Hadoop未授权访问可导致数据泄露_光环大数据培训

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Hadoop常见问题及解决方案_光环大数据培训

Hadoop常见问题及解决方案_光环大数据培训Hadoop培训，Hadoop常见问题及解决方案。

大数据已成为时代潮流，因此大数据也是一个非常热门的职位，光环it学院大数据讲师为您讲解下最近老是遇到小伙伴问一些hadoop 的问题，在这里把一些hadoop常见的问题及解决方案分享给大数据初学者，如果再遇到同样的问题就对号入座。

一、hadoop安装完以后，在执行命令时，经常会提示一下警告：WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform...using builtin-java classes where applicable原因：这个跟系统位数有关系，我们平常使用的是Centos 6.5 64位操作系统。

解决办法：（1）如果你是hadoop2.6的可以下载下面这个：/sequenceiq/sequenceiq-bin/hadoop-native-64-2.6.0.tar（2）下载完以后，解压到hadoop的native目录下，覆盖原有文件即可。

操作如下：tar -x hadoop-native-64-2.4.0.tar -C hadoop/lib/native/二、在使用combiner的时候，出现IntWritable is not Text，或者其他的类型不匹配问题原因：这是设置combiner的时候，map输出的keyvalue类型和combiner输出的keyvalue 类型不一致导致的。

解决：如果设置combiner，必须保证一点，map输出的keyvalue类型和combiner输出的keyvalue类型必须一致!!!三、error：server IPC version 9 cannot communicate with client version 4原因：（1）如果是在使用插件操作hdfs时报错，是因为，eclipse插件和eclipse的版本不匹配（2）如果是在执行mapreduce时报错：是因为jar包不匹配解决：重新编译hadoop插件，使用自己的hadoop和eclipse版本四、Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.原因：在使用hadoop插件的时候，会在本地找winutils.exe这个文件，而这个文件是hadoop安装包下的文件，必须配置eclipse插件的hadoop的windows本地路径才行。

光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容

光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。

人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，人工智能的发展会越来越好，因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。

光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。

课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。

完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。

课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。

课程四阶段Python基础学习内容：Python基础实战开发学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。

完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。

课程五阶段Python进阶开发学习内容：Python进阶实战开发学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。

完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。

课程六阶段Django编程开发学习内容：Django编程实战开发学习目标：熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。

在浏览器上我们的隐私都是如何被泄漏的_光环大数据培训

在浏览器上我们的隐私都是如何被泄漏的_光环大数据培训光环大数据是国内知名的IT培训机构，大数据培训，数据分析培训、人工智能培训等课程全国领先，帮助学员提升技术水平并保障就业，深受学员喜爱，获得业界的一致好评。

近日，两个利用隐藏登录表单收集登录信息的网络跟踪服务被彻底披露，分别是Adthink（）和OnAudience （）。

本文就将介绍第三方脚本如何利用浏览器的内置登录管理器（也称 ...管理网络安全 Hadoop 服务器脚本近日，两个利用隐藏登录表单收集登录信息的网络跟踪服务被彻底披露，分别是Adthink（）和OnAudience （）。

本文就将介绍第三方脚本如何利用浏览器的内置登录管理器（也称为密码管理器），在没有用户授权的情况下检索和泄露用户信息的。

事实上，密码管理器的潜在漏洞早已为人所知，过去的漏洞多是因为跨站点恶意脚本（XSS）攻击所造成的的密码泄漏。

但在分析了五万个网站后，我们没有发现密码被窃取的情况，反而发现了跟踪脚本被滥用，导致用于构建跟踪标识符的电子邮件地址被大量提取。

上图显示了这一过程：首先，用户填写页面上的登录表单，并要求浏览器保存登录信息（跟踪脚本不在登录页面上显示）。

然后，用户访问含有第三方跟踪脚本的同一网站上的另一个页面。

跟踪脚本就会自动插入一个不可见的登录表单，该表单由密码管理器自动填写。

第三方脚本通过读取填充的表单来检索用户的电子邮件地址，并将电子邮件地址发送给第三方服务器。

所有主流浏览器都有内置的登录管理器，可以自动保存并自动填写用户名和密码数据，使登录体验更加顺畅。

所以登录表单自动填写，不管表单是否可见，而且通常不需要用户交互。

在我们的测试中，Chrome 不会自动填充密码字段，除非用户点击或触摸页面。

所以，对于密码管理器中保存的用户名（通常是电子邮箱地址）和密码，第三方脚本可以创建表单并自动填充。

为什么要收集电子邮件地址？一方面，因为电子邮件地址是的，是一个很好的跟踪标识符。

hadoop生态圈背后隐藏的凶险_光环大数据Hadoop培训

hadoop生态圈背后隐藏的凶险_光环大数据Hadoop培训光环大数据培训班认为，伴随互联网的高速发展，大数据成为炙手可热的时髦产物。

随之而来的是关于大数据的存储与计算问题。

作为能够对大量数据进行分布式处理的软件框架——hadoop目前已经发展成为分析大数据的领先平台，它能够以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

