大数据安全培训_v1.0_20180419
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大数据安全与隐私保护培训讲学共26页文档
大数据安全与隐私保护培训讲学
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
谢谢！
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
谢谢！
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
数据信息安全培训PPT课件
THANKS
备份所有数据，恢复时可以还原到任意时间点。
增量备份
只备份自上次备份以来发生变化的文件，恢复时只能还原到上次完全备份或增 量备份的时间点。
04 数据信息安全管理制度
人员管理制度
员工入职安全培训
确保新员工了解并遵守数据信 息安全规定。
定期安全意识提升
通过定期的安全培训和宣传， 提高员工对数据信息安全的重 视。
网络钓鱼
通过伪装成可信来源，诱 导员工点击恶意链接，进 而窃取敏感信息或植入恶 意软件。
病毒和恶意软件
通过网络传播的病毒和恶 意软件可能对数据造成损 害或窃取敏感信息。
风险识别与评估
01
02
03
04
识别方法
通过定期安全审计、漏洞扫描 、日志分析等手段，发现潜在
的安全风险。
风险评估
对识别出的风险进行量化和定 性评估，确定风险等级和潜在
完整性、可用性和可控性。
数据信息安全涉及的范围很广， 包括个人隐私、企业商业秘密和
国家安全等。
数据信息安全的目标是防止数据 信息被未经授权的泄露、篡改、
损坏或丢失。
数据信息安全的重要性
随着信息技术的快速发展，数 据信息安全已经成为国家安全 和社会稳定的重要保障。
数据信息安全对于企业而言， 是保障商业利益和竞争优势的 关键因素。
防火墙技术
包过滤防火墙
根据数据包的源地址、目标地址和端口号来决定是否允许通 过。
代理服务器
代替客户端与目标服务器建立连接，对进出网络的数据进行 过滤和控制。
入侵检测技术
基于特征的检测
通过对比已知的攻击模式来检测入侵 。
基于行为的检测
通过监控和分析系统的行为来检测异 常。
大数据安全技术培训课件
大数据安全技术培训课件大数据安全技术培训课件随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据已成为当今社会的重要资源和竞争力。
然而，大数据的快速增长也带来了安全风险和隐患。
为了保护大数据的安全，提高数据管理和处理的能力，大数据安全技术培训成为了迫切需求。
一、大数据安全的挑战大数据的安全面临着多重挑战。
首先，大数据的规模庞大，数据来源广泛，包括用户个人信息、商业机密等敏感数据，一旦泄露或被攻击，将对个人和企业造成巨大损失。
其次，大数据的存储和传输需要高效和安全的技术手段，以防止数据被篡改、拦截或破坏。
此外，大数据的分析和挖掘也需要保护用户隐私和数据所有权。
二、大数据安全技术的基础大数据安全技术的基础主要包括加密、访问控制和身份认证等。
加密是一种常用的保护数据安全的技术手段，通过对数据进行加密，可以防止非法访问和窃取。
访问控制则是指对数据的访问进行限制和授权，确保只有经过授权的用户才能访问数据。
身份认证是确认用户身份的过程，可以防止冒充和非法访问。
三、大数据安全技术的发展随着大数据的不断发展，大数据安全技术也在不断演进和创新。
一方面，传统的加密、访问控制和身份认证技术在大数据环境下面临着挑战，需要进行改进和优化。
另一方面，新兴的安全技术如区块链、人工智能等也被应用于大数据安全领域，提供了更多的选择和解决方案。
四、大数据安全技术培训的必要性大数据安全技术培训的必要性不言而喻。
首先，大数据安全意识的提升对个人和企业都至关重要。
通过培训，可以增强人们对大数据安全的认识和理解，学习如何保护自己的数据和隐私。
其次，大数据安全技术的培训可以提高企业的安全管理水平，保护商业机密和用户信息，避免因数据泄露而造成的损失。
五、大数据安全技术培训的内容大数据安全技术培训的内容应包括基础知识、技术手段和实际案例等方面。
基础知识包括大数据安全的概念、挑战和重要性等，帮助学员建立正确的安全意识。
技术手段则包括加密、访问控制、身份认证等常用技术的原理和应用方法。
大数据安全培训_v1.0_20180419
“大数据：或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数 据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处 理、并整理成为人类所能解读的信息。” ——维基百科
7
大数据基本概念
仅仅是 “大”？
比“大”更重要 的是数据的复杂 性，有时甚至大 数据中的小数据 如一条微博就具 有颠覆性的价值
8
12
大数据基本概念
对比 数据采集手段 数据源 判断方法 演绎方法 分析方法 对产出的预期 传统方法 采样数据 单数据源 基于主观因果假设 孤立的推算方法 描述性分析 绝对的精确性更重要 大数据方法 全局数据 多数据源整合 机械穷举相关关系 大数据+小算法+上下文+知识积累 预测性和处方性分析 更注重实时性（具体根据需求而定）
29
大数据使用的关键技术—聚类分析
聚类图（Clustergram）是指用图形方式展示聚类分析结果的技术，可 以有助于判断簇数量不同时的聚类效果。
30
大数据使用的关键技术—深度学习
为何沉寂了20多 年？——最主要 原因：计算能力 支持（深层）
简单浅层神经网络 （1980）
深层神经网络 （2006）
• • • • • • • • • • • • •
关联规则分析 分类、聚类 遗传算法 神经网络 时间序列分析 回归分析 系统仿真 机器学习 空间分析 社会网络分析 自然语言分析 MapReduce R语言
28
大数据使用的关键技术—标签云
标签云（Tag Cloud）是一套相关的标签 以及与此相应的权重。权值影响标签的字 体大小、颜色或其他视觉效果。典型的标 签云有30至150个标签，用以表示一个网 站中的内容及其热门程度。标签通常是超 链接，指向分类页面。
