第7章大数据的安全性
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大数据技术开发课程设计
大数据技术开发课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握大数据技术的基本概念，了解其在现代信息技术领域的应用；2. 学习并掌握大数据处理的基本流程，包括数据采集、存储、处理和分析；3. 了解常见的大数据技术框架，如Hadoop、Spark等，并理解其工作原理。
技能目标：1. 培养学生运用编程语言（如Python）进行数据处理和分析的能力；2. 培养学生运用大数据技术框架进行分布式计算和存储的能力；3. 培养学生解决实际问题时，运用大数据技术进行数据挖掘和分析的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术的兴趣和好奇心，激发其探索未知领域的热情；2. 培养学生具备数据敏感度，认识到数据的价值，树立正确的数据伦理观；3. 培养学生具备团队协作精神，能够在团队项目中发挥个人优势，共同完成任务。
课程性质分析：本课程为选修课程，适用于对大数据技术有一定兴趣和基础的学生。
课程内容紧密结合实际应用，注重理论与实践相结合。
学生特点分析：学生具备一定的编程基础，对新兴技术充满好奇心，具有较强的学习能力和动手实践能力。
教学要求：1. 教学内容与实际应用紧密结合，注重案例教学；2. 强化实践环节，增加实验课时，培养学生动手能力；3. 注重培养学生的团队协作能力和创新精神。
二、教学内容1. 大数据基本概念：介绍大数据的定义、特征和价值，分析大数据在各行业的应用案例。
教材章节：第一章 大数据概述2. 数据采集与存储：讲解数据采集的方法和技术，介绍分布式文件存储系统HDFS。
教材章节：第二章 数据采集与存储3. 数据处理技术：学习大数据处理框架Hadoop和Spark，掌握MapReduce编程模型。
教材章节：第三章 数据处理技术4. 数据分析与挖掘：介绍数据分析的基本方法，学习使用大数据分析工具，如Hive、Pig等。
教材章节：第四章 数据分析与挖掘5. 大数据应用与案例分析：分析典型的大数据应用场景，如推荐系统、用户画像等。
第7章-大数据技术与应用-微课视频版-肖政宏-清华大学出版社
当前，较为出名的统一资源调度平台有两个，分别 是：Mesos和YARN。
1、Mesos，Mesos架构如下图所示。
5
7.1统一资源管理和调度平台引例
7.1.3典型的统一资源调度平台
2、YARN YARN是一种新的Hadoop资源管理器。 3、Mesos和YARN比较
（1）框架担任的角色：YARN中，各种框架作为client端 的library使用，仅仅是你编写的程序的一个库，不需要 事先部署一套该框架。
（2）调度机制：两种系统都采用了双层调度机制，但是
资源分配器智能化程度不同，mesos是基于resource offer的 调度机制，包含非常少的调度语义，他只是简单的将资源推给 各个应用程序，由应用程序选择是否接受资源，而mesos本身 并 不 知 道 各 个 应 用 程 序 资 源 需 求 ； YARN 则 不 同 ， 应 用 程 序 的 ApplicationMaster 会 把 各 个 任 务 的 资 源 要 求 汇 报 给 YARN ， YARN则根据需要为应用程序分配资源。
生了资源统一管理与调度平台。其中，典型代表是Mesos和 Yarn。
3
7.1统一资源管理和调度平台引例
7.1.2 特点
统一资源管理和调度平台具有如下特点：
（1）支持多种计算框架 （2）扩展性 （3）容错性 （4）高资源利用率
4
7.1统一资源管理和调度平台引例
7.1.3典型的统一资源调度平台
4. Container Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多
维度资源
12
7.2 YARN简介
7.2.2 YARN的工作流程
总的来说，YARN的工作流程分为以下几个步骤：
1、Mesos，Mesos架构如下图所示。
5
7.1统一资源管理和调度平台引例
7.1.3典型的统一资源调度平台
2、YARN YARN是一种新的Hadoop资源管理器。 3、Mesos和YARN比较
（1）框架担任的角色：YARN中，各种框架作为client端 的library使用，仅仅是你编写的程序的一个库，不需要 事先部署一套该框架。
（2）调度机制：两种系统都采用了双层调度机制，但是
资源分配器智能化程度不同，mesos是基于resource offer的 调度机制，包含非常少的调度语义，他只是简单的将资源推给 各个应用程序，由应用程序选择是否接受资源，而mesos本身 并 不 知 道 各 个 应 用 程 序 资 源 需 求 ； YARN 则 不 同 ， 应 用 程 序 的 ApplicationMaster 会 把 各 个 任 务 的 资 源 要 求 汇 报 给 YARN ， YARN则根据需要为应用程序分配资源。
生了资源统一管理与调度平台。其中，典型代表是Mesos和 Yarn。
3
7.1统一资源管理和调度平台引例
7.1.2 特点
统一资源管理和调度平台具有如下特点：
（1）支持多种计算框架 （2）扩展性 （3）容错性 （4）高资源利用率
4
7.1统一资源管理和调度平台引例
7.1.3典型的统一资源调度平台
4. Container Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多
维度资源
12
7.2 YARN简介
7.2.2 YARN的工作流程
总的来说，YARN的工作流程分为以下几个步骤：
大数据技术及应用教学课件第7章 大数据分析挖掘-关联规则
第7章
大数据分析挖掘—关联规则
主要内容
01
关联规则的概念
02
关联规则挖掘的一般过程
03
Apriori算法
04
FP-Growth算法
05
关联模式评估
大数据分析挖掘——关联规则
7.1基本概念
• 设 I {x1, x2,xm}是项目的集合，其中的元素称为项目 (item),一个集合被称为一个项集，包含k个项的集合称为 k-项集。
项集 支持度计数
{I1,I2} 1
{I1,I3} 2
{I1,I5} 1
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
4.比较候选项支持度计数与最小支持度min_sup，产生2维最大项目集：
项集 支持度计数
{I1,I3} 2
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
5.由L2 产生候选项集 C3，比较候选项支持度计数与最小支持度 min_sup，产生3维最大项目集 L3 ，至此算法终止。
• FP-Growth算法（Frequent Pattern-Growth）是另一种 找出频繁项集的方法，与先生成规则再筛选的Apriori算 法不同，FP-Growth算法是将数据库中符合频繁1-项集规 则的事务映射在一种图数据结构中，即FP树，而后据此 再生成频繁项集，整个过程只需要扫描两次数据集。
表7.1 某商店购物清单 Item 2
