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  • 目前广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,它存在一个计算资源共享池,包括网络、服务器、存储、应用软件和服务等资源...

    目前广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,它存在一个计算资源共享池,包括网络、服务器、存储、应用软件和服务等资源能够被快速提供,并且只需投入很少的管理工作,或是与服务供应商进行很少的交互。

    云计算本质上是一种基于互联网的超级计算模式,它由很多廉价服务器组成,可以提供动态的网络资源池、虚拟化和高可用性的下一代计算平台等的核心计算机技术,使得互联网成为用户的数据和计算中心,为用户提供安全便捷的数据存储和网络服务。云计算的发展建立在并行计算、分布式处理、网络计算的基础上,是当今信息技术一个重要的发展方向。

    目前云计算正在如火如荼的发展,但尚处于初级阶段。在国外,IT界巨头Google因为其自身发展的软硬件优势,其在云计算方面的成就已经走在了时代的前列,对外公布的云计算技术主要包括MapReduce、GFS和BigTable,旨在将全球多所大学都纳入到云计算中。微软也注资10个亿建立云计算的服务器农场,平均占地超过7个足球场,设置10万台计算机服务器。

    IBM在2007年高调推出“蓝云(Blue Cloud)”计划,并表示“云计算将是IBM接下来的一个重点业务”,它将为企业客户搭建分布式、可通过互联网访问的云计算体系,是一个企业级的解决方案。同年亚马逊也向开发者开放了名为“弹性计算机云”的服务,使得软件公司可以按需购买亚马逊数据中心的处理能力。

    雅虎也将一个小规模的服务器群,即“云”,开放给卡内基―梅隆大学的研究人员。惠普、英特尔和雅虎三家公司联合创立一系列数据中心,目的同样是推广云计算技术。

    我国的相关科研研究结构也紧跟着时代的发展,纷纷展开了对云计算技术的研究。2008年3月17日,Google全球CEO埃里克・斯密特(Eric Schmidt)在北京访问期间,宣布在中国大陆推出“云计算”计划,清华大学将是第一所和Google合作的高校。清华将与Google合作开设“大规模数据处理”课程,并协助学校在现有的运算资源上构建“云计算”实验环境。

    未来Google将把课程推广到其他多所高校。中国电子学会也在2008 年专门成立了中国电子学会“云计算专家委员会”,旨在更深入的探索和研究云计算问题。我国电商行业的先锋―阿里巴巴,也首次建立起“电子商务云计算中心”,开发更多云产品供应市场。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    目前云计算发展过程中面临的困难及挑战
    http://www.duozhishidai.com/article-13333-1.html
    在云计算的发展中,我们应该注意些什么?
    http://www.duozhishidai.com/article-11494-1.html
    云计算快速发展的新阶段,主要包含哪两大特征?
    http://www.duozhishidai.com/article-4941-1.html


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  • 人工智能发展现状

    万次阅读 2018-11-04 22:29:21
    当前的人工智能可以总结为数据和智能算法的结合,也就是通过...它既包括宇宙中天体运动的速度、角度及天体的质量,也包括人类文明的留下的文字、建筑、诗画等。数据无处不在,但数据的价值在于如何被采集和利用。 ...

    当前的人工智能可以总结为数据和智能算法的结合,也就是通过对过往经验的分析得到实验模型,并且利用这种模型指导实际的业务。如果把人工智能看作人类大脑的话,里面的血液就是数据,而承载着数据的流转的血管可以看作是相关的机器学习算法。

    1.数据现状

    什么是数据呢?它既包括宇宙中天体运动的速度、角度及天体的质量,也包括人类文明的留下的文字、建筑、诗画等。数据无处不在,但数据的价值在于如何被采集和利用。

    根据存储市场调研的最新报告,目前世界全年的数据保存量约为50EB(EB=1024PB=1152921504606847000B),这些数据来源于各行各业,包括:互联网、医疗健康、通信、公共安全以及军工等。

    虽然诸如Facebook、Google和阿里巴巴这样的国际互联网巨头已经积累了大量的数据,并且将数据进行分析来促进自身业务发展。但是截止到今天,全世界每年保存下来的数据不足数据产生总量的百分之一,其中可以被标记并且分析的数据更少。这种现状造成了两方面的瓶颈,一是数据产生和数据收集的瓶颈,二是采集到的数据和能被分析的数据之间的瓶颈。