数据安全培训与教育pptx
启动应急响应计划
根据预先制定的应急响应计划，启动相 应的处理程序和措施。
VS
通知相关方
及时通知受影响的用户、合作伙伴和监管 机构，告知泄露情况和采取的措施。
调查评估泄露影响范围
调查泄露源
追踪泄露事件的源头，确定泄露数据的类型 、数量和敏感程度。
评估影响范围
分析泄露数据可能导致的风险和损失，包括 财务、声誉和法律责任等方面。
03
数据安全技术应用
防火墙与入侵检测系统（IDS/IPS）
防火墙技术
通过包过滤、代理服务等方式，控制网络访 问权限，防止未经授权的访问和数据泄露。
入侵检测系统（IDS/IPS ）
实时监测网络流量和事件，发现异常行为并 及时响应，保护网络免受攻击和破坏。
终端安全管理与防病毒软件
终端安全管理
对计算机终端进行统一管理和配置， 确保终端安全可控，防止恶意软件入 侵和数据泄露。
数据安全挑战
随着技术的不断发展和数据的不断增长，数据安全面临的挑战也在不断加剧， 如如何有效应对不断变化的攻击手段、如何确保数据在跨境传输中的安全、如 何平衡数据利用与保护的关系等。
数据安全法律法规及合规性
数据安全法律法规
各国政府纷纷出台相关的法律法规来规范数据处理活动，如 欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、中国的《网络安 全法》、《数据安全法》等，这些法规对于数据收集、存储 、处理、传输等方面都有严格的规定。
学员心得体会分享交流环节
加深了对数据安全的认识
通过培训，学员们对数据安全的重要性有了更深刻的理解，意识 到了保护数据安全的紧迫性。
掌握了实用的数据安全技能
学员们表示，通过学习和实践，他们掌握了一些实用的数据安全技 能，如数据加密、数据备份等。
2019年大数据培训课件文档全文
数据可视化是指将处理和分析后的数据以图形、表格、图表等形式展示出来，以便更好地理解和解释数据。数据可视化可以提高数据的可读性和可理解性，帮助人们更好地发现数据的内在规律和趋势。
数据可视化需要运用可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等，以实现数据的可视化展示和交互式分析。同时，还需要考虑数据的视觉效果和美学设计，以提高数据的可视化和可解释性。
数据立方体（Data Cube）：OLAP的基本构建块。
04
大数据安全与隐私保护
通过加密算法将数据转换为无法识别的格式，确保数据在传输和存储过程中的机密性和完整性。
数据加密
对敏感数据进行处理，隐藏或移除敏感信息，以降低数据泄露风险。
数据脱敏
通过身份验证和授权机制，限制对数据的访问权限，确保只有经过授权的人员能够访问敏感数据。
03
大数据工具与平台
Spark SQL：用于结构化和半结构化数据处理。
Spark Streaming：实时数据处理和流计算。
Spark核心组件：SparkContext、SparkSession和DataFrame/DataSet API。
数据仓库（DW）：用于存储和管理结构化数据的系统。
OLAP（联机分析处理）：多维数据分析工具。
总结词
大数据的发展历程可以追溯到20世纪90年代，随着互联网、云计算、物联网等技术的快速发展，大数据逐渐成为当今社会的重要资源。
详细描述
大数据的发展历程可以分为三个阶段。第一阶段是数据大爆炸阶段，随着互联网、社交媒体等应用的普及，数据量呈现爆炸式增长。第二阶段是大数据技术的诞生和发展阶段，出现了分布式存储、云计算等技术，为大数据的处理和分析提供了技术支持。第三阶段是大数据应用和商业价值的挖掘阶段，大数据被广泛应用于商业分析、政府决策、医疗健康等领域，成为推动社会进步的重要力量。
数据可视化需要运用可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等，以实现数据的可视化展示和交互式分析。同时，还需要考虑数据的视觉效果和美学设计，以提高数据的可视化和可解释性。
数据立方体（Data Cube）：OLAP的基本构建块。
04
大数据安全与隐私保护
通过加密算法将数据转换为无法识别的格式，确保数据在传输和存储过程中的机密性和完整性。
数据加密
对敏感数据进行处理，隐藏或移除敏感信息，以降低数据泄露风险。
数据脱敏
通过身份验证和授权机制，限制对数据的访问权限，确保只有经过授权的人员能够访问敏感数据。
03
大数据工具与平台
Spark SQL：用于结构化和半结构化数据处理。
Spark Streaming：实时数据处理和流计算。
Spark核心组件：SparkContext、SparkSession和DataFrame/DataSet API。
数据仓库（DW）：用于存储和管理结构化数据的系统。
OLAP（联机分析处理）：多维数据分析工具。
总结词
大数据的发展历程可以追溯到20世纪90年代，随着互联网、云计算、物联网等技术的快速发展，大数据逐渐成为当今社会的重要资源。
详细描述
大数据的发展历程可以分为三个阶段。第一阶段是数据大爆炸阶段，随着互联网、社交媒体等应用的普及，数据量呈现爆炸式增长。第二阶段是大数据技术的诞生和发展阶段，出现了分布式存储、云计算等技术，为大数据的处理和分析提供了技术支持。第三阶段是大数据应用和商业价值的挖掘阶段，大数据被广泛应用于商业分析、政府决策、医疗健康等领域，成为推动社会进步的重要力量。
大数据安全与隐私保护培训讲学共26页文档
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
大数据安全与隐私保护培训讲学
•
6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后面个性，但某些时候请收 敛。
•
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 。
大数据安全培训
数据安全培训：提高员工对数据安全 的认识和技能，确保数据安全
数据安全风险评估
风险识别：识别可能存在的数据安全风险 风险分析：分析风险发生的可能性和影响程度 风险评估：评估风险对组织的影响和潜在损失 风险应对：制定应对策略和措施，降低风险影响
