基于大数据环境下的数据安全探究
基于大数据环境下的数据安全探究
一、大数据的概念
大数据是互联网技术和云计算技术迅猛发展的产物，指的是无法在规定的时间内使用当前通用的数据管理工具进行收集处理的规模巨大且形式多样化的数据信息。大数据的研究如今已成为国内外学者、政府机构、研究机构广泛关注的前沿科技。其主要来源是人们在使用互联网和各种终端设备所产生和输出的各种文字、图片或者视频、文件等种类繁多的数据信息。
二、大数据环境的特点
通过对大数据概念的研究我们可以看到大数据环境的特点如下：(一)数据量大且呈几何级数增长趋势
大数据时代的来临，各种智能终端、移动设备、传感器以及社交网络每时每刻都有大量的数据产生，并且呈现出几何级数的增长趋势。预计至2020年，全球电子数据将会超过35ZB。
(二)数据形式多种多样
随着信息化技术的发展，大数据中的主流数据由以普通文本为代表的结构化数据逐步演化为自由文本形式存在的非结构化数据。互联网技术的发展改变了传统数据的二维结构，随着手机及各种终端设备应用范围的拓展，网页、图片、音频视频等非结构化数据的发展显得尤为迅速。统计结果显示，非机构化数据在大数据中所占的比例已达百分之八十以上。
(三)价值密度低
对大数据进行分析可以获得大量有价值的信息，可以对生产生活起到一定的指导作用，因为数据来源的不同，获得的数据信息也是复杂多样，因此大数据以成千上万倍的速度增长，这使得大数据的存储和计算分析成本大大提高。同时也导致大数据的统计缺少细化处理，信息的价值含量低。
(四)具有高效的运算速度和运算能力
大数据的运算系统属于一个分布式机构的系统，以海杜普大数据框架为基础，充分发挥集群的效力，来使自身达到高效的运算速度和运算能力。信息数据发掘技术的不断发展以及大量应用程序的开发和使用和搜索引擎的使用推广必然会使大数据提取和分析变得更快更高效。
三、大数据环境下存在的数据安全问题
(一)网络技术的发展普及发展使数据安全面临巨大风险
随着互联网技术的全球推广使用以及无线路由器、服务器等设备技术的发展，网络的日常应用越来越便捷，信息数据的获取也越来越高效，同时不同行业大数据资源共享也变得十分便利。网络的发展给信息资源提供了一个开放的共享平台，在这个平台之上可以对大数据进行快速的整合分析，并且对有效数据进行整理共享。但是安全问题也接踵而至，开放的网络平台随着使用对象的变换，将众多大数据相互关联，使得网络黑客窃取数据信息变得十分容易。一旦数据泄露，数据的价值也将被窃取，并且数据产生者的个人隐私也将受到威胁。
(二)大数据环境下信息的可靠性下降
大数据环境产生于信息量巨大的网络环境，而且数据的增长传播又十分迅速，虽然数据收集的方式相比传统结构数据更加灵活方便，但是大量的数据给数据的处理分析工作带来了很大的难度，数据的不确定性会造成数据信息失真，在传播速记极快的网络平台，失真的数据可能会产生负面影响，因此在大数据环境下，信息的可靠性大大降低。
四、大数据环境下数据安全的保证措施
(一)建立健全大数据安全管理体系和管理制度
大数据环境是由大量数据信息构建的信息系统，为了保证信息数据的安全可靠性，首先要建立一个安全的数据管理系统，明确重点数据保护的对象，加强对数据信息的监管。当下网络安全形势不容乐观，数据安全已经不仅仅涉及个人隐私保护层面，也与国家安全息息相关。掌管网络数据的相关政府部门应该加强大数据环境下数据安全问题的制度建设。利用制度和政府监督来加快数据安全的规范化。这样不仅可以使数据管理安全有序，也使得数据信息的资源共享更加安全、便捷，同时可以进一步强化网络数据信息的监督和惩罚职能。还应对数据盗窃、非法数据泄露等行为进行严厉处罚。
(二)提高数据信息保护技术
想要保证信息数据不被盗取、恶意攻击，就要以技术为依托，做好系统的防御工作，把安全风险降到最低，阻止各类安全事故的发生。可以通过设置数据访问权限、对数据进行加密备份、划分安全区域、设置数据隔离区等从技术上阻断安全隐患并且定期进行系统维护、进行数据备份，并对大数据进行实时监控。
数据中心信息安全管理及管控要求
数据中心信息安全管理及管控要求 2012-02-24 11:29博客康楠 随着在世界范围内，信息化水平的不断发展，数据中心的信息安全逐渐成为人们关注的焦点，世界范围内的各个机构、组织、个人都在探寻如何保障信息安全的问题。英国、美国、挪威、瑞典、芬兰、澳大利亚等国均制定了有关信息安全的本国标准，国际标准化组织（ISO）也发布了ISO17799、ISO13335、ISO15408等与信息安全相关的国际标准及技术报告。目前，在信息安全管理方面，英国标准ISO27000：2005已经成为世界上应用最广泛与典型的信息安全管理标准，它是在BSI/DISC的BDD/2信息安全管理委员会指导下制定完成。 ISO27001标准于1993年由英国贸易工业部立项，于1995年英国首次出版BS 7799-1：1995《信息安全管理实施细则》，它提供了一套综合的、由信息安全最佳惯例组成的实施规则，其目的是作为确定工商业信息系统在大多数情况所需控制范围的唯一参考基准，并且适用于大、中、小组织。1998年英国公布标准的第二部分《信息安全管理体系规范》，它规定信息安全管理体系要求与信息安全控制要求，它是一个组织的全面或部分信息安全管理体系评估的基础，它可以作为一个正式认证方案的根据。ISO27000-1与ISO27000-2经过修订于1999年重新予以发布，1999版考虑了信息处理技术，尤其是在网络和通信领域应用的近期发展，同时还非常强调了商务涉及的信息安全及信息安全的责任。2000年12月， ISO27000-1：1999《信息安全管理实施细则》通过了国际标准化组织ISO的认可，正式成为国际标准ISO/IEC17799-1：2000《信息技术-信息安全管理实施细则》。2002年9月5日，ISO27000-2：2002草案经过广泛的讨论之后，终于发布成为正式标准，同时ISO27000-2：1999被废止。现在，ISO27000：2005标准已得到了很多国家的认可，是国际上具有代表性的信息安全管理体系标准。许多国家的政府机构、银行、证券、保险公司、电信运营商、网络公司及许多跨国公司已采用了此标准对信息安全进行系统的管理，数据中心（IDC）应逐步建立并完善标准化的信息安全管理体系。 一、数据中心信息安全管理总体要求 1、信息安全管理架构与人员能力要求 1.1信息安全管理架构 IDC在当前管理组织架构基础上，建立信息安全管理委员会，涵盖信息安全管理、应急响应、审计、技术实施等不同职责，并保证职责清晰与分离，并形成文件。 1.2人员能力 具备标准化信息安全管理体系内部审核员、CISP（Certified Information Security Professional，国家注册信息安全专家）等相关资质人员。5星级IDC至少应具备一名合格的标准化信息安全管理内部审核员、一名标准化主任审核员。4星级IDC至少应至少具备一名合格的标准化信息安全管理内部审核员 2、信息安全管理体系文件要求，根据IDC业务目标与当前实际情况，建立完善而分层次的IDC信息安全管理体系及相应的文档，包含但不限于如下方面： 2.1信息安全管理体系方针文件
