大数据安全专题研究.pptx
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大数据安全及隐私 ppt课件
⑤ 大数据滥用的风险：一方面，大数据本身的安全防护存 在漏洞，安全控制力度不够。另一方面攻击者利用大数 据技术进行攻击，最大限度地收集更多用户敏感信息。
⑥ 大数据误用风险：大数据的准确性和数据质量不高，对 其进行分析和使用可能产生无效的结果，从而导致错误 的决策。
ppt课件
14
传统数据安全的不足
④ 匿名的隐私权：匿名权利的适度许可，可以鼓励个人的参 与感，并保护其自由创造力空间，真知直谏推动社会的整 体进步。
ppt课件
24
隐私保护
• 隐私保护（Privacy Preserving）：是对个人隐私采取一 系列的安全手段防止其泄露和被滥用的行为。
• 隐私保护面临的威胁
① 数据搜集：Internet服务提供商在搜集、下载、集中、整 理和利用用户个人隐私资料极为方便。
ppt课件
19
4、发布环节安全技术
•发布是指大数据在经过挖据分析后，向数据应用实体输出 挖掘结果数据的环节，即数据“出门”环节，必须对即将输 出的数据进行全面的审查，确保输出的数据符合“不泄密、 无隐私、不超限、合规约”等要求。
•安全威胁：泄密、泄露隐私、不合规范。
•安全机制：
①安全审计：基于日志的、基于网络监听的、基于网关的、 基于代理的
① 个人属性的隐私权：譬如姓名、身份、肖像、声音等，直 接涉及个人领域的第一层次，是保护的首要对象。
② 个人资料的隐私权：譬如消费习惯、病历、犯罪前科等记 录，若其涉及的客体为一个人，则这种资料含有高度的个 人特性而常能辨识该个人的本体，即“间接”的个人属性， 也应以隐私权加以保护。
③ 通信内容的隐私权：通信内容包含个人的思想与情感，原 本存于内心，别人不可能知道，因而应以隐私权保护，以 保护个人人格的完整发展。
⑥ 大数据误用风险：大数据的准确性和数据质量不高，对 其进行分析和使用可能产生无效的结果，从而导致错误 的决策。
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传统数据安全的不足
④ 匿名的隐私权：匿名权利的适度许可，可以鼓励个人的参 与感，并保护其自由创造力空间，真知直谏推动社会的整 体进步。
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隐私保护
• 隐私保护（Privacy Preserving）：是对个人隐私采取一 系列的安全手段防止其泄露和被滥用的行为。
• 隐私保护面临的威胁
① 数据搜集：Internet服务提供商在搜集、下载、集中、整 理和利用用户个人隐私资料极为方便。
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4、发布环节安全技术
•发布是指大数据在经过挖据分析后，向数据应用实体输出 挖掘结果数据的环节，即数据“出门”环节，必须对即将输 出的数据进行全面的审查，确保输出的数据符合“不泄密、 无隐私、不超限、合规约”等要求。
•安全威胁：泄密、泄露隐私、不合规范。
•安全机制：
①安全审计：基于日志的、基于网络监听的、基于网关的、 基于代理的
① 个人属性的隐私权：譬如姓名、身份、肖像、声音等，直 接涉及个人领域的第一层次，是保护的首要对象。
② 个人资料的隐私权：譬如消费习惯、病历、犯罪前科等记 录，若其涉及的客体为一个人，则这种资料含有高度的个 人特性而常能辨识该个人的本体，即“间接”的个人属性， 也应以隐私权加以保护。
③ 通信内容的隐私权：通信内容包含个人的思想与情感，原 本存于内心，别人不可能知道，因而应以隐私权保护，以 保护个人人格的完整发展。
互联网科技网络安全大数据分析科技时代工作汇报通用PPT模板课件
01
目录
CONTENTS
年度工作概述
02
工作完成情况
03
成功项目展示
04
工作存在不足
05
明年工作计划
年度工作概述
1
这里可以用一段简洁的文字描述出本章中心思想，或者作为章节导语。还可以列出本章的小节标题。
Part
单击此处添加标题
01
2019
员工界面
❞
单击此处添加标题
商业
分析
市场化
销售
此处添加详细文本描述，建议与标题相关并符合整体语言风格，语言描述尽量简洁生动。尽量将每页幻灯片的字数控制在200字以内，据统计每页幻灯片的最好控制在5分钟之内。此处添加详细文本描述，建议与标题相关并符合整体语言风格，语言描述尽量简洁生动。尽量将每页幻灯片的字数控制在200字以内，据统计每页幻灯片的最好控制在5分钟之内。
单击此处添加标题
20%
10%
45%
75%
100%
85%
55%
40%
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
添加标题
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系统保护
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数据分析
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目录
CONTENTS
年度工作概述
02
工作完成情况
03
成功项目展示
04
工作存在不足
05
明年工作计划
年度工作概述
1
