大數據安全實驗室

⑴ 高校大數據實訓室解決方案有么急求

四、人才培養目標
本專業主要面向大數據應用開發、大數據分析挖掘、大數據系統運維等崗位方向培養合格人才，重點培養具有大數據應用、大數據分析以及大數據系統管理與運維方向的，應用型高技能人才。
本專業方向重點培養能夠為企事業單位提供大數據系統搭建、管理、和運維技術和能力的人才。通過計算機基礎課程、演算法語言、系統管理等專業基礎知識學習，接受大數據系統和應用知識的培養，進行各種計算機系統，大數據平台系統，大數據應用系統搭建、配置、管理、及運維實訓。通過大量的案例與實踐操作，熟練掌握大數據系統管理所需的各種專業知識和能力，具備一定的職業素養，為從事大數據行業系統管理工作奠定堅實基礎。
五、實踐教學環境
新開普完美校園大數據實驗室的軟硬體系統配置主次分明，考慮到學生從基礎理論到工程實踐的各個環節，符合學生遞進式的認知規律，有利於學生由淺入深的全面掌握大數據相關知識和應用。大數據實驗實訓室將搭建理論與實踐的橋梁，為學生提供大數據技術的實驗及實訓平台，深化學生對大數據技術理論的理解，提高學生的操作能力，同時，利用所學知識對大數據技術進行創新性研究。具體建設內容包括：
1）物理層---硬體資源：
基於高性能計算與海量存儲節點構建的運算資源池，作為雲計算各項實驗學習環境的主要承載平台，採用雲伺服器集群+虛擬主機+物理機的解決方案
2）資源池：
包含計算資源池、存儲資源池、網路資源池。提供教學活動中必不可少學習資源、實驗資源、項目案例。
3）業務平台層：
面向教學活動中的實驗課程與項目實訓業務提供流程化支撐。完美校園大數據實驗室的業務平台層包含大數據教學管理平台和大數據科研平台。
4）統一管理層：
基於完美校園大數據實驗室統一資源調度引擎，為用戶使用業務平台層與資源平台提供便捷入口。
 
六、實驗室功能系統模塊
大數據實驗室各個功能模塊介紹如下：
1）雲計算管理系統
完美校園大數據實驗室採用雲服務提供的虛機系統，雲計算管理系統通過對硬體設施進行虛擬化處理，形成虛擬層面的資源池系統，該資源池系統可按需為每一套應用系統提供基礎硬體資源——計算能力、存儲能力和網路功能，快速適應不斷變化的業務需求，實現「彈性」資源分配能力。
①   計算模塊
計算模塊主要提供雲主機功能。而雲主機提供了整個雲平台中最基礎的功能，即虛擬伺服器從創建到銷毀的全生命周期維護。此模塊通過利用虛擬化技術，可將大批伺服器硬體資源池化，用戶僅需點擊滑鼠，選擇期望的硬體配置、操作系統類型和網路配置等信息，即可在短時間內按需獲得任意數量的雲主機，模塊支持雲主機硬體配置在線升級、雲主機熱遷移、重啟、暫停、創建快照等多種功能。
②   鏡像模塊
鏡像功能模塊是一套虛擬機鏡像查找及檢索系統，支持多種虛擬機鏡像格式（AKI、AMI、ARI、ISO、QCOW2、Raw、VDI、VHD、VMDK），有創建上傳鏡像、刪除鏡像、編輯鏡像基本信息的功能。
③塊存儲模塊
塊存儲模塊為運行實例提供穩定的數據塊存儲服務，即雲硬碟服務。它的插件驅動架構有利於塊設備的創建和管理，如創建卷、刪除卷，在實例上掛載和卸載卷。它們獨立於雲主機的生命周期而存在，可掛載到任意運行中的雲主機上，確保單台雲主機故障時，數據不丟失，並具備基於雲硬碟的快照創建、備份和快照回滾等功能。
④網路模塊
網路模塊提供雲計算的網路虛擬化技術，為雲平台其他服務提供網路連接服務。為用戶提供介面，可以定義 Network、Subnet、Router，配置 DHCP、DNS、負載均衡、L3 服務，網路支持，GRE、VLAN。插件架構支持許多主流的網路廠家和技術，如 OpenvSwitch。
⑤安全模塊
安全模塊通過在計算模塊中添加擴展實現，基於傳統的包過濾型防火牆技術，可為用戶的雲主機提供細顆粒度的安全防護策略，支持 TCP/UDP/ICMP 等多種協議，支持自定義來源IP和埠范圍等規則，支持用戶針對不同類型雲主機載入不同級別安全策略的功能。
2）大數據教學管理系統
大數據教學管理系統旨在提供統一的平台管理所有的課程教學資料、視頻、講義、實驗指導手冊、實驗數據集、實驗練習、實驗報告書、實驗成績管理、用戶管理（學生花名冊管理、教師信息管理）。
大數據教學系統提供了5大功能模塊，分別是：在線基礎課程包、在線學習平台、在線練習平台、在線測試平台、在線討論平台、數據分析平台。
①   在線基礎課程包
根據崗位人才發展路徑圖，提供相應的學習課程資源部內容，客戶根據實際情況選擇適合自己的課程內容，完美校園大數據中心存儲了大量教學資源。包含以下資源：
1.存儲輔助性的講解+PPT配套的視頻課程，准確全面的給學生講解相應的知識點或項目案例；
2.存儲了通過CMMI4規范的真實的項目文檔和案例，可以讓學生在學校就能夠接觸到大規模科技公司的真實項目和研發流程；
3.針對不同的小練習，配合PPT視頻教材，提供了詳細的描述文檔共學員選擇不同的方式對知識點進行接納和

