大数据分析—安全 PPT课件
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大数据安全及隐私 ppt课件
⑤ 大数据滥用的风险：一方面，大数据本身的安全防护存 在漏洞，安全控制力度不够。另一方面攻击者利用大数 据技术进行攻击，最大限度地收集更多用户敏感信息。
⑥ 大数据误用风险：大数据的准确性和数据质量不高，对 其进行分析和使用可能产生无效的结果，从而导致错误 的决策。
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14
传统数据安全的不足
④ 匿名的隐私权：匿名权利的适度许可，可以鼓励个人的参 与感，并保护其自由创造力空间，真知直谏推动社会的整 体进步。
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24
隐私保护
• 隐私保护（Privacy Preserving）：是对个人隐私采取一 系列的安全手段防止其泄露和被滥用的行为。
• 隐私保护面临的威胁
① 数据搜集：Internet服务提供商在搜集、下载、集中、整 理和利用用户个人隐私资料极为方便。
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19
4、发布环节安全技术
•发布是指大数据在经过挖据分析后，向数据应用实体输出 挖掘结果数据的环节，即数据“出门”环节，必须对即将输 出的数据进行全面的审查，确保输出的数据符合“不泄密、 无隐私、不超限、合规约”等要求。
•安全威胁：泄密、泄露隐私、不合规范。
•安全机制：
①安全审计：基于日志的、基于网络监听的、基于网关的、 基于代理的
① 个人属性的隐私权：譬如姓名、身份、肖像、声音等，直 接涉及个人领域的第一层次，是保护的首要对象。
② 个人资料的隐私权：譬如消费习惯、病历、犯罪前科等记 录，若其涉及的客体为一个人，则这种资料含有高度的个 人特性而常能辨识该个人的本体，即“间接”的个人属性， 也应以隐私权加以保护。
③ 通信内容的隐私权：通信内容包含个人的思想与情感，原 本存于内心，别人不可能知道，因而应以隐私权保护，以 保护个人人格的完整发展。
⑥ 大数据误用风险：大数据的准确性和数据质量不高，对 其进行分析和使用可能产生无效的结果，从而导致错误 的决策。
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传统数据安全的不足
④ 匿名的隐私权：匿名权利的适度许可，可以鼓励个人的参 与感，并保护其自由创造力空间，真知直谏推动社会的整 体进步。
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隐私保护
• 隐私保护（Privacy Preserving）：是对个人隐私采取一 系列的安全手段防止其泄露和被滥用的行为。
• 隐私保护面临的威胁
① 数据搜集：Internet服务提供商在搜集、下载、集中、整 理和利用用户个人隐私资料极为方便。
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19
4、发布环节安全技术
•发布是指大数据在经过挖据分析后，向数据应用实体输出 挖掘结果数据的环节，即数据“出门”环节，必须对即将输 出的数据进行全面的审查，确保输出的数据符合“不泄密、 无隐私、不超限、合规约”等要求。
•安全威胁：泄密、泄露隐私、不合规范。
•安全机制：
①安全审计：基于日志的、基于网络监听的、基于网关的、 基于代理的
① 个人属性的隐私权：譬如姓名、身份、肖像、声音等，直 接涉及个人领域的第一层次，是保护的首要对象。
② 个人资料的隐私权：譬如消费习惯、病历、犯罪前科等记 录，若其涉及的客体为一个人，则这种资料含有高度的个 人特性而常能辨识该个人的本体，即“间接”的个人属性， 也应以隐私权加以保护。
③ 通信内容的隐私权：通信内容包含个人的思想与情感，原 本存于内心，别人不可能知道，因而应以隐私权保护，以 保护个人人格的完整发展。
2024版大数据PPT免费
政府管理
大数据可以提高政府决策的科学性、 准确性和时效性，推动政府治理体系 和治理能力现代化。
6
02
大数据技术架构与组件
2024/1/28
7
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
一种高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价机器上，提供高吞吐量的数据访问。
HBase
一种分布式、可伸缩、大数据存储服务，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储。
Hale Waihona Puke 2024/1/28Cassandra
一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障的数据存储服务。
8
分布式计算框架
Spark
一种快速、通用的大规模数据处理引 擎，提供了Java、Scala、Python和R 等语言的API，支持批处理、流处理、 图处理和机器学习等应用。
Flink
2024/1/28
03
完善政策法规
建立健全大数据相关政策法规，保障数据安全和个人隐私，促进大数据
产业健康发展。
30
THANK YOU
2024/1/28
31
2024/1/28
4
大数据产生背景
01
02
03
互联网的发展
随着互联网的普及和深入 应用，人们产生的数据量 呈指数级增长，形成了海 量的数据资源。
2024/1/28
物联网的兴起
物联网技术的快速发展使 得各种设备产生的数据不 断汇聚，进一步推动了大 数据时代的到来。
云计算的普及
云计算提供了强大的计算 和存储能力，为大数据的 处理和分析提供了有力支 持。
建立因变量与自变量之间的线性关系，实现 预测和解释。
大数据与云计算安全精品PPT课件
大数据时代面临的信息安全挑战
❖随着海量数据的进一步集中和信息技术的 进一步发展，信息安全成为大数据快速发 展的瓶颈。大数据信息安全主要体现在以 下几个方面（？？）
处理系统、过程的安全，重点关注系统安全、 网络安全（与垃圾处理相似），垃圾处理链不 安全，因此从系统工程考虑。
❖2014年2月12日，美国国家标准与技术研究 所针对《增强关键基础设施网络安全》， 提出了《美国增强关键基础设施网络安全 框架》（V1.0），强调利用业务驱动指导 网络安全行动，并考虑网络安全风险作为 组织风险管理进程的一部分。
