大数据环境下的数据安全研究论文汇总 关于大数据安全的论文(七篇)

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2023年大数据环境下的数据安全研究论文汇总一

i、负责hadoop集群的安装部署、维护及调优:

2、负责spark的安装邮署、维护及调优:

3、负责基于大数据平台开发的应用系统的部署、日常维护、调优和问题处理

4、负责elk 平台的部署及维护。

技能要求：

1 、2年以上大数据运维工仵经验;

2、熟悉hadoop生态圈技术栈及各个组件原理:

⒊、熟练掌握hdfs、hive、hbase、sρark、sqooρ 等组件，具备部署、维护、调优的能力:

4、热悉kylin技术原理,有一定的维护经验优先:

5、掌掇elk的日常维护技能·有一定的维护.经验优先:

6、有一定的hql/sql 性能调优经验;

7、具备基本的 java、python等语言开发能力优先:

8、有较强的沟通、团队协作及学习能力。

2023年大数据环境下的数据安全研究论文汇总二

职责

1、对货币市场金融数据进行量化分析，并推动研究成果的信息化、互联网化，直至商业落地;

2、对市场、行业、公司运营等提供商业智能分析，输出可视化分析报告，为战略决策提供支持;

3、发表研究成果或分析评论，配合公司的推广及培训等工作。

任职要求

1、金融、经济、数学、统计等相关专业硕士及以上学历;

2、拥有扎实的经济理论基础及数理统计功底;

3、熟练使用matlab、r、python等一个或多个语言进行量化建模，拥有行业大数据分析和机器学习项目经验者优先;

4、拥有bi分析工具使用经验者优先(如tableau等);

5、具有很强的逻辑思考能力，善于解决开放式问题;

6、为人真诚踏实，做事靠谱认真，对研究工作充满热情，具备良好的沟通协调能力和团队合作意识，愿意为团队共同发展而努力。

2023年大数据环境下的数据安全研究论文汇总三

职责：

1、负责公司大数据产品的架构设计，包含数据收集、数据存储、数据应用，并完成相关架构设计文档的撰写;

2、参与规划从数据源到数据应用的整体流程，并参与相关产品的决策;

3、负责解决核心技术问题，对技术方案进行决策;

4、负责大数据研发团队建设、人才梯队培养和技术团队管理;

5、积极了解业界发展，研究与跟踪大数据新技术发展方向。

任职要求：

1、精通goldengate for bigdata相关理论，具备大型数据利用的生产实战经验;

2、精通数据驱动的理论，设计并生产上线相关数据驱动的产品;

3、精通常用消息中间件的使用，例如kafka/rocketmq/apache pulsar，有解读相关源码者优先;

4、掌握hadoop、spark生态体系相关产品的使用，掌握mapreduce编程或spark编程;

5、了解传统数据仓库理论及相关etl工具，例如kettle/datastage;

6、熟悉oracle、mongodb、mysql数据库的使用;

7、扎实的java语言基础，熟悉java开发工具和调试工具的使用;

8、良好的团队协作精神，有能力对团队在软件设计、实现和测试方面进行指导;

9、良好的逻辑分析能力和沟通能力，执行力强、对待工作认真严谨、责任心强、具备出色的学习能力和团队合作精神，有一定的推动能力;

10、计算机科学、信息技术或相关领域本科以上学历，具有5年以上数据平台项目开发经验，3年以上的架构设计经验，具有大数据平台应用大型项目架构设计经验优先;

2023年大数据环境下的数据安全研究论文汇总四

大数据，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用g或t来衡量。

中国的大数据

大数据的特点：

具体来说，大数据具有4个基本特征：

一是数据体量巨大。百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过

1、5pb(1pb=1024tb)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张a4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200pb。

演绎历史仅需133天

二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，

更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

三是处理速度快。

数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

有用数据仅为3600分之一面临大数据时代的到来，你准备好了吗?

大数据时代到来

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

进入20xx年，大数据(bigdata)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官方的网站的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

2、数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》20xx年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

大数据应用案例：

1、医疗行业

在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

2、能源行业智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

3、通信行业

电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情，结合自己的经历，移动推出夜间流量包。

4、零售业

零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。

2023年大数据环境下的数据安全研究论文汇总五

第一章 总 则

第一条 为适应集团信息化发展要求，充分利用数据资源为生产、经营、管理和决策服务，保证各类信息合理、有序流动和信息安全，确保集团信息化建设快速协调有序安全发展，根据国家有关法律法规以及《集团信息安全管理办法》(中平?2013?188号)、等规定，特制定本管理办法。

第二条 本办法适用于集团各职能部室，直属和特设机构、专业化公司、事业部、区域公司及其所属各单位(以下简称各单位)。

第二章 管理范围

第三条 本办法管理范围包括：各单位与生产、经营、办公、安全等相关的应用系统和数据，以及为其供给支撑的基础设施资源、计算存储资源和办公终端资源等。

第三章 组织机构和工作机制

第四条 集团信息化领导小组是集团数据资源管理体系的最高层，负责审定集团有关数据资源管理的规章、制度、办法，负责审核有关标准、规范、重要需求等。集团信息化领导小组办公室(以下简称集团信息办)负责集团数据管理的监督、检查和考核，指导集团数据管理工作，查处危害集团数据安全的事件。各单位负责本单位数据的采集、传输、使用、安防、备份等管理

