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大数据交易区块链技术应用标准

大数据交易区块链技术应用标准
大数据交易区块链技术应用标准

大数据交易区块链技术应用标准

大数据交易区块链技术

应用标准

发布时间:2017年5月

发布单位:贵阳大数据交易所

大数据交易区块链技术应用标准

目录

目录 (2)

引言 (3)

1范围 (4)

2规范性引用文件 (4)

3术语、定义和缩略语 (4)

3.1术语和定义 (4)

3.2缩略语 (8)

4架构标准 (9)

4.1总体结构 (9)

4.2节点要求 (10)

4.3设备规范 (10)

5治理标准 (11)

5.1身份管理 (11)

5.2交易数据管理 (11)

5.3权限隔离 (11)

5.4交易监管 (11)

6交易标准 (12)

6.1交易范围 (12)

6.2共识机制 (12)

6.3数据存储 (13)

6.4加密机制 (13)

6.5隐私保护 (14)

6.6分布式账本 (14)

6.7智能合约 (14)

7安全标准 (15)

7.1安全特性 (15)

7.2物理安全 (15)

7.3数据安全 (15)

7.4应用系统安全 (15)

7.5密钥安全 (16)

7.6风控机制 (16)

7.7算力攻击 (16)

大数据交易区块链技术应用标准

引言

当前,全球新一轮科技革命和产业变革持续深入,国际产业格局加速重塑,创新成为引领发展的第一动力。在这一轮变革中,信息技术是全球研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的领域,是全球技术创新的竞争高地,是引领新一轮变革的主导力量。

区块链作为分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术的集成应用,近年来已成为联合国、国际货币基金组织等国际组织以及许多国家政府研究讨论的热点,产业界也纷纷加大投入力度。作为一个迭代性的重大创新技术、一种全新的底层协议构建模式,区块链将把目前运行的互联网升级为2.0版,实现从信息互联网向价值互联网的升级换代,从解决信任问题入手,加快推进数字经济发展,从共识共治共享入手,加快推动网络治理变革,从破解数据资源流通与安全保护难题入手,加快推进大数据发展。目前,区块链的应用已延伸到物联网、智能制造、供应链管理、数字资产交易等多个领域,将为云计算、大数据、移动互联网等新一代信息技术的发展带来新的机遇,有能力引发新一轮的技术创新和产业变革。

基于区块链技术能够进行数据资产确权,推进建立基于区块链的数据交易所,记录交易数据,共同验证交易,实现数据资产的可信交易。

为系统研究分析区块链技术和应用的发展趋势,推动区块链技术解决大数据交易过程中的风险,规范区块链技术在大数据交易应用发展的标准,2017年5月,贵阳大数据交易所编制了《大数据交易区块链技术应用标准》,为各级产业主管部门、从业机构提供指导和参考。

大数据交易区块链技术应用标准

1范围

本标准基于区块链技术,从架构标准、治理标准、交易标准和安全标准四个维度,进行阐述。

2规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的:凡是注日期的引用文件,仅所注日期的版本适用于本文件;凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

1.GB/T25069-2010信息安全技术术语

2.GB/T20261-2006信息技术系统安全工程能力成熟度模型

3.TMForum GB979Big data analysis guidebook-Big data analytics solution suite

4.《数字货币和区块链技术在构建社会团结金融中如何扮演角色》

(How Can Cryptocurrency and Blockchain Technology Play a Role in Building Social and Solidarity Finance)联合国

5.《分布式账本技术:超越区块链》

(Distributed Ledger Technology:Beyond Blockchain)英国政府首席科学顾问报告

6.《区块链技术及相关服务的调查报告(2015)》

(Survey on Blockchain Technologies and Related Services FY2015Report)日本产业经济省

7.《中国区块链技术和应用发展白皮书(2016)》工业和信息化部信息化和软件服务业司

8.《贵阳区块链发展和应用》贵阳市人民政府新闻办公室

3术语、定义和缩略语

3.1术语和定义

GB25069-1999确立的以及下列术语和定义适用于本标准。

3.1.1数据data

一组定量或定性的值。通常指数字及字符的集合,是信息的独立组成部分。数据可以通过收集、测量、分析和报告,以图形或图像的方式进行可视化。本标准中的数据均指“电子数据”。

