信息交流曝隐私幕后原是大数据论文[优秀范文5篇]

第一篇：信息交流曝隐私幕后原是大数据论文

诗曰：

天下奇事数不清，无缘和尚不登门。

掐指欲算明日运，信息高速走一程。

如果有一天接到电话，你被告知正在生病的妈妈吃一种某某药可能会有效果。而电话里的人你根本不认识，但他关于你的信息全部正确，你会怎么想?

如果有一天，你正在宜家兴致勃勃地逛家具，然后手机收到一条微信：《逛宜家会导致情侣分手》，你还会接着逛下去吗?

如果有不认识的人对你说，你的体重超标，因为你的朋友圈中胖子太多啦。你会不会真的相信?

不管你相信不相信，但你一定会非常好奇：对方怎么会知道你在想什么，做什么?

有一种叫通信的东西，正是左右这些事情的“看不见的手”。而生活中的每个人，正在被这只“看不见的手”控制。如果只知其果，不知其因，盲目相信，我们称它为新迷信。

不管你是不是相信，如果你周边交往的胖子更多，过不了多久，你的体重也会跟着发胖。

这是麻省理大学的科学怪人PENTLAND的结论。他是麻省理大学人类动力学实验室的主任。

这个头衔说明他至少不会无根据地乱说。

他的根据是，人类并不能完全理性地主宰自己的行为，无一例外地会受周围环境的影响。而这种影响是透过人与人之间广泛的交流与信息传播实现的。

而这些交流与传播中，每个人都会留下自己的信息与喜好。就比如吃面包，总会有一些面包屑无意中掉下来，它们记录着你吃过东西的痕迹。

这些无意中掉落下来的“面包屑”，记录着人们的行为方式，思考问题的方式以及潜意识。这些数据一旦被别人掌握，想了解你的家庭、你的身体状况和你的过去、你的未来，就真的是小菜一碟。

举个例子。如果你在朋友圈中转发大量养育孩子的文章，而且时不时地晒出你家孩子的照片，大数据就会分析出，你的孩子将来会长成一个什么样的人。

PENTLAND的实验室有一个宠大的家庭数据库，里面有对人们30个多个行为指标的分析与跟踪，而且每6分钟更新一次。换句话说，如果恰好在他的数据库中，你的一切行为都逃不过他的眼睛。

也许你会说，美国人离我那么远，我才不会进入他的数据库中呢。话一定不能这么说，你也许不会合法地进入美国人的跟踪系统，但谁也说不好会不会有人非法地把你纳入他的跟踪系统。还是那句话，吃过面包，就会留下面包屑。除非不接触所有的电子科技。

现在人们知道，电子科技这东西真的是一把双刃剑。过去，人们去和另外一个人商量事情，会走到他家直接找他，然后面对面把事情说清楚。即使隔墙有耳，也传播不了多大范围。现在，一个电话或者几条微信就解决问题。与此同时，你们两个人商量的事情已经不再是你们两个人之间的秘密，可能有无数个第三者同时知道。

而且，还有无数个第三者试图从你们两个商量的事情中得到新的信息，生出新的事情。

比如新的迷信。如果你不知道大数据的作为，你很可能会被一个能把你的所有家庭情况说中的人忽悠。

据说地球上专门有人在干这种行当——大数据下的算命先生。具体做法是：他在前面问你的姓名，后台就有人飞快地在电脑上搜寻有关你的一切，并通过声电等方式传给前台的“算命先生”。于是，你在不知不觉中，还真以为撞上了大仙，遇到了先知。

宜家家居是源自北欧瑞典的著名家具品牌，以其简约、时尚、大方的风格深受年轻人喜爱。世界上有许多即将结婚的年轻人愿意千里之外订购宜家家居，为的是亲手体验组装的快感和成就感。

但最近有一篇文章很是吓人。题目是《逛宜家必分手，看情侣们谁还敢去宜家约会?》。

这又是咋回事?

这背后还是大数据得出的结论。美国一本叫作《公民科学》的杂志报道说，有17%的情侣因为组装家具而产生摩擦和争吵。而恰巧宜家家居的特色就是，用户买回去的只是钉子的板材，所有家具都得自己组装。

美国加利福尼亚州一位临床心理医生Ramani Durvasula说，许多情侣向她倾诉说，买宜家家居时感受到的压力特别大，走到厨房区，会讨论谁来洗碗的问题，走到儿童区，又会讨论将来怎么照顾孩子的问题等等。等到组装家具时，又开始吵。

其实，宜家家居真的非常好用。这个来自瑞典的品牌已经得到了全球消费者的欢迎，它在全球26个国家都有分店，每年的财政贡献达到360亿美元。

一个家具公司，财政贡献能达到2400多亿人民币，这得有多了不起，如果被那篇《逛宜家家居必分手》的文章黑掉，还真是得不偿失。

所以，宜家家居北美市场的发言人在得知心理学家的研究数据后马上向人们解释说，建议情侣去宜家购买之前先就家具风格达成一致。意思是，你们决定买我们宜家的家具，就得准备好组装，别把分手的事情推到我们家居店身上。

其实，事情可真的没有那么糟糕。一旦人们的心理问题解决掉，就没有那么可怕。许多大数据下的迷信也并非不可破。

比如，在中国的宜家家居店，就有专门的作人员上门组装。如果喜欢自己动手，你可以将板材拉回家，按照图示体验组装家具的乐趣，如果用户天生就懒，或者没有时间组装，有专业人员收费为他做这一切。这样一来，再难组装的家具也不会引起情侣间的争吵与分手。

心理学家也同时配合宜家家居发布了另外一组大数据说，如果能够“相安无事”地完成宜家家具的组装，这会标志着情侣关系更健康。

一件坏事恰到好处地变成了好事。两组不同的数据，让人们把恐惧变成测试。以前说逛宜家会分手，现在成了组装宜家家具，关系更健康。

如果是你，逛还是不逛?

