 网络进行模拟实验时，由于RBM 的特点，所有节点使用0、1进行表示，1表示节点被激活，0表示节点没被激活，在训练的过程中，可视节点和隐含节点多次被重构，并且如果重构的结果和实际不太一样，将进行调整，以达到尽可能的相同，即数据的另外一种特征表示。
同时，在实验时，使用了RBM 和BP 两种算法进行了对比实验，从而尽可能的得到两种算法的特点和效率。
下图4使用的是BP 算法进行模拟训练，图5使用的是RBM 进行训练，其中红色的线表示当前错误率的变化趋势，蓝色的线表示错误率的改善趋势。
表1给出了BP 算法和RBM 算法的对比分析结果，由表中数据可知，RBM 只训练迭代了20次错误率就达到了0.040293%，而BP 算法训练迭代了200次，错误率还是高于只迭代了20次的RBM ，从而得知RBM 的训练效果特别理想。
5. 结论
本文以云端海量大数据作为处理对象，通过融合Hadoop 的大数据处理方案、AI 的Deep Learning 相关技术以及数字水印的相关技术，实现了云端海量大数据的安全保护。采用Map-Reduce 的并行计算框架机制，完成了海量大数据的计算，与此同时，提取云端海量大数据的标签，借用HDFS 的分布式存储技术，实现了海量数据的分节点存储。利用DBN 作为智能化的分类机制，对海量数据是否存在篡改进行检测判断，得到数据的分布式表示，以此实现了快速定位篡改区域以及对篡改数据的准确判断的目标。
Figure 4. Performance curve of the BP algorithm 图4. BP 算法训练性能曲线
Table 1. The training results of BP and RBM 表1. BP 和RBM 训练结果表
学习算法 训练迭代次数
当前的错误率 错误改善率 BP 200 0.081518% 0.398963% RBM
20
0.040293%
0.440018%
Iteration: 200 (Max Error Reached) Elapsed Time: 00:00:00
Current Error: 0.081518% Performance: (calculating performance)Validation Error: n/a
Error Improvement: 0.398963%
0.130.120.110.100.090.080.070.060.050.040.030.020.010.00
C u r r e n t E r r o r
Iteration
0.6000.5750.5500.5250.5000.4750.4500.4250.400
100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150 155 160 165 170 175 180 185 190 195 200
Current Error
Error Improvement
Error Improvement
孙天凯 等
Figure 5. Performance curve of the RBM algorithm 图5. RBM 算法训练性能曲线
基金项目
国家自然基金(61370145)；江苏省产学研联合创新项目(BY2013020)；徐州市科技计划项目(XM13B126)徐州工程学院青年基金(XKY2012309)。
参考文献 (References)
[1] Chen, T. and Liao, D.M. (2013) A study on fast post-processing massive data of casting numerical simulation on per-sonal computers. China Foundry , 10, 321-324. [2] Zhou, P. and Dai, L.R. (2012) Combining information from multi-stream features using deep neural network in speech
recognition. Proceedings of 2012 IEEE 11th International Conference on Signal Processing (ICSP 2012), Beijing, 21-25 October 2012, 557-561. https://www.360docs.net/doc/6a14167626.html,/10.1109/ICoSP.2012.6491549 [3] Hinton, G. (2013) Training Recurrent Neural Networks. Doctor of Philosophy Graduate, Department of Computer
Science, University of Toronto, Toronto, 1-93. [4] 朱珠 (2008) 基于Hadoop 的海量数据处理模型研究和应用.北京邮电大学, 北京, 1-62.
[5] 刘鹏, 黄宜华, 陈卫卫 (2011) 实战Hadoop ——开启通向云计算的捷径. 电子工业出版社, 北京.
[6] 周长建, 司震宇, 等 (2013) 基于Deep Learning 网络态势感知建模方法研究. 东北农业大学学报, 5, 144-149. [7] 奚雪峰, 周国栋 (2014) 基于Deep Learning 的代词指代消解. 北京大学学报(自然科学版), 1, 100-110. [8] 谢桂兰 (2010) 基于Hadoop Map Reduce 模型的应用研究. 微型机与应用, 8, 4-7.
[9] 田秀霞 (2011) 基于Hadoop 架构的分布式计算和存储技术及其应用. 上海电力学院学报, 1, 70-74.