数据中心安全规划方案
XX数据中心信息系统安全建设项目 技术方案
目录1.项目概述4 1.1.目标与范围4 1.2.参照标准4 1.3.系统描述4 2.安全风险分析5 2.1.系统脆弱性分析5 2.2.安全威胁分析5 2.2.1.被动攻击产生的威胁5 2.2.2.主动攻击产生的威胁5 3.安全需求分析7 3.1.等级保护要求分析7 3.1.1.网络安全7 3.1.2.主机安全8 3.1.3.应用安全9 3.2.安全需求总结9 4.整体安全设计10 4.1.安全域10 4.1.1.安全域划分原则10 4.1.2.安全域划分设计11 4.2.安全设备部署12 5.详细安全设计13 5.1.网络安全设计13 5.1.1.抗DOS设备13 5.1.2.防火墙14 5.1.3.WEB应用安全网关15 5.1.4.入侵防御16
5.1.5.入侵检测17 5.1. 6.安全审计18 5.1.7.防病毒18 5.2.安全运维管理19 5.2.1.漏洞扫描19 5.2.2.安全管理平台19 5.2.3.堡垒机21 6.产品列表21
1.项目概述 1.1.目标与范围 本次数据中心的安全建设主要依据《信息安全技术信息安全等级保护基本要求》中的技术部分，从网络安全，主机安全，应用安全，来对网络与服务器进行设计。根据用户需求，在本次建设完毕后XX数据中心网络将达到等保三级的技术要求。 因用户网络为新建网络，所以本次建设将完全按照《信息安全技术信息安全等级保护基本要求》中技术部分要求进行。 1.2.参照标准 GB/T22239-2008《信息安全技术信息安全等级保护基本要求》 GB/T 22239-2008《信息安全技术信息安全等级保护基本要求》 GB/T 22240-2008《信息安全技术信息系统安全等级保护定级指南》 GB/T 20270-2006《信息安全技术网络基础安全技术要求》 GB/T 25058-2010《信息安全技术信息系统安全等级保护实施指南》 GB/T 20271-2006《信息安全技术信息系统安全通用技术要求》 GB/T 25070-2010《信息安全技术信息系统等级保护安全设计技术要求》 GB 17859-1999《计算机信息系统安全保护等级划分准则》 GB/Z 20986-2007《信息安全技术信息安全事件分类分级指南》 1.3.系统描述 XX数据中心平台共有三个信息系统：能源应用，环保应用，市节能减排应用。 企业节点通过企业信息前置机抓取企业节点数据，并把这些数据上传到XX 数据中心的数据库中，数据库对这些企业数据进行汇总与分析，同时企业节点也可以通过VPN去访问XX数据中心的相关应用。
大数据环境下的企业管理
题目：大数据环境下的企业管理问题 作者：唐梦梦 摘要：大数据时代的来临，影响着企业的运营与商业模式，企业管理必然也要与之相匹配，才能促进企业的发展与壮大。本文主要分析了大数据的特点，大数据对企业管理的影响，讨论了在大数据的影响下，企业如何进行管理决策和利用大数据应该注意的事项。利用统计学，数据库，EXCEL和数据挖掘等知识和数学方法得出以下指标及结论。从企业的产品销售情况可以得出哪些产品要淘汰，哪些产品要更新。从各个品牌的广告投放来获得有用的信息，了解对手的广告投放。方便企业花最少的成本，获取更多的利益。因此，大数据的时代，企业可以利用大数据，对数据“清洗”、挖掘，并进行深度提炼、分析最后形成决策，进行管理决策。但是同时也要注意，合理利用大数据，不要神话大数据，要结合管理经验和数据进行共同决策管理。企业大引入大数据的时候要切合实际。 正文：第一章大数据时代的特点 视频、音频、图像、数字的等多种交互方式的丰富，让我们已经进入了数据信息爆炸的阶段。一些国外的调研机构认为：未来10年之内，全球的数据和内容将增加44倍，大数据的时代来了。要想弄清楚大数据如何影响企业，那么就需要先弄清楚大数据的概念。大数据的概念建立在数据库的基础之上，就传统的数据库来说，数据库的基本单位是以MB为单位的，但是大数据却是以GB甚至是TB为单位的，那么可以把大数据简单地理解为数据库的集成，这种定义是根据大数据在容量上的特点来定义的，但是实际上来看，大数据并不仅仅只有“大”这一个特点，规模性、多样性、高速性和价值性是目前学术界普遍认同的大数据所具有的特点，根据这种观点，我们可以对大数据进行一个宽泛的定义，大数据是一种具有多样性，高速性，规模性以及价值性的数据库集成。大数据的多样性表现为，大数据的种类不仅仅是某一个特定的单位数据，而是由多种类型的数据共同组成的，这些数据的类型不仅仅包括传统的数据库所产生的数据，还包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据形态，随着大数据时代的特征增强，这种传统数据所占的比重在不断地下降，取而代之的是其他种类的数据，那么这种特性就决定了对于大数据的处理不能用传统的方式。 在大数据时代，要将数据作为一种资源辅助解决其他诸多领域的问题；数据库处理数据，仅用一种或少数几种工具就可以处理，而大数据不可能有一种或少数几种工具来处理数据，需要采取新的数据思维来应对。 第二章大数据对企业管理的影响 1. 大数据推动企业管理变革 当企业的某项资产非常重要，数量巨大时，就需要有效管理。如今，数据已经成为这种资产。以前人们还不会将它看做是资产，而是一种附属物。客户来办理业务，在系统中产生了这种附属物。而现在，发现在客户办理业务这条信息中，蕴含这一些客户的需求，成千上万条这类信息累积下来，就能洞察客户所需，为设计新产品，为客户个性化营销产生新的价值。数据变成一种资产了，需要被管理起来。大数据将从数据资产化和决策智能化两个方面推动企业管理变革。
