大数据安全实验室

⑴ 高校大数据实训室解决方案有么急求

四、人才培养目标
本专业主要面向大数据应用开发、大数据分析挖掘、大数据系统运维等岗位方向培养合格人才，重点培养具有大数据应用、大数据分析以及大数据系统管理与运维方向的，应用型高技能人才。
本专业方向重点培养能够为企事业单位提供大数据系统搭建、管理、和运维技术和能力的人才。通过计算机基础课程、算法语言、系统管理等专业基础知识学习，接受大数据系统和应用知识的培养，进行各种计算机系统，大数据平台系统，大数据应用系统搭建、配置、管理、及运维实训。通过大量的案例与实践操作，熟练掌握大数据系统管理所需的各种专业知识和能力，具备一定的职业素养，为从事大数据行业系统管理工作奠定坚实基础。
五、实践教学环境
新开普完美校园大数据实验室的软硬件系统配置主次分明，考虑到学生从基础理论到工程实践的各个环节，符合学生递进式的认知规律，有利于学生由浅入深的全面掌握大数据相关知识和应用。大数据实验实训室将搭建理论与实践的桥梁，为学生提供大数据技术的实验及实训平台，深化学生对大数据技术理论的理解，提高学生的操作能力，同时，利用所学知识对大数据技术进行创新性研究。具体建设内容包括：
1）物理层---硬件资源：
基于高性能计算与海量存储节点构建的运算资源池，作为云计算各项实验学习环境的主要承载平台，采用云服务器集群+虚拟主机+物理机的解决方案
2）资源池：
包含计算资源池、存储资源池、网络资源池。提供教学活动中必不可少学习资源、实验资源、项目案例。
3）业务平台层：
面向教学活动中的实验课程与项目实训业务提供流程化支撑。完美校园大数据实验室的业务平台层包含大数据教学管理平台和大数据科研平台。
4）统一管理层：
基于完美校园大数据实验室统一资源调度引擎，为用户使用业务平台层与资源平台提供便捷入口。
 
六、实验室功能系统模块
大数据实验室各个功能模块介绍如下：
1）云计算管理系统
完美校园大数据实验室采用云服务提供的虚机系统，云计算管理系统通过对硬件设施进行虚拟化处理，形成虚拟层面的资源池系统，该资源池系统可按需为每一套应用系统提供基础硬件资源——计算能力、存储能力和网络功能，快速适应不断变化的业务需求，实现“弹性”资源分配能力。
①   计算模块
计算模块主要提供云主机功能。而云主机提供了整个云平台中最基础的功能，即虚拟服务器从创建到销毁的全生命周期维护。此模块通过利用虚拟化技术，可将大批服务器硬件资源池化，用户仅需点击鼠标，选择期望的硬件配置、操作系统类型和网络配置等信息，即可在短时间内按需获得任意数量的云主机，模块支持云主机硬件配置在线升级、云主机热迁移、重启、暂停、创建快照等多种功能。
②   镜像模块
镜像功能模块是一套虚拟机镜像查找及检索系统，支持多种虚拟机镜像格式（AKI、AMI、ARI、ISO、QCOW2、Raw、VDI、VHD、VMDK），有创建上传镜像、删除镜像、编辑镜像基本信息的功能。
③块存储模块
块存储模块为运行实例提供稳定的数据块存储服务，即云硬盘服务。它的插件驱动架构有利于块设备的创建和管理，如创建卷、删除卷，在实例上挂载和卸载卷。它们独立于云主机的生命周期而存在，可挂载到任意运行中的云主机上，确保单台云主机故障时，数据不丢失，并具备基于云硬盘的快照创建、备份和快照回滚等功能。
④网络模块
网络模块提供云计算的网络虚拟化技术，为云平台其他服务提供网络连接服务。为用户提供接口，可以定义 Network、Subnet、Router，配置 DHCP、DNS、负载均衡、L3 服务，网络支持，GRE、VLAN。插件架构支持许多主流的网络厂家和技术，如 OpenvSwitch。
⑤安全模块
安全模块通过在计算模块中添加扩展实现，基于传统的包过滤型防火墙技术，可为用户的云主机提供细颗粒度的安全防护策略，支持 TCP/UDP/ICMP 等多种协议，支持自定义来源IP和端口范围等规则，支持用户针对不同类型云主机加载不同级别安全策略的功能。
2）大数据教学管理系统
大数据教学管理系统旨在提供统一的平台管理所有的课程教学资料、视频、讲义、实验指导手册、实验数据集、实验练习、实验报告书、实验成绩管理、用户管理（学生花名册管理、教师信息管理）。
大数据教学系统提供了5大功能模块，分别是：在线基础课程包、在线学习平台、在线练习平台、在线测试平台、在线讨论平台、数据分析平台。
①   在线基础课程包
根据岗位人才发展路径图，提供相应的学习课程资源部内容，客户根据实际情况选择适合自己的课程内容，完美校园大数据中心存储了大量教学资源。包含以下资源：
1.存储辅助性的讲解+PPT配套的视频课程，准确全面的给学生讲解相应的知识点或项目案例；
2.存储了通过CMMI4规范的真实的项目文档和案例，可以让学生在学校就能够接触到大规模科技公司的真实项目和研发流程；
3.针对不同的小练习，配合PPT视频教材，提供了详细的描述文档共学员选择不同的方式对知识点进行接纳和