Iteration: 20 (Max Error Reached) Elapsed Time: 00:00:00
Current Error: 0.040293% Performance: (calculating performance)Validation Error: n/a
Error Improvement: 0.440018%
0.3250.3000.2750.2500.2250.2000.1750.1500.1250.1000.0750.0500.0250.000
C u r r e n t E r r o r
10,00090008000
7000600050004000300020001000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
18 19 20
Error Improvement
Iteration
Current Error
Error Improvement
windows-Server服务器系统自身安全防护措施
Windows Server系统自身安全防护措施 提示： 为慎重操作，可以先在测试机做关闭测试，最好通过与厂方工程师商定后再设置。 一、关闭服务器不必要端口 利用win2003自带防火墙关闭所有端口，如就留一个端口：80 。（设置有两种方法，一个使用windows自带防火墙设，一个实在TCP/IP属性里设。） 设置方法： 1、在“网络连接”属性里设置windows防火墙。 2、将需要打开的端口添加进去。建议大家尽可能少打开端口。尽量不要开远程桌面。
二、在服务中关闭不必要的服务 以下服务可以关闭： Computer Browser 维护网络上计算机的最新列表以及提供这个列表 Task scheduler 允许程序在指定时间运行 Routing and Remote Access 在局域网以及广域网环境中为企业提供路由服务Removable storage 管理可移动媒体、驱动程序和库 Remote Registry Service 允许远程注册表操作 Print Spooler 将文件加载到内存中以便以后打印。要用打印机的朋友不能禁用这项IPSEC Policy Agent 管理IP安全策略以及启动ISAKMP/OakleyIKE）和IP安全驱动程序Distributed Link Tracking Client 当文件在网络域的NTFS卷中移动时发送通知Com+ Event System 提供事件的自动发布到订阅COM组件 Alerter 通知选定的用户和计算机管理警报 Error Reporting Service 收集、存储和向 Microsoft 报告异常应用程序Messenger 传输客户端和服务器之间的 NET SEND 和警报器服务消息 Telnet 允许远程用户登录到此计算机并运行程序
大数据安全保障措施
（一）数据产生／采集环节的安全技术措施 从数据安全角度考虑，在数据产生／采集环节需要实现的技术能力主要是元数据安全管理、数据类型和安全等级打标，相应功能需要内嵌入后台运维管理系统，或与其无缝对接，从而实现安全责任制、数据分级分类管理等管理制度在实际业务流程中的落地实施 1、元数据安全管理 以结构化数据为例，元数据安全管理需要实现的功能，包括数据表级的所属部门、开发人、安全责任人的设置和查询，表字段的资产等级、安全等级查询，表与上下游表的血缘关系查询，表访问操作权限申请入口。完整的元数据安全管理功能应可以显示一个数据表基本情况，包括每个字段的类型、具体描述、数据类型、安全等级等，同时显示这个数据表的开发人、负责人、安全接口人、所属部门等信息，并且可以通过这个界面申请对该表访问操作权限。 2、数据类型、安全等级打标 建议使用自动化的数据类型、安全等级打标工具帮助组织内部实现数据分级分类管理，特别是在组织内部拥有大量数据的情况下，能够保证管理效率。打标工具根据数据分级分类管理制度中定义的数据类型、安全等级进行标识化，通过预设判定规则实现数据表字段级别的自动化识别和打标。下图是一个打标工具的功能示例，显示了一个数据表每个字段的数据类型和安全等级，在这个示例中，“C”表示该字段的数据类型，“C”后面的数字表示该字段的安全等级。
数据类型、安全等级标识示例 （二）数据传输存储环节的安全技术措施 数据传输和存储环节主要通过密码技术保障数据机密性、完整性。在数据传输环节，可以通过HTTPS、VPN 等技术建立不同安全域间的加密传输链路，也可以直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障数据传输过程安全。在数据存储环节，可以采取数据加密、硬盘加密等多种技术方式保障数据存储安全。 （三）数据使用环节的安全技术措施 数据使用环节安全防护的目标是保障数据在授权范围内被访问、处理，防止数据遭窃取、泄漏、损毁。为实现这一目标，除了防火墙、入侵检测、防病毒、防DDoS、漏洞检测等网络安全防护技术措施外，数据使用环节还需实现的安全技术能力包括： 1、账号权限管理 建立统一账号权限管理系统，对各类业务系统、数据库等账号实现统一管理，是保障数据在授权范围内被使用的有效方式，也是落实账号权限管理及审批制度必需的技术支撑手段。账号权限管理系统具体实现功能与组织自身需求有关，除基本的创建或删除账号、权限管理和审批功能外，建议实现的功能还包括：一是权限控制的颗粒度尽可能小，最好做到对数据表列级的访问和操作权限控