室内环境检测实验室人员职能与权限
室内环境检测实验室人员职能与权限 主任：主任为本实验室最高管理者，对本实验室开展的安全、生产经营、技术、质量、行政、人事、劳资、后勤、综合治理、精神文明及各项管理负全面责任。负责制订本实验室质量方针、目标、公正性声明并组织实施，领导建立质量体系并通过定期开展管理评审不断改进和完善。 技术负责人：技术负责人全面负责本实验室技术工作，负责检测方法及作业的技术管理、科研课题管理、计算机应用管理和职工教育培训，对本实验室检测技术的适用性、科学性、可靠性负责。领导技术管理层和学术委员会的工作，开展技术改革活动，解决重大技术问题。 质量负责人：质量负责人按主任授权组织建立健全质量体系，定期组织开展全面质量体系审核，并协助主任定期开展管理评审，对质量体系的持续有效运行负领导责任。 委托受理审核员：协助技术负责人、质量负责人对技术课题、质量工作、分管的检测部的技术工作进行管理。负责对委托任务单的评定，签发检测工作任务单。 审核人：负责本专业范围内的审核签字，对检测方法、检测原理、结果报告的适用性、科学性、正确性以及公正性负责。同时，负责本专业内的检测技术，并负责解决本专业内的有关技术问题。 校核人员：负责对结果、报告的校核，负责校核报告的检测方法，计
算结果、签字、所用仪器设备等是否有效。 内审员：负责对质量体系的监督和质量体系的保持和改进，负责管理者与员工之间交流的联络，负责对第二方、第三方评审接头，并在质量体系的有效实施起带头作用。 监督员：应熟悉相关项目的检测方法，具有丰富的经验，并且对工作认真负责，具有坚毅的韧性。负责对质量体系有效性和适用性进行监督和报告，同时对提出的改进措施负责监督实施。 主检人员：对参数检验方法、原理、标准十分熟悉，对所用仪器设备操作熟练，并能排除一般故障，对样品的流转过程以及报告的编写等十分熟练。对所检参数的合理性、科学性、正确性负责。 检验员：对检验所用仪器设备会操作，熟悉标准及方法原理，对检验结果负责，正确填写记录等。样品保管员：负责样品的接收、保存、发放、处理，并负责检查样品的状态，并做好各种记录。仪器设备管理员：负责仪器设备的检定（校准），负责仪器设备的保养、维护，并负责填写仪器设备的检定、维修、保养记录，并负责仪器设备购置计划的编写，按计划对仪器设备的运行检查，并负责将各种记录交技术质量办公室。
大数据环境下的数据迁移技术研究_王刚
Microcomputer Applications Vol. 30, No.5, 2013 研究与设计 微型电脑应用 2013年第30卷第5期 ?1? 文章编号：1007-757X(2013)05-0001-03 大数据环境下的数据迁移技术研究 王 刚，王 冬，李 文，李光亚 摘 要：数据是信息系统运行的基础和核心，是机构稳定发展的宝贵资源。随着信息系统数据量成几何级数增加，特别是在当前大数据环境和信息技术快速发展情况下，海量数据迁移是企业解决存储空间不足、新老系统切换和信息系统升级改造等过程中必须面对的一个现实问题。如何在业务约束条件下，快速、正确、完整地实现海量数据迁移，保障数据的完整性、一致性和继承性，是一个关键研究课题。从海量数据管理的角度，阐述了海量数据迁移方法，比较了不同数据迁移的方案特点。 关键词：大数据；数据迁移；存储 中图分类号：TP391 文献标志码：A Data Migration Technology Research Based on Big Data Environment Wang Gang 1, Wang Dong 2, Li Wen 3, Li Guangya 2 (https://www.wendangku.net/doc/538816052.html,rmation Center of Shanghai Municipal Human Resources and Social Security, Shanghai200051, China; 2. Wonders Information Co., Ltd., Shanghai201112, China; 3. Shanghai Institute of Foreign Trade, Shanghai201600, China) Abstract: The data is the core resource of the information system, it is the basis of the enterprise, With the continuous of business, a geometric increase in the amount of data generated by the information system, especially in the case of current data environment and information technology. The massive data migration is a real problem. With the business constraints, the massive data migration is a key research topic, in this paper, from the point of view of the massive data management, elaborated a massive data migration me-thod, and compare the characteristics of different data migration program. Key words: Big Data; Data Migration; Storage 0 引言 数据一直是信息系统的基础和核心。一方面，随着企业业务的发展，信息系统覆盖面的扩大，管理和服务精细化层度的深入，集中式的管理信息系统正在不断应运而生，各行各业都先后出现了规模庞大的数据中心。