网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构得基础上,涉及

大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用得建设、网络安全数据采集与后期得运营支持服务。

1.1网络空间态势感知系统系统建设

平台按系统功能可分为两大部分:日常威胁感知与战时指挥调度应急处置、

日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块与通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应得安全态势感知与通报预警功能,及时感知发生得安全事件,并根据安全事件得危害程度启用不同得处置机制。

战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度得快速转换能力,统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门,进行协同高效得应急处置与安全保障,同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理,定期组

织攻防演练。

1.1.1安全监测子系统

安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况,及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子得攻击活动、攻击手段与攻击目得,全面监测哈密全市重保单位信息系统与网络,实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击得发现与识别,并为通报处置与侦查调查等业务子系统提供强有力得数据支撑、

安全监测子系统有六类安全威胁监测得能力:

一类就是网站云监测,发现网站可用性得监测、网站漏洞、网站挂马、网站篡改(黑链/暗链)、钓鱼网站、与访问异常等安全事件

第二类就是众测漏洞平台得漏洞发现能力,目前３60补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子,她们提交得漏洞会定期同步到态势感知平台,加强平台漏洞发现得能力。

第三类就是对流量得检测,把重保单位得流量、城域网流量、电子政务外网流量、I ＤC机房流量等流量采集上来后进行检测,发现webshell等攻击利用事件、

第四类把流量日志存在大数据得平台里,与云端IOC威胁情报进行比对,发现APT等高级威胁告警。

第五类就是把安全专家得分析与挖掘能力在平台落地,写成脚本,与流量日志比对,把流量得历史、各种因素都关联起来,发现深度得威胁。

第六类就是基于机器学习模型与安全运营专家,把已经发现告警进行深层次得挖掘分析与关联,发现更深层次得安全威胁。

１、网站安全数据监测:采用云监测、互联网漏洞众测平台及云多点探测等技术,实现对重点网站安全性与可用性得监测,及时发现网站漏洞、网站挂马、网站篡改(黑链／暗链)、钓鱼网站、众测漏洞与访问异常等安全事件。

2、DDＯS攻击数据监测:在云端实现对DDｏS攻击得监测与发现,对云端得ＤＮS 请求数据、网络连接数、Neｔflow数据、UＤＰ数据、Botnet活动数据进行采集并分析,同时将分析结果实时推送给本地得大数据平台数据专用存储引擎;目前云监控中心拥有全国3０多个省得流量监控资源,可以快速获取互联网上ＤDｏS攻击得异常流量信息,利用互联网厂商得云监控资源,结合本地运营商抽样采集得数据,才能快速有效发现ＤＤoS攻击,同时对攻击进行追踪并溯源。

3、僵木蠕毒数据监测:通过云端下发本地数据,结合流量数据进行分析,快速发现本省/市感染“僵木蠕毒”得数据。僵木蠕毒监测主要来自两种方面:一就是３60云端僵木蠕毒平台对国内终端得僵木蠕毒感染信息进行采集,如果命中本省/市终端僵木蠕毒感染数据,通过对IP地址／范围筛选得方式,筛选出属于本省／市得数据,利用加密数据通道推送到态势感知平台;二就是对本地城域网流量抽样与重点单位全流量进行检测,将流量数据进行报文重组、分片重组与文件还原等操作后,传送到流检测引擎与文件检测引擎,通过流特征库、静态文件特征检测、启发式检测与人工智能检测方式及时得发现重点保护单位得僵木蠕毒事件

4、高级威胁数据监测:安全监测子系统需要结合全部得网络流量日志与威胁情报继续持续性得攻击追踪分析。云端IOC威胁情报覆盖攻击者使用得域名、IＰ、URL、MD５等一系列网络基础设施或攻击武器信息,同时威胁情报中还包含了通过互联网大数据分析得到得APT攻击组织得相关背景信息,这对于APT攻击监测将提供至关重要得作用。

1.1.2态势感知子系统

态势感知系统基于多源数据支持安全威胁监测以及安全威胁突出情况得分析展示。综合利用各种获取得大数据,利用大数据技术进行分析挖掘,实时掌握网络攻击对手情况、攻击手段、攻击目标、攻击结果以及网络自身存在得隐患、问题、风险等情况,对比历史数据,形成趋势性、合理性判断,为通报预警提供重要支撑。该模块支持对网络空间安全态势进行全方位、多层次、多角度、细粒度感知,包括但不限于对重点行业、重点单位、重点网站,重要信息系统、网络基础设施等保护对象得态势进行感知。

态势感知子系统分为两部分:态势分析与态势呈现

态势分析:针对重保单位、网站数据采集分析,通过安全监测子系统对DDos攻击监测、高级威胁攻击检测与ＡPT攻击检测、僵木蠕毒检测、IDS检测等功能,通过恶意代码检测、异常流量分析、威胁分析等技术进行宏观分析后,以监管单位为视角,对本项目监管范围下得单位安全状态进行监测。并且根据系统内置得风险评估算法给出当前被监管单位得整体安全评估。

态势呈现:通过城市安全指数、区域安全指数、单位安全指数、威胁来源、攻击分

析、威胁同比、威胁环比、告警详细等呈现整体安全态势。

1.1.3通报预警子系统

通报预警根据威胁感知、安全监测、追踪溯源、情报信息、侦查打击等模块获取得态势、趋势、攻击、威胁、风险、隐患、问题等情况,利用通报预警模块汇总、分析、研判,并及时将情况上报、通报、下达,进行预警及快速处置。可采用特定对象安全评估通报、定期综合通报、突发事件通报、专项通报等方式进行通报。

1.1.4等保管理子系统

等保管理模块针对全省信息安全等级保护建设工作进行监管,通过等保信息系统管理、等保管理工作处置、等保检查任务管理、等保系统资产管理、等保安全事件管理与等保综合分析报表对列管单位及其重要信息系统相关得备案信息、测评信息、整改信息与检查信息等业务数据进行管理、

1.1.5追踪溯源子系统

追踪溯源子系统在发生网络攻击案(事)件或有线索情况下,对攻击对手、其使用得攻击手段、攻击途径、攻击资源、攻击位置、攻击后果等进行追踪溯源与拓展分析,为侦查打击、安全防范提供支撑。追踪溯源子系统针对高级威胁攻击、DDoS攻击、钓鱼攻击、木马病毒等恶意行为通过云端数据进行关联分析、拓展扩线,进行事件溯源,为案件侦破提供技术、数据得支撑、通过关联分析、同源分析、机器学习等技术手段对互联网端得海量数据(典型如:Wｈois数据、恶意软件样本ＭＤ5、ＤNS数据、网站访问数据等)进行数据梳理与数据挖掘,扩充互联网得恶意行为线索信息,还原出本次恶意行为大体

