Контроллер: выдает управляющую информацию в соответствии с заранее заданными командами, так что весь процесс выполнения команд компьютера происходит шаг за шагом. Это нервный центр компьютера. Его функция заключается в интерпретации управляющей информации, заданной программой, и управлении ею в соответствии с ней. под его требования и планировать программу, данные и адреса, координировать работу различных частей компьютера и доступ к памяти и периферийным устройствам и т. д.

Основная функция: Извлечение инструкции из памяти и указание местоположения следующей инструкции в памяти, декодирование или проверка инструкции и генерирование соответствующих сигналов управления операцией для инициирования заданных действий и управления ЦП, памятью и вводом/выводом. Направление данных; поток между устройствами.

Функция арифметического блока заключается в выполнении различных арифметических операций и логических операций над данными, то есть в обработке данных.

Основные операции арифметического устройства включают в себя четыре арифметические операции: сложение, вычитание, умножение и деление, логические операции, такие как И, ИЛИ, НЕ и исключающее ИЛИ, а также такие операции, как сдвиг, сравнение и передача. также называется арифметико-логическим устройством (АЛУ). При работе компьютера работа и тип работы арифметического блока определяются контроллером. Арифметический блок принимает команды контроллера и выполняет действия. То есть все операции, выполняемые арифметическим блоком, управляются контроллером. управляющие сигналы, посылаемые контроллером.

Функция памяти заключается в хранении программ, данных, различных сигналов, команд и другой информации и предоставлении этой информации при необходимости. Память делится на память внутри компьютера (называемую памятью) и память вне компьютера (называемую внешней памятью). Внутреннюю память функционально можно разделить на две категории: ОЗУ для чтения и записи и ПЗУ только для чтения.

Емкость памяти компьютера измеряется в байтах, а именно: байт B (1 байт = 8 бит), килобайт (1 КБ = 1024 КБ), мегабайт (1 МБ = 1024 КБ), гигабайт (1 ГБ = 1024 МБ), терабайтный раздел (1 ТБ = 1024 ГБ).

Внешняя память компьютера обычно включает в себя: дискеты и дисководы, жесткие диски, оптические диски и т. д., а также мобильные жесткие диски с интерфейсом USB, перезаписываемые электронные жесткие диски, флэш-накопители USB и т. д.

Устройства ввода являются важной частью компьютера. Устройства ввода и устройства вывода вместе называются внешними устройствами, называемыми периферийными устройствами. Функция устройства ввода заключается в вводе такой информации, как программы, исходные данные, текст, символы, команды управления или. данные, собранные на месте, в компьютер.

К наиболее часто используемым устройствам ввода относятся клавиатуры, мыши, микрофоны, камеры, сканеры, сканеры кода, планшеты для рукописного ввода, сенсорные экраны и т. д.

Устройство вывода также является важной частью компьютера. Оно выводит промежуточные или окончательные результаты внешнего компьютера, различные символы данных и текст в компьютер или различные управляющие сигналы и другую информацию.

К наиболее часто используемым устройствам вывода относятся: мониторы, принтеры, лазерные принтеры, плоттеры и т. д.

Системное программное обеспечение — это система, которая контролирует и координирует работу компьютеров и внешних устройств, а также поддерживает разработку и работу прикладного программного обеспечения. Это набор различных программ, не требующих вмешательства пользователя. Его основная функция — планирование, мониторинг и обслуживание компьютера. системы отвечают за управление различными аспектами компьютерных систем. Независимое оборудование позволяет им работать согласованно. Системное программное обеспечение позволяет пользователям компьютеров и другого программного обеспечения рассматривать компьютер как единое целое, не принимая во внимание, как работает базовое оборудование.

Прикладное программное обеспечение — это совокупность различных языков программирования, которые могут использовать пользователи, и прикладных программ, скомпилированных на различных языках программирования. Оно подразделяется на пакеты программного обеспечения и пользовательские программы.

Пакет прикладного программного обеспечения — это набор программ, предназначенных для использования компьютеров для решения определенных типов задач, в основном для использования пользователями. Прикладное программное обеспечение — это программное обеспечение, предназначенное для удовлетворения прикладных потребностей пользователей в различных областях и задачах.