这件事再次说明，有恐惧便有迷信。解铃还需系铃人，大数据能制造迷信，大数据也能破除迷信。知道了迷信从哪里来，就能找到破除迷信的方法。

从这一点上来说，宜家家居真的聪明，他们巧妙借助大数据制造的迷信，进行了一次成功的营销。

所有的迷信都有一个特征，它强调一种不知所以的因与果。

换句话说，迷信是你只知道结果，并不明白原因，但你却坚信不疑。

大数据也会告知你结果，但只能告诉你A和B的相关性，也并不明白原因。

比如，前一段时间，谷歌的一款搜索具告诉人们，美国波士顿地区要爆发流感。果不其然，很快，这个地区，就因为流感，进入全区的公共卫生紧急状态。

这个具的作原理是这样的：当人们感到自己有流感症状时，就会自觉地上网搜索相关条目。只要用户输入了一些关键词，比如疼痛，打喷T，流鼻涕，等等，系统就开始展开分析跟踪，创建流感图表和流感地图。

《大数据时代》的作者舍恩伯格说，在大数据时代，人们只知道是什么就行，不必要知道为什么。

比如，吸烟有害健康这件事。对于吸烟是否真的致癌，有大量数据已经证明了相关性，没必要证明吸烟一定会致癌。

但有些人认为，如果没有充分的理由证明吸烟致癌，那就是一种迷信。

美国有一位名叫达莱尔·哈夫的自由撰稿人，专门写过一本书叫作《统计数字会撒谎》。他在一次听证会上担任证人说，虽然吸烟与肺癌之间也许有关系，但两者并不存在已被证明了的、令人信服的因果关系。

达莱尔·哈夫还因此举了个例子：丹麦流传着一种说法，婴儿是鹳鸟送来的。因为丹麦人根据一家人房子上的鹳窝数量可以判定这家人能生几个孩子。事实是，大房子使鹳鸟和孩子有更大的生存空间，鹳鸟与孩子数量间也许有相关性，但很显然，孩子不是鹳鸟送来的。

意思是：房子大，鹳鸟的窝就多，孩子也可能就多(孩子少了没必要住大房子嘛)。但如果说孩子是鹳鸟送来的，就是迷信。

他的意思是，你知道吸烟的人有的得了癌症，就得出结论说吸烟一定致癌，那可以判定为一种迷信。

这位自由撰稿人说出了他对大数据的不满：人们从来没有放弃对于因果的追求。如果只知道果，而不知道因，这对于人类这种理性动物而言，显然远远不够。

但随着大数据应用的发展，人们普遍已经形成了一种共识：虽然大数据还不能提供具体的因果，但人们应该尊重相关性。比如吸烟致癌这件事，人们虽然还无法证明吸烟一定致癌，但在对于因果的研究中已经发现，不吸烟的人患肺癌的比例明显低于吸烟者。

再比如，许多商家普遍选择周二降价。在世界上许多大城市，周二的折扣要好于平时。难道周二降价就比平时好吗?

人们并不知道因果，但这是大数据根据人们的消费数据得出的结论，也就姑且信之吧。

当然，大数据时代的新迷信与真正的“迷信”完全不同。所谓“迷信”是完全不知晓原因地相信某件事。比如未曾谋面的人怎么就知道了你的一切。而大数据提供的果虽然不知确切的因，但却知道相关性是从哪里来的。

知道了相关性，就可以找到破局的方法。“破除迷信”也就成为可能。比如前面提到的宜家的巧妙公关。比如知道流感要来，提前准备防卫用药等等。

这正是：

是非因果知不易，大千世界多奇迹。

你言东来他言西，信人不如信自己。

第二篇：大数据信息检索论文

大数据的概念、技术与挑战

学院：专业名称：

学号：姓名：

信息科学与技术学院计算机应用技术

指导教师：时间：

大数据的概念、技术与挑战

【摘要】计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长，大数据时代正式到来．数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源，如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题．大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生．对大数据的基本概念进行剖析，并对大数据的主要应用作简单对比．在此基础上，阐述大数据处理的基本框架，并就云计算技术对于大数据时代数据管理所产生的作用进行分析．最后归纳总结大数据时代所面临的新挑战．

【关键词】大数据，技术，挑战，数据分析，云计算

近年来，伴随着物联网、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增长和积累，大数据时代已经到来，这引起了产业界学术界科技界和政府机构的广泛关注。

大数据的火热并不意味着对于大数据的了解深入，反而表明大数据存在过度炒作的危险．大数据的基本概念、关键技术以及对其利用上均存在很多的疑问和争议。

一、大数据的基本概念及大数据时代产生的必然

数据是云计算技术的延伸，更是社会进步和发展的必然结果，大数据时代的到来引领了未来IT技术发展的战略走向。在信息和网络技术飞速发展的今天，越来越多的企业业务及社会活动实现了数字化，特别是随着数据生成的自动化及数据生成速度的加快，数据量也随之快速增长。同时，随着存储设备、内存、处理器等电脑元件成本的稳定下降，使得之前较昂贵的大规模数据存储和处理变得十分经济，也使得大数据的存在成为可能。传感器数据也是大数据的主要来源之一。在物联网时代，成万上亿计的网络传感器嵌入在数量不断增长的智能电表、移动电话、汽车等物理设备中，不断感知、生成并传输超大规模的有关地理位置、振动、温度、湿度等新型数据。

