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CSA物联网安全指南中文版

总体概述 1 简介 2 目标 3 物联网对个人和组织的威胁 4 物联网安全部署的挑战 5 推荐的 IoT 安全控制 5.1 分析对利益相关者的隐私影响，并采用隐私设计方法进行物联网开发和部署 5.1.1 隐私设计原则 5.1.2.在设计时考虑到隐私因素 5.1.3 功能与安全的相辅相成 5.1.4 端到端安全 –全生命周期的保护 5.1.5 可见性和透明性 5.1.6 尊重用户隐私 5.1.7 隐私影响评估 5 . 2 用安全的系统工程方法来构建和部署一个新的 IoT 系统 5.2.1 威胁建模 5.2.2. 安全开发流程 5.3. 实施分层安全防护以保护物联网资产 5.3.1？网络层 5.3.2 应用层 5.3.3 设备层 5.3.4 物理层 5.3.5 人员安全 5.4 实施数据保护最佳实践来保护敏感数据 5.4.1 数据识别、分类和安全 5.5 为物联网设备定义全生命周期的安全控制 5.5.1 计划 5.5.2 部署 5.5.3 管理 5.5.4 监控与侦测 5.5.5 修复 5.6 定义并实施本组织的物联网部署的认证/授权框架 5.6.1. API 讨论/API 关键点 5.6.2.身份以及访问管理 5.7 定义组织 IoT 系统的日志以及审计框架 5.7.1 使用网关和集中器 5.7.2 记录数据 5.7.3 传输 5.7.4 安全考量 6 未来努力方向 6.1 标准 6.2 物联网安全态势感知 6.3 信息共享 6.4 软件定义边界（SDP）以及物联网 6.5 物联网环境的隐私性

  • 2021-06-25
  • 阅读261
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互联网背景下我国移动医疗监管模式的设想

互联网背景下我国移动医疗监管模式的设想_

  • 2021-06-25
  • 阅读166
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基于智慧课堂的教育大数据分析与应用研究-

教育大数据分析与应用正如火如荼地展开，并不断向课堂的教与学聚焦。 围绕智慧课堂的常态化应用，对基于智慧课堂的教育大数据分析进行实证性研究，具有现实意义。 智慧课堂的教学互动可以用“STM 三角模型”来描述，包括教师与媒介互动、学生与媒介互动、教师对学生互动、学生对教师互动、学生与学生互动等互动行为及数据关系。 智慧课堂数据建模与分析，总体上采取基于学习者行为建模与分析的“1+3 模式”以及基于学习内容和结果建模与分析的“3+1 模式”两种方式。 智慧课堂的数据挖掘流程，分为目标理解、数据清洗、数据分析、数据展现等步骤，常用的挖掘算法和技术有多元回归分析、分类聚类、关联规则挖掘、文本分析、图挖掘技术等方法。 基于某中学智慧课堂常态化应用的真实数据，通过构建师生互动指数分析模型并进行实证分析，为教育大数据的分析和应用，提供了一个应用参考实例

  • 2021-06-25
  • 阅读151
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地理大数据挖掘的本质_

针对地理大数据的内在本质以及地理大数据挖掘对于地理学研究的意义，本文解释了地理大数据的含义，并在大数据“5V”特征的基础上提出了粒度、广度、密度、偏度和精度等“5度”的特征，揭示了地理大数据的本质特点。在此基础上，从地理大数据的表达方式、地理大数据挖掘的目标、地理模式的叠加与尺度性、地理大数据挖掘与地理学的关系等4个方面阐述了地理大数据挖掘的本质与作用，并从挖掘目标的角度对地理大数据挖掘方法进行分类。未来地理大数据挖掘的研究将面临地理大数据的聚合、挖掘结果的有效性评价以及发现有价值的知识而非常识等几方面的挑战。

  • 2021-06-25
  • 阅读166
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国家治理进程中的政府大数据开放利用研究-

