Ⅰ 簡答大數據安全的特徵
大數據安全面臨著許多挑戰，需要通過研究關鍵技術、制定安全管理策略來應對這些挑戰。當前，大數據的應用和發展面臨著許多安全問題，具體來說有以下幾個方面。（1）大數據成為網路攻擊的顯著目標在網路空間中，大數據是更容易被「發現」的大目標，承載著越來越多的關注度。一方面，大數據不僅意味著海量的數據，也意味著更復雜、更敏感的數據，這些數據會吸引更多的潛在攻擊者，成為更具吸引力的目標；另一方面，數據的大量聚集，使黑客一次成功的攻擊能夠獲得更多的數據，無形中降低了黑客的進攻成本，增加了「收益率」。（2）大數據加大隱私泄露風險從基礎技術角度看，Hadoop對數據的聚合增加了數據泄露的風險。作為一個分布式系統架構，Hadoop可以用來應對PB甚至ZB級的海量數據存儲；作為一個雲化的平台，Hadoop自身存在雲計算面臨的安全風險，企業需要實施安全訪問機制和數據保護機制。同樣，大數據依託的基礎技術——NoSQL（非關系型資料庫）與當前廣泛應用的SQL（關系型資料庫）技術不同，沒有經過長期改進和完善，在維護數據安全方面也未設置嚴格的訪問控制和隱私管理機制。NoSQL技術還因大數據中數據來源和承載方式的多樣性，使企業很難定位和保護其中的機密信息，這是NoSQL內在安全機制的不完善，即缺乏機密性和完整性。另外，NoSQL對來自不同系統、不同應用程序及不同活動的數據進行關聯，也加大了隱私泄露的風險。此外，NoSQL還允許不斷對數據記錄添加屬性，這也對資料庫管理員的安全性預見能力提出了更高的要求。從核心價值角度看，大數據的技術關鍵在於數據分析和利用，但數據分析技術的發展，勢必對用戶隱私產生極大威脅。
Ⅱ 大數據時代，如何保證數據的安全和准確
不要輕易向別人透露自己的信息，手機下載軟體時不要輕易點透露自己的電話和地址，電腦安裝殺毒軟體，平時辦公室電腦應注意上鎖及設置密碼，經常殺毒及對U盤進行殺毒。
Ⅲ 做好大數據分析 城市安防才有保障
做好大數據分析 城市安防才有保障
隨著雲端運算及物聯網等科技的不斷發展，大數據(Big Data)在智慧城市扮演的角色也越來越重要。但事實上，數據本來就是城市治理非常重要的依據，尤其是與城市安防的相關業務，舉凡人口統計、犯罪率、交通流量等數據，政府治理單位本來就會定時蒐集並加以分析，作為施政的參考，如果不能先了解大數據與傳統數據的差別，掌握大數據的分析與工具的特性，就算擁有大數據，也可能只是「入寶山空手而回」，無法將數據轉換成價值，自然也無法對城市安防產生貢獻。
了解大數據才能有效運用
相較於傳統數據，大數據至少具有三個差異極大的特性。首先是數據量(Volume)，如果換算成數位數據單位，基本單位通常已經是TB、PB等級，不但要考量收集及儲存成本，如何迅速傳遞這麽龐大的數據，也是大數據應用必須思考的重點;其次是時效性(Velocity)，即使是這麽大的數據量，仍然要在最短的時間內產生分析結果，如傳統的年報統計，往往是在今年收集去年的數據，卻在隔年才出版，曠日廢時的結果，往往會讓數據分析結果失真。
PredPol應用大數據分析技術，預測出犯罪機率高甚至下一次可能發生犯罪情況的區域，並於地圖上標示出一塊塊500平方英尺的區域，供警察參考。Predpol
最後也是最大的差別，就是數據的多樣性(Variety)，傳統的數據通常有明確的結構性，選項也比較少，如年齡、性別、等級等，但大數據可能會有各種形式，包括文字、影音、圖像、網頁等，不但沒有明顯的結構，而且大數據還常常出現形式交錯的現象，如Youtube上的影片除了有點擊數外，同時還有留言討論。
由此可知，傳統的數據收集方式，顯然已經不能滿足城市安防對於大數據的需求，所幸在物聯網(Internet of Things;IoT)、雲端運算及4G無線寬頻等技術的發展下，要取得物與物、物與人、人與人的互聯互通數據，技術上已不是問題，但必須得先迅速建構起收集、傳遞及儲存大數據的基礎建設，才有可能建立全面感知的能力，成為城市安防決策的最佳後盾。
但只是從感知層獲取資訊是不夠的，因為想要做好大數據深度分析，就必須要有能力針對復雜且開放式的問題尋找答案，並藉由視覺化分析工具，透過連續性的篩選和抽象化，才能洞悉重要資訊。然而大數據具有的超大量半結構化/非結構化數據的特性，往往會造成傳統關聯式資料庫管理系統(RDBMS)的運作瓶頸，必須要導入全新的大數據分析工具，方能真正靈活運用大數據。
此外，大數據的價值既然遠超過傳統數據，大數據的真實、安全及穩定性，就必須加以重視。尤其是現在的網路應用無所不在，舉凡機場、銀行、捷運、車站、水電油氣供應機制等，都可能被駭客入侵，加上政府為了能讓掌握的數據更有價值，必須要採取公開透明的數據使用機制，當公共事業的數據開放愈多，可能被入侵的機會也愈高，因此想要利用大數據來解決城市安防的問題，首先就得先做好大數據的保護，因此資安技術的導入及專業人員的配置，絕對不能輕忽。
大數據對城市公共衛生及治安的幫助