二、大数据的特点及关键技术分析

1.大数据的特点

大数据不是一种新技术，也不是一种新产品，而是一种新现象，是近来研究的一个技术热点大数据具有以下4个特点，即4个V:(1)数据体量(Volumes)巨大大型数据集，从TB级别，跃升到PB级别；(2)数据类别(Variety)繁多数据来自多种数据源，数据种类和格式冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据；

(3)价值(Value)密度低以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅一两秒钟；

(4)处理速度(Velocity)快包含大量在线或实时数据分析处理的需求，1秒定律。

随着互联网技术的不断发展，数据本身就是资产云计算为数据资产提供了保管访问的场所和渠道，但如何盘活数据资产，使其为国家治理企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算的灵魂和必然的升级方向。

2.关键技术

2.1云计算;大数据的基础平台与支撑技术

如果将各种大数据的应用比作一辆辆“汽车”，支撑起这些“汽车”运行的“高速公路”就是云计算．正是云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支撑，才使得大数据有用武之地．文件系统是支撑上层应用的基础。原始的数据存储在文件系统之中，但是用户习惯通过数据库系统来存取文件．因为这样会屏蔽掉底层的细节，且方便数据管理．直接采用关系模型的分布式数据库并不能适应大数据时代的数据存储。据查询是数据库最重要的应用之一，而索引则是解决数据查询问题的有效方案。而数据分析技术是最核心的业务。

2.2大数据处理工具

关系数据库在很长的时间里成为数据管理的最佳选择，但是在大数据时代，数据管理、分析等的需求多样化使得关系数据库在很多场景不再适用．而HadOop是目前最为流行的大数据处理平台．而Hadoop最先是Doug Cutting模仿GFS，MapReduce实现的一个云计算开源平台，后贡献给Apache．Hadoop已经发展成为包括文件系统(HDFS)、数据库(HBase、Cassandra)、数据处理(MapReduce)等功能模块在内的完整生态系统(Ecosystem)．某种程度上可以说Hadoop已经成为

大数据处理工具事实上的标准．

三、大数据时代面临的机遇与挑战

综上所述，大数据时代的数据存在着如下几个特点：多源异构；分布广泛；动态增长；先有数据后有模式．正是这些与传统数据管理迥然不同的特点，使得大数据时代的数据管理面临着新的机遇与挑战。

（一）大数据带来的机遇

1.大数据的挖掘和应用成为核心，将从多个方面创造价值。

大数据的重心将从存储和传输，过渡到数据的挖掘和应用，这将深刻影响企业的商业模式据麦肯锡测算，大数据的应用每年潜在可为美国医疗健康业和欧洲政府分别节省3000亿美元和1000亿欧元，利用个人位置信息潜在可创造出6000亿美元价值，因此大数据应用具有远超万亿美元的大市场。

2.大数据利用中安全更加重要，为信息安全带来发展契机。

随着移动互联网物联网等新兴IT技术逐渐步入主流，大数据使得数据价值极大提高，无处不在的数据，对信息安全提出了更高要求同时，大数据领域出现的许多新兴技术与产品将为安全分析提供新的可能性;信息安全和云计算贯穿于大数据产业链的各个环节，云安全等关键技术将更安全地保护数据大数据对信息安全的要求和促进将推动信息安全产业的大发展。

3.大数据时代来临，使商业智能信息安全和云计算具有更大潜力。大数据产业链按产品形态分为硬件基础软件和应用软件三大领域，商业智能信息安全和云计算主题横跨三大领域，将构成产业链中快速发展的三驾马车就国内而言，商业智能市场已步入成长期，预计未来3年复合年均增长率(CAGR)为35%，十二五期间潜在产值将超300亿元;信息安全预计未来3年CAGR有望保持35%～40%的快速增长，十二五期间潜在产值将超4000亿元;云计算刚进入

成长期，预计未来5年CAGR将超50%，2015年产业规模预计将达1万亿元。

（二）面临的挑战 1.大数据集成

数据的广泛存在性使得数据越来越多地散布于不同的数据管理系统中，为了便于进行数据分析需要进行数据的集成．数据集成看起来并不是一个新的问题，但是大数据时代的数据集成却有了新的需求，因此也面临着新的挑战．

1)广泛的异构性．传统的数据集成中也会面对数据异构的问题，但是在大数据时代这种异构性出现了新的变化，大量出现的各种数据本身是非结构化的或弱结构化的，如留言、博客、图像、视频数据等，如何将这些数据转化成一个结构化的格式是研究者面临的一项重大挑战．

2)数据质量．数据量大不一定就代表信息量或者数据价值的增大，相反很多时候意味着信息垃圾的泛滥.2.大数据分析

大数据最为严重的风险存在于数据分析层面。数据量的增大会带来规律的丧失和严重失真。传统意义上的数据分析主要针对结构化数据展开，且已经形成了一整套行之有效的分析体系．首先利用数据库来存储结构化数据，在此基础上构建数据仓库，根据需要构建数据立方体进行联机分析处理(online analytical processing，OI。AP)，可以进行多个维度的下钻(drill一down)或上卷(roll—up)操作．对于从数据中提炼更深层次的知识的需求促使数据挖掘技术的产生，并发明了聚类、关联分析等一系列在实践中行之有效的方法．这一整套处理流程在处理相对较少的结构化数据时极为高效．但是随着大数据时代的到来，半结构化和非结构化数据量的迅猛增长，给传统的分析技术带来了巨大的冲击和挑战。据阿里巴巴称，虽然其各类业务产生的数据为数据分析创造了非常好的基础条件，然而却招聘不到合适的数据科学家而影响了研发进展。