Item 3
1
香草华夫
香蕉
狗粮
2
香蕉
3
香蕉
4
香草华夫
5
面包
6
牛奶
7
香草华夫
8
酸奶
9
大数据分析挖掘—关联规则
主要内容
01
关联规则的概念
02
关联规则挖掘的一般过程
03
Apriori算法
04
FP-Growth算法
05
关联模式评估
大数据分析挖掘——关联规则
7.1基本概念
• 设 I {x1, x2,xm}是项目的集合，其中的元素称为项目 (item),一个集合被称为一个项集，包含k个项的集合称为 k-项集。
项集 支持度计数
{I1,I2} 1
{I1,I3} 2
{I1,I5} 1
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
4.比较候选项支持度计数与最小支持度min_sup，产生2维最大项目集：
项集 支持度计数
{I1,I3} 2
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
5.由L2 产生候选项集 C3，比较候选项支持度计数与最小支持度 min_sup，产生3维最大项目集 L3 ，至此算法终止。
• FP-Growth算法（Frequent Pattern-Growth）是另一种 找出频繁项集的方法，与先生成规则再筛选的Apriori算 法不同，FP-Growth算法是将数据库中符合频繁1-项集规 则的事务映射在一种图数据结构中，即FP树，而后据此 再生成频繁项集，整个过程只需要扫描两次数据集。
表7.1 某商店购物清单 Item 2
Item 3
1
香草华夫
香蕉
狗粮
2
香蕉
3
香蕉
4
香草华夫
5
面包
6
牛奶
7
香草华夫
8
酸奶
9
大数据大论-第7章-大数据伦理
7.3.3数字鸿沟问题
数字鸿沟总是指向信息时代的不公平，尤其在信息基础 设施、信息工具以及信息的获取与使用等领域，或者可 以认为是信息时代的“马太效应”，即先进技术的成果 不能为人公正分享，于是造成“富者越富、穷者越穷” 的情况。
《大数据导论（通识课版）》
7.3.4数据独裁问题
所谓的“数据独裁”是指在大数据时代，由于数据量的爆 炸式增长，导致做出判断和选择的难度徒增，迫使人们必 须完全依赖数据的预测和结论才能做出最终的决策。从某 个角度来讲，就是让数据统治人类，使人类彻底走向唯数 据主义。
《大数据导论（通识课版）》
7.5.4 完善大数据立法
首先，应进一步完善大数据立法。 其次，在法律的基础上制定相关的规章制度，对相关 主体的数据采集、存储和使用行为进行规范和约束。 最后，应当通过立法明确公民对个人数据信息的权利。
《大数据导论（通识课版）》
7.5.5 完善大数据伦理管理机制
首先，加强对专业人士的监管力度和教育。 其次，需要在大数据技术开发阶段建立伦理评估和约 束机制。 再次，在大数据技术应用阶段应该建立奖惩机制。 最后，在大数据技术的推广阶段推行安全港模式。
提纲
7.1 大数据伦理概念 7.2大数据伦理典型案例 7.3大数据的伦理问题 7.4大数据伦理问题产生的原因 7.5大数据伦理问题的治理
《大数据导论（通识课版）》
7.1 大数据伦理概念
•“伦理”是指一系列指导行为的观念，是从概念角度上 对道德现象的哲学思考。它不仅包含着对人与人、人与 社会和人与自然之间关系处理中的行为规范，而且也深 刻地蕴涵着依照一定原则来规范行为的深刻道理。 •科技伦理是指科学技术创新与运用活动中的道德标准和 行为准则，是一种观念与概念上的道德哲学思考。它规 定了科学技术共同体应遵守的价值观、行为规范和社会 责任范畴。 •“大数据伦理问题”，就属于科技伦理的范畴，指的是 由于大数据技术的产生和使用而引发的社会问题，是集 体和人与人之间关系的行为准则问题。
大数据与应用课程设计
大数据与应用课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解大数据的基本概念，掌握数据采集、存储、处理和分析的基本方法。
2. 学生能结合实际案例，了解大数据在不同行业中的应用和价值。
3. 学生掌握数据可视化工具的使用，能将数据分析结果以图表等形式直观展示。
技能目标：1. 学生具备运用编程语言（如Python）进行数据处理和分析的能力。
2. 学生能运用大数据技术解决实际问题，具备一定的数据挖掘和预测能力。
3. 学生能够运用数据可视化工具，有效地展示数据分析结果。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对数据的敏感性和好奇心，愿意主动探索数据背后的规律和故事。
2. 学生意识到数据安全与隐私保护的重要性，树立正确的数据道德观念。
3. 学生通过课程学习，认识到大数据技术在国家战略和社会发展中的重要作用，增强国家使命感和责任感。
课程性质分析：本课程为高中信息技术课程，旨在帮助学生了解大数据的基本概念和应用，培养学生的数据处理和分析能力。
学生特点分析：高中学生具有一定的信息技术基础，思维活跃，对新事物充满好奇。
在此基础上，课程设计应注重理论与实践相结合，激发学生的兴趣和参与度。
教学要求：1. 教学内容与实际案例相结合，提高课程的实用性和趣味性。
2. 注重培养学生的动手操作能力和团队协作能力。
3. 教学过程中，关注学生的个体差异，提供个性化指导和支持。
二、教学内容1. 大数据基本概念：数据、大数据、数据类型等。
教材章节：第一章 大数据概述2. 数据采集与存储：数据源、数据采集方法、数据存储技术等。
教材章节：第二章 数据的采集与存储3. 数据处理与分析：数据清洗、数据预处理、数据分析方法等。
教材章节：第三章 数据处理与分析技术4. 数据挖掘与预测：分类、聚类、关联规则挖掘、预测模型等。
教材章节：第四章 数据挖掘与预测技术5. 数据可视化：数据可视化基本概念、常见可视化工具、图表制作方法等。
教材章节：第五章 数据可视化6. 大数据应用案例：互联网、金融、医疗、智慧城市等行业应用案例。
大学计算机基础 第7章 宋长龙版 吉林大学现用
大学计算机基础第7章宋长龙版吉林大学现用大学计算机基础-第7章-宋长龙版-吉林大学现用1.通过实例的应用，宏观理解数据库及其创建过程。
本2.数据库系统概述第3章三个世界与概念模型4数据模型数据处理技术发展历程、数据库系统组成、功能和安全保护。
现实、信息到数据世界，概念模型及表示方法，实体间关系。
4种常用数据模型的基本特征1/106及表示法。
5.关系数据、关系、属性、元组、值范围、关键字库的基本概念词、主关键字、外部代码、关系模式和关系子模式等。
本6.数据模型数据结构、数据操作、数据完章三个要素整性约束。
概7.关系的基关系选择操作、投影操作和连本操作接操作。
要8.结构化查询语言由数据定义、操纵、查询和控制语言4部分组成。
2/1069.通用关系数据库管理系统第1节银行储蓄存储开户时间、储蓄类型、帐实数据库号、密码、目前余额，存入明细，提款明细等。
例数还有网上购物数据库、无纸化考试数据库、据学生选课数据库、学生信息管理数据库等。
库铁路票务数据库存储日期、车辆信息(车次、厢号、座号)、是否售出、售出区间等。
3/106人工表、数据库表及转换对客观事物进行抽象、提取、总结和总结，最后通过表格描述客观事物（对象）的特征。