⑵ 省部共建公共大数据国家重点实验室分数

不同地区分数线不一，具体分数还是要看当年的招人才计划。
专家组评审内容包括考生的学习成绩（20%）、英语水平（15%）、参与各类研究实践情况（15%）、硕士论文和发表文章及获奖（25%）、攻读博士学位期间拟进行的科学研究设想（25%）等方面，给出百分制成绩（成绩在60分以下取消其申请资格）。
省部共建公共大数据国家重点实验室（以下称“国重实验室”）是在贵州省公共大数据重点实验室基础上，以贵州大学为依托单位，整合全省科研力量，充分借助外部智力资源进行申建。国重实验室的任务是针对公共大数据，特别是政府数据的开放、共享和应用中的“聚、通、用”需求及痛点问题，分别从人工智能、网络安全和公共管理的角度，聚焦公共大数据融合与集成、公共大数据安全与隐私保护、块数据与区域治理三个研究方向的基础研究、应用基础研究和地方产业服务，构建公共大数据“融合-安全-治理-应用”于一体交叉研发体系，组建高水平研究团队，并以贵州的国家大数据综合试验区为试验基地，推进公共大数据在治理领域的创新应用，实现大数据服务地方的功能并形成特色。
2021年4月20日，贵州省科技厅和科技部基础司在北京共同组织专家按照《省部共建国家重点实验室管理办法(试行)》的要求对“省部共建公共大数据国家重点实验室”建设运行实施方案进行了论证，同意通过建设运行实施方案论证。
国重点实验室通过整合贵州力量和柔性引进省外知名专家，组建了一支以知名教授领衔、中青年教师为骨干的学术队伍。现有固定人员编制100人，已聘固定研究人员80名，其中教育部青年长江学者1人，教育部新世纪人才3人，国务院特殊津贴专家3人，贵州省核心专家2人，贵州省省管专家4人，贵州省青年优秀科技人才培养对象3人。客座及流动人员75人，其中教育部长江学者特聘教授2人，国家杰出青年基金获得者1人。

⑶ 除了BAT，跻身11类国家级大数据实验室的还有谁

除了BAT，跻身11类国家级大数据实验室：
大数据系统计算技术国家工程实回验室
大数据系统软件国答家工程实验室
大数据分析技术国家工程实验室
大数据流通与交易技术国家工程实验室
大数据协同安全技术国家工程实验室
医疗大数据应用技术国家工程实验室
教育大数据应用技术国家工程实验室
社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室
工业大数据应用技术国家工程实验室