3.大数据的隐私问题

隐私问题由来已久，这基本也是大家最关心的问题。计算机的出现使得越来越多的数据以数字化的形式存储在电脑中，互联网的发展则使数据更加容易产生和传播，数据隐私问题越来越严重．

大数据高度依赖数据存储与共享，必须考虑寻求更好的方法消除各种隐患与漏洞，才能有效地管控安全风险。数据的隐私保护是大数据分析和处理面临的重要问题，既是技术问题也是社会学问题。如果对私人数据使用不当，尤其是泄漏有一定关联的多组数据，将导致用户的隐私泄漏。

4.大数据能耗问题

在能源价格上涨、数据中心存储规模不断扩大的今天，高能耗已逐渐成为制约大数据快速发展的一个主要瓶颈．从小型集群到大规模数据中心都面临着降低能耗的问题，但是尚未引起足够多的重视，相关的研究成果也较少．在大数据管理系统中，能耗主要由两大部分组成：硬件能耗和软件能耗，二者之中又以硬件能耗为主．理想状态下，整个大数据管理系统的能耗应该和系统利用率成正比．但是实际情况并不像预期情况，系统利用率为0时仍然有能量消耗。

5.大数据处理与硬件的协同

硬件的快速升级换代有力地促进了大数据的发展，但是这也在一定程度上造成了大量不同架构硬件共存的局面.大数据处理必须要有舍才有得。可以通过舍弃一些不必要的性能和精确性来获取更为重要的性能和精确性。．

6.大数据管理易用性问题

从数据集成到数据分析，直到最后的数据解释，易用性应当贯穿整个大数据的流程．易用性的挑战突出体现在两个方面：首先大数据时代的数据量大，分析更复杂，得到的结果形式更加多样化．其复杂程度已经远远超出传统的关系数据库．其次大数据已经广泛渗透到人们生活的各个方面，很多行业都开始有了大数据分析的需求．

7.性能测试基准

数据库产品的成功离不开以TPC系列为代表的测试基准的产生．正是有了这些测试基准，才能够准确地衡量不同数据库产品的性能，并对其存在的问题进行改进。在过去20年里，产业基准起到了很大的作用。在制定行业的标准时，性能、持有成本和能源效率是成功的三大关键。产业界标准的基准都扮演了非常重要的作用，进一步推动了计算机产业科学的发展【33】。

四、结果和结论关系

像互联网、云计算以及物联网等技术一样，大数据时代的到来势必会再次让

信息技术领域焕然一新。大数据时代下，每个个体都是数据的产生者，企业的任何一项业务活动都可以用数据来表示，如何保证大数据的质量，如何建模、提取并利用隐藏在大数据中的信息以提升企业信息系统绩效、提升企业决策能力，成为摆在业界和学术界面前的重大难题。

总的来说，目前对于大数据的研究仍处于一个非常初步的阶段，还有很多基础性的问题有待解决．大数据的几个特征中究竟哪个最重要?面对大数据管理我们需要的是简单的技术上的演变(evo1ution)还是彻底的变革(revoIution)?不同学科的研究者之间怎样协作才能更有利于大数据问题的解决?诸如此类的问题还有许多，要解决大数据问题仍有很长的路要走。

感谢：

郭彦红老师给予的的指导和提供的课件，以及所参考的文献的所有作者。

【参考文献】

[1]孟小峰，慈祥: 大数据管理：概念、技术与挑战。计算机研究与发展[146-169,2013] [2]朱志军，闰蕾，等．大数据——大价值、大机遇、大变革[M】．电子工业出版社，2012．

[3]大数据分析技术的发展［EB/OL］． 2012－05－16． http: //tech． ccidnet． com/art/32963/20120516/3859799_1． html．

第三篇：大数据-信息检索论文（范文）

浅谈大数据的概念、技术与挑战

王涛（信管110502220）

摘要：计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长，大数据时代正式到来．数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源，如何更好地管理和利用大数据就云计算技术对于大数据时代数据管理所产生的作用进行分析．最后归纳总结大数据时代所面临的新挑战．

关键词：大数据；技术；挑战；数据分析；云计算

Abstract： Data type and amount in human society is growing in amazing speed which is caused by emerging new services such as cloud computing，internet of things and social network，the era of big data has come． Data has been fundamental resource from simple dealing object，and how to manage and utilize big data better has attracted much attention．

key words：big data;technology;Challenge;data analysis;cloud computing

引言

近年来，伴随着物联网、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增长和积累，大数据时代已经成为普遍关注的话题．大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生．对大数据的基本概念进行剖析，并对大数据的主要应用作简单对比．在此基础上，阐述大数据处理的基本框架。这引起了产业界、学术界、科技界和政府机构的广泛关注。

