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大数据时代的信息安全问题 (1)

2012年以来,大数据(big data)一词被越来越多地被提及。大数据被称为社会发展的“新石油”。全球知名咨询公司麦肯锡称:“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。”而大数据在创造价值的同时,也在创造风险。国内外学者对于大数据带来的信息安全问题的研究十分值得关注。国内学者黄国彬、郑琳的《大数据信息安全风险框架及应对策略研究》将大数据信息安全风险放在组织的外部环境和内部环境中分别做了讨论,内部环境中,由组织自身原因导致的信息安全问题体现在 基础设施、数据分析、数据管理、技术漏洞等。

  • 2021-09-30
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泰合信息安全运营中心系统-网络行为分析系统TSOC-NBA V3.0.190.1产品白皮书-201511

网络行为分析(networkbehavioranalysis,NBA)是一种通过监控网络流量、关注网上异常行为,从而提高专有网络安全性的手段。传统入侵防御系统采用数据包监测、特征检测、实时阻断等手段保护网络边界安全。网络行为分析关注内网情况,从多个网络端点聚集数据支持离线分析。

  • 2021-09-30
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网络安全设计-网络与信息安全概述

网络信息安全是一门涉及计算机科学、网络技术、通信技术、密码技术、信息安全技术、应用数学、数论、信息论等多种学科的综合性学科。

  • 2021-11-23
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MIT新研究:过去80年,算法效率提升到底有多快?

随着摩尔定律走向终结,靠提升计算机硬件性能可能越发难以满足海量计算的需要,未来的解决之道在于提升算法的效率。MIT的这篇新论文总结了过去80年来,算法效率的提升究竟有多快。 提起算法,它有点像计算机的父母,它会告诉计算机如何理解信息,而计算机反过来可以从算法中获得有用的东西。

  • 2021-09-30
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大数据+时代来临

对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

  • 2021-10-08
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大数据与智慧交通

当今时代,数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,对于海量数据的挖掘和运用,因为近年来,互联网和信息行业的发展而进一步引发关注。仅从交通管理角度出发,探索在大数据时代背景下,如何在智能交通的基础上进一步打造智慧交通警务。

  • 2021-10-08
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交通大数据

《城市交通大数据》从城市交通大数据的基本概念和研究应用现状出发,分析了大数据背景下的城市交通需求、城市交通大数据中各类数据资源,介绍了一系列适合城市交通大数据组织、描述、管理、处理、分析挖掘和可视化等技术与方法,并给出了城市交通大数据应用开发的框架、方案选型、平台设计等参考建议,提出了若干项具有代表性的典型城市交通大数据服务。

  • 2021-10-08
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人工智能-人工神经网络

人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。 ? 人工神经网络,简称神经网络(Artificial Neural Network,ANN):是由人工神经元 互连组成的网络,它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化,是模拟人类智能的一条 重要途径,反映了人脑功能的若干基本特征,如并行信息处理、学习、联想、模式分类、 记忆等。

  • 2021-10-08
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储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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