    出现数据产生和数据采集的瓶颈的原因是多方面的,一方面是硬件存储成本的限制,另一方面是数据的采集缺乏标准。虽然互联网公司在数据采集和标准制定方面已经形成了一套成熟的体系,但对于传统行业来说,数据的采集方式还处于摸索当中。

    数据采集方面固然还需要制定更多的标准以及更强技术的支持,但是数据的应用方面也存在很多的缺陷。目前可以供分析的数据还只占很小的比例,原因主要有两方面:一是目前比较主流的机器学习算法都是监督学习算法,它需要的数据源是打标过的数据,而打标数据很多时候依赖于人工标记,人工打标的成本太高;二是当前对于非结构化数据处理能力较低,非结构化数据指的是文本、图片、语音、视频这样的数据,目前的科技水平在大批量处理和特征提取方面依然处于相对基础的阶段。

    互联网在不断发展,数据生成的步伐也不会停止。在未来,数据就像是水电煤一样,会成为重要的基础资源。在大数据时代,数据一定会展现出更大的潜能,人类社会也会进入数据处理技术(Data Technology,DT)时代。

    2.机器学习算法现状

    传统的机器工作模式是这样的:程序员向机器输入一连串的指令(代码),然后机器按照这些指令一步一步执行下去,最终的结果通常是我们可以事先预料的。机器学习方法是计算机利用已有的数据(经验)得出了某种模型,并利用这些模型来预测未来的一种方法。这个过程与人的学习过程极为相似,如下图所示:

     

    如今生活在这样的大数据时代,随时随地都可以看到机器学习的影子,通过机器对大数据进行分析而带来的人工智能应用,正在一点一点地改变人们的生活方式和思维方式。机器学习的常见场景如下:

    1) 聚类场景:人群划分和产品种类划分等。

    2) 分类场景:广告投放预测和网站用户点击预测等。

    3) 回归场景:降雨量预测、商品购买量预测和股票成交额预测等。

    4) 文本分析场景:新闻的标签提取、文本自动分类和文本关键信息抽取等。

    5) 关系图算法:社交网络关系(Social Network Site,SNS)挖掘和金融风险控制等。

    6) 模式识别:语音识别、图像识别和手写字识别等。

    随着数据智能、数据驱动等思想的传播,机器学习算法正在成为一种普世的基础能力向外输出。我们可以大胆猜测,未来随着算法和计算能力的发展,机器学习会在金融、医疗、教育、安全等各个领域有更深层次的应用,到那个时候,机器学习算法将真正做到颠覆生活并改变人类的命运。

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  • 下面苏州学码思小编就带大家来具体了解一下什么是平面设计以及平面设计发展现状。  作为平面设计师会接触到包括标识(商标和品牌)、出版物(杂志,报纸和书籍等)、平面广告,海报,广告牌,网站图形元素、标志和....
       平面设计也称为视觉传达设计,是以「视觉」作为沟通和表现的方式。相对于UI设计来说平面设计要早得非常多,在现在的设计职场中平面设计负责的工作内容相对比较多,对于他们的设计功底也是要求比较全面的。下面苏州学码思小编就带大家来具体了解一下什么是平面设计以及平面设计发展现状。

      作为平面设计师会接触到包括标识(商标和品牌)、出版物(杂志,报纸和书籍等)、平面广告,海报,广告牌,网站图形元素、标志和产品包装等等方面的设计需求。一般做过三年以上平面的设计师,应该需要具备较好的图形创意、版式设计、视觉表现、品牌设计等方面的专业能力。很多平面设计师转行UI设计相对比较容易,就是他们具备了很好的设计功底。

      那么作为UI设计师具备基本的平面设计功底是非常必要的,可以使得自己的设计更加深入稳定,也能将图形设计、插画设计、品牌思维等融入到产品UI设计中,加强视觉层面的说服力。

      平面设计师专业广度

      平面设计是沟通传播、风格化和通过文字和图像解决问题的艺术,作为专业的平面设计师需要具备更多的专业广度。除了软件技能操作以外,还需要具备信息处理与排版的能力、图形创意与品牌思维的能力、各种商业传播的视觉表现与处理、字体设计等等方面的能力。

      所以,一个合格的平面设计师至少也得打磨三年以上,俗话说三年入行就是这个理。

      平面设计师职业现状

      其实从设计专业广度出发,平面设计师具备的设计能力和职场中解决设计问题的能力都是比较全面的。由于国内大部分的公司都处于发展期,对于设计师的认知还在逐步提升中,导致平面在公司里面需要完成的设计任务很多。

