供应链管理在电子商务领域中的应用

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密码技术在电子商务领域中的应用

作者：刘雪

来源：《软件导刊》2013年第02期

摘 要：介绍了密码技术的相关理论及其在电子商务领域中的应用，阐述了当今电子商务领域中存在的一些不安全因素以及在进行电子商务交易中的安全性要求和安全技术，同时介绍了一些常用的计算机密码技术，以此来解决电子商务中出现的安全问题。

关键词：密码技术；电子商务；密码算法

中图分类号：TP309.7 文献标识码：A 文章编号：16727800（2013）002013202

0 引言

随着计算机技术和网络的迅速发展，电子商务在人们的生活中扮演着越来越重要的角色，已被大家广泛地接受和采用。电子商务实现了商户之间的网上交易以及在线电子货币支付等商务活动，使得人们的生活更加便捷，也方便了各种金融交易活动以及相关的综合服务活动的进行，极大地促进了经济的发展。

但是，伴随着电子商务的不断发展，网络攻击手段也层出不穷，电子信息的截取、篡改和重发等事件时有发生，这对电子商务领域的发展构成了巨大的威胁。因此找到对电子商务进行加密保护的解决方案是当今社会刻不容缓的问题。

1 密码技术的相关常识

在电子商务领域中，信息的传递其实就是一种无形的信息表达方式，为了让这些虚拟的信息能够安全地相互传递，需要对传递的信息进行电子加密。或者说是对信息进行密码伪装，即把这些虚拟信息用密码技术进行电子加密，因为密码技术的基本思想就是伪装信息。

密码技术的基本内容主要包括6个方面：明文、密文、加密、解密、密钥和算法。现在的加密技术可以划分为两类：一类是常规算法，也可以叫对称加密算法；另一类是公钥加密算法，也可以叫非对称加密算法。密码技术的主要功能可以概括如下：