浅谈安防大数据在智慧城市建设中的深度应用 刘跃卫
浅谈安防大数据在智慧城市建设中的深度应用刘跃卫 发表时间：2019-11-07T16:50:23.003Z 来源：《基层建设》2019年第23期作者：刘跃卫1 刘丽2 [导读] 摘要：随着城市人口的不断增多，环境污染、资源短缺等一系列问题日益突出，“城市病”成为困扰各个城市建设与管理的首要难题。 1身份证号码：41112319860809XXXX；2身份证号码：41112319880315XXXX 摘要：随着城市人口的不断增多，环境污染、资源短缺等一系列问题日益突出，“城市病”成为困扰各个城市建设与管理的首要难题。为了破解“城市病”困局，智慧城市应运而生。在国家政策引领和支持下，我国各省市掀起了智慧城市建设热潮。纵观这几年国内的“智慧城市”建设，可以说相当程度上是由安防系统发展过来的，从城市公共安全防控延伸到交通、环保、医疗、教育、国土治理和监测。可以说智慧城市建设的基础是安防。 关键词：安防；大数据；智慧城市 引言 安防大数据作为智慧城市大数据时代的核心基础，已成为智慧城市建设中权重最高的大数据类型。服务于“社会安全立体化、行业安全智能化、民生安全常态化”的安防大数据通过各种形式的建设应用已从安全防护角度逐步延伸到了智慧城市大数据安全基础全生命周期中。在目前各地开建的雪亮工程、天网工程等项目中，安全感知网络已从常规的前端设备安全互联、后端平台安全边界设计发展到以智能设备物联网感知大数据、人脸识别深度学习人工智能应用相切换。由此带来的这些应用现状正越来越凸显安防大数据本身的多维度安全防护之重要性。 1智慧城市下的安防大数据何去何从 视频图像数据是智慧城市数据的重要来源。视频监控系统可视化管理的手段在智慧城市的多个领域得到了应用，其运行过程中产生了的海量数据，随着视频监控摄像机及物联感知设备覆盖广度、密度增大，视频图像及其他物联网数据量呈指数上升。这些数据呈现以下特点：第一，数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，包括视频、图片等结构化数据以及视频结构化信息、地理位置信息、过车记录、RFID物联网等结构化数据。第三，价值密度极低，但数据价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的仅仅是其中一两秒的数据，但从这一两秒的数据里往往能提取到目标对象的行为记录甚至是直观的画面。第四，产生速度极快，一座中型城市一天产生的视频数据就能够达到PB级。在视频监控业务中，当前依然主要依靠人工看视频为主，公安领域曾经轰动全国的周克华案，先后调动逾万警力查看了5000小时视频，海量监控录像回放查找给许多安防监控管理人员带来了生理与心理的双重挑战，同时存在错看、漏看的问题。安防大数据已经来临，依靠人眼去检索、查看所有视频图像数据已经不太现实，通过大数据技术实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位、预测预防，提升视频在智慧城市中的应用效能，是安防大数据的应用方向。 2安防大数据在智慧城市建设应用中的疑难 2.1数据整合问题 不同来源的大数据，分别存储于相互独立的系统中，将这些数据集中于统一的平台是安防大数据实施的基础性工作，但行业、部门壁垒是最大障碍。即使是公安内部的视频数据，各省、地市也互不相通，想采集集中也不是一件容易的事。即使集中后，如何找到这些不同类型数据之间的关系，从而挖掘出有价值的数据也是难点。 2.2数据挖掘、分析算法的成熟度问题 对于安防数据中最重要的视频数据，对其进行智能视频分析和挖掘是很困难的事情。目前，除了车牌识别、人数统计等算法较为成熟外，对视频进行事件分析、人脸识别、摘要等技术都还没达到大规模的商用水平，这也极大地制约了安防大数据的实施。 2.3时效性问题 安防大数据的目的之一就是要解决现有安防系统内以事后查看、分析为主的数据（特别是视频数据）应用形式，还要增加以事前预警、实时处理，这对大数据处理技术的实时性要求很高。这种时效性就决定了视频安防大数据的高运算量、高传输带宽的要求。 2.4信息安全与用户隐私问题 安防行业，特别是公安行业对数据的安全性要求非常高，这也是造成数据的区域隔离的重要原因。同时，在利用安防大数据上，如何保护用户的隐私也是一个非常重要的课题，目前主要采用数据脱敏的办法。当务之急就是将安防数据安全级别需要有明确的分级定义，不能一味强调安全而各自封闭，否则必将导致安防大数据分析成为无源之水。 2.5视频图像数据挖掘的难点 一副图像或者一段视频可以有无数角度的标签属性去描述，什么才是我们需要的属性？这与我们需要得到的目的密切相关，这就需要公安图像侦察人才来归纳总结。识别算法开发难，由于是平面图像，因此特征的识别主要原理就是看图像区域中的轮廓、颜色、纹理与特征库进行比较。但是在同一个物体在不同监控角度的摄像头中显示出的轮廓都不相同，因此无法做到识别。大规模数据处理难，即使做到了识别算法，但是如果要通过数据处理服务器的形式对大规模的视频进行结构化处理，这个建造成本巨大，其能源的耗费也不切实际。 3安防大数据驱动智慧城市应用升级 3.1大数据促成智慧城市应用从传统信息化转向情报化 智慧城市除了满足治安管理、城市管理、交通管理、应急指挥等需求，往往还要兼顾灾难事故预警、安全生产监控等方面对图像监控的需求，并考虑报警、门禁等配套系统的集成以及与广播系统的联动。