这里可以用一段简洁的文字描述出本章中心思想，或者作为章节导语。还可以列出本章的小节标题。
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01
2019
员工界面
❞
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商业
分析
市场化
销售
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系统保护
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数据分析
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大数据安全与隐私保护ppt课件
2
分析掌握个性化特 征 企业通过长时间、 多维度的数据积累， 可以分析用户行为 规律，为用户提供 更好的个性化产品 和服务，以及更精 确的广告推荐。
3
通过分析辨别真相 由于网络中信息的 传递更变便利，所 以网络虚假信息造 成的危害也更大。 目前人们开始尝试 利用大数据进行虚 假信息的识别。
LOGO
LOGO
数据发布匿名保护技术
❖ 数据发布匿名保护技术是对大数据中结构化数据实现隐私
保护的核心关键与基本K技匿术名手方段案
❖ 典型例子：K匿名方案 k-匿名技术要求发布的数据中存在
一定数量(至少为k) 的在准标识符上不可区分的记录,使
攻击者不能判别出隐私信息所属的具体个体,从而保护了
个人隐私
优势 一定程度上保护了
LOGO
基于大数据的认证技术
❖ 基于大数据的认证技术：收集用户行为和设备行为数据， 对这些数据分析，获得用户行为和设备行为的特征，进而 确定其身份。
优点
1、攻击者很难模拟
用户行为通过认证 2、减小用户负担 3、更好的支持各系 统认证机制的统一
1、初始阶段的认证， 由于缺乏大量数据， 认证分析不准确 2、用户隐私问题
角色
②非形式化： 子集枚举以及 聚类的方法提
取角色
LOGO
风险自适应的访问控制
❖ 风险自适应的访问控制是针对在大数据场景中，安全管理 员可能缺乏足够的专业知识，无法准确的为用户指定其可 以访问的数据的情况。
❖ 案例：基于多级别安全模型的风险自适应访问控制解决方 案、基于模糊推理的解决方案等
❖ 难点：在大数据环境中，风险的定义和量化都比以往更加 困难。
缺点
LOGO
基于大数据的数据真实性分析
大数据分析—安全ppt课件
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes
可编辑课件PPT
1 ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可 以告诉我们未来会发生什么。
数据量在爆炸式增长—— 近两年所产生的数据量相 当于2010年以前整个人类 文明产生的数据量总和3
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
想驾驭这庞大的数据，我们必
1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes
须了解大数据的特征。
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,073,741,824 KB = 1,099,511,627,776 Bytes
大数据与大数据安全介绍与应用PPT
大数据与大数据安全介绍与应用PPT 幻灯片 1：封面标题：大数据与大数据安全介绍与应用幻灯片 2：目录大数据的概念与特点大数据的应用领域大数据带来的挑战大数据安全的重要性大数据安全的威胁与风险大数据安全的技术与策略大数据安全的案例分析大数据与大数据安全的未来展望幻灯片 3：大数据的概念与特点大数据，简单来说，就是指规模极其巨大的数据集合。
这些数据的规模通常达到了传统数据处理软件难以处理的程度。
大数据具有以下几个显著特点：一是数据规模大。
它不再是以 GB 或 TB 为单位，而是以 PB、EB甚至 ZB 来计量。
二是数据类型多样。
包括结构化数据，如关系型数据库中的表格；半结构化数据，如 XML、JSON 格式的数据；以及非结构化数据，如图像、音频、视频、文本等。
三是数据处理速度快。
要求能够在短时间内对大量数据进行分析和处理，以获取有价值的信息。
四是数据价值密度低。
虽然数据量巨大，但真正有价值的信息可能只占很小的一部分，需要通过有效的分析手段来挖掘。
幻灯片 4：大数据的应用领域大数据在当今社会的各个领域都有着广泛的应用：在医疗领域，通过对患者的病历、医疗影像、基因数据等进行分析，可以实现疾病的早期诊断、个性化治疗方案的制定，提高医疗效率和质量。
在金融行业，利用大数据进行风险评估、市场预测、反欺诈等，能够帮助金融机构做出更明智的决策，降低风险。
在电商领域，根据用户的浏览记录、购买行为等数据，进行精准的商品推荐，提高用户的购物体验和商家的销售额。
在交通领域，通过对交通流量、路况等数据的实时分析，实现智能交通管理，缓解交通拥堵。
在教育领域，借助大数据分析学生的学习情况，为个性化教育提供支持。
幻灯片 5：大数据带来的挑战然而，大数据的发展也带来了一系列挑战：数据存储和管理方面，如何高效地存储和管理海量的数据成为一个难题。
数据质量和准确性难以保证，错误或不完整的数据可能导致错误的分析结果。