（1）通信中的数据保护。在通信中用密码技术对数据进行密码保护可以防止信息被窃听，避免遭受恶意攻击和非法篡改，也可以防止入侵者伪造假目标。

总第７１８期　科技前沿　浅谈ｗｅｂ数据挖掘在电子商务领域中的应用　边春娜宋鑫　（河北大学，河北省０７１０００；保定广播电视大学，河北省０７１０００）　摘要：本文通过对数据挖掘技术在电子商务领域的应用现状进行调研，让更多的人了解数据挖掘技术，通过数据挖掘技术给企业带　来经济效益，促进社会的发展。　关键词：数据挖掘技术；　电子商务；　载体　中图分类号：ＴＰ３１１。１３　文献标识码：Ａ　文章编号：１００６—３３１５（２０１３）０２—１７３—００１　Ｗｅｂ数据挖掘在电子商务中的研究和应用，已经越来越受到　人们的重视和关注，它的前景广阔，势头良好。并且经过各类电子　商务网站的实践以及经验的证明，电子商务的优点突出，它不仅价　格低廉，而且交易方便，它吸引着无数的消费者。对于电子商务网　站来说，要了解到顾客的购买意向、吸引顾客的活动、了解顾客的　购物行为心理。这些都是当前需要研究的问题。通过数据的挖掘技　术的应用，我们就能够从海量的数据信息当中提取出那些相对来　说比较有用的信息，来帮助商家对客户进行进一步的理解，才能够　推出更多更为实惠的商业服务。并且通过数据的挖掘，瞄准一个客　户群体，通过一些比较特殊的信息手段来进行一次宣传工作，以此　来更大的对广告的预算以及增加收入进行减少，从而让这一切都　能够自行完成。　一、数据挖掘流程　Ｗｅｂ数据挖掘就是利用数据挖掘技术。从网络文档和服务中　发现和提取信息。与传统数据和数据仓库相比，Ｗｅｂ上的信息是非　结构化或半结构化的、动态的、并且是容易造成混淆的，所以很难　直接以Ｗｅｂ网页上的数据进行数据挖掘，而必须经过必要的数据　处理。Ｗｅｂ挖掘有以下几个过程：　１．资源发现。任务是从目标Ｗｅｂ文档中得到数据，值得注意的　是有时信息资源不仅限于在线Ｗｅｂ文档，还包括电子邮件、电子　文档、新闻组，或者网站的日志数据，甚至是通过ｗｅｂ形成的交易　数据库中的数据。　２．信息选择和预处理。任务是从取得的Ｗｅｂ资源中剔除无用　信息和将信息进行必要的整理。例如从Ｗｅｂ文档中自动去除广告　连接、去除多余格式标记、自动识别段落或者字段并将数据组织成　规整的逻辑形式甚至是关系表。　３．模式发现。自动进行模式发现。可以在同一个站点内部或在　多个站点之间进行。　４．模式分析。验证、解释上一步骤产生的模式。可以是机器自　动完成，也可以是与分析人员进行交互来完成。　二、Ｗｅｂ挖掘的特点　Ｗｅｂ是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心，涉及经　济、文化、教育、新闻、广告、消费、娱乐、金融、保险、销售、电子商务　等信息，内容极其丰富，数据最大特点就是半结构化；而传统的数　据库中的数据结构性很强，即其中的数据为完全结构化的数据。显　然，面向Ｗｅｂ的数据挖掘比面向单个数据仓库的数据挖掘要复杂　得多，会面临很多具体问题，主要有：　１．半结构化数据。Ｗｅｂ页面以某种格式呈现的半结构化数据，　其数据结构不规则或不完整，复杂程度远远高于普通的文本文档，　其数据结构隐含、模式信息量大、模式变化快。大量的文档无任何　排列次序，无分类索引。　２．Ｗｅｂ是一个异质、分布、动态的信息源。Ｗｅｂ及其数据的更　新、增长速度极快，也无固定的模式。Ｗｅｂ上的信息几乎都是隐藏　的、潜在的、未知的，从Ｗｅｂ上发现这些未知的信息和有用的模　式，仅用传统的基于关键字的检索方式很难实现，现在的搜索引擎　尚不具备这些功能。　３．面对一个非常广泛的形形色色的用户群体。不同的用户访　问Ｗｅｂ的兴趣、爱好和使用目的千差万别，面对一个非常广泛的　形形色色的用户群体，能否使用户根据自己的爱好兴趣定制网页，　甚至能否根据发现的用户，自动为用户定制网页，从而提供个性化　的信息检索和查询服务。　三、数据挖掘在电子商务中的应用　目前对于Ｗｅｂ挖掘的对象和使用的方法层出不穷，但随着电　子商务网站的兴起，电子商务将是未来Ｗｅｂ挖掘的主要发展方向　之一，因此它在各种商业领域都存在广泛的使用价值。当电子商务　在企业中得到应用时，企业信息系统将产生大量数据，这些海量数　据使数据挖掘有了丰富的数据基础，同时高性能计算机和高传输　速率网络的使用，也给数据挖掘技术提供了坚实的保障。介绍以下　几个方面的应用。　１．优化企业资源　节约成本是企业盈利的关键。基于数据挖掘技术，实时、全面、　准确地掌握企业资源信息，通过发现企业资源消耗的关键点和主　要活动的投入产出比例，从而为企业资源优化配置提供决策依据。　通过对Ｗｅｂ数据挖掘，快速提取商业信息，极大地提高企业对市　场变化的响应能力和创新能力，使企业最大限度地利用人力资源、　物质资源和信息资源，合理协调企业内外部资源的关系，产生最佳　的经济效益。促进企业发展的科学化、信息化和智能化。　２．管理客户数据　利用数据挖掘可以有效地获得客户。通过数据挖掘可以发现　购买某种商品的消费者是男性还是女性，学历、收入如何，有什么爱　好，是什么职业等等。甚至可以发现不同的人在购买该种商品的相　关商品后多长时间有可能购买该种商品，以及什么样的人会购买　什么型号的该种商品等等。在采用了数据挖掘后，针对目标客户发　送的广告的有效性和回应率将得到大幅度的提高，推销的成本将　大大降低。　３．评估商业信用　由于网上诈骗现象层出不穷，利用数据挖掘技术对企业经营　进行跟踪，开展企业的资产评估、利润收益分析和发展潜力预测，　构建完善的安全保障体系，强化网上交易和在线支付的安全管理。　基于数据挖掘的信用评估模型，对交易历史数据进行挖掘，发现客　户的交易数据特征，建立客户信誉度级别，有效地防范和化解信用　风险，提高企业信用甄别与风险管理的水平和能力。　４．确定异常事件　在许多商业领域中，异常事件具有显著的商业价值，如客户流　失、银行的信用卡欺诈、电信中移动话费拖欠等。通过数据挖掘中　的奇异点分析可以迅速准确地甄别这些异常事件，为企业采取决　策提供依据，减少企业不必要的损失。　可以看出，数据挖掘的研究和应用受到了学术界和实业界越　来越多的重视。我们希望数据挖掘能够引起国内实业界更多的重　视，同时也希望能够有更多的国内软件厂商进入该领域，一起促进　数据挖掘技术在中国的应用。　一１７３