Промежуточное программное обеспечение — это программное обеспечение, которое находится между операционной системой и приложениями. Он использует базовые услуги (функции), предоставляемые системным программным обеспечением, для соединения различных частей прикладной системы или различных приложений в сети и может достигать цели совместного использования ресурсов и совместного использования функций. Промежуточное ПО — это общий сервис, расположенный между платформой (аппаратным обеспечением и операционной системой) и приложением. Эти сервисы имеют стандартные программные интерфейсы и протоколы. Для различных операционных систем и аппаратных платформ, независимо от того, как обновляется базовое компьютерное оборудование и системное программное обеспечение, пока промежуточное программное обеспечение обновляется и определение внешнего интерфейса промежуточного программного обеспечения остается неизменным, прикладное программное обеспечение вряд ли нуждается в каких-либо модификациях, таким образом, обеспечьте непрерывная и стабильная работа прикладного программного обеспечения.

1||| цифровые коммуникационные технологии

2||| технология передачи информации

3||| Технология сети связи

Специальная сеть, которая соединяет персональные электронные устройства (например, портативные компьютеры и т. д.) с использованием беспроводной технологии на рабочем месте человека, поэтому ее часто называют беспроводной персональной сетью WPAN (Wireless PAN). С точки зрения компьютерной сети PAN представляет собой локальную сеть, радиус действия которой обычно составляет около 10 метров.

Обычно подразумевает использование микрокомпьютеров или рабочих станций, подключенных через высокоскоростные линии связи (скорость обычно превышает 10 Мбит/с), а географический радиус действия обычно составляет около 1 км. Обычно охватывает кампус, подразделение, здание и т. д.

Радиус действия может охватывать несколько кварталов или даже весь город, а его дальность составляет примерно 5-50км.

Коммутаторы узлов используются для подключения каждого хоста, а каналы связи между коммутаторами узлов обычно представляют собой высокоскоростные каналы с большой пропускной способностью. Охват глобальной сети обычно составляет десятки-тысячи километров, и она может передавать данные на большие расстояния по стране или континенту.

Относится к крупномасштабной сети, финансируемой и построенной телекоммуникационными компаниями для предоставления услуг населению, также известной как сеть общего пользования.

Относится к сети, построенной определенным отделом для выполнения специальной деловой работы подразделения. Эта сеть не предоставляет услуги людям, находящимся за пределами подразделения. Например, в электроэнергетических, военных, железных дорогах, банках и т. д. есть выделенные сети для них. эта система.

На основе TCP

На основе UDP

TCP — один из наиболее важных протоколов во всем наборе протоколов TCP/IP. Основываясь на ненадежных службах передачи данных, предоставляемых протоколом IP, он использует технологию повторной передачи, чтобы предоставить приложениям надежную, ориентированную на соединение, полноценную двойную службу передачи данных. . Протокол TCP обычно используется в ситуациях, когда объем передаваемых данных относительно невелик, а требования к надежности высоки.

UDP — это ненадежный протокол без установления соединения, который обеспечивает связь между процессами приложений. По сравнению с TCP, UDP — это протокол без установления соединения, и его функция обнаружения ошибок намного слабее. Можно сказать, что TCP помогает обеспечить надежность, а UDP помогает повысить скорость передачи. Протокол UDP обычно используется в ситуациях, когда передается большой объем данных и требования к надежности не очень высоки, но требуется высокая скорость.

DAS, также известный как SAS (Server-Attached Storage, серверное хранилище). DAS определяется как устройство хранения данных, напрямую подключенное к различным интерфейсам расширения сервера или клиента. Оно опирается на сервер и само по себе представляет собой стек оборудования без какой-либо операционной системы хранения. При таком подходе устройство хранения подключается непосредственно к серверу через кабель (обычно интерфейсный кабель SCSI), а запросы ввода-вывода (ввод-вывод) отправляются непосредственно на устройство хранения.

a. Сетевое хранилище (NAS)

b. Сеть хранения данных (SAN)

Иерархическая модель является самой ранней моделью, используемой в системах баз данных. Она использует «деревовидную» структуру для представления связей между наборами сущностей, в которых наборы сущностей (представленные прямоугольными прямоугольниками) являются узлами, а также связей между узлами в дереве. представляют отношения между ними. (Может обрабатывать только отношения сущностей «один-ко-многим»)

Любое заданное значение записи в иерархической модели можно просмотреть только в соответствии с ее иерархическим путем. Никакое значение дочерней записи не может существовать независимо от значения родительской записи.