三是窃取保密信息看不懂
对重要信息采取加密等手段进行保护，非法用 户只能拿到重要信息的密文，而无法看到文件 内容。
四是系统和信息篡改不了
实行系统资源管理，对操作活动进行可信验证 ，强化信息防篡改和自动纠错功能，使木马种 不上，病毒染不了。
五是系统工作瘫不成
从网络通信、区域边界、计算环境，进行层层 访问控制；有效分解攻击信息流，提高系统的 强壮性和弹性。定期进行系统安全脆弱点评估 ，及时发现安全隐患；开发可恢复系统，实现 系统自动恢复。
中国云计算大数据安全大会
新型信息技术应用的信息安全保障
❖主要内容：
大数据的基本概念 大数据时代面临的信息安全挑战 大数据时代的信息安全保障
大数据的概念
❖ 一般来讲，大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存 储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合 ”
❖ 维基百科将大数据定义为那些无法在一定时间内使用常规 数据库管理工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集 。
构建大数据纵深防御体系
❖ 一是要加强大数据、环境、系统整体防护，建设 多重防护、多层互联体系结构，确保大数据处理 环境可信；
大数据分析—安全ppt课件
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes
可编辑课件PPT
1 ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可 以告诉我们未来会发生什么。
数据量在爆炸式增长—— 近两年所产生的数据量相 当于2010年以前整个人类 文明产生的数据量总和3
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
想驾驭这庞大的数据，我们必
1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes
须了解大数据的特征。
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,073,741,824 KB = 1,099,511,627,776 Bytes
大数据安全问题ppt
01 02 03 04
BIG DATA
大数据（BIG DATA）
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕 捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才 能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力 的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据定义
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给
策。
革命
大数据分析能力逐渐加强，传 统市场研究行业、产业链咨询
机构将逐渐消失。
改变
因大数据系统的出现，所有依 赖信息不对称盈利的业务都将 消失。
颠覆
银行都将基于企业大数据平台 开展银行直销业务，按照产业 链金融服务事业部模式开展业 务
大数据的应用领域
教育学 天文学 金融学
情报学 电子政务 生活娱乐
科学理论的突破：随着大数据的快速发展，
就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是 新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机 器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数 据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技 术上的突破。
借助大数据
尖端分析加速发展
• 如果正确的数据出现在合适的时间，您的业务将有望获得什么机会？如何更有效率地运营您的业务？通过数据分析 获得变革的潜力与直观理解影响着医疗、银行、交通运输、制造等各行各业。
人工
“人工”比较好理解，争议性也不大。 有时我们会要考虑什么是人力所能及 制造的，或者人自身的智能程度有没 有高到可以创造人工智能的地步，等 等。但总的来说，“人工系统”就是 通常意义下的人工系统。
人工 智能
智能
关于什么是“智能”，就问题多多 了。这涉及到其它诸如意识 （CONSCIOUSNESS）、自我 （SELF）、思维（MIND）（包括无 意识的思维 （UNCONSCIOUS_MIND））等等问 题。人唯一了解的智能是人本身的智 能，这是普遍认同的观点。
BIG DATA
大数据（BIG DATA）
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕 捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才 能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力 的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据定义
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给
策。
革命
大数据分析能力逐渐加强，传 统市场研究行业、产业链咨询
机构将逐渐消失。
改变
因大数据系统的出现，所有依 赖信息不对称盈利的业务都将 消失。
颠覆
银行都将基于企业大数据平台 开展银行直销业务，按照产业 链金融服务事业部模式开展业 务
大数据的应用领域
教育学 天文学 金融学
情报学 电子政务 生活娱乐
科学理论的突破：随着大数据的快速发展，
就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是 新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机 器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数 据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技 术上的突破。