所以，智慧城市注定是一个大的数据集合体，对数据的精准分析和高效利用也就至关重要。尤其在平安城市的建设中，事后查看到事前预警已成为公安、交通等各重点行业用户的迫切需求，但长期以来，视频的清晰度以及各项基础、分析技术的发展都无法满足现实的需求。随着高清技术的应用以及IT架构、分析技术的快速发展，依靠大数据分析技术，能从大量非结构化的视频数据中提取出有价值的信息，从而使事前预警成为现实，使得城市管理者得以提前做好防范准备工作。 3.2从单维度应用向多源信息融合应用 安防行业随着视频技术的不断创新，业务模式的不断深入，行业标准体系的不断完善，已不再是视频的简单查看和单一维度数据的检索应用，安防行业逐渐开启了“视频+”时代。大华多维大数据解决方案即以视频提取人、车、物、行为等结构化数据核心，同时融合城市数
大数据处理流程的主要环节
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。
大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。
大数据平台安全解决方案
Solution 解决方案 大数据平台安全解决方案 防止数据窃取和泄露确保数据合规使用避免数据孤岛产生 方案价值 大数据平台安全解决方案为大数据平台提供完善的数据安全 防护体系，保护核心数据资产不受侵害，同时保障平台的大数据能被安全合规的共享和使用。 数据安全防护体系以至安盾?智能安全平台为核心进行建设。智能安全平台支持三权分立、安全分区、数据流转、报警预警和审计追溯等五种安全策略，以及嵌入式防火墙、访问控制、安全接入协议等三道安全防线，保证安全体系在系统安 全接入、安全运维、数据流转、数据使用、数据导出脱敏、用户管理、用户行为审计追溯等方面的建设，保障大数据平台安全高效运行。 智能安全平台提供安全云桌面，保证数据不落地的访问方式， 并可根据需求提供高性能计算资源和图形处理资源，并支持“N+M”高可靠性架构，保证云桌面的稳定运行，为平台用户提供安全高效的数据使用环境。 提供数据不落地的访问方式以及完善的文档审批和流转功能 提供五种安全策略和三道安全防线提供严格的用户权限管理和强大的用户行为审计和追溯功能 提供高性能、高可靠稳定运行的大数据使用环境 方案亮点 如欲了解有关志翔科技至安盾? ZS-ISP、至明? ZS-ISA安全探针产品的更多信息，请联系您的志翔科技销售代表，或访问官方网站：https://www.360docs.net/doc/6a14167626.html, 更多信息 志翔科技是国内创新型的大数据安全企业，致力于为政企客户提供核心数据保护和业务风险管控两个方向的产品及服务。志翔科技打破传统固定访问边界，以数据为新的安全中心，为企业构筑兼具事前感知、发现，事中阻断，事后溯源，并不断分析与迭代的安全闭环，解决云计算时代的“大安全”挑战。志翔科技是2017年IDC中国大数据安全创新者，2018年安全牛中国网络安全50强企业。2019年，志翔云安全产品入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。 关于志翔科技 北京志翔科技股份有限公司https://www.360docs.net/doc/6a14167626.html, 电话： 010- 82319123邮箱：contact@https://www.360docs.net/doc/6a14167626.html, 北京市海淀区学院路35号世宁大厦1101 邮编：100191 扫码关注志翔
大数据安防中的三种关键技术及五大挑战
大数据安防中的三种关键技术及五大挑战 1.大数据 在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。 安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。 大数据 对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。 要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。 大数据安防应用的几种关键技术 1）大数据融合技术 经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。 为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。 2）大数据处理技术 安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处理，
Deep Security功能文档