本 文探讨 了 国 家 治 理 现 代 化 进程 中 政府 大 数据 开 放与 利 用 的 价 值 、 问 题 和 对 策 。 首 先 辨 析 了大数据 、 政 府幵 放数据 的 含义 及相 互 关 系 ， 然 后 通 过理论 分析 和 实 践 回顾 探讨 了 大 数据 对 于 国家 治理 的 意 义 ， 分析 了 不 同 主 体在 数 据 开放与 利 用 过程 中 的 深 层 利 益 关 系 以 及我 国 的 现 状 和存 在 的 问 题 ， 并提 出 对 策 建 议。 大数据 既 是 国 家 治 理 的 环境 和 工 具 ，也是 国 家 治 理 的 对 象 。 大数据 治 理 的 深 层问 题 包 括不 同 利 益主 体 间 的 价值取 向 冲 突 、 利 益 分 配 关 系 、 成 本 收益 考 虑 与 管理 风险 。 目 前 我 国 政 府对 大数据 的 利 用 取 得 了一定 进展 ，但 仍 处 于起 步 阶 段。 面 对 存 在 的 问题 ， 需要针对 深层 的 利 益 矛 盾 ，运 用 现代化 的 治 理 思 想 ， 通过 依 法 治 理 、 民 主 协 商 管 理 、 风 险评估 、 成 本效 益评 价等 科 学 分析手 段加 以 解 决 。

  • 2021-06-25
  • 阅读139
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大数据管理系统的历史、现状与未来-

大数据 管理技术正在 经历 以 软件为 中 心 到 以 数据为 中 心 的计 算平 台 的 变 迁， 传统的 关 系 型 数据库管理 系 统无法满 足现在 以 数据为 中 心 的 大数据 管理的 需 求， 设计新型 大数据 管理 系 统迫在眉 睫． 首先回顾 了 数据管理技术 的 发展历 史； 之后 ， 从大数据管理的 存储|数据模型 、 计算模式 、 查询 引 擎等方 面分析了大数据管理系 统 的现状，指出 目 前大数据管 痤 系 统具有模块化和松搞合的特 点， 弁进一 步介绍 了 大数据管理 系 统应 具备的数据特征、系統特征和应 用 特征，指出大数据管理 系 统技术还在 快速进化之 中， 预测未来的大数据管理 系统应 具备＃ 数据模型 并存 、 多计算模式融合 、可伸缩调整、新硬件攀动 、 自适应调 优等特点 ．

  • 2021-06-25
  • 阅读115
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_消费者数据化参与的研发创新——企业与消费者协同演化视角的双案例研究

既有消费者参与研发的研究主要聚焦于领先用户等特殊消费者，本文基于两家互联网服装企业的案例研究发现，大数据应用为普通消费者参与企业研发提供了条件和可能。本文据此提出消费者数据化参与研发的概念，从企业与消费者协同演化视角构建了大数据环境下普通消费者数据化参与研发的理论框架，着重探讨：（1）普通消费者如何参与研发；（2）不同设计理念的企业如何实现普通消费者参与的研发创新。研究结果表明，大数据环境下普通消费者通过数据化方式参与研发，企业通过对消费者大数据的利用，使研发决策从依靠人的经验判断转变为依靠人与数据的结合，从而实现研发创新。具体而言，秉持用户导向的企业形成了数据驱动型研发创新，秉持设计师导向的企业形成了数据支持型研发创新。由此，将消费者参与研发的研究从特殊消费者扩展到普通消费者从而形成理论创新，为探讨大数据环境下企业与消费者价值共创提供新的洞见

  • 2021-06-25
  • 阅读148
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_数据治理技术

随着信息技术的普及,人类产生的数据量正在以指数级的速度增长,如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构（企业或政府部门）的数据作为战略资产来管理,需要从数据收集到处理应用的一套管理机制,以期提高数据质量,实现广泛的数据共享,最终实现数据价值最大化.目前,各行各业对大数据的研究比较火热,但对于大数据治理的研究还处于起步阶段,一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性；其次,对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析,并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计；在此基础上,提出了大数据 HAO 治理模型.该模型以支持人类智能（HI）、人工智能（AI）和组织智能（OI）的三者协同为目标,再以公安的数据治理为例介绍HAO 治理的应用；最后是对数据治理的总结和展望

  • 2021-06-25
  • 阅读126
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