数据隐私和安全问题日益突出，个人信息的泄露可能给用户带来严重的损失。
数据安全培训与教育pptx
启动应急响应计划
根据预先制定的应急响应计划，启动相 应的处理程序和措施。
VS
通知相关方
及时通知受影响的用户、合作伙伴和监管 机构，告知泄露情况和采取的措施。
调查评估泄露影响范围
调查泄露源
追踪泄露事件的源头，确定泄露数据的类型 、数量和敏感程度。
评估影响范围
分析泄露数据可能导致的风险和损失，包括 财务、声誉和法律责任等方面。
03
数据安全技术应用
防火墙与入侵检测系统（IDS/IPS）
防火墙技术
通过包过滤、代理服务等方式，控制网络访 问权限，防止未经授权的访问和数据泄露。
入侵检测系统（IDS/IPS ）
实时监测网络流量和事件，发现异常行为并 及时响应，保护网络免受攻击和破坏。
终端安全管理与防病毒软件
终端安全管理
对计算机终端进行统一管理和配置， 确保终端安全可控，防止恶意软件入 侵和数据泄露。
数据安全挑战
随着技术的不断发展和数据的不断增长，数据安全面临的挑战也在不断加剧， 如如何有效应对不断变化的攻击手段、如何确保数据在跨境传输中的安全、如 何平衡数据利用与保护的关系等。
数据安全法律法规及合规性
数据安全法律法规
各国政府纷纷出台相关的法律法规来规范数据处理活动，如 欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、中国的《网络安 全法》、《数据安全法》等，这些法规对于数据收集、存储 、处理、传输等方面都有严格的规定。
学员心得体会分享交流环节
加深了对数据安全的认识
通过培训，学员们对数据安全的重要性有了更深刻的理解，意识 到了保护数据安全的紧迫性。
掌握了实用的数据安全技能
学员们表示，通过学习和实践，他们掌握了一些实用的数据安全技 能，如数据加密、数据备份等。
大数据培训课件pptx
数据呈现
将处理后的数据以易于理解的方式呈 现给用户，如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高可靠性的数据存储，支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集，通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的 分类标准，大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数 据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大 数据分析，可以挖掘出海量数据中的有价值信息，为决策提供科学依据，提高企业的竞争力和创新能 力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态，预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度，优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，如 加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时，通过备份数据快速恢复数据，确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规，如《个人信息保 护法》等，确保大数据处理合法合规。
将处理后的数据以易于理解的方式呈 现给用户，如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高可靠性的数据存储，支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集，通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的 分类标准，大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数 据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大 数据分析，可以挖掘出海量数据中的有价值信息，为决策提供科学依据，提高企业的竞争力和创新能 力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态，预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度，优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，如 加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时，通过备份数据快速恢复数据，确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规，如《个人信息保 护法》等，确保大数据处理合法合规。
大数据安全PPT图文
7 6
5 4
❖ 价值（value）
合理运用大数据，以低成本 创造高价值
❖ 复杂性（Complexity）
数据量巨大，来源多渠道
❖ 真实性（Veracity）
数据的质量
❖ 可变性（Variability）
妨碍了处理和有效地管理数 据的过程
大数据的结构
结构化