教师信息表和学生成绩单。
数据库是结构化的，数据类型和二维表存储在数据库中。
表人工表人工表应拆分一些数据项，使其含义更加明确；为数据项指定一个易于记忆、易于操作且有意义的名称；对数据库表中的一些数据项进行编码。
转换4/106过程。
新建空数据库,然后再建立(添加)二维表。
如选课数据库包含教师表、课程表、学生表数和成绩表。
数据库的主要内容数据库5/106数据库中其他内容数据有效性规则、关键字、表之间的关系、表索引和安全控制规则。
数据有效性规则黑体字的表之间的连接是表示关系的关键字6/106第2节数据库系统概述数据库技术的产生数据管理经历4个发展阶段对数据的需求正在增加。
为了方便、有效地管理和利用数据资源，计算机数据库技术应运而生。
数据安全与隐私保护最佳实践指南
数据安全与隐私保护最佳实践指南第1章数据安全与隐私保护概述 (3)1.1 数据安全的重要性 (4)1.1.1 国家安全 (4)1.1.2 经济发展 (4)1.1.3 公民权益 (4)1.2 隐私保护的必要性 (4)1.2.1 维护公民权益 (4)1.2.2 促进社会信任 (4)1.2.3 保障数据流通安全 (4)1.3 法律法规与合规要求 (4)1.3.1 法律法规 (4)1.3.2 合规要求 (5)第2章数据分类与分级 (5)2.1 数据分类原则 (5)2.2 数据分级标准 (6)2.3 数据处理与存储策略 (6)第3章数据安全组织与管理 (6)3.1 数据安全组织架构 (7)3.1.1 数据安全领导小组 (7)3.1.2 数据安全管理部门 (7)3.1.3 数据安全专业团队 (7)3.2 数据安全职责分配 (7)3.2.1 高层领导职责 (7)3.2.2 数据安全管理部门职责 (7)3.2.3 业务部门职责 (8)3.2.4 员工职责 (8)3.3 数据安全政策与制度 (8)3.3.1 数据安全政策 (8)3.3.2 数据安全制度 (8)第4章数据安全技术与措施 (9)4.1 加密技术 (9)4.1.1 对称加密 (9)4.1.2 非对称加密 (9)4.1.3 混合加密 (9)4.2 访问控制 (9)4.2.1 身份认证 (9)4.2.2 权限管理 (9)4.2.3 安全策略 (9)4.3 安全审计与监控 (10)4.3.1 安全审计 (10)4.3.2 安全监控 (10)第5章数据备份与恢复 (10)5.1 数据备份策略 (10)5.1.1 备份类型 (10)5.1.2 备份频率 (10)5.1.3 备份范围 (10)5.2 备份介质与存储 (11)5.2.1 备份介质 (11)5.2.2 存储方式 (11)5.3 数据恢复与验证 (11)5.3.1 数据恢复 (11)5.3.2 数据验证 (11)第6章数据传输与交换安全 (11)6.1 数据传输加密 (11)6.1.1 采用强加密算法 (11)6.1.2 实施数字证书认证 (12)6.1.3 采用安全传输协议 (12)6.1.4 定期更新加密策略和密钥 (12)6.2 数据交换协议与接口安全 (12)6.2.1 使用安全的数据交换协议 (12)6.2.2 限制接口访问权限 (12)6.2.3 实施接口安全审计 (12)6.2.4 对接口进行安全加固 (12)6.3 数据跨境传输合规 (12)6.3.1 遵守国内外法律法规 (12)6.3.2 实施数据分类分级管理 (12)6.3.3 获取合法授权和同意 (13)6.3.4 选择合规的数据传输路径和方式 (13)6.3.5 定期进行合规审查和评估 (13)第7章应用系统安全 (13)7.1 应用系统安全开发 (13)7.1.1 安全需求分析 (13)7.1.2 安全架构设计 (13)7.1.3 安全编码规范 (13)7.1.4 安全开发培训 (13)7.2 应用系统安全测试 (13)7.2.1 静态代码安全分析 (13)7.2.2 动态安全测试 (13)7.2.3 渗透测试 (14)7.2.4 安全合规性检查 (14)7.3 应用系统安全运维 (14)7.3.1 安全配置管理 (14)7.3.2 安全监控与告警 (14)7.3.3 安全事件应急响应 (14)7.3.5 数据备份与恢复 (14)第8章云计算与大数据安全 (14)8.1 云计算安全架构 (14)8.1.1 安全层次模型 (14)8.1.2 安全管理策略 (15)8.1.3 安全技术措施 (15)8.2 大数据安全挑战与应对 (15)8.2.1 大数据安全挑战 (15)8.2.2 大数据安全应对措施 (15)8.3 数据安全治理与合规 (15)8.3.1 数据安全治理架构 (15)8.3.2 数据安全合规要求 (15)第9章移动设备与物联网安全 (16)9.1 移动设备安全管理 (16)9.1.1 基本原则 (16)9.1.2 设备管理 (16)9.1.3 应用管理 (16)9.2 物联网设备安全 (16)9.2.1 设备安全 (16)9.2.2 通信安全 (16)9.2.3 网络安全 (17)9.3 移动应用与物联网应用安全 (17)9.3.1 应用开发安全 (17)9.3.2 应用使用安全 (17)9.3.3 应用分发安全 (17)第10章应急响应与处理 (17)10.1 应急响应计划 (17)10.1.1 制定应急响应计划的原则 (17)10.1.2 应急响应计划的主要内容 (18)10.2 安全识别与报告 (18)10.2.1 安全识别 (18)10.2.2 安全报告 (18)10.3 安全调查与处理 (18)10.3.1 安全调查 (18)10.3.2 安全处理 (18)10.4 安全总结与改进措施 (18)10.4.1 安全总结 (19)10.4.2 改进措施 (19)第1章数据安全与隐私保护概述1.1 数据安全的重要性在当今信息时代，数据已成为企业、及个人的核心资产。
大数据应用开发课程设计
大数据应用开发课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解大数据的基本概念，掌握数据采集、存储、处理和分析的基本原理。
2. 使学生了解大数据在各领域的应用，如互联网、金融、医疗等，并掌握相关案例。
3. 帮助学生掌握至少一种大数据处理工具（如Hadoop、Spark）的基本使用方法。
技能目标：1. 培养学生运用大数据技术解决实际问题的能力，学会设计简单的大数据应用方案。
2. 提高学生的团队协作和沟通能力，学会在团队项目中发挥各自专长，共同完成项目任务。
3. 培养学生具备一定的数据分析和解决问题的能力，能够运用所学知识对实际问题进行数据分析。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对大数据技术的兴趣，培养其探索精神，使其积极关注大数据技术的发展和应用。
2. 培养学生的数据安全意识，使其认识到数据保护的重要性，遵循道德和法律规范处理数据。
3. 培养学生具备良好的团队合作精神，尊重他人意见，学会倾听和表达，提高人际交往能力。
课程性质：本课程为实践性较强的课程，结合当前大数据技术发展，注重培养学生的实际操作能力和团队协作能力。
学生特点：学生具备一定的编程基础和数学基础，对新技术感兴趣，具备一定的自学能力和团队协作意识。