借助大数据
尖端分析加速发展
• 如果正确的数据出现在合适的时间，您的业务将有望获得什么机会？如何更有效率地运营您的业务？通过数据分析 获得变革的潜力与直观理解影响着医疗、银行、交通运输、制造等各行各业。
人工
“人工”比较好理解，争议性也不大。 有时我们会要考虑什么是人力所能及 制造的，或者人自身的智能程度有没 有高到可以创造人工智能的地步，等 等。但总的来说，“人工系统”就是 通常意义下的人工系统。
人工 智能
智能
关于什么是“智能”，就问题多多 了。这涉及到其它诸如意识 （CONSCIOUSNESS）、自我 （SELF）、思维（MIND）（包括无 意识的思维 （UNCONSCIOUS_MIND））等等问 题。人唯一了解的智能是人本身的智 能，这是普遍认同的观点。
大数据分析讲稿ppt教案
一致性
不同来源的数据是否 能够相互匹配和验证 。
03 大数据分析技术
CHAPTER
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、异常、缺失数 据，确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种格式或结构 ，以便于分析。
数据集成
将多个数据源的数据整合 到一个统一的数据仓库中 。
数据分析方法
特点
大数据分析具有数据量大、处理速度 快、数据类型多样等特点，能够为企 业提供更精准、全面的数据分析结果 ，帮助企业做出更好的决策。
大数据分析的重要性
提高决策效率
大数据分析能够快速处理大量数 据，为企业提供及时、准确的分 析结果，从而提高决策效率和准
确性。
发现潜在机会
通过对数据的深入挖掘和分析，企 业可以发现隐藏在数据中的机会和 趋势，从而制定更具针对性的市场 策略。
大数据伦理、法律与社会责任
总结词
大数据的伦理、法律和社会责任是大数 据发展中不可忽视的重要问题。
VS
详细描述
随着大数据技术的广泛应用，数据隐私、 信息安全、算法公正等问题也日益凸显。 因此，在大数据的发展过程中，需要关注 和解决这些伦理、法律和社会责任问题。 例如，加强数据隐私保护、建立数据安全 标准、推动算法公正等，以确保大数据技 术的健康发展。
以更好地了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度，降低营销成本。
03
精准营销工具
精准营销工具包括用户画像、推荐系统、A/B测试等，可以帮助企业实
现个性化推荐、优化广告投放等。
风险管理与控制
风险管理概述
风险管理工具
风险管理是指对企业面临的各种风险 进行识别、评估、控制和监控的过程 。
互联网时代网络安全大数据分析科技汇报通用PPT模板课件
PART.02
关键文字
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现场执行策略
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活动整体思路
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大数据的分析课件ppt
THANK YOU
感谢观看
总结词
通过大数据分析，深入了解用户在电商平台上的行为模 式和偏好，优化产品推荐和营销策略。
详细描述
收集用户在电商平台上的浏览、搜索、购买、评价等数 据，运用数据分析工具进行挖掘和分析。识别用户的购 买习惯、兴趣爱好和消费趋势，为产品开发和营销提供 有力支持。
社交媒体情绪分析
总结词
利用大数据分析社交媒体上的文本、图片和视频，了 解公众的情绪和态度，为企业决策提供依据。
预测性分析
预测模型建立
利用回归分析、时间序列分析、机器学习等技术，建 立数据预测模型，对未来数据进行预测。
模型评估与优化
通过交叉验证、调整参数等方法，评估模型的预测精 度和稳定性，并进行优化和改进。
预测结果解读
对预测结果进行解释和说明，帮助用户理解预测的意 义和价值。
规范性分析
01
数据关联分析
通过关联规则挖掘、相关性分析 等技术，发现数据之间的关联和 规律，为决策提供支持。
数据清洗
在数据存储之前，需要对数据进行清洗，去除重 复、错误或不完整的数据。
数据整合
将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行更 全面的分析。
数据分析
利用统计分析、机器学习等技术对大数据进行深 入分析，以揭示数据中的模式和趋势。
数据可视化
数据可视化是将大数据以图形、图表 等形式呈现出来，以便更好地理解和 解释数据。
数据泄露风险
大数据的收集和处理涉及到大量的个人隐私信息，需要采取有效 的安全措施，防止数据泄露和滥用。
访问控制和权限管理
建立完善的访问控制和权限管理制度，对数据进行分级管理，确 保只有经过授权的人员能够访问相关数据。
加密与脱敏技术
大数据安全与隐私保护PPT课件
大数据的 可信性
威胁之一是伪 造或刻意制造 数据， 而错误的数据 往往会导致错 误的结论。 威胁之二是数 据在传播中的 逐步失真。
8
如何实现 大数据访 问控制
（1）难以预 设角色，实现 角色划分； （2）难以预 知每个角色的 实际权限。
LOGO
四、大数据安全与隐私保护关键技术
1 数据发布匿名保护技术 2 社交网络匿名保护技术 3 数据水印技术 4 数据溯源技术 5 角色挖掘技术 6 风险自适应的访问控制
❖ 存在的问题：当前方案多基于静态数据集，针对大数据的 高速产生与更新的特性考虑不足 文本 水印
基于文本内容的水印
基于自然语言的水印
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数据溯源技术
❖ 数据溯源技术目标是帮助人们确定数据仓库中各项数据的 来源，也可用于文件的溯源与恢复
❖ 基本方法：标记法，比如通过对数据进行标记来记录数据 在数据仓库中的查询与传播历史
在科学界《Nature》 和《Science》都 推出了大数据专利 对其展开探讨，意 味着大数据成为云 计算之后的信息技 术领域的另一个信 息产业增长点。
缺点：安全与隐私问题是人们公认的关键问题。
3
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二、大数据研究概述
特点
大规模 高速性 多样性
大数据
来源
人 机 物
4