这些数据中心经过一段时间的运行，其数据量正成几何级增长，有的甚至可以达到TB 级或PB 级。另一方面，新的技术架构和业务操作对性能指标提出了更高的要求，而这些要求往往需要通过软件升级或者硬件更新的方式来实现，因而在新老系统的切换或升级改造过程中，势必会面临一个现实问题――数据迁 移。吕帅[1] 等人从分级存储管理的角度提出了混合存储环境下的数据价值评估模型和迁移过程控制理论，提出了数据价 值的精确判定。徐燕[2] 等人利用编程基础实现了异构数据库系统间的数据迁移，提出了数据迁移的抽取、转换和载入3个过程。李喆[3]等从项目管理和方法论角度描述了企业级数据迁移的过程。张玺[4]针对数据从磁盘到磁带的数据迁移问题，提出了并行文件处理方式。丛慧刚[5]等人，从元数据角度，提出了数据迁移中元数据对映射模式体系，对采用源数据驱动ETL 引擎进行功能实现。这些研究都是根据具体工程中数据迁移这个关键问题进行了研究，但是随着信息技术 的发展，针对数据迁移整体管理缺少研究。本文结合某特大 型城市社会保险信息系统管理过程中大数据环境下，海量数据迁移问题进行整体分析，对可能需要大数据迁移的驱动因素和在数据迁移过程中需要关注的各类风险点进行了汇总分析，根据这些风险对数据迁移的各类方案进行分析、研究和论述，最后针对实际工作给出了实际应用。 1 数据迁移驱动分析 1) 新老系统切换需要：数据作为企业的核心资源，是 企业业务连续和发展的基础，因此当信息系统更新或者新老系统切换时，需要对老系统的数据进行整理，抽取，并按照新系统的业务逻辑和数据规则进行迁移，以保障业务的连续性。 2) 搬迁或数据中心合并需求：很多政府政策上的指导 引发了组织结构的变化以及数据分布的改变。一个非常有名的例子是美国的金融监管法案 (Ring-Fencing Senario)，这个法案要求所有的银行把数据通过几个步骤和高危投资业务进行隔离。而这些步骤会涉及大量的结构性数据（数据库）和非结构性数据（金融交易的图像存档）的迁移。 3) 性能提升需求：由于业务的发展，企业规模的变大， —————————————— 基金项目：核高基重大专项课题（2009ZX01043-003-004-05）；上海市教委科研创新项目（11YS205）和上海市高校“085工程”项目资助。 作者简介：王 刚（1974-）男，上海市，上海市人力资源和社会保障信息中心，工程师，本科，研究方向：计算机信息系统集成和安全管理，上海， 200051 王 冬（1972-）男，上海市，万达信息股份有限公司，工程师，硕士，研究方向：信息系统软件工程和数据挖掘，上海，200051 李 文（1972-）女，上海市，上海对外贸易学院，副教授，博士，研究方向：计量经济和数据挖掘，上海，200051 李光亚（1973-）男，上海市，万达信息股份有限公司，教授级高工，博士，研究方向：计算机软件、系统集成、信息安全、软件工程等，上海，200051
数据中心信息安全解决方案模板
数据中心信息安全 解决方案
数据中心解决方案 （安全）
目录 第一章信息安全保障系统...................................... 错误!未定义书签。 1.1 系统概述 .................................................... 错误!未定义书签。 1.2 安全标准 .................................................... 错误!未定义书签。 1.3 系统架构 .................................................... 错误!未定义书签。 1.4 系统详细设计 ............................................ 错误!未定义书签。 1.4.1 计算环境安全 ...................................... 错误!未定义书签。 1.4.2 区域边界安全 ...................................... 错误!未定义书签。 1.4.3 通信网络安全 ...................................... 错误!未定义书签。 1.4.4 管理中心安全 ...................................... 错误!未定义书签。 1.5 安全设备及系统......................................... 错误!未定义书签。 1.5.1 VPN加密系统 ...................................... 错误!未定义书签。 1.5.2 入侵防御系统 ...................................... 错误!未定义书签。 1.5.3 防火墙系统 .......................................... 错误!未定义书签。 1.5.4 安全审计系统 ...................................... 错误!未定义书签。 1.5.5 漏洞扫描系统 ...................................... 错误!未定义书签。 1.5.6 网络防病毒系统 .................................. 错误!未定义书签。 1.5.7 PKI/CA身份认证平台 .......................... 错误!未定义书签。 1.5.8 接入认证系统 ...................................... 错误!未定义书签。
基于大数据环境下的数据安全探究