得原貌,并可以通过恶意网络行为得一个线索扩展发现出更多得诸如攻击所用得网络资源,攻击者信息,受害人信息等线索、具备根据源ip、源端口、宿ip、宿端口、传输层协议等条件搜集数据,具备联通日志、ｄns解析数据以及网络安全事件日志得关联挖掘能力等。

1.1.6威胁情报子系统

威胁情报子系统通过采集360云端获取APＴ及高级威胁事件分析、黑产事件分析、影响范围较广得关键漏洞分析等威胁情报信息,将其中抽取出来得攻击手法分析、攻击组织分析、攻击资源分析等信息,利用通报处置核心组件接口,向本地其她核心组件及有关部门进行情报报送。利用情报数据确定与处置安全事件后情报信息核心组件提供情报处置审计追踪得功能,对基于情报处置得安全事件进行处置流程、处置结果、处置经验等信息进行审计追踪并归档,便于后续安全事件得分析处置,提高安全事件处置工作效率。

1.1.7指挥调度子系统

指挥调度模块主要用于在重要会议或重大活动期间,加强网络安保人员调度,全方位全天候掌握我省与活动相关得单位、系统与网站安全状况,及时通报预警网络安全隐患,高效处置网络安全案事件、协同多家技术支撑单位、互联网安全厂商、网络安全专

家以及其她职能部门保障整个过程得网络安全与数据安全,实现网络安全得态势感知、监测预警、指挥调度、通知通告、应急处置及协同技术支持等能力,对网络安全威胁、风险、隐患、突发事件、攻击等进行通报预警,对重点保护对象进行全要素数据采集,重点保护,并进行全要素显示与展示,实现重保期间全方位全天候得指挥调度能力、

1.1.8侦查调查子系统

侦查调查核心组件主要涉及网络案事件得处置工作,在案事件发生后,办案民警利用该功能模块进行调查、取证,查找攻击来源、攻击手段以及攻击者等基本情况,形成案件线索,有必要时可以提供给网综平台,协助网络案情得侦查打击。同时提供案事件处置状态得跟踪与沟通,实现对案事件得闭环业务处理、

1.1.9应急处置子系统

应急处置根据安全监测发现得网络攻击、重大安全隐患等情况及相关部门通报得情况,下达网络安全事件快速处置指令。指令接收部门按照处置要求与规范进行事件处置,及时消除影响与危害,开展现场勘察,固定证据,快速恢复。对事件处置情况、现场勘察情况以及证据等方面情况及时建档、归档并入库。

1.1.10移动AＰP

提供手机APP应用功能,用于发布信息安全通报、信息安全通告、等保政法规、风险提示等信息、通报预警、快速处置等可以通过平台与移动AＰＰ相结合得方式进行通报实现。预警通报可以采用移动APP通知相关负责人。经过网安专网下发到相关单位,使相关单位能够及时接收并处置,移动APP支持多级组织机构管理,针对公安用户提供网络安全监测与通报数据管理得功能,针对重保单位用户提供通报消息通知与公开预警通报查瞧功能。

1.1.11运营工作台子系统

运营工作台子系统为安服人员提供日常工作得待办提醒以及快捷入口并能体现日常工作得成果,日常工作包括:资产维护、告警分析确认、安全事件深度分析(攻击者、受害者、攻击链)、相关通告得下发、现场检查、应急响应、各类报告得定期生成、提供日常运营常用工具得使用、具备平台日常得设备、服务、数据得状态监听功能。前场安服人员,能够在系统得规范下,更好得运营系统,最大限度得发挥平台得价值。

1.2网络空间安全数据采集系统建设

安全数据采集能力建设就是平台建设得基础,为大数据安全分析、安全态势呈现、通报预警、应急处置、等保管理、追踪溯源、威胁情报与指挥调度等业务模块提供数据资源、

安全数据采集能力建设主要包括以下内容:

1.流量采集与分配

2.高级威胁监测与采集

3.僵木蠕毒监测与采集

4.云端威胁情报采集

5.ＤDoS攻击监测与采集

6.网站云安全监测与采集

7.等级保护数据采集

8.其她业务系统数据采集

1.2.1流量采集与分配

根据项目情况可采集城域网流量、重保单位出口流量、IDC机房流量、电子政务外网流量:

重保单位出口流量:根据业务需要在重保单位出口进行全流量采集,采集得流量通过流量采集设备做全量得镜像流量分析与检测,并还原成标准化日志。

城域网流量:根据业务需要可在城域网出口进行流量抽样采集,采集得流量通过流量采集设备做全量得镜像流量分析与检测,并还原成标准化日志、

IDC机房流量:根据业务需要可在IＤC机房进行流量抽样采集,采集得流量通过流量采集设备做全量得镜像流量分析与检测,并还原成标准化日志。

电子政务外网流量:根据业务需要可在电子政务外网机房进行全流量采集,采集得流量通过流量采集设备做全量得镜像流量分析与检测,并还原成标准化日志。

采集方式如下:

分流:正常业务数据得分流功能,按照五元组规则将同一个会话得所有报文(即一个上网用户得所有数据)输出到同一台数据处理设备,并且为所有后台数据处理设备提供相对均衡得流量,保证数据得处理能力,提高网络得灵活性与可用性、

抽样:未命中规则得报文采样井口采集直接输出,命中标准规则得报文采样在还原设备上软件实现,然后通过SDN交换网转发给第三方用户使用、

复制:对重点ＩP报文数据得复制,然后转发给第三方用户使用、

流量自动迁移:当后台个别数据处理设备出现因硬件或软件故障死机时,SDＮ分流设备自动将数据分发到其她机器上,待设备恢复正常后,再将数据迁移到该设备上,从而保证数据得完整性。

1.2.2高级威胁监测与采集

高级威胁包括高级持续性威胁攻击(APＴ)、未知威胁攻击等,采用流量特征检测、自动连接关联、行为特征分析与端口匹配技术,对城域网得流量进行分析,结合第三方威

胁情报数据,及时发现针对我省重保单位得高级威胁攻击。具体流量还原使用以下技术:

流量特征检测:流量特征识别方式主要分为两种:一种就是有标准协议得识别,标准协议规定了特有得消息、命令与状态迁移机制,通过分析应用层内得这些专有字段与状态,就可以精确可靠地识别这些协议;另一种就是未公开协议得识别,一般需要通过逆向工程分析协议机制解密后,采用报文流得特征字段来识别该通信流量。

行为特征分析:针对一些不便于还原得数据流量,可以采用行为特征得方法进行分析。这种方法不试图分析出链接上面得数据,而就是使用链接得统计特征,如连接数、单个IＰ得连接模式、上下行流量得比例、数据包发送频率等指标来区分应用类型。

端口匹配技术:端口匹配指协议与端口得标准对应关系,根据TCP／UDP得端口来识别应用。这种方式具有检测效率高得优点,弱点就是容易被伪造,因此在端口检测得基础上,还需要增加特征检测得判断与分析,进一步处理数据。

通过以上技术,采集重保单位全流量并进行还原分析,存储到大数据存储分析平台,为感知平台提供进一步高级威胁检测及溯源追踪得数据基础。

1.2.3僵木蠕毒监测与采集

僵木蠕毒监测主要来自两种方面:一就是对本地城域网抽样流量与重点单位全流量在检测引擎上进行检测;二就是36０云端僵木蠕毒平台对国内终端得僵木蠕毒感染信息进行采集,通过对ＩP地址/范围筛选得方式,筛选出属于本省／市得数据推送到态势感知平台、该数据来源于３6０云端安全数据采集,由于传统僵木蠕毒检测往往需要对全部镜像流量进行分析,而整个项目骨干链路较大,如果对全部流量进行僵木蠕毒分析将带

来巨大得资金消耗,也增加系统维护得复杂度。而360云端监测方式获取得主机僵木蠕毒告警信息可以很好得满足安全态势方面得需求。３60云端僵木蠕毒监测数据对平台本地监测数据进行补充,根据哈密相关得域名、ＩＰ地址等信息,对全国网络安全数据筛选出XX僵木蠕毒数据数据,按一定得时间规则推送到本地数据中心,就是对本地安全监测数据资源得重要补充。

1.2.4云端威胁情报采集

高级威胁情报来源于360互联网云端安全数据采集,需要依赖于360得互联网大数据技术,针对互联网上活跃得数百亿样本以及样本得行为做到实时追踪分析,并结合机

器学习、高级人员运营等手段对特定样本做到事先预测与深入分析,逐渐挖掘出一系列与ＡPT攻击相关得组织与攻击行为信息等情报信息,还有通过其她方式获取得攻击者(敌对国家、敌对势力、恐怖组织、黑客组织、不法分子等)情报信息、攻击方法手段、攻击目标等情报信息。

1.2.5DDoＳ攻击监测与采集

这部分数据来源于３60云端安全数据采集。通过互联网可以对DDoS攻击得控制端进行监控,在云端实现对ＤDoS攻击得监测与发现,对云端得ＤNS请求数据、网络连接数、Netflｏw数据、UDP数据、Botｎｅt活动数据进行采集并分析,同时将分析结果实时推

送给本地得大数据平台数据专用存储引擎,利用3６0数据资源可以对ＤDoS监控提供整网意义上得追踪、

1.2.6网站云安全监测与采集

网站得监测数据主要依托于利用360网站云监测系统,针对重点网站进行漏洞、篡改、可用性、众测漏洞、挂马以及钓鱼网站得监测。36０公司根据本项目网安提供得列表,对网站进行持续得安全监测,并将监测结果推送到本地分析中心。网站监测数据包含如下几类数据:网站暗链数据、网站挂马数据、网页篡改数据、钓鱼网站数据、网站漏洞数据、网站众测数据、网站可用性数据。

1.2.7众测漏洞平台数据

360补天漏洞平台就是漏洞众测平台,目前平台注册4万多白帽子,她们会将发现得漏洞提交到补天漏洞平台,在本项目中可将所辖区域得漏洞同步到态势感知平台,第一时间通告最新披露得本地网站得漏洞信息、

1.2.8等级保护数据

等级保护数据采集为等保管理模块提供重要得数据支撑,采用批量导入或手工录入方式采集等级保护单位基本信息、系统定级备案信息、系统测评报告、检查信息与整改信息等数据、通过将等级保护数据与监测数据深度关联,全面反映我省重要信息系统得安全状况。等级保护数据采集得结果存入等级保护基础库,作为大数据中心基础资源库得重要组成部分。

1.2.9其她业务系统数据

可以与“网安综合应用平台"通过调用查询接口、实时布控接口以及数据资源调用接口进行对接,获得网络安全恶意行为数据以及相关虚拟身份、网络行为数据等数据。也可以将平台关联分析与转化,形成得网络攻击重点人、历史重大网络安全事件数据等共享给“网安综合应用平台”供网安业务部门使用。

1.3网络违法犯罪发现预警系统建设

上述模型就是已经在以往项目中实现得模型,基于大数据建模,可根据哈密业务特点、所获得得数据特点有针对性得建立业务模型、

1.4设备清单与预算(拟每秒20G流量,存储时间9０天,计算流量采集与存储分

析专用设备)

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及 大数据 智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的 运营支持服务。 1.1 网络空间 态势感知系统 系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块 和通报 预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功 能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能 力，统 筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高 效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理， 定期组织攻防演练。 1.1.1 安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客 组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息 系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处 置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是网站云监测，发现网站可用性的监测、网站漏洞、网站挂马、网站篡改 （黑链 / 暗链）、钓鱼网站、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前 360 补天漏洞众测平台注册有 多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、 IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现 webshell 等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端 IOC 威胁情报进行比对，发现 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比 对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘 分析和关联，发现更深层次的安全威胁 1、网站安全数据监测：采用云监测、互联网漏洞众测平台及云多点探测等技术， 实现对重点网站安全性与可用性的监测，及时发现网站漏洞、网站挂马、网站篡改 （黑链 / 暗链）、钓鱼网站、众测漏洞和访问异常等安全事件。 4万 APT