大数据包括结构化、半结构化和非结 构化数据，非结构化数据越来越成为 数据的主要部分。
做出科学决策
机遇
机遇2：大数据蓝海成为企业竞争的新焦点
“棱镜门”引爆大数据时代争议
事情的起因是美国中情局前职员斯诺登向媒体爆料，过去6年间，美国的情报部门通过一 个代号为“棱镜”的项目，从多家知名互联网公司获取电子邮件、在线聊天内容、照片、 文档、视频等网络私人数据，跟踪用户一举一动。他说，自己只需要坐在办公桌前，动 动指头，敲敲键盘，就能了解很多人的私密信息。
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
01
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
学习
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超 出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理
02
思考
论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一 个应用分支。
01 02 03 04
大数据（BIG DATA）
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、 管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具 有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海 量、高增长率和多样化的信息资产。
对于“大数据”（Big data） 研究机构Gartner给出了这样
大数据技术专题研究课件
解决从大数据环境下的数据采集、存储、分析、应用等过程中产生的诸如 身份验证、授权过程和输入验证等大量安全问题。由于在数据分析、挖掘 过程中涉及企业各业务的核心数据，防止数据泄露，控制访问权限等安全 措施在大数据应用中尤为关键。
全面监测大数据处理全过程中各参与方的整体状态，支持大数据应用功能 的配置化定义，可快速扩展应用功能。
大数据厂商及产品
2.大数据分析类 - 精准营销分析
大数据技术使得用户在互联网的行为，得到精准定位，从而细化营销方案、快 速迭代产品。这方面的厂商有GrowingIO、神策数据等。
GrowingIO GrowingIO是基于互联网的用户行为数据分析产品，具有无埋点的数据采集 技术，可以通过网页或APP的浏览轨迹、点击记录和鼠标滑动轨迹等行为数 据，进行实时的用户行为数据分析，用于优化产品体验，实现精益化运营。
友盟+ 第三方全域大数据服务提供商，通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器 等多种设备数据，打造全域数据平台。提供全业务链数据应用解决方案，包括基 础统计、运营分析、数据决策和数据业务等，帮助企业实现数据化运营和管理。
大数据厂商及产品
4.大数据数据源类
此类厂商主要有数据堂和聚合数据。
目录 1 大数据概述 2 大数据主要技术、厂商、产品 3 能力储备分析 4 讨论
大数据概述
大数据的4V特性
体量大Volume
非结构化数据的超大规模和增长
总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
类型多Variety
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
价值密度低Value
全面监测大数据处理全过程中各参与方的整体状态，支持大数据应用功能 的配置化定义，可快速扩展应用功能。
大数据厂商及产品
2.大数据分析类 - 精准营销分析
大数据技术使得用户在互联网的行为，得到精准定位，从而细化营销方案、快 速迭代产品。这方面的厂商有GrowingIO、神策数据等。
GrowingIO GrowingIO是基于互联网的用户行为数据分析产品，具有无埋点的数据采集 技术，可以通过网页或APP的浏览轨迹、点击记录和鼠标滑动轨迹等行为数 据，进行实时的用户行为数据分析，用于优化产品体验，实现精益化运营。
友盟+ 第三方全域大数据服务提供商，通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器 等多种设备数据，打造全域数据平台。提供全业务链数据应用解决方案，包括基 础统计、运营分析、数据决策和数据业务等，帮助企业实现数据化运营和管理。
大数据厂商及产品
4.大数据数据源类
此类厂商主要有数据堂和聚合数据。
目录 1 大数据概述 2 大数据主要技术、厂商、产品 3 能力储备分析 4 讨论
大数据概述
大数据的4V特性
体量大Volume
非结构化数据的超大规模和增长
总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
类型多Variety
大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
价值密度低Value
大数据安全与个人隐私保护主题班会PPT课件
大数据时代的安全与隐私保护
随着大数据技术的快速发展,个人信息安全和隐私保护日益受到重视。本节将探讨大数据时代下隐私安全的挑战,并提出可行的保护措施。
by w k
什么是大数据?