      很多公司都只有一两个设计师,给到的设计周期又很少,导致作品基本是赶出来的,质量肯定是比较难以控制的。除非能够进入一些4A公司和具备成熟的设计团队的公司,不然其实平面的待遇还是相对较差的,也有逐步进入管理层的,相对还算可以的。从就业的角度来看,平面设计师找工作还是相对比较容易的。

      不可小瞧的设计功底

      平面设计师虽然平时工作内容相对比较杂,但是锻炼出来的设计功底还是非常不错的。虽然大部分设计师初入行业都可能去的是中小型企业,接触的内容比较杂,但是往往这样能够学到更多的职场技能。

    工作就是能够解决更多的问题,中小企业的设计经历可以让我们学到很多,磨练自己的设计功底,为后续的精专方向打下基础。

    转载于:https://blog.51cto.com/14296616/2385270

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  • 目录1 大数据面临的机遇1.1大数据技术促进国家和社会发展1.2大数据成为企业竞争的新焦点1.3 大数据技术为大数据...发展的四个阶段3.2 数据安全是什么3.3 大数据安全包括哪些方面4 hadoop 平台的数据安全技术的现状4.1


    以下内容是本人自己整理归纳。

    1 大数据面临的机遇

    1.1大数据技术促进国家和社会发展

    现在我国正处于全面建设小康社会的征程中,工业化,信息化,城镇化,农业现代化任务很重,建设下一代信息基础设施,发展现代信息技术产业体系,推进信息网络技术广泛应用,数据发展对于我们把握国情,规律,实现科学发展,作出科学决策具有重大意义。

    1.2大数据成为企业竞争的新焦点

    大数据正在对每一个领域都造成影响,例如金融,医疗,教育,民生,政府管理,智慧化城市建设等这些领域。大数据存在潜在的价值,获得了数据就掌握了主动权,数据加以脱敏化,清洗之后就可以为企业所用,再根据企业的服务模式就可以为企业带来更多的利益。

    1.3 大数据技术为大数据安全技术的研究提供了技术支持

    传统的数据安全是非实时性处理,就是处理一些结构化数据如数据库记录,系统日志,离线文件等。同时涌现出来的一批新型攻击手段,例如高级持续性威胁APT,分布式拒绝服务攻击DDos,反钓鱼网站,伪基站建设,基于机器学习的数据挖掘和隐私发现新型攻击手段,使得传统的数据安全失效。但是基于大数据技术的大数据安全,采用了深度学习等技术,可以学习这些攻击的手段,并且采用关联技术可以追溯到这些攻击的背景和习惯,然后再采取响应的防范技术,减少大数据泄露的风险。大数据技术的安全处理是结构化数据和非结构化数据的在线分析,及时发现安全隐患,掌握了数据安全的主动权,不再是被动的防御。

    2 大数据给信息安全带来新挑战

    2.1 大数据技术与大数据安全技术不匹配

    随着大数据技术的发展,涌现出一大批大数据技术的平台和产品。但是这些大数据产品一般是基于底层复杂的,开放的分布式计算为其提供服务。这加大了大数据技术的安全管理难度。现在大数据用的hadoop因为其集成了很多组件,这些组件的安全性不能得到有效保证,同时因为现在数据的分布式存储和共享导致大数据应用的网络边界模糊。传统的边界安全保护失效。 海量数据对现有存储和安防措施提出挑战,基于hadoop的大数据以非结构化数据为主要数据的存储形式,如Hbase,Hive,Cassandra,Spark,MongoDB , 以上的非结构化数据库和结构化数据库相比,非结构化数据库发展不是很完善,为了访问速度更快,部署方式不统一,而且保密性和完整性由访问数据的平台提供,在设计的时候对授权访问以及安全审计安全功能需求考虑少,大数据的发展涌现出一大批大数据平台和系统,忽略了大数据安全,加上现在我国智能终端的发展安全防护体系不成熟。这些复杂的数据存储在一起,造成企业管理不合规,安全防护手段不合规,存在漏洞被应用到攻击手段中、黑客收集更多有用信息。

    2.2 应用访问控制越来越复杂

    大数据只有得到传输和共享才可以实现价值,在共享时面临数据访问权限问题,因为角色众多,无法精细和细粒度化的为每个角色划定数据访问范围,没有清晰的数据安全边界,导致数据泄露严重。大数据不是静态的,是流动的,构建数据为中心的动态,连续的数据安全防护体系。同时数据流动路径复杂,使得数据加密困难,这导致应用访问控制也越来越复杂。