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。

智慧社区大数据分析平台项目建设方案

智慧社区大数据平台建设方案

目录 1.智慧城市介绍 (8) 1.1智慧城市建设背景 (8) 1.2建设目标 (8) 1.3参考资料 (9) 2.项目需求分析 (11) 第2章 (11) 2.1智慧城市服务信息化业务需求分析 (11) 2.2智慧城市建设要求分析 (13) 2.2.1功能需求分析 (14) 2.2.2性能需求分析 (20) 2.2.3项目建设难点和对策分析 (21) 3.项目总体架构设计 (22) 第3章 (22) 3.1总体设计思路 (22) 3.1.1开放平台及应用整合 (22) 3.1.2安全与隐私 (23) 3.1.3可控的技术体系 (23) 3.1.4整合资源提供便民服务 (23) 3.1.5面向运营的推广思路 (24) 3.2建设原则 (24) 3.3总体架构 (26) 3.3.1软硬件基础设施 (26) 3.3.2数据资源 (27) 3.3.3应用支撑 (27) 3.3.4社区业务开发运行平台 (28) 3.3.5业务应用 (29) 3.3.6系统门户（访问渠道） (30) 3.3.7支撑体系（信息安全与标准规范体系） (30) 3.4技术架构 (30) 3.4.1基础服务 (31) 3.4.2平台服务 (31) 3.4.3数据服务 (32) 3.4.4访问服务 (32) 3.4.5应用开发框架 (32) 3.4.6安全体系 (33) 3.5信息资源架构 (35) 3.5.1建设原则 (35) 3.5.2架构体系 (35) 3.6集成架构 (64) 3.6.1应用集成平台 (65) 3.6.2系统集成整合 (69) 3.7网络拓扑结构 (73) 3.8运维体系 (73) 4.社区人房关系验证和接口系统 (75) 第4章 (75) 4.1系统概述 (75) 4.2系统架构 (75)

商业智能BI 数据分析平台解决方案

文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 数据分析平台 解决方案 成都四方伟业软件股份有限公司 2017年1月 目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 传统BI模式 ................................................................................. 敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10)

文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 多数据源 ..................................................................................... 数据建 模 ..................................................................................... 多维BI分 析 (18) 5.2.设计运行 (20) 文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.

数据处理平台解决方案设计.pdf

数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术 全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取 网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、 数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时， 满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；

数据分析系统APP建设方案

数据分析系统APP 建设方案

文档仅供参考，不当之处，请联系改正。 决策分析系统 APP端建设方案

目录 1. 概述 (5) 1.1. 项目背景 (5) 1.2. 建设目标 (5) 2. 设计方案 (7) 2.1. 系统建设的思路如下： (7) 2.2. 系统架构 (7) 2.3. 运行环境 (7) 2.4. 系统组成 (8) 3. 建设原则 (8) 3.1. 实用性 (8) 3.2. 先进性 (8) 3.3. 前瞻性和整体性 (9) 3.4. 集成性 (9) 3.5. 扩展性 (9) 3.6. 经济性 (9) 3.7. 可管理性和可维护性 (10) 3.8. 安全性 (10) 3.9. 稳定性和可靠性 (10) 3.10. 可重构性 (10) 3.11. 设计规范..................................................... 错误!未定义书签。 4. 架构设计 (11) 5. 功能设计概述 (16)

6. 表样设计 (16)

1.概述 1.1.项目背景 移动互联，是基于“个人移动数字信息终端”（如：手机、平板电脑、PDA等）接入互联网，用户在移动的状态下同时能使用的互联网的业务。移动设备能力不断加强，操作界面不断优化，外观时尚轻薄，能满足8小时以上的连续户外操作的需求，价格也不断下降，智能手机的用户不断增加；同时，随着中国联通、中国电信、中国移动等运营上的3G网络不断发展，覆盖面至少到乡镇一级，理论速度都提升少2M以上；根据摩根（Morgan）的报告，移动互联时代的设备将超过100亿台，一个“人人有手机、时时在移动、处处在互联”的时代，将势不可挡的来临，企业将移动互联网技术应到工作业务中，为工作人员的工作带来方便快捷。 XXXX在建的数据分析系统，为营销工作带来方便快捷的数据查询服务器，为了使用人员能在脱离办公场所在外的地方进行数据查询分析服务，应用移动互联网技术对数据分析系统进行模块升级扩展，建设数据分析系统APP移动客户端，方便使用人员在移动的环境下快速进行获数据查询分析工作，更有效率的开展工作。 1.2.建设目标 将先进的便携终端/移动通讯技术与现代卷烟营销模式紧密结

大数据电子商务安全与数据分析平台.docx

大数据电子商务安全与数据分析平台电子商务通过对市场信息及客户信息的收集、整理和深挖，精确分析市场形势、精准把握用户需求，极大促进了电子商务经济效益的提升。行业向阳发展的同时，也带来更严重的信息安全问题，导致用户合法权益受到侵害。在大数据时代，电子商务的安全管理与数据的分析利用同样重要，因此需要对其安全与数据分析平台进行研究。 1大数据时代电子商务安全体系构建 1.1安全体系架构设计 大数据时代的电子商务安全体系架构与以往的安全体系并无本质性的差别，由于依托于网络系统，因此其架构依然涵盖安全协议、安全技术、服务范围等模块，以确保电子商务安全体系的逻辑完整。大数据电子商务安全体系架构包括五个部分，即商务层、协议认证层、安全验证层、安全技术层和网络安全层。其中，前三个层级的主要功能是进行安全验证，由安全技术层和网络安全层发挥安全防护作用。以网络安全层为例，网络安全层为电子商务提供宏观上的安全保障，包括防火墙技术、信息访问技术、网络传输安全控制技术等。网络安全层能够抵御外部环境对电子商务系统的入侵和攻击，降低发生数据盗取、信息泄漏等安全问题的概率。而安全技术层负责对数据传输过程加密，以免数据在传输过程中被盗取或篡改。数据传输加密技术水平与系统计算能力相适应，在大数据时代，数据计算能力得到极大的提升，以往的很多加密技术已不再能满足电子商务安全防护的需求。 1.2安全验证方法选择