一、Hadoop生态圈的形成大数据是个宽泛的问题，而Hadoop生态圈是最佳的大数据的解决方案。

Hadoop 生态圈的所有内容基本都是为了处理超过单机范畴的数据而产生的。

HDFS&MapReduce在最开始阶段Hadoop只包含HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)和MapReduce两个组件。

HDFS的设计本质是为解决大量数据分别存储于成百上千台机器上的问题，让客户看到的是一个文件系统而非很多文件系统，屏蔽复杂的底层调用。

好比用户想要取/liusicheng/home/test1下的数据，只需要得到准确的路径即可获得数据，至于数据实际上被存放在不同的机器上这点用户根本不需要关心。

HDFS帮助客户管理分散在不同机器上的PG 级数据。

这些数据如果都放在一台机器上处理，一定会导致恐怖的等待时间。

于是，客户选择使用很多台机器处理数据。

Hadoop的第二个重要组件MapReduce被设计用来解决对多台机器实现工作分配，并完成机器之间的相互通信，最终完成客户部署的复杂计算。

至此第一代hadoop已经具备了大数据管理和计算能力。

MapReduce计算模型虽然能用于很多模型，但还是过于简单粗暴，好用但笨重。

为了解决MapReduce的这一缺陷，引入Tez和Spark使Map/Reduce模型更通用，让Map 和Reduce之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写以更方便描述复杂算法，取得更高吞吐量。

Pig&Hive解决完计算性能问题，就要往效率方面做努力，降低使用门槛。

Hadoop会不需认证导致数据泄漏_光环大数据培训

Hadoop会不需认证导致数据泄漏_光环大数据培训最近，有报导指全球hadoop 服务器因配置不安全导致大量数据泄漏，涉及使用Hadoop 分布式文件系统(HDFS)的近4500 台服务器，数据量高达5120 TB (5.12 PB)，经分析，这批数据泄漏的近4500 台HDFS 服务器中以美国和中国为主。

互联网上暴露的Hadoop 服务器如果没有配置认证均可能受影响，攻击者针对HDFS 的攻击删除了大多数目录，并会添加一个名为「NODATA4U_SECUREYOURSHIT」的新目录和「PLEASE_README」的目录，攻击者可能备份业务数据后在服务器上删除这部分数据，然后直接发送勒索邮件并索要勒索赎金。

该问题产生是由于管理员在配置失误所致，由于直接在云端上开放了Hadoop 机器HDFS 的50070 web 端口及部分预设服务端口，骇客可以通过命令行操作多个目录下的数据，如进行删除操作，安全风险高。

用户可以透过人手方式检测端口是否开放到了公网。

假如真的发生问题，可以进行以下修復措施：安装完Hadoop 集群后，进行安全加固：按照安全最小化原则，禁止公网对这部分端口存取，如果因业务需要必须对外开放，请使用ECS 提供的安全组策略指定存取IP 存取端口业务，如无必要，关闭Hadoop Web 管理页面;开启服务级别身份验证，如Kerberos 认证;部署Knox、Nginx 之类的反向代理系统，防止未经授权用户存取;使用交换机或防火墙策略配置访问控制策略(ACL)，将Hadoop 预设开放的多个端口对公网全部禁止或限制可信任的IP 地址才能存取包括50070以及WebUI 等相关端口。

为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。

大数据、数据分析平台成为数据泄露的主战场_深圳光环大数据人工智能培训

大数据、数据分析平台成为数据泄露的主战场_深圳光环大数据人工智能培训当跳广场舞的大妈都知道大数据的价值后，数据的风险也在变的更加广泛。

现在说人人都是数据的泄露的受害者，估计都不为过。

Facebook和剑桥分析的事件发生后，使我们目光的焦点关注在一个数据泄露风险巨大的领域，即大数据、数据分析平台。

大数据/数据分析平台成为数据泄露的主要风险点，并非偶然，这是由大数据/数据分析平台的特点决定的。

数据分析平台的特点是：没有数据做不了分析，有了真实数据，问题可想而知。

“你家的数据正在裸奔”，在数据分析领域不是玩笑，不管是电信行业的经营分析系统、金融行业的ODS/ EDW、还是医疗行业的CDR(临床数据中心)，真正敢举手说自家数据非裸奔的恐怕没几个。