⑵ 省部共建公共大數據國家重點實驗室分數

不同地區分數線不一，具體分數還是要看當年的招人才計劃。
專家組評審內容包括考生的學習成績（20%）、英語水平（15%）、參與各類研究實踐情況（15%）、碩士論文和發表文章及獲獎（25%）、攻讀博士學位期間擬進行的科學研究設想（25%）等方面，給出百分製成績（成績在60分以下取消其申請資格）。
省部共建公共大數據國家重點實驗室（以下稱「國重實驗室」）是在貴州省公共大數據重點實驗室基礎上，以貴州大學為依託單位，整合全省科研力量，充分藉助外部智力資源進行申建。國重實驗室的任務是針對公共大數據，特別是政府數據的開放、共享和應用中的「聚、通、用」需求及痛點問題，分別從人工智慧、網路安全和公共管理的角度，聚焦公共大數據融合與集成、公共大數據安全與隱私保護、塊數據與區域治理三個研究方向的基礎研究、應用基礎研究和地方產業服務，構建公共大數據「融合-安全-治理-應用」於一體交叉研發體系，組建高水平研究團隊，並以貴州的國家大數據綜合試驗區為試驗基地，推進公共大數據在治理領域的創新應用，實現大數據服務地方的功能並形成特色。
2021年4月20日，貴州省科技廳和科技部基礎司在北京共同組織專家按照《省部共建國家重點實驗室管理辦法(試行)》的要求對「省部共建公共大數據國家重點實驗室」建設運行實施方案進行了論證，同意通過建設運行實施方案論證。
國重點實驗室通過整合貴州力量和柔性引進省外知名專家，組建了一支以知名教授領銜、中青年教師為骨乾的學術隊伍。現有固定人員編制100人，已聘固定研究人員80名，其中教育部青年長江學者1人，教育部新世紀人才3人，國務院特殊津貼專家3人，貴州省核心專家2人，貴州省省管專家4人，貴州省青年優秀科技人才培養對象3人。客座及流動人員75人，其中教育部長江學者特聘教授2人，國家傑出青年基金獲得者1人。

⑶ 除了BAT，躋身11類國家級大數據實驗室的還有誰

除了BAT，躋身11類國家級大數據實驗室：
大數據系統計算技術國家工程實回驗室
大數據系統軟體國答家工程實驗室
大數據分析技術國家工程實驗室
大數據流通與交易技術國家工程實驗室
大數據協同安全技術國家工程實驗室
醫療大數據應用技術國家工程實驗室
教育大數據應用技術國家工程實驗室
社會安全風險感知與防控大數據應用國家工程實驗室
工業大數據應用技術國家工程實驗室