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大数据分析目标
1
❖ 常见社交网络匿名保护
1
边匿名方案多基于 边的增删，用随机 增删交换便的方法 有效地实现边匿名 不足：匿名边保护 不足
2
基于超级节点对图 结构进行分割和集 聚操作 不足：牺牲数据的 可用性
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数据水印技术
❖ 数据水印是指将标识信息以难以察觉的方式嵌入在数据载 体内部且不影响其使用方法，多见于多媒体数据版权保护， 也有针对数据库和文本文件的水印方案。
大数据安全专题研究(PPT 38页)
HDFS-分布式文件系统
Page 19
MapReduce
MapReduce 计算模型可以说是大数据处理的核 心算法。
MapReduce实现了Map和Reduce两个功能。 Map把一个函数应用于集合中的所有成员，然后返 回一个基于这个处理的结果集。Reduce对结果集进 行分类和归纳。
Map()和 Reduce() 两个函数可能会并行运行，即 使不是在同一的系统的同一时刻。
Page 28
NOSQL产品分类
数据库名称
Hbase Azure Tables
Cassandra Hypertable SimpleDB
MongoDB CounchDB
Redis LevelDB Berkeley DB
Neo4j InfoGrid
列存数据库
作者
Hadoop
Microsoft
Apache 开源
Page 5
1、大数据的定义
大数据(big data)，也称巨量资料，指的是 所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前 主流软件工具在合理时间内达到撷取、管 理、处理、并整理成为帮助企业经营决策 更积极目的的资讯。
Page 6
最早将大数据用于IT环境的是知名咨询公 司麦肯锡。
麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一 个行业和业务职能领域，成为重要的生产 因素。人们对于海量数据的挖掘和运用， 预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪 潮的到来。” “大数据”在物理学、生物 学、环境生态学等领域以及军事、金融、 通讯等行业存在已有时日，却因为近年来 互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
4、保护技术
数据发布匿名保护技术、社交网络匿名保护技术、 数字水印技术、数据溯源技术、角色挖掘、风险
《大数据分析》课件
《大数据分析》PPT课件
为了帮助大家更深入了解大数据分析，我将为你们带来一场精彩的课程。我 们将探讨大数据分析的意义、基础知识、常用方法和工具，以及它的应用场 景和发展前景。
什么是大数据分析
大数据分析是通过对海量数据进行收集、清洗、处理和分析，来发现模式、 关联和趋势，从而获得深入见解和决策支持的过程。
大数据分析的意义和价值
大数据分析能够帮助企业发现商业机会、降低风险、提高效率、优化决策， 从而在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
大数据分析的基础知识
了解数据的类型、特征和处理方法，以及相关的统计学和数学基础，是进行大数据分析的基础。
大数据分析的分类和流程
大数据分析可以分为描述性、诊断性、预测性和决策性分析，而分析过程通 常包括数据收集、数据清洗、数据处理和模型建立。
大数据分析可以应用于市场营销、金融风控、医疗健康、常用方法和技术
大数据分析常用的方法和技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等， 这些技术能够帮助提取有价值的信息和知识。
大数据分析的工具和软件
大数据分析可以使用各种工具和软件，如Hadoop、Spark、Python、R等，它 们提供了强大的数据处理和分析能力。
大数据分析的应用场景和案例
为了帮助大家更深入了解大数据分析，我将为你们带来一场精彩的课程。我 们将探讨大数据分析的意义、基础知识、常用方法和工具，以及它的应用场 景和发展前景。
什么是大数据分析
大数据分析是通过对海量数据进行收集、清洗、处理和分析，来发现模式、 关联和趋势，从而获得深入见解和决策支持的过程。
大数据分析的意义和价值
大数据分析能够帮助企业发现商业机会、降低风险、提高效率、优化决策， 从而在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
大数据分析的基础知识
了解数据的类型、特征和处理方法，以及相关的统计学和数学基础，是进行大数据分析的基础。
大数据分析的分类和流程
大数据分析可以分为描述性、诊断性、预测性和决策性分析，而分析过程通 常包括数据收集、数据清洗、数据处理和模型建立。
大数据分析可以应用于市场营销、金融风控、医疗健康、常用方法和技术
大数据分析常用的方法和技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等， 这些技术能够帮助提取有价值的信息和知识。
大数据分析的工具和软件
大数据分析可以使用各种工具和软件，如Hadoop、Spark、Python、R等，它 们提供了强大的数据处理和分析能力。
大数据分析的应用场景和案例
《大数据安全技术》课件-第2章
① 对称密码算法（Symmetric Cipher)。
② 非对称密钥算法（Asymmetric Cipher)。
2.2 密码学的基本概念
2.2.2 密码算法的分类 3.按照按照明文的处理方法分类
① 分组密码（Block Cipher)。 ② 流密码（Stream Cipher）。
2.3 加密算法
2.3.3 公钥密码 （1）RSA数学基础
2.3 加密算法
2.3.3 公钥密码 （1）RSA数学基础
2.3 加密算法
2.3.3 公钥密码 （2）RSA算法描述
2.3 加密算法
2.3 加密算法
2.3.3 公钥密码
（3）RSA算法安全分析
RSA算法的安全性取决于从公钥
计算出私钥
的困难程度。
512比特的n已不够安全，目前基本要用1024比特的n，极其重要的场合应该用2048比特的n。1977年，《科学的美
2.1 概述
2.1.2 密码学的地位和作用 2.密码学作用 密码学要解决的问题是信息安全的主要任