Ключевые преимущества включают в себя:

К основным недостаткам относятся:

Модель структуры данных, которая использует структуру ориентированного графа для представления типов сущностей и отношений между сущностями, называется сетевой моделью.

В сетевой модели записи используются в качестве единицы хранения данных. Запись содержит несколько элементов данных. Элементы данных в сетевой базе данных могут быть многозначными и составными данными. Каждая запись имеет внутренний идентификатор, однозначно идентифицирующий ее, называемый кодом (DatabaseKey, DBK), который автоматически присваивается СУБД системы управления базами данных при сохранении записи в базе данных. DBK можно рассматривать как логический адрес записи, использовать в качестве «заменителя» записи или использовать для поиска записей. Сетевая база данных представляет собой навигационную базу данных. При работе с базой данных пользователи не только объясняют, что делать, но и как это делать. Например, в операторе поиска необходимо указать не только объект поиска, но и путь доступа.

Ключевые преимущества включают в себя:

К основным недостаткам относятся:

Реляционная модель — это модель, которая использует двумерную таблицу для представления сущностей и связей между сущностями в реляционной структурированной базе данных. Реляционная модель разработана на основе реляционной концепции теории множеств. В реляционной модели как сущности, так и связи между сущностями представлены отношениями одного структурного типа.

Ключевые преимущества включают в себя:

К основным недостаткам относятся:

1||| Порядок строк и столбцов в таблице не важен

2||| Строка: каждая строка в таблице, также называемая записью.

3||| Столбец: каждый столбец таблицы, также известный как атрибуты и поля.

4||| Первичный ключ PK (первичный ключ): поле внешнего ключа FK, используемое для однозначного определения записи.

5||| Домен: диапазон значений атрибута. Например, пол может иметь только два значения: «мужской» и «женский».

1||| неструктурированное хранилище

2||| На основе многомерной реляционной модели

3||| Иметь конкретные сценарии использования

1||| база данных «ключ-значение»

2||| Столбцовая база данных

3||| Документоориентированная база данных

4||| графовая база данных

Пользователь извлекает все данные из источника данных, и после очистки и преобразования данных данные окончательно загружаются в хранилище данных в соответствии с предопределенной моделью хранилища данных.

Данные о данных относятся к ключевым данным, связанным с определениями источников данных, целевыми определениями, правилами преобразования и т. д., генерируемыми в процессе построения хранилища данных. Метаданные также содержат деловую информацию о значении данных. Типичные метаданные включают в себя: структуру таблицы хранилища данных, атрибуты таблицы хранилища данных, исходные данные хранилища данных (систему записи), сопоставление системы записи с хранилищем данных, спецификацию модели данных, извлечение журналов и утилиты доступа к данным и т. д.

Уровень детализации или полноты данных, хранящихся в хранилище данных. Чем выше степень детализации, тем меньше уровень детализации, и наоборот, чем ниже степень детализации, тем выше уровень детализации;

Данные с одинаковой структурой делятся на несколько физических единиц данных. Любая единица данных принадлежит ровно одному разделу.

Небольшое хранилище данных на уровне отдела или рабочей группы.

Сбор данных, который может поддерживать повседневные глобальные приложения организации, представляет собой новую среду данных, отличную от БД, и представляет собой гибридную форму, полученную после расширения хранилища данных. Он имеет четыре основные характеристики: тематически ориентированный, интегрированный, переменный и текущий или околотекущий.

Логическая структура данных, включая операции и ограничения, предоставляемые системой управления базой данных для эффективной обработки базы данных, используемой для представления данных.

Метод проектирования, использующий 1-1 для представления ссылочной целостности в среде системы поддержки принятия решений.

Это основа системы хранилища данных и источник данных всей системы. Обычно включает в себя информацию, внутреннюю по отношению к организации, и информацию, внешнюю по отношению к организации. Внутренняя информация включает в себя хранение различных данных бизнес-обработки и различных данных документов в системе управления реляционной базой данных. Внешняя информация включает в себя различные законы и постановления, информацию о рынке, информацию о конкурентах и ​​т. д.

Это ядро ​​всей системы хранилища данных. Метод организации и управления хранилищем данных определяет его отличие от традиционных баз данных, а также определяет представление в нем внешних данных. Извлекайте, обрабатывайте и эффективно интегрируйте данные из существующих бизнес-систем и организуйте их по темам. Хранилища данных можно разделить на хранилища данных на уровне организации и хранилища данных на уровне отдела (часто называемые витринами данных) в зависимости от объема покрытия данных.