空天地海一體化大數據應用技術國家工程實驗室

⑷ 中北大學大數據與網路安全實驗室宋老師怎麼樣

中北大學最好的專業，是6個國家級特色專業：測控技術與儀器、安全工程、電子信息工程、特種能源工程與煙火技術、彈葯工程與爆炸技術、材料成型及控制工程。祝你好運。

⑸ 安博教育的大數據實驗室是做什麼的

「安博大數據實驗室」是集教學、實驗和培訓於一體的大數據教學實驗及科研平台，包括專數據挖屬掘、大數據分析和大數據可視化平台。立足於當前大數據行業背景，集業界最前沿的大數據應用，「安博大數據實驗室」旨在將各企業大數據應用項目引入到學校課堂，通過將大數據平台和智能化運營管理有效結合，全面落實「產、學、研、用」一體化的思想和模式，從教學、實踐、科研和使用多方面注重專業人才和特色人才的培養，實現課程學習與企業人才需求無縫銜接的目標。

⑹ 數據安全怎麼做，安全性更高

數據泄露將面臨天價損失

近日，波耐蒙研究所發布了《2018數據泄露成本調研》，對安全事件的年度損失進行評估，首次計算出丟失100-5000萬記錄的數據泄露事件可致的損失金額。

調研結果顯示，數據泄露事件的平均總成本在 220到 690 萬美元之間，而對於上述提到的重大數據泄露事件，每百萬條記錄會導致高達3949萬美元的損失，且這一數字會隨著泄露記錄數量的增加而增加，5000萬條記錄泄露將會讓3.5億美元巨款不翼而飛。

圖：數據泄露平均成本

數據泄露不僅會造成企業經濟損失，企業信譽損失影響更為深遠。如果客戶因數據泄露事件或需等待交易處理而放棄業務合作，就會帶來更具破壞力的結果。調研結果顯示，現有客戶流失1%，就會對企業造成270萬美元的損失；客戶流失4%，企業的平均損失達到490萬美元。

原來數據泄露帶來的損失如此巨大！

這也印證了盤石董事長兼CEO田寧在MWC2018世界移動大會上所說的話：「和食物、衣服這些商品不同，數據是反復使用，卻越來越值錢的。」

圖：盤石董事長兼CEO田寧在MWC2018世界移動大會發表演講

學會保護數據，是企業的必修課

既然數據泄露損失如此巨大，那企業更應該防患於未然，做好數據的保護工作。

調研報告中給出的解決方案指出，建立一支專業化安全團隊可提前為保護數據安全做好充足准備，從而最大程度削減泄露損失。然而對於大多數企業來說，打造一支團隊不是那麼容易的事，尤其是中小企業。

為打造誠信安全的互聯網環境，解決企業數據泄露等問題，北京盤石信用管理有限公司根據國家誠信網站資料庫、火眼金睛企業徵信資料庫及國家公開企業基本信息、輿情信息、法院信息等數據源建立信用模型，以大數據智能分析為核心，建立了一整套互聯網安全認證防護生態系統。該系統從對企業PC網站、APP、小程序的信用認證，到安全預警系統、安全信用缺失曝光系統，再到互聯網信用安全技術的研究等，對企業和用戶數據安全進行全方位的預防和保護。

圖：盤石誠信認證生態服務體系

對於想建立互聯網安全防護體系的企業來說，這樣的一站式安全防護系統，能夠最大程度地為他們節省成本，便捷、高效的實現企業的互聯網安全，預防數據泄露，盡量減輕互聯網安全問題造成的損失。

如今，網路空間已被視為繼陸地、海洋、天空、外空之外的第五空間，數據作為各大公司的寶藏，也吸引著不法者的目光。如何最大程度地保護數據安全，是包括盤石信用在內的所有企業應了解並重視的問題。希望在多方的努力下，關於數據泄露的報道會越來越少，用戶的隱私數據不再「裸奔」

