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大数据安全需求特点包括(大数据应用的安全主要从几方面入手)

时间:2024-07-15

不属于大数据安全需求特点的是什么

机密性。机密性数据机密性是指数据不被授权者、实体或进程利用或泄露的特性。为了保障大数据安全,数据常常被加密。

解析:大数据的特点包括:海量的数据规模、多样的数据类型、快速的数据流转、潜在的数据价值和数据的真实性。

下列选项中,不属于大数据特征的是(B)。A. 大量性 B. 独立性 C. 高速性 D. 价值性 大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

符合大数据的特点如下:大数据的定义多而杂,不同企业、行业等都从自身角度来定义大数据,意思都差不多,就一句话,大数据由巨型数据集组成,这些数据集规模超出了常用软件在可接受时间下的收集、管理、处理和使用能力。

数据的基本特征不包括整体化。大数据,是IT行业的术语,指的是那些超出常规软件工具处理能力范围的大量数据集合。这些数据集合需要新的处理模式,才能获得更强的决策支持、洞察发现和流程优化能力。它们通常是海量、高增长率和多样化的信息资产。简单来说,大数据就是海量的资料或巨量资料。

大数据的安全问题有哪些?

1、云安全性不足 大数据系统收集的数据通常存储在云中,这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密,并且没有适当的数据安全性,就会出现这些问题。关于大数据存在的安全问题有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。

2、分散的框架 使用大数据的公司可能需要在不同系统之间分布数据分析。例如,Hadoop是一种开放源代码软件,旨在在大数据生态系统中进行灵活和分散的计算。但是,该软件初根本没有安全性,因此在分散的框架中有效的安全性仍然是要实现的挑战。数据来源 找到我们的数据来源确实有助于确定违规的来源。

3、三是充分利用大数据技术应对网络攻击,通过大数据处理技术实现对网络异常行为的识别和分析,基于大数据分析的智能驱动型安全模型,把被动的事后分析变成主动的事前防御;基于大数据的网络攻击追踪,实现对网络攻击行为的溯源。

大数据的特征包括

数据之间关联性强,频繁交互,如游客在旅游途中上传的照片和日志,就与游客的位置、行程等信息有很强的关联性。高速性 这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。大数据与海量数据的重要区别在两方面:一方面,大数据的数据规模更大;另一方面,大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。

大量性(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。多样性(Variety):数据类型的多样性。高速性(Velocity):指获得数据的速度。可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性(Veracity):数据的质量。

速度(Velocity):指获得数据的速度;可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性(Veracity):数据的质量。复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道。价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值。

大数据具有如下哪些特征 大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。大数据具备以下4个特点:一是数据量巨大。