数据加密与解密
加密技术：对称加密、非对称加密、 哈希加密等
誉和形象
Part Three
大数据安全培训的 内容
数据分类与分级
数据分类：根据数据的性质、用途、 来源等进行分类
数据分级：根据数据的敏感程度、重 要性等进行分级
数据保护：采取加密、访问控制、审 计等措施保护数据安全
数据备份：定期备份数据，防止数据 丢失或损坏
数据销毁：对不再需要的数据进行销 毁，防止数据泄露
Part Six
大数据安全培训的 未来发展
人工智能在培训中的应用
智能推荐：根据学员的学习进度和兴趣，推荐适合的课程和资源 智能评估：通过数据分析，评估学员的学习效果和进步情况 智能辅导：提供个性化的辅导方案，帮助学员解决学习中遇到的问题 智能预测：预测学员的学习趋势和需求，提前做好培训规划和资源准备
模拟演练
模拟场景：构建真实或模拟的大数据安全场景 角色扮演：参与者扮演不同的角色，如攻击者、防御者等 任务设置：设置不同的任务，如攻击、防御、修复等 反馈与评估：对参与者的表现进行反馈和评估，提供改进建议
案例分析
案例一：某公司因 数据泄露导致客户 信息泄露，造成严 重损失
案例二：某公司通 过加强数据安全培 训，成功防止数据 泄露
大数据安全培训
,a click to unlimited possibilities
汇报人：
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 大 数 据 安 全 培 训 的
数据安全风险评估
风险识别：识别可能存在的数据安全风险 风险分析：分析风险发生的可能性和影响程度 风险评估：评估风险对组织的影响和潜在损失 风险应对：制定应对策略和措施，降低风险影响
数据加密与解密
加密技术：对称加密、非对称加密、 哈希加密等
誉和形象
Part Three
大数据安全培训的 内容
数据分类与分级
数据分类：根据数据的性质、用途、 来源等进行分类
数据分级：根据数据的敏感程度、重 要性等进行分级
数据保护：采取加密、访问控制、审 计等措施保护数据安全
数据备份：定期备份数据，防止数据 丢失或损坏
数据销毁：对不再需要的数据进行销 毁，防止数据泄露
Part Six
大数据安全培训的 未来发展
人工智能在培训中的应用
智能推荐：根据学员的学习进度和兴趣，推荐适合的课程和资源 智能评估：通过数据分析，评估学员的学习效果和进步情况 智能辅导：提供个性化的辅导方案，帮助学员解决学习中遇到的问题 智能预测：预测学员的学习趋势和需求，提前做好培训规划和资源准备
模拟演练
模拟场景：构建真实或模拟的大数据安全场景 角色扮演：参与者扮演不同的角色，如攻击者、防御者等 任务设置：设置不同的任务，如攻击、防御、修复等 反馈与评估：对参与者的表现进行反馈和评估，提供改进建议
案例分析
案例一：某公司因 数据泄露导致客户 信息泄露，造成严 重损失
案例二：某公司通 过加强数据安全培 训，成功防止数据 泄露
大数据安全培训
,a click to unlimited possibilities
汇报人：
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 大 数 据 安 全 培 训 的
数据信息安全培训课件分享带动画
数据信息安全的防护措施
加密技术概述：介绍加密技术的概念、原理和分类，以及在数据信息安全领域的重要性。
加密算法：介绍常见的加密算法，如对称加密算法和公钥加密算法，以及各自的优缺点和适用场景。
加密技术的应用：介绍加密技术在数据传输、存储和访问控制等方面的应用，以及如何通过加密技术保护数据信息的机密性和完整性。
加密技术的挑战与未来发展：分析当前加密技术面临的挑战，如量子计算对加密技术的冲击，以及未来加密技术的发展趋势和研究方向。
数据备份的重要性：确保数据安全，防止数据丢失
数据备份的方法：定期备份、增量备份、差异备份等
数据恢复的流程：从备份中恢复数据，确保数据的完整性和可用性
数据恢复的注意事项：选择正确的要求
掌握个人隐私保护和合规性要求
熟悉数据备份和恢复的方法和步骤
了解常见网络攻击和防范措施
了解数据信息安全的基本概念和重要性
掌握数据加密、防火墙等基本安全技术
数据信息安全法律法规的概述
数据信息安全法律法规的种类和内容
数据信息安全法律法规的适用范围和对象
数据信息安全法律法规的遵守和执行情况
加强与外部合作伙伴的数据信息安全合作与交流
建立数据信息安全应急预案和响应机制
数据信息安全的法律法规与合规性要求
《中华人民共和国网络安全法》
《中华人民共和国个人信息保护法》
《中华人民共和国数据安全法》
相关行政法规和部门规章
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
合规性要求的具体内容
数据信息安全法律法规概述
违反合规性要求的后果
如何遵守合规性要求
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
遵守法律法规对企业的要求和影响
加密技术概述：介绍加密技术的概念、原理和分类，以及在数据信息安全领域的重要性。
加密算法：介绍常见的加密算法，如对称加密算法和公钥加密算法，以及各自的优缺点和适用场景。
加密技术的应用：介绍加密技术在数据传输、存储和访问控制等方面的应用，以及如何通过加密技术保护数据信息的机密性和完整性。
加密技术的挑战与未来发展：分析当前加密技术面临的挑战，如量子计算对加密技术的冲击，以及未来加密技术的发展趋势和研究方向。
数据备份的重要性：确保数据安全，防止数据丢失
数据备份的方法：定期备份、增量备份、差异备份等
数据恢复的流程：从备份中恢复数据，确保数据的完整性和可用性
数据恢复的注意事项：选择正确的要求
掌握个人隐私保护和合规性要求
熟悉数据备份和恢复的方法和步骤
了解常见网络攻击和防范措施
了解数据信息安全的基本概念和重要性
掌握数据加密、防火墙等基本安全技术
数据信息安全法律法规的概述
数据信息安全法律法规的种类和内容
数据信息安全法律法规的适用范围和对象
数据信息安全法律法规的遵守和执行情况
加强与外部合作伙伴的数据信息安全合作与交流
建立数据信息安全应急预案和响应机制
数据信息安全的法律法规与合规性要求