    2.3 大数据真实性很难保证

    大数据的海量,多样化,快速,异构化,这些特点,随着社会网络化数据越来越多,每天都会产生大量数据,有些攻击者会伪造数据企图诱导数据获得真实的结果,由于采集端性能不足,技术不足,信息量有限,数据来源复杂,无法对每个数据都进行真实性检测,加大了数据清洗的工作量。

    2.4 数据加密技术不完善

    现在大数据依赖于云服务和分布式存储来实现数据共享,这种情况下数据就会被云服务提供商访问和处理,这样就会造成个人隐私信息泄露。密码技术是信息安全的基石,但是在适用场景,密钥保护方面存在不足,不适用大数据安全保护,最近提出了同态加密思想,就是数据经过加密之后可以在不解密的情况下第三方进行运算,而且不影响数据的保密性,这对要经过多方共享的大数据来说是一个很大的突破,但是还有待发展。

    2.5大数据用于黑客攻击

    大数据被用到攻击手段中。第一种就是黑客在攻击之前搜集更多有用信息。使得攻击更加精准,之前提到的APT攻击就有说,黑客在攻击之前会进行会不断收集用户信息,直到收集到有用的信息,然后对用户进行攻击,不同于一般的攻击手段,APT攻击是旨在获得高价值信息,例如国家和地区政治,外交,金融相关的高级敏感数据,一旦攻击成功,就会给国家和企业带来巨大的危害。第二种是黑客把攻击隐藏在大数据中,用户无法精确定位到攻击,传统安全监测有很大困难。

    2.6 大数据搜索引擎导致漏洞

    现在大数据常用的搜索引擎有Splunk,Solr, Elasticsearch。Splunk:我们将一些非结构化的数据收集到Spunk 上之后,Spunk 就会进行索引,调查,监控,可视化。但是splunk有命令注入和web跨站脚本漏洞。Elasticsearch会有远程代码执行漏洞,对任意文件进行读取,solr是基于Java5开发的全文搜索服务器,具有高伸缩和易扩展,具有容错能力,高性能,会有xml外部实体注入漏洞。

    3 我国大数据安全技术的发展

    3.1 信息安全发展的四个阶段

    第一个阶段是通信安全时期,1949年香农发表的《保密通信的信息理论》,第二个阶段是计算机安全时期,二十世纪70-80年代为标志的《可信计算机评估检测》,为了应对计算机资源稀缺,解决计算机内存储数据的保密性,完整性和可用性问题。第三个阶段是二十世纪90年代兴起的网络安全时期。应对网络资源稀缺。第四个阶段是信息安全时代,《信息保障技术框架》,转换为从整体角度考虑。

    3.2 数据安全是什么

    广义的数据安全是能够直接,或者间接维护数据的完整性,保密性,可用性。狭义数据安全是数据访问防护,访问审计,访问控制,加密,脱敏。脱敏就是对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据变形。如DMS提供了丰富的脱敏算法和流程化的策略和方案管理能力,既能保证脱敏后的数据保证可读,可逆,可关联。

    3.3 大数据安全包括哪些方面

    大数据安全应用工作涉及到多个方面的内容,比如网络病毒,黑客攻击,计算机漏洞,安全管理问题。因为大数据安全涉及到的方面较多较杂,所以从不同的角度进行分析。
    1) 数据防泄漏发展
    开始出现的是网络防泄漏产品,侧重于网络流量监视和协议分析。2000年后国外的安全产品进入到我国,有名的产品厂商包括Symantec.LANDesk.2008年之后国内的安全产品已经替换了大量终端管理类产品。慢慢终端管理产品转换为数据文件管理,提供内容源头级纵深防御能力,控制方式更加细粒度化,保密方式更加优秀。后来就是进行行为审计的DLP产品,有网络行为审计和终端行为审计,现在人工智能和深度学习的兴起,导致DLP产品转化为智能化产品,从大数据的数据类型来看,数据可以分为非结构化数据,半结构化数据,结构化数据,现在是非结构化数据占主体地位。对于非结构化数据的安全技术,主要采用数据泄露防护(DLP技术)。DLP技术已经发展相对成熟。DLP用到了深度内容识别,总的来说就是他的过程中用到了智能,智能发现,智能加密,智能管控,智能审计。 国外比较具有代表性的有Symantec的DLP产品,国内也有不少类似的产品。而对于结构化数据的安全技术,如数据库审计、数据库防火墙和数据库脱敏等技术,国外的主要国家起步比国内早5-10年。现在,国外进入市场和产品的成熟期,代表性厂家有Imperva、IBM Guardium、Infomatica等。2013年以来,国家大力推动国产DLP产品的生产和应用,但是现在还只是处于萌芽阶段。
    在针对云环境和大数据环境的数据安全方面,国内才刚刚起步,与国外的差距较大。主要技术涉及数据泄露防护(DLP)、数据备份与容灾、云数据安全、大数据平台数据安全和数据安全成熟度模型。
    而在国内,目前勉强有国内数据安全产品能够替代国外数据安全产品,但是实际差距还比较大。
    2) 数据备份与容灾技术发展
    数据备份一种是磁带机备份,另外一种是热备份。在远程设备上,NAS技术,SAN技术,远程镜像技术,虚拟存储,快照技术之类的先进通道技术,把服务器数据同步,或者一步存储(镜像方式)。
    3) 云数据安全
    为了解决大数据存储的问题,出现了很多云产品,最先做云产品的是亚马逊,是第一个云计算服务提供商。后来因为Openstack 开源之后,有很多公司也开始做云,结合自己的硬件一起开发出来了不同的云产品。CiperCloud公司致力于云保密技术和标记化技术,为以下公司提供服务:有salesforce,goole apps,amazon cloud,office 365。Skyhigh networks 公司提供云端监管服务,监控连接到云端上的服务器。同时全新类的产品有访问安全代理。国内目前在云安全方面研究的公司有阿里云,腾讯云,华为云,百度云,网易云等。云安全方面的技术可以分为两类:第一个是基于云计算服务提供防护,也就是使用云服务时候的安全,第二个是传统的安全托管技术,以云服务方式提供安全。云计算的三种服务模式是Iaas,Paas,Saas,安全即服务这种方式早期是向客户出售软件和设备,云计算技术成熟以后,现在厂商通过网络为企业提供安全托管服务,企业只需要进行简单的配置。
    现在Iaas 技术已经趋于成熟,国外的云服务(Paas和Saas)已经比较成熟,国内还处于萌芽阶段。其中一个主要的原因就是国内的IT和安全架构不成体系,阻碍了我们云安全的发展。
    4)数据库安全
    大数据时代下的数据库安全尤为重要,因为数据库的数据集中特点,如果收到威胁,就会导致大量数据泄露。对于大数据而言,网络环境是数据库运行的基本前提,我们要加强网络环境的建设,设置防火墙可以抵御外来的攻击,对内在可以设置内在路径检测系统。
    同时也要加强数据库的安全建设,如选择安全性高的文件系统,使用数据库视图对数据权限进行规范,不断完善数据库管理体系,设置口令加密和角色管理。对数据进行定期审查,对用户的操作进行监视,建立审计系统。
    5)密文计算技术
    1> 解决双方的保护隐私的协同计算问题,
    数据加密并可以流动,多方安全计算。输入独立性,计算正确性,不泄露输入值给其他成员,密钥共享使用沙米尔密钥共享和多方协议。
    2>同态加密
    可以对数据进行处理,但是处理过程中不会泄露任何原始内容。适用于云计算。拥有密钥的用户对数据进行解密之后得到的是处理的结果。
    3>密文计算技术缺点
    计算效率低,需要在实用性方面加强研究。
    6)数据安全预测
    现在网络安全事件层出不穷,我们需要掌握主动权,提前知道数据将要被攻击,然后用相应的数据安全技术阻止攻击,减少数据泄露风险。我们需要先广泛采集和收集广域网中的安全状态和事件信息,加以处理,分析和展现明确当前网络的总体安全状况,然后采取相应措施。但是对于那些高级持续威胁以上方法就不能使用了,例如网络APT攻击,因为在进行威胁分析的时候不能进行数据溯源,无法获得外部情报,这就导致了威胁信息把握不全面,无法进行精准和快速检测。这里我们可以采取大数据技术从互联网,云平台,网络流量数据进行数据收集,通过人工智能攻击者行为分析,关联分析,对其进行溯源。伪基站发现与追踪和反钓鱼网站采用机器学习和数据建模等这些大数据技术分析攻击行为和规律。
    7) 从不同角度制定大数据安全标准
    在大数据安全标准化白皮书中。国外数据安全的法律法规有很多,非常注重保护个人数据。国内,从2012年开始也相继发布了一些文件,旨在保护公民个人信息不被泄露。国际也成立了很多大数据安全组织,ISO/IEC JTC1 SC27,ITU-T ,NIST也制定了大数据安全标准。我国信安标委在2016年4月成立了大数据安全标准特别工作组来做大数据安全国家标准的研究。因为大数据的特点,数据之间的关联性导致个人信息保护这块失效,现在大数据安全研究角度不仅仅是研究保护大数据安全。还要考虑不同场景下大数据管理。所以当前从不同角度制定大数据安全标准是有必要的,在大数据技术安全这,,主要涉及分布式安全计算,数据标签,区块链,数据脱敏,安全存储,数据溯源,密钥服务,细粒度审计等。
    8)系统、数据、服务层面来保证数据不被窃取,破坏和滥用
    系统:一般系统是由云计算,云存储,数据采集终端,应用软件,网络通信这些一起组成的,要保证数据安全就要先保证系统每一个组成部分的安全,建立纵深的安全防护体系。数据:大数据的生命周期来看,每一个环节都面临不同威胁,要保证每一个环节的广义的大数据安全,采取分级分类,去标识化,脱敏、数据加密来保证个人信息安全。服务:为用户提供数据驱动的一种服务,做好运营过程管理,做好数据资产保护,防范一切隐患。
    1>大数据采集环节的安全技术应用
    1类:个人身份信息 2类:企业营运数据 3类:业务办理数据
    2>大数据存储环节的安全技术应用
    存储加密 备份恢复。
    3>大数据访问环节的安全技术应用
    在数据身份鉴定,访问控制,
    4>大数据使用环节的安全技术应用
    数据脱敏根据具体场景,分为静态,动态脱敏。数字水印 通过文件导出的方式导出敏感数据并添加数字水印
    5>大数据销毁环节的安全技术应用
    因为现在人们在云平台上的数据删除不干净就会导致数据隐私信息被泄露的风险。

    4 hadoop 平台的数据安全技术的现状

    4.1 数据安全技术

    大数据现在用的最多的就是hadoop架构,基于hadoop的Kerberos, Kerberos 作为一种可信任的第三方认证服务,是通过传统的密码技术(如:共享密钥)执行认证服务的。 涉及到Client,Server,KDC 三方认证的过程,但是一旦CLInent获得了访问某个Server的Ticket,改Server就会根据这个TIcket实现对Client 的认证,。无须KDC的参与了。 实现了双向验证,对Delegation的支持。对Delegation,这个类会委托指定的对象执行某种方法。 互操作性。Kerberos最初由MIT首创,现在已经成为了一个广泛接受的标准。Kerberos解决的是谁可以访问集群,而授权安全用来解决访问集群的人能做什么事情 ,Apache Senty是Hadoop环境提供的唯一授权的方式,管理员可以准确指定用户在Hadoop系统中可以执行的操作。ApacheSentry是Cloudera公司发布的一个Hadoop开源组件,提供了细粒度级,基于角色的授权以及多租户的管理模式,可以将结构化的数据文件映射为一张数据表,并提供类SQL查询功能。Hadoop的ACL ,为文件系统提供精确的权限访问技术,ACL是网络层的权限访问控制,采用了包过滤技术,结合系统级或者应用级的权限访问控制Kerberos,才能识别到具体的人,识别到应用内部的权限级别,对运维人员的要求能力高,安全性有组件的配置来保证。Hadoop开源系统各个组件提供了日志和审计文件,数据加密支持静态加密和动态加密。

    4.2 hadoop的数据安全的不足

    1)不能满足细粒度的访问控制
    2)同时没有原生的安全审计功能,需要使用外部附加工具进行日志分析。
    3)组件缺乏严格的测试管理和安全漏洞,对组件漏洞和后门的防范能力不足。
    4)海量密钥管理困难。

    5 隐私保护

    5.1 去标识化

    去除一组可以识别的数据与数据主体之间关联性关系的过程,在去标识化的研究过程中,围绕PPTP进行了大量研究,1996年HIPPA就在隐私规则中给出了两种根据去标识化方法。安全港法对18种数据要进行去标识化,这些数据大多是敏感信息。2015年,美国国家医学院给出了去标识化的11个步骤,并发表了NISTIR 8053,总结了去标识化的研究成果。2014年国际发表了支付令牌技术框架,2016年中国银联发布了《中国银联支付标记化技术指引》。

    5.2 匿名化算法

    匿名化算法相对于去敏化技术可以结合需求实现个性化数据匿名化。数据匿名化通过采用不同匿名策略给数据进行压缩或者抽象,但会保持数据可用性最大化,1998年首次提出匿名化,2002年提出K-匿名模型,2007年提出L多样性-匿名模型。但是现在匿名算法的成熟度和普及程度还不高。国内外大数据平台,数据安全,隐私保护等相关技术取得了一定的进展,但是对于一些新的网络攻击方式和不同数据应用场景,隐私保护需求方面,还有待提高,数据挖掘技术可以对多来源的数据进行分析,可能复原匿名化数据。

    5.3 数据脱敏技术

    发展成熟,是现在应用广泛的隐私保护技术,为了保证数据可用性与隐私保护之间的平衡关系,数据脱敏可以实现数据匿名化,数据脱敏技术是一种对数据变形对敏感数据进行处理降低数据敏感度的数据处理技术。
    1)基于加密算法的脱敏,不保证业务属性,适用机密要求性高。
    2)不可逆的数据失真技术,适用群体信息统计和保持业务属性,通过算法实现的。
    3)可逆置换算法,可逆和保持业务属性。
    数据脱敏技术的应用在近几年呈现上升的趋势,预计到2020年企业将达到50%。
    相对于静态脱敏技术来说,动态脱敏技术还有待提升。

    6 其他数据安全技术

    6.1数据血缘追踪技术

    L数据血缘记录数据生命周期的过程,可以进行数据溯源,异常行为分析。但是现在应用不广泛,目前有人用到审计报工作中,但是技术成熟度还未达到大规模的需求。

    6.2 数字水印技术

    适用于静态数据,在数据库中一般是增加伪列,伪行,在多媒体增加隐蔽性水印,可以对数据库中的数据进行溯源,保护数据库安全,但是不能满足大数据海量,更新速度快的需求。

    7 小结

    国内外大数据平台,数据安全,隐私保护等相关技术取得了一定的进展,但是对于一些新的网络攻击方式和不同数据应用场景,隐私保护需求方面,还有待提高。

    8 发展趋势预测分析

    8.1 以大数据技术用到大数据安全上

    基于大数据技术的深度学习,可以根据数据预测风险,将大数据技术用到大数据安全上可以掌握数据安全的主动权,主动进行防护。

    8.2 针对不同的业务场景和新攻击技术研发新的大数据安全技术

    现在大数据技术运用到各个领域中,涉及到社会生活,经济运行和国家治理的各个方面,这必将会产生更多的数据安全问题,所以要研发新的大数据安全技术与之匹配。

    8.3 制定更加精细化数据安全标准

    从不同的角度制定数据安全标准和个人隐私保护标准,例如从平台,服务,大数据安全技术,数据敏感度等划分的不同等级保护,来制定更加精细化的数据安全标准。

    8.4 形成大数据安全体系

    加大建设我国的IT 结构体系,这有助于大数据安全发展更加完善,形成大数据安全体系。

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    千次阅读 2013-08-29 11:45:00
    几乎在所有的场合,我们都能经常听到多媒体什么设备或者多媒体系统这些词,其实多媒体这几个字是非常宽泛的词语,从字面上可以理解为多种媒介的结合。现代社会,常指声、光、影像的融合。 据此,我们可以把这一概念...
  • 日本3D打印现状发展情况