趋势科技服务器深度防护系统Deep Security功能文档 一、趋势科技服务器深度防护系统Deep Security产品展示 二、趋势科技服务器深度防护系统Deep Security产品简介 企业为了与合作伙伴、员工、供货商或客户有更实时的连结，有越来越多的在线数据中心，而这些应用正面临着日益增加的网络攻击。与传统的威胁相比，这些针对目标性攻击的威胁数量更多也更复杂，所以对于数据安全的遵循就变得更加严格。而您的公司则更坚固的安全防护，让您的虚拟和实体数据中心，以及云端运端不会因资安威胁而造成效能的降低。 趋势科技提供有效率、简化、整合的产品和服务以及完整的解决方案。卓越的防护技术，能有效保护敏感的机密数据，并且将风险降至最低。趋势科技Deep Security是一套能广泛保护服务器和应用程序的软件，能使企业实体、虚拟及云端运算的环境，拥有自我防范（self-defending）的能力。无论是以软件、虚拟机器或是混合式的方法导入，Deep Security 可以大幅减少虚拟环境的系统开销、简化管理及加强虚拟机器的透明安全性。除此之外，还可协助企业遵循广泛的规范需求，包括六个主要的PCI 遵从如网络应用层防火墙、IDS/IPS、档案完整监控及网络分割。 架构 ?虚拟化应用与代理程序相互协调合作，有效且透明化地的在虚拟机器上执行IDS/IPS、网络应用程序保护、应用程序控管及防火墙保护等安全政策，并提供完整性的监控及审查日志。 ?代理工具是一个非常轻小的代理软件组件，部署于服务器及被保护的虚拟机器上，能有效协助执行数据中心的安全政策(IDS/IPS、网络应用程序保护、应用程序控管、防火墙、完整性监控及审查日志)。 ?管理平台功能强大的、集中式管理，是为了使管理员能够创建安全设定档与将它们应用于服务器、显示器警报和威胁采取的预防措施、分布服务器，安全更新和生成报告。新事件标注功能简化了管理的高容量的事件。 ?安全中心我们的安全专家团队说明您保持领先的最新威胁的快速开发和提供安全更新该地址新发现的漏洞。客户门户安全更新传递到深的安全管理器部署使您可以访问。 部署及整合 部署快速运用整合既有IT及资安投资 ?与虚拟化服务器整合，能够将组织和营运信息汇入管理器中，这样精细的安全将被应
八大案例深度解析电力大数据应用
八大案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很 高的价值。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。 电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监 测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据; 三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。 一、电网监测及维护 1.运维监测系统及时反应 Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司） Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。 2.设备检修运维专题分析
电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键 指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调 三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。 （图中分析场景所用的数据为测试数据） 3.预防基础设备故障导致的停电 American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美国电力有限公司） 在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应 用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件，他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。 如今，AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。 智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本，收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。
大数据平台系统项目安全保障
大数据平台系统项目 安全保障 安全是系统正常运行的保证。根据本项目的业务特点和需要，以及现有的网络安全状况，建立一个合理、实用、先进、可靠、综合、统一的安全保障体系，确保信息安全和业务系统的正常运行。 一、规章制度建设 1.1机房管理制度 为保证系统每天24小时，全年365天不间断运行，加强防火、防盗、防病毒等安全意识，应该制定严格的机房管理制度，以下列出常见的机房管理方面的十条规定： （1）路由器、交换机和服务器以及通信设备是网络的关键设备，须放置计算机机房内，不得自行配置或更换，更不能挪作它用。 （2）要求上机工作人员严格执行机房的有关规定，严格遵守操作规程，严禁违章作业。 （3）要求上机工作人员，都必须严格遵守机房的安全、防火制度，严禁烟火。不准在机房内吸烟。严禁将照相机、摄像机和易燃、易爆物品带入机房。 机房工作人员要掌握防火技能，定期检查消防设施是否正常。出现异常情况应立即报警，切断电源，用灭火设备扑救。