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生物识别与安全技术在现代电子商务领域中的应用

作者：杨舒然

来源：《中文信息》2019年第01期

摘 要：随着国内移动互联网技术的高速发展，中国电子商务自1997年建立起至今，已发展到了十万亿的年商务交易额。但在电子商务的发展过程中，由于电子商务的虚拟性和网络性，其用户的身份认证安全一直被视作最为困扰的问题。而当前生物识别技术作为当前一种较为安全可靠的认证技术一直受到许多电子商务从业者的关注。因此本文就以电子商务为着眼点，探讨和分析当前生物识别与安全技术在现代电子商务领域中的应用。

关键词：生物识别与安全技术 电子商务 身份认证

中图分类号：X52 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2019）01-0-01

一、研究背景

二十一世纪以来，伴随着互联网进入千家万户以及移动互联网在国内的普及，电子商务行业在国内得到了繁荣的发展。 电子商务无时间限制、无地域限制的特性对于商品的销售起到了巨大的促进作用，也因此众多企业开始大规模涌入电子商务行业 。然而在电子商务快速发展的同时，由于电子商务自身特点而引起的用户认证安全问题也愈发严重。传统的认证技术，诸如智能卡、密码验证等方式已经不能满足当前电子商务中的安全防范需求了，因此有必要将当前最先进的生物识别技术应用于电子商务，从而在给予用户快捷的身份验证的同时，也能有效地规避认证安全风险，从而排除电子商务的发展隐患。因此本文就以电子商务为着眼点，探讨和分析当前生物识别与安全技术在现代电子商务领域中应用的具体表现和优势。

二、生物识别与安全技术在现代电子商务领域中应用的具体表现

生物识别技术 ，其概念是指通过计算机与生物传感器、 生物统计学等方式，将人机体固有的生物学特征与行为特征应用于识别对象的一种身份认证技术。 相对于传统的认证技术而言，使用生物识别技术进行用户身份认证具有随身携带、特殊独一以及使用广泛的特点，能被应用于电子商务领域的生物识别技术有很多，目前应用最为普遍广泛的有：面孔识别技术、体味识别技术、指纹识别技术和虹膜识别技术等。

项目十一 了解电子商务技术在供应链管理中的应用

【项目目标】

1、了解供应链管理理论及其发展，掌握供应链管理的概念，原则，职能与流程。

2、了解电子商务环境下供应链管理优势，了解电子商务技术在供应链管理中的应用。

【项目任务】

任务一 认识供应链管理

任务分析

我们知道供应链就是将供应商，制造商，分销商，零售商，直到最终用户连成一个整体的功能网链结构。要形成有效的价值链，最重要的还是做好供应链管理。下面我们分几步来认识供应链管理：

1、 认识供应链管理产生的和发展

2、 认识供应链管理的意义、目标、内容、流程、原则等

3、 了解现代物流管理与供应链管理的关系

任务实施

任务二 电子商务下的供应链管理

任务分析

信息不畅是造成供应链上经济损失的重要原因。20世纪90年代以来，以Internet 为核心的计算机网络技术的发展与应用，使社会社会步入了全新的网络经济时代。在Internet 的支持下，世界经济一体化和全球化进程进一步加快，电子商务作为新经济的标志也得以迅猛发展。与此同时，供应链管理理论也日趋成熟。供应链管理作为对供应链中发生的物流、信息流、资金流以及贸易伙伴关系等要素，进行统一组织、规划、协调和控制的一种现代化企业管理战略，需要充分的相关企业和市场信息。但是，要获得供应链较为完整的信息，依靠人工环境其成本是高昂的。电子商务模式的出现可以为企业实施供应链管理提供有力的信息技术支持和广阔的活动舞台。电子商务和供应链管理在实践中，有互相结合、互相渗透的趋势。下面我们就来了解电子商务下的供应链管理，看看信息畅通后的管理效率。

任务实施