1.2.1安全性验证数据安全性的衡量标准包括数据备份能力、自我修复能力等。建立在安全的网络系统环境之下，数据的安全性才能被很好的实现，尤其是数据传输、分享过程的安全[1]。数据备份能够保证存储在系统数据库中数据的安全，配合用户权限管理，对不同权限用户的操作范围进行限制，进一步提升数据安全性。电子商务安全防护系统并不能百分之百的保证数据安全，防护系统处于完全被动的位置，因此数据安全性验证需要从逻辑验证的角度入手，通过检验数据是否正确、完整，以判断恶意入侵、攻击行为所带来的数据资源损失。 1.2.2有效性验证数据有效性的判别标准为具备某种特定属性、属于某一特定范围、符合逻辑及规范要求等。数据有效性的限制一般在数据录入的过程中即进行，如对目标客户年龄数据的限制，仅允许使用正整数。电子商务系统的数据有效性还包括数据的确定性。例如，在网上支付的过程中，将整个过程分为支付及确认支付，其中的支付过程属于消费者的预购买行为，此时的交易并没有完全达成，消费者可根据自身意愿选择终止。数据有效性验证参照逻辑事实，其同样存在多样化的验证规则。如正确性、确认性等。 2大数据时代电子商务数据分析平台 2.1电子商务数据分析平台框架结构 大数据时代电子商务数据分析平台以HadoopYARN为框架，分为基础层、架构层和应用层。其中，基础层由虚拟机、Linux等构成，框架层则为HadoopYARN框架，应用层包括数据采集模块、数据存储

基于大数据的网络安全态势分析平台

.....L . 0)00：：fi m ip ili n i p o i a 1000l 001^^B iO IO ^M |i &?^r a ^O lD O i'O o jin D 烛卿議则1 Ig O O IO O lO lD lC r o o i o o f i t j o i B i 本期专I s C ^fe T jT m T iy ■(oioiieicf. u /〇:o r ' 产 OWOlOO W Q fj 丨(H ,m l l f f i 0.1Q ^100l 01Q D 10l |l 0p l t )0 :f l t j i o i i K i 政—’侧,o fiitr r 伞 diooioiiiMiL ju ttoo iod ai g i noiijoiMioioo M fiip o io o ]iio ^ 〇]〇j^]〇o io ilM K io fi)〇i(jRA _ 30100丨丨丨010100丨_丨 :;C 3卬 I。Q !I ]丨Q I fl G D 丨 f firtlD ’lE fiffiB B W P 010*******i 0(基于大数据的网络安全态势分析平台态势感知，即利用当前数据趋势预测未来事件，其思路是通过现有数据预测 即将到来的网络攻击■并进行必要的防护。与被动防御相比，通过科学的数据分析 进行态势感知，从而发现未知风险，对于网络安全具有重要意义。本期专题介绍了一种基于大数据技术的网络安全态势分析平台，从系统基本 信息、受攻击事件、系统漏洞、系统风险等多个维度对大量信息系统进行全方位安 全监控，对安全事件和漏洞情况及时告警和预警，并提供全部监测目标的全局统计 报表和趋势分析，为公安机关维护网络安全提供了有力的技术支撑。

数据分析系统_APP建设方案

决策分析系统APP端建设方案

目录 1. 概述 (3) 1.1. 项目背景 (3) 1.2. 建设目标 (3) 2. 设计方案 (4) 2.1. 系统建设的思路如下： (4) 2.2. 系统架构 (4) 2.3. 运行环境 (5) 2.4. 系统组成 (5) 3. 建设原则 (5) 3.1. 实用性 (5) 3.2. 先进性 (6) 3.3. 前瞻性和整体性 (6) 3.4. 集成性 (6) 3.5. 扩展性 (6) 3.6. 经济性 (6) 3.7. 可管理性和可维护性 (7) 3.8. 安全性 (7) 3.9. 稳定性和可靠性 (7) 3.10. 可重构性 (7) 3.11. 设计规范 (7) 4. 架构设计 (8) 5. 功能设计概述 (12) 6. 表样设计 (13)

1.概述 1.1.项目背景 移动互联，是基于“个人移动数字信息终端”（如：手机、平板电脑、PDA 等）接入互联网，用户在移动的状态下同时能使用的互联网的业务。移动设备能力不断加强，操作界面不断优化，外观时尚轻薄，能满足8小时以上的连续户外操作的需求，价格也不断下降，智能手机的用户不断增加；同时，随着中国联通、中国电信、中国移动等运营上的3G网络不断发展，覆盖面至少到乡镇一级，理论速度都提升少2M以上；根据摩根（Morgan）的报告，移动互联时代的设备将超过100亿台，一个“人人有手机、时时在移动、处处在互联”的时代，将势不可挡的来临，企业将移动互联网技术应到工作业务中，为工作人员的工作带来方便快捷。 XXXX在建的数据分析系统，为营销工作带来方便快捷的数据查询服务器，为了使用人员能在脱离办公场所在外的地方进行数据查询分析服务，应用移动互联网技术对数据分析系统进行模块升级扩展，建设数据分析系统APP移动客户端，方便使用人员在移动的环境下快速进行获数据查询分析工作，更有效率的开展工作。 1.2.建设目标 将先进的便携终端/移动通讯技术与现代卷烟营销模式紧密结合，不断提升卷烟营销运作、管理和决策支持水平。 （1）在管理决策层面，及时掌握卷烟营销情况，为决策、调度提供信息依据。充分利用营销业务数据库、经营分析数据库等为领导层搭建宏观层面的监控

大数据安全分析(分析篇)

这一篇应该是比较容易引起争议的，大家现在乐于说看见（visibility ）的力量，如何看到却是一个尚在探索中的问题。数据是看到的基础条件，但是和真正的看见还有巨大的差距。我们需要看到什么？什么样的方法使我们真正看到？ 安全分析和事件响应 网络空间的战斗和现实世界有很大的相似性，因此往往可以进行借鉴。美国空军有一套系统理论，有非常的价值，值得深入思考并借鉴，它就是OODA周期模型： 观察（Observe）：实时了解我们网络中发生的事件。这里面包括传统的被动检测方式：各种已知检测工具的报警，或者来自第三方的通报（如：用户或者国家部门）。但我们知道这是远远不够的，还需要采用更积极的检测方式。即由事件响应团队基于已知行为模式、情报甚至于某种灵感，积极地去主动发现入侵事件。这种方式有一个很炫的名字叫做狩猎。 定位（Orient）：在这里我们要根据相关的环境信息和其他情报，对以下问题进行分析：这是一个真实的攻击吗？是否成功？是否损害了其它资产？攻击者还进行了哪些活动？ 决策（Decision）：即确定应该做什么。这里面包括了缓解、清除、恢复，同时也可能包括选择请求第三方支持甚至于反击。而反击往往涉及到私自执法带来的风险，并且容易出错伤及无辜，一般情况下不是好的选择。 行动（Action）：能够根据决策，快速展开相应活动。 OODA模型相较传统的事件响应六步曲（参见下图），突出了定位和决策的过程，在现今攻击技术越来越高超、过程越来越复杂的形势下，无疑是必要的：针对发现的事件，我们采取怎样的行动，需要有足够的信息和充分的考量。 在整个模型中，观察（对应下文狩猎部分）、定位与决策（对应下文事件响应）这三个阶段就是属于安全分析的范畴，也是我们下面要讨论的内容，附带地也将提出个人看法，关于大数据分析平台支撑安全分析活动所需关键要素。