OLAP эффективно интегрирует данные, необходимые для анализа, и организует их в соответствии с многомерными моделями для проведения многоуровневого и многоуровневого анализа и выявления тенденций. Его конкретную реализацию можно разделить на: OLAP (реляционный OLAP, ROLAP) на основе реляционной базы данных, OLAP (многомерный OLAP, MOLAP) на основе многомерной организации данных и OLAP (гибридный OLAP, HOLAP) на основе гибридной организации данных. Базовые данные и агрегатные данные ROLAP хранятся в СУБД; базовые данные и агрегированные данные MOLAP хранятся в многомерных базах данных; базовые данные HOLAP хранятся в системе управления реляционными базами данных (СУБД), а агрегированные данные хранятся в многомерной базе данных.

Внешние инструменты в основном включают в себя различные инструменты запросов, инструменты отчетов, инструменты анализа, инструменты интеллектуального анализа данных и различные инструменты разработки приложений на основе хранилищ данных или витрин данных. Среди них инструменты анализа данных в основном ориентированы на OLAP-серверы, а инструменты отчетности и инструменты интеллектуального анализа данных в основном нацелены на хранилища данных.

значение

Способ достижения

значение

Три аспекта проверки целостности:

значение

（1） подлинность

（2） проверяемость

（3） неотрицание

（4） надежность

Безопасность оборудования информационных систем является основным вопросом безопасности информационных систем. Аппаратная безопасность информационных систем является материальной основой безопасности информационных систем. Помимо аппаратных устройств, программные системы также являются устройствами, и безопасность программных устройств также должна быть обеспечена.

в основном включают

Во многих случаях, даже если оборудование информационной системы не повреждено, ее безопасность данных может быть поставлена ​​под угрозу, например, утечка данных, подделка данных и т. д. Поскольку действия, ставящие под угрозу безопасность данных, тщательно скрыты, а пользователи приложений обработки данных часто о них не подозревают, они очень вредны.

Его свойства безопасности включают в себя

Безопасность контента — это требование информационной безопасности на политическом, юридическом и моральном уровнях.

Безопасность контента включает в себя

Широко определяемая безопасность контента также включает в себя

Если данные наполнены вредным, незаконным и неэтичным содержанием, даже если они конфиденциальны и не были подделаны, их нельзя назвать безопасными.

Безопасность данных — это, по сути, статическая безопасность, тогда как поведенческая безопасность — это динамическая безопасность.

включать

Поведенческая безопасность подчеркивает безопасность процессов, что выражается в том, что скоординированные рабочие процедуры (последовательности выполнения) аппаратных устройств, программных устройств и прикладных систем, составляющих информационную систему, могут соответствовать ожиданиям проектирования системы. обеспечить общую безопасность информационной системы.

1||| Подписавшийся не может впоследствии отказаться от своей подписи.

2||| Никто другой не может подделать подпись.

3||| Если стороны оспаривают подлинность подписи, они могут подтвердить ее подлинность, проверив подпись в присутствии беспристрастного арбитра.

1||| Аутентификация всегда основана на каких-то конфиденциальных данных, совместно используемых как отправителем, так и получателем для проверки подлинности аутентифицируемого объекта, в то время как данные, используемые для проверки подписи в цифровой подписи, являются общедоступными.

2||| Аутентификация позволяет отправляющей и получающей сторонам проверять подлинность друг друга и не позволяет проверять подлинность третьим лицам, в то время как цифровые подписи позволяют проверять как отправляющую и получающую стороны, так и третью сторону.

3||| Цифровые подписи не могут быть отвергнуты отправителем, не могут быть подделаны получателем и имеют возможность разрешать споры у нотариуса, тогда как сертификация не обязательно имеет такую ​​возможность.

Обеспечение безопасной эксплуатации компьютерного оборудования – один из важнейших аспектов безопасности информационных систем.

Помимо целостности, конфиденциальности и доступности, оно также включает в себя

Как основной носитель сбора, хранения, распространения, передачи и применения информации, безопасность сети играет жизненно важную или даже решающую роль в безопасности всей информации. Сетевая среда создает идеальное пространство для обмена информацией, обмена информацией и информационных услуг. Присущие Интернету характеристики открытости, интерактивности и децентрализации, позволяющие людям открыто, гибко и быстро обмениваться информацией, также вызывают проблемы, связанные с сетевой безопасностью.