空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室

⑷ 中北大学大数据与网络安全实验室宋老师怎么样

中北大学最好的专业，是6个国家级特色专业：测控技术与仪器、安全工程、电子信息工程、特种能源工程与烟火技术、弹药工程与爆炸技术、材料成型及控制工程。祝你好运。

⑸ 安博教育的大数据实验室是做什么的

“安博大数据实验室”是集教学、实验和培训于一体的大数据教学实验及科研平台，包括专数据挖属掘、大数据分析和大数据可视化平台。立足于当前大数据行业背景，集业界最前沿的大数据应用，“安博大数据实验室”旨在将各企业大数据应用项目引入到学校课堂，通过将大数据平台和智能化运营管理有效结合，全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养，实现课程学习与企业人才需求无缝衔接的目标。

⑹ 数据安全怎么做，安全性更高

数据泄露将面临天价损失

近日，波耐蒙研究所发布了《2018数据泄露成本调研》，对安全事件的年度损失进行评估，首次计算出丢失100-5000万记录的数据泄露事件可致的损失金额。

调研结果显示，数据泄露事件的平均总成本在 220到 690 万美元之间，而对于上述提到的重大数据泄露事件，每百万条记录会导致高达3949万美元的损失，且这一数字会随着泄露记录数量的增加而增加，5000万条记录泄露将会让3.5亿美元巨款不翼而飞。

图：数据泄露平均成本

数据泄露不仅会造成企业经济损失，企业信誉损失影响更为深远。如果客户因数据泄露事件或需等待交易处理而放弃业务合作，就会带来更具破坏力的结果。调研结果显示，现有客户流失1%，就会对企业造成270万美元的损失；客户流失4%，企业的平均损失达到490万美元。

原来数据泄露带来的损失如此巨大！

这也印证了盘石董事长兼CEO田宁在MWC2018世界移动大会上所说的话：“和食物、衣服这些商品不同，数据是反复使用，却越来越值钱的。”

图：盘石董事长兼CEO田宁在MWC2018世界移动大会发表演讲

学会保护数据，是企业的必修课

既然数据泄露损失如此巨大，那企业更应该防患于未然，做好数据的保护工作。

调研报告中给出的解决方案指出，建立一支专业化安全团队可提前为保护数据安全做好充足准备，从而最大程度削减泄露损失。然而对于大多数企业来说，打造一支团队不是那么容易的事，尤其是中小企业。

为打造诚信安全的互联网环境，解决企业数据泄露等问题，北京盘石信用管理有限公司根据国家诚信网站数据库、火眼金睛企业征信数据库及国家公开企业基本信息、舆情信息、法院信息等数据源建立信用模型，以大数据智能分析为核心，建立了一整套互联网安全认证防护生态系统。该系统从对企业PC网站、APP、小程序的信用认证，到安全预警系统、安全信用缺失曝光系统，再到互联网信用安全技术的研究等，对企业和用户数据安全进行全方位的预防和保护。

图：盘石诚信认证生态服务体系

对于想建立互联网安全防护体系的企业来说，这样的一站式安全防护系统，能够最大程度地为他们节省成本，便捷、高效的实现企业的互联网安全，预防数据泄露，尽量减轻互联网安全问题造成的损失。

如今，网络空间已被视为继陆地、海洋、天空、外空之外的第五空间，数据作为各大公司的宝藏，也吸引着不法者的目光。如何最大程度地保护数据安全，是包括盘石信用在内的所有企业应了解并重视的问题。希望在多方的努力下，关于数据泄露的报道会越来越少，用户的隐私数据不再“裸奔”

⑺ 哪些学校有大数据分析实验室

阿里大数据实验室

阿里大数据实验室是由阿里云和慧科教育共同合作开发，包含云计算平台及大数据应用平台，提供易于维护的大数据教学、开发、分析、可视化综合实训平台，集成大数据开发系统、数据挖掘系统、大数据教学系统、案例分析系统等优势，从大数据应用工具、算法实现、数据可视化按时实验等角度，帮助学生掌握大数据领域的基础理论学习、单点技能训练和综合实战演练；并且辅以线上课程、线下项目实训，形成实现专业实验教学的多层次实验体系，为用户提供完整的高可用性的教学、实训、竞赛支持的解决方案。