（4）要求外来人员必须经有关部门批准，才能进入放置服务器的机房，一般人员无故不得在机房长时间逗留。 （5）要求机房值班人坚守工作岗位，不得擅离职守；下班时，值班人员要对所有计算机的电源进行细致的检查，该关的要切断电源，并检查门窗是否关好。 （6）双休日、节假日，要有专人检查网络运行情况，如发现问题及时解决，并做好记录处理，解决不了的及时报告。 （7）机房内所有设备、仪器、仪表等物品和软件、资料要妥善保管，向外移（带）设备及物品，需有主管领导的批示或经机房工作负责人批准。 制定数据管理制度。对数据实施严格的安全与保密管理，防止系统数据的非法生成、变更、泄露、丢失及破坏。当班人员应在数据库的系统认证、系统授权、系统完整性、补丁和修正程序方面实时修改。 （8）网管人员应做好网络安全工作，服务器的各种帐号严格保密。监控网络上的数据流，从中检测出攻击的行为并给予响应和处理。统一管理计算机及其相关设备，完整保存计算机及其相关设备的驱动程序、保修卡及重要随机文件，做好操作系统的补丁修正工作。 （9）保持机房卫生，值班人员应及时组织清扫。 （10）保护机房肃静，严禁在机房内游艺或进行非业务活动。
面向安防行业的大数据专业特色建设探索与实践——以浙江安防职业
面向安防行业的大数据专业特色建设探索与实践——以浙江安防职业技术学院大数据专业为例 发表时间：2018-05-23T10:44:22.830Z 来源：《文化研究》2018年第4月作者：张丽娜戴海东周苏[导读] 本文以浙江安防职业技术学院大数据专业为例，从专业建设角度，系统探究面向安防行业的大数据专业特色建设有效途径。浙江安防职业技术学院浙江温州 325000 摘要：近年来，各行各业开始高度关注大数据的研究和应用。在新技术的助力下，大数据已经成为当前社会的热点，大数据已成为时代变革的重要力量。专业特色建设是高职专业建设中的一项重要内容，目的是使专业特点更加鲜明，课程体系更具针对性，人才更适合行业的发展和需要。本文以浙江安防职业技术学院大数据专业为例，从专业建设角度，系统探究面向安防行业的大数据专业特色建设有效途径。 关键字：安防行业；大数据；专业特色 本文得到2017年度中国高等教育学会职业技术教育分会高职研究专项课题（项目编号：GZYYB2017165）资助。 一、前言 2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(国发〔2015〕50号)，标志着将大数据纳入国家战略层面。随后，高职院校相继开设大数据专业。专业特色建设是高职专业建设中的重点内容之一，通过特色建设，使专业特点更加鲜明，课程体系更具针对性，专业更能适应行业的发展与需要，同时也是为实现学生在校学习与企业工作无缝对接，为培养高素质的专业人才提供了保障。 二、面向安防行业的大数据专业应有自身特色 1、高职院校自身教学要求。特色化发展是高职教育可持续发展的基石，高职教育的职业性呼唤专业特色化发展。大数据的竞争，本质上是大数据人才的竞争。在中国目前大约有150万人才缺口，这为高职院校加快大数据人才培养提出了紧迫要求。我院高度重视和加强大数据应用技术人才培养工作，将大数据专业建设作为特色专业大力扶持。 2、安全防范行业的自身要求。高职教育的区域性要求专业特色化发展，安防行业的中心在浙江。安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据（卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等），带动了大数据的存储、管理、分析等一系列问题，吸引着更多人的关注。特别是近几年随着平安城市、智能交通、智能建筑等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。 3、市场对安防特色大数据专业的要求。伴随着物联网、移动互联网、云计算等技术不断应用，大数据专业建设需要整合包括物联网、互联网以及其它社会资源数据，并与相关技术的交叉融合，基于更加复杂的数据关联模型，更加高效的数据计算，提供综合性分析应用，提高在数据治理、预测预警、关系挖掘、比对布控等各方面的能力，从而提高整个安防能力。同时随着大数据相关技术的不断成熟，尤其是随着在处理视频、图片等分结构化数据方面的能力不断提高，安防行业大数据应用除了在智能交通、公安等主要方向不断加深外，也可在社会化资源运营上去拓展应用，利用大数据技术建立基于视频的、面向社会公众开放的云服务平台，整合更多的社会资源信息，根据用户业务需求，为金融、教育等社会单位机构，甚至普通消费者提供基于安防行业的大数据应用服务。 综上，在高职专业建设由规模扩张转向专业集群发展的新阶段，在与大数据时代产业集群对接的过程中，进行高职专业特色化建设，是解决高职专业建设所面临瓶颈问题的最佳途径，对高职院校动态跟踪区域经济结构变化与发展、培养一线急需的专业人才具有重要的战略意义。 三、专业特色建设路经 高职院校专业特色建设是一个不断积累、不断完善的涉及诸多方面的系统工程，它包括培养目标定位、培养模式、课程体系与教学内容、教育方法与手段、教学组织与管理等，集中反映在人才培养方案及其实施过程中。 图1 专业特色建设总体框架 专业特色化建设只有不断创新才能保持特色的鲜活和与时俱进。因此，高职专业特色化建设要从可持续发展的高度，围绕培养学生的就业竞争力为核心，以先进的现代职教思想为指导，坚持市场导向原则、差异化原则、创新性原则和前瞻性原则，努力构建保障专业特色化建设的运行与管理机制。其中：准确定位是专业化特色建设的基础；创新人才培养模式是专业特色化建设的重点；优化课程体系和教学模式是专业特色化建设的核心；打造“双师型”专业教学团队是专业特色化建设的关键；精细化管理是专业特色化建设的保障；特色文化建设是专业特色化建设的支撑。 1、面向安防行业，创新大数据专业发展理念