目前已有許多歐美城市開始藉由蒐集及分析大量數據、預知可能出現的危機，進而作為城市安防的參考。如紐約的康乃爾大學威爾醫學院(Weill Cornell Medical College)計算與系統生物醫學助理教授Christopher E. Mason的研究團隊，花了18個月的時間在紐約400多個地鐵站的車廂、樓梯扶手、座椅、燈桿、垃圾桶等地方蒐集樣本，總共發現15,152種微生物，其中來自於人類的DNA只佔0.2%，將近一半的樣本是人類未知的有機生物，27%是活性且具有抗生素抗葯性的細菌，所幸其中僅有12%會讓人生病。
這項名為PhthoMap的研究計畫，還透過華爾街日報網站提供互動地圖，讓使用者可以用來觀看特定車站的研究成果，如收集的樣本來源、微生物來源比例、細菌種類與說明等，也可利用搜尋細菌的種類，了解那些車站有這些細菌的存在，等於也展示了公衛數據開放使用的過程。
有趣的是，在研究過程中也發現在某些地鐵站找到的DNA，與其周圍的人口狀況相符合，這些都是過去從來沒有想過的資訊，未來若能將以分門別類，並且深入研究，對於城市公共衛生的防護工作，將會有莫大的助益。
洛杉磯警局則是導入預測性警務軟體「PredPol」，用來預測可能發生犯罪情況的地點。據PredPol(名稱取自「預測監控」Predictive Policing)團隊指出，該公司先是蒐集過去10年的公開犯罪統計數據，以及從大量的新聞中蒐集犯罪的發生狀況及時間，可預測的犯罪行為除了自殺外，還包括槍殺、闖空門、竊盜、竊車等，再根據前述數據中的犯罪行為模式，開發出獨特的運算系統，再將犯罪機率高甚至下一次可能發生犯罪情況的區域，於地圖上標示出一塊塊500平方英尺的區域，供警察參考，就是典型的將傳統數據變成大數據加以運用的範例。
事實上，許多城市的治安單位早已擁有累積數十年的犯罪記錄數據檔，甚至早己針對犯罪可能性較高的區域或場所加強巡邏。但PredPol利用大數據分析技術，從容易滋養犯罪事件的場所(如曾經發生斗毆事件的酒吧)、多次受害地區(如屢遭竊賊闖空門的社區)及受害地區的鄰近地區，計算出10至20個最有可能發生犯罪的地點。PredPol宣稱，警察只要在地圖標明的區域，只需要花過去巡邏時間的5%至15%，就能夠阻止更多犯罪活動。
目前全美共有將近60間警局使用Predpol，其中規模最大的是洛杉磯警局和亞特蘭大警局。其中加州Santa Cruz闖空門的竊盜案在系統建置第一年就下降了11%、搶劫案更減少了27%。洛杉磯Foothill區在2011年導入PredPol後，4個月後的犯罪率就降低了13%，反觀沒有導入PredPol的區域，還微幅增加了0.4%。
在2012年一項針對美國近200所警局的研究指出，有70%的警局計畫在未來2至5年開始或增加使用類似PredPol的預測性警務技術，包括IBM、Palantir及Motorola也開始涉足相關領域。
雖然將大數據分析技術應用在犯罪治安方面，還不是百分之百的准確，經驗豐富的警察可能也不見得需要預測性警務技術，但對於新進的警務人員而言，預測性警務技術可以幫助他們及早進入狀況，尤其在城市預算吃緊之際，人力又相對缺乏的情況下，運用大數據顯然可以提升城市安防的工作效率。
更多數據關聯產生更多的價值
城市安防建設至今，影像監控的重要性也日漸提升，但龐大的影像數據要如何分析，卻也成為城市治理者的一大難題。所幸大數據技術，正可以針對影像這種非結構性數據加以分析，讓視訊監控數據得以有效利用。
大數據可說是智慧城市運作的基礎，除了城市安防，其他如智慧交通、智慧醫療等應用，也都需要以大數據為基礎，而這些不同類型的數據產生更多的關聯，自然也需要更深入的數據分析能力，如智慧交通與智慧安防相結合，可以指引警消人員在最短的時間內趕到事故現場，更可看出大數據在城市安防的應用潛力。
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Ⅳ 大數據的准確性怎麼保證
數據源數據 經過挖掘處理轉換等操作生成中間數據，入寬表 ，然後 提取寬表數據 入PDC，數據停留的地方有 數據源–>中間數據–>寬表–>PDC。
Ⅳ 大數據存儲與應用特點及技術路線分析
大數據存儲與應用特點及技術路線分析
大數據時代，數據呈爆炸式增長。從存儲服務的發展趨勢來看，一方面，對數據的存儲量的需求越來越大；另一方面，對數據的有效管理提出了更高的要求。大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。
大數據存儲與應用的特點分析
「大數據」是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。其常見特點可以概括為3V:Volume、Velocity、Variety(規模大、速度快、多樣性)。