教学要求：教师应结合课程特点和学生学习需求，采用案例教学、项目驱动、讨论交流等教学方法，引导学生主动参与课堂，提高实践操作能力。
同时，注重过程评价和总结评价相结合，全面评估学生的学习成果。
二、教学内容1. 大数据概述：大数据基本概念、特性、发展历程和应用领域。
教材章节：第一章 大数据导论2. 数据采集与存储：数据源、数据采集技术、数据存储方式及数据仓库。
教材章节：第二章 数据采集与存储3. 数据处理技术：分布式计算框架、并行计算原理、数据处理工具（如Hadoop、Spark）。
教材章节：第三章 数据处理技术4. 数据分析与挖掘：数据预处理、数据挖掘算法、机器学习原理及其在大数据分析中的应用。
教材章节：第四章 数据分析与挖掘5. 大数据应用案例：互联网、金融、医疗等领域的大数据应用案例分析。
数据安全实践指南
第1章活络之水：大数据时代的数据流动
1.1数据流动时代 1.2数据采集：四面八方皆来客，五湖四海齐聚首 1.3数据分析：铅华褪尽留本色，大浪淘沙始见金 1.4数据关联：世事洞明皆学问，人情练达即文章 1.5数据质量与数据价值
现状讨论篇
第2章数据无罪：大数据时代的数据安全事件
2.1国内外的数据安全事件 2.2数据无罪，治理之过
第5章数据采集安全 实践
第6章数据传输安全 实践
第7章数据存储安全 实践
第8章数据处理安全 实践
第10章数据销毁安 全实践
第9章数据交换安 全实践
第11章通用安全实 践
第5章数据采集安全实践
5.1数据分类分级 5.2数据采集安全管理 5.3数据源鉴别及记录 5.4数据质量管理
第6章数据传输安全实践
第3章大数据时 代的数据安全 治理思路
第4章数据生命 周期安全过程 域
第3章大数据时代的数据安全治理思路
3.1以数据为中心 3.2以组织为单位 3.3以数据生命周期为要素
第4章数据生命周期安全过程域
4.1数据采集安全 4.2数据传输安全 4.3数据存储安全 4.4数据处理安全 4.5数据交换安全 4.6数据销毁安全 4.7通用安全过程
第12章风险评估与自评参考
12.1组织建设、人员能力控制点与自评要求 12.2制度流程控制点与自评指标 12.3技术工具控制点与自评指标
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第10章数据销毁安全实践
10.1数据销毁处理 10.2介质销毁处理
大数据导论第7章 大数据分析
数据的类型
计量资料 计数资料
数据的类型
等级资料
数据的类型
数据的表现形式还不能完全表达其内容，需要经过解释，数据 和关于数据的解释是不可分的。如93是一个数据，可以是一个同 学某门课的成绩，也可以是某个人的体重，还可以是计算机系 2013级的学生人数。数据的解释是指对数据含义的说明，数据的 含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。并且单纯的数 据是毫无作用的，需要人们进行整理分析才能起到作用。可以说 数据分析和数据有着同等重要的作用。
统计数据的四种类型
定类数据
定类数据（Nominal Data），表现为类别，但不区分顺序， 是由定类尺度计量形成的
定序数据
定序数据（Ordinal Data），表现为类别，但有顺序，是 由定序尺度计量形成的
定距数据 定比数据
定距数据（Interval Data），表现为数值可进行加、减运 算，是由定距尺度计量形成的
统计数据分析的步骤
当数据属于顺序数据时，整 理时需按照特定的顺序（如年 龄、年级）进行排序分类，计 算每一类别的频数、频率或比 例、比率，制作频数分布表。 目的是对具有特定顺序的目标 对象进行纵向比较，研究。同 样可以使用条形图、帕累托图、 饼图、环形图、累计频数分布 图或频率图来整理和展示分类 数据。图显示的是文化程度分 布条形图，其中，未上过学、 小学、初中、高中、大专以上 就是一个顺序结构，按照时间 顺序处理和展示顺序数据。
数据分析价值
数据本身就具有价值，数据分析使其价值展现得更加淋 漓尽致。分析后的数据可在决策分析前，给业务部门提 供正确的方向指示。例如通过分析经营数据，了解到企 业运营资源应如何合理分配，优化企业运营管理流程； 通过分析月度或季度生产损耗或不良品，找到降低物料 的损耗系数，降低物料成本，创造更大的价值效益，间 接促成业绩。
数据安全和隐私保护
云安全合规
企业应遵守云安全合规要求，保护数据安全和 隐私。合规机制可以提高企业在云计算环境中 的数据安全性。
数据安全挑战
数据传输安全
01 加密传输通道，防止数据泄露
数据存储安全
02 使用加密数据存储，保护数据不被篡改
权限管理
03 确保只有授权人员可以访问数据
●05
第5章 数据安全和隐私保
护在大数据环境中的挑战
●07
第7章 总结
数据安全和隐私 保护的重要性
数据安全和隐私保护是企业发展和用户权益保 护的基础。在当今信息化时代，数据扮演着至 关重要的角色，因此保障数据安全和隐私至关 重要。只有保障了数据的安全和隐私，才能有 效促进数字经济的健康发展。
数据安全和隐私保护的重要性
企业发展基础 确保数据不被泄露或篡改
数据存储
加密技术保护数据在存 储介质中的安全性 防止数据泄露或被窃取
访问控制
加密技术限制数据的访 问权限 确保只有授权用户可以 访问
选择合适的加密技术
需求分析
应用场景
根据具体需求选择适用的加密算 根据不同应用场景选择合适的
法
加密方案
安全性考量
评估加密技术的安全性和可靠 性
●03
第3章 隐私保护技术
●06
第6章 数据安全和隐私保
护的未来发展
未来趋势
未来数据安全和隐私保护将更加关注用户控制 权和透明度。技术将不断创新，以应对日益增 长的安全威胁和隐私挑战。
个性化隐私保护
自定义隐私策略 用户可以定制隐私保护策略
提高隐私保护效果 个性化技术将成为未来发展的 重要方向
共享数据安全
关键课题
01 共享数据安全将成为未来数据安全的关键课题
第7章 大数据概览-习题答案[3页]
![第7章 大数据概览-习题答案[3页]](https://img.taocdn.com/s1/m/2aa98d35a31614791711cc7931b765ce05087aef.png)
第7章大数据概览习题7.1 选择题1、下列说法错误的是（ B ）。
A. 数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号B. 信息是数据的表现形式和载体C. 数据只有在传递的过程中才能够被称为信息D. 信息的时效性对于信息的使用和传递具有重要的意义2、从数据的表现形式看，大数据的主要典型特征有（ A ）。
①海量②多样③快速④价值A. ①②③④B. ②③④C. ①③④D. ①②④3、以下（ B ）不是大数据生命周期的主要组成部分。
A. 数据采集B. 数据压缩C. 数据处理D. 结果可视化4、目前大数据平台主要包括大数据采集平台、大数据批处理平台、流数据处理平台、内存计算平台和深度学习平台等；以下（ C ）属于流数据处理平台。
A. HadoopB. PytorchC. StormD. TensorFlow5、Nutch是采用（D ）语言编写的具有高可扩展性的搜索引擎。