数据量大
大数据指的是数据量巨大、种类繁多,从 TB 级到 ZB 级的各类结构化和非结构化数据。这些数据来自多个来源,如社交媒体、物联网设备等。
大数据企业的隐私保护措施
加密技术
采用先进的加密算法保护客户数据,防止未经授权的访问和泄露。
访问控制
建立完善的权限管理系统,限制员工对敏感数据的访问范围。
数据匿名化
对收集的个人信息进行脱敏处理,减少隐私风险。
安全审计
定期开展安全审计和风险评估,及时发现并修复安全漏洞。
政府在隐私保护中的责任
1
制定法律法规
4
保持冷静
当遇到可疑情况时,保持冷静并寻求专业人士的帮助。
养成良好的隐私保护习惯
注意信息泄露
谨慎地管理个人信息,避免在公共场合泄露敏感信息。
审慎使用设备
定期检查手机、电脑等设备的隐私设置,确保隐私安全。
谨慎上网行为
上网时保持警惕,小心谨慎地浏览网页,避免不必要的信息泄露。
合理使用社交
在社交媒体上只分享适当的内容,并设置良好的隐私保护。
政府应制定明确的隐私保护法律,规范企业和个人的数据收集、使用和共享行为。
2
加强执法力度
政府要加大对隐私违法行为的打击力度,维护公众的合法权益。
3
引导企业自律
政府应鼓励企业建立健全的隐私保护机制,主动保护用户隐私。
4
提升公众意识
政府应加大对隐私保护的宣传教育,增强公众的隐私保护意识。
立法保护个人隐私权
随着大数据技术的快速发展,个人信息安全和隐私保护日益受到重视。本节将探讨大数据时代下隐私安全的挑战,并提出可行的保护措施。
by w k
什么是大数据?