工作。中国平煤神马集团平顶山信息通信技术开发公司(以下简称信通公司)作为技术支撑及运维部门，负责集团数据中心的运维和运营工作。

第四章 数据分级管理

第五条 根据数据在生产、经营和管理中的重要性，结合有关保密规定，按照集团级应用系统和数据、厂矿级应用系统和数据、区队(车间)级应用系统和数据分别制定管理标准。

第六条 集团级应用系统和数据，技术管理由集团信息办负责，业务管理由相关业务处室负责，运维管理由信通公司负责。厂矿级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理，集团需要利用的管理数据和生产数据要同步上传到集团数据中心。区队(车间)级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理和维护。

数据管理制度范文 数据管理制度怎样写

第五章 数据标准管理

第七条 集团信息办负责集团数据编码和接口标准的统一规划和标准制定，负责对集团及各单位应用系统的数据标准管理进行引导和考核。各单位新建应用系统应严格执行集团下发的数据编码和接口标准，在用应用系统应根据自身实际逐步按照集团标准进行完善。

第八条 数据编码和接口标准应贴合以下要求：

(一)数据编码应能够保证同一个对象编码的唯一性及上下游管理规范的一致性;

(二)接口应实现对外部系统的接入供给企业级的支持，在系统的高并发和大容量的基础上供给安全可靠的接入;

(三)供给完善的数据安全机制，以实现对数据的全面保护，保证系统的正常运行，防止很多访问，以及很多占用资源的情景发生，保证系统的健壮性;

(四)供给有效的系统可监控机制，使得接口的运行情景可监控，便于及时发现错误并排除故障;

(五)保证在充分利用系统资源的前提下，实现系统平滑的移植和扩展，同时在系统并发增加时供给系统资源的动态扩展，以保证系统的稳定性;

(六)在进行扩容、新业务扩展时，应能供给快速、方便和准确的实现方式。

第六章 数据资源管理

第九条 基础设施资源集中管理。为了避免信息机房等基础设施资源重复投资建设，造成资金浪费、设施利用率低等问题，各单位应充分利用集团数据中心资源，集团信息办负责统一协调集团及各单位的基础设施资源。

(一)各单位未经集团批准不得私自新建、改建、扩建信息机房。

(二)集团数据中心要按照《集团机房建设技术规范》建设，满足各单位应用系统及数据统一到集团数据中心所需的各项使用要求。

(三)各单位现有机房自行管理、统一管控。各级信息管理部门作为主要职责部门，要保证信息机房各项运行指标到达集团要求。

第十条 计算存储资源集中管理。为了消除“信息孤岛”，实现集团数据共享和集成，提升数据安全防护等级，各单位所需计算和存储资源，要统一使用集团数据中心的云计算资源，做到资源集中、高效利用。

(一)现有的集团级应用系统及数据(安全监测系统除外)、各单位应用系统及数据(直接用于生产安全、自动化控制和监测监控的系统除外)要按照在用服务器、存储的服务年限和系统生命周期科学制定迁移到集团数据中心的计划和方案，并报集团信息办批准后实施。

(二)新建应用系统原则上不再购臵新的服务器和存储，所需计算和存储资源应使用集团数据中心的云计算资源。各单位如有特殊生产要求，确需购臵服务器或存储的，需报请集团领导批准，由集团信息办备案后，按集团采购管理相关规定执行。

(三)对于当前集团网络不具备实施条件的单位，可向集团提出申请建设集团区域性数据分中心，并根据建设进度制定应用系统和数据迁移计划。集团区域性数据分中心建成后，新建系统需要集中部署、分级管理。

第十一条 办公终端资源集中管理。为了提高办公效率、降低办公成本、实现节能降耗，集团级应用系统要统一使用集团数据中心云桌面，并在厂矿和区队(车间)级应用系统中逐步实现全面使用。

(一)各单位新建系统所需计算机和新增办公用计算机要使用集团数据中心云桌面。

(二)原有集团推广的应用系统所使用的计算机，以及各单位在用的计算机，分别由应用系统主管部门和各单位按年度提出云桌面更换计划，逐步完成云桌面更换工作;集团信息办负责协调和监督。

(三)各单位申请云桌面使用，应与信通公司签订租用协议，由信通公司负责云桌面运维，各单位信息管理部门负责本单位云桌面管理。

(四)对于当前集团网络不具备实施云桌面替换条件的单位，应协同集团相关部门接入集团网络或建设集团区域性数据分中心。在网络接入后或集团区域性数据分中心建成后，按计划完成云桌面的部署工作。