A. PytorchB. CC. BASICD. Java7.2 填空题1、数据（可视化）指通过图形化的方式，以一种直观、便于理解的形式展示数据及分析结果的方法。
2、（深度学习）通过建立进行分析学习的多层次深度神经网络，组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
3、Storm平台中，（Topology/拓扑）是由一系列通过数据流相互关联的Spout和Bolt组成的有向无环图。
4、TensorFlow是由（张量/Tensor ）和（数据流/Flow ）两部分组成。
5、Spark作业执行一般采用（主从式）架构。
7.3 简答题1、请简单描述Nutch与Hadoop之间的关系。
答：Nutch为实现基于Hadoop分布式平台下的多物理主机并行进行数据采集提供了有效支持。
在Hadoop分布式平台下，Nutch采用Hadoop分布式文件系统，通过Hadoop的MapReduce 计算模型来采集页面中与某个主题相关的数据，可在短时间内采集大量的数据。
大数据应用与管理实战指南
大数据应用与管理实战指南第1章大数据概述 (3)1.1 大数据的发展历程 (3)1.2 大数据的核心概念 (4)1.3 大数据的应用领域 (4)第2章大数据技术架构 (5)2.1 分布式存储技术 (5)2.1.1 分布式文件系统 (5)2.1.2 分布式数据库 (5)2.1.3 分布式缓存 (5)2.2 分布式计算技术 (5)2.2.1 MapReduce (5)2.2.2 Spark (5)2.2.3 Flink (6)2.3 大数据传输与调度技术 (6)2.3.1 数据传输 (6)2.3.2 数据调度 (6)2.3.3 数据流处理 (6)第3章数据采集与预处理 (6)3.1 数据源分析 (6)3.2 数据采集方法 (7)3.3 数据预处理技术 (7)第4章数据存储与管理 (8)4.1 关系型数据库 (8)4.1.1 关系型数据库概述 (8)4.1.2 常见关系型数据库 (8)4.1.3 关系型数据库在大数据时代的挑战 (8)4.2 非关系型数据库 (8)4.2.1 非关系型数据库概述 (8)4.2.2 常见非关系型数据库 (8)4.2.3 非关系型数据库与关系型数据库的融合 (8)4.3 大数据存储方案选型 (8)4.3.1 大数据存储需求分析 (8)4.3.2 存储方案选型原则 (8)4.3.3 常见大数据存储解决方案 (9)4.3.4 存储方案选型实例 (9)第5章数据分析与挖掘 (9)5.1 数据挖掘算法 (9)5.1.1 分类算法 (9)5.1.2 聚类算法 (9)5.1.3 关联规则挖掘算法 (9)5.1.4 时间序列分析算法 (9)5.2.1 Hadoop (9)5.2.2 Spark (10)5.2.3 Flink (10)5.2.4 TensorFlow (10)5.3 数据可视化技术 (10)5.3.1 商业智能（BI）工具 (10)5.3.2 JavaScript可视化库 (10)5.3.3 地理信息系统（GIS） (10)5.3.4 3D可视化技术 (10)第6章大数据应用场景实战 (10)6.1 金融领域应用 (10)6.1.1 客户画像构建 (10)6.1.2 信贷风险评估 (11)6.1.3 智能投顾 (11)6.2 电商领域应用 (11)6.2.1 用户行为分析 (11)6.2.2 库存管理优化 (11)6.2.3 营销活动策划 (11)6.3 医疗领域应用 (11)6.3.1 疾病预测与预防 (11)6.3.2 精准医疗 (11)6.3.3 医疗资源优化配置 (11)第7章大数据项目管理 (11)7.1 项目规划与评估 (12)7.1.1 项目目标确立 (12)7.1.2 资源配置 (12)7.1.3 项目计划制定 (12)7.1.4 项目评估 (12)7.2 项目实施与监控 (12)7.2.1 项目启动 (12)7.2.2 数据采集与处理 (12)7.2.3 数据分析与挖掘 (12)7.2.4 项目进度监控 (12)7.2.5 项目质量保障 (12)7.2.6 项目风险管理 (13)7.3 项目成果评估与优化 (13)7.3.1 项目成果评估 (13)7.3.2 项目成果展示 (13)7.3.3 项目经验总结 (13)7.3.4 项目优化建议 (13)7.3.5 项目闭环 (13)第8章大数据安全与隐私保护 (13)8.1 大数据安全威胁与挑战 (13)8.1.2 大数据安全挑战 (14)8.2 数据加密与脱敏技术 (14)8.2.1 数据加密技术 (14)8.2.2 数据脱敏技术 (14)8.3 数据安全法规与政策 (14)8.3.1 数据安全法律法规 (14)8.3.2 数据安全政策 (15)第9章大数据运维与优化 (15)9.1 大数据平台运维管理 (15)9.1.1 运维管理策略 (15)9.1.2 运维管理工具 (15)9.1.3 运维管理最佳实践 (15)9.2 数据仓库功能优化 (16)9.2.1 功能优化策略 (16)9.2.2 技术手段 (16)9.2.3 实践案例 (16)9.3 大数据应用功能监控 (16)9.3.1 监控策略 (16)9.3.2 监控工具 (17)9.3.3 实践案例 (17)第10章大数据未来发展趋势 (17)10.1 人工智能与大数据 (17)10.2 边缘计算与大数据 (17)10.3 大数据在其他领域的应用前景 (18)第1章大数据概述1.1 大数据的发展历程大数据的发展可追溯至二十世纪九十年代，初期表现为数据存储、处理和分析技术的逐步积累与演进。
数据科学与大数据技术导论-第7章-大数据分析工具
C:\Users\wen>Python
Python 3.8.2 (tags/v3.8.2:7b3ab59,Feb 25 2020,22:45:29) [MSC v.1916 32 bit (Intel)]
on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
Reader来阅读这个工作簿，并可以对工作簿中的数据
进行过滤、筛选和检验。
Tableau Public适合想要在Web上分析交互式数据
（4）
的用户，它是一款免费的服务产品。用户可以将创建
Tableau Public
的视图发布在Tableau Public上，并且将其分享在网页、
博客，或者类似于Facebook和Twitter的社交媒体上。
布和管理Tableau Desktop制作的仪表板，同时也可以
（2）
Tableau Server
发布和管理数据源。Tableau Server基于浏览器的分析
技术，当仪表板做好并且发布到Server后，其他同事
通过浏览器或平板电脑就可以看到分析结果。此外，
Tableau Server也支持平板电脑的桌面应用端。
版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多的用于独立的和大型的项目开发。
Python不仅支持命令式编程和函数式编程，
而且支持面向对象的程序设计。
Python的语法简洁清晰，拥有支持几乎所有
领域应用开发的扩展库。它可以把多种语言程序
融合到一起，并且实现无缝拼接，更好的发挥不
同语言和工具的优势，满足不同应用领域的需求。