同时，大数据/数据分析平台的数据价值正在被各种数据玩家所关注。

想获得这个领域的数据，只要搞定驻场集成商的数据分析工程师即可，一帮缺钱的码农，面临买房、娶妻、养孩的压力的农民工。

为什么大数据/数据分析平台正在成为数据泄露的主要风险。

这里是低成本、大门洞开的数据富矿，为什么?为什么?为什么?原因吗?01、从业者最了解数据的价值。

天天忽悠客户数据价值的人、天天帮客户分析数据的人，这些人非常了解数据的价值。

当诱惑发生时，他们知道如何将这些数据变现，他们有这方面的能力;02、大数据/分析平台有最全面的数据。

如果你只管理医院HIS系统，你只能拿到HIS的数据，如果你至管理EMR，你也只能拿到EMR的数据。

但，如果你参与的是CDR项目，参与的是医院数据集成平台/数据仓库的项目。

你可以拿到这个医院一切的数据。

03、大数据/分析平台数据价值最高。

各个系统的数据都是数据，为什么这个平台的数据价值比别处高呢?这个问题有点专业，举个例子应该更加容易理解：当你不小心知道了他人的姓名、身份证可能没什么用，当你不小心有拿到了这个人的电话号码?这会儿可能有点用了。

当时又知道这个人与这个电话号码关联的银行卡号，哇，世界变得很美好。

2024年云计算培训材料

云计算培训材料一、引言随着互联网技术的飞速发展，云计算作为一种新兴的计算模式，已经深入到各个行业和领域。

云计算以其高效、灵活、可扩展的特点，为企业和个人提供了全新的服务模式。

为了帮助大家更好地了解云计算，本培训材料将从云计算的基本概念、关键技术、应用场景和未来发展趋势等方面进行详细讲解。

二、云计算基本概念1.定义：云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算任务分布在大量计算机上，实现资源的按需分配、动态管理和网络服务。

2.特点：（1）超大规模：云计算具有庞大的资源池，可以满足不同用户的需求。

（2）虚拟化：云计算采用虚拟化技术，将物理资源抽象成逻辑资源，提高资源利用率。

（3）按需服务：用户可以根据需求动态调整资源，实现弹性扩展。

（4）高可靠性：云计算采用分布式架构，确保数据安全可靠。

（5）通用性：云计算适用于各种类型的应用场景。

三、云计算关键技术1.虚拟化技术：虚拟化技术是云计算的基础，通过将物理资源抽象成逻辑资源，实现资源的灵活分配和高效利用。

2.分布式存储技术：分布式存储技术将数据分散存储在多个节点上，提高数据可靠性和访问速度。

3.负载均衡技术：负载均衡技术可以根据用户需求，动态调整资源分配，确保系统稳定运行。

4.安全技术：云计算涉及大量敏感数据，安全技术是保障云计算安全的关键。

四、云计算应用场景1.个人应用：如在线办公、云盘存储、在线学习等。

2.企业应用：如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）等。

3.公共服务：如电子政务、智能交通、智慧医疗等。

4.互联网应用：如搜索引擎、社交网络、电子商务等。

五、云计算发展趋势1.产业规模不断扩大：随着云计算技术的成熟和应用的普及，云计算产业规模将持续扩大。

2.技术创新不断涌现：云计算领域将持续涌现出新的技术和应用，推动产业发展。

3.安全和隐私保护日益重要：随着云计算应用的深入，安全和隐私保护将成为产业发展的关键。

4.行业应用不断拓展：云计算将在更多行业和领域得到应用，助力产业升级和转型。

数据治理工程师招聘笔试题与参考答案(某大型国企)

招聘数据治理工程师笔试题与参考答案(某大型国企)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、数据治理工程师在进行数据质量评估时，以下哪个指标通常不被作为主要评估标准？A、数据准确性B、数据完整性C、数据一致性D、数据时效性答案：D解析：数据治理工程师在评估数据质量时，通常会关注数据的准确性、完整性、一致性和可用性等指标。

而数据时效性虽然也是一个重要方面，但它通常不是数据质量评估的主要标准，而是数据管理的另一个维度，涉及到数据更新的频率和及时性。

因此，选项D数据时效性不被作为主要评估标准。

2、在数据治理过程中，以下哪种技术通常用于确保数据在存储和传输过程中的安全性？A、数据脱敏技术B、数据加密技术C、数据压缩技术D、数据清洗技术答案：B解析：数据加密技术是一种常用的方法，用于确保数据在存储和传输过程中的安全性。

通过加密，可以将数据转换为只有授权用户才能解密和读取的形式，从而防止未授权访问和数据泄露。

数据脱敏技术用于保护敏感数据不被暴露，数据压缩技术用于减少数据存储空间，而数据清洗技术用于提高数据质量。

因此，选项B数据加密技术是确保数据安全性的常用技术。

3、以下哪个选项不是数据治理的范畴？A. 数据质量管理B. 数据安全与合规C. 数据仓库设计D. 数据模型优化答案：C 解析：数据治理主要关注的是如何确保数据的质量、安全、一致性和合规性。

数据仓库设计虽然与数据有关，但它更侧重于如何组织和存储数据以支持业务分析，不属于数据治理的核心范畴。

因此，C选项“数据仓库设计”不是数据治理的范畴。

其他选项A、B、D都与数据治理直接相关。

4、在数据治理过程中，以下哪种方法不属于数据质量评估的方法？A. 数据审计B. 数据抽样C. 数据可视化D. 数据清洗答案：D 解析：数据质量评估的方法包括数据审计、数据抽样和数据可视化等，这些都是用来评估和监控数据质量的技术手段。