大數據具有數據規模大(Volume)且增長速度快的特性，其數據規模已經從PB級別增長到EB級別，並且仍在不斷地根據實際應用的需求和企業的再發展繼續擴容，飛速向著ZB(ZETA-BYTE)的規模進軍。以國內最大的電子商務企業淘寶為例，根據淘寶網的數據顯示，至2011年底，淘寶網最高單日獨立用戶訪問量超過1.2億人，比2010年同期增長120%,注冊用戶數量超過4億，在線商品數量達到8億，頁面瀏覽量達到20億規模，淘寶網每天產生4億條產品信息，每天活躍數據量已經超過50TB.所以大數據的存儲或者處理系統不僅能夠滿足當前數據規模需求，更需要有很強的可擴展性以滿足快速增長的需求。
(1)大數據的存儲及處理不僅在於規模之大，更加要求其傳輸及處理的響應速度快(Velocity)。
相對於以往較小規模的數據處理，在數據中心處理大規模數據時，需要服務集群有很高的吞吐量才能夠讓巨量的數據在應用開發人員「可接受」的時間內完成任務。這不僅是對於各種應用層面的計算性能要求，更加是對大數據存儲管理系統的讀寫吞吐量的要求。例如個人用戶在網站選購自己感興趣的貨物，網站則根據用戶的購買或者瀏覽網頁行為實時進行相關廣告的推薦，這需要應用的實時反饋;又例如電子商務網站的數據分析師根據購物者在當季搜索較為熱門的關鍵詞，為商家提供推薦的貨物關鍵字，面對每日上億的訪問記錄要求機器學習演算法在幾天內給出較為准確的推薦，否則就丟失了其失效性；更或者是計程車行駛在城市的道路上，通過GPS反饋的信息及監控設備實時路況信息，大數據處理系統需要不斷地給出較為便捷路徑的選擇。這些都要求大數據的應用層可以最快的速度，最高的帶寬從存儲介質中獲得相關海量的數據。另外一方面，海量數據存儲管理系統與傳統的資料庫管理系統，或者基於磁帶的備份系統之間也在發生數據交換，雖然這種交換實時性不高可以離線完成，但是由於數據規模的龐大，較低的數據傳輸帶寬也會降低數據傳輸的效率，而造成數據遷移瓶頸。因此大數據的存儲與處理的速度或是帶寬是其性能上的重要指標。
(2)大數據由於其來源的不同，具有數據多樣性的特點。
所謂多樣性，一是指數據結構化程度，二是指存儲格式，三是存儲介質多樣性。對於傳統的資料庫，其存儲的數據都是結構化數據，格式規整，相反大數據來源於日誌、歷史數據、用戶行為記錄等等，有的是結構化數據，而更多的是半結構化或者非結構化數據，這也正是傳統資料庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式，也正是由於其數據來源不同，應用演算法繁多，數據結構化程度不同，其格式也多種多樣。例如有的是以文本文件格式存儲，有的則是網頁文件，有的是一些被序列化後的比特流文件等等。所謂存儲介質多樣性是指硬體的兼容，大數據應用需要滿足不同的響應速度需求，因此其數據管理提倡分層管理機制，例如較為實時或者流數據的響應可以直接從內存或者Flash(SSD)中存取，而離線的批處理可以建立在帶有多塊磁碟的存儲伺服器上，有的可以存放在傳統的SAN或者NAS網路存儲設備上，而備份數據甚至可以存放在磁帶機上。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬體平台有較好的兼容性來適應各種應用演算法或者數據提取轉換與載入(ETL)。
大數據存儲技術路線最典型的共有三種：
第一種是採用MPP架構的新型資料庫集群，重點面向行業大數據，採用Shared Nothing架構，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，再結合MPP架構高效的分布式計算模式，完成對分析類應用的支撐，運行環境多為低成本 PC Server，具有高性能和高擴展性的特點，在企業分析類應用領域獲得極其廣泛的應用。
這類MPP產品可以有效支撐PB級別的結構化數據分析，這是傳統資料庫技術無法勝任的。對於企業新一代的數據倉庫和結構化數據分析，目前最佳選擇是MPP資料庫。
第二種是基於Hadoop的技術擴展和封裝，圍繞Hadoop衍生出相關的大數據技術，應對傳統關系型資料庫較難處理的數據和場景，例如針對非結構化數據的存儲和計算等，充分利用Hadoop開源的優勢，伴隨相關技術的不斷進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景就是通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐。這裡面有幾十種NoSQL技術，也在進一步的細分。對於非結構、半結構化數據處理、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型，Hadoop平台更擅長。
第三種是大數據一體機，這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品，由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統以及為數據查詢、處理、分析用途而特別預先安裝及優化的軟體組成，高性能大數據一體機具有良好的穩定性和縱向擴展性。
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