基于大数据环境下的数据安全探究 一、大数据的概念 大数据是互联网技术和云计算技术迅猛发展的产物，指的是无法在规定的时间内使用当前通用的数据管理工具进行收集处理的规模巨大且形式多样化的数据信息。大数据的研究如今已成为国内外学者、政府机构、研究机构广泛关注的前沿科技。其主要来源是人们在使用互联网和各种终端设备所产生和输出的各种文字、图片或者视频、文件等种类繁多的数据信息。 二、大数据环境的特点 通过对大数据概念的研究我们可以看到大数据环境的特点如下：(一)数据量大且呈几何级数增长趋势 大数据时代的来临，各种智能终端、移动设备、传感器以及社交网络每时每刻都有大量的数据产生，并且呈现出几何级数的增长趋势。预计至2020年，全球电子数据将会超过35ZB。 (二)数据形式多种多样 随着信息化技术的发展，大数据中的主流数据由以普通文本为代表的结构化数据逐步演化为自由文本形式存在的非结构化数据。互联网技术的发展改变了传统数据的二维结构，随着手机及各种终端设备应用范围的拓展，网页、图片、音频视频等非结构化数据的发展显得尤为迅速。统计结果显示，非机构化数据在大数据中所占的比例已达百分之八十以上。
(三)价值密度低 对大数据进行分析可以获得大量有价值的信息，可以对生产生活起到一定的指导作用，因为数据来源的不同，获得的数据信息也是复杂多样，因此大数据以成千上万倍的速度增长，这使得大数据的存储和计算分析成本大大提高。同时也导致大数据的统计缺少细化处理，信息的价值含量低。 (四)具有高效的运算速度和运算能力 大数据的运算系统属于一个分布式机构的系统，以海杜普大数据框架为基础，充分发挥集群的效力，来使自身达到高效的运算速度和运算能力。信息数据发掘技术的不断发展以及大量应用程序的开发和使用和搜索引擎的使用推广必然会使大数据提取和分析变得更快更高效。 三、大数据环境下存在的数据安全问题 (一)网络技术的发展普及发展使数据安全面临巨大风险 随着互联网技术的全球推广使用以及无线路由器、服务器等设备技术的发展，网络的日常应用越来越便捷，信息数据的获取也越来越高效，同时不同行业大数据资源共享也变得十分便利。网络的发展给信息资源提供了一个开放的共享平台，在这个平台之上可以对大数据进行快速的整合分析，并且对有效数据进行整理共享。但是安全问题也接踵而至，开放的网络平台随着使用对象的变换，将众多大数据相互关联，使得网络黑客窃取数据信息变得十分容易。一旦数据泄露，数据的价值也将被窃取，并且数据产生者的个人隐私也将受到威胁。 (二)大数据环境下信息的可靠性下降
信息安全服务软件-使用说明书
信息安全服务软件 说明书 1.引言 本软件使用说明书是为了指导信息安全服务软件的使用操作，同时为本软件系统的测试提供必要的信息。 本详细设计说明书的读者都包括以下人员： a. 代码编写人员 b. 测试人员 c. 概要设计人员 d. 其它对信息安全服务软件感兴趣的人员。 2.软件概述 2.1目标 安全是一个动态的过程，在信息系统运行维护期间可能遭遇来自各方面的安全威胁。为保证信息系统运营使用单位网络及应用服务的持续正常运行，信息安全服务软件依靠有关信息安全事件相关标准，通过提供网络安全保障服务来加强信息系统运营使用单位的网络安全性，通过定期和不定期的安全扫描服务、安全巡检服务、安全预警服务以及周到的突发应急响应服务将安全工作落到实处，以有效提高信息系统运营使用单位的网络安全保障能力。 ?增强技术设施抵抗非法攻击的能力； ?集中精力维护信息系统的持续可用； ?提高技术人员对信息安全的认识； ?快速发现企业的信息安全漏洞，通过有效的防护方法，提升信息安全水平；
?加强信息基础设施的安全水平，降低安全风险； ?维持企业形象、赢取客户信任。 2.2功能特点 该系统具有以下几个功能特点： （1）本软件系统的开发采用了C/S结构，技术成熟，使得该系统具有高可靠性、较强的拓展性和维护性； （2）该系统支持并发用户数较多。响应时间仅在2s左右，具有良好的实用性和出众的性价比。 （3）同时本软件在预检结果的准确度方面也具有很高的可信性。开发人员在网络安全、数据传输安全、数据访问安全和数据存储安全等几个方面做了大量努力，使得系统安全性极高； 3.运行环境 3.1硬件环境 服务器端：CPU以Intel的型号为准，可以采用AMD相同档次的对应型号，内存基本配置4G 客户端：CPU为Core i3-2100 3.10GHz（标准配置），内存为4 GB（标准配置），磁盘存储为500 GB（标准配置）。 3.2软件环境 所需软件环境如下： 操作系统为：windows xp,windows2003,vista等。推荐windows xp。
大数据环境下的数据安全研究
大数据环境下的数据安全研究 摘要：大数据蕴藏着价值信息，但数据安全面临严峻挑战。本文在分析大数据基本特征的基础上，提出了当前大数据面临的安全挑战，并从大数据的存储、应用和管理等方面阐述了大数据安全的应对策略。 关键词：大数据；数据安全；云计算；数据挖掘 Abstract：The Big Data contain Valuable information，However, data security is facing serious challenges。based on the analysis of the basic characteristics of the Big Data，The paper propose the current risk of Big Data，and further from the Big Data’s storage, application and management expounds the Big Data Security strategy. Key words：Big Data；Data security；Cloud Computing；Data Mining 0引言 随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，以及智能终端、网络社会、数字地球等信息体的普及和建设，全球数据量出现爆炸式增长，仅在2011年就达到1.8万亿GB。IDC 预计，到2020年全球数据量将增加50倍。毋庸臵疑，大数据时代已经到来。一方面，云计算为这些海量的、多样化的数据提供存储和运算平台，同时数据挖掘和人工智能从大数据中发现知识、规律和趋势，为决策提供信息参考。但是，大数据的发展将进一步扩大信息的开放程度，随之而来的隐私数据或敏感信息的泄露事件时有发生。面对大数据发展的新特点、新挑战，如何保障数据安全是我们需要研究的课题。 