务，就是解决信息资源的保密性、完整性、认 证性、不可否认性和可用性。从信息安全的五 个属性来看，密码学上的安全机制可以保证信 息安全属性的实现。
2.2 密码学的基本概念
2.2.1 基本概念 • 一个加密系统由五个要素构成：明文、密文、加密算法、解
2.3 加密算法
2.3.3 公钥密码 4. SM2算法
随着密码技术和计算机技术的发展，目前 常用的1024位RSA算法面临严重的安全威胁， 我们国家密码管理部门经过研究，决定采用 SM2椭圆曲线算法替换RSA算法。
2.3.4 混合加密 1.实现原理
2.3 加密算法
2.3 加密算法
2.3.4 混合加密 2. 混合加密的应用
② 非对称密钥算法（Asymmetric Cipher)。
2.2 密码学的基本概念
2.2.2 密码算法的分类 3.按照按照明文的处理方法分类
① 分组密码（Block Cipher)。 ② 流密码（Stream Cipher）。
2.3 加密算法
2.3.3 公钥密码 （1）RSA数学基础
2.3 加密算法
2.3.3 公钥密码 （1）RSA数学基础
2.3 加密算法
2.3.3 公钥密码 （2）RSA算法描述
2.3 加密算法
2.3 加密算法
2.3.3 公钥密码
（3）RSA算法安全分析
RSA算法的安全性取决于从公钥
计算出私钥
的困难程度。
512比特的n已不够安全，目前基本要用1024比特的n，极其重要的场合应该用2048比特的n。1977年，《科学的美
2.1 概述
2.1.2 密码学的地位和作用 2.密码学作用 密码学要解决的问题是信息安全的主要任
务，就是解决信息资源的保密性、完整性、认 证性、不可否认性和可用性。从信息安全的五 个属性来看，密码学上的安全机制可以保证信 息安全属性的实现。
2.2 密码学的基本概念
2.2.1 基本概念 • 一个加密系统由五个要素构成：明文、密文、加密算法、解
2.3 加密算法
2.3.3 公钥密码 4. SM2算法
随着密码技术和计算机技术的发展，目前 常用的1024位RSA算法面临严重的安全威胁， 我们国家密码管理部门经过研究，决定采用 SM2椭圆曲线算法替换RSA算法。
2.3.4 混合加密 1.实现原理
2.3 加密算法
2.3 加密算法
2.3.4 混合加密 2. 混合加密的应用
第15课 大数据安全 课件-浙教版(2020)信息技术七年级上册
第十五课、大数据安全
信息技术 七年级上
新课导入
大数据安全问题
大数据作为重要的战略资源，在迅速发 展的同时也带来了一系列安全问题。 1、加大了个人隐私泄露的风险 2、增加了数据安全保障难度
01 大数据在商业中的应用
02 大数据安全防范
大数据安全问题的不断出现，对大数据的安 全防范提出了新的要求： 1、增强大数据环境下的安全防范意识。 2、加强大数据环境下的数据安全防护
拓展延伸
大数据安全防护注意问题 1、确保已有数据安全 2、加强系统安全防护 3、内部安全管理 4、合理采集数据
03大数据安全防护注意的问题
课堂练习 01
பைடு நூலகம்
信息技术 七年级上
新课导入
大数据安全问题
大数据作为重要的战略资源，在迅速发 展的同时也带来了一系列安全问题。 1、加大了个人隐私泄露的风险 2、增加了数据安全保障难度
01 大数据在商业中的应用
02 大数据安全防范
大数据安全问题的不断出现，对大数据的安 全防范提出了新的要求： 1、增强大数据环境下的安全防范意识。 2、加强大数据环境下的数据安全防护
拓展延伸
大数据安全防护注意问题 1、确保已有数据安全 2、加强系统安全防护 3、内部安全管理 4、合理采集数据
03大数据安全防护注意的问题
课堂练习 01
பைடு நூலகம்
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人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定 的转变，也是大数据作出的最大贡献之一。
——《大数据时代》
大数据的应用
政府职能变革
——政府
•重视应用大数据技术，盘活各地云计算中心资产：把原来大规模投资产业园、 物联网产业园从政绩工程，改造成智慧工程；
•在安防领域，应用大数据技术， 提高应急处置能力和安全防范 能力；
大数据时代的爆炸增长
地球上至今总共的数据量：
PB EB Z
TB
B
GB
1PB = 2^50字节 1EB = 2^60字节 1ZB = 2^70字节
在2006 年，个人用户才刚刚迈进TB时代，全球 一共新产生了约180EB的数据；
在2011 年，这个数字达到了1.8ZB。
而有市场研究机构预测： 到2020 年，整个世界的数据总量将会增长44 倍， 达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）！
大数据分析—安全防御 的核武器
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地增长和积累。人们不禁惊 呼，大数据时代已经到来！ 大数据(Big Data)是继云计算、物联网之后信息技术领域 的又一次颠覆性变革，同时也拉开了全球网络空间争霸的 帷幕。各国相继调整信息安全战略，将大数据置于重要地 位，以夺取“信息优势”和“国际话语权”。
大数据价值链的3大构成：数据本身、技能与思维 其中三者兼具的又谷歌公司，谷歌在刚开始收集数据的时候就已经有多次使用数据的想
法。比方说，它的街景采集车手机全球定位系统数据不光是为了创建谷歌地图，也是为了 制成全自动汽车以及谷歌眼镜等与实景交汇的产品。
传统行业最终都会转变为大数据行业，无论是金 融服务也、医药还过数以千万计的客户资料，能分析出 多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是 全新的资料经济。
• NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息 结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近 末班车时间时，提供末班车信息服务。
大数据应用案例之：零售业
• 零售企业也监控客户的店内 走动情况以及与商品的互动。 它们将这些数据与交易记录 相结合来展开分析，从而在 销售哪些商品、如何摆放货 品以及何时调整售价上给出 意见，此类方法已经帮助某 领先零售企业减少了17%的 存货，同时在保持市场份额 的前提下，增加了高利润率 自有品牌商品的比例。