评估大数据安全分析平台的五个因素

评估大数据安全分析平台的五 个因素 专家Dan Sullivan概述了评估大数据安全分析平台的标准，以收集，分析和管理为信息安全目的而生成的大量数据。 互联网上网络犯罪和其他恶意活动风险的增加促使企业部署更多的安全控制并收集比以往更多的数据。因此，大数据分析的进步现在正被应用于安全监控，以进行更广泛和更深入的分析，以保护宝贵的公司资源。这项技术称为大数据安全分析，部分利用了大数据的可扩展性，并将其与高级分析和安全事件以及事件管理系统（SIEM）相结合。 大数据安全分析适用于许多（但不是全部）用例。考虑检测和阻止高级持续威胁技术的挑战。使用这些技术的攻击者可能会采用节奏缓慢，低可见性的攻击模式来避免被发现。传统的日志记录和监控技术可能会错过这种攻击。攻击的步骤可能在不同的设备上发生，在较长的时间段内，并且似乎是不相关的。扫描日志和网络流的可疑活动有时可能会错过攻击者杀伤链的关键部分，因为它们与正常活动的差异可能不大。避免丢失数据的一种方法是收集尽可能多的信息。这是大数据安全分析平台中使用的方法。

顾名思义，这种安全分析方法借鉴了用于收集，分析和管理高速生成的大量数据的工具和技术。这些相同的技术用于驱动产品- 从用于流式视频用户的电影推荐系统，到车辆性能特征的分析，以优化运输车队的效率。它们在应用于信息安全时同样有用。 在评估大数据安全分析平台时，请务必考虑对实现大数据分析的全部优势至关重要的五个因素： ?统一数据管理平台; ?支持多种数据类型，包括日志，漏洞和流量; ?可扩展的数据摄取; ?特定于信息安全的分析工具; 和 ?合规报告。 这些功能共同提供了以生成数据的速度收集大量数据所需的广泛功能，并能够足够快地分析数据，使信息安全专业人员能够有效地响应攻击。 因素＃1：统一数据管理平台 统一的数据管理平台是大数据安全分析系统的基础; 数据管理平台存储和查询企业数据。这听起来像一个众所周知和解决的问题，它不应该是一个区别特征，但它是。使用大量数据通常需要分布式数据库，因为关系数据库不像分布式NoSQL数据库那样经济高效地扩展 - 例如Cassandra和Accumulo。同时，NoSQL数据库的可扩展性也有其自身的

数据展现与分析平台建设方案

数据展现与分析平台建设方案 XXXXXX有限公司 2008-8-20

目录 1工商信息共享平台的重要性 (1) 2数据分析与展现总体目标 (1) 3数据展现平台系统部署要求 (2) 4数据源分析 (2) 5数据展现方法 (3) 5.1展现原则 (3) 5.2展现维度 (3) 5.3展现指标 (3) 6数据模型展现方案 (5) 6.1烟草行业分析模型 (5) 6.1.1品牌分析模型 (5) 6.1.1.1单品牌进销存分析模型 (5) 6.1.1.2商品群进销存分析模型 (6) 6.1.1.3品牌结构分析模型 (7) 6.1.1.4品牌二八分析模型 (8) 6.1.1.5品牌销售异常分析模型 (9) 6.1.1.6品牌成长分析模型 (9) 6.1.1.7单品销售日分析模型 (10) 6.1.1.8产品宽度分析模型 (11) 6.1.1.9品牌贡献度分析模型 (12) 6.1.1.10品牌波士顿矩阵分析模型 (13) 6.1.2库存及配送分析模型 (14) 6.1.2.1库销比分析模型 (14) 6.1.2.2节假日库销比分析模型 (14)

6.1.2.4品牌补货预测模型 (15) 6.1.2.5采购分析模型 (16) 6.1.2.6库存ABC模型 (16) 6.1.2.7库存周转分析模型 (17) 6.1.2.8配送分析模型 (18) 6.1.2.9库存结构分析模型 (18) 6.1.2.10购进分析模型 (19) 6.1.2.11库销预测分析模型 (20) 6.1.3销售分析模型 (20) 6.1.3.1销售计划分析模型 (21) 6.1.3.2销售趋势分析模型 (21) 6.1.3.3销售结构分析模型 (22) 6.1.3.4价格分析模型 (22) 6.1.3.5销售排名分析模型 (23) 6.1.3.6区域经营分析模型 (24) 6.1.4市场营销及市场投放分析模型 (25) 6.1.4.1市场需求总量分析模型 (25) 6.1.4.2品种投放分析模型 (25)

大数据平台安全建设方案分析

大数据平台 安全建设方案解析

2017年 一、方案概述 随着国家提出大数据促进经济社会转型发展的战略思路，大数据平台建设目前已经是政务信息化建设中的焦点内容，各省级政府依托强大的信息化体系率先做出尝试。大数据平台业务系统搭建之初，作为整个平台稳定、持续运行的基础，安全建设方案会是整个平台项目中重要的一环。 大数据平台整体安全建设，从数据采集到数据资产的梳理，再到平台的访问安全管控和数据存储安全，以及数据共享分发过程中的版权保护，整个安全方案如何形成数据访问和使用过程的闭环，并且能够实现安全策略的统一下发和协同配合，是摆在平台建设方面前的棘手问题，本文以某大数据平台安全建设方案为参考，抛砖引玉，共同探讨行之有效的安全建设思路，该方案已经初步得到建设方认可，具备可落地基础。