1 大数据的特征 大数据通常被认为是一种数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据。随着对大数据研究的进一步深入，大数据不仅指数据本身的规模，也包括数据采集工具、数据存储平台、数据分析系统和数据衍生价值等要素。其主要特点有以下几点： 1.1数据量大 大数据时代，各种传感器、移动设备、智能终端和网络社会等无时不刻都在产生数据，数量级别已经突破TB，发展至PB乃至ZB，统计数据量呈千倍级别上升。据估计，2012年全球产生的数据量将达到2.7ZB，2015年将超过8ZB[1]。 1.2类型多样 当前大数据不仅仅是数据量的井喷性增长，而且还包含着数据类型的多样化发展。以往数据大都以二维结构呈现，但随着互联网、多媒体等技术的快速发展和普及，视频、音频、图片、邮件、HTML、RFID、GPS和传感器等产生的非结构化数据，每年都以60%速度增长。预计，非结构化数据将占数据总量的80%以上[1]。 1.3运算高效 基于云计算的Hadoop大数据框架，利用集群的威力高速运算和存储，实现了一个分布式运行系统，以流的形式提供高传输率来访问数据，适应了大数据的应用程序。而且，数据挖掘、语义引擎、可视化分析等技术的发展，可从海量的数据中深度解析，提取信息，掌控数据增值的“加速器”。 1.4产生价值 价值是大数据的终极目的。大数据本身是一个“金矿产”，可以从大数据的融合中获得意想不到的有价值的信息。特别是激烈竞争的商业领域，数据正成为企业的新型资产，追求数据最大价值化。同时，大数据价值也存在密度低的特性，需要对海量的数据进行挖掘分析
数据中心信息安全法规办法
数据中心信息安全法规办法 为加强数据中心的数据安全和保密管理，保障数据中心的数据安全，现依据国家有关法律法规和政策，针对当前安全保密管理工作中可能存在的问题和薄弱环节，制定本办法。 一、按照“谁主管谁负责、谁运行谁负责”的原则，各部门在其职责范围内，负责本单位计算机信息系统的安全和保密管理。 二、各单位应当明确一名主要领导负责计算机信息系统安全和保密工作，指定一个工作机构具体负责计算机信息系统安全和保密综合管理。各部门内设机构应当指定一名信息安全保密员。 三、要加强对与互联网联接的信息网络的管理，采取有效措施，防止违规接入，防范外部攻击，并留存互联网访问日志。 四、计算机的使用管理应当符合下列要求： 1.对计算机及软件安装情况进行登记备案，定期核查； 2.设置开机口令，长度不得少于8个字符，并定期更换，防止口令被盗； 3.安装防病毒等安全防护软件，并及时进行升级；及时更新操作系统补丁程序； 4.不得安装、运行、使用与工作无关的软件； 5.严禁同一计算机既上互联网又处理涉密信息； 6.严禁使用含有无线网卡、无线鼠标、无线键盘等具有无线互联功能的设备处理涉密信息； 7.严禁将涉密计算机带到与工作无关的场所。
五、移动存储设备的使用管理应当符合下列要求： 1.实行登记管理； 2.移动存储设备不得在涉密信息系统和非涉密信息系统间交叉使用，涉密移动存储设备不得在非涉密信息系统中使用； 3.移动存储设备在接入本单位计算机信息系统之前，应当查杀病毒、木马等恶意代码； 4.鼓励采用密码技术等对移动存储设备中的信息进行保护； 5.严禁将涉密存储设备带到与工作无关的场所。 六、数据复制操作管理应当符合下列要求： 1.将互联网上的信息复制到处理内部信息的系统时，应当采取严格的技术防护措施，查杀病毒、木马等恶意代码，严防病毒等传播； 2.严格限制从互联网向涉密信息系统复制数据。确需复制的，应当严格按照国家有关保密标准执行； 3.不得使用移动存储设备从涉密计算机向非涉密计算机复制数据。确需复制的，应当采取严格的保密措施，防止泄密； 4.复制和传递涉密电子文档，应当严格按照复制和传递同等密级纸质文件的有关规定办理。 七、处理内部信息的计算机及相关设备在变更用途时，应当使用能够有效删除数据的工具删除存储部件中的内部信息。 八、涉密计算机及相关设备不再用于处理涉密信息或不再使用时，应当将涉密信息存储部件拆除或及时销毁。涉密信息存储部件的销毁必须按照涉密载体销毁要求进行。 九、加强对计算机使用人员的管理，开展经常性的保密教育
室内环境质量检测有限公司实验室内务管理程序
1目的 本程序规定了旨在对办公及检验场所实施有效管理，确定本公司各科室、检验场所处于清洁、整齐、文明、安全的良好环境。 2范围 本程序适用于本公司各科室及检验场所的内务管理。 3职责 3.1各科室人员负责本部门环境和设施的日常维护，保持工作场所的清洁、卫生、文明和安全，遵守各项管理制度和规定。 3.2各科室负责人对各项管理制度和规定的实施，随时进行检查和监督。 3.3综合办公室负责对各科室内务管理的考核。 4程序 4.1卫生措施 4.1.1检验室内不得进行与检验无关的任何活动，存放与检验无关的任何物品。 4.1.2检验室内禁止吸烟，吐痰，大声喧哗。 4.1.3检验人员上岗时，必须佩戴表明职务的胸卡，身穿工作服，着 装要整洁
4.1.4仪器设备的零部件要妥善保管，常用工具摆放整齐，所有物品排列有 序。 4.1.5各科室建立卫生值日制度，卫生区负责到人，做到天天清扫和每周大清扫， 4.1.6对仪器设备应经常进行清擦、润滑和保养，保持设备清洁无尘埃、无锈蚀，处于良好状态。 4.2文明措施 4.2.1热情对待客户积极为客户排忧解难。 4.2.2文明服务，礼貌用语。 4.3 安全措施 4.3.1检验室制定岗位安全操作规程，设立兼职安全员、负责本室安全保卫工作、对全室人员进行安全教育和安全检查，及时采取预防措施，避免事故隐患。 4.3.2检验人员应严格执行安全操作规程，避免发生人身伤害和设备损坏事故。仪器设备用后断电，电热设备附近不得放置易燃物品，防止发生火灾。放火设施应可靠、有效，并放置在醒目易取的地方。 4.3.3下班后必须关掉电源、水源，关好门窗并上锁。对于有害物质和贵重的物品采取可靠的防范措施。 4.3.4无关人员未经批准不得随意进入检验室。尤其是有特殊环境要求的工作区域，应有警示并严格限制人员的进出，以免影响环境的稳定性和检验 工作的安全。 4.4保密措施
互联网+环境保护监管监测大数据平台整体解决方案
互联网+环境保护 监管监测大数据平台整体 解 决 方 案
目录 1概述 (14) 1.1项目简介 (14) 1.1.1项目背景 (14) 1.2建设目标 (15) 1.2.1业务协同化 (16) 1.2.2监控一体化 (16) 1.2.3资源共享化 (16) 1.2.4决策智能化 (16) 1.2.5信息透明化 (17) 2环境保护监管监测大数据一体化管理平台 (18) 2.1环境保护监管监测大数据一体化平台结构图 (18) 2.2环境保护监管监测大数据一体化管理平台架构图20 2.3环境保护监管监测大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (20) 2.3.1一张图：“天空地”一体化地理信息平台 .. 21
2.3.2两个中心 (30) 2.3.3三个体系 (32) 2.3.4七大平台 (32) ?高空视频及热红外管理系统 (44) ?激光雷达监测管理系统 (44) ?车载走航管理系统 (44) ?网格化环境监管系统 (45) ?机动车尾气排放监测 (45) ?扬尘在线监测系统 (45) ?餐饮油烟在线监测系统 (46) ?水环境承载力评价系统 (46) ?水质生态监测管理系统 (47) ?湖泊生态管理系统 (47) ?水生态管理系统 (48) ?排污申报与排污费管理系统 (49) ?排污许可证管理系统 (49) ?建设项目审批系统 (49)
3环境保护监管监测大数据一体化管理平台功能特点 (51) 3.1管理平台业务特点 (51) 3.1.1开启一证式管理，创新工作模式 (51) 3.1.2拓展数据应用，优化决策管理 (51) 3.1.3增强预警预报、提速应急防控 (52) 3.1.4完善信息公开、服务公众参与 (53) 3.2管理平台技术特点 (54) 3.2.1技术新 (54) 3.2.2规范高 (55) 3.2.3分析透 (55) 3.2.4功能实 (56) 1、污染源企业一源一档 (59) 3.2.5检索平台 (61) 3.2.6消息中心 (62) 3.3管理平台功能 (62) 3.3.1环境质量监测 (63) 3.3.2动态数据热力图 (64)
大数据环境下的数据质量管理策略
大数据环境下的数据质量管理策略 信息时代，数据已经慢慢成为一种资产，数据质量成为决定资产优劣的一个重要方面。随着大数据的发展，越来越丰富的数据给数据质量的提升带来了新的挑战和困难。提出一 种数据质量策略，从建立数据质量评价体系、落实质量信息的采集分析与监控、建立持续 改进的工作机制和完善元数据管理４个方面，多方位优化改进，最终形成一套完善的质量 管理体系，为信息系统提供高质量的数据支持。 １信息系统数据质量 信息由数据构成，数据是信息的基础，数据已经成为一种重要资源。对于企业而言， 进行市场情报调研、客户关系维护、财务报表展现、战略决策支持等，都需要信息系统进 行数据的搜集、分析、知识发现，为决策者提供充足且准确的情报和资料。对于政府而言，进行社会管理和公共服务，影响面更为宽广和深远，政策和服务能否满足社会需要，是否 高效地使用了公共资源，都需要数据提供支持和保障，因而对数据的需求显得更为迫切， 对数据质量的要求也更为苛刻。 作为信息系统的重要构成部分，数据质量问题是影响信息系统运行的关键因素，直接 关系到信息系统建设的成败。根据“垃圾进，垃圾出（ｇａｒｂａｇｅｉｎ，ｇａｒｂａｇｅｏｕｔ）”的原理，为了使信息系统建设取得预期效果，达到数据决策的目标，就要求信息系统提供的数据是可靠的，能够准确反应客观事实。如果数据质量得不到保证，即 使数据分析工具再先进，模型再合理，算法再优良，在充满“垃圾”的数据环境中也只能
得到毫无意义的垃圾信息，系统运行的结果、作出的分析就可能是错误的，甚至影响到后续决策的制定和实行。高质量的数据来源于数据收集，是数据设计以及数据分析、评估、修正等环节的强力保证。因此，信息系统数据质量管理尤为重要，这就需要建立一个有效的数据质量管理体系，尽可能全面发现数据存在的问题并分析原因，以推动数据质量的持续改进。 ２大数据环境下数据质量管理面临的挑战 随着三网融合、移动互联网、云计算、物联网的快速发展，数据的生产者、生产环节都在急速攀升，随之快速产生的数据呈指数级增长。在信息和网络技术飞速发展的今天，越来越多的企业业务和社会活动实现了数字化。全球最大的零售商沃尔玛，每天通过分布在世界各地的６０００多家商店向全球客户销售超过２．６７亿件商品，每小时获得２．５ＰＢ的交易数据。而物联网下的传感数据也慢慢发展成了大数据的主要来源之一。有研究估计，２０１５年全球数据量为８ＺＢ，而到２０２０年则高达３５．２ＺＢ，是２０１５年数据量的４４倍之多。此外，随着移动互联网、Ｗｅｂ２．０技术和电子商务技术的飞速发展，大量的多媒体内容在指数增长的数据量中发挥着重要作用。 大数据时代下的数据与传统数据呈现出了重大差别，直接影响到数据在流转环节中的各个方面，给数据存储处理分析性能、数据质量保障都带来了很大挑战。大数据与传统数据对比如表１所示。 由于以上特性，大数据的信息系统更容易产生数据质量问题：
数据中心信息安全法规办法通用版
管理制度编号：YTO-FS-PD431 数据中心信息安全法规办法通用版 In Order T o Standardize The Management Of Daily Behavior, The Activities And T asks Are Controlled By The Determined Terms, So As T o Achieve The Effect Of Safe Production And Reduce Hidden Dangers. 标准/ 权威/ 规范/ 实用 Authoritative And Practical Standards
数据中心信息安全法规办法通用版 使用提示：本管理制度文件可用于工作中为规范日常行为与作业运行过程的管理，通过对确定的条款对活动和任务实施控制,使活动和任务在受控状态，从而达到安全生产和减少隐患的效果。文件下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用。 为加强数据中心的数据安全和保密管理，保障数据中心的数据安全，现依据国家有关法律法规和政策，针对当前安全保密管理工作中可能存在的问题和薄弱环节，制定本办法。 一、按照“谁主管谁负责、谁运行谁负责”的原则，各部门在其职责范围内，负责本单位计算机信息系统的安全和保密管理。 二、各单位应当明确一名主要领导负责计算机信息系统安全和保密工作，指定一个工作机构具体负责计算机信息系统安全和保密综合管理。各部门内设机构应当指定一名信息安全保密员。 三、要加强对与互联网联接的信息网络的管理，采取有效措施，防止违规接入，防范外部攻击，并留存互联网访问日志。 四、计算机的使用管理应当符合下列要求： 1. 对计算机及软件安装情况进行登记备案，定期核查；
浅析室内空气检测实验室建设
浅析室内空气检测实验室建设 [摘要]：室内空气检测是一个新兴的行业。它是针对室内装饰装修、家具添置等引起 的环境污染超标情况进行的分析、化验的过程且作出具国家权威认可（CMA）具有法律效力的检测报告，根据检测结果值我们可以判断室内各项污染物质的浓度，并进行有针对的防控措施。建立室内空气检测实室，分析检测室内环境中空气污染物的类别和特点，对改善室内空气质量有很大作用。 关键词：室内，空气检测，实验室，检测报告 1 前言： 室内已成为人们生活的主要场所，这泛指人们的生活居室、劳动与工作场所、以及进行其他活动的公共场所等。据近年的资料表明，居室环境与人的日常工作生活有着密切关系，城市居民每天有70-80%的时间在各种室内环境中度过，室内空气质量的好坏优劣，对人体健康的影响越来越大。所以室内空气检测实验室的建设对检测室内污染物的污染程度、对保护人们的身心健康、提高生活品质具有重要意义。建设室内空气检测实验室从硬件看，主要是实验用房、仪器设备及基础设施等物资条件；从软件看，主要是实验队伍、技术力量和管理(包括设备管理)水平。主要检测项目是甲醛、苯、甲苯、二甲苯、总挥发性有机物TVOC等的含量，检测水平的高低影响着治理的效果。结合当今社会实际情况，我谈一谈实验室建设工作中的规划。 2建立实验室 2.1室内环境检测实验室位置的选择 环境检测实验室的检测工作绝大多数是进行微量或痕量分析，外部环境的好坏直接或间接地影响检测结果的准确度。清新的空气使检测人员精神焕发、精心操作，噪声使人心情烦躁、易导致操作失误；强烈的震动能使天平损坏或灵敏度下降；空气中的灰尘、有害气体能使仪器、设备受损，使纯水的质量下降，从而影响分析的准确度。因此，环境检测实验室位置的选择应满足远离生产车间、交通要道、铁道、泵房等噪声和震动强烈的地方，环境检测实验室的房屋结构应能防震、防水、防火、防尘、防中毒，采光要充足。水、电、气等的容量、布设、性能均应满足实验室工作的需要。 2.2 室内环境检测实验室的各科室 根据室内环境检测工作的需要，应在实验室内设化学检测室、气相色谱分析室（主要承检苯、TVOC、TDI三个参数）、放射性检测室、高温室、天平室、样品存放室、制样室、环境测试舱室、样品前处理室等工作室。除此之外还应设办公室、更衣室，有条件的可设图书资料室、微机室等。实验室的设施和环境条件必须保证检测工作正常运行，并确保检测结果的有效性和准确性。这样才能充分发挥各实验室财力、物力，提高投资效益，最大程度地发挥有限资金的效用。 3仪器设备 3.1仪器的种类 实验室分析仪器和设备包括：分析天平、分光光度计、气相色谱仪、液相色谱仪、热解吸 / 气相色谱 / 质谱联用仪、高压蒸汽灭菌器、干热灭菌器、恒温培养箱、冰箱、氡分析仪。采样设备主要包括：气体污染物采样
大数据环境下的数据可用性研究
摘要：随着大数据时代的到来，数据可用性给企业带来的挑战更加突出，数据分析时，如何确保数据的可用性，是一项重要而复杂的问题。文章首先分析了大数据可用性研究的必要性及紧迫性，然后探讨了大数据及数据可用性的概念，并归纳了当前数据可用性的研究现状及存在的问题，最后对数据可用性的研究进行了总结。大数据环境下的数据可用性研究非常重要，需要引起足够的重视。 研究的意义 据国际著名的信息技术研究和分析公司gartner的调查显示，在全球1000强的企业中有超过25%的企业存放在其信息系统中的数据不准确，在美国，每年因为数据不准确而造成的医疗事故约占整个医疗事故的50%以上。处理数据质量问题，每年将会给企业增加10%-20%的成本。数据可用性问题的研究已变得迫在眉睫。 相关概念及研究现状 1 大数据的概念 大数据指的是数据的规模巨大，已无法通过传统的数据库处理软件，在合理的时间内对数据进行分析处理。大数据不仅从规模上变得非常巨大，数据类型上也发生了非常重大的变化，传统数据库中的数据以结构化数据为主，而大数据环境下的数据大多都是半结构化、非结构化数据②，这类数据占到总数据的80%以上，且数据的复杂性增加了很多。 2 数据可用性的概念 数据可用性是指数据满足一致性、精确性、完整性、时效性和实体同一性这五个特征的程度③。 一致性是指数据集合中不包含语义上的错误或相互矛盾的数据。 精确性是指数据集合中的数据比较精确，不存在误差。 完整性是指数据集合中的数据比较全面，能够支持各种决策分析，提供决策分析所需要的各种计算。 时效性是指数据集合中的数据都是最新的，而非过时的。 实体同一性是指在不同的数据源中，同一实体的描述是统一的。 研究现状及问题 1 研究现状 数据可用性涉及的方面很多，要想保证数据的可用性，需要做出很多工作，目前，在研究数据可用性问题上，已引起了很多学者的重视，哈尔滨工业大学的李建中教授，清华大学的舒继武教授，复旦大学的周傲英教授等都对数据的可用性进行了研究。 目前，关于数据可用性的研究，主要包含高质量数据获取与整合的方法，大数据可用性理论体系的建立，弱可用数据的近似计算与数据挖掘，数据一致性的描述问题，一致性错误的自动检测问题，实体完整性的自动修复问题，自动检测实体同一性错误的问题，半结构化、非结构化数据的实体识别问题等方面。这些研究取得了一定的成果，但研究任务处于刚起步的阶段，对很多问题的研究还是空白。 2 存在的问题 目前，虽然有一些学者投入到数据可用性的研究领域中，且获得了一些理论成果，但这些成果只是一些初步的成果，数据可用性的研究还有很多没有解决的问题，一个统一的数据可用性理论体系还没有建立。此外，国内外关于数据一致性方面的研究还是以关系数据库为基础，在非关系型数据库环境下的可用性研究比较少，而关系型数据库已不能满足对大数据分析处理的需要，因此需要更多学者投入到对非关系型数据库中数据可用性的研究中去。