海量数据处理： 大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的 架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。
4、大数据的应用——精准营销
• 通过用户行为分析实现精准营销是大数据的典 型应用
• 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智 能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安 装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的 时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分 钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客 户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里， 整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以 向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点 像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比 较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。
…
facebook 社交网络
电子商务
淘宝、 ebuy
…
…
微博、 Apps
移动互联
21世纪是数据信息大发展的时代， 移动互联、社交网络、电子商务等极大拓 展了互联网的边界和应用范围，各种数据 正在迅速膨胀并变大。
互联网（社交、搜索、电商）、移动互联 网（微博）、物联网（传感器，智慧地 球）、车联网、GPS、医学影像、安全监 控、金融（银行、股市、保险）、电信 （通话、短信）都在疯狂产生着数据。
智能
感知
• 2、在城市发展基础设施和“云产业”的同时，更多重视“数据”的价值；
• 3、在大数据处理领域的核心技术不足，需要政府更大的投入。
协同 共享
“智慧 大脑”
互联 互通
智能 运营
更多行业的应用
政府、金融、电信等行业投资建立大数据的处理分析手段，实现综合治理、业务开拓等目 标；应用到制造等更多行业。
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据的构成
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可 以告诉我们未来会发生什么。
处理庞大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工 程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式” ；
• 中国工程院院士邬贺铨说道，“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服 务更智能、互联和有效，随着智慧城市的建设，社会将步入“大数据”时代。”
难点：
• 1、在最初就合理规划智慧城市（深度思考哪些领域能够运用）；
大数据分析应用案例之电子书 Your E-Book Is Reading You
谷歌如何“嗅”出疫情讯号？
借助大数据，更好地监测医药效 果和预测大规模疾病趋势
• “谷歌流感趋势”便是谷歌2008年推出，用于预警流感的即时网络服务。该 系统根据对流感相关关键词搜索进行数据挖掘和分析，创建对应的流感图表 和地图，目前可预测全球超过25个国家的流感趋势。
•在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的服 务，比如医疗、卫生、教育等部门；
•解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视，但受 困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分析；
政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。
大数据的应用
——热点：智慧城市 • 美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，提出“通过收集、
大数据的应用
——未来，改变一切 未来，企业会依靠洞悉数据中的信息更加了解自己，也更加了解客户。
数据的再利用： 由于在信息价值链中的特殊位置，有些公司可能会收集到大量的数据，但他们并不急需
使用也不擅长再次利用这些数据。例如，移动电话运营商手机用户的位置信息来传输电话 信号，这对以他们来说，数据只有狭窄的技术用途。但当它被一些发布个性化位置广告服 务和促销活动的公司再次利用时，则变得更有价值。
马云成功预测2008 年经济危机
•“2008 年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。 海关是卖了货，出去以后再获得数据；我们提前半年时间从询盘上推断出世界贸 易发生变化了。”
•通常而言，买家在采购商品前，会比较多家供应商的产品，反映到阿里巴巴网站 统计数据中，就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一个相对的数值，综 合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大,保证用户行为模型的 准确性。因此在这个案例中，询盘数据的下降，自然导致买盘的下降。
候鸟迁徙与禽流感病毒之间不可切 割的联系
疫情严重的地区与候鸟迁徙路线之间也有重叠情况。譬如， “谷歌流感趋势”中疫情呈“橘红色”预警状态的俄罗斯， 全球8条候鸟迁徙路线就有5条穿过它
在科技时代，如何构建一个更加完善的疾病疫情监控信息系 统，我们或许可以借鉴下美国的经验。
大数据带来的机遇
大数据赋予我们洞察未来的能力
发觉潜在的威胁——大数据的这种 能力对今天的信息安全防范意义重大
在全球范围内进行相关数据的关联性分析。这样就能克服信息分布孤岛 带来的调查取证难的问题，更容易发现攻击。