Проблемы, связанные с сетевой безопасностью:

К распространенным киберугрозам относятся:

По проявлениям угроз безопасности они следующие:

Система баз данных — это платформа для хранения, управления, использования и обслуживания данных. Безопасность базы данных в основном относится к безопасности систем управления базами данных, и ее проблемы безопасности можно рассматривать как проблемы безопасности данных, используемых для хранения, а не передачи.

Безопасность прикладной системы основана на безопасности компьютерного оборудования, сетевой безопасности и безопасности баз данных. В то же время применяются эффективные антивирусные средства, защита от несанкционированного доступа, а также проверка и аудит версий для обеспечения законности и целостности собственных исполняемых программ и файлов конфигурации системы, что является чрезвычайно важными мерами обеспечения безопасности.

Используйте программу обнаружения веб-страниц, чтобы считывать контролируемые веб-страницы методом опроса, сравнивать их с реальными веб-страницами, чтобы определить целостность содержимого веб-страниц, а также сигнализировать и восстанавливать подделанные веб-страницы.

Так называемая базовая встроенная технология — это технология водяных знаков паролей. Эта технология включает в себя модуль обнаружения несанкционированного доступа в программное обеспечение веб-сервера. Он выполняет проверку целостности, когда каждый член сети выходит из сети, блокирует взломанные веб-страницы в режиме реального времени, а также обеспечивает сигналы тревоги и восстановление.

Он заключается в использовании файловой системы или интерфейса драйвера операционной системы для проверки законности изменения файла веб-страницы, а также для предупреждения и восстановления незаконных операций.

Это простая, эффективная, безопасная и чрезвычайно надежная технология защиты от несанкционированного доступа. С помощью метода запуска событий содержимое файлов во всех папках веб-сервера сравнивается с базовыми атрибутами файла и отслеживается в режиме реального времени с помощью встроенного алгоритма быстрого хэширования, если обнаружены изменения атрибутов, содержимое пути резервного копирования; папка будет скопирована в файл мониторинга. Соответствующее расположение файла в папке делает подделанную страницу невидимой для публики.

Функция DPI NGFW включает IPS

NGFW блокирует или разрешает пакеты в зависимости от того, куда они направляются. Они делают это путем анализа трафика на уровне 7 (уровень приложений). Традиционные брандмауэры не имеют такой возможности, поскольку они анализируют только трафик уровней 3 и 4.

Различные типы информации за пределами брандмауэра могут собираться и использоваться для улучшения решений о блокировке или служить основой для оптимизации правил блокировки. Например, используйте интеграцию каталогов для принудительной блокировки на основе личности пользователя или черного и белого списков на основе адреса.

Он состоит из различных датчиков, включая датчики температуры, теги QR-кода, RFID-метки, считыватели, камеры, GPS и другие сенсорные терминалы. Уровень восприятия является источником идентификации объектов и сбора информации в Интернете вещей.

Он состоит из различных сетей, включая Интернет, радио- и телевизионные сети, системы управления сетями и платформы облачных вычислений. Он является центром всего Интернета вещей и отвечает за передачу и обработку информации, полученной уровнем восприятия.

Это интерфейс между Интернетом вещей и пользователями. Он сочетается с потребностями отрасли в реализации интеллектуальных приложений Интернета вещей.

Виртуализация — это широкий термин, который обычно относится к вычислительным элементам, работающим на виртуальной, а не на реальной основе. Технология виртуализации позволяет расширить возможности аппаратного обеспечения и упростить процесс реконфигурации программного обеспечения. Технология виртуализации ЦП позволяет моделировать несколько ЦП параллельно с одним ЦП, позволяя на одной платформе одновременно запускать несколько операционных систем, а приложения могут работать в независимых пространствах, не влияя друг на друга, тем самым значительно повышая эффективность работы компьютера.

Контейнерная технология — это новая технология виртуализации в новом смысле, которая относится к категории виртуализации операционной системы, то есть операционная система обеспечивает поддержку виртуализации. Самая популярная контейнерная среда на данный момент — Docker. Контейнерная технология делит ресурсы одной операционной системы на изолированные группы, чтобы лучше сбалансировать конфликтующие потребности в использовании ресурсов между изолированными группами. Использование контейнерной технологии позволяет изолировать приложение в независимой рабочей среде, что позволяет снизить дополнительное потребление, вызванное запуском программы, и позволяет запускать ее одинаковым образом практически в любом месте.