数据清洗（Data Cleaning）是数据质量管理过程中的一个步骤，它是指对数据进行修正、填充或删除错误或缺失值的过程，而不是评估数据质量的方法。

云存储安全性：保护数据免受未授权访问

云存储安全性：保护数据免受未授权访问引言随着云计算和大数据技术的快速发展，越来越多的企业和个人选择使用云存储服务来存储和管理自己的数据。

云存储作为一种方便、高效且可扩展的数据存储解决方案，已经成为现代信息技术中不可或缺的一部分。

然而，正因为其便利性，云存储也面临着一系列的安全性挑战，其中最重要的挑战之一就是保护数据免受未授权访问。

云存储的安全威胁在云存储服务中，用户的数据被存储在云服务器上，而云服务器通常由云服务提供商负责管理和维护。

这种架构的便利性和高效性带来了一些潜在的安全威胁，以下是一些常见的云存储安全威胁：1. 数据泄露数据泄露是云存储面临的最大威胁之一。

未经授权的访问者可能通过各种方式访问到存储在云中的数据，例如通过窃取用户的凭证、攻击云服务器的漏洞或者利用社会工程学手段获取访问权限。

一旦数据泄露，用户的隐私将受到严重的威胁。

2. 数据篡改未经授权的访问者可能对云存储中的数据进行篡改，包括修改、删除或者添加数据。

这种数据篡改不仅可能破坏用户的数据完整性，还可能导致用户数据的不可恢复性。

3. 账号被劫持云存储服务的账号被劫持是一种严重的安全威胁。

黑客可以通过各种方式获取用户的账号信息，然后访问和管理用户的云存储数据。

账号被劫持可能导致用户数据的泄露、篡改甚至被删除。

保护数据免受未授权访问的方法为了保护数据免受未授权访问，云存储服务提供商和用户需要共同采取一系列的安全措施。

以下是一些常见的保护数据安全的方法：1. 强密码和多因素认证使用强密码是保护云存储数据的基本要求之一。

强密码应该由字母、数字和特殊符号组成，并且避免使用容易被猜测的密码。

此外，多因素认证也是一种有效的安全措施，它要求用户在登录时提供多个身份验证因素，例如密码和短信验证码。

2. 加密数据传输和存储云存储服务提供商应该使用安全的传输协议，例如HTTPS，来保护用户在数据传输过程中的安全。

同时，云存储服务提供商也应该对用户的数据进行加密存储，以防止未经授权的访问者获取敏感数据。

Hadoop中的数据安全与权限控制策略

Hadoop中的数据安全与权限控制策略随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，被广泛应用于大规模数据处理和存储。

然而，由于数据的重要性和敏感性，数据安全和权限控制成为了使用Hadoop的关键问题之一。

本文将探讨Hadoop中的数据安全和权限控制策略，以及如何保护数据免受未授权访问和恶意攻击。

一、数据安全的重要性数据安全是任何组织和企业都必须关注的重要问题。

在Hadoop中，大量的数据被存储在分布式文件系统HDFS中，而Hadoop集群中的各个节点都可以访问这些数据。

如果没有适当的安全措施，数据可能会受到未经授权的访问、篡改和泄露的风险。

二、身份验证与访问控制为了确保数据安全，Hadoop提供了身份验证和访问控制机制。

首先，Hadoop 可以集成现有的身份验证系统，如Kerberos，以确保用户的身份验证。

只有经过身份验证的用户才能访问Hadoop集群中的数据和资源。

其次，Hadoop还提供了细粒度的访问控制。

管理员可以为每个文件或目录设置访问权限，包括读、写和执行权限。

这样，只有被授权的用户才能对数据进行操作，从而保证数据的安全性。

三、数据加密除了身份验证和访问控制，数据加密也是保护数据安全的重要手段。

Hadoop 支持数据加密，可以对数据进行加密存储和传输，以防止未经授权的访问和窃听。

在Hadoop中，可以使用透明数据加密(TDE)来对数据进行加密。

TDE可以在数据写入HDFS之前对数据进行加密，并在读取数据时自动解密。

这样，即使数据被未经授权的用户获取，也无法解密和使用其中的内容。

四、审计与监控除了访问控制和数据加密，审计和监控也是保护数据安全的重要手段。

Hadoop 提供了审计和监控功能，可以记录和监控用户对数据的访问和操作。

通过审计和监控，管理员可以及时发现异常行为和潜在的安全威胁。

例如，如果某个用户频繁尝试访问未授权的数据，管理员可以立即采取措施，阻止其进一步的访问。

大数据系统维护试题答案

大数据系统维护试题答案一、选择题1. 大数据系统维护的主要目标是什么？A. 提高数据存储效率B. 确保数据安全性C. 提升系统运行速度D. 所有以上选项2. 在大数据系统中，数据备份的作用包括以下哪一项？A. 仅用于数据恢复B. 用于数据分析C. 用于系统性能优化D. 用于防止数据丢失3. Hadoop生态系统中，负责数据存储的是哪一个组件？A. SparkB. HBaseC. HiveD. YARN4. 以下哪个不是大数据系统监控的常用工具？A. GangliaB. NagiosC. ElasticsearchD. Ambari5. 对于大数据系统的性能调优，以下哪项措施是错误的？A. 增加节点以扩展系统B. 减少不必要的数据冗余C. 降低数据存储的格式多样性D. 限制用户访问以提高速度二、判断题1. 大数据系统维护仅需要关注硬件设施的运行状态。