针对具体的网络、系统和应用的运行数据采集分析，捕获、挖掘、修复 漏洞；对全球已经发生以及正在发生的网络攻击行为进行记录，并将这些海 量的数据经过多维度的整合分析，自动生成漏洞库、黑客们行为特征等数据 库。对于具体的网络系统，全球化的安全监测，运用大数据技术，可以提前 发现攻击，提前阻止。
大数据时代的背景
“大数据”的诞生：
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始 引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信 息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念。如今，这个概念几乎应 用到了所有人类智力与发展的领域中。
想驾驭这庞大的数据，我们必
1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes
须了解大数据的特征。
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,073,741,824 KB = 1,099,511,627,776 Bytes
《大数据时代》
未来IT投资重心转移 结构化数据向非结 构化数据演进，使 得未来IT投资重点 不再是建系统为核 心，而是围绕大数 据为核心； 海量数据可以在各 个部门创造重大的 财物价值，未来投 资倾斜。
大数据分析—安全防御 的核武器
互联网行为记录，地理位置记录， 消费信息记录等等，人们的行为细节 和隐私无一遗漏。同样，大数据对信 息安全影响深刻，各种网络行为、日 志都被记录下来，从而发现潜在的安 全风险。
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes
——《大数据时代》
大数据的应用
政府职能变革
——政府
•重视应用大数据技术，盘活各地云计算中心资产：把原来大规模投资产业园、 物联网产业园从政绩工程，改造成智慧工程；
•在安防领域，应用大数据技术， 提高应急处置能力和安全防范 能力；
大数据时代的爆炸增长
地球上至今总共的数据量：
PB EB Z
TB
B
GB
1PB = 2^50字节 1EB = 2^60字节 1ZB = 2^70字节
在2006 年，个人用户才刚刚迈进TB时代，全球 一共新产生了约180EB的数据；
在2011 年，这个数字达到了1.8ZB。
而有市场研究机构预测： 到2020 年，整个世界的数据总量将会增长44 倍， 达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）！
大数据分析—安全防御 的核武器
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地增长和积累。人们不禁惊 呼，大数据时代已经到来！ 大数据(Big Data)是继云计算、物联网之后信息技术领域 的又一次颠覆性变革，同时也拉开了全球网络空间争霸的 帷幕。各国相继调整信息安全战略，将大数据置于重要地 位，以夺取“信息优势”和“国际话语权”。
大数据价值链的3大构成：数据本身、技能与思维 其中三者兼具的又谷歌公司，谷歌在刚开始收集数据的时候就已经有多次使用数据的想
法。比方说，它的街景采集车手机全球定位系统数据不光是为了创建谷歌地图，也是为了 制成全自动汽车以及谷歌眼镜等与实景交汇的产品。
传统行业最终都会转变为大数据行业，无论是金 融服务也、医药还过数以千万计的客户资料，能分析出 多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是 全新的资料经济。
• NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息 结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近 末班车时间时，提供末班车信息服务。
大数据应用案例之：零售业
• 零售企业也监控客户的店内 走动情况以及与商品的互动。 它们将这些数据与交易记录 相结合来展开分析，从而在 销售哪些商品、如何摆放货 品以及何时调整售价上给出 意见，此类方法已经帮助某 领先零售企业减少了17%的 存货，同时在保持市场份额 的前提下，增加了高利润率 自有品牌商品的比例。
海量数据处理： 大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的 架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。
4、大数据的应用——精准营销
• 通过用户行为分析实现精准营销是大数据的典 型应用
• 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智 能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安 装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的 时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分 钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客 户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里， 整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以 向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点 像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比 较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。
…
facebook 社交网络
电子商务
淘宝、 ebuy
…
…
微博、 Apps
移动互联
21世纪是数据信息大发展的时代， 移动互联、社交网络、电子商务等极大拓 展了互联网的边界和应用范围，各种数据 正在迅速膨胀并变大。
互联网（社交、搜索、电商）、移动互联 网（微博）、物联网（传感器，智慧地 球）、车联网、GPS、医学影像、安全监 控、金融（银行、股市、保险）、电信 （通话、短信）都在疯狂产生着数据。