Python 3.8.2 (tags/v3.8.2:7b3ab59,Feb 25 2020,22:45:29) [MSC v.1916 32 bit (Intel)]
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Python不仅支持命令式编程和函数式编程，
而且支持面向对象的程序设计。
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行业数据治理与信息化建设方案
行业数据治理与信息化建设方案第1章数据治理概述 (3)1.1 数据治理背景 (3)1.2 数据治理意义 (3)1.3 数据治理体系框架 (4)第2章行业数据治理策略 (4)2.1 数据治理政策制定 (4)2.2 数据治理组织架构 (5)2.3 数据治理流程设计 (5)第3章数据标准化 (6)3.1 数据元标准 (6)3.1.1 数据元定义 (6)3.1.2 数据元命名规则 (6)3.1.3 数据元管理 (6)3.2 数据分类与编码 (6)3.2.1 数据分类体系 (6)3.2.2 数据编码规则 (7)3.2.3 数据编码管理 (7)3.3 数据质量标准 (7)3.3.1 数据质量要求 (7)3.3.2 数据质量控制 (7)3.3.3 数据质量评估与监督 (7)第4章数据采集与管理 (7)4.1 数据源梳理 (7)4.1.1 内部数据源 (7)4.1.2 外部数据源 (8)4.2 数据采集技术 (8)4.2.1 数据抓取技术 (8)4.2.2 数据集成技术 (8)4.2.3 数据同步技术 (8)4.3 数据存储与管理 (8)4.3.1 数据存储 (8)4.3.2 数据管理 (8)第5章数据共享与开放 (9)5.1 数据共享机制 (9)5.1.1 共享原则 (9)5.1.2 共享范围 (9)5.1.3 共享流程 (9)5.1.4 共享机制 (9)5.2 数据开放策略 (9)5.2.1 开放原则 (9)5.2.2 开放范围 (9)5.2.3 开放方式 (10)5.2.4 开放策略 (10)5.3 数据安全与隐私保护 (10)5.3.1 数据安全 (10)5.3.2 隐私保护 (10)5.3.3 责任追究 (10)5.3.4 监督管理 (10)第6章信息化基础设施建设 (10)6.1 网络基础设施建设 (10)6.1.1 建设目标 (10)6.1.2 建设内容 (10)6.2 数据中心建设 (11)6.2.1 建设目标 (11)6.2.2 建设内容 (11)6.3 云计算与大数据平台 (11)6.3.1 建设目标 (11)6.3.2 建设内容 (11)第7章政务信息系统整合与优化 (12)7.1 系统整合策略 (12)7.1.1 整合目标 (12)7.1.2 整合原则 (12)7.1.3 整合步骤 (12)7.2 业务流程优化 (12)7.2.1 业务流程梳理 (12)7.2.2 优化方向 (12)7.2.3 优化措施 (12)7.3 信息系统安全防护 (13)7.3.1 安全体系构建 (13)7.3.2 安全防护策略 (13)7.3.3 安全运维管理 (13)第8章数据分析与决策支持 (13)8.1 数据分析模型与方法 (13)8.1.1 数据分析模型 (13)8.1.2 数据分析方法 (13)8.2 数据可视化技术 (14)8.2.1 数据可视化方法 (14)8.2.2 数据可视化工具 (14)8.3 决策支持系统建设 (14)8.3.1 系统架构 (14)8.3.2 系统功能 (14)8.3.3 系统实施与优化 (15)第9章信息化人才培养与培训 (15)9.1 信息化人才培养策略 (15)9.1.1 制定人才培养规划 (15)9.1.2 构建多层次人才培养体系 (15)9.1.3 强化实践教学 (15)9.1.4 加强跨学科人才培养 (15)9.2 培训体系构建 (15)9.2.1 设计培训课程体系 (15)9.2.2 创新培训方式 (16)9.2.3 建立培训评估机制 (16)9.3 师资队伍建设 (16)9.3.1 加强师资培训 (16)9.3.2 引进与培养相结合 (16)9.3.3 建立激励机制 (16)9.3.4 加强校企合作 (16)第10章项目实施与监督评估 (16)10.1 项目管理策略 (16)10.1.1 组织架构 (16)10.1.2 责任分配 (17)10.1.3 资源配置 (17)10.1.4 风险管理 (17)10.1.5 沟通协调 (17)10.2 项目进度监控 (17)10.2.1 制定项目进度计划 (17)10.2.2 进度监控方法 (17)10.2.3 进度调整与优化 (17)10.3 项目效果评估与持续优化 (17)10.3.1 效果评估指标体系 (17)10.3.2 效果评估方法 (18)10.3.3 持续优化策略 (18)10.3.4 评估结果应用 (18)第1章数据治理概述1.1 数据治理背景信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，行业作为国家治理的重要主体，在日常管理和决策过程中产生了海量的数据资源。
大数据大论-第7章-大数据伦理
《大数据导论（通识课版）》
7.2.3 大数据“杀熟”
《大数据导论（通识课版）》
7.2.4 隐性偏差问题
《大数据导论（通识课版）》
7.2.5 魏则西事件
《大数据导论（通识课版）》
7.2.6 “信息茧房”问题
《大数据导论（通识课版）》
7.3大数据的伦理问题
7.3.1隐私泄露问题 7.3.2数据安全问题 7.3.3数字鸿沟问题 7.3.4数据独裁问题 7.3.5数据垄断问题 7.3.6数据的真实可靠问题 7.3.7人的主体地位问题
《大数据导论（通识课版）》
7.4.7 技术乌托邦的消极影响
•技术乌托邦认为，人类决定着技术的设计、发展与未来， 因此，人类可以按照自身的需求来创新科技，实现科技 完全为人类服务的目的。 •正是在技术乌托邦的影响之下，认为大数据技术是完全 正确的，不应加以任何的限制，它所涉及的伦理问题只 是小问题，无关乎大数据技术发展。
《大数据导论（通识课版）》
7.4.8 大数据技术本身的缺陷
•技术自身也是造成大数据技术伦理问题的一个根源。 以数据安全伦理问题为例，日益增长的网络威胁正 以指数级速度持续增加，各种网络安全事件层出不 穷。 •据巴黎商学院的统计，59%的企业成为了持续恶意 攻击的目标；许多大数据企业的IT计划是建立在不 够成熟的技术基础上的，很容易出现安全漏洞；有 25%的组织有明显的安全技能短缺。这些技术的不 足，很容易导致数据泄露的危险。
提纲
7.1 大数据伦理概念 7.2大数据伦理典型案例 7.3大数据的伦理问题 7.4大数据伦理问题产生的原因 7.5大数据伦理问题的治理
《大数据导论（通识课版）》
7.1 大数据伦理概念
•“伦理”是指一系列指导行为的观念，是从概念角度上 对道德现象的哲学思考。它不仅包含着对人与人、人与 社会和人与自然之间关系处理中的行为规范，而且也深 刻地蕴涵着依照一定原则来规范行为的深刻道理。 •科技伦理是指科学技术创新与运用活动中的道德标准和 行为准则，是一种观念与概念上的道德哲学思考。它规 定了科学技术共同体应遵守的价值观、行为规范和社会 责任范畴。 •“大数据伦理问题”，就属于科技伦理的范畴，指的是 由于大数据技术的产生和使用而引发的社会问题，是集 体和人与人之间关系的行为准则问题。
