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2015-大数据与智慧医疗系统的数据备份、容灾技术及实践经验

大数据(big data),IT行业术语,是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。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-23
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美团大数据平台架构实践-谢语宸

大数据(big data),IT行业术语,是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。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-23
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刘霖.BDSA大数据安全探讨PPTDUEBAUCS技术

概述 · 人员(P: PEOPLE) · 过程(P: PROCESS) · 技术(T: TECHNOLOGY) · 数据(D: DATA) · 小结

  • 2021-06-23
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邵付东.守护网民安全.大数据驱动反诈骗

信息诈骗无处不在 信息诈骗成最大的网络黑色产业 信息诈骗的三大新特点 反信息诈骗面临三大严峻挑战 幕后推手:黑色产业链 黑色产业链走精细分工模式,形成规模经济 黑色产业链 运作流程 支付类病毒黑产 腾讯守护者计划:大数据驱动 腾讯守护者计划:开放合作 腾讯守护者计划:反诈骗联合实验室 腾讯的五朵安全云库涵盖黑产作恶的主要要素 欺诈号码云库 腾讯网址安全云库 腾讯APK安全云库 打击社工诈骗:腾讯优势 过去的反诈骗 反诈骗流程革命 反诈骗流程革命 反诈骗流程革命 鹰眼盒子-北京实践效果数据 麒麟伪基站实时监控系统 麒麟伪基站系统合作案例与效果数据

  • 2021-06-23
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在云计算时代中安全专家如何取胜.FrankYam

云计算能为我们实现基于按需付费的灵活、可靠的服务交付模式,但这种模式已在大型机运算时代中使用了数十载。我们可以这样认为:云计算是对集中化管理的一种回归。 随着网络攻击的持续增长以及新名词的不断涌现(如:IoT, BYOD, AI等),公司高管们正在寻求新的业务模式,从而更好地确保公司成功。因而,很多组织正在使用云计算,将其纳入企业风险管理的框架中,并制定了清晰的指南、程序和流程。这无疑是正确的做法。不论你是否愿意,云计算技术都将伴随我们。作为安全专业人员,我们必须适应并取胜。 本次演讲将阐述以下话题:理解云计算的模式和环境;学习云的全面风险框架及相关的安全策略;洞察云计算和大数据带来的机会点;了解董事会讨论的话题,洞察信息安全职业的新方向;给安全专业人员做出在云计算时代取胜的建议——战略及工具。

  • 2021-06-23
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《面向信息安全的大数据分析》安恒信息.王卫东

大数据分析的基本概念 面向安全的大数据分析过程 面向安全的大数据分析应用 面向安全的大数据分析实现 面向安全的大数据分析实现

  • 2021-06-23
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基于模糊粗糙集方法与威胁情报工作流的__技术分享

当前网络规模不断扩大,网络环境日趋复杂,安全威胁也日益加剧,网络态势感知是在此大数据背景下的时代产物。网络安全态势感知包含态势理解、态势评估、态势预测及态势可视化4个环节。态势评估是网络态势感知的核心环节,针对评估方法中的粗糙集方法,由于粗糙集只能应对离散型的态势因子,对于连续型的态势因子需要做离散化处理,离散化方法将损失精度,若离散化方法选取不当,甚至将改变原始态势信息。模糊粗糙集方法是粗糙集的扩展方法,利用模糊集在描述模糊性上的优势,使得该方法能够直接处理连续型态势因子,但由于计算时间复杂度过高,难以应对大规模数据。通过大量实践,我们得出了一种基于聚合的模糊粗糙集方法,该方法通过一种规则聚合方式,缩减了规则数量,并通过定义聚合后规则的相似性度量,继而应用模糊粗糙集方法进行属性约简,得到约简的态势决策规则,使得模糊粗糙集方法在时间复杂度上变得可行。

  • 2021-06-23
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互联网业务安全__-__趋势、__挑战与应对

通过互联网的漏洞进行牟利已经成为一种趋势 困扰互联网企业的典型业务安全问题 挑战一 – 黑产产业链化 挑战二 – 黑产组织专业化 挑战三 – 新型手段层出不穷,隐蔽性增强 依赖大数据应对挑战 应对方式1 – 依赖数据打造风险控制产品闭环 应对方式3 – 联防联控、行业联盟

  • 2021-06-23
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告

当今全球数字化进程加速,金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面,移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展,业务场景日新月异,海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据,还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素,对金融业务具有战略价值。

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2025年世界粮食和农业领域土地及水资源状况报告:增产提质潜力

土地、土壤和水资源是农业生产和全球粮食安全的基石。到2050年,全球人口预计将达到97亿,农业需要比2012年多生产约50%的粮食、饲料和纤维。这一新增需求将进一步加剧本已不堪重负的资源压力:超过60%的人为土地退化发生在农业用地(包括农田和牧场),农业用水占全球淡水取用总量的70%以上。全球95%的粮食产自陆地,土地退化、水资源短缺和极端天气的叠加威胁,给农业粮食体系、民生福祉和生物多样性带来严峻挑战。

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