大数据的火热并不意味着对于大数据的了解深入，反而表明大数据存在过度炒作的危险．大数据的基本概念、关键技术以及对其利用上均存在很多的疑问和争议【1】。

一、大数据的基本概念及大数据时代产生的必然

早在1980年，美国著名未来学家阿尔温托夫勒(AlvinToffler)在第三次浪潮一书中就提出了大数据(BigData)的概念，并将其赞颂为第三次浪潮的华彩乐章［2］著名的数据库专家图灵奖获得者吉姆格雷(JimGray)认为传统的实验理论和计算机3大范式在科学研究，特别是一些新的研究领域已经无法很好地发挥作用，于是，其在2007年提出当前科学研究已发展到了第4种范式(The FourthParadigm)［3］，即以大数据为代表的数据密集型科学近几年，一些国际顶级学术刊物也相继出版专刊对大数据进行探讨研究 2008 年9 月，Nature推出了 Big Data 专刊［4］，从互联网技术环境科学生物医药等多个方面介绍了海量数据带来的挑战 2011年2月，Science出版关于数据处理的专刊 Dealing with data［5］，讨论了数据洪流(Data Deluge)所带来的挑战，并阐明了大数据对于科学研究的重要性 2012年4月，欧洲信息学与数学研究协会会刊ERCIM News出版专刊 Big Data［6］，讨论了有关大数据时代的数据管理数据密集型研究的创新技术等问题，并介绍了欧洲科研机构开展的研究活动和进展情况最早提出大数据时代已经到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，其下属机构全球研究所(Mckinsey Global Institute)于2011年6月份发布的一份专门的研究报告，将大数据视为全世界下一个创新竞争和生产力提高的前沿领域［7］，并指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来著名的市场调研机构IDC(International Data Corporation，国际数据公司)在同年的报告中指出，全球数据总量在2011年已达到1.8ZB(1ZB=240GB)，而这个数据大约以每两年翻一番的速度增长，预计至2020年全球拥有的数据量将达35ZB［8］。《华尔街日报》更是将大数据时代智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革此外，Gartner、埃森哲、普华永道等咨询公司，以及财富周刊福布斯纽约时报等商业管理刊物也对大数据进行了大量的介绍与研究纵观国际形势，对大数据的研究与应用已引起各国政府部门的高度重视，成为重要的战略布局方向．各国陆续出台有关大数据的国家政策和战略2012年3月，美国奥巴马政府宣布将投资2亿美元用于启动大数据研发倡议(Big Data Researchand Development Initiative)［9］，旨在提高从海量和复杂的数据中分析萃取信息的能力，这是继1993年美国宣布信息高速公路计划后的又一次重大科技发展部署继美国率先开启大数据国家战略先河之后，其他各国也随后跟进，已经或者即将出台相应的战略举措日本政府重新启动2011年日本大地震后一度搁置的政府ICT战略研究，于2012年7月推出新的综合战略活力ICT日本，重点关注大数据应用所需的云计算传感器社会化媒体等智能技术开发2013年1月，英国政府宣布将注资6亿英镑，发展大数据合成生物等8类高新技术，其中信息行业新兴的大数据技术将获得1.89亿英镑，占据总投资的近三分之一澳大利亚政府在同年3月表示，澳联邦政府大数据战略草案有望在5月份出台，预计会在6 7月间正式颁布一些区域性或全球性组织也对大数据予以高度关注在过去几年，欧盟已对科学数据信息化基础设施投资1亿多欧元，并将数据信息化基础设施作为Horizon2020计划的优先领域之一［6］2012年初，世界经济论坛一份题为大数据，大影响(BigData，BigImpact)的报告宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样联合国也推出了全球脉动(GlobalPulse)［10］倡议项目，希望利用大数据来促进全球经济发展。

尽管各界各地区各机构对大数据广泛关注，进行了大量研究，但目前对于大数据尚未形成公认的定义信息管理专家涂子沛在大数据: 正在到来的数据革命中这样定义大数据:指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工

［11］具难以捕捉存储管理和分析的数据，一般以太字节(TB)为单位这一定义基本上简单明了地阐述了大数据的内涵。

数据是云计算技术的延伸，更是社会进步和发展的必然结果，大数据时代的到来引领了未来IT技术发展的战略走向。在信息和网络技术飞速发展的今天，越来越多的企业业务及社会活动实现了数字化，特别是随着数据生成的自动化及数据生成速度的加快，数据量也随之快速增长【12】。同时，随着存储设备、内存、处理器等电脑元件成本的稳定下降，使得之前较昂贵的大规模数据存储和处理变得十分经济【13】，也使得大数据的存在成为可能。传感器数据也是大数据的主要来源之一。在物联网时代，成万上亿计的网络传感器嵌入在数量不断增长的智能电表、移动电话、汽车等物理设备中，不断感知、生成并传输超大规模的有关地理位置、振动、温度、湿度等新型数据。此外，移动互联网、三网融合、Web 2.0技术和电子商务技术的飞速发展，也促进了大数据时代的产生和发展。可以发现，数字化已经成为社会发展的必然趋势。与生产过程必须依赖硬件设备和人力资本一样，企业的业务活动、创新、成长也越来越离不开大量数据的支持【14】。也就是说，企业的任何一项业务活动都与大量的数据紧密相联，而我们每一个人都是数据的产生者，数据量与日俱增，数据结构繁杂多变，数据产生速度非常之快，我们已经进入了大数据的时代【15】。

二、大数据的特点及关键技术分析

1.大数据的特点

大数据不是一种新技术，也不是一种新产品，而是一种新现象，是近来研究的一个技术热点大数据具有以下4个特点，即4个V［16］:(1)数据体量(Volumes)巨大大型数据集，从TB级别，跃升到PB级别；(2)数据类别(Variety)繁多数据来自多种数据源，数据种类和格式冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据；

(3)价值(Value)密度低以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅一两秒钟；

(4)处理速度(Velocity)快包含大量在线或实时数据分析处理的需求，1秒定律。

大数据已经出现 IDC多年的研究结果告诉我们: 全球数据量大约每两年翻一番，每年产生的数据量按指数增长，数据增速基本符合摩尔定律全球有46亿移动电话用户，有20亿人访问互联网，人们以比以往任何时候都高得多的热情在与数据或信息交互思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的数据量将达到每年667艾字节［17］。