数据量大
大数据指的是数据量巨大、种类繁多,从 TB 级到 ZB 级的各类结构化和非结构化数据。这些数据来自多个来源,如社交媒体、物联网设备等。
大数据企业的隐私保护措施
加密技术
采用先进的加密算法保护客户数据,防止未经授权的访问和泄露。
访问控制
建立完善的权限管理系统,限制员工对敏感数据的访问范围。
数据匿名化
对收集的个人信息进行脱敏处理,减少隐私风险。
安全审计
定期开展安全审计和风险评估,及时发现并修复安全漏洞。
政府在隐私保护中的责任
1
制定法律法规
4
保持冷静
当遇到可疑情况时,保持冷静并寻求专业人士的帮助。
养成良好的隐私保护习惯
注意信息泄露
谨慎地管理个人信息,避免在公共场合泄露敏感信息。
审慎使用设备
定期检查手机、电脑等设备的隐私设置,确保隐私安全。
谨慎上网行为
上网时保持警惕,小心谨慎地浏览网页,避免不必要的信息泄露。
合理使用社交
在社交媒体上只分享适当的内容,并设置良好的隐私保护。
政府应制定明确的隐私保护法律,规范企业和个人的数据收集、使用和共享行为。
2
加强执法力度
政府要加大对隐私违法行为的打击力度,维护公众的合法权益。
3
引导企业自律
政府应鼓励企业建立健全的隐私保护机制,主动保护用户隐私。
4
提升公众意识
政府应加大对隐私保护的宣传教育,增强公众的隐私保护意识。
立法保护个人隐私权
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
0
Page 17
HDFS-分布式文件系统
采用典型的主从结构的架构设计，实现文件系统 元数据和应用数据分离存放。
名字节点：整个集群的主节点，管理元数据，文 件访问的控制。
数据节点：从节点，负责来自客户端的读写请 求，完成对文件内容的提取和保存。
文件分块，采用一次写多次读的文件访问模式。
Page 18
HDFS-分布式文件系统
Page 19
MapReduce
MapReduce 计算模型可以说是大数据处理的核 心算法。
MapReduce实现了Map和Reduce两个功能。 Map把一个函数应用于集合中的所有成员，然后返 回一个基于这个处理的结果集。Reduce对结果集进 行分类和归纳。
Map()和 Reduce() 两个函数可能会并行运行，即 使不是在同一的系统的同一时刻。
户定义的Map进行处理，再生成新的<key,value> 对。
Page 24
单词计数 使用MapReduce求解该问题
Step 3:对输出的结果集归拢、排序(系统自动完 成）。
Page 25
单词计数 使用MapReduce求解该问题 Step 4:通过Reduce操作生成最后结果。
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Page 10
5、大数据发展史
IT科技浪潮
Page 11
我们周围到处都是数字信息。（无线电波、电话 电路、计算机电缆）
三种主要的模拟/数字转换为数据增长提供了动力： 用胶片拍摄影像转换为数字拍摄影像、模拟语音 转换成为了数字语音、模拟电视转换成为数字电 视。
2007年是人类创造的信息量有史以来第一次在理 论上超过可用存储空间总量的一年。
大数据安全专题研究
贺文娜
主要内容
一、什么是大数据 二、大数据的相关技术 三、大数据的应用 四、大数据安全问题及保护技术 五、机遇与挑战
Page 2
一、什么是大数据
1、大数据的定义 2、大数据的特点 3、大数据结构类型 4、大数据实例 5、大数据发展史
Page 3
有多大？---数据度量
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2、大数据的特点(4v)
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）、Value（价值）。
Page 8
3、大数据的结构类型
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4、大数据的实例
一分钟我们能干些什么呢？！！ 一分钟能产生多少数据呢？！！
电子邮件用户发送204,166,677（2亿） 条信息； Google 收到超过2,000,000（200万） 个搜索查 询； Facebook 用户分享684,478（68万） 条内容； Twitter 用户发送超过100,000 （10万）条微博； 苹果公司收到大约47,000 （5万）个应用下载； 571 个新网站诞生。。。。
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单词计数 给一个巨大的文本，计算单词的个数？！
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单词计数 使用MapReduce求解该问题 定义Map和Reduce函数
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单词计数 使用MapReduce求解该问题 Step 1: 自动对文本进行分割，形成初始的 来自key,value>对。
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单词计数 使用MapReduce求解该问题 Step 2:在分割之后的每一对<key,value>进行用
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NOSQL
特点： 不需要预定义模式（不需要预定义数据模式，预 定义表结构，数据每条记录都可能有不同的属性 和格式）； 无共享（将数据划分后存储在各个本地服务器 上）； 弹性可扩展（运行时可动态添加删除节点）； 分区；异步复制。
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NOSQL产品分类
数据库名称
Hbase Azure Tables
全球数字信息五年间增长了10倍
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大数据与云计算