（错）2. 数据清洗是确保大数据质量的重要环节，有助于提升数据分析的准确性。

（对）3. 在大数据系统中，数据的实时处理比批处理更为重要。

（错）4. 为了保证系统的高可用性，通常需要对大数据系统进行定期的硬件升级。

（错）5. 使用自动化工具可以有效地减少大数据系统维护的复杂性和工作量。

（对）三、简答题1. 请简述大数据系统维护的主要内容。

大数据系统维护主要包括数据备份与恢复、系统监控、性能调优、安全保障、故障排除等方面。

数据备份与恢复确保数据的安全性和可恢复性；系统监控通过对硬件、软件和网络等进行实时监控，确保系统的稳定运行；性能调优通过优化配置和算法提高系统的运行效率；安全保障包括数据加密、访问控制等措施，防止数据泄露和未授权访问；故障排除则是在系统出现问题时迅速定位并解决问题，最小化系统停机时间。

2. 描述大数据系统中数据备份的重要性及实现方式。

数据备份对于大数据系统至关重要，它能够防止数据丢失、损坏或被恶意篡改。

实现数据备份的方式有多种，包括全量备份、增量备份和差异备份。

防范网络入侵和未授权访问

PART FIVE
制定严格的访问控制策略，限制非授权用户的访问权限
定期进行安全审计，检查系统漏洞和潜在风险
加强员工安全意识培训，提高员工对网络安全的认识和防范能力
建立应急响应机制，及时应对和处理网络安全事件
定期进行安全培训，提高员工的安全意识
制定严格的安全规章制度，确保员工遵守
,a click to unlimited possibilities
汇报人：
CONTENTS
PART ONE
财务信息泄露：包括银行账户、信用卡、支付密码等
个人信息泄露：包括姓名、地址、电话、邮箱等
社交信息泄露：包括社交账号、好友列表、聊天记录等
商业信息泄露：包括商业机密、合同、客户信息等
添加标题
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添加标题
添加标题
安装步骤：下载安装包，按照提示进行安装
安全软件的更新：定期更新安全软件，确保其功能正常
密码长度：至少8个字符密码复杂度：包含大小写字母、数字和特殊字符避免使用常见词汇或个人信息定期更换密码，避免长期使用同一密码
备份频率：根据数据重要性和更新频率确定
备份方式：全量备份、增量备份、差异备份等
间谍软件：监控用户行为，收集用户信息
木马：伪装成合法软件，窃取用户信息或控制用户电脑
病毒：通过感染其他文件进行传播，破坏系统或数据
广告软件：弹出广告，影响用户体验
勒索软件：加密用户文件，要求支付赎金才能解密
钓鱼软件：伪装成合法网站或邮件，骗取用户信息或钱财
攻击方式：通过发送虚假电子邮件或短信，诱骗用户点击恶意链接或下载恶意软件
系统瘫痪可能导致经济损失，影响企业形象和信誉

大数据技术实训报告知识点

一、引言随着互联网的快速发展，大数据技术已经成为当今社会的一个重要领域。

为了提高我国大数据人才的培养质量，各大高校纷纷开设大数据相关课程，并开展大数据技术实训。

本文将对大数据技术实训中的知识点进行总结和分析，以期为大数据相关专业的学生提供参考。

二、大数据技术实训知识点1. 大数据概述（1）大数据的概念：大数据是指数据量巨大、类型多样、增长迅速的数据集合。

（2）大数据的特点：数据量大、数据类型多样、数据价值密度低、处理速度快。

（3）大数据的应用领域：互联网、金融、医疗、教育、交通、物流等。

2. 数据采集与存储（1）数据采集：数据采集是指从各种数据源获取数据的过程。

数据采集方法包括爬虫技术、API接口、日志收集等。

（2）数据存储：数据存储是指将采集到的数据进行存储和管理的过程。

常见的数据存储技术有关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统（如HDFS）等。

3. 数据处理与分析（1）数据处理：数据处理是指对采集到的原始数据进行清洗、转换、整合等操作的过程。

数据处理方法包括数据清洗、数据集成、数据转换等。

（2）数据分析：数据分析是指利用统计学、机器学习等方法对数据进行分析，挖掘数据中的有价值信息的过程。

数据分析方法包括描述性分析、关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等。

4. 大数据平台技术（1）Hadoop生态圈：Hadoop生态圈包括HDFS、MapReduce、YARN、Hive、HBase、Spark等组件。

（2）Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，支持内存计算，具有高吞吐量和低延迟的特点。

（3）Flink：Flink是一个流处理框架，适用于实时数据处理和分析。

5. 数据挖掘与机器学习（1）数据挖掘：数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的过程。

数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。

（2）机器学习：机器学习是指使计算机从数据中学习并做出决策或预测的技术。

机器学习方法包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。

数据泄露的途径与应对措施-概述说明以及解释

数据泄露的途径与应对措施-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述随着信息技术的迅速发展和互联网的普及应用，数据泄露的问题日益严峻。