7.2.3 大数据“杀熟”
《大数据导论（通识课版）》
7.2.4 隐性偏差问题
《大数据导论（通识课版）》
7.2.5 魏则西事件
《大数据导论（通识课版）》
7.2.6 “信息茧房”问题
《大数据导论（通识课版）》
7.3大数据的伦理问题
7.3.1隐私泄露问题 7.3.2数据安全问题 7.3.3数字鸿沟问题 7.3.4数据独裁问题 7.3.5数据垄断问题 7.3.6数据的真实可靠问题 7.3.7人的主体地位问题
《大数据导论（通识课版）》
7.4.7 技术乌托邦的消极影响
•技术乌托邦认为，人类决定着技术的设计、发展与未来， 因此，人类可以按照自身的需求来创新科技，实现科技 完全为人类服务的目的。 •正是在技术乌托邦的影响之下，认为大数据技术是完全 正确的，不应加以任何的限制，它所涉及的伦理问题只 是小问题，无关乎大数据技术发展。
《大数据导论（通识课版）》
7.4.8 大数据技术本身的缺陷
•技术自身也是造成大数据技术伦理问题的一个根源。 以数据安全伦理问题为例，日益增长的网络威胁正 以指数级速度持续增加，各种网络安全事件层出不 穷。 •据巴黎商学院的统计，59%的企业成为了持续恶意 攻击的目标；许多大数据企业的IT计划是建立在不 够成熟的技术基础上的，很容易出现安全漏洞；有 25%的组织有明显的安全技能短缺。这些技术的不 足，很容易导致数据泄露的危险。
提纲
7.1 大数据伦理概念 7.2大数据伦理典型案例 7.3大数据的伦理问题 7.4大数据伦理问题产生的原因 7.5大数据伦理问题的治理
《大数据导论（通识课版）》
7.1 大数据伦理概念
•“伦理”是指一系列指导行为的观念，是从概念角度上 对道德现象的哲学思考。它不仅包含着对人与人、人与 社会和人与自然之间关系处理中的行为规范，而且也深 刻地蕴涵着依照一定原则来规范行为的深刻道理。 •科技伦理是指科学技术创新与运用活动中的道德标准和 行为准则，是一种观念与概念上的道德哲学思考。它规 定了科学技术共同体应遵守的价值观、行为规范和社会 责任范畴。 •“大数据伦理问题”，就属于科技伦理的范畴，指的是 由于大数据技术的产生和使用而引发的社会问题，是集 体和人与人之间关系的行为准则问题。
林子雨大数据技术原理及应用第七章课后题答案
林⼦⾬⼤数据技术原理及应⽤第七章课后题答案《⼤数据技术第七章课后题答案黎狸1.试述MapReduce和Hadoop的关系。
⾕歌公司最先提出了分布式并⾏编程模型MapReduce, Hadoop MapReduce是它的开源实现。
⾕歌的MapReduce运⾏在分布式⽂件系统GFS 上，与⾕歌类似，HadoopMapReduce运⾏在分布式⽂件系统HDFS上。
相对⽽⾔，HadoopMapReduce 要⽐⾕歌MapReduce 的使⽤门槛低很多，程序员即使没有任何分布式程序开发经验，也可以很轻松地开发出分布式程序并部署到计算机集群中。
2.MapReduce 是处理⼤数据的有⼒⼯具，但不是每个任务都可以使⽤MapReduce来进⾏处理。
试述适合⽤MapReduce来处理的任务或者数据集需满⾜怎样的要求。
适合⽤MapReduce来处理的数据集，需要满⾜⼀个前提条件: 待处理的数据集可以分解成许多⼩的数据集，⽽且每⼀个⼩数据集都可以完全并⾏地进⾏处理。
3.MapReduce 模型采⽤Master(JobTracker)-Slave(TaskTracker)结构，试描述JobTracker 和TaskTracker的功能。
MapReduce 框架采⽤了Master/Slave 架构，包括⼀个Master 和若⼲个Slave。
Master 上运⾏JobTracker,Slave 上运⾏TaskTrackero ⽤户提交的每个计算作业，会被划分成若千个任务。
JobTracker 负责作业和任务的调度，监控它们的执⾏，并重新调度已经失败的任务。
TaskTracker负责执⾏由JobTracker指派的任务。
4.;5.TaskTracker 出现故障会有什么影响该故障是如何处理的6.MapReduce计算模型的核⼼是Map函数和Reduce函数,试述这两个函数各⾃的输⼈、输出以及处理过程。
Map函数的输⼈是来⾃于分布式⽂件系统的⽂件块，这些⽂件块的格式是任意的，可以是⽂档，也可以是⼆进制格式。
融优学堂大数据技术导论(北京理工大学)章节测验答案
大数据技术导论（北京理工大学）解忧书店 JieYouBookshop2引论1.【单选题】科学研究第四范式数据思维采用（）。
A科学归纳B模型推演C仿真模拟D关联分析正确答案：D 我的答案：A2.【单选题】大数据是一个什么领域的问题（）。
A计算机领域B数学统计领域C业务领域D多学科综合领域正确答案：D 我的答案：B3.【多选题】大数据处理框架之流计算框架（）。
A hadoopB Spark streamingC FlinkD STORM正确答案： B C D 我的答案： A4.【多选题】大数据处理框架之批处理框架（）。
A hadoopB SparkC FlinkD jvm5.【多选题】大数据的优势包括（）。
A数据体量大B收集时间短C数据类型丰富D价值密度高正确答案： A B C 我的答案： B3大数据感知与获取1.【单选题】下面科学研究的四个范式顺序正确的是（）。
A经验范式-理论范式-模拟范式-数据密集型范式B理论范式-模拟范式-经验范式-数据密集型范式C理论范式-模拟范式-数据密集型范式-经验范式D理论范式-经验范式-数据密集型范式-模拟范式正确答案：A 我的答案：C2.【多选题】常见的分布式网络爬虫架构有（）。
A Master-workerB Master-slaveC peer-peerD Mixed正确答案： B C D 我的答案： C3.【单选题】A M1-M2-M3-S4-M5-M6-M8-S7B M1-M2-M5- M8- M6-M3-S7-S4C M1-M2-M3-S4-M5-M6- S7 - M8D M1-M2-M5- M8- M6-M3- S4 - S74.【单选题】以数据考察为基础，联合理论、实验和模拟一体的数据密集计算的范式是以下哪个范式（）。
A经验范式B理论范式C模拟范式D数据密集型范式正确答案：D 我的答案：C5.【单选题】在大数据生命周期的各个阶段中，工作最多的是哪个阶段（）。
大数据安全管理规范范本
大数据安全管理规范范本本文为大数据安全管理规范范本，旨在为各组织和企业提供一个统一规范、安全可靠的大数据管理框架，以保护用户的隐私和数据安全。
本规范适用于大数据环境下的数据收集、存储、处理和传输等环节。
各组织和企业可根据实际情况进行针对性的调整和补充。
第一章绪论1.1 引言大数据技术的迅猛发展为各行业带来了巨大的机遇和挑战，但与此同时，大数据安全问题也不容忽视。
为了保障大数据系统的安全运行，防范各类安全风险和威胁，制定本规范，以规范大数据安全管理行为，维护用户隐私和数据安全。
1.2 目的本规范的主要目的是确保大数据系统具备以下特点：1）完整性：保证数据不被非法篡改或损坏；2）可用性：保证数据及时、准确地提供给授权人员使用；3）机密性：确保数据只能被授权人员访问，保护用户隐私；4）可控性：对数据进行有效的自愿授权和访问控制。