二、安全建设思路 1、信息资源梳理建设 1.1、业务需求：数据梳理 在进行安全建设之初，针对需要保护的信息资源，需要先进行状况摸底：1）提供对部门的组织结构、业务角色、信息资源类别、信息化系统等的管理和维护功能； 2）能够对业务流程图和数据流程图进行管理，能够识别协同关系和信息共享需求，能够明确职责、挖掘、整合数据资源、规范数据表示； 3）能够对数据库的主题库、逻辑实体、实体关系图、数据映射图、数据元标准、信息分类编码进行管理。 1.2、技术实现：数据库漏扫、数据资产梳理 数据库漏扫：实现对数据库系统的自动化安全评估，能够有效暴露当前数据库系统的安全问题，对数据库的安全状况进行持续化监控。利用数据库漏扫产品覆盖传统数据库漏洞检测项；实现弱口令扫描、敏感数据发现、危险程序扫描、渗透测试等高端检测能力；通过预定义安全策略、自定义安全策略，实现高效、有针对性的安全状况扫描检测，和通过各种角度、各种专题、详略不一的报表直观呈现数据库系统的安全状况样貌。 1.3、数据资产梳理：实现数据资产的“静态+动态”梳理 静态梳理：实现数据库自动嗅探：自动搜索企业中的数据库，可指定IP段和端口的范围进行搜索，自动发现数据库的基本信息；按照敏感数据的特征或预定义的敏感数据特征对数据进行自动识别，持续发现敏感数据；根据不同数据特征，对常见的敏感数据进行分类，然后针对不同的数据类型指定不同的敏感级别。 动态梳理：对平台数据库系统中不同用户、不同对象的权限进行梳理并监控权限变化。监控数据库中用户的启用状态、权限划分、角色归属等基本信息；归纳总结用户访问情况，尤其针对敏感对象，能够着重监测其访问权限划分情况。

大数据平台建设与方案

大数据平台建设案 （项目需求与技术案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。

1、制定统一信息资源管理规，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

大数据-面向服务的大数据分析平台解决方案

在大数据时代，个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台，可以为众多的中小企业和个人用户提供大数据处理和分析的能力。面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施，以互联网服务体系为架构，以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑，通过多样化移动智能终端及移动互联网为用户提供数据存储、管理及分析服务。 一、平台架构 大数据分析平台的拓扑架构如下图所示： 其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台，通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源，并通过 web应用服务器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心，使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。 大数据分析平台的系统架构如下图所示：

系统包含 3 个层次：平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据存储和挖掘功能;服务层为用户提供基于互联网的大数据服务。具体包括： (1)平台层：为大数据存储和挖掘提供大数据存储和计算平台，为多区域智能中心的分析架构提供多数据中心调度引擎; (2)功能层：为大数据存储和挖掘提供大数据集成、存储、管理和挖掘功能; (3)服务层：基于 Web 和 Open API 技术提供大数据服务。 二、关键技术 建设面向服务的大数据分析平台，需要研究和开发一系列关键技术，主要包括： 1. 平台层 (1)大数据分布式存储系统：针对数据不断增长的挑战，需要研究大规模、非结构化数据的存储问题，突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术，当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。

安全预警分析平台技术方案

某安全预警分析平台 技术方案

目录 1概述 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2适用范围 (1) 1.3参考资料 (1) 1.4术语定义 (2) 2总体架构 (3) 2.1平台定位 (3) 2.2设计原则 (3) 2.3设计思路 (4) 2.4总体架构 (4) 3业务架构 (5) 3.1业务能力视图 (5) 3.2业务需求分析 (6) 3.2.1功能需求 (6) 3.2.2非功能需求 (8) 4应用架构 (9) 5数据架构 (12) 5.1数据分类 (12) 5.2数据模型和流转 (15) 5.2.1主数据模型图 (15) 5.3数据处理 (16) 5.3.1数据处理原则 (16) 5.3.2数据处理过程 (16) 6技术架构 (22) 6.1系统组件视图 (22) 6.1.1系统逻辑分层 (22) 6.1.2系统组件模型 (25) 6.1.3系统组件设计 (25) 6.1.4系统组件交互设计 (26) 6.2平台集成视图 (28) 6.2.1集成关系总视图 (28) 6.2.2集成设计 (31) 6.3平台部署视图 (32) 6.3.1平台部分 (33) 6.3.2收集部分 (33) 6.4性能和容量规划 (34)

6.4.2硬件环境设计 (36) 6.4.3集群部署方案及硬件资源需求 (38) 6.5平台安全视图 (42) 6.5.1平台总体安全防护方案 (42) 6.5.2主机和终端安全 (43) 6.5.3数据安全 (46) 6.5.4应用安全 (47) 6.5.5网络安全 (49) 6.5.6边界安全 (49) 6.5.7物理安全 (51) 6.5.8安全管理 (52)

流域水质大数据分析平台建设方案

1项目概述 党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网＋”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网＋绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。 2建设目标 以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。 通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环保工作的大局观和整体观，将流域各方面相关环境管理数据整合起来，形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台，用全局性的战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。

3系统建设内容 3.1水环境大数据采集 大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心，环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向，所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用，首先要解决的就是大数据收集获取问题，因此需要夯实应用基础，全面收集内外部数据资源，整合、共享、联动、开发数据，努力实现全数据采集管理。 3.2水环境大数据管理 获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后，建立大数据综合服务库，将采集的海量数据汇聚进入到库中，聚合原有分散在各个政务系统中的数据，并按照大数据管理标准及要求，进行集中管理与维护。 3.3水环境大数据分析应用 应用水环境模型、大数据等技术实现水环境质量模拟预测、污染源-水质响应关系建立，集流域各断面自动监测系统、排向该水域的污染源废水在线监控系统、排污申报系统、移动执法系统等，采集整合河流断面自动监测数据、手工监测数据、流域排口监测数据、污染源数据等，建立流域水系关系、河流与断面的关系、断面与排口关系、排口与企业关系、企业与污染因子关系五种数据关系，当某一个监测站点数据超过安全阈值或正常标准时，判定其污染程度，同时进行污染溯源，通过水环境模型预测出下游的污染水质变化趋势况，给出处置措施建议并提供评估管理。 2 / 2

