
物联网智能时代信息集中 大数据安全尤为重要
物联网时代的来临让人们得以见识到一个越来越聪明的城市,这个城市运行的主体不再是大量的人力,而转化成为机器与机器的交流,是大量的数据在控制整个城市的稳定运行。随着云计算技术的高速发展,数据的整合越来越密集,越来越庞大。未来,整个世界的运行核心可能只是一个盒子,而这盒子里面装的是海量数据。届时数据安全会影响整个世界的发展。
(一)、大数据防护宁可麻烦不能偷懒
大数据规模庞大,控制范围广泛,极易成为黑客攻击的目标,在数据没得到整合之前,黑客攻击某一服务器所获得的只是某一个企业或个人的信息资产,但在大数据时代,黑客攻击某个云端服务器成功之后,就可能获取了整个城市的资源信息,甚至是更大的收获。在安全防护方面,大数据的防护方式应该更为多层,哪怕会引发操作上的麻烦也不应省略。
(二)、大数据应杜绝单一存储
即使不被攻击,大量的数据集合在一起稍有不慎就可能引发设备系统奔溃,由此带来的将是大量数据遗失,相关企业的高额经济损失,严重的将直接造成企业破产。现如今,企业发展已经离不开大规模数据堆积。所以大数据的存储绝对不能集中单一化,应实行多层次备份存储,以保证一出发生故障还有另一处数据提取来挽救危机。
(三)、不能绝对依靠相信大数据
由于大数据的精准可信让人们尝到了甜头,获得了人们的信任。但就像人类的大脑一样,存储记忆大量的数据难免会出现遗忘和混乱等“宕机”状态。大数据由海量随机序列号组成,一个微小的符号改变都可能引发蝴蝶效应影响结果的正确性,而在人们觉得大数据绝对可信的时候,这无疑成了致命威胁。所以,大数据应有特定的监测验证系统以提升使用准确性。
大数据的特点就是大规模抓取,源头杂乱,所以存在许多的不可预测性,当然,我们不能因为可能存在的隐患而拒绝发展,但我们可以防患于未然,将风险尽量降低到可以接受的范围。智能化时代发展过于迅速,威胁无法完全杜绝,只有合理配备应急方案,才能在危险真正发生时,将其迅速控制。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23