大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析学习资料
大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。
我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水
基于深度学习的云端大数据安全防护技术
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2015, 5(9), 336-342 Published Online September 2015 in Hans. https://www.360docs.net/doc/6a14167626.html,/journal/csa https://www.360docs.net/doc/6a14167626.html,/10.12677/csa.2015.59042 Security Technology of the Cloud Big Data Based on Deep Learning Tiankai Sun1,2*, Rong Bao1, Daihong Jiang1, Kui Wang1 1School of Information and Electrical Engineering, Xuzhou Institute of Technology, Xuzhou Jiangsu 2Faculty of Electronic Information and Electrical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning Email: *strongtiankai@https://www.360docs.net/doc/6a14167626.html, Received: Oct. 5th, 2015; accepted: Oct. 23rd, 2015; published: Oct. 29th, 2015 Copyright ? 2015 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/6a14167626.html,/licenses/by/4.0/ Abstract The cloud big data is the basis of the data analysis. The security and accuracy of the big data is es-sential to the result of data analysis. By combining Hadoop’s big data processing technology and digital watermarking technology, a classification with DBN as a smart strategy is proposed. The multilayer has been trained and adjusted by this scheme. The mass of data can be calculated and the distributed data can also be obtained which is the basis of the judgment of data tampering. The experiments show that the combination of Hadoop and AI is an effective method to the massive data security. Keywords DBN, Data Analysis, Hadoop, Intelligent Classification 基于深度学习的云端大数据安全防护技术 孙天凯1,2*，鲍蓉1，姜代红1，王奎1 1徐州工程学院信电工程学院，江苏徐州 2大连理工大学电信学部，辽宁大连 Email: *strongtiankai@https://www.360docs.net/doc/6a14167626.html, 收稿日期：2015年10月5日；录用日期：2015年10月23日；发布日期：2015年10月29日 *通讯作者。
安防大数据技术难点分析与解决方案
安防大数据技术难点分析与解决方案 2015-04-09 11:53:32来源:CPS中安网作者:邓长春责任编辑: sillyna收藏本文摘要:在安防领域，大数据具有广阔的应用场景，带来深度的价值。经过初步摸索，安防大数据也面临一些技术难点。对于这些问题，我们分析安防行业特有的场景特点，探讨一些贴切的解决方案,使得大数据技术更好地为安防业服务。 【CPS中安网 https://www.360docs.net/doc/6a14167626.html,】伴随着大数据技术在IT领域的持续发展与成熟，大数据逐步渗透到各行各业。在安防领域，大数据具有广阔的应用场景， 带来深度的价值。经过初步摸索，安防大数据也面临一些技术难点。对于这 些问题，我们分析安防行业特有的场景特点，探讨一些贴切的解决方案,使得 大数据技术更好地为安防业服务。 大数据当前在各行业的应用