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二、大数据的相关技术
1 2 3 4 大数据技术框架
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分布式文件系统
特点： 支持PB级的大数据集； 提供高可靠、高吞吐率的顺序数据访问； 存储与计算共享节点（存储节点会同时参与应用 程序的执行）； 使用廉价的硬件（高可扩展性）。 典型的代表： GFS(Google)、HDFS(Hadoop)
个人日常生活的“数字足迹”也大大刺激了数字 宇宙的快速增长。通过互联网、电子邮件、移动 电话、数码相机和在线信用卡交易等方式，每个 人的日常生活都在数字化。
大数据快速增长的部分原因归于智能设备的普及， 比如传感器和医疗设备，以及智能建筑。
非结构化信息的增长部分归功于宽带数据的增长。
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数字信息的增长是因为网络应用的不断增长。 约30年前，大部分数据都是结构化的，如今，多
媒体技术的普及后，非结构化数据爆炸式增长。
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可视化是引起数字世界急剧膨胀的原因之一。由 于数码相机、数码监控摄像机和数字电视内容的 加速增多，及信息的大量复制趋势，使得数字世 界的容量和速度超过之前。
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1、大数据的定义
大数据(big data)，也称巨量资料，指的是 所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前 主流软件工具在合理时间内达到撷取、管 理、处理、并整理成为帮助企业经营决策 更积极目的的资讯。
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最早将大数据用于IT环境的是知名咨询公 司麦肯锡。
麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一 个行业和业务职能领域，成为重要的生产 因素。人们对于海量数据的挖掘和运用， 预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪 潮的到来。” “大数据”在物理学、生物 学、环境生态学等领域以及军事、金融、 通讯等行业存在已有时日，却因为近年来 互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
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1 B = 一个字符或一粒沙子 1 KB = 一个句子或几撮沙子 1 MB = 一个20 页的幻灯片演示文稿、一本小书或一大汤 勺沙子 1 GB = 书架上9 米长的书或者整整一鞋盒子的沙子 1 TB = 300 小时的优质视频、美国国会图书馆存储容量的 十分之一或者一个操场沙箱 1 PB = 35 万张数字照片或者一片1.6 公里长的海滩 1 EB = 1999 年全世界生成的信息的一半或上海到香港之 间的海滩 1 ZB = 无法想象，或者几乎全世界所有的海滩之和。
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HDFS-分布式文件系统
采用典型的主从结构的架构设计，实现文件系统 元数据和应用数据分离存放。
名字节点：整个集群的主节点，管理元数据，文 件访问的控制。
数据节点：从节点，负责来自客户端的读写请 求，完成对文件内容的提取和保存。
文件分块，采用一次写多次读的文件访问模式。
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HDFS-分布式文件系统
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MapReduce
MapReduce 计算模型可以说是大数据处理的核 心算法。
MapReduce实现了Map和Reduce两个功能。 Map把一个函数应用于集合中的所有成员，然后返 回一个基于这个处理的结果集。Reduce对结果集进 行分类和归纳。
Map()和 Reduce() 两个函数可能会并行运行，即 使不是在同一的系统的同一时刻。
户定义的Map进行处理，再生成新的<key,value> 对。
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单词计数 使用MapReduce求解该问题
Step 3:对输出的结果集归拢、排序(系统自动完 成）。
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单词计数 使用MapReduce求解该问题 Step 4:通过Reduce操作生成最后结果。
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5、大数据发展史
IT科技浪潮
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我们周围到处都是数字信息。（无线电波、电话 电路、计算机电缆）
三种主要的模拟/数字转换为数据增长提供了动力： 用胶片拍摄影像转换为数字拍摄影像、模拟语音 转换成为了数字语音、模拟电视转换成为数字电 视。
2007年是人类创造的信息量有史以来第一次在理 论上超过可用存储空间总量的一年。
大数据安全专题研究
贺文娜
主要内容
一、什么是大数据 二、大数据的相关技术 三、大数据的应用 四、大数据安全问题及保护技术 五、机遇与挑战
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一、什么是大数据
1、大数据的定义 2、大数据的特点 3、大数据结构类型 4、大数据实例 5、大数据发展史
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有多大？---数据度量