《中华人民共和国网络安全法》
《中华人民共和国个人信息保护法》
《中华人民共和国数据安全法》
相关行政法规和部门规章
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合规性要求的具体内容
数据信息安全法律法规概述
违反合规性要求的后果
如何遵守合规性要求
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遵守法律法规对企业的要求和影响
数据安全培训与教育pptx
课程结构
分为理论课程和实践课程两部分，理论课 程包括数据安全基础知识、加密技术、访 问控制等，实践课程包括模拟攻击、安全 工具使用、应急响应等。
培训内容安排与教学方法选择
培训内容
根据培训目标，结合企业实际情况，制定针对性的培训内容，包括数据分类、数据备份、数据加密、访问控制等 。
教学方法
采用讲授、案例分析、小组讨论、实践操作等多种教学方法，以提高学员的参与度和学习效果。
阿里巴巴
阿里巴巴的数据安全管理非常严格，采取了 多种措施来确保数据的保密性、完整性和可 用性。例如，阿里巴巴会对所有数据进行分 类和标记，并采用多因素认证方式进行访问 控制，同时还建立了完善的数据审计和监控 机制。
THANKS
感谢观看
网络安全措施
常见的网络安全措施包括防火墙、入 侵检测系统、访问控制等，用于防范 网络攻击和保护网络基础设施。
03
数据安全意识培养与行为 规范
数据安全意识培养途径与方法
01
02
03
培训课程
通过定期举办数据安全培 训课程，提高员工对数据 安全的认知和理解。
宣传资料
制作和分发数据安全宣传 资料，如海报、手册等， 以供员工随时查阅和学习 。
数据安全法律法规与标准
数据安全法律法规
各国政府纷纷出台相关法律法规，对 数据安全进行规范和监管。如中国的 《网络安全法》和《个人信息保护法 》等。
数据安全标准
国际标准化组织（ISO）等机构制定了 多个与数据安全相关的标准，如ISO 27001等。这些标准为企业提供了数 据安全管理和技术方面的指导。
家庭行为规范
制定家庭数据安全行为规范，指导家 庭成员正确处理个人数据和保护家庭 隐私。
大数据安全培训教材
大数据安全培训教材第一章：大数据安全基础知识1.1 什么是大数据安全1.1.1 大数据的定义1.1.2 大数据安全的含义与重要性1.2 大数据安全的威胁与挑战1.2.1 数据泄露与隐私保护1.2.2 数据篡改与完整性保护1.2.3 网络攻击与防御1.2.4 存储与传输安全1.3 大数据安全的基本原理1.3.1 认识风险评估与管理1.3.2 数据加密与解密1.3.3 防火墙与访问控制1.3.4 安全审计与监控第二章：大数据安全技术2.1 数据加密技术2.1.1 对称加密算法2.1.2 非对称加密算法2.1.3 数字签名与认证2.2 访问控制与身份认证技术 2.2.1 访问控制模型2.2.2 用户与权限管理2.2.3 双因素认证2.3 安全审计与监控技术2.3.1 审计日志与日志分析 2.3.2 安全事件与告警管理 2.3.3 安全策略与合规性检查2.4 网络安全技术2.4.1 防火墙与入侵检测系统 2.4.2 VLAN与网络隔离2.4.3 安全路由与策略第三章：大数据安全管理3.1 大数据安全策略制定3.1.1 大数据安全需求分析3.1.2 安全目标与策略制定3.1.3 安全策略的落地与执行3.2 大数据安全风险评估与管理3.2.1 安全风险评估的流程与方法 3.2.2 安全风险的减轻与转移3.2.3 安全风险的监测与应对3.3 员工培训与意识提升3.3.1 员工安全意识培训3.3.2 内部安全政策的传达与宣贯 3.3.3 外部安全事件的案例分享第四章：大数据安全实践案例4.1 大数据隐私保护实践4.1.1 数据脱敏与数据匿名化4.1.2 隐私保护的系统与工具4.2 大数据防御与应对实践4.2.1 大数据安全系统的部署与配置4.2.2 安全事件的应急响应与处理4.2.3 大数据安全演练与评估4.3 大数据合规性实践4.3.1 数据安全合规与监管要求4.3.2 大数据合规性的数字化管理工具结语大数据安全是当今社会面临的重要挑战之一，随着大数据技术的快速发展，保护大数据的安全已成为组织和企业的首要任务。
数据安全培训课件(精)
构。
数据泄露事件处置和报告
处置泄露数据
采取必要的措施，如加密、删除或备份泄露数据 ，以降低泄露风险。
改进安全措施
针对泄露事件暴露出的问题，改进和完善现有的 安全措施和策略。
报告和总结
编写详细的数据泄露事件报告，总结经验教训， 提出改进建议，防止类似事件再次发生。
THANKS.
动态口令认证
采用动态生成的口令进行身份验证，每次登录时口令都会变化，提 高了安全性。
数字证书认证
使用数字证书进行身份验证，证书中包含用户的公钥和由权威机构 签名的信息，可以实现高强度的身份认证。
访问控制策略与实践
基于角色的访问控制（RBAC）
01
根据用户的角色分配访问权限，实现不同角色对资源的不同访
01
02
03
04
启动应急响应计划
确认数据泄露事件后，立即启 动应急响应计划，组织应急响
应团队。
隔离和保护现场
隔离泄露数据的系统或网络， 防止泄露范围扩大，保护现场
以便后续调查。
调查和评估
对泄露事件进行深入调查，评 估泄露的范围、影响程度和可
能的风险。
通知相关方
根据评估结果，及时通知受影 响的客户、员工和相关监管机
采用加密算法和安全协议，对上 传到云存储服务的数据进行加密 处理，确保数据在云端的安全性
。
数据传输加密技术
SSL/TLS协议
通过在客户端和服务器之间建立加密通道，确保数据在传 输过程中的机密性和完整性。
VPN技术
通过在公共网络上建立专用网络，实现远程访问和数据传 输的安全加密，保护数据在传输过程中不被窃取或篡改。
应用系统安全与防
06
护
Web应用安全漏洞及防范
数据泄露事件处置和报告
处置泄露数据
采取必要的措施，如加密、删除或备份泄露数据 ，以降低泄露风险。
改进安全措施
针对泄露事件暴露出的问题，改进和完善现有的 安全措施和策略。
报告和总结
编写详细的数据泄露事件报告，总结经验教训， 提出改进建议，防止类似事件再次发生。
THANKS.