大数据技术发端于IT领域，当前在互联网、电子商务中应用得最为成熟。Google公司根据用户海量的搜索日志，成功预测病情在北美的蔓延情况；通过分析处理大量的语料库，为用户提供精准的在线翻译。亚马逊根据用户过往的购买行为，分析出特定用户群的购买“口味”，从而在自己的网站中提供精准的广告推荐。而国内的淘宝网，通过分析网民浏览商品的日志，给买家提供到特定商品的关联匹配。 在其他行业，大数据的使用也屡见不鲜： 在卫生行业，基于全民的电子档案与电子病历库正在构建。通过全民电子病历库，我们能分析全民的健康状况，监控相关疾病的蔓延走势，为做好卫生防范措施提供参考。 在电力行业，通过分析大区域的用电记录，能够优化电力企业管理模式，提升企业经营水平，为基建决策提供有力参考，提高智能控制水平，加强电力的协同管理。同样对于整个国家，通过分析用电情况，在宏观掌握国家的经济状况，为制定经济政策提供参考。 在物流行业，通过分析大量以往的配送记录，在宏观上掌握大类物品的流向，提前把物品运送到特定区域，提高送货效率。在国外，一家大型的超市，通过分析交通与商品大体流向，能在精确的时间范围内，把特定类商品送到特定的门店，减少库存时间，提高周转率，创造企业利润。 同样，在安防领域，大数据也得到广泛使用。 大数据助力安防行业
电信运营商大数据业务运营流程深度剖析
电信运营商大数据业务运营流程深度剖析 【摘要】为了对电信运营商大数据业务运营流程进行剖析，首先针对运营商在对外开展大数据业务的过程中所面临的管理困境进行了总结和分析，并从数据资产管理流程及大数据端到端业务流程两方面提出相应的改进建议，以期为电信运营商大数据业务整体推进提供有益的参考。 【关键词】大数据业务数据资产管理流程端到端业务流程 1 引言 2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大?稻萦τ贸【按幽诓坑τ米?向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。 本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。 2 大数据业务管理现状及相关理论介绍
2.1 大数据业务管理现状 运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。 如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。 如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。 2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度 （1）业务流程管理成熟度模型 业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。
基于大数据思维的智慧安防展望
基于大数据思维的智慧安防展望 一、大数据与大数据思维 “大数据”是当下的热点话题，不论政府、企业还是个人，都在关注如何采集数据，如何从数据中挖掘出有用的信息，进而创造社会价值、商业价值。互联网是大数据最早发挥效用的行业，淘宝、京东、亚马逊等电商企业通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据也在重构很多传统行业，通过收集、整理生活中方方面面的数据，进行分析挖掘，从中获得有价值信息，并衍化出新的商业模式。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。 随着平安城市、智慧城市等工程的推进，监控摄像头已经遍布大街小巷，安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求越来越高，数据量也迅速增加，早在几年前就已踏入大数据的门槛。安防领域的“大数据”一般具有几个特点：首先，数据量巨大，一个地级市30天的视频录像数据就已经是PB级；其次，区别于传统的数据结构，安防领域的数据结构比较复杂，超过80%都是非结构化数据，比如智慧型平安城市建设中的视频监控数据、卡口的抓拍照片、智能分析输出的特征数据等；再次，数据更新快，视频监控每秒钟都在进行；最后，这些更个性化的数据在存储后被要求能随机访问，这就要求新的IT系统更加快捷地处理数据，更加智能地保存和管理数据。 在这个互联网、物联网快速发展的时代，大数据的重要性不言而喻，但我们谈论的大数据其实包含了三个概念：大数据思维、大数据资产、大数据技术。 大数据思维是一种方法论，是一种处理数据的思路，是一种将数据转化为价值的创新思维。 大数据资产是指数据本身，通过多种途径采集并被归类存储，是重要的原始矿藏。 大数据技术是指对数据进行处理的工具，可以包括采集技术、存储技术、分析技术、挖掘技术等。 因此，大数据思维是方向，大数据资产是基础，大数据技术是工具，三者共同作用，促进了大数据时代的繁荣。 二、智慧安防的展望 当前的安防领域可以分为传统的行业安防和新兴的民用安防两部分。 在行业安防领域，大数据目前已经有一些应用，大数据的采集分析已具雏形。譬如，在城市交通管理方面，车牌识别、车辆违章检测等数据分析处理的应用非常成熟。在城市治安