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2、大数据的特点(4v)
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）、Value（价值）。
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3、大数据的结构类型
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4、大数据的实例
一分钟我们能干些什么呢？！！ 一分钟能产生多少数据呢？！！
电子邮件用户发送204,166,677（2亿） 条信息； Google 收到超过2,000,000（200万） 个搜索查 询； Facebook 用户分享684,478（68万） 条内容； Twitter 用户发送超过100,000 （10万）条微博； 苹果公司收到大约47,000 （5万）个应用下载； 571 个新网站诞生。。。。
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单词计数 给一个巨大的文本，计算单词的个数？！
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单词计数 使用MapReduce求解该问题 定义Map和Reduce函数
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单词计数 使用MapReduce求解该问题 Step 1: 自动对文本进行分割，形成初始的 来自key,value>对。
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单词计数 使用MapReduce求解该问题 Step 2:在分割之后的每一对<key,value>进行用
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NOSQL
特点： 不需要预定义模式（不需要预定义数据模式，预 定义表结构，数据每条记录都可能有不同的属性 和格式）； 无共享（将数据划分后存储在各个本地服务器 上）； 弹性可扩展（运行时可动态添加删除节点）； 分区；异步复制。
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NOSQL产品分类
数据库名称
Hbase Azure Tables
全球数字信息五年间增长了10倍
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大数据与云计算
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二、大数据的相关技术
1 2 3 4 大数据技术框架
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分布式文件系统
特点： 支持PB级的大数据集； 提供高可靠、高吞吐率的顺序数据访问； 存储与计算共享节点（存储节点会同时参与应用 程序的执行）； 使用廉价的硬件（高可扩展性）。 典型的代表： GFS(Google)、HDFS(Hadoop)
个人日常生活的“数字足迹”也大大刺激了数字 宇宙的快速增长。通过互联网、电子邮件、移动 电话、数码相机和在线信用卡交易等方式，每个 人的日常生活都在数字化。
大数据快速增长的部分原因归于智能设备的普及， 比如传感器和医疗设备，以及智能建筑。
非结构化信息的增长部分归功于宽带数据的增长。
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数字信息的增长是因为网络应用的不断增长。 约30年前，大部分数据都是结构化的，如今，多
媒体技术的普及后，非结构化数据爆炸式增长。
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可视化是引起数字世界急剧膨胀的原因之一。由 于数码相机、数码监控摄像机和数字电视内容的 加速增多，及信息的大量复制趋势，使得数字世 界的容量和速度超过之前。
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1、大数据的定义
大数据(big data)，也称巨量资料，指的是 所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前 主流软件工具在合理时间内达到撷取、管 理、处理、并整理成为帮助企业经营决策 更积极目的的资讯。
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最早将大数据用于IT环境的是知名咨询公 司麦肯锡。
麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一 个行业和业务职能领域，成为重要的生产 因素。人们对于海量数据的挖掘和运用， 预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪 潮的到来。” “大数据”在物理学、生物 学、环境生态学等领域以及军事、金融、 通讯等行业存在已有时日，却因为近年来 互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
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1 B = 一个字符或一粒沙子 1 KB = 一个句子或几撮沙子 1 MB = 一个20 页的幻灯片演示文稿、一本小书或一大汤 勺沙子 1 GB = 书架上9 米长的书或者整整一鞋盒子的沙子 1 TB = 300 小时的优质视频、美国国会图书馆存储容量的 十分之一或者一个操场沙箱 1 PB = 35 万张数字照片或者一片1.6 公里长的海滩 1 EB = 1999 年全世界生成的信息的一半或上海到香港之 间的海滩 1 ZB = 无法想象，或者几乎全世界所有的海滩之和。