数据泄露指的是未经许可或意外的情况下，敏感数据、个人信息或商业机密等被非法获取或泄露的行为。

数据泄露不仅危害个人隐私，还对企业和组织的声誉和利益造成重大损失。

本文将探讨数据泄露的途径以及应对措施。

首先，将介绍数据泄露的主要途径，包括网络攻击、内部失职和第三方供应商漏洞等。

其次，将探讨数据泄露可能引发的重大影响，包括个人隐私泄露、商业机密泄露以及恶意利用泄露信息等。

最后，将提出一系列应对措施，包括加强网络安全防护、加强内部员工培训与管理以及建立合规审计机制等。

通过深入剖析数据泄露的途径和影响，并提出相应的应对措施，旨在帮助读者更好地认识数据泄露问题，增强对数据安全的重视，并为企业和个人提供有效的保护措施，以尽可能降低数据泄露风险、维护个人隐私和商业利益的安全。

在当前信息化时代，数据泄露已经成为一项全球性的挑战，只有积极采取有效措施，才能有效应对数据泄露的风险，保护数据安全，实现可持续发展。

1.2 文章结构本文将围绕数据泄露的途径与应对措施展开详细探讨。

文章结构如下：第一部分为引言部分，其中1.1概述部分将对数据泄露的问题进行简要介绍，并强调其对个人和机构的重要性。

1.2文章结构部分详细说明了本文的整体结构，以便读者对文章内容有清晰的了解。

1.3 目的部分明确了本文的目的，即为读者提供有关数据泄露途径和应对措施的全面指引。

第二部分是正文部分，重点讨论数据泄露的途径和影响，并提出相应的应对措施。

2.1 数据泄露的途径部分将详细介绍数据泄露可能涉及的三个主要途径，即网络攻击、内部失职和第三方供应商漏洞。

每个途径都将得到充分探讨，包括其原因、可能的后果以及应对策略。

2.2 数据泄露的影响部分将进一步探讨数据泄露对个人隐私、商业机密以及可能的恶意利用带来的影响。

其中将讨论相关案例，以加深读者对这些影响的认识。

大数据应用常见安全问题解析

大数据应用常见安全问题解析随着大数据技术的迅猛发展，大数据应用已经广泛应用于各行各业，涉及到的数据也愈发庞大和敏感。

然而，随之而来的是一系列的安全问题，给数据的安全性和隐私保护带来了巨大的挑战。

本文将对大数据应用中常见的安全问题进行解析，并提供相应的解决方案。

一、数据泄露数据泄露是大数据应用中最为普遍和严重的安全问题之一。

泄露数据可能导致用户的个人信息泄露、企业内部机密被泄露等严重后果。

数据泄露的原因主要有以下几点：1. 不适当的权限管理：某些用户可能获取了超过其所需的权限，在未经授权的情况下访问和使用数据。

2. 弱密码和身份验证：弱密码和未加密的身份验证过程容易被攻击者破解，进而获取敏感信息。

3. 网络攻击：黑客通过网络攻击等手段获取数据，并进行非法利用。

针对数据泄露问题，可以采取以下措施：1. 强化权限管理：建立严格的权限管理机制，限制用户的权限访问范围，确保只有有限的人员可以访问敏感数据。

2. 强密码和多因素身份验证：要求用户设置强密码，并在身份验证过程中采用多因素验证，提高数据的安全性。

3. 安全监控与及时响应：建立安全监控系统，实时监测数据访问情况，发现异常行为及时进行处理和响应。

二、数据篡改和损坏在大数据应用过程中，数据的完整性是一个重要的安全问题。

数据篡改和损坏可能导致数据的不准确和无法使用，对业务运营带来严重影响。

常见的数据篡改和损坏原因包括：1. 网络攻击：黑客通过非法手段篡改和破坏数据内容，导致数据的不可信和无法使用。

2. 缺乏完整性校验机制：大数据系统中缺乏完整性校验机制，使得数据篡改和损坏很难被发现。

为了解决数据篡改和损坏问题，可以采取以下措施：1. 加密和签名：对传输的数据进行加密和签名，确保数据在传输过程中不被篡改和损坏。

2. 完整性校验和监控：建立完整性校验机制，对数据进行实时监控和校验，发现数据篡改和损坏问题及时进行处理。

三、隐私泄露随着大数据应用的普及，个人隐私泄露的风险也日益加剧。

Hadoop中的数据安全性和隐私保护策略解析

Hadoop中的数据安全性和隐私保护策略解析随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种分布式计算框架，被广泛应用于各个行业和领域。

然而，随之而来的是对数据安全性和隐私保护的关注。

本文将对Hadoop中的数据安全性和隐私保护策略进行解析，并探讨如何提高数据的安全性和隐私保护水平。

一、Hadoop中的数据安全性问题在Hadoop中，数据的安全性主要涉及到数据的保密性、完整性和可用性。

首先，数据的保密性是指只有授权人员可以访问和使用数据，防止未经授权的访问和泄露。

其次，数据的完整性是指数据在传输和存储过程中不被篡改或损坏。

最后，数据的可用性是指数据能够在需要的时候及时提供给用户使用，不受外部攻击或故障的影响。

为了解决Hadoop中的数据安全性问题，可以采取以下策略：1. 访问控制：通过权限管理和身份认证机制，限制用户对数据的访问权限。

例如，可以使用Kerberos进行用户身份认证，使用访问控制列表（ACL）对数据进行权限控制。

2. 数据加密：对敏感数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中不被窃取或篡改。

可以使用SSL/TLS协议保护数据在网络传输中的安全性，使用加密算法对数据进行存储加密。

3. 安全审计：通过日志记录和监控系统，对用户的操作行为进行审计和监控，及时发现和阻止异常行为。

可以使用Hadoop的日志管理工具和安全监控工具对数据进行实时监控和分析。

二、Hadoop中的隐私保护策略隐私保护是指保护个人敏感信息不被未经授权的访问和使用。

在Hadoop中，隐私保护主要涉及到数据脱敏、数据匿名化和数据授权。

1. 数据脱敏：对敏感数据进行脱敏处理，使得数据中的个人身份信息无法被还原。

可以采用数据加密、数据替换、数据隐藏等技术对敏感数据进行脱敏处理。

2. 数据匿名化：将个人身份信息与其他属性信息进行分离，保护个人隐私。

可以通过数据切割、数据聚合、数据扰动等技术对数据进行匿名化处理。

3. 数据授权：对数据的使用进行授权管理，确保只有经过授权的用户可以访问和使用数据。

云计算与大数据服务考核试卷

D.游戏产业
15.以下哪个公司不是云计算领域的知名企业？（）
公司不是大数据领域的知名企业？（）
A. Cloudera
B. Hortonworks
C. Databricks
D. IBM
17.以下哪个组件是Spark的核心组件？（）
A. Spark SQL
20.以下哪个服务不是华为云提供的大数据服务？（）
A. GaussDB
B. FusionInsight
C. DGC
D. MongoDB
（以下为试卷其他部分，因题目要求仅输出第一部分，故省略。）
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
7.大数据的分析结果一定比传统数据分析更加准确。（）
8.云计算服务在部署时不需要考虑数据安全和隐私问题。（）
9.机器学习不属于大数据技术的一部分。（）
10.云计算和大数据的结合可以为企业的决策提供更加全面的数据支持。（）
五、主观题（本题共4小题，每题5分，共20分）
1.请描述云计算的基本概念、服务模型和部署模型，并举例说明它们在实际应用中的区别。
2.大数据时代，企业面临数据量庞大、处理速度要求高、数据多样性等挑战。机遇在于通过数据分析洞察市场趋势、优化运营等。例如，零售企业通过分析客户购买行为，提供个性化推荐，提升销售额。
3. Hadoop的核心组件包括HDFS、MapReduce和YARN。Hadoop适用于批处理，Spark适用于实时处理。Hadoop的优点是稳定性和可扩展性，缺点是处理速度慢；Spark速度快，但资源消耗大。
A. MaxCompute
B. DataWorks
C. HBase

信用数据生命周期管理考核试卷

A.制定详细的数据处理流程
B.实施数据合规审计
C.定期对数据处理活动进行审查
D.对违反合规的行为进行处罚
19.以下哪些技术可用于信用数据生命周期管理中的数据分析？（）
A. SQL
B. NoSQL
C. Hadoop
D. R语言
20.以下哪些因素会影响信用数据生命周期管理的成本效益分析？（）
A.数据存储成本
标准答案
一、单项选择题
1. D
2. B
3. C
4. A
5. A
6. C
7. B
8. C
9. A
10. B
11. B
12. B
13. D
14. C
15. B
16. C
17. D
18. D
19. C
20. A
二、多选题
1. ABD
2. ABC
3. ABD
4. ABCD
5. ABCD
6. ABCD
7. ABC
9.在信用数据共享时，应遵循数据最小化原则，即只共享实现目的所______的数据。
10.信用数据生命周期管理的最终目的是为了提高信用评估的______和信用风险管理的效率。
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
1.信用数据生命周期管理只需要关注数据的收集和存储。（）
2.数据的时效性对于信用数据生命周期管理来说并不重要。（）
3.在信用数据生命周期管理中，任何人都应该有权访问所有信用数据。（）
4.信用数据在销毁阶段，可以通过简单的删除文件来彻底销毁数据。（）
5.《中华人民共和国网络安全法》与信用数据生命周期管理无关。（）

了解数据分析中的数据隐私和安全问题

了解数据分析中的数据隐私和安全问题数据分析在现代社会中扮演着越来越重要的角色。

通过对数据进行统计、分析和挖掘，可以帮助企业做出更加明智的决策，发现新的商机，并提高工作效率。

然而，随之而来的是人们对数据隐私和安全问题的日益关注。

本文将探讨数据分析中的数据隐私和安全问题，并提供一些解决方案。

一、数据隐私问题在数据分析过程中，个人的隐私往往会受到侵犯。

特别是在数据收集和处理阶段，如果没有合适的隐私保护措施，个人的敏感信息可能会泄露出去，导致个人隐私权益受到损害。

以下是几个常见的数据隐私问题：1. 数据泄露：当数据被未经授权的人员访问或获取时，就会发生数据泄露。

这可能导致个人信息被滥用，例如用于进行诈骗活动或其他非法用途。

2. 匿名化失效：为了保护个人隐私，数据分析通常会对个人身份进行匿名处理。

然而，由于技术不足或数据集太小，很容易通过重新识别或数据链接来还原个人身份，并进一步侵犯其隐私。

3. 第三方数据共享：在数据分析过程中，企业或机构可能会与第三方共享数据，以获取更广阔的视角和更准确的分析结果。

然而，在共享过程中，如果数据隐私协议不严密或对方存在不当操作，就会造成数据泄露或滥用的风险。

为了解决数据隐私问题，以下是几种常见的防范手段：1. 数据加密：对敏感信息进行加密，确保数据在传输和存储过程中不被未授权人员获取。

2. 数据去标识化：通过去除个人身份信息、脱敏等方式，确保数据在匿名化处理后难以还原个人身份。

3. 访问权限控制：建立严格的访问控制机制，限制数据的获取和使用权限，只有授权人员才能访问敏感信息。

二、数据安全问题除了数据隐私问题外，数据安全也是数据分析中需要重视的问题。

数据安全问题可能导致数据被篡改、丢失或被不法分子恶意利用。

以下是几个数据安全问题的示例：1. 数据篡改：黑客可能通过各种手段修改数据，以影响数据分析的结果，并产生误导性的结论。

2. 数据丢失：数据分析过程中，如果没有恰当的备份措施，数据可能因硬件故障、自然灾害等原因而丢失，导致分析结果不准确。

hadoop组件安全标准原则

Hadoop组件安全标准原则随着大数据技术的不断发展，Hadoop作为大数据处理的核心框架，受到了越来越多企业的青睐。

然而，随之而来的安全隐患也是不可忽视的。

在Hadoop组件的使用过程中，安全标准原则是非常关键的，它能够有效地保护企业的数据安全，防止企业遭受数据泄露、攻击等安全事件。

本文将从Hadoop组件的安全标准原则出发，详细分析Hadoop组件在安全方面需要遵循的原则，以期为企业建立安全可靠的大数据处理评台提供参考。

一、数据加密在Hadoop的使用过程中，数据加密是保障数据安全的重要措施。

在数据存储、传输、处理等环节都需要进行数据加密操作，以防止数据在传输过程中被窃取或篡改。

对于Hadoop组件的数据加密，需要遵循以下原则：1. 数据存储加密：Hadoop分布式文件系统(HDFS)中存储的数据需要进行加密处理，包括数据在磁盘上的加密以及数据在传输过程中的加密。

可以使用开源的加密工具或者第三方加密模块，对数据进行加密处理。

2. 数据传输加密：Hadoop集裙中数据的传输过程也需要进行加密，可以采用SSL/TLS协议对网络通信进行加密，确保数据传输过程中不被窃取或篡改。

3. 数据处理加密：在Hadoop集裙中进行数据处理时，对于敏感数据需要进行加密处理，以防止数据在处理过程中被泄露或窃取。

二、身份认证和权限控制在Hadoop集裙中，身份认证和权限控制是保障数据安全的关键环节。

只有经过身份认证的用户才能访问和操作数据，而且需要根据用户的身份和角色来确定其对数据的访问权限。

对于Hadoop组件的身份认证和权限控制，需要遵循以下原则：1. 用户身份认证：Hadoop集裙中的用户需要进行身份认证，可以采用Kerberos、LDAP等身份认证工具来对用户进行认证，确保只有合法的用户才能访问和操作数据。

2. 权限控制：Hadoop集裙中的数据需要根据用户的身份和角色来确定访问权限，可以通过ACL(访问控制列表)、Ranger等授权工具来对数据进行权限控制，确保不同用户只能访问其具有权限的数据。