数据展现与分析平台建设方案--大学毕业设计论文

数据展现与分析平台建设方案 XXX有限公司

目录 1工商信息共享平台的重要性 (1) 2数据分析与展现总体目标 (1) 3数据展现平台系统部署要求 (2) 4数据源分析 (2) 5数据展现方法 (3) 5.1展现原则 (3) 5.2展现维度 (3) 5.3展现指标 (3) 6数据模型展现方案 (5) 6.1烟草行业分析模型 (5) 6.1.1品牌分析模型 (5) 6.1.1.1单品牌进销存分析模型 (5) 6.1.1.2商品群进销存分析模型 (6) 6.1.1.3品牌结构分析模型 (7) 6.1.1.4品牌二八分析模型 (8) 6.1.1.5品牌销售异常分析模型 (9) 6.1.1.6品牌成长分析模型 (9) 6.1.1.7单品销售日分析模型 (10) 6.1.1.8产品宽度分析模型 (11) 6.1.1.9品牌贡献度分析模型 (12) 6.1.1.10品牌波士顿矩阵分析模型 (13) 6.1.2库存及配送分析模型 (14) 6.1.2.1库销比分析模型 (14) 6.1.2.2节假日库销比分析模型 (14)

6.1.2.4品牌补货预测模型 (15) 6.1.2.5采购分析模型 (16) 6.1.2.6库存ABC模型 (16) 6.1.2.7库存周转分析模型 (17) 6.1.2.8配送分析模型 (18) 6.1.2.9库存结构分析模型 (18) 6.1.2.10购进分析模型 (19) 6.1.2.11库销预测分析模型 (20) 6.1.3销售分析模型 (20) 6.1.3.1销售计划分析模型 (21) 6.1.3.2销售趋势分析模型 (21) 6.1.3.3销售结构分析模型 (22) 6.1.3.4价格分析模型 (22) 6.1.3.5销售排名分析模型 (23) 6.1.3.6区域经营分析模型 (24) 6.1.4市场营销及市场投放分析模型 (25) 6.1.4.1市场需求总量分析模型 (25) 6.1.4.2品种投放分析模型 (25)

数据分析平台解决方案设计.pdf

数据分析平台解决方案设计 一、数据建模 Microsoft? SQL Server? 2012可帮助企业构建全面的企业级分析解决方案，通过熟悉的工具进行可行性分析。SQL Server 2012 分析服务引入了商业智能语义 模型，一种可供用户以多种方式构建商业智能解决方案的统一模型。这意味着：可为强大的联机分析处理(OLAP) 技术提供持续支持，从而使SQL Server 分析服务成为商业智能专家不可或缺的好帮手。 可作为经常按行和列处理数据的IT 专业人员和开发人员的专用工具。 可跨越个人、团队和企业环境为一系列商业智能解决方案提供支持。 Figure 数据模型- 多维模型和表格模型 （1）灵活性 SQL Server 2012 分析服务可支持一系列商业智能解决方案（包括报表、分 析、仪表板和记分卡），适用于各种范围的业务环境。 更多技术选择 随着统一维度模型的发展，商业智能语义模型将强大的多维分析技术与常见 的表格格式数据模型紧密结合，从而实现分析模型创建和消费的灵活性。这种单一模型无需调整现有项目，并可为未来项目开辟新天地。

设计和开发 常用的集成工具可帮助简化和加速设计和开发流程。利用在Business Intelligence Development Studio 领域的直观数据驱动经验加速商业智能应用程 序设计迭代过程。采用强大的开发工具管理源控件及无缝部署Microsoft Visual Studio? 开发、测试和生产。 （2）丰富性 SQL Server 2012 分析服务能够与大量开发工具和技术构建基块搭配使用， 因而BI 专家和其他IT 专业人员既能构建简单的商业解决方案，又能构建复杂 的商业解决方案。分析服务还能通过Microsoft Office和Microsoft SharePoint? Server 2010 的互操作性为商业智能用户提供丰富的体验，从而帮助用户获取、使 用及共享信息。 丰富多样的建模功能和成熟严谨的业务逻辑 利用分析服务丰富多样的建模功能简化构建复杂解决方案的过程。采用适当的技术满足各种不同类型的需求。 细化安全方案 分析服务中基于角色的安全模型采用Active Directory 和行级安全方案。 与Microsoft Office 2010 的互操作性 帮助企业用户从熟悉的Microsoft Excel? 2010 环境访问多维数据。利用SQL Server 数据挖掘插件直接在Excel 2010 中进行预测性数据挖掘。 无处不在的业务洞察 通过分析服务和SharePoint Server 汇总性能管理的方方面面（包括监控、 分析和规划）。 Web 服务 轻松开发新的应用程序，实时集成分析功能与运营。 （3）扩展性与性能 SQL Server 2012 分析服务充分最新硬件的优势，随时准备处理最具挑战性 的企业部署环境。 支持最新硬件

数据展现与分析平台建设方案.doc

数据展现与分析平台建设方案数据展现与分析平台建设方案数据展现与分析平台建设方案XXXXXXXXXXXX 有限公司有限公司2008-8-202008-8-20 目目录录1 工商信息共享平台的重要性1 2 数据分析与展现总体目标 1 3 数据展现平台系统部署要求 2 4 数据源分析 2 5 数据展现方法 3 5.1 展现原则3 5.2 展现维度 3 5.3 展现指标 3 6 数据模型展现方案 5 6.1 烟草行业分析模型5 6.1.1 品牌分析模型.5 6.1.1.1 单品牌进销存分析模型.5 6.1.1.2 商品群进销存分析模型.6 6.1.1.3 品牌结构分析模型.7 6.1.1.4 品牌二八分析模型.8 6.1.1.5 品牌销售异常分析模型.9 6.1.1.6 品牌成长分析模型.9 6.1.1.7 单品销售日分析模型.10 6.1.1.8 产品宽度分析模型.11 6.1.1.9 品牌贡献度分析模型.12 6.1.1.10 品牌波士顿矩阵分析模型.13 6.1.2 库存及配送分析模型.14 6.1.2.1 库销比分析模型.14 6.1.2.2 节假日库销比分析模型.14 6.1.2.3 库存预警模型15 6.1.2.4 品牌补货预测模型.15 6.1.2.5 采购分析模型16 6.1.2.6 库存ABC 模型16 6.1.2.7 库存周转分析模型.17 6.1.2.8 配送分析模型18 6.1.2.9 库存结构分析模型.18 6.1.2.10 购进分析模型19 6.1.2.11 库销预测分析模型.20 6.1.3 销售分析模型.20 6.1.3.1 销售计划分析模型.21 6.1.3.2 销售趋势分析模型.21 6.1.3.3 销售结构分析模型.22 6.1.3.4 价格分析模型22 6.1.3.5 销售排名分析模型.23