动态口令认证
采用动态生成的口令进行身份验证，每次登录时口令都会变化，提 高了安全性。
数字证书认证
使用数字证书进行身份验证，证书中包含用户的公钥和由权威机构 签名的信息，可以实现高强度的身份认证。
访问控制策略与实践
基于角色的访问控制（RBAC）
01
根据用户的角色分配访问权限，实现不同角色对资源的不同访
01
02
03
04
启动应急响应计划
确认数据泄露事件后，立即启 动应急响应计划，组织应急响
应团队。
隔离和保护现场
隔离泄露数据的系统或网络， 防止泄露范围扩大，保护现场
以便后续调查。
调查和评估
对泄露事件进行深入调查，评 估泄露的范围、影响程度和可
能的风险。
通知相关方
根据评估结果，及时通知受影 响的客户、员工和相关监管机
采用加密算法和安全协议，对上 传到云存储服务的数据进行加密 处理，确保数据在云端的安全性
。
数据传输加密技术
SSL/TLS协议
通过在客户端和服务器之间建立加密通道，确保数据在传 输过程中的机密性和完整性。
VPN技术
通过在公共网络上建立专用网络，实现远程访问和数据传 输的安全加密，保护数据在传输过程中不被窃取或篡改。
应用系统安全与防
06
护
Web应用安全漏洞及防范
数据信息安全培训课件
防火墙可以通过包过滤、代理服务器和应用网关等技术手段实现。它可以阻止恶 意软件的入侵、限制非法访问和防止内部信息的外泄。
入侵检测技术
总结词
入侵检测技术用于实时监测网络和系统的异常行为，及时发 现并处置安全威胁。
详细描述
入侵检测系统（IDS）通过收集和分析网络流量、系统日志等 信息，检测潜在的攻击行为。当发现异常时，IDS会发出警报 并采取相应的措施，如切断连接、隔离攻击源等。
2023 WORK SUMMARY
数据信息安全培训课 件
汇报人：可编辑
2023-12-27
REPORTING
目录
• 数据信息安全概述 • 数据信息安全风险 • 数据信息安全防护技术 • 数据信息安全管理制度 • 数据信息安全意识培养 • 数据信息安全法律法规与标准
PART 01
数据信息安全概述
数据信息安全的基本概念
维护商业利益
数据信息安全能够保护企 业的商业机密和知识产权 ，避免企业遭受经济损失 。
保障国家安全
数据信息安全对于国家安 全至关重要，能够防止国 家机密被窃取或泄露。
数据信息安全的基本原则
最小权限原则
只给予数据信息相关人员 最小的权限，避免信息泄 露和滥用。
完整性原则
确保数据信息的完整性和 准确性，防止数据被篡改 或损坏。
访问控制管理制度
访问控制策略
制定严格的访问控制策略，包括 身份认证、权限控制和日志审计
等。
权限管理
根据岗位职责和工作需要，为各 级管理人员和员工分配相应的访
问权限。
定期审查
定期对访问控制管理制度进行审 查和更新，以确保其符合业务发
展和安全需求。
安全审计制度
安全审计计划
入侵检测技术
总结词
入侵检测技术用于实时监测网络和系统的异常行为，及时发 现并处置安全威胁。
详细描述
入侵检测系统（IDS）通过收集和分析网络流量、系统日志等 信息，检测潜在的攻击行为。当发现异常时，IDS会发出警报 并采取相应的措施，如切断连接、隔离攻击源等。
2023 WORK SUMMARY
数据信息安全培训课 件
汇报人：可编辑
2023-12-27
REPORTING
目录
• 数据信息安全概述 • 数据信息安全风险 • 数据信息安全防护技术 • 数据信息安全管理制度 • 数据信息安全意识培养 • 数据信息安全法律法规与标准
PART 01
数据信息安全概述
数据信息安全的基本概念
维护商业利益
数据信息安全能够保护企 业的商业机密和知识产权 ，避免企业遭受经济损失 。
保障国家安全
数据信息安全对于国家安 全至关重要，能够防止国 家机密被窃取或泄露。
数据信息安全的基本原则
最小权限原则
只给予数据信息相关人员 最小的权限，避免信息泄 露和滥用。
完整性原则
确保数据信息的完整性和 准确性，防止数据被篡改 或损坏。
访问控制管理制度
访问控制策略
制定严格的访问控制策略，包括 身份认证、权限控制和日志审计
等。
权限管理
根据岗位职责和工作需要，为各 级管理人员和员工分配相应的访
问权限。
定期审查
定期对访问控制管理制度进行审 查和更新，以确保其符合业务发
展和安全需求。
安全审计制度
安全审计计划
大数据平台安全培训
➢ 互操作性
Kerberos最初由MIT首创，现在已经成为一行被广泛接受的标准。所以对于不同的平台可以进行广泛的互操作。
Sentry基础
为什么用Sentry？
Hadoop系统中没有统一的授权管理系统 认证安全（如Kerberos）解决谁可以访问集群，而授权安全是用来 解决可以访问集群的人能做什么样的事情
Kerberos认证流程
Kerberos的优点
➢ 较高的性能
虽然我们一再地说Kerberos是一个涉及到3方的认证过程：Client、Server、KDC。但是一旦Client获得 用过访问某个Server的Ticket，该Server就能根据这个Ticket实现对Client的验证，而无须KDC的再次参与。 和传统的基于Windows NT .0的每个完全依赖Trusted Third Party的NTLM比较，具有较大的性能提升。
用户只需在客户端的操作系统上建立一个同名账号，即可伪 装成任何用户访问集群
Kerberos基础
什么是Kerberos？
➢ Kerberos是一个网络认证的框架协议，集中式统一用户认证管理框架
➢ 提供一个集中式的身份验证服务器，所有用户认证都是在Kerberos服 务框架中统一管理
➢ Kerberos由麻省理工学院创建，Kerberos协议使用强加密技术，以便 客户端可以通过不安全的网络连接向服务器（反之亦然）证明其身份。 在客户端和服务器使用Kerberos证明其身份后，他们还可以加密所有 通信，以确保在业务开展时的隐私和数据完整性
Role 一组Privilege，或一个包含多条存取规则的模版
Authorization models 定义了受授权规则约束的对象和允许操作的粒度 如在SQL模型中，对象可以
Kerberos最初由MIT首创，现在已经成为一行被广泛接受的标准。所以对于不同的平台可以进行广泛的互操作。
Sentry基础
为什么用Sentry？
Hadoop系统中没有统一的授权管理系统 认证安全（如Kerberos）解决谁可以访问集群，而授权安全是用来 解决可以访问集群的人能做什么样的事情
Kerberos认证流程
Kerberos的优点
➢ 较高的性能
虽然我们一再地说Kerberos是一个涉及到3方的认证过程：Client、Server、KDC。但是一旦Client获得 用过访问某个Server的Ticket，该Server就能根据这个Ticket实现对Client的验证，而无须KDC的再次参与。 和传统的基于Windows NT .0的每个完全依赖Trusted Third Party的NTLM比较，具有较大的性能提升。
用户只需在客户端的操作系统上建立一个同名账号，即可伪 装成任何用户访问集群
Kerberos基础
什么是Kerberos？
➢ Kerberos是一个网络认证的框架协议，集中式统一用户认证管理框架
➢ 提供一个集中式的身份验证服务器，所有用户认证都是在Kerberos服 务框架中统一管理
➢ Kerberos由麻省理工学院创建，Kerberos协议使用强加密技术，以便 客户端可以通过不安全的网络连接向服务器（反之亦然）证明其身份。 在客户端和服务器使用Kerberos证明其身份后，他们还可以加密所有 通信，以确保在业务开展时的隐私和数据完整性
Role 一组Privilege，或一个包含多条存取规则的模版
Authorization models 定义了受授权规则约束的对象和允许操作的粒度 如在SQL模型中，对象可以
数据安全教育培训(2篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业、政府和个人最重要的资产之一。
然而，随着数据量的不断增长和互联网的普及，数据安全风险也日益加剧。
为了提高员工的数据安全意识，降低数据泄露风险，本培训旨在普及数据安全知识，提高员工的数据安全防护能力。