第十二条 各单位使用资源应按集团规定支付相关费用。

第七章 数据分析管理

第十三条 数据分析是采取科学合理的方法，利用现代信息技术手段，对计算机应用系统生成的数据进行分析，充分发掘数据中蕴涵的信息，用数据描述现状，预测趋势，规范生产行为，优化管理流程，加强经营监管，供给决策支持。

第十四条 集团信息化领导小组应加强对各单位数据分析的指导，鼓励各单位结合自身实际，充分利用“大数据”技术，自行组织开发业务选题和数据模型，组织经验交流，提高分析水平。集团信息办要做好数据分析引导和管理工作，为集团安全生产、经营管理工作服务。基层各单位要充分挖掘和利用现有数据资源，不断探索和创新数据分析方法，规范数据分析程序，提高数据分析质量，做好本单位各项应用的数据分析工作。

第十五条 集团级数据分析、处室级数据分析和厂矿级数据分析分别由集团信息办、相关业务处室和各基层单位负责策划和实施，集团信息化领导小组负责监督和考核。

第八章 数据应用管理

第十六条 数据应用是指利用数据分析的成果，查找存在问题，开展业务运转状况评估，提出改善措施，提高管理水平，规避管理风险。

第十七条 各级信息管理部门应加强数据应用。集团信息办负责代表集团对各单位以及单位之间数据共享应用的统一规划并制定标准。各单位要严格按部门、按层级落实数据应用工作，对数据进行科学统计、分析、挖掘和应用，为各级领导决策供给依据。

第九章 数据安全管理 第十八条 各级信息管理部门应建立数据安全管理制度及相关措施，主要包括：数据访问的身份验证、权限管理及数据的加密、保密、日志管理、网络安全、容灾备份等。

第十九条 为统一规范操作权限，各单位应明确工作人员的录入权限、访问权限及维护权限的管理部门，任何人不得擅自设立、变更和注销。

第二十条 各级信息管理部门要指定专人负责系统数据及介质资料的安全管理工作。要加强数据库的安全管理，制定和明确管理员用户和数据查询用户的操作权限及规程。

第二十一条 对数据的各项操作至少要建立运行日志，严格监控操作过程，对发现的数据安全问题，要及时处理和上报。管理员应掌握和运用数据库访问审计技术，实现对数据库操作的监测和追溯。

第二十二条 各级信息管理部门要加强用户身份验证管理、网络安全管理，采取严格措施，做好计算机xx的预防、检测、清除工作，建立针对网络攻击的防范措施，保证数据传输和存储安全。

第二十三条 各级信息管理部门要加强数据的容灾备份工作，建立数据容灾备份机制，保障系统应急恢复和数据溯源。重要数据要上传至集团数据中心备份。

第十章 附 则

第二十四条 本办法解释权归集团。

第二十五条 本办法自本文印发之日起执行。

2023年大数据环境下的数据安全研究论文汇总六

职责：

1、规划有盾大数据开发平台软件产品(包括数据管理、计算引擎、开发者工具等)，设计产品功能，并对产品交付负责。

2、负责大数据开发平台软件产品的各个生命周期，对用户负责，产出安全、稳定、易用和低成本的产品。

3、熟悉金融、互联网金融等行业业务模式，研究内外部数据产品的应用方向，结合客户需求和业务场景，对公司的数据资源和数据产品进行系统性规划;

4、负责将公司存量的数据资源与外部的数据资源进行整合，深度诊断、组合分析、建模评分，形成有竞争力的数据产品;

职位要求

1、统计、数学、信息技术等理科专业，本科及以上学历，3年及以上工作经验;

2、有丰富的数据产品管理经验，从需求的确认、产品的原型，prd的撰写、资源的协调，产品上线后的跟进与优化，能高效的与技术团队沟通，能独立编写分析报告;

3、了解hivesql、sparksql等数据库语言，了解python、r等数据挖掘工具，了解可视化工具tableau;精通office办公软件;有数据仓库、数据平台、商业智能、数据可视化、数据模型、数据化运营经验者优先;

4、 具备较强的逻辑思维能力、团队协作能力、沟通能力、学习能力，严谨的数据思维，独到的见解与创新意识;为人耐心细致、踏实负责、积极向上。

2023年大数据环境下的数据安全研究论文汇总七

职责：

1、负责企业大数据平台的基础建设、管理及制定拓展规划;

2、负责大数据平台相关自动化服务工具的设计、开发;

3、参与hadoop、hbase、spark等核心平台组件的开发、优化;

4、对平台特殊场景化的数据应用制定相关实践方案;

5、大数据团队的搭建。

任职资格:

1、统招本科以上学历，计算机等相关专业，5年以上工作经验;

2、具有hadoop等大规模集群管理经验、海量(pb)数据处理经验;

3、精通hadoop、hive、hbase等离线平台相关组件的原理机制;

4、了解或熟悉storm/spark/redis/kafka/mongodb等分布式系统;

5、熟悉高并发、分布式开发等相关知识，具有后端服务优化相关经验;

6、熟悉爬虫常用框架以及反爬技术;

7、具有良好的沟通能力、分析问题与攻关问题的能力;

8、有责任心，工作积极，对新领域新技术有热情。