Технология облачного хранения — это новый метод хранения и управления информацией, разработанный на основе традиционных медиасистем. Этот метод объединяет преимущества программного и аппаратного обеспечения компьютерных систем и позволяет быстро и эффективно обрабатывать большие объемы данных в Интернете с помощью различных облачных технологий. Платформы обеспечивают углубленный анализ данных и управление безопасностью.

Являясь важной частью технологии облачного хранения, распределенные файловые системы улучшают функции репликации системы и отказоустойчивости, сохраняя при этом совместимость.

Это одна из основных проблем в приложениях облачных вычислений. Исследования по контролю доступа к облачным вычислениям в основном сосредоточены на моделях управления доступом к облачным вычислениям, управлении доступом к облачным вычислениям на основе криптографии ABE, многопользовательском управлении доступом и виртуализации в облаке.

Модель контроля доступа к облачным вычислениям — это метод описания системы безопасности в соответствии с конкретными политиками доступа и создания модели безопасности. В соответствии с различными функциями модели контроля доступа содержание и методы исследования также различаются. Общие из них включают модель управления доступом на основе задач, управление доступом к облачным вычислениям на основе атрибутной модели, управление доступом к облачным вычислениям на основе модели UCON и BLP. облачные вычисления на основе моделей и т. д.

Контроль доступа к облачным вычислениям на основе механизма паролей ABE включает в себя четыре стороны: поставщиков данных, доверенные сторонние центры авторизации, серверы облачных хранилищ и пользователей. Сначала доверенный центр авторизации генерирует главный ключ и общедоступные параметры и передает общедоступный ключ системы поставщику данных. После того как поставщик данных получает общедоступный ключ системы, он использует дерево политик и общедоступный ключ системы для шифрования файла и преобразует зашифрованный текст и политику. Дерево загружается на облачный сервер, затем, когда новый пользователь присоединяется к системе, он загружает свой набор атрибутов в доверенный центр авторизации и отправляет запрос на приложение закрытого ключа. Доверенный центр авторизации рассчитывает и генерирует ключ. набор атрибутов и главный ключ, предоставленные пользователем. Закрытый ключ передается пользователю, и наконец, пользователь загружает интересующие его данные. Если его набор атрибутов удовлетворяет древовидной структуре политики данных зашифрованного текста, зашифрованный текст может быть расшифрован, в противном случае доступ к данным невозможен.

Исследование облачной безопасности в основном включает в себя два аспекта: один — это защита самой технологии облачных вычислений, включая соответствующую целостность и доступность данных, защиту конфиденциальности, доступность услуг и т. д., другой — использование облачных сервисов для обеспечения безопасности. Клиентских пользователей безопасность Интернета достигается за счет технологии облачных вычислений, включающей предотвращение вирусов на основе облачных вычислений и технологию обнаружения троянских программ и т. д.

Что касается исследований в области технологий облачной безопасности, они в основном включают в себя:

Переходите с уровня TB на уровень PB (IPB=l024TB), уровень EB (IEB=I024PB) и даже достигайте уровня ZB (IZB=I024EB).

В больших данных существует множество типов данных, которые обычно делятся на структурированные и неструктурированные данные. По сравнению с текстовыми структурированными данными, которые хранились в прошлом, появляется все больше и больше неструктурированных данных, включая веб-журналы, аудио, видео, изображения, информацию о географическом местоположении и т. д. Эти многочисленные типы данных имеют более широкие возможности обработки данных. . Были предъявлены более высокие требования.

Уровень плотности значений данных обратно пропорционален размеру общего количества данных. Возьмем, к примеру, видео. Для часового видео при непрерывном и непрерывном мониторинге полезные данные могут составлять всего одну или две секунды. Как быстрее «очистить» ценность данных с помощью мощных машинных алгоритмов, стало актуальной проблемой, которую необходимо решить в современном контексте больших данных.

Чтобы быстро извлечь ценность из огромных объемов данных, обычно требуется быстро обрабатывать различные типы данных. Это наиболее важная особенность больших данных, которая отличает их от традиционного интеллектуального анализа данных.

Исследования в области сбора больших данных в основном сосредоточены на трех аспектах: сборе данных, их интеграции и очистке. Технология сбора данных обеспечивает сбор источников данных, а затем обеспечивает качество данных за счет технологии интеграции и очистки.

