大数据平台整体安全建设，从数据采集到数据资产的梳理，再到平台的访问安全管控和数据存储安全，以及数据共享分发过程中的版权保护，整个安全方案如何形成数据访问和使用过程的闭环，并且能够实现安全策略的统一下发和协同配合，是摆在平台建设方面前的棘手问题，本文以某大数据平台安全建设方案为参考，抛砖引玉，共同探讨行之有效的安全建设思路，该方案已经初步得到建设方认可，具备可落地基础。
如何将海量数据应用于决策、制造、营销和产品创新研发？如何利用大数据优化产品、流程和服务？如何利用大数据更科学的制定企业战略、实现科学决策？一切都离不开大数据治理，特别在数字经济中，数据治理比以往任何时候都显得尤为重要。”
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
“它”是个什么东西? － 一个能够协助我们进行应用指纹提取、通 用漏洞挖掘、日常辅助使用等等····· 我要创造它 从设计框架到数据爬取,从爬取到可视化分析。 一步一步往前走。 后续·可持续发展 网络那么大,我想去看一看。
狭义数据安全与广义数据安全 再谈数据泄漏 数据流通的多个环节 数据共享与脱敏 006年，美国最大的影视公司之一 Netflix，举 办了一个预测算法的比赛（Netflix Prize），比 赛要求在公开数据上推测用户的电影评分 。 Netflix 把数据中唯一识别用户的信息抹去，认 为这样就能＞保证用户的隐私。但是在 2007 年 来自The University of Texas at Austin 的两位 研究人员表示通过关联 Netflix 公开的数据和 IMDb（互联网电影数据库）网站上公开的纪录 就能够识别出匿名后用户的身份。三年后，在 2010年，Netflix 最后因为隐私原因宣布停止这 项比赛，并因此受到高额罚款，赔偿金额总计九 百万美元。
安全数据分析 大数据安全分析 从数据行为和关系中检测风险,并能产生举 一反三的学习能力,无需人工干预并持续完 善检测能力。
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）。
大数据通常定义为一个企业或组织对其所创造的海量结构化、半结构化与非结构化数据的存储和分析，其目的在于从复杂的数据中找到其关联、规律，并加以利用。大数据正以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。
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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。
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，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
近年来，AI？快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输，模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系，是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。
2022年5月，全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用，将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门，效率提升至1/1000，标志着芯片设计进入智能化时代
在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下，高质量数据集已成为支撑人工智能发展和行业智能化转型的关键基础。近年来，国务院国资委围绕实施央企"人工智能+"行动和产业焕新行动，将高质量数据集建设作为提升中央企业智能化能力和核心竞争力的重要抓手，通过专题部署、示范发布和平台建设等方式，持续推动数据资源向可用、可管、可共享的数据资产转化。与
近年来，国家高度重视数据产业发展，将数据列为生产要素，并持续强化数据标准化工作。自2021年起，《国家标准化发展纲要》《“十四五”数字经济发展规划》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等多项政策文件陆续出台，大力推动了公共数据、企业数据、个人数据的标准体系建设。2024年，国家发展改革委、国家数据
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