建立阿里巴巴大数据学院的贵州理工学院、成都信息工程大学、北京城市学院等学校都陆续将该大数据实验室投入使用。

⑻ 2018年成都哪些大数据公司靠谱

成电医星公司

成都成电医星数字健康软件有限公司（ 简称 成电医星公司 ）,是电子科技大学参股组建的高新技术企业， 软件企业、创新型企业。 专门从事智慧医疗建设、项目实施、运维服务及项目运营。成电医星公司已经在全国1 0 0 0余家医院，6个区域成功的进行了智慧医疗和区域人口健康信息化建设。实现智慧医疗和区域人口健康信息建设的可持续发展。

服务方向

成电医星公司为智慧城市建设提供全面解决方案， 进行智慧医疗大数据平台建设， 包括： 区域人口健康信息平台建设、智慧绿色医院建设、医疗物联网建设、智慧健康信息管理建设、医养结合的智慧养老建设、智慧食品药品安全信息监管建设等领域的智慧化建设。

以上排名不分先后，如有遗漏欢迎补充！

⑼ 全国首个国家大数据工程实验室获批，未来要干些啥

近日，国家发改委员批复建设全国首个国家大数据工程实验室——政府专治理大数据应用属技术国家工程实验室。该工程实验室由中国电子科技集团牵头，联合电子科技大学（大数据研究中心承建）、国信优易数据有限公司等共同组建。
是不是应该来个大大的赞！
电子科大要做什么？
电子科技大学是政府治理大数据应用技术国家工程实验室排名首位的共建单位，也是目前为止国家大数据工程实验室系列里面第一个高校单位。
作为此次工程实验室的重要参与方，电子科大将围绕如何高效运用政府数据，提升政府治理效能的迫切需求做重点研究，参与建设政府治理大数据应用技术研究平台，并与众合作单位共同建立成熟的政务大数据应用仿真试验平台，以形成国内一流的科研环境，培养和汇聚政府治理大数据应用高端技术人才，主动承担国家和行业重大科研项目。
电子科大还将在建设工程实验室中发挥带头引领作用，集聚整合创新资源，增强产学研用结合，为促进大数据产业快速发展，培育和发展战略性新兴产业提供动力支持。

⑽ 大数据分析系统国家工程实验室 究竟咋回事

大数据分析系统国家工程实验室由中华人民共和国国家发展和改革委员会批复，由中科院计算技术所牵头，联合中国科学院大学、中科院计算机网络信息中心、曙光信息产业股份有限公司、国创科视科技股份有限公司共同建设。
建立大数据分析系统国家工程实验室旨在突破大数据分析的核心技术瓶颈，研制新一代数据分析平台，实现理论、架构、算法和接口的整体性、系统性突破，在科学发现、智慧城市、社会安全等方面形成重要应用，并结合行业和地方产业的需求建立示范基地和分实验室，培养和汇聚大数据分析系统研发与应用高端人才[1] 。
由中国科学院计算技术研究所牵头，联合中国科学院大学、中国科学院计算机网络信息中心、曙光信息产业股份有限公司、国创科视科技股份有限公司共同建设的大数据分析系统国家工程实验室，旨在突破大数据分析的核心技术瓶颈，研制第三代大数据分析软件栈，实现理论、架构、算法和接口的整体性、系统性突破，在科学发现、智慧城市、社会安全等方面形成重要应用。并结合行业和地方产业的需求建立示范基地和分实验室，培养和汇聚大数据分析系统研发与应用高端人才，构建大数据分析技术开放的生态体系，提高我国大数据处理及分析技术水平，提升我国大数据工业化应用，促进我国大数据产业的竞争力。[2]