    千次阅读 2018-06-29 12:36:25
    日本东北大学是在日本的仙台,首先我会介绍在日本3D打印的增材目前技术情况,第二介绍日本目前增材的研发,包括TRAFAM,TRAFAM是在日本的项目,有点像中国的863计划,主要针对于3D打印和新型技术的设备和各种材料...
  • 与微电子制造技术兼容的微纳光子器件,包括调制器、探测器、分束器以及耦合器等均取得了重要的突破。但硅基微纳光源的研究则仍处在探索阶段。外部光源在多大程度上能代替片上光源?片上光源的最佳选择是什么?介绍、...
  • 作为全球互联网的前沿概念,大数据主要包括两方面特征:一方面整个社会的信息量急剧增长,另一方面个人可获取的信息也呈指数增长。从科技发展的角度来看,“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物!并且随着这一趋势...
  • 本文由中国科学院自动化研究所胡占义研究员撰写,对计算机视觉40多年的发展历程进行了简要总结,包括:马尔计算视觉理论,主动视觉与目的视觉,多视几何与摄像机自标定,以及基于学习的视觉。在此基础上,对计算机...
  • 中央空调是一个比较大的概念,它所涵盖的工业产品范围很广,也是一个不断发展和扩展的内涵,它不仅包括较早起步的暖通行业空调产品,还包括近年来出现的制冷工业产品,以及新兴的家用中央空...
  • 思考与分析:中国黑客的现状发展(转)[@more@] 一.中国黑客的现状 如今国内黑客站点门派繁多,但整体素质不如人意,有的甚至低劣. 为什么这样说呢? 1. 叫法不一 ,很不正规。 黑客,甚至包括骇客,这两个单词都...
  • 市场调查就是指运用科学的方法,有目的地、系统地搜集、记录、整理有关市场营销信息和资料,分析市场情况,了解市场的现状及其发展趋势,为市场预测和营销决策提供客观的、正确的资料。 市场调查的内容 市场调查的...
  • 影视制作行业近几年来,可谓是异军突起,尤其是后期制作为媒体行业,带来了全新的发展方式和机遇。... 1、影视行业现状 后期制作的培训也包括了对影视行业现状的掌握。毕竟只有在学习了解了目前的行业状况,...
  • 交互设计是定义、设计人造物系统的行为的设计领域,它定义了两个或者多个互动的个体之间交流的内容和结构,使之互相配合,达成某种...前世今生很多人对于交互设计的发展史并不是很了解,或者了解的很片面(包括本人...
  • 这份报告的五部分对中国区块链进行了高屋建瓴的概括,对于刚接触区块链的新人以及想了解区块链行业发展现状的投资人都有很强的指导作用。正所谓一千个读者有一千个哈姆莱特,听风从这份报告中,看到了目前国内区块链...
  • 随着科技发展,我们身边的智能设备越来越多,包括手机,智能音箱,智能手表,智能电视机等等。在这些智能设备中有一部分属于低功耗智能设备,而BLE是这些低功耗设备常用的通信方式。那我们了解过BLE是什么吗?BLE的...
  • 目睹IT业加班之“怪现状

    千次阅读 2009-03-20 22:32:00
    其成因、发展现状截然不同,必须分别论述。 在主动加班者当中,分为三个流派。 少壮派 既然是少壮派,当然岁数不大,职位不高,大学毕业没两年。多数独自在大城市打拼,属于典型的三无青年:无钱、无房、无女友...
  • 近日,在 2019 年厦门新经济发展大会的 “新技术——浅谈 AI 商用落地成绩单” 主题论坛环节,包括美图创始人兼 CEO 吴欣鸿、云知声董事长兼 CTO 梁家恩在内的业界人物就 AI 商用落地的成绩和现状进行了深入的探讨,...
  • 内部环境主要是指体育场馆发展的物质设施及条件,主要包括场馆自身以及场馆相关的管理制度。 2.3.1.1公共体育场馆自身条件 有偿开放体育场馆和无偿开放体育场馆室内、外体育场馆数量差别非常大,平均下来,有偿开放...
  • 机器视觉的发展现状和前景分析 机器视觉能够带来什么?可以让自动驾驶在道路上更安全的行驶,可以让农作物能够更健康的成长,可以让机器人在我们的生活中充当好帮手。 机器视觉在工业上应用领域广阔,核心功能包括:...
  • 互联网广告的发展现状与趋势分析

    千次阅读 2015-12-24 00:45:00
    而广义的网络广告除了包括以计算机为核心组成的计算机网络为媒介的广告行为外,还包括其他所有以电子设备相互连接而组成的网络为媒介的广告行为,例如以无线电话网络,电子信息亭网络为载体的广告行为。 搜索引擎...
  • 导读:这是清华大学计算机科学与技术系教授、博士生导师孙富春在机械工业出版社讲座交流时的PPT,内容包括了人工智能产业的历史背景、现状及未来发展趋势。这180页的PPT干货多多,赶紧收藏起来吧!作者:孙富春来源...
  • 就当前的现状来看,大部分业内人士都认为最先被人工智能“革命”的行业非金融业莫属。曾经,高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台的交易员曾一度高达600人,而现在偌大的交易大厅却只有两个人值守。 人工智能的实现...
  • 早几年前,我有幸担任过一段时间的Linux系统管理/运维的教学工作,我发现许多学员(包括有工作经验的学员)对为什么学习Linux感到很迷惘,更别谈什么职业规划了。我在工作和学习中,也接触了不少学习Linux的朋友,但...

空空如也

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