⑺ 哪些學校有大數據分析實驗室

阿里大數據實驗室

阿里大數據實驗室是由阿里雲和慧科教育共同合作開發，包含雲計算平台及大數據應用平台，提供易於維護的大數據教學、開發、分析、可視化綜合實訓平台，集成大數據開發系統、數據挖掘系統、大數據教學系統、案例分析系統等優勢，從大數據應用工具、演算法實現、數據可視化按時實驗等角度，幫助學生掌握大數據領域的基礎理論學習、單點技能訓練和綜合實戰演練；並且輔以線上課程、線下項目實訓，形成實現專業實驗教學的多層次實驗體系，為用戶提供完整的高可用性的教學、實訓、競賽支持的解決方案。

建立阿里巴巴大數據學院的貴州理工學院、成都信息工程大學、北京城市學院等學校都陸續將該大數據實驗室投入使用。

⑻ 2018年成都哪些大數據公司靠譜

成電醫星公司

成都成電醫星數字健康軟體有限公司（ 簡稱 成電醫星公司 ）,是電子科技大學參股組建的高新技術企業， 軟體企業、創新型企業。 專門從事智慧醫療建設、項目實施、運維服務及項目運營。成電醫星公司已經在全國1 0 0 0餘家醫院，6個區域成功的進行了智慧醫療和區域人口健康信息化建設。實現智慧醫療和區域人口健康信息建設的可持續發展。

服務方向

成電醫星公司為智慧城市建設提供全面解決方案， 進行智慧醫療大數據平台建設， 包括： 區域人口健康信息平台建設、智慧綠色醫院建設、醫療物聯網建設、智慧健康信息管理建設、醫養結合的智慧養老建設、智慧食品葯品安全信息監管建設等領域的智慧化建設。

以上排名不分先後，如有遺漏歡迎補充！

⑼ 全國首個國家大數據工程實驗室獲批，未來要幹些啥

近日，國家發改委員批復建設全國首個國家大數據工程實驗室——政府專治理大數據應用屬技術國家工程實驗室。該工程實驗室由中國電子科技集團牽頭，聯合電子科技大學（大數據研究中心承建）、國信優易數據有限公司等共同組建。
是不是應該來個大大的贊！
電子科大要做什麼？
電子科技大學是政府治理大數據應用技術國家工程實驗室排名首位的共建單位，也是目前為止國家大數據工程實驗室系列裡面第一個高校單位。
作為此次工程實驗室的重要參與方，電子科大將圍繞如何高效運用政府數據，提升政府治理效能的迫切需求做重點研究，參與建設政府治理大數據應用技術研究平台，並與眾合作單位共同建立成熟的政務大數據應用模擬試驗平台，以形成國內一流的科研環境，培養和匯聚政府治理大數據應用高端技術人才，主動承擔國家和行業重大科研項目。
電子科大還將在建設工程實驗室中發揮帶頭引領作用，集聚整合創新資源，增強產學研用結合，為促進大數據產業快速發展，培育和發展戰略性新興產業提供動力支持。

⑽ 大數據分析系統國家工程實驗室 究竟咋回事

大數據分析系統國家工程實驗室由中華人民共和國國家發展和改革委員會批復，由中科院計算技術所牽頭，聯合中國科學院大學、中科院計算機網路信息中心、曙光信息產業股份有限公司、國創科視科技股份有限公司共同建設。
建立大數據分析系統國家工程實驗室旨在突破大數據分析的核心技術瓶頸，研製新一代數據分析平台，實現理論、架構、演算法和介面的整體性、系統性突破，在科學發現、智慧城市、社會安全等方面形成重要應用，並結合行業和地方產業的需求建立示範基地和分實驗室，培養和匯聚大數據分析系統研發與應用高端人才[1] 。
由中國科學院計算技術研究所牽頭，聯合中國科學院大學、中國科學院計算機網路信息中心、曙光信息產業股份有限公司、國創科視科技股份有限公司共同建設的大數據分析系統國家工程實驗室，旨在突破大數據分析的核心技術瓶頸，研製第三代大數據分析軟體棧，實現理論、架構、演算法和介面的整體性、系統性突破，在科學發現、智慧城市、社會安全等方面形成重要應用。並結合行業和地方產業的需求建立示範基地和分實驗室，培養和匯聚大數據分析系統研發與應用高端人才，構建大數據分析技術開放的生態體系，提高我國大數據處理及分析技術水平，提升我國大數據工業化應用，促進我國大數據產業的競爭力。[2]