关键技术

2.1云计算;大数据的基础平台与支撑技术

2.2大数据处理工具

关系数据库在很长的时间里成为数据管理的最佳选择，但是在大数据时代，数据管理、分析等的需求多样化使得关系数据库在很多场景不再适用．而HadOop

【19】是目前最为流行的大数据处理平台．而Hadoop最先是Doug Cutting模仿GFS，MapReduce实现的一个云计算开源平台，后贡献给Apache．Hadoop已经发展成为包括文件系统(HDFS)、数据库(HBase、Cassandra)、数据处理(MapReduce)等功能模块在内的完整生态系统(Ecosystem)【20】．某种程度上可以说Hadoop已经成为大数据处理工具事实上的标准【21】．

三、大数据时代面临的机遇与挑战

大数据带来的机遇【22】

1.大数据的挖掘和应用成为核心，将从多个方面创造价值。

大数据的重心将从存储和传输，过渡到数据的挖掘和应用，这将深刻影响企业的商业模式据麦肯锡测算，大数据的应用每年潜在可为美国医疗健康业和欧洲政府分别节省3000亿美元和1000亿欧元，利用个人位置信息潜在可创造出

【23】6000亿美元价值，因此大数据应用具有远超万亿美元的大市场。

2.大数据利用中安全更加重要，为信息安全带来发展契机。

（一）面临的挑战 1.大数据集成

1)广泛的异构性．传统的数据集成中也会面对数据异构的问题，但是在大数据时代这种异构性出现了新的变化，大量出现的各种数据本身是非结构化的或弱结构化的，如留言、博客、图像、视频数据等，如何将这些数据转化成一个结构化的格式是研究者面临的一项重大挑战【25】．

2)数据质量．数据量大不一定就代表信息量或者数据价值的增大，相反很多时候意味着信息垃圾的泛滥.2.大数据分析

大数据最为严重的风险存在于数据分析层面。数据量的增大会带来规律的丧【26】失和严重失真。传统意义上的数据分析主要针对结构化数据展开，且已经形成了一整套行之有效的分析体系．首先利用数据库来存储结构化数据，在此基础上构建数据仓库，根据需要构建数据立方体进行联机分析处理(online analytical processing，OI。AP)，可以进行多个维度的下钻(drill一down)或上卷(roll—up)操作．对于从数据中提炼更深层次的知识的需求促使数据挖掘技术的产生，并发明了聚类、关联分析等一系列在实践中行之有效的方法．这一整套处理流程在处理相对较少的结构化数据时极为高效．但是随着大数据时代的到来，半结构化和非结构化数据量的迅猛增长，给传统的分析技术带来了巨大的冲击和挑战。据阿里巴巴称，虽然其各类业务产生的数据为数据分析创造了非常好的基础条件，然而却招聘不到合适的数据科学家而影响了研发进展【27】。

3.大数据的隐私问题

大数据高度依赖数据存储与共享，必须考虑寻求更好的方法消除各种隐患与漏洞，才能有效地管控安全风险。数据的隐私保护是大数据分析和处理面临的重要问题，既是技术问题也是社会学问题。如果对私人数据使用不当，尤其是泄漏有一定关联的多组数据，将导致用户的隐私泄漏【28】。

当前，数据安全形势不容乐观，需要保护的数据量增长已超过了数据总量的增长据IDC统计【29】:2010年仅有不到1/3的数据需要保护，到2020年这一比例将超过2/5;2012年的统计显示，虽然有35%的信息需要保护，但实际得到保护的不到20% 在亚洲南美等新兴市场，数据保护的缺失更加严重首先个人隐私更容易通过网络泄露，随着电子商务社交网络的兴起，人们通过网络联系的日益紧密，将个人的相关数据足迹聚集起来分析，可以很容易获取个人的相关信息，隐私数据就可能暴露，而数据在网络上的发布机制使得这种暴露似乎防不胜防;在国家层面，大数据可能给国家安全带来隐患，如果在大数据处理方面落后，就可能导致数据的单向透明。信息安全战略是国家战略不可分割的重要组成部分，其必要性体现在其从上而下，而非从下而上的推动作用。30美国发布大数

【

】据研发计划，大力发展大大数据技术就有增强国家安全方面的战略考量.4.大数据能耗问题

5.大数据处理与硬件的协同

硬件的快速升级换代有力地促进了大数据的发展，但是这也在一定程度上造成了大量不同架构硬件共存的局面.大数据处理必须要有舍才有得。可以通过舍

【32】弃一些不必要的性能和精确性来获取更为重要的性能和精确性。

6.大数据管理易用性问题

从数据集成到数据分析，直到最后的数据解释，易用性应当贯穿整个大数据的流程．易用性的挑战突出体现在两个方面：首先大数据时代的数据量大，分析更复杂，得到的结果形式更加多样化．其复杂程度已经远远超出传统的关系数据库．其次大数据已经广泛渗透到人们生活的各个方面，很多行业都开始有了大数据分析的需求．但是这些行业的绝大部分从业者都不是数据分析的专家，在复杂的大数据工具面前，他们只是初级的使用者(naIve users)．复杂的分析过程和难以理解的分析结果限制了他们从大数据中获取知识的能力．这两个原因导致易用性成为大数据时代软件工具设计的一个巨大挑战．关于大数据易用性的研究仍处于一个起步阶段．从设计学的角度来看易用性表现为易见(easy to discover)、易学(easy to learn)和易用(easy to use)。