智能
感知
• 2、在城市发展基础设施和“云产业”的同时，更多重视“数据”的价值；
• 3、在大数据处理领域的核心技术不足，需要政府更大的投入。
协同 共享
“智慧 大脑”
互联 互通
智能 运营
更多行业的应用
政府、金融、电信等行业投资建立大数据的处理分析手段，实现综合治理、业务开拓等目 标；应用到制造等更多行业。
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据的构成
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可 以告诉我们未来会发生什么。
处理庞大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工 程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式” ；
• 中国工程院院士邬贺铨说道，“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服 务更智能、互联和有效，随着智慧城市的建设，社会将步入“大数据”时代。”
难点：
• 1、在最初就合理规划智慧城市（深度思考哪些领域能够运用）；
大数据分析应用案例之电子书 Your E-Book Is Reading You
谷歌如何“嗅”出疫情讯号？
借助大数据，更好地监测医药效 果和预测大规模疾病趋势
• “谷歌流感趋势”便是谷歌2008年推出，用于预警流感的即时网络服务。该 系统根据对流感相关关键词搜索进行数据挖掘和分析，创建对应的流感图表 和地图，目前可预测全球超过25个国家的流感趋势。
•在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的服 务，比如医疗、卫生、教育等部门；
•解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视，但受 困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分析；
政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。
大数据的应用
——热点：智慧城市 • 美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，提出“通过收集、
大数据的应用
——未来，改变一切 未来，企业会依靠洞悉数据中的信息更加了解自己，也更加了解客户。
数据的再利用： 由于在信息价值链中的特殊位置，有些公司可能会收集到大量的数据，但他们并不急需
使用也不擅长再次利用这些数据。例如，移动电话运营商手机用户的位置信息来传输电话 信号，这对以他们来说，数据只有狭窄的技术用途。但当它被一些发布个性化位置广告服 务和促销活动的公司再次利用时，则变得更有价值。
马云成功预测2008 年经济危机
•“2008 年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。 海关是卖了货，出去以后再获得数据；我们提前半年时间从询盘上推断出世界贸 易发生变化了。”
•通常而言，买家在采购商品前，会比较多家供应商的产品，反映到阿里巴巴网站 统计数据中，就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一个相对的数值，综 合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大,保证用户行为模型的 准确性。因此在这个案例中，询盘数据的下降，自然导致买盘的下降。
候鸟迁徙与禽流感病毒之间不可切 割的联系
疫情严重的地区与候鸟迁徙路线之间也有重叠情况。譬如， “谷歌流感趋势”中疫情呈“橘红色”预警状态的俄罗斯， 全球8条候鸟迁徙路线就有5条穿过它
在科技时代，如何构建一个更加完善的疾病疫情监控信息系 统，我们或许可以借鉴下美国的经验。
大数据带来的机遇
大数据赋予我们洞察未来的能力
发觉潜在的威胁——大数据的这种 能力对今天的信息安全防范意义重大
在全球范围内进行相关数据的关联性分析。这样就能克服信息分布孤岛 带来的调查取证难的问题，更容易发现攻击。
针对具体的网络、系统和应用的运行数据采集分析，捕获、挖掘、修复 漏洞；对全球已经发生以及正在发生的网络攻击行为进行记录，并将这些海 量的数据经过多维度的整合分析，自动生成漏洞库、黑客们行为特征等数据 库。对于具体的网络系统，全球化的安全监测，运用大数据技术，可以提前 发现攻击，提前阻止。
大数据时代的背景
“大数据”的诞生：
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始 引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信 息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念。如今，这个概念几乎应 用到了所有人类智力与发展的领域中。
想驾驭这庞大的数据，我们必
1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes
须了解大数据的特征。
1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes
1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,073,741,824 KB = 1,099,511,627,776 Bytes
《大数据时代》
未来IT投资重心转移 结构化数据向非结 构化数据演进，使 得未来IT投资重点 不再是建系统为核 心，而是围绕大数 据为核心； 海量数据可以在各 个部门创造重大的 财物价值，未来投 资倾斜。
大数据分析—安全防御 的核武器
互联网行为记录，地理位置记录， 消费信息记录等等，人们的行为细节 和隐私无一遗漏。同样，大数据对信 息安全影响深刻，各种网络行为、日 志都被记录下来，从而发现潜在的安 全风险。
1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes
1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes