大数据背景下核能安全人因数据采集与处理系统框架
基于大数据分析的网络安全监测系统设计
基于大数据分析的网络安全监测系统设计随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，网络安全问题成为各个领域关注的焦点。
为了保护用户隐私和信息安全，各个组织和机构需要建立起高效可靠的网络安全监测系统。
本文将基于大数据分析的网络安全监测系统进行设计，并探讨其实现方法和优势。
一、系统设计的背景和意义网络安全监测系统是为了更好地保护用户隐私和信息安全，防范网络攻击、欺诈和恶意行为的产生而设计的。
随着网络攻击和欺诈手段的不断升级，传统的安全防护技术已经无法应对日益增长的网络安全威胁。
因此，基于大数据分析的网络安全监测系统应运而生。
这个系统利用大数据分析技术收集、分析和处理各种网络安全事件，以便快速识别恶意行为、准确预测安全威胁和采取及时有效的安全防护措施。
该系统的设计旨在提供高效可靠的网络安全监测服务，帮助用户识别和解决安全问题，提升网络安全防护水平。
二、系统设计的关键要素1. 数据采集与处理：系统需要通过各种数据源收集安全事件和网络活动数据，包括用户日志、设备事件、网络数据流量等。
然后利用数据挖掘和机器学习等技术对数据进行处理和分析，识别出潜在的安全威胁和漏洞。
2. 安全事件分析与建模：系统需要建立一套完整的安全事件分析和建模体系，将各种安全事件和行为归类，确定恶意行为和攻击模式。
同时，需要建立安全威胁预测模型，通过分析历史数据和趋势，预测未来可能的安全威胁。
3. 实时监测与告警：系统要能够实时监测网络安全事件的发生和演化过程，及时发出告警通知。
告警通知可以通过短信、邮件、电话等方式进行，以确保用户能够及时采取应对措施，减轻安全事件对其造成的影响。
4. 安全决策与应对：系统要能够根据分析结果，制定针对性的应对策略，并将其自动化执行。
同时，系统还需要提供用户界面，使其能够手动干预，并进行事件跟踪和分析。
三、系统实现的方法和技术1. 数据采集：采用网络流量监测设备、日志管理系统等工具，实时收集用户和网络活动的数据。
大数据处理系统任务均衡调度
大数据处理系统任务均衡调度一、大数据处理系统概述大数据处理系统是随着数据量的爆炸性增长而发展起来的一种技术，它能够处理和分析海量数据集，以发现数据中的模式、趋势和关联。
这种系统对于企业决策、科学研究、社会管理等领域都具有重要意义。
大数据处理系统的核心在于其能够高效地处理大规模数据集，并且能够从中提取有价值的信息。
1.1 大数据处理系统的核心特性大数据处理系统的核心特性主要体现在以下几个方面：- 高吞吐量：系统能够快速处理大规模数据集，满足实时或近实时的数据处理需求。
- 可扩展性：系统设计灵活，能够根据数据量的增长水平进行水平或垂直扩展。
- 容错性：系统具备自我恢复能力，即使部分节点发生故障，也能继续运行并保证数据处理的连续性。
- 多样性支持：系统能够处理结构化、半结构化和非结构化数据，适应不同类型的数据源。
1.2 大数据处理系统的应用场景大数据处理系统的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 社交媒体分析：分析社交媒体上的用户行为和情感倾向，为市场营销提供支持。
- 金融风险管理：通过分析交易数据，预测和防范金融风险。
- 健康医疗：处理医疗记录和基因数据，辅助疾病诊断和药物研发。
- 智能交通：分析交通流量数据，优化交通管理和减少拥堵。
二、大数据处理系统的架构与关键技术大数据处理系统的架构和关键技术是实现高效数据处理的基础。
合理的系统架构和先进的技术可以显著提高数据处理的性能和可靠性。
2.1 大数据处理系统的架构大数据处理系统的架构通常包括以下几个层次：- 数据采集层：负责从各种数据源收集数据。
- 数据存储层：将收集到的数据存储在适合快速查询和分析的数据存储系统中。
- 数据处理层：对存储的数据进行清洗、转换和分析。
- 数据服务层：提供数据查询、分析结果展示和数据共享服务。
2.2 大数据处理系统的关键技术大数据处理系统的关键技术包括以下几个方面：- 分布式计算：利用多台计算机共同完成大规模数据的处理任务。
基于大数据技术的网络信息安全管理系统的设计与实现
基于大数据技术的网络信息安全管理系统的设计与实现随着互联网的发展和普及，网络信息安全已成为社会各个领域必须重视的问题。
传统的信息管理手段已经无法满足现代信息时代的发展需求。
因此，基于大数据技术的网络信息安全管理系统逐渐成为了一种新型的信息管理手段。
本文将从系统设计、开发和维护等方面探讨基于大数据技术的网络信息安全管理系统。
一、系统设计基于大数据技术的网络信息安全管理系统的设计需要结合网络信息安全管理的实际需求，充分考虑系统的可靠性、安全性和易用性等因素。
在系统设计时需要满足以下几个方面的需求：1、数据采集系统需要能够实时采集各种网络信息数据，包括网络流量、网站访问记录、设备状态和安全事件等信息。
为了保证数据可靠性和实时性，需要采用高效可靠的数据采集技术，并建立完善的数据采集流程。
2、数据存储和分析系统需要能够将采集到的海量数据进行存储和分析。
为了便于快速查询和分析数据，需要采用高速可扩展的数据库系统，如Hadoop和Spark等大数据技术。
同时，需要利用机器学习等技术对数据进行分析和挖掘，快速识别网络安全事件和威胁。
3、数据可视化系统需要提供直观易用的数据可视化功能，方便用户通过图表、报表等方式直观展示和分析数据。
通过数据可视化可以帮助用户更好地理解和掌握网络安全情况，及时发现和解决问题。
二、系统开发基于大数据技术的网络信息安全管理系统的开发需要多种技术的综合应用，主要包括以下几个环节：1、数据采集和传输数据采集和传输是整个系统的核心。
为了保证数据的可靠性和实时性，需要选择可靠的数据采集工具和高效的数据传输协议，如SNMP、NetFlow等协议。
2、数据处理和存储数据处理和存储是整个系统的关键。
需要采用大数据技术，如Hadoop、Spark等技术来处理和存储海量数据。
同时，需要对数据进行合理的划分和存储，以便于后续的查询和分析。
3、数据分析和挖掘数据分析和挖掘是系统的重要功能。
通过机器学习等技术对数据进行分析和挖掘，可以实现网络安全事件的及时识别和威胁的快速应对。
大数据系统架构概述
✓ 阿里云对象存储(OSS) - 阿里云对象存储 (Object Storage Service, OSS)是阿里云对外提供
的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务
✓ 表格存储 (Table Store) - 它是构建在阿里云飞天分布式系统之上的NoSQL数据存储服务,提
大数据系统架构概述
• 总体架构设计原则
总体架构概述
✓ 满足大数据的V3要求
▪ 大数据容量的加载、处理和分析 - 要求大数据应用平台经过扩展可 以支持 GB、TB、PB、EB甚至ZB规模的数据集
▪ 各种类型数据的加载、处理和分析 - 支持各种各样的数据类型,支持
处理交易数据、各种非结构化数据、机器数据以及其他新数据结构
供海量结构化数据的存储和实时访问
✓ 大数据计算服务(MaxCompute) - 大数据计算服务(MaxCompute，原名 ODPS)是一种快速、
完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案
阿里云飞天的特色
• 阿里云飞天 OpenStack 和 Hadoop 的不同
✓ OpenStack和 Hadoop是软件，它们并没有解决客户的CAPEX 投入问题、运维人员投
阿里云飞天系统体系架构
• 飞天(Apsara)是由阿里云自主研发、服务全球的超大规模通用计算操作系统 • 它可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机、以在线公共服务的方
式为社会提供计算能力
• 飞天已经为全球200多个国家和地区的创新创业企业、政府、机构等提供服务
阿里云飞天系统体系架构
