大数据分析—安全.ppt

大数据分析—安全 大数据分析—安全是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一次颠覆性变革，同时也拉开了全球网络空间争霸的帷幕。随着物联网、云计算、移动互联网等新技术的迅猛发展，数据正以前所未有的速度不断地增长和积累。人们不禁惊呼，大数据时代已经到来！ 大数据的特征可以概括为 4V，即大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和价值密度低（Value）。只有具备这些特点的数据，才是大数据。 大数据的涌现催生出了设计用于数据密集型处理的架构，例如 Apache Hadoop。同时，大数据的应用也得到了广泛的关注，例如精准营销、智能电网等。 大数据时代的背景 随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念。 大数据的特征 大数据的特征可以概括为 4V，即大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和价值密度低（Value）。大量化是指数据量的巨大规模，多样化是指数据类型的多样性，快速化是指数据处理的高速性，价值密度低是指数据价值的稀少性。 大数据的分类 大数据可以分为三大类，即海量交易数据、海量交互数据和海量图像文件等。海量交易数据是指企业内部的经营交易信息，主要包括联机交易数据和联机分析数据。海量交互数据是指源于社交媒体、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据等。海量图像文件是指通过管理文件传输协议传送的海量图像文件。 大数据的应用 大数据的应用非常广泛，例如精准营销、智能电网、通信行业等。精准营销是指通过用户行为分析实现精准营销，是大数据的典型应用。智能电网是指通过电网收集数据，预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来 2~3 个月时间里，整个电网大概需要多少电。通信行业是指电信业者透过数以亿计的用户行为数据，进行数据分析和挖掘，获取有价值的信息。 大数据分析—安全防御 大数据分析—安全防御是指在大数据时代，如何保护数据的安全和隐私。随着大数据的涌现，数据的安全和隐私问题也变得越来越重要。因此，需要开发出相应的安全防御技术和策略，保护数据的安全和隐私。 大数据分析—安全是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一次颠覆性变革，同时也拉开了全球网络空间争霸的帷幕。只有具备大量化、多样化、快速化和价值密度低等特点的数据，才是大数据。大数据的应用非常广泛，例如精准营销、智能电网、通信行业等。同时，需要开发出相应的安全防御技术和策略，保护数据的安全和隐私。