7.性能测试基准

四、结果和结论关系

像互联网、云计算以及物联网等技术一样，大数据时代的到来势必会再次让信息技术领域焕然一新。大数据时代下，每个个体都是数据的产生者，企业的任何一项业务活动都可以用数据来表示，如何保证大数据的质量，如何建模、提取并利用隐藏在大数据中的信息以提升企业信息系统绩效、提升企业决策能力，成

【33】

。为摆在业界和学术界面前的重大难题。

[参考文献]

[1]孟小峰，慈祥: 大数据管理：概念、技术与挑战。计算机研究与发展[146-169,2013] [2]阿尔温托夫勒．第三次浪潮［M］．北京: 三联书店出版社，1984．

[3]Jim Gray． One Science A transformed scientific method[C]//Tony H，Stewart T，Kirstin T． The fourth paradigm: Data－intensive scientific discovery．Redmond，WA: Microsoft Research，2009: 19－33．

[4]Nature.BigData[EB/OL].http://www.xiexiebang.com 【2013年10月31日】

[33]CSDN:大数据：基准测试是一把尚未完成的尺子。IT专家网数据中心，【2013年12月10日】

第四篇：2018 大数据时代的互联网信息安全试题答案 97 分

2018 大数据时代的互联网信息安全试题答案

1.我们在日常生活和工作中，为什么需要定期修改电脑、邮箱、网站的各类密码?()(单选题 2 分)得分:2 分o D.确保个人数据和隐私安全 •

2.“短信轰炸机”软件会对我们的手机造成怎样的危害()(单选题 2分)得分:2 分o C.短时内大量收到垃圾短信，造成手机死机 3.我们经常从网站上下载文件、软件，为了确保系统安全，以下哪个处理措施最正确。()(单选题 2 分)得分:2 分o D.先查杀病毒，再使用 •

4.好友的 QQ 突然发来一个网站链接要求投票，最合理的做法是()(单选题 2 分)得分:2 分 o o C.可能是好友 QQ 被盗，发来的是恶意链接，先通过手机跟朋友确认链接无异常后，再酌情考虑是否投票

5.王同学喜欢在不同的购物和社交网站进行登录和注册，但他习惯于在不同的网站使用相同的用户名和密码进行注册登录，某天，他突然发现，自己在微博和很多网站的账号同时都不能登录了，这些网站使用了同样的用户名和密码，请问，王同学可能遭遇了以下哪类行为攻击:()(单选题 2 分)得分:2 分o D.撞库 •

6.当前网络中的鉴别技术正在快速发展，以前我们主要通过账号密码的方式验证用户身份，现在我们会用到 U 盾识别、指纹识别、面部识别、虹膜识别等多种鉴别方式。请问下列哪种说法是正确的。()(单选题 2 分)得分:2 分o B.使用多种鉴别方式比单一的鉴别方

式相对安全 o 8.抵御电子邮箱入侵措施中，不正确的是()(单选题 2 分)得分:2分o B.自己做服务器

9.使用微信时可能存在安全隐患的行为是?()(单选题 2 分)得分:2 分o D.允许“回复陌生人自动添加为朋友” •

10.U 盘里有重要资料，同事临时借用，如何做更安全?()(单选题 2分)得分:2 分 o A.将 U 盘中的文件备份到电脑之后，使用杀毒软件提供的“文件粉碎”功能将文件粉碎，然后再借给同事

11.微信收到“微信团队”的安全提示:“您的微信账号在 16:46 尝试在另一个设备登录。登录设备:XX 品牌 XX 型号”。这时我们应该怎么做()(单选题 2 分)得分:2 分 o A.确认是否是自己的设备登录，如果不是，则尽快修改密码

12.浏览网页时，弹出“最热门的视频聊天室”的页面，遇到这种情况，一般怎么办?()(单选题 2 分)得分:2 分 o D.弹出的广告页面，风险太大，不应该去点击 •

13.你收到一条 10086 发来的短信，短信内容是这样的:“尊敬的用户，您好。您的手机号码实名制认证不通过，请到 XXXX 网站进行实名制验证，否则您的手机号码将会在 24 小时之内被停机”，请问，这可能是遇到了什么情况?()(单选题 2 分)得分:2 分o D.伪基站诈骗 •

14.注册或者浏览社交类网站时，不恰当的做法是:()(单选题 2 分)得分:2 分 o A.信任他人转载的信息

15.网盘是非常方便的电子资料存储流转工具。不仅不占用空间，而且在任何电脑上都能访问，下面这些使用网盘的做法中，哪一项会造成个人隐私信息泄露的风险?()(单选题 2 分)得分:2 分 o A.将所有信息保存在云盘，设置一个复杂的云盘密码，然后将密码信息保存在电脑 D 盘的文件夹中

18.位置信息和个人隐私之间的关系，以下说法正确的是()(单选题 2分)得分:2 分 o A.需要平衡位置服务和隐私的关系，认真学习软件的使用方法，确保位置信息不泄露

19.没有自拍，也没有视频聊天，但电脑摄像头的灯总是亮着，这是什么原因()(单选题 2 分)得分:2 分 o o C.可能中了木马，正在被黑客偷窥

20.对于人肉搜索，应持有什么样的态度?()(单选题 2 分)得分:2分o B.不转发，不参与

21.我国计算机信息系统实行()保护。(单选题 2 分)得分:2 分o C.安全等级

22.抵御电子邮箱入侵措施中，不正确的是()(单选题 2 分)得分:2 分o D.自己做服务器 •

23.注册或者浏览社交类网站时，不恰当的做法是:()(单选题 2 分)得分:2 分 o A.信任他人转载的信息

24.刘同学喜欢玩网络游戏。某天他正玩游戏，突然弹出一个窗口，提示:特大优惠!1 元可购买 10000 元游戏币!点击链接后，在此网站输入银行卡账号和密码，网上支付后发现自己银行卡里的钱都没了。