Технология сбора данных в основном получает информацию с веб-сайтов посредством распределенного сканирования, распределенного высокоскоростного и высоконадежного сбора данных, а также технологии высокоскоростного отображения данных всей сети. Помимо контента, содержащегося в сети, сбор платы за сетевой трафик может обрабатываться с использованием технологий управления полосой пропускания, таких как DPI или DFI.

Технология интеграции данных основана на сборе данных и распознавании объектов для достижения качественной интеграции данных в информацию. Технология интеграции данных включает в себя модели интеграции информации с несколькими источниками и мультимодальными моделями, модели интеллектуального преобразования гетерогенных данных, интеллектуальные алгоритмы извлечения шаблонов и сопоставления шаблонов для интеграции гетерогенных данных, автоматическое отказоустойчивое отображение и калибровку и алгоритмы преобразования, а также методы проверки правильности интегрированных данных. информация, методы оценки юзабилити интегрированной информации и т.д.

Технология очистки данных обычно удаляет необоснованные и ошибочные данные на основе условий корректности и правил ограничения данных, восстанавливает важную информацию и обеспечивает целостность данных. Включая семантическую модель правильности данных, модель ассоциации и правила ограничения данных, модель ошибок данных и структуру обучения распознаванию ошибок, алгоритмы автоматического обнаружения и исправления для различных типов ошибок, модели оценки и методы оценки результатов обнаружения и исправления ошибок и т. д.

Распределенные вычисления возникли с развитием распределенных систем. Их суть состоит в том, чтобы разложить задачи на множество мелких частей и передать их для обработки нескольким компьютерам. Благодаря механизму параллельной работы они могут сэкономить общее время вычислений и повысить эффективность вычислений. . В настоящее время к основным распределенным вычислительным системам относятся Hadoop, Spark и Storm. Hadoop часто используется для автономной сложной обработки больших данных, Spark часто используется для быстрой автономной обработки больших данных, а Storm часто используется для онлайн-обработки больших данных в реальном времени.

Технологии анализа и анализа больших данных в основном относятся к совершенствованию существующих технологий интеллектуального анализа данных и машинного обучения: новые технологии интеллектуального анализа данных, такие как интеллектуальный анализ сети данных Shengfa, интеллектуальный анализ конкретных групп и инновационный анализ больших данных, таких как объектно-ориентированные соединения данных и соединения по сходству; Технология Fusion: прорывы в прикладных технологиях анализа больших данных, таких как анализ интересов пользователей, анализ поведения сети и эмоциональный семантический анализ.

Технология управления большими данными в основном фокусируется на хранении больших данных, совместной работе с большими данными, безопасности и конфиденциальности.

Технология хранения больших данных в основном имеет три аспекта:

Технология совместного управления несколькими центрами обработки данных — еще одно важное направление исследований больших данных. С помощью механизма распределенных рабочих процессов реализуются планирование рабочих процессов и балансировка нагрузки, а ресурсы хранения и вычислительные ресурсы нескольких центров обработки данных интегрируются для обеспечения поддержки создания платформы обслуживания больших данных.

Исследования в области технологий конфиденциальности больших данных в основном сосредоточены на новых технологиях выпуска данных, пытаясь максимизировать конфиденциальность пользователей при минимизации потери информации, тем самым удовлетворяя потребности в безопасности данных и защите конфиденциальности.

1||| Технологии приложений и обслуживания больших данных в основном включают в себя технологии приложений анализа и технологии визуализации.

2||| Приложения для анализа больших данных в основном представляют собой приложения для анализа, ориентированные на бизнес. Основанная на анализе и анализе распределенных данных об уровне моря, прикладная технология анализа больших данных определяется потребностями бизнеса, выполняет специальный анализ данных для различных типов бизнес-потребностей и предоставляет пользователям высокодоступные и простые в использовании услуги анализа данных. .

3||| Визуализация помогает людям исследовать и понимать сложные данные посредством интерактивных визуальных представлений. Технология визуализации больших данных в основном фокусируется на технологии визуализации текста, технологии сетевой (графической) визуализации, технологии пространственно-временной визуализации данных, многомерной визуализации данных, интерактивной визуализации и т. д.

Проверка, учет, хранение, обслуживание и передача данных в цепочке опираются на структуру распределенной системы. Чистые математические методы используются для замены централизованных организаций для построения доверительных отношений между несколькими распределенными узлами, тем самым создавая доверенную распределенную систему.

