关于大数据安全的论文

1 农村流窜犯罪的侦控对策 吉林公安高等专科学校学报 2008/02 2 打击流窜犯罪 确保县域平安——柞水县公安局 法治与社会 2008/07 3 旅客列车流窜犯罪团伙之调查及打击对策 铁道警官高等专科学校学报 2007/01 中国期刊全文数据库 4 团伙犯罪与流窜犯罪的比较研究 公安教育 2003/04 中国期刊全文数据库 5 “非作案时间”环节在侦查流窜犯罪案件中的应用 江西公安专科学校学报 2003/05 中国期刊全文数据库 6 当前流窜犯罪的特点及打击对策 辽宁警专学报 2003/06 中国期刊全文数据库 7 对张世兵客车流窜犯罪团伙的剖析与思考 铁道警官高等专科学校学报 2003/02 中国期刊全文数据库 8 海岛城市流窜犯罪情况调查及打防对策思考 公安学刊-浙江公安高等专科学校学报 2002/06 中国期刊全文数据库 9 论打击流窜犯罪的措施 贵州警官职业学院学报 2002/06 中国期刊全文数据库 10 关于遏制外来人口流窜犯罪的思考 上海公安高等专科学校学报 2002/05 中国期刊全文数据库 11 流窜犯罪及其侦防对策 湖南公安高等专科学校学报 2001/01 中国期刊全文数据库 12 试论流窜犯罪的增长原因与治理对策 湖南公安高等专科学校学报 2001/05 中国期刊全文数据库 13 关于建立打击流窜犯罪新机制的思考 铁道部郑州公安管理干部学院学报 2001/01 中国期刊全文数据库 14 指纹全国联网查询有利于打击各类流窜犯罪 刑事技术 2001/S1 中国期刊全文数据库 15 上海“口岸”流窜犯罪的现状及对策 政法学刊 2001/01 中国期刊全文数据库 16 走信息强侦、科技强侦道路——嘉兴市侦破流窜犯罪案件中的信息工作 中国刑事警察 2001/05 中国期刊全文数据库 17 加强协作　增强打击流窜犯罪力度 福建公安高等专科学校学报 2000/01 中国期刊全文数据库 18 浅论当前流窜犯罪的特点及侦查对策 云南公安高等专科学校学报 2000/03 中国期刊全文数据库 19 从平谷县外来人口团伙流窜犯罪的特点谈防控打击对策 北京人民警察学院学报 2000/04 中国期刊全文数据库 20 利用现场痕迹物证规律侦破系列流窜犯罪案件 吉林公安高等专科学校学报 2000/02 中国期刊全文数据库 21 浅析当前流窜犯罪的特点、成因及对策 广州市公安管理干部学院学报 2000/04 中国期刊全文数据库 22 初审流窜犯罪嫌疑人 中国刑事警察 2000/01 中国期刊全文数据库 23 当前流窜犯罪的特点、原因及打击对策 山东公安专科学校学报 1999/02 中国期刊全文数据库 24 关于建立流窜犯罪信息系统的几点思考 铁道警官高等专科学校学报 1999/01 中国期刊全文数据库 25 挥戈沪豫皖——固始警方摧毁特大跨省流窜犯罪团伙纪实 公安月刊 1998/12 中国期刊全文数据库 26 流窜犯罪案件的侦破工作 中国刑事警察 1998/01 中国期刊全文数据库 27 关于流窜犯罪案件侦破工作的几个问题 公安学刊 1998/04 中国期刊全文数据库 28 流窜犯罪:全社会深受其害 社会 1997/06 中国期刊全文数据库 29 流窜犯罪案象特征辨析 公安理论与实践 1997/03 中国期刊全文数据库 30 浅析上海当前外来流窜犯罪的特点及对策 公安理论与实践 1997/03 中国期刊全文数据库 31 建立打击流窜犯罪的痕迹信息网络 公安理论与实践 1997/02 中国期刊全文数据库 32 严密防范严厉打击流窜犯罪 北京人民警察学院学报 1996/05 中国期刊全文数据库 33 把握新特点 打击流窜犯罪 山东公安专科学校学报 1995/03 中国期刊全文数据库 34 打击流窜犯罪需解决的问题 中国刑事警察 1995/03 中国期刊全文数据库 35 流窜犯罪：一股汹涌的恶浪 人民检察 1994/05 中国期刊全文数据库 36 流窜犯罪de新特点新动向 吉林公安高等专科学校学报 1994/01 中国期刊全文数据库 37 对贾文革、鲁林两个特大流窜犯罪团伙的剖析 吉林公安高等专科学校学报 1993/03 中国期刊全文数据库 38 论市场经济与改革开放前沿的流窜犯罪 甘肃政法学院学报 1993/02 中国期刊全文数据库 39 人口控制与流窜犯罪 社会 1992/10 中国期刊全文数据库 40 浅析预防流窜犯罪的基本对策——兼论皖、赣、鄂长江中游联防协作区防治流窜犯罪的基本作法 中国人民公安大学学报 1992/01 中国期刊全文数据库

当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。　　从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。　　当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力　　一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。　　二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。　　三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。　　四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。