大数据环境下信息安全研究

在经济全球化日益加速的今天,互联网技术的不断优化和更新,企业的发展速度越来越快,商业模式也越来越多,尤其是近几年智能网络终端的增加、 大数据平台技术的广泛应用等,互联网产生的数据量呈爆炸式增长。在这一环境下,做好计算机信息安全工作很有必要,这不仅能够降低信息风险,而且还能提高数据信息的真实性。本文在掌握信息在大数据环境下特点的基础上,总结了常见安全问题,最后重点探究了维护信息安全的相关技术,希望能抛砖引玉,为研究者提供些许理论经验。关键词: 大数据  信息安全技术  数据挖掘。

【视频】TechWorld2017热点回顾 | 大数据和机器学习真的能让网络安全更美好吗?不一定!

近几年来大数据和机器学习被频繁地用到我们的搜索领域、出行领域和游戏竞技领域里面。

同时,很多安全企业也用到了一些机器学习的手段,来进行用户行为分析、流量分析,以及日志分析。市场的期待对之也是非常高的,很多媒体会报道说机器学习是安全行业的最后一根稻草,或者说机器学习在重塑我们的安全领域,亦或是说机器学习让我们的安全变得更好。

然而,一个非常火的事情自然会产生泡沫,出现和实际预期并不相符的情况。实际上机器学习和大数据并没有想象的那么高效或是能改变很多事情。

跨界也疯狂|绿盟科技TechWorld2017技术大会 不一样的安全盛宴

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时间:2017年8月4日

地点:北京新世纪日航酒店

大数据安全分析常见问题汇总

大数据是时下最火热的IT行业的词汇,随之数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。

本人在与用户沟通大数据问题时经常会遇到一些问题,现将这些常见问题汇总,抛砖引玉,希望可以帮助到大家。