• 阿里云飞天整体架构 - 飞天平台的体系架构如图所示，整个飞天平台包括
3）OTS和ODPS可以配合使用，前者支持大规模并发的日常访问（例如铁路 售票前台系统），然后每隔24小时就把交易数据推入ODPS支撑的数据仓库，利 用后者进行进一步的业务分析。
大数据背景下的数据安全
大数据背景下的数据安全引言概述：随着大数据时代的到来，数据安全问题越来越受到重视。
在大数据背景下，数据的规模和复杂性都大大增加，因此数据安全成为了一个亟待解决的问题。
本文将从四个方面介绍大数据背景下的数据安全问题，并提出相应的解决方法。
一、数据的采集与传输1.1 数据采集：在大数据时代，数据采集变得更加广泛和复杂。
企业需要从各种渠道采集数据，包括传感器、社交媒体、挪移应用等。
然而，这些数据的采集过程中存在着安全风险，比如数据被篡改或者伪造。
因此，企业需要建立安全的数据采集机制，确保数据的完整性和真实性。
1.2 数据传输：大数据时代的数据传输量巨大，涉及到的网络和通信设备也更加复杂。
数据在传输过程中容易受到黑客攻击或者泄露的风险。
为了保护数据的安全，企业需要采取加密和身份验证等措施，确保数据在传输过程中不被窃取或者篡改。
1.3 数据隐私保护：在数据采集和传输过程中，个人隐私的保护尤其重要。
企业需要遵守相关法律法规，采取措施保护用户的隐私，比如匿名化处理、数据脱敏等。
二、数据存储与访问2.1 数据存储：大数据时代，数据的存储量呈指数级增长。
企业需要建立安全的数据存储系统，确保数据不被丢失、损坏或者盗取。
数据存储时可以采用分布式存储技术，将数据分散存储在多个节点上，提高数据的安全性和可靠性。
2.2 数据备份与恢复：数据备份是防止数据丢失的重要手段。
企业可以定期对数据进行备份，并将备份数据存储在不同的地点，以防止意外事件导致数据丢失。
此外，企业还需要建立数据恢复机制，以便在数据丢失时能够及时恢复。
2.3 数据访问控制：在大数据时代，数据的访问权限管理变得更加复杂。
企业需要建立严格的数据访问控制机制，确保惟独经过授权的人员才干访问敏感数据。
可以采用身份验证、访问控制列表等方式，限制数据的访问权限。
三、数据处理与分析3.1 数据清洗与预处理：在进行数据处理和分析之前，需要对数据进行清洗和预处理。
这个过程中需要注意数据的安全性，避免数据被篡改或者泄露。
大数据背景下人力资源管理数字化转型对策
大数据背景下人力资源管理数字化转型对策目录一、内容概览 (2)1.1 背景介绍 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 文献综述 (4)二、大数据在人力资源管理中的应用 (5)2.1 人力资源数据分析 (6)2.2 人才招聘与选拔 (7)2.3 员工培训与发展 (9)2.4 绩效管理与激励 (10)2.5 员工关系与离职分析 (11)三、数字化转型对人力资源管理的影响 (13)3.1 提高决策效率 (14)3.2 优化人力资源流程 (15)3.3 提升员工满意度与参与度 (16)3.4 改进组织结构与文化 (17)四、数字化转型策略 (18)4.1 构建数据驱动的组织文化 (19)4.2 利用先进技术提升数据能力 (20)4.3 人力资源管理与技术的融合 (22)4.4 培养数字化人才 (23)4.5 保障数据安全与隐私 (25)五、实施步骤与挑战 (26)5.1 制定详细的实施计划 (27)5.2 关注转型过程中的关键挑战 (29)5.3 持续改进与优化 (30)六、案例研究 (31)6.1 国内外企业数字化转型案例分析 (32)6.2 成功因素与教训总结 (33)七、结论与展望 (34)7.1 研究成果总结 (35)7.2 对未来发展的展望 (36)7.3 研究局限与未来研究方向 (37)一、内容概览引言：介绍大数据时代的到来和人力资源管理面临的挑战，阐述数字化转型的重要性和迫切性。
大数据背景下人力资源管理的特点：分析大数据对人力资源管理的影响，包括数据采集、处理、分析和应用等方面的变革。
人力资源管理数字化转型的核心内容：详述数字化转型的关键环节，包括管理理念、管理模式、管理手段等方面的转变。
数字化转型中的挑战与问题：列举在数字化转型过程中可能遇到的问题和挑战，如数据安全、人才短缺、技术更新等。
案例分析：通过具体案例，展示人力资源管理数字化转型的实践和成效。
总结全文，强调人力资源管理数字化转型的趋势和必要性，提出未来研究方向。
大数据时代下基于Hadoop的网络安全分析技术研究
大数据时代下基于Hadoop的网络安全分析技术研究随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据对各个行业的影响深远，其中网络安全领域尤为重要。
网络安全的保护对于个人隐私、商业利益以及国家安全都至关重要。
而基于Hadoop的网络安全分析技术，作为大数据技术的应用之一，成为网络安全领域的热门研究方向。
Hadoop是一个可靠、可扩展的分布式存储和处理框架。
由于其出色的扩展性和处理大规模数据的能力，Hadoop已被广泛应用于各个领域，包括网络安全。
通过利用Hadoop的分布式计算和存储能力，网络安全分析任务可以更高效地进行。
首先，基于Hadoop的网络安全分析技术能够处理日益增长的网络数据。
在大数据时代，网络流量的增长速度非常快，传统的网络安全工具往往无法满足处理大规模数据的需求。
而Hadoop提供了分布式存储和计算的能力，能够将大规模的网络数据分割成小块并在多个节点上进行处理，大大提高了分析的效率和准确性。
其次，基于Hadoop的网络安全分析技术具备高可靠性和容错性。
传统的网络安全分析工具可能由于单点故障导致整个系统崩溃，而Hadoop的分布式架构能够通过数据冗余和自动故障转移来保证系统的可靠性。
即使某个节点发生故障，系统仍然可以继续正常运行，确保网络安全分析任务不受影响。
此外，基于Hadoop的网络安全分析技术能够实现实时监测和分析。
随着网络攻击手段的不断升级，实时监测和分析网络流量变得尤为重要。
利用Hadoop的实时计算框架，可以及时发现潜在的网络攻击行为，并快速采取相应的防御措施，保障网络安全。
此外，基于Hadoop的网络安全分析技术还可以应用于网络入侵检测和异常行为分析。
Hadoop的分布式存储和计算能力可用于存储和分析大规模的网络流量数据。
通过分析网络流量数据的特征和模式，可以识别出潜在的入侵行为和异常网络行为，帮助网络管理员及时采取措施防止恶意攻击。
总结而言，随着大数据时代的到来，网络安全分析面临着巨大的挑战和机遇。
基于大数据分析的网络安全监测与预警系统设计
基于大数据分析的网络安全监测与预警系统设计随着互联网的普及和网络攻击的增加，网络安全已成为当今社会的一项重要任务。
为了提高网络安全的监测和预警能力，许多技术手段被应用于网络安全领域。
其中，基于大数据分析的网络安全监测与预警系统是一种有效的解决方案。
本文将探讨基于大数据分析的网络安全监测与预警系统的设计。
一、引言网络安全监测与预警系统是一种通过对网络流量和行为数据进行分析和监视，快速检测和预警网络攻击事件的系统。
大数据分析作为一种新兴的技术手段，可以处理和分析海量的网络数据，从中提取出关键信息，帮助网络安全人员快速识别潜在的安全威胁。
二、系统设计1. 数据采集网络安全监测与预警系统首先需要对各种网络数据进行采集。
这些数据包括网络流量、系统日志、用户行为等。
数据采集可以通过网络监测设备、传感器以及用户终端软件等方式进行。
采集到的数据需要经过处理和清洗，以保证数据的准确性和完整性。
2. 数据存储采集到的数据需要进行存储，以便后续的分析使用。
在存储方面，可以选择使用关系型数据库或NoSQL数据库，根据实际情况选择合适的存储方案。
同时，为了提高系统的可靠性和容错性，可以采用分布式存储技术，将数据存储在多个节点上。
3. 数据处理大数据分析是网络安全监测与预警系统中的核心环节。
通过数据处理技术，将大量的原始数据转化为有用的信息。
数据处理可以包括数据清洗、数据变换、数据聚合等步骤。
在处理过程中，可以运用机器学习和数据挖掘算法，建立模型进行分析和预测。
通过挖掘关联规则、异常行为等，可以发现潜在的安全威胁。
4. 告警系统基于大数据分析的网络安全监测与预警系统具有实时性和准确性的要求。
一旦监测到异常行为或潜在的安全威胁，系统需要及时发出告警。
告警系统可以通过短信、邮件、手机应用等方式进行，以便网络安全人员能够及时采取措施应对威胁。
5. 可视化界面为了方便网络安全人员进行数据分析和系统管理，网络安全监测与预警系统需要提供一个直观、易用的可视化界面。
大数据背景下的数据安全
大数据背景下的数据安全1. 引言1.1 大数据背景下的数据安全概述在大数据背景下，数据安全变得尤为重要。
随着大数据技术的迅猛发展，数据量不断增大，数据来源多样化，数据处理速度加快，数据应用场景日益广泛，数据的安全性问题也日益凸显。
大数据所代表的是一种信息化的发展趋势，但同时也带来了数据泄露、数据篡改、数据丢失等安全隐患，给个人、企业甚至整个社会带来了巨大的风险和挑战。
在这种背景下，数据安全不再仅仅是一个技术问题，更是一个战略性的问题。
保护数据的完整性、保密性、可用性成为信息安全的核心目标，数据安全管理愈发显得重要。
为了确保数据在大数据环境下的安全性，需要不断提升数据加密技术、数据隐私保护技术，并建立健全的数据安全管理体系。
只有这样，大数据才能真正发挥其潜力，为各行业带来更大的创新和价值。
2. 正文2.1 大数据的特点对数据安全的影响1. 数据规模庞大：大数据所涉及的数据规模庞大，数据量庞大和速度快，这也意味着数据的存储、传输和处理过程可能会出现安全漏洞。
攻击者可以利用大数据处理的复杂性和庞大性来隐藏其恶意行为，以更容易地发动网络攻击。
2. 多样化的数据类型：大数据涉及不同种类的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这些数据类型的多样性也增加了数据安全的复杂性。
不同类型的数据需要不同的安全防护措施，而数据的多样性也为攻击者提供了更多的攻击手段。
3. 高速实时处理：大数据的处理速度非常快，数据的实时性要求也很高，这为数据安全带来了新的挑战。
在数据处理的过程中，可能会出现数据丢失、篡改或泄露的情况，因此需要采取相应的数据安全措施来确保数据的完整性和安全性。
4. 数据共享和开放性：大数据的特点之一是数据共享和开放性，不同组织和个人可以共享大数据资源，这虽然促进了数据的互联互通，但也容易导致数据泄露和信息安全问题。
需要建立完善的数据安全管理机制，确保数据共享的安全性和合法性。
大数据的特点对数据安全提出了更高的要求，需要针对大数据的特点制定相应的安全策略和措施，确保数据在采集、存储、处理和传输的过程中得到有效的保护。
大数据平台信息安全解决方案(大数据安全)
大数据平台信息安全解决方案（大数据安全）一、项目背景“十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。
***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。
大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。
二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。
它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。
1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。
2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。
3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。
三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
1、统筹规划、分步实施。
结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。
大数据处理系统：探讨大数据处理系统的基础知识、技术和应用
大数据处理系统：探讨大数据处理系统的基础知识、技术和应用引言大数据处理系统是当今信息时代中的关键技术之一。
随着互联网的快速发展和数字化信息的爆炸增长，我们面临着海量的数据，传统的数据处理方法已经无法满足我们的需求。
大数据处理系统充分发挥了其优势，旨在高效地管理、分析和处理这些海量数据，帮助我们从中提取有价值的信息以支持决策和创新。
本文将探讨大数据处理系统的基础知识、技术和应用，以期对读者有所启发和帮助。
什么是大数据处理系统?大数据处理系统是一种利用分布式计算和存储技术来管理和处理大规模数据的系统。
它主要包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。
在大数据处理系统中，数据通常以海量、多样和高速的形式存在，而且数据的来源也多种多样，包括传统的结构化数据、非结构化数据(如文本、图像和音频等)、实时数据和社交媒体数据等。
大数据处理系统的目标是通过合理的数据处理和分析来挖掘数据中蕴含的价值，为决策和应用提供支持。
大数据处理系统的技术基础大数据处理系统的核心技术主要包括分布式计算、分布式存储和并行计算等。
下面我们将逐一介绍这些技术的基本原理和应用。
分布式计算分布式计算是大数据处理系统的基础和核心技术之一。
它通过将计算任务划分成多个子任务分配给多个计算节点并行处理，以提高计算效率和性能。
分布式计算可以根据任务的性质和需求进行不同的调度策略和分配方式，如任务划分、任务调度、数据调度和负载均衡等。
常见的分布式计算框架包括Hadoop、Spark、Storm等。
分布式存储分布式存储是大数据处理系统的另一个关键技术。
它通过将数据分散存储在多个计算节点上，以实现高效的数据存储和访问。
分布式存储通常采用分布式文件系统和分布式数据库两种方式。
分布式文件系统可以将数据划分成多个分区并存储在不同的计算节点上，以提高存储的容量和性能。
常见的分布式文件系统包括HDFS、Ceph等。
分布式数据库则可以将数据划分成多个表并存储在不同的计算节点上，以实现高效的数据访问和查询。
大数据平台数据的安全管理体系架构设计
第13期2021年5月No.13May ，2021大数据平台数据的安全管理体系架构设计摘要：随着数据中心的快速发展，数据的安全管理存在数据传输不可靠、数据丢失、数据泄露等方面的问题。
为解决此问题，文章对大数据平台数据的安全管理体系架构进行设计，该架构包括数据安全采集层、存储层、使用层。
数据安全采集层从数据分类、数据分级、敏感数据识别、数据脱敏、多类型加密机制5个维度保障数据安全。
数据安全存储层从多维度数据安全存储机制、基于网络安全等级保护制度的安全评测两个维度保障数据安全。
数据安全使用层采用细粒度访问控制、基于区块链的数据保护、基于联邦学习的数据共享、全过程安全审计4种技术保障数据使用安全。
通过设计基于区块链的数据保护模型和基于联邦学习的数据共享模型，进一步提升数据安全管理体系架构的可靠性和可用性。
关键词：大数据平台；数据安全；区块链；联邦学习中图分类号：B82-057文献标志码：A胡志达（中国电信股份有限公司天津分公司，天津300385）作者简介：胡志达（1987—），男，天津人，工程师，学士；研究方向：网络安全，数据安全。
江苏科技信息Jiangsu Science &Technology Information0引言随着云计算、5G 、物联网、人工智能等技术的快速发展和应用，产生数据的终端类型越来越多。
这些终端产生的数据类型也越来越多，数据在各行各业的应用价值越来越大。
为了保障数据的安全存储，数据中心逐渐成为数据保存和使用的重要场所。
当数据中心的建设越来越快，数据中心数据的安全管理存在数据传输不可靠性、数据采集途径复杂、数据丢失、数据泄露等方面的问题［1］。
为解决这些问题，科研人员已从多个方面进行了研究和探讨。
例如，为解决隐私信息被泄露的问题，陈天莹等［2］提出智能数据脱敏系统，实现了低耦合和高效率的数据脱敏功能。
为解决数据隐私保护中效率低的问题，黄亮等［3］采用云计算技术对数据安全保护的关键环节进行处理，提升了数据隐私处理的效率。
构建大学校园安全大数据管理系统
数据存储模块：将处 理后的数据存储到数 据库中，便于查询和
调用
数据应用模块：提供 各种安全相关的应用， 如安全预警、应急响
应、风险评估等
数据采集与处理流程
数据来源： 校园监控、 门禁系统、 网络信息 等
数据采集 方法：实 时采集、 定期采集、 手动录入 等
数据清洗： 去除重复、 缺失、异 常数据
添加标题
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大数据技术可以帮助分析校园安 全事件的原因和规律，为预防和 应对提供依据
大数据技术在校园安全中的应用 面临数据隐私保护、数据安全存 储和传输等问题的挑战
4
构建大学校园安 全大数据管理系
统的关键要素
数据采集与整合
数据来源：校园监控、门禁系统、网络信息等 数据类型：视频、音频、文本、图像等 数据采集方法：实时采集、定期采集、手动采集等 数据整合：将不同来源、类型的数据进行清洗、去重、合并等处理，形成统一的数据格式和标准。
现有安全管理体系的不足
缺乏统一的安全管 理平台，各部门之 间信息不畅通
安全管理手段落 后，缺乏先进的 技术支持
安全管理人员素 质参差不齐，缺 专业培训
安全管理制度不完 善，缺乏有效的执 行和监督机制
大数据在安全管理中的重要性
大数据可以帮 助我们更好地 了解校园安全 的现状和问题
大数据可以提 供更准确的预 测和预警，提 前发现潜在的 安全风险
隐私保护：尊重和 保护用户隐私，遵 守相关法律法规， 不滥用用户数据
5
大学校园安全大 数据管理系统的
实施方案
系统架构与模块设计
系统架构：分为数据 采集、数据处理、数 据存储、数据应用四
个层次
大数据环境下的系统
2、提升审计效率
在大数据环境下，可以利用先进的大数据技术对海量数据进行全面分析和挖 掘，从而提升审计效率。同时，通过利用自动化和智能化的审计工具，可以减少 人工干预和错误的出现，提高审计的准确性和可信度。
3、拓展审计领域
3、拓展审计领域
在大数据环境下，信息系统的应用范围不断扩大，因此需要拓展审计领域。 例如，对于物联网、云计算和人工智能等新兴领域，需要开展更加深入和细致的 审计工作。同时，还需要拓展到企业治理、风险管理和绩效管理等更多领域，以 满足社会各方面的需求。
大数据环境下的系统
基本内容
基本内容
随着大数据时代的到来，人们对于海量数据的应用和处理需求越来越大。在 这样的背景下，探讨大数据环境下的系统设计显得尤为重要。本次演示将围绕大 数据环境下的系统设计进行阐述，包括系统设计原则、数据处理流程、系统架构、 安全管理和风险管理等方面。
基本内容
在大数据环境下，系统设计需要遵循以下原则： 1、性能原则：大数据环境下，数据量巨大，处理速度要求快，因此系统设计 必须保证高性能。
基本内容
2、可靠性原则：系统设计要保证高可靠性，避免数据丢失或损坏。 3、扩展性原则：大数据环境下的数据量增长迅速，增长。
基本内容
4、安全性原则：系统设计应考虑安全性，采取必要的安全措施，确保数据的 安全性和系统的稳定性。
4、安全审计：建立安全审计机 制
4、安全性原则：系统设计应考虑安全性，采取必要的安全措施，确 保数据的安全性和系统的稳定性。
5、数据可视化：将分析后的数据通过图形、表格等形式展示出来，以便更直 观地了解数据信息。
5、数据可视化：将分析后的数 据通过图形、表格等形式展示出 来
5、数据可视化：将分析后的数据通过图形、表格等形式展示出来， 以便更直观地了解数据信息。
大数据背景下的安全监控挑战考核试卷
C.能源
D.农业
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）
1.大数据时代的数据特点包括以下哪些？（）
A.大量性
B.多样性
C.快速性
D.价值密度低
2.在大数据背景下，安全监控的主要挑战有？（）
A.数据的快速增长
B.数据隐私保护
2.对称加密、非对称加密
3.量、多样、速度、价值
4.加密、访问控制、安全审计
5.数据替换、数据屏蔽、数据混淆
6. Hadoop
7. HDFS、MapReduce
8.访问控制、数据加密
9. SSL/TLS
10.安全信息和事件管理（SIEM）
四、判断题
1. √
2. ×
3. √
4. ×
5. √
6. ×
7. ×
A.数据量小，处理速度快
B.数据类型单一，处理简单
C.数据量大，多样性，高速性
D.数据真实性强，易于管理
2.在大数据背景下，安全监控面临的挑战主要不包括以下哪一项？（）
A.数据隐私保护
B.数据存储容量
C.数据分析速度
D.数据完全开放
3.以下哪种技术不属于大数据处理技术？（）
A.数据挖掘
B.数据仓库
C.云计算
A.金融行业
B.电商行业
C.医疗行业
D.教育行业
9.以下哪些措施可以提高大数据安全监控的效率？（）
A.使用高效的分析算法
B.增强计算能力
C.优化数据存储结构
D.减少数据采集量
10.在大数据背景下，哪些因素可能影响数据安全监控的效果？（）
A.数据质量
浅谈核安保综合管理平台数据中台的设计
浅谈核安保综合管理平台数据中台的设计摘要：随着社会的不断发展和安全需求的增加，传统的核安保管理方式已经无法满足现代化、智能化的要求。
核安保综合管理平台数据中台作为现代核安保行业的重要创新，其设计目的旨在整合各类核安保资源和信息，实现核安保工作的集中管理和优化运营，提升核安保工作的效率和水平。
本文将介绍核安保综合管理平台数据中台的设计过程及意义。
关键词：数据中台；集中管理；优化运营一、引言当前的核电厂核安保系统存在一些问题。
首先，这些系统采用的技术往往陈旧不堪，已经无法应对现代威胁。
例如，一些传统核安保系统使用的是过时的报警系统和简单的监控设备，这些设备不仅无法准确识别和预测潜在威胁，还可能因为故障或误报而影响整个系统的可靠性。
此外，传统的核安保系统缺乏现代化的功能，例如人工智能和大数据分析等先进技术的应用。
这些技术的应用可以提高系统的自动化水平和智能化程度，提高安全保障的水平。
但是，传统核安保系统无法充分利用这些新兴技术的潜力，使得系统的标准化水平较低，难以实现信息共享和协同作战。
这意味着目前的安全系统可能无法满足复杂的安全需求。
核电厂安全是一个非常重要的领域，需要采取更加先进、可靠和高效的技术手段来保障核电厂及周边区域的安全。
传统核安保系统的不足之处已经成为了制约核电厂安全的重要因素之一。
因此，需要采取更加创新的核安保技术来提高系统的可靠性、智能化程度和标准化水平，以应对现代威胁和保障核电厂及周边区域的安全。
其次，我们注意到各子系统之间的数据交互能力通常较差。
在许多情况下，不同的子系统之间缺乏有效的数据交互，导致数据沉淀和信息孤岛的出现。
这种隔离的数据沉淀使得各个系统之间的信息无法有效地共享和流通，进而难以对潜在的威胁做出及时的响应。
因此，我们需要采取措施来改善子系统之间的数据交互能力。
这可以通过引入数据交互标准、建立数据交互接口等方式来实现。
同时，我们也可以通过加强系统间的信息共享和协作机制来提高整个系统的运行效率，从而更好地应对各种潜在的威胁。
能源行业智能能源管理与调度系统方案
能源行业智能能源管理与调度系统方案第一章概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 项目意义 (3)第二章智能能源管理与调度系统设计原则 (3)2.1 安全可靠 (3)2.2 高效节能 (3)2.3 灵活可扩展 (4)第三章系统架构 (4)3.1 系统总体架构 (4)3.2 系统模块划分 (5)3.3 系统关键技术 (5)第四章数据采集与处理 (6)4.1 数据采集方式 (6)4.2 数据处理流程 (6)4.3 数据存储与备份 (6)第五章能源管理与调度策略 (7)5.1 能源需求预测 (7)5.2 能源优化调度 (7)5.3 能源需求响应 (8)第六章系统功能模块 (8)6.1 实时监控模块 (8)6.2 数据分析模块 (8)6.3 调度决策模块 (9)第七章系统开发与实施 (9)7.1 系统开发流程 (9)7.1.1 需求分析 (9)7.1.2 系统设计 (10)7.1.3 系统编码 (10)7.1.4 系统集成与部署 (10)7.2 系统测试与验收 (10)7.2.1 单元测试 (10)7.2.2 集成测试 (11)7.2.3 系统测试 (11)7.2.4 验收测试 (11)7.3 系统运行与维护 (11)7.3.1 系统运行 (11)7.3.2 系统维护 (11)第八章项目实施与管理 (11)8.1 项目组织与管理 (11)8.1.1 项目组织结构 (11)8.1.2 项目管理职责 (12)8.2 项目进度控制 (12)8.2.1 项目进度计划 (12)8.2.2 项目进度监控 (12)8.3 项目质量保证 (12)8.3.1 质量管理体系 (12)8.3.2 质量控制措施 (13)8.3.3 质量改进与评估 (13)第九章系统安全与防护 (13)9.1 系统安全策略 (13)9.1.1 安全设计原则 (13)9.1.2 安全防护措施 (13)9.2 数据安全与隐私保护 (14)9.2.1 数据安全策略 (14)9.2.2 隐私保护措施 (14)9.3 网络安全防护 (14)9.3.1 网络安全策略 (14)9.3.2 网络安全防护措施 (14)第十章项目效益与评估 (14)10.1 经济效益分析 (15)10.2 社会效益分析 (15)10.3 项目风险评估与应对措施 (15)第一章概述1.1 项目背景社会经济的快速发展，能源需求日益增长，能源供需平衡的调节与管理显得尤为重要。
大数据技术下的节能减排管控系统数据采集及管理
一大数据技术的使用 随着社会的不断发展#涌现出越来越多的科学技术#其中 以云技术为依托的大数据技术受到了社会各界的广泛关注与 重视* 所谓大数据+ X/OJGPG, #即是巨量数据的集合#是一种规 模庞大#超出传统数据库承载范围的数据集合* 其基本特点可 以概括 为 8:# 即 :EQVIC+ 大 量, . :CQE,/Pd+ 高 速, . :GH/CPd+ 多 样, .:GQVC+ 低价值密度, 以及 :CHG,/Pd+ 真实, * 大数据技术主 要内容包括!数据的收集#数据收集的内容包括但不限于平面 数据.相关数据等#并将收集而来的数据进行集中管理#这也是 大数据技术的基础/其次是数据的处理#其实质是对收集而来 数据的自然语言处理+ 6\M#6GPVHGQ\G-OVGOCMHE,CRR/-O, /再次 是数据的存储与读取#这是大数据技术的基本功能之一/再者 则是数据的统计与分析#其方式较多#对不同类型问题的分析 方式也不尽相同#主要包括方差分析.相关分析.假设分析等
系统#在计算过程之中#其最大可测点数较高#这也意味着其数 据量极为庞大*
再来谈谈数据结果的分析与计算#数据的处理结果来源于 对收集而来数据的分析#其主要内容包括企业在生产过程之中 所涉及的一系列技能减排数据#并且不同而定数据均是以计算 单元为基础的测点数据#其逻辑关系不尽相同.计算方式也是 各异* 从这一点来说#有利于数据结果在数据库之中的检索趋 向简便# 可以根据企业的要求进行具体时间或单元的 直 接 检索*
. Al以等l展/最R示后i*g是h结t果s展R示e的s功er能v#e以d数.据图表的方式将数据结果予
二基于大数据技术的节能减排管控系统设计 依托大数据技术所设计的节能减排系统#在功能性上要有 所突破#其系统架构可主要分为两个子系统进行分别运行#即 能源优化与监控管理功能* 首先要谈的是能源优化的目的#其 主要目的在于对企业生产能源的合理应用以及配备#以此降低 能源消耗与污染排放#达到生态优化的目标* 能源优化系统的 优势在于能够合理利用数学方法#创设能源优化的数据模型# 从而对能源消耗进行一个最优计算#同时利用客户端 *服务器 架构进行系统的开发#在安全性上较为突出#且在反应速度以 及运行效率上更具优势#而且对网络并无特别要求#只须在企 业内部搭设一个局域网便可流畅运行* 而监控管理系统的主 要功能即是对企业工作的各方面信息进行进收集监控#从而对 企业的生产进行最佳的指导* 三能源模型的创建 基于现代工业生产过程较为复杂.工艺繁多.能源种类选 择性较高的基本特点#工业生产之中的许多环节均具有较为紧 密的联系#这也导致创建节能减排系统功能难度的增加* 为了 妥善解决这一问题#创建符合现代工业要求的能源模型就是首 要工作#可利用不同种类的计算机网络模型#在结合企业资源. 功用以及数据视图的情况之下#对企业生产的过程进行具有针 对性的描述* 这种能源模型创建的优势在于能够将企业生产 之中包括工序.能源等诸多因素之间的联系进行一个较为明晰 的表示* 四大数据技术下节能减排管控系统的计算 节能减排管控系统的计算可分为对数据的采集.结果的分 析与结算.数据的存档与管理* 其中主要数据于数据库中进行 存盘#其主要目的在于为大量的数据提供相应的存储空间#并 对这些数据进行计算* 以大数据技术为核心的节能减排管控
大数据技术下的节能减排管控系统数据采集及管理
大数据技术下的节能减排管控系统数据采集及管理摘要：“可持续发展”从1995年中共十四届五中全会被作为国家发展的重大战略正式提出，而随着科技的发展，节能减排，坚持可持续发展逐渐成为了我国经济发展的主要目标之一。
而经济社会发展与节能减排作为一个矛盾的统一体，要融合这两者，充分体现了节能减排工作的重要性。
本文针对我国节能减排现状，利用大数据对节能减排管控系统进行分析，对数据的采集以及管理进行讨论研究。
关键词：节能减排；大数据；数据采集及管理1研究背景1.1节能减排及其管理现状节能减排是针对我国行情所做出的重要决定，纵观我国的关于节能减排的相关应对措施，各个地区、各个行业若要想科学准确的达到节能减排的指标，必须对节能减排进行数据处理以及数据监控，而基于大数据时代下的数据采集技术可以科学高效的实现提升监控数据质量的问题，提高节能减排的水平，使各行各业有效率的达成指标。
1.2大数据技术的使用科技发展日新月异，越来越多的电子产品、科学技术受到瞩目，其中大数据技术受到了社会各界的广泛关注与重视。
所谓大数据，是无法在一定时间范围内用传统的数据库工具对其内容进行捕捉、管理和处理的数据集合。
其基本特点可以概括为5V：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实)。
使用大数据技术不是为了掌握多少数据，大数据技术的意义不在于此，而是为了更科学有效的处理数据，对其进行加工，有的数据看似很繁杂，得到了也暂时不能为人所用，大数据技术就是为此而诞生的。
大数据技术主要内容包括：（1）数据收集，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
（2）数据处理，数据处理的本质就是对收集而来的数据进行自然语言处理（3）数据的存储与读取（4）数据的统计与分析，处理方式主要包括方差分析、相关分析、假设分析等；（5）结果展示：以数据图表的方式将数据结果予以展示。
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第１９卷第２期２０１８年４月南华大学学报(社会科学版)ＪｏｕｒｎａｌｏｆＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｏｕｔｈＣｈｉｎａ(ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ)Ｖｏｌ.１９Ｎｏ.２Ａｐｒ.２０１８[收稿日期]㊀２０１７－１２－１０[基金项目]㊀国家自然科学基金项目 数字化工业系统人因可靠性分析方法研究 资助(编号:７１３７１０７０)ꎻ湖南省自然科学基金项目 基于人因可靠性的核电厂数字化主控室人机界面布局优化模型研究 资助(编号:１４ＪＪ７０４６)[作者简介]㊀王以群(１９５９－)ꎬ女ꎬ湖南长沙人ꎬ南华大学管理学院教授ꎮ①南华大学管理科学硕士研究生ꎮ②湖南工学院人因研究所副教授ꎬ博士ꎮ大数据背景下核能安全人因数据采集与处理系统框架王以群ꎬ吴㊀博①ꎬ方小勇②(南华大学人因研究所ꎬ湖南衡阳４２１００１)[摘㊀要]㊀核能人因安全数据分析在核安全管理中的地位越来越重要ꎮ然而ꎬ不同人因分析领域㊁目标和方法ꎬ有不同人因数据需求ꎬ同时在大数据背景下ꎬ人因数据分析面临着海量㊁低价值密度人因数据的集成与抽取ꎻ非结构化数据的处理与融合等问题ꎮ为解决这些问题ꎬ应用大数据技术ꎬ根据人因数据采集与处理的特点ꎬ建立了核能安全人因大数据采集㊁存储㊁分析和处理系统框架ꎮ该系统框架由数据源层㊁数据预处理㊁人因大数据处理中心㊁人机交互系统等部分组成ꎮ[关键词]㊀核能安全ꎻ㊀人因数据ꎻ㊀数据采集与处理ꎻ㊀大数据技术[中图分类号]㊀ＴＭ６２３ꎻＴＰ３１１.１３㊀[文献标识码]㊀Ａ㊀㊀㊀[文章编号]㊀１６７３－０７５５(２０１８)０１－００１２－０５㊀㊀大数据泛指大规模㊁超大规模的数据集ꎬ因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注ꎬ但传统方法无法进行有效分析和处理ꎮ一般而言ꎬ大家比较认可大数据从早期的３Ｖ㊁４Ｖ说法到现在的５Ｖ(新增了Ｖａｌｕｅ)ꎮ大数据的５个 Ｖ ꎬ业界将其归纳为Ｖｏｌ￣ｕｍｅꎬＶａｒｉｅｔｙꎬＶａｌｕｅꎬＶｅｌｏｃｉｔｙꎬＶｅｒａｃｉｔｙ[１]ꎮ而前三个(海量㊁异构㊁低价值密度)是对大数据的属性特征的描述ꎬ后两个是对大数据的需求特征的描述ꎮ也就是说ꎬ理论上只要满足前三个特征的数据都可以采用大数据进行处理ꎬ但是还要同时满足高速处理及准确性(Ｖｅｌｏｃｉｔｙ和Ｖｅｒａｃｉｔｙ)的数据处理需求ꎮ核能安全人因研究是核电安全的重要内容ꎬ通过人因分析不仅能防范人因失误还能发现核能安全需求[２]ꎬ对核能安全有重大意义ꎮ可是人因数据本身不仅包括核电厂的运行数据㊁环境数据㊁工作人员的行为数据ꎬ还包括心理㊁安全㊁工程㊁人因等各领域专家学者对核电厂研究的科学数据ꎬ具有大数据 特征ꎮ此外ꎬ核能安全的各种研究方法㊁手段ꎬ以及技术都更加多样化ꎬ使得人因数据中不仅存在结构化数据ꎬ还存在大量的半结构和非结构化的数据ꎬ且价值密度低ꎮ那么ꎬ在 大数据 背景下ꎬ如何利用大数据技术解决数据的采集㊁存储㊁分析和处理人因数据成为亟待解决的突出问题ꎮ一㊀核能安全人因大数据的需求随着对核电厂安全研究的不断深入ꎬ累积了大量的人因数据ꎬ到目前为止ꎬ已经从ＫＢ㊁ＭＢ㊁ＧＢ发展到了ＴＢ㊁ＥＢ㊁ＺＢ 数据呈现指数型增长态势ꎬ在这海量的数据当中存在很高的参考价值ꎬ使人因安全研究结果更趋于精准和可靠ꎮ但不同领域的研究人员㊁不同的研究目标㊁不同的ＨＲＡ模型/方法㊁不同的ＨＲＡ模型/方法的不同参数需求和数据需求类型等核能安全对人因数据的多样化需求ꎮ(一)不同领域研究人员的人因数据需求ꎮ在核电厂ꎬ人因研究的主要参与人员有心理学家㊁ＨＲＡ专家㊁工程技术人员等ꎮ心理学家主要关心的是人误背景㊁原因㊁机制等ꎮＨＲＡ专家主要关心的是作业任务㊁情景状态㊁关键行为㊁ＰＳＦｓ㊁人误概率等ꎮ而工程技术人员主要关心的是人误后果㊁绩效水平等ꎮ(二)不同的研究目标的人因数据需求ꎮ例如ꎬ在人机系统/人机界面设计方面ꎬ需要的人因数据主要有:人体尺寸㊁生物力学参数㊁生理负荷参数㊁心理负荷参数㊁行为习惯/特性/模式㊁能力参数㊁组织管理参数等ꎻ在改进系统绩效方面ꎬ需要的人因数据主要有:作业模式㊁关键行为特征㊁失误模式㊁失误原因㊁宏观人因参数等ꎻ在安全评价或应用于ＰＳＡ方面ꎬ需要的人因数据主要有:系统特性㊁任务参数㊁失误模式㊁ＰＳＦｓ㊁人误概率㊁人误机制等[３]ꎮ(三)不同ＨＲＡ模型/方法人因数据需求ꎮ概率安全评价中ꎬ人因可靠性分析技术研究ＨＲＡ模型/方法有:人误率预计技术(ＴＨＲＥＰ)㊁人的认知可靠性模型(ＨＣＲ)㊁认知可靠性与失误分析(ＣＲＥＡＭ)[４]等几十种方法ꎬ根据情况的不同需要采用不同的分析模型和方法ꎮ在人因研究中ꎬ数据需求分为定性数据和定量数据ꎮ(四)不同的ＨＲＡ模型/方法有不同的参数需求ꎮＴＨＥＲＰ模型中主要参数有:工作任务㊁ＰＳＦｓ㊁人－机界面㊁工作成员与组织㊁任务时间窗口㊁规程㊁恢复因子㊁相关性㊁基本人误概率ꎻＨＲＣ模型中主要参数有:作业任务的任务和行为㊁ＰＳＦｓ㊁认知水平㊁人－机界面㊁时间窗口㊁诊断时间㊁执行时间等ꎻＡＴＨＥＡＮＡ模型中主要参数有:工作任务和行为㊁不安全行为㊁失误迫使情景(ＥＦＣｓ)㊁ＥＦＣｓ概率等ꎮ二㊀人因大数据处理面临的问题(一)海量㊁低价值密度人因数据的集成与抽取核能安全人因数据涉及面较广ꎬ来源众多ꎬ数据量大且价值密度低ꎬ必须从中把人因数据抽取出来ꎬ进行集成㊁分析和解释ꎮ例如需要从大量的核电厂监控录像中提取人因失误的片段ꎬ分类集成ꎬ然后用人因分析技术进行数据分析ꎬ并使用规范的格式解释人因数据ꎮ而人因数据的海量㊁低价值密度特征加剧了数据采集的困难ꎬ单纯依靠人工采集是不可能完成的任务ꎬ且易造成数据采集过程中采集效率低下㊁人为误差较大等问题ꎬ必须借助于大数据技术ꎮ可见ꎬ海量㊁低价值密度数据的抽取㊁集成㊁分析㊁解释问题将是大数据人因数据采集㊁分析与处理面临的第一个挑战[５]ꎮ(二)非结构化数据的处理与融合核能安全人因研究的科学研究更多的是数据驱动的㊁团体协作的和跨学科领域的ꎮ这些数据的采集难以在一个统一的框架下进行ꎬ容易存在表达存在差异㊁数据类型和文件格式不同等异构及信息重叠问题ꎮ不同途径所获取的人因数据类型是不同的ꎬ但是可能是对同一对象的描述或不同角度的解释ꎬ而数据可能有不同的物理位置和存储方式ꎬ人因研究专家就需要访问很多不同的数据源ꎬ这其中存在对人因数据进行非结构化数据的处理和对语义异构信息有效融合的问题ꎮ(三)新型数据的表示方法与关联关系数据获取与采集新技术手段如眼动仪[６]带来了新的人因数据类型ꎬ这些新型数据无法使用传统的数据表示方法ꎮ如何分析和处理这类实时动态数据的关联关系与因果关系ꎬ以支持实时的处理与交互操作ꎬ是当前人因大数据处理必须解决的关键问题ꎮ(四)结合人因安全分析技术的数据挖掘算法对于海量㊁类型庞杂的超高维人因数据ꎬ通过数据降维㊁大规模并行处理ꎬ如何借助大数据技术ꎬ结合人因失误辨识技术等人因安全分析技术对人因大数据处理ꎬ运用合适的数据挖掘算法建立接口ꎬ将是人因数据处理技术面临的挑战ꎮ三㊀人因大数据采集与处理系统框架(一)系统框架应对前面提到的问题ꎬ以满足核能安全预防与保障人因数据分析各种需求ꎬ针对人因大数据的特性ꎬ运用大数据处理技术ꎬ建立核能安全人因数据采集㊁存储㊁分析与处理系统框架ꎬ其结构如图１所示ꎮ在该框架中:１.数据源层ꎬ其功能是海量㊁低价值密度人因数据的集成与抽取ꎬ满足不同领域和不同分析目的人因数据需要ꎮ通过尽可能广泛的㊁多样人因数据采集途径ꎬ如核电厂运行数据(系统值班日志㊁设备记录㊁维修报告等)㊁人误数据库㊁ＷＡＮＯ㊁模拟实验㊁仪器测量数据等进行人因数据采集ꎬ将采集到的结构化和非结构化数据ꎬ用分布式架构完成对海量人因大数据的存储和数据管理ꎬ从而形成人因数据数据库ꎮ２.数据预处理层ꎬ其功能是非结构化数据的处理与融合ꎬ满足不同的ＨＲＡ模型/方法的人因数据需求ꎮ通过对采集到的人因大数据进行真实性㊁完整性判别ꎬ数据清洗过滤ꎬ数据结构化处理和索引标记ꎬ格式化分类等等ꎬ建立多源㊁异构㊁非完整㊁非一致㊁非准确数据的集成与接口ꎮ３.人因大数据处理中心ꎬ利用可视化分析㊁数据统计㊁数据挖掘㊁文本分析㊁图形分析㊁空间信息分析㊁智能语义分析等技术对预处理过的人因数据进行聚类分析与主题提取ꎬ数据挖掘与决策支持ꎬ满足各领域专家和ＨＲＡ研究模型对人因数据的多样化需求ꎮ４.大数据交互系统ꎬ利用新型数据的表示方法与关联关系ꎬ为用户提供统一访问接口ꎬ满足核能安全人因分析信息数据显示与查询ꎬ实时交互集成的需要ꎬ为核电安全提供决策支持ꎮ(二)数据源层人因数据来源是多方面的ꎬ而人因事件是整个３１第２期㊀㊀㊀㊀王以群ꎬ吴㊀博ꎬ方小勇:大数据背景下核能安全人因数据采集与处理系统框架平台组织数据的基础ꎬ围绕人因事件分析角度㊁时间维度㊁数据类型㊁人因分析模型ꎬ结合人因分析流程ꎬ在图１架构中ꎬ把人因数据来源主要分为核电厂ＤＣＳ系统㊁模拟仿真平台㊁人误数据库以及人因实验ꎬ且分别建立对应数据库ꎮ图１ 人因大数据采集与处理系统架构㊀㊀１.核电厂ＤＣＳ系统数据源ꎬ包括核电厂/核设施事件/事故报告/运行经验反馈ꎬ系统值班日志㊁设备记录㊁维修报告ꎬ人误数据库ꎬ如ＴＨＥＲＰ手册ꎬ模拟机实验ꎬ实验室实验ꎬ访谈ꎬ专家判断ꎬ文献资料ꎬ如ＰＳＡ报告等ꎮ通过这些途径得到的数据可信度高ꎬ真实可靠ꎬ但是存在数据量不足ꎬ有效数据极少ꎬ分析工具缺乏㊁分析难度大等采集困难ꎮ２.模拟仿真平台ꎬ由于运行数据获取困难ꎬ通过模拟仿真核电厂发生事故或故障现场运行ꎬ采集人因数据ꎮ例如ꎬ秦山核电厂操纵员可靠性模拟机实验选择包含技能型㊁规则型和知识型三种认知类型ꎬ对电厂运行安全有重大影响的２３个异常事件(５５个ＨＩｓ)ꎬ对３８名操纵员事件响应状况和时间进行录像和记录ꎬ取得７６４个数据点ꎬ经数据处理和分析后获得适合秦山核电厂系统与人员特性的ＨＣＲ/ＨＲＡ模型基本参数ꎮ３.人因数据库ꎬ目前著名的ＷＡＮＯ人因数据是核能安全人因数据采集的途径之一ꎮ它把核电站发生的事故或故障按照主要失误模式进行归类统计ꎬ其中包括了未发现报警或者事故征兆㊁对事故征兆或事故判断失误㊁人员之间交流不足/交流不当㊁操作失误㊁组织管理不当等ꎮ通过对比各类根本原因及原因因子分布状态ꎬ得到根本原因与人误模式之间的关联性ꎮ４.人因实验ꎬ如眼动仪㊁脑电仪㊁多道生理仪㊁行为捕捉系统㊁全过程行为监控系统等人因实验ꎬ观察和分析ＤＣＳ操纵员的行为㊁身体状态(如疲劳度)㊁心理状态(如心理压力)ꎬ从操纵员的角度采集人因数据ꎬ为核能安全研究提供了新的方向ꎮ核能安全人因数据来源增多和技术仪器的发展进步而产生了巨量信息数据储存问题ꎬ使人因数据采集和处理的压力增大ꎬ制约着核能安全人因研究的发展ꎮ通过数据压缩技术能减少数据计算量ꎬ提高存储效率ꎮ数据压缩虽然减少了存储空间ꎬ但是压缩和解压缩造成了大量ＣＰＵ资源耗费[７]ꎮ因此必须借助合适的计算与存储平台ꎮ核能安全人因大数据可以利用分布式文件系统(如ＨＤＦＳ㊁ＨＢａｓｅ等)来存储ꎬ但为满足快速性要求ꎬ必须对系统中的大数据进行分类存储ꎮ如ꎬ对大量的历史和非结构化数据可以采用ＨＤＦＳꎬ对核心研究数据使用４１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南华大学学报(社会科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１８年ＤＢａｓｅꎮ就目前而言ꎬ获取的人因数据通常以纸质文件和一般格式化的数据形式保存ꎮ对于纸质文件ꎬ将基于模式识别原理ꎬ将人因安全研究所需要搜集的纸质文件分类ꎬ研究基于表格的图像特征算法快速提取文件模版的图像特征ꎬ并在数据库构建对应的数据表格ꎮ构建图像采集硬件系统ꎬ自动识别输入的纸质文件类型ꎬ进行快速特征匹配和图像注册ꎬ采用文字识别技术识别特定区域的文字信息ꎬ结合人智最终审核将数据自动加载到数据库系统ꎮ对于一般格式化的数据ꎬ将根据数据类型进行分类并基于数据特征进行处理ꎮ这能够大大提升数据录入数据库系统的效率ꎬ对于快速增加数据规模㊁提升数据价值密度㊁深入获取数据信息有重要帮助ꎮ(三)数据预处理人因大数据是建立在多数据来源的基础上的ꎬ不同数据来源有不同的表达方式ꎬ不同科学研究方式㊁角度也产生了不同的人因数据结构ꎮ为解决人因大数据多源㊁异构㊁非完整㊁非一致㊁非准确数据的集成㊁分析和解释问题ꎬ必须对人因大数据进行预处理[８]ꎮ为此ꎬ在数据预处理阶段是对数据进行数据判别㊁数据清洗㊁结构化符号化和格式化ꎮ首先ꎬ从人因分析的角度判别数据是否语义完整㊁准确和可用ꎮ然后过滤掉非完整㊁非一致㊁非准确的数据ꎮ紧接着ꎬ以人因研究对象的基本事件为中心ꎬ以研究对象的心理因素㊁生理因素㊁组织因素等为层次ꎬ在不同层次的不同分析方法和取得的数据资料元数据ꎮ最后ꎬ对于不同的数据源建立统一的数据索引结构分类ꎬ在这个过程中首先要完成人因数据的标准化与规范化工作ꎮ为了适应人因数据的多样化需求ꎬ通过ＪＤＢＣ㊁ＷｅｂＳｅｒｖｉｃｅｓ㊁ＦＴＰ等方法实现异构系统与异构数据对接[９]ꎬ运用ＸＭＬ技术和智能语义分析技术进行数据处理和标记ꎬ采用Ｈ￣Ｔｒｅｅ方法建立索引服务体系ꎬ实现批量化的数据统一适配器ꎮ通过对异构数据面向ＨＲＡ分析模型和各专家需求ꎬ建立标准事件模型以及标准数据元映射服务ꎬ使数据转化为标准化结构化的数据集合ꎮ通过调用建立的索引服务ꎬ实现核能安全人因大数据管理的标准化与规范化ꎬ完成人因数据的整合与归集ꎮ(四)人因大数据处理中心人因大数据处理中心的主要任务是根据人因分析需要ꎮ对预处理人因数据进行聚类分析与主题提取ꎬ数据挖掘与决策支持ꎮ按照人因数据分析逻辑ꎬ首先完成基于对象基本事件的人因分析逻辑配置ꎮ依据心理因素㊁生理因素㊁组织因素等层面分别进行面向人因事件的分析逻辑配置ꎬ实现符合人因分析思路的参数配置ꎮ其次ꎬ按所需要的不同分析断面ꎬ分别对涉及的关键人因事件进行数据挖掘和分析ꎮ使用ＭａｐＲｅｄｕｃｅ分布式计算技术ꎬ根据文件类型选用不同的人因数据处理工具和模型方法ꎬ运用数据挖掘技术分别进行并行计算ꎬ完成符合人因分析需要的人因因子提取和配置ꎮ最大限度发挥人㊁机各自优势的人机交互与最优化协作ꎬ完成对基于人因分析模型的高效分析ꎮ常见的数据挖掘算法有神经网络(包括ＢＰ网络和ＲＢＦ网络)㊁决策树㊁粗糙集㊁贝叶斯㊁遗传算法㊁Ａｐｒｉｏｒｉ算法㊁ＰａｇｅＲａｎｋ算法等[１０]ꎮ其中Ａｐｒｉｏｒｉ算法是经典的布尔关联规则算法ꎮ在分类上ꎬ其关联规则属于单维㊁单层㊁布尔关联规则ꎮ该算法是从数据中发现频繁模式的有效算法[１１]ꎮ人因数据分析主要是发现布尔型的关联规则ꎬ因而Ａｐｒｉｏｒｉ算法是适合于人因数据的数据挖掘算法ꎮＡｐｒｉｏｒｉ算法也被称为购物篮分析(ＭａｒｋｅｔＢａｓｋｅｔａｎａｌｙｓｉｓ)ꎬ于１９９４年由ＲａｋｅｓｈＡｇｒａｗａｌ和Ｒａ￣ｍａｋｒｉｓｈｎａｎＳｒｉｋａｎｔ提出ꎮ其步骤主要包括候选集生成和迭代剪枝这两个阶段ꎮ该算法的主要步骤为: (１)生成候选集:找出所有出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样频集ꎮ(２)剪枝:由频集产生满足最小支持度和最小可信度的强关联规则ꎮ(３)递归迭代:采用中规则ꎬ使用第(１)步找到的频集产生只包含集合的项的所有规则ꎬ其中ꎬ每一条规则的右部只有一项ꎮ最后筛选出大于用户给定的最小可信度的规则ꎮＡｐｒｉｏｒｉ算法的缺点在于:可能会产生大量的候选集和需要重复扫描数据库ꎬ大大增加了执行时间ꎬ降低效率ꎮ为了解决这个问题ꎬ很多人做了尝试ꎬ如Ｓａｖａｓｅｒｅ等设计了一个基于划分的算法ꎬ这个算法解决了重复扫描数据库的问题ꎬ但是其通信过程增加了算法执行时间ꎮＪ.Ｈａｎ等提出了ＦＰ￣树频集算法ꎬ该算法不产生候选挖掘频繁项集ꎬ不仅能很好适应不同长度的规则ꎬ还显著提高了效率ꎮ对于人因大数据处理中心ꎬ由于数据面涉及广ꎬ数据量大ꎬ类型繁多ꎬ因此ꎬ数据的价值密度不高ꎬ采取数据挖掘技术是发现大量数据有效价值的技术[１２]ꎮ对数据管理系统数据库基于Ａｐｒｉｏｒｉ算法进行关联规则自动提取ꎬ对于时间序列数据进行时序规则提取ꎬ建立关联规则库ꎮ根据建立的人因失误模型和机理提取关联规则ꎬ设计关联规则集优化算５１第２期㊀㊀㊀㊀王以群ꎬ吴㊀博ꎬ方小勇:大数据背景下核能安全人因数据采集与处理系统框架法ꎬ消除关联规则集中的不一致ꎮ最后可以利用ＭａｐＲｅｄｕｃｅ的快速处理性能进行自动化批量处理ꎮ(五)人机交互系统为增加系统易用性和满足应对不同领域专家需求ꎬ必须实现数据可视化ꎬ建立统一的㊁标准化的数据访问接口ꎬ使显示界面符合人的认知特征[４]ꎬ达到最佳显示的目的ꎮＰＳＡ研究领域经过几十年的发展ꎬ积累了大量各具特色的人因数据表征ꎬ这将为解决人因大数据采集与处理系统的可视化问题提供有力的支持ꎮ基于人因大数据中心形成的事故案例资源子集ꎬ建立灵活的人因分析断面ꎬ支撑核能安全研究分析断面数据的显示ꎮ分析结果数据经封装后使用统一的标准和模式ꎬ用可视化技术处理后输送到客户端ꎬ进行人因分析报告展示ꎮ四㊀结束语人因数据是核能安全研究的重要数据来源和组成部分ꎬ解决人因大数据问题是核能安全领域人因研究的重要环节ꎮ作者在此仅构建了核能安全人因数据采集㊁分析与处理系统框架ꎬ试图运用大数据技术来解决人因大数据所带来的问题ꎬ更加快速㊁及时㊁精确地应用先进的ＨＲＡ方法和ＰＳＡ方法对核电厂的安全进行评估提供帮助ꎮ至于框架中所涉及的人因大数据处理技术是今后的研究重点ꎬ作者拟从数据挖掘技术入手ꎬ对所收集和储存的人因大数据进行处理ꎬ从而完善该系统框架的可用性ꎬ其详细的研究工作有待日后与学者交流ꎮ[参考文献][１]㊀方巍ꎬ郑玉ꎬ徐江.大数据:概念㊁技术及应用研究综述[Ｊ].南京信息工程大学学报(自然科学版)ꎬ２０１４ꎬ６(５):１￣２.[２]㊀ＲＯＧＥＲＳＭＬꎬＳＯＣＫＯＬＯＷＰＳꎬＢＯＷＬＥＳＫＨꎬＨＡＮＤＫＥꎬＧＥＯＲＧＥＪ.Ｕｓｅｏｆａｈｕｍａｎｆａｃｔｏｒｓａｐｐｒｏａｃｈｔｏｕｎ￣ｃｏｖｅｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓｎｅｅｄｓｏｆｎｕｒｓｅｓｉｎｄｏｃｕｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｃａｒｅ[Ｊ].ＭｅｄＩｎｆｏｒｍꎬ２０１３ꎬ８２(１１):１０６８￣１０７４.[３]㊀戴立操ꎬ张力ꎬ黄曙东.复杂工业系统中人因失误根本原因分析[Ｊ].中国安全科学学报ꎬ２００３ꎬ１１(１１):１３￣１６.[４]㊀蒋建军ꎬ戴立操ꎬ张力等.基于隐马尔可夫的核电厂半数字化人 机界面事故诊断过程人因可靠性模型[Ｊ].核动力工程ꎬ２０１２ꎬ３３(５):８０￣８２.[５]㊀任磊ꎬ杜一ꎬ马帅ꎬ等.大数据可视分析综述[Ｊ].软件学报ꎬ２０１４(９):１９０９￣１９３６.[６]㊀ＫＩＭＳＫꎬＳＵＨＳＭꎬＪＡＮＧＧＳꎬＨＯＮＧＳＫꎬＰＡＲＫＪＣ.Ｅｍｐｉｒｉｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈｏｎａｎｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｔｅｒｆａｃｅｄｅｓｉｇｎｆｏｒｉｍｐｒｏｖｉｎｇｓｉｔｕａｔｉｏｎａｗａｒｅｎｅｓｓｏｆｏｐｅｒａｔｏｒｓｉｎａｎａｄｖａｎｃｅｄｃｏｎｔｒｏｌｒｏｏｍ[Ｊ].ＮｕｃｌＥｎｇＤｅｓꎬ２０１２(２３５):２２６￣２３７. [７]㊀李佳玮ꎬ郝悍勇ꎬ李宁辉.电网企业大数据技术应用研究[Ｊ].电力信息与通信技术ꎬ２０１４(１２):２０￣２５. [８]㊀白如江ꎬ冷伏海. 大数据 时代科学数据整合研究[Ｊ].情报理论与实践ꎬ２０１４ꎬ３７(１):９４￣９９.[９]㊀李维ꎬ陈祁ꎬ张晨ꎬ等.基于大数据技术的临床数据中心与智能分析应用平台构建[Ｊ].医学信息学杂志ꎬ２０１４ꎬ３５(６):１３￣１７.[１０]㊀李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[Ｊ].重庆三峡学院学报ꎬ２０１４(３):４５￣４７.[１１]㊀樊嘉麒.基于大数据的数据挖掘引擎[Ｄ].北京:北京邮电大学ꎬ２０１５:２４￣２９.[１２]㊀张力ꎬ陈文ꎬ等.基于ＤＰＳＩＲ和ＢＰ神经网络的安全绩效评估模型[Ｊ].中国安全科学学报ꎬ２０１４ꎬ２４(１２):７７￣８２.ＦｒａｍｅｗｏｒｋｏｆＮｕｃｌｅａｒＳａｆｅｔｙＨｕｍａｎＦａｃｔｏｒｓＤａｔａＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＳｙｓｔｅｍｉｎｔｈｅＣｏｎｔｅｘｔｏｆＢｉｇＤａｔａＷＡＮＧＹｉ￣ｑｕｎꎬＷＵＢｏꎬＦＡＮＧＸｉａｏ￣ｙｏｎｇ(ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｏｕｔｈＣｈｉｎａꎬＨｅｎｇｙａｎｇ４２１００１ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:㊀Ａｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｈｕｍａｎｆａｃｔｏｒｉｓｂｅｃｏｍｉｎｇｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｎｎｕｃｌｅａｒｓａｆｅｔｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔ.Ｈｏｗｅｖｅｒꎬｔｈｅｒｅａｒｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｈｕｍａｎｆａｃｔｏｒｓｄａｔａｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｈｕｍａｎｆａｃｔｏｒｓａｎａｌｙｓｉｓｆｉｅｌｄｓꎬｔａｒｇｅｔｓａｎｄｍｅｔｈｏｄｓ.Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅꎬｉｎｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔｏｆｂｉｇｄａｔａꎬｈｕｍａｎｆａｃｔｏｒｓｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｆａｃｅｓｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎａｎｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｍａｓｓｉｖｅａｎｄｌｏｗ￣ｖａｌｕｅｈｕｍａｎｄａｔａꎬｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｄａｔａｈａｎｄｌｉｎｇａｎｄｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｉｓｓｕｅｓ.Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｓｅｐｒｏｂｌｅｍｓａｎｄｃｈａｌｌｅｎｇｅｓꎬｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｓｅｔｓｕｐｔｈｅｓｙｓｔｅｍｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｈｕ￣ｍａｎｆａｃｔｏｒｓｄａｔａｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｈｕｍａｎｆａｃｔｏｒｓｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇꎬｗｈｉｃｈｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆｆｏｕｒａｓｐｅｃｔｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｄａｔａｓｏｕｒｃｅｌａｙｅｒꎬｄａｔａｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇꎬｈｕｍａｎｆａｃｔｏｒｓｂｉｇｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｃｅｎｔｅｒꎬａｎｄｈｕｍａｎ￣ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:㊀ｎｕｃｌｅａｒｓａｆｅｔｙꎻ㊀ｈｕｍａｎｆａｃｔｏｒｓꎻ㊀ｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇꎻ㊀ＢｉｇＤａｔａｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ６１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南华大学学报(社会科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１８年。