1.3 适用范围本规范适用于大数据系统中的数据收集、存储、处理和传输等环节，包括但不限于大数据平台、数据仓库、数据分析工具等。
适用对象包括大数据系统的开发人员、管理员、运维人员等相关人员。
第二章总体要求2.1 大数据系统安全策略根据不同组织和企业的实际情况，制定相关的大数据安全策略，明确大数据系统的安全目标、安全等级和安全要求。
策略要求包括但不限于数据备份与恢复、访问控制、事故应急响应等。
2.2 数据分类与分级根据数据的敏感程度和重要性，进行数据的分类与分级管理。
根据数据的分类和分级，合理划定数据的访问授权和权限管理，确保数据的安全性。
2.3 数据备份与恢复建立完善的数据备份与恢复机制，保障数据的可靠性和可恢复性。
制定定期的备份策略，确保数据可以进行及时恢复和快速恢复。
第三章数据安全保障措施3.1 访问控制建立严格的访问控制机制，限制非授权人员对数据的访问。
通过身份认证和权限管理，确保数据只能被授权人员访问和操作。
对于敏感数据和重要数据，应采取更加严格的访问控制措施。
3.2 数据加密对敏感数据进行加密存储和传输，保障数据的机密性。
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7.2.1 镜像技术
镜像技术是将建立在同一个局域网之上的两台服务器通过软 件或其他特殊的网络设备，将两台服务器的磁盘做镜像。
7.2.2 快照技术
快照技术是一种摄影技术，随着存储应用需求的提高，用户 需要在线方式进行数据保护，快照就是在线存储设备防范数据丢 失的有效方法之一 。 存储快照分为两类：即写即拷快照和分割镜像快照。
7.1.3 应用安全
医疗行业
医疗行业对大数据安全的需求是：数据隐私性高于 安全性和机密性，同时需要安全和可靠的数据存储、 完善的数据备份和管理，以帮助医生与病人进行疾病 诊断、药物开发、管理决策、完善医院服务，提高病 人满意度，降低病人流失率。
7.1.3 应用安全
政府组织
政府组织对大数据安全的需求是：隐私保护的安全 监管、网络环境的安全感知、大数据安全标准的制定、 安全管理机制的规范等内容。
7.1.1 物理安全
物理安全是指为了保证计算机系统安全、可 靠地运行，确保数据不会受到人为或自然因 素的危害而使造成丢失、泄漏和破坏，对计 算机系统设备、通信与网络设备、存储媒体 设备和人员所采取的安全技术措施。
7.1.1 物理安全
➢ 在大数据安全中，物理安全是基础，如果 物理安全得不到保证，那么其他的一切安 全措施就都是空中楼阁。
访问控制的内容包括认证、控制策略实现和安全审计。
请求访问
用户
访问控制 执行功能 （AEF）
客体
主体访问控
客体访问控 制信息
访问控制策略规则
上下文信息（如时间、地点等）
谢 谢！
高等教育出版社
Higher Education Press
7.1.4 数据隐私
大数据在各行各业得到了广泛的应用， 但不同领域的应用对大数据安全需求也有所 不同。
➢大数据的汇集加大了隐私数据信息泄露的 风险。
➢由于数据包含大量用户信息，易侵犯公民 的隐私。
➢大数据呈现动态特征，表现形式多变，基 于静态数据的隐私保护不适用
7.2 数据防护技术
➢7.2.1 镜像技术 ➢7.2.2 快照技术 ➢7.2.3 持续数据保护 ➢7.2.4 用户管理技术
7.1.1 物理安全－设备安全
➢ 设备安全包括设备防盗、设备防毁、防止 电磁信息泄露、防止线路截获、抗电磁干 扰、电源保护等。
7.1.1 物理安全－设备安全
1．设备防盗 2．设备防毁
移动报警器， 数字探测报警 和部件上锁
7.1.1 物理安全－设备安全
1．设备防盗 2．设备防毁
1.对抗自然力的破坏 2.对抗人为的破坏
7.1.3 应用安全
大数据在各行各业得到了广泛的应用， 但不同领域的应用对大数据安全需求也有所 不同。
➢ 互联网行业 ➢ 电信行业 ➢ 金融行业 ➢ 医疗行业 ➢ 政府组织
7.1.3 应用安全
互联网行业
互联网企业的大数据安全需求是：可靠的数据存储、 安全的挖掘分析、严格的运营监管，呼唤针对用户隐 私的安全保护标准、法律法规、行业规范，期待从海 量数据中合理发现和发掘商业机会和商业价值。
7.2.3 持续数据保护技术
持续数据保护（CDP）是一种在不影响主要数据运行的前提 下，可以实现持续捕捉或跟踪目标数据所发生的任何改变，并且 能够恢复到此前任意时间点的方法。
7.2.4 用户管理技术
用户管理涉及到两个重要的问题：用户身份管理和用户权限 管理。
身份管理为身份认证服务，只有身份管理，没有身份认证， 那么身份管理是毫无意义的。
7.1.3 应用安全
电信行业
电信运营商的大数据安全需求是：确保核心数据与 资源的保密性、完整性和可用性。在保障用户利益、 体验和隐私的基础上充分发挥数据价值。
7.1.3 应用安全
金融行业
金融行业的大数据安全需求是：对数据访问控制、 处理算法、网络安全、数据管理和应用等方面提出安 全要求，期望利用大数据安全技术加强金融机构的内 部控制，提高金融监管和服务水平，防范和化解金融 风险。
第7章 大数据的安全性
本章内容
➢ 7.1 大数据的安全 ➢ 7.2 数据防护技术 ➢ 7.3 大数据安全实验分析
7.1 大数据的安全
大数据应用在创造价值的同时，也面临着复杂严 峻的安全挑战，如大数据的产生使数据分析与应用更 加复杂，难以管理。
数据的安全分为： ➢物理安全 ➢网络安全 ➢应用安全 ➢数据隐私
➢ 物理安全包括环境安全，设备安全和媒体 安全三个方面。
7.1.1 物理安全－环境安全
➢ 环境安全是对系统所在环境的安全保护， 如受灾防护和区域防护等。
➢ 受灾防护：保护计算机数据免受水、火、 有害气体、地震、雷击和静电的危害。
➢ 区域防护：对特定区域边界实施提供某种 形式的保护和隔离，来达到保护区域内容 系统安全性的目的。
权限管理为访问控制服务，只有权限管理没有访问控制，则 权限管理也是没有意义的。
7.2.4 用户管理技术
身份认证方式：静态密码方式；动态口令认证；USB Key认证； 生物识别技术。
身份认证系统的组成包括：认证服务器、认证系统客户端和 认证设备。
7.2.4 用户管理技术
访问控制：指系统对用户身份及其所属的预先定义的策略组 限制其使用数据资源能力的手段。
7.1.1 物理安全－设备安全
3.防止电磁泄漏
➢ 电子隐蔽技术 干扰 跳频
➢ 物理抑制技术 包容 抑源
7.1.1 物理安全－媒体安全
媒体安全包括媒体本身的安全及媒体数 据的安全。
➢ 媒体本身的安全保护：指防盗（如数据被非法 拷贝）、防毁（如防止意外或者故意的破坏）、 防霉等
➢ 媒体数据的安全保护：指防止记录的信息不被 非法窃取、篡改、破坏或使用。
7.1.2 网络安全
信息时代，大数据平台承载了巨大数据 资源，必然成为黑客组织、各类敌对势力网 络攻击的重要目标。
因此，大数据时代的网络安全问题，将 是所有大数据利用的前提条件。
7.1.2 网络安全
网络安全要保证信息内容的安全： ➢ 避免信息遭受破坏或泄露 ➢ 禁止非法用户在没有授权的情况下对系 统进行访问 ➢ 避免系统中的数据被破译或盗取，从而 给用户留下安全隐患 ➢ 对系统、软件做好实时监控