结合本实例，对发生问题的原因描述正确的是?()(单选题 2 分)得分:2 分o D.轻信网上的类似“特大优惠”的欺骗链接，并透露了自己的银行卡号、密码等私密信息导致银行卡被盗刷 •

26.越来越多的人习惯于用手机里的支付宝、微信等付账，因为很方便，但这也对个人财产的安全产生了威胁。以下哪些选项可以有效保护我们的个人财产?()(多选题 3 分)得分:3 分 o A.支付宝、微信不设置自动登录 o B.不在陌生网络中使用。o C.支付宝、微信支付密码不设置常用密码 o D.使用手机里的支付宝、微信付款输入密码时避免别人看到 •

27.关于“斯诺登”事件的影响，下列说法正确的有()(多选题 3 分)得分:3 分 o A.暴露了网络力量的不平衡性 o B.改变了人们对网络世界的认识 o C.表明了所有国家都在进行网络监听 o D.揭露了美国霸权主义本性 •

29.我们在日常生活中网上支付时，应该采取哪些安全防范措施?()(多选题 3 分)得分:3 分 o A.网购时到正规、知名的网上商店进行网上支付，交易时确认地址栏内网址是否正确 o B.保护好自身信息、财产安全，不要相信任何套取账号、USBkey和密码的行为 o C.从银行官方网站下载安装网上银行、手机银行、安全控件和客户端软件;开通短信口令时，务必确认接收短信手机号为本人手机号 o D.避免在公共场所或者他人计算机上登录和使用网上银行，退出网上银行时一定要将 USBkey 拔出 •

30.在使用电脑过程中，哪些是网络安全防范措施()(多选题 3 分)

得分:3 分 o A.安装防火墙和防病毒软件，并经常升级 o B.经常清理电脑中不常用软件和文件 o C.不上一些不太了解的网站，不打开 QQ 上传送过来的不明文件 o D.经常给系统打补丁，堵塞软件漏洞 • 32.某网站的用户数据库泄露，影响数据总共数亿条，泄露信息包括用户名、MD5 密码、密码提示问题/答案(hash)、注册 IP、生日等。该网站邮箱绑定的其他账户也受到波及，如 iPhone 用户的 Apple ID 等。发生此类问题我们应该进行下列哪种措施，避免受到更大损失?()(多选题 3分)得分:3 分 o A.立即登录该网站更改密码 o B.不再使用该网站的邮箱 o C.更改与该网站相关的一系列账号密码 o D.投诉该网站 •

33.为了防治垃圾邮件，常用的方法有:()(多选题 3 分)得分:3分 o A.定期对邮件进行备份 o B.使用邮件管理、过滤功能。o C.借助反垃圾邮件的专门软件 o D.避免随意泄露邮件地址 •

34.以下防范智能手机信息泄露的措施有哪几个()(多选题 3 分)得分:3 分 o A.经常为手机做数据同步备份 o B.勿见二维码就扫 o C.下载软件或游戏时，仔细审核该软件，防止将木马带到手机中 o D.禁用 Wi-Fi 自动连接到网络功能，使用公共 Wi-Fi 有可能被盗用资料 •

35.不要打开来历不明的网页、电子邮件链接或附件是因为()。(多选题 3 分)得分:3 分 o A.可能含有的病毒、木马会自动进入电脑并隐藏在电脑中，会导致系统瘫痪 o B.可能含有的病毒、木马会自动进入电脑并隐藏在电脑中，会造成文件丢失损坏 o C.互联网上充

o D.不明来历的网页、电子邮件链接、附件中，很可能隐藏着大量的病毒、木马 •

36.隐私保护的安全监管是政府组织对大数据安全的需求之一。(判断题1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 •

38.个人信息泄露会被不法分子利用去实施电信诈骗、网络诈骗等犯罪。(判断题 1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 • 39.当看到“扫二维码送礼品”时，可以随意扫。(判断题 1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 •

40.我国信息系统安全等级保护第一级是指导保护级。(判断题 1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 •

41.信息系统安全等级被定为三级的信息系统，其监管要求是监督保护。(判断题 1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 • 42.系统的安全防护人员必须密切跟踪最新出现的不安全因素和最新的防护技术，以便于对现有的防护体系及时提出改进意见。(判断题 1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 •

43.物理安全、网络安全、主机安全、应用安全、数据安全及备份恢复属于信息系统安全等级保护基本技术要求。(判断题 1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 •

44.互联网企业的大数据安全需求是:确保核心数据保密、完整和可用性。(判断题 1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 •

45.国家秘密的密级分为绝密、机密、秘密三个级别。(判断题 1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 •

46.在不需要文件和打印共享时，关闭文件共享功能，避免给黑客寻找安全漏洞的机会。(判断题 1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 •

48.大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源。(判断题 1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 • 50.2003 年，中央办公厅、国务院办公厅颁发《国家信息化领导小组关于加强信息安全保障工作的意见》(中办发[2003]27 号)明确指出“实行信息安全等级保护”。(判断题 1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 •

52.不点击短信链接进行支付操作。(判断题 1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 •

53.我国信息系统安全等级保护共分五级。(判断题 1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 •

54.不点击短信链接进行支付操作。(判断题 1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 •

55、不使用WIFI进行支付操作。(判断题 1 分)得分:1 分 o 正确 o 错误 •