二、数据安全概述1. 数据安全的概念数据安全是指保护数据在存储、传输、处理和使用过程中不被非法获取、篡改、泄露、破坏和滥用的措施。
数据安全包括物理安全、网络安全、应用安全、数据安全等方面。
2. 数据安全的重要性（1）保护企业利益：数据泄露可能导致企业经济损失、声誉受损、业务中断等。
（2）维护国家利益：涉及国家安全的数据泄露可能对国家安全造成威胁。
（3）保障个人隐私：个人信息泄露可能导致个人遭受骚扰、诈骗等。
三、数据安全培训内容1. 数据安全法律法规（1）了解我国相关法律法规，如《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》等。
（2）掌握企业内部数据安全管理制度，确保员工遵守相关法律法规。
2. 数据安全意识（1）提高员工对数据安全的认识，树立数据安全意识。
（2）普及数据安全知识，使员工了解数据泄露的危害。
（3）加强员工道德教育，引导员工自觉保护数据安全。
3. 数据安全防护技能（1）网络安全防护：了解网络攻击手段，掌握网络安全防护措施，如防火墙、入侵检测、病毒防范等。
（2）数据加密技术：学习数据加密技术，如对称加密、非对称加密、哈希算法等。
（3）数据备份与恢复：了解数据备份与恢复的重要性，掌握数据备份与恢复方法。
4. 数据安全事件应对（1）了解数据安全事件分类，如数据泄露、数据篡改、数据破坏等。
（2）掌握数据安全事件应对流程，如事件报告、调查取证、应急响应等。
（3）学习数据安全事件应急演练，提高应对数据安全事件的能力。
四、培训方法与评估1. 培训方法（1）课堂讲授：邀请专家进行数据安全知识讲解，提高员工数据安全意识。
（2）案例分析：通过实际案例，使员工了解数据安全风险及应对措施。
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21Fra bibliotekETL
大数据使用的关键技术—数据存储与管理
数据采集
数据分析与挖掘
数据储存与管理
计算结果展示
•
• 用来描述将数 据从来源端经 过抽取 （extract）、 转换 （transform）、 加载（load） 至目的端的过 程
ETL
• • • • • • •
结构化、非结构化 和半结构化数据 分布式文件系统 关系数据库 非关系数据库 （NoSQL） 数据仓库 云计算和云存储 实时流处理
价值
•降低工程事故风险 •优化勘探过程
•提升网络用户忠诚度 •改善社交网络体验 •向目标用户提供有针对性的商品与服务 •更好地对外提供公共服务 •舆情分析 •准确预判安全威胁 •创造更多联合、交叉销售商机 •准确评估广告效用
•基于用户位置信息的精确促销 •社交网络购买行为分析
•促进客户购买热情 •顺应客户购买行为习惯
15
大数据应用要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从这些新的数 据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。
RDBMS Analytical DB NoSQL DB ERP/CRM SaaS Social Media Web Analytics Log Files RFID Call Data Records Sensors MachineGenerated
29
大数据使用的关键技术—聚类分析
聚类图（Clustergram）是指用图形方式展示聚类分析结果的技术，可 以有助于判断簇数量不同时的聚类效果。
30
大数据使用的关键技术—深度学习
为何沉寂了20多 年？——最主要 原因：计算能力 支持（深层）
简单浅层神经网络 （1980）
深层神经网络 （2006）
快
11
大数据基本概念
大数据的数据够“大”，数据不再是稀缺资源，不能 像小数据时代那样，用最小的数据获得最多的信息； 而应该要拿到与领域相关的全数据
大 数 据 新 思 维
大数据的数据够“杂”，来源广泛，格式五花八门， 用户需从海量数据中提炼有价值信息，个体数据（或 严格因果模型）的精确性不再重要，重要的是大多数 数据群共同指出的结论（相关性关系）； 大数据的数据够“快”，数据产生得快，数据增加得 快，数据随时间的折旧也快，数据的时效性成为关键。
• • • • • • • • • • • • •
关联规则分析 分类、聚类 遗传算法 神经网络 时间序列分析 回归分析 系统仿真 机器学习 空间分析 社会网络分析 自然语言分析 MapReduce R语言
• • • • • • • •
热力图 折线图 饼图 雷达图 力导向布局图 平行坐标图 散点图 。。。
32
大数据使用的关键技术—多形态展现
折线图 柱状图 散点图 饼图 堆积图 跑马灯 排名表
支持灵活的配置模式 及所选模型自由选择 相宜图表、图形进行 可视化设计及配置加 载
信息块
地图散点
地图热力
热力图
南丁格尔玫瑰图
迁徙图
圆形关系图
力导向图
31
大数据使用的关键技术—计算结果展示
数据采集
数据分析与挖掘
数据储存与管理
计算结果展示
•
• 用来描述将数 据从来源端经 过抽取 （extract）、 转换 （transform）、 加载（load） 至目的端的过 程
ETL
• • • • • • •
结构化、非结构化 和半结构化数据 分布式文件系统 关系数据库 非关系数据库 （NoSQL） 数据仓库 云计算和云存储 实时流处理
丰富的数据类型 完善丰富的数据模型 数据关系完善 强一致性 安全性很高 离线批量处理，只读， 低并发 高价值数据统一存储 和计算平台 企业数据仓库
20
用户资料，微博， 金融反欺诈
大数据使用的关键技术—数据采集
数据采集
数据分析与挖掘
数据储存与管理
计算结果展示
•
• 用来描述将数 据从来源端经 过抽取 （extract）、 转换 （transform）、 加载（load） 至目的端的过 程
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习 结构。通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分 布式特征表示。充分利用大量的非标记数据，有效挖掘数据中的层级特征，具有更强 的表征能力，尤其适合于在图像、语音等有大量的非标记数据而又非常抽象的领域。
大数据基本概念
海 量
异 构
劣 质
高 维
9
大数据基本概念
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍 大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
体量Volume
Infini Band
服务器/存储间高速通信
搜索技术
Enterprise Search
文本检索、智能搜索、实时搜 索
数据分析技术
Text Analytics Engine Visual Data Modeling
自然语言处理、文本情感分析、 机器学习、聚类关联、数据模 型
19
大数据涉及的关键技术
大数据（Hadoop）
13
大数据基本概念
大数据不仅仅是技术，关键是产生价值
可以从各个层面进行优化，更要考虑整体
14
大数据价值
行业
银行 / 金融 医疗 制造 / 高科技 能源 互联网 / Web2.0 政府 / 公用事业 媒体 / 娱乐 13 零售
数据处理方式
•贷款、保险、发卡等多业务线数据集成分析、市场评估 •新产品风险评估 •股票等投资组合趋势分析 •共享电子病历及医疗记录，帮助快速诊断 •穿戴式设备远程医疗 •产品故障、失效综合分析 •专利记录检索 •智能设备全球定位，位置服务 •勘探、钻井等传感器阵列数据集中分析 •在线广告投放 •商品评分、排名 •社交网络自动匹配 •搜索结果优化 •智能城市信息网络集成 •天气、地理、水电煤等公共数据收集、研究 •公共安全信息集中处理、智能分析 •收视率统计、热点信息统计、分析 •增加市场份额 •提升客户忠诚度 •提高整体收入 •降低金融风险 •改善诊疗质量 •加快诊疗速度 •优化产品设计、制造 •降低保修成本 •加快问题解决
软件是大数据的引擎
• 和数据中心（Data Center） 一样，软件是大数 据的驱动力. • 软件改变世界!
18
大数据涉及的关键技术
需求 技术 Hadoop，x86/MPP Map Reduce
描述
分布式文件系统
海量数据存储技术
实时数据处理技术
Streaming Data
流计算引擎
数据高速传输技术
• • • • • • • • • • • • •
关联规则分析 分类、聚类 遗传算法 神经网络 时间序列分析 回归分析 系统仿真 机器学习 空间分析 社会网络分析 自然语言分析 MapReduce R语言
28
大数据使用的关键技术—标签云
标签云（Tag Cloud）是一套相关的标签 以及与此相应的权重。权值影响标签的字 体大小、颜色或其他视觉效果。典型的标 签云有30至150个标签，用以表示一个网 站中的内容及其热门程度。标签通常是超 链接，指向分类页面。
部署架构 数据类型 数据模型 数据关系 数据一致 数据安全 计算类型 适用场景 常见用例
11
NoSQL
水平扩展
数据库
大部分垂直扩展，少数水 平扩展 丰富的数据类型 丰富的数据模型 数据关系完善 强一致性 安全性很高 实时CRUD操作，高 并发 在线交易，查询，报表 金融账户，电信计费，税 务等
数据仓库
12
大数据基本概念
对比 数据采集手段 数据源 判断方法 演绎方法 分析方法 对产出的预期 传统方法 采样数据 单数据源 基于主观因果假设 孤立的推算方法 描述性分析 绝对的精确性更重要 大数据方法 全局数据 多数据源整合 机械穷举相关关系 大数据+小算法+上下文+知识积累 预测性和处方性分析 更注重实时性（具体根据需求而定）
大数据终端使用
大数据管理
大数据产品
存储 处理
挖掘 分析 搜索 扩充
过滤
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多类 别（variety）的数据中提 取价值（value），将是I T 领域新一代的技术与架 构。
17
23
大数据使用的关键技术—分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定 直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。
24
大数据使用的关键技术—非关系型数据库NoSQL
26
大数据使用的关键技术—云计算与云存储
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝 藏的利器。没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数 据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大数据安全培训
2018.04
大数据基本概念
大数据基本概念
7：00，你被手机闹钟叫醒。昨晚你带着一款小型可穿戴设备睡觉的。这个设备连接着你手机里的一 款大数据的APP，你打开它就可以看到你昨晚睡觉时翻身次数、心跳和血压状况。根据测量结果， 它建议你今天出门之前多喝点橙汁类的饮品来补充维生素。
9：00，今天你要带朋友到上海的南京路步行街逛逛，你打开某互联网公司的大数据产品“XX预 测”，看看步行街今天预计会有多少人，再看看上海今天的交通预测。 “XX预测” 根据以往用户
大数据使用的关键技术—数据存储与管理
数据采集
数据分析与挖掘
数据储存与管理
计算结果展示
•
• 用来描述将数 据从来源端经 过抽取 （extract）、 转换 （transform）、 加载（load） 至目的端的过 程
ETL
• • • • • • •
结构化、非结构化 和半结构化数据 分布式文件系统 关系数据库 非关系数据库 （NoSQL） 数据仓库 云计算和云存储 实时流处理
价值
•降低工程事故风险 •优化勘探过程
•提升网络用户忠诚度 •改善社交网络体验 •向目标用户提供有针对性的商品与服务 •更好地对外提供公共服务 •舆情分析 •准确预判安全威胁 •创造更多联合、交叉销售商机 •准确评估广告效用
•基于用户位置信息的精确促销 •社交网络购买行为分析
•促进客户购买热情 •顺应客户购买行为习惯
15
大数据应用要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从这些新的数 据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。
RDBMS Analytical DB NoSQL DB ERP/CRM SaaS Social Media Web Analytics Log Files RFID Call Data Records Sensors MachineGenerated
29
大数据使用的关键技术—聚类分析
聚类图（Clustergram）是指用图形方式展示聚类分析结果的技术，可 以有助于判断簇数量不同时的聚类效果。
30
大数据使用的关键技术—深度学习
为何沉寂了20多 年？——最主要 原因：计算能力 支持（深层）
简单浅层神经网络 （1980）
深层神经网络 （2006）
快
11
大数据基本概念
大数据的数据够“大”，数据不再是稀缺资源，不能 像小数据时代那样，用最小的数据获得最多的信息； 而应该要拿到与领域相关的全数据
大 数 据 新 思 维
大数据的数据够“杂”，来源广泛，格式五花八门， 用户需从海量数据中提炼有价值信息，个体数据（或 严格因果模型）的精确性不再重要，重要的是大多数 数据群共同指出的结论（相关性关系）； 大数据的数据够“快”，数据产生得快，数据增加得 快，数据随时间的折旧也快，数据的时效性成为关键。
• • • • • • • • • • • • •
关联规则分析 分类、聚类 遗传算法 神经网络 时间序列分析 回归分析 系统仿真 机器学习 空间分析 社会网络分析 自然语言分析 MapReduce R语言
• • • • • • • •
热力图 折线图 饼图 雷达图 力导向布局图 平行坐标图 散点图 。。。
32
大数据使用的关键技术—多形态展现
折线图 柱状图 散点图 饼图 堆积图 跑马灯 排名表
支持灵活的配置模式 及所选模型自由选择 相宜图表、图形进行 可视化设计及配置加 载
信息块
地图散点
地图热力
热力图
南丁格尔玫瑰图
迁徙图
圆形关系图
力导向图
31
大数据使用的关键技术—计算结果展示
数据采集
数据分析与挖掘
数据储存与管理
计算结果展示
•