Механизм стимулирования гарантирует, что все узлы в распределенной системе могут участвовать в процессе проверки блоков данных и выбирать конкретные узлы с помощью механизма консенсуса для добавления вновь сгенерированных блоков в блокчейн.

Блокчейн использует структуру цепочки с информацией о временных метках для хранения информации о данных и добавляет атрибуты измерения времени к информации о данных, тем самым обеспечивая отслеживаемость информации о данных.

Технология блокчейн может предоставить пользователям гибкие и изменяемые коды сценариев для поддержки создания новых смарт-контрактов.

В системе блокчейн, поскольку последующие блоки между соседними блоками могут проверять предыдущие блоки, если информация данных определенного блока подделана, этот блок и все последующие блоки будут рекурсивно изменены. Однако стоимость каждого пересчета хеша равна. огромный и должен быть завершен в течение ограниченного времени, поэтому может быть гарантирована неподдельность данных в цепочке.

В сети блокчейн каждое физическое устройство может служить узлом в сети, и любой узел может свободно присоединиться и иметь полную копию базы данных.

Безопасность данных может быть достигнута за счет шифрования данных в цепочке на основе технологии асимметричного шифрования. Каждый узел в распределенной системе использует вычислительную мощность, сформированную алгоритмом консенсуса блокчейна, чтобы противостоять внешним атакам и гарантировать, что данные в цепочке не будут подделаны или изменены. В результате он имеет более высокую конфиденциальность, надежность и безопасность.

Его принцип, также называемый дайджестом данных или хэш-алгоритмом, заключается в преобразовании фрагмента информации в строку фиксированной длины со следующими характеристиками: Если два фрагмента информации одинаковы, то и символы тоже одинаковы: даже если эти два фрагмента информации очень похожи. Но пока они различны, строки будут очень беспорядочными, случайными и не будут иметь никакой связи между двумя строками. Типичные алгоритмы хеширования включают MD5, SHA и SM3. В настоящее время блокчейн в основном использует алгоритм SHA256.

Метод шифрования, состоящий из соответствующей пары уникальных ключей (т. е. открытого ключа и закрытого ключа). Любой, кто знает открытый ключ пользователя, может использовать открытый ключ пользователя для шифрования информации и обеспечения безопасного информационного взаимодействия с пользователем. Из-за зависимости между открытым ключом и закрытым ключом только сам пользователь может расшифровать информацию, и ни один неавторизованный пользователь или даже отправитель информации не может расшифровать информацию. Обычно используемые алгоритмы асимметричного шифрования включают RSA, Elgamal, DH, ECC (алгоритм шифрования эллиптической кривой) и т. д.

（1） Комплаенс надзор

（2） Эффективность производительности

（3） НЧ

（4） Отказоустойчивость

Использование результатов исследований в области науки о мозге и когнитивной науки является важным направлением исследований искусственного интеллекта. Гибридный интеллект человека и машины направлен на внедрение человеческих функций или когнитивных моделей в системы искусственного интеллекта для повышения производительности систем искусственного интеллекта, превращения искусственного интеллекта в естественное продолжение и расширение человеческого интеллекта и более эффективного решения сложных проблем посредством сотрудничества человека и машины. .

Текущие крупные исследования в области искусственного интеллекта сосредоточены на глубоком обучении, но ограничением глубокого обучения является то, что оно требует большого количества ручного вмешательства. Поэтому научные исследователи начали обращать внимание на методы автономного интеллекта, которые сокращают ручное вмешательство и улучшают способность машинного интеллекта автономно учиться у окружающей среды.

Искусственный интеллект — это всеобъемлющая передовая дисциплина и в высшей степени междисциплинарная сложная дисциплина, которая требует глубокой интеграции с такими дисциплинами, как информатика, математика, когнитивная наука, нейронаука и социальные науки. С помощью прорывов в биологии, науках о мозге, науках о жизни, психологии и других дисциплинах, а также превращении механизмов в вычислимые модели искусственный интеллект будет глубоко проникать во многие другие дисциплины.

Инновационная модель «Искусственного интеллекта»

Чтобы обеспечить здоровое и устойчивое развитие искусственного интеллекта и сделать результаты его развития полезными для людей, необходимо систематически и всесторонне изучать влияние искусственного интеллекта на человеческое общество с социологической точки зрения, а также формулировать и совершенствовать законы об искусственном интеллекте и нормативно-правовые акты.