• 用来描述将数 据从来源端经 过抽取 （extract）、 转换 （transform）、 加载（load） 至目的端的过 程
ETL
• • • • • • •
结构化、非结构化 和半结构化数据 分布式文件系统 关系数据库 非关系数据库 （NoSQL） 数据仓库 云计算和云存储 实时流处理
丰富的数据类型 完善丰富的数据模型 数据关系完善 强一致性 安全性很高 离线批量处理，只读， 低并发 高价值数据统一存储 和计算平台 企业数据仓库
20
用户资料，微博， 金融反欺诈
大数据使用的关键技术—数据采集
数据采集
数据分析与挖掘
数据储存与管理
计算结果展示
•
• 用来描述将数 据从来源端经 过抽取 （extract）、 转换 （transform）、 加载（load） 至目的端的过 程
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习 结构。通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分 布式特征表示。充分利用大量的非标记数据，有效挖掘数据中的层级特征，具有更强 的表征能力，尤其适合于在图像、语音等有大量的非标记数据而又非常抽象的领域。
大数据基本概念
海 量
异 构
劣 质
高 维
9
大数据基本概念
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍 大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
体量Volume
Infini Band
服务器/存储间高速通信
搜索技术
Enterprise Search
文本检索、智能搜索、实时搜 索
数据分析技术
Text Analytics Engine Visual Data Modeling
自然语言处理、文本情感分析、 机器学习、聚类关联、数据模 型
19
大数据涉及的关键技术
大数据（Hadoop）
13
大数据基本概念
大数据不仅仅是技术，关键是产生价值
可以从各个层面进行优化，更要考虑整体
14
大数据价值
行业
银行 / 金融 医疗 制造 / 高科技 能源 互联网 / Web2.0 政府 / 公用事业 媒体 / 娱乐 13 零售
数据处理方式
•贷款、保险、发卡等多业务线数据集成分析、市场评估 •新产品风险评估 •股票等投资组合趋势分析 •共享电子病历及医疗记录，帮助快速诊断 •穿戴式设备远程医疗 •产品故障、失效综合分析 •专利记录检索 •智能设备全球定位，位置服务 •勘探、钻井等传感器阵列数据集中分析 •在线广告投放 •商品评分、排名 •社交网络自动匹配 •搜索结果优化 •智能城市信息网络集成 •天气、地理、水电煤等公共数据收集、研究 •公共安全信息集中处理、智能分析 •收视率统计、热点信息统计、分析 •增加市场份额 •提升客户忠诚度 •提高整体收入 •降低金融风险 •改善诊疗质量 •加快诊疗速度 •优化产品设计、制造 •降低保修成本 •加快问题解决
软件是大数据的引擎
• 和数据中心（Data Center） 一样，软件是大数 据的驱动力. • 软件改变世界!
18
大数据涉及的关键技术
需求 技术 Hadoop，x86/MPP Map Reduce
描述
分布式文件系统
海量数据存储技术
实时数据处理技术
Streaming Data
流计算引擎
数据高速传输技术
• • • • • • • • • • • • •
关联规则分析 分类、聚类 遗传算法 神经网络 时间序列分析 回归分析 系统仿真 机器学习 空间分析 社会网络分析 自然语言分析 MapReduce R语言
28
大数据使用的关键技术—标签云
标签云（Tag Cloud）是一套相关的标签 以及与此相应的权重。权值影响标签的字 体大小、颜色或其他视觉效果。典型的标 签云有30至150个标签，用以表示一个网 站中的内容及其热门程度。标签通常是超 链接，指向分类页面。
部署架构 数据类型 数据模型 数据关系 数据一致 数据安全 计算类型 适用场景 常见用例
11
NoSQL
水平扩展
数据库
大部分垂直扩展，少数水 平扩展 丰富的数据类型 丰富的数据模型 数据关系完善 强一致性 安全性很高 实时CRUD操作，高 并发 在线交易，查询，报表 金融账户，电信计费，税 务等
数据仓库
12
大数据基本概念
对比 数据采集手段 数据源 判断方法 演绎方法 分析方法 对产出的预期 传统方法 采样数据 单数据源 基于主观因果假设 孤立的推算方法 描述性分析 绝对的精确性更重要 大数据方法 全局数据 多数据源整合 机械穷举相关关系 大数据+小算法+上下文+知识积累 预测性和处方性分析 更注重实时性（具体根据需求而定）
大数据终端使用
大数据管理
大数据产品
存储 处理
挖掘 分析 搜索 扩充
过滤
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多类 别（variety）的数据中提 取价值（value），将是I T 领域新一代的技术与架 构。
17
23
大数据使用的关键技术—分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定 直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。
24
大数据使用的关键技术—非关系型数据库NoSQL
26
大数据使用的关键技术—云计算与云存储
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝 藏的利器。没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数 据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大数据安全培训
2018.04
大数据基本概念
大数据基本概念
7：00，你被手机闹钟叫醒。昨晚你带着一款小型可穿戴设备睡觉的。这个设备连接着你手机里的一 款大数据的APP，你打开它就可以看到你昨晚睡觉时翻身次数、心跳和血压状况。根据测量结果， 它建议你今天出门之前多喝点橙汁类的饮品来补充维生素。
9：00，今天你要带朋友到上海的南京路步行街逛逛，你打开某互联网公司的大数据产品“XX预 测”，看看步行街今天预计会有多少人，再看看上海今天的交通预测。 “XX预测” 根据以往用户