3.1.2电子数据digital data

真实世界的信息被转换为二进制数字格式,以离散、不连续的形式或连续的形式展现,如字符、数字音频、数字图像等。

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3.1.3结构化数据Structured data

结构化数据指的是根据预定义的数据模型组织结构的数据。

3.1.4半结构化数据Semi structured data

半结构化数据是指不同于同关系型数据库或其他数据表相关的正式结构数据的一种结构化的数据,但这类数据也包含着标签或标记以区分语义元素并保证数据内的记录和字段的层次结构。

3.1.5非结构化数据Unstructured data

非结构化数据是指没有预定义数据模型或没有以预定义方式组织的数据。非结构化数据通常是重文本的,还可能包含日期、数字和事实。这类数据与在数据库中以字段形式存储的数据相比,具备传统计算机程序难以理解的不规则性和模糊性。

3.1.6组织organization

具有相同的责任、权利和关系的人员和设施的集体。

3.1.7机密性confidentiality

使信息不泄露给未授权的个人、实体、进程,或不被其利用的特性。

3.1.8完整性integrity

包括数据完整性和系统完整性。数据完整性表征数据所具有的特性,即无论数据形式作何变化,数据的准确性和一致性均保持不变的程度。

3.1.9可用性availability

表征数据或系统根据授权实体的请求可被访问与使用程度的安全属性。

3.1.10访问控制access control

按确定的规则,对实体之间的访问活动进行控制的安全机制,能防止对资源的未授权使用。

3.1.11安全审计security audit

按确定规则的要求,对与安全相关的事件进行审计,以日志方式记录必要信息,并作出相应处理的

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安全机制。

3.1.12风险risk

某种威胁会利用一种资产或若干资产的脆弱性使这些资产损失或破坏的可能性。

3.1.13所有者owner

数据的拥有者或最终责任方。

3.1.14数据加工data processing

对原始数据进行抽取、转换、加载的过程;包括开发数据产品或数据分析

3.1.15脱敏masking

通过模糊化等方法对原始数据的处理,达到屏蔽真实数据和结果不可逆的一种数据保护方法。

3.1.16数据产品data product

直接或间接使用数据的产品,包括但不限于能访问原始数据,提供数据计算、数据存储、数据交换、数据分析、数据挖掘、数据展示等应用的产品。

3.1.17逻辑环境logical environment

数据存储的数据库环境,如关系型数据库和分布式数据库。

3.1.18物理环境physical environment

数据存储的物理载体以及物理载体所处的机房/数据中心。

3.1.19区块链Blockchain

分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。

3.1.20联盟区块链Consortium Blockchains

联盟区块链是指其共识过程受到预选节点控制的区块链

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3.1.21区块Block

在区块链技术中,数据以电子记录的形式被永久储存下来,存放这些电子记录的文件我们就称之为“区块(Block)”。区块是按时间顺序一个一个先后生成的,每一个区块记录下它在被创建期间发生的所有价值交换活动,所有区块汇总起来形成一个记录合集。

3.1.22区块结构Block Structure

区块中会记录下区块生成时间段内的交易数据,区块主体实际上就是交易信息的合集。每一种区块链的结构设计可能不完全相同,但大结构上分为块头(header)和块身(body)两部分。块头用于链接到前面的块并且为区块链数据库提供完整性的保证,块身则包含了经过验证的、块创建过程中发生的价值交换的所有记录。

3.1.23区块链技术block chain

是指通过去中心化的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案。该技术方案主要让区块(Block)通过密码学方法相关联起来,每个数据块包含了一定时间内的系统全部数据信息,并且生成数字签名以验证信息的有效性并链接到下一个数据块形成一条主链(Chain)。

3.1.24分布式decentralized

相对于集中式而言,分布式是区块链的典型特征之一,对应的英文是Decentralized,完整的表达形式是不依赖于中心服务器(集群)、利用分布的计算机资源进行计算的模式。

3.1.25共识机制Ripple Consensus

区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法

3.1.26智能合约smart contracts;

一种用计算机语言取代法律语言去记录条款的合约。

3.1.27分布式账本Distributed ledger

一个可以在多个站点、不同地理位置或者多个机构组成的网络中分享的资产数据库。其中,资产可以是货币以及法律定义的、实体的或是电子的资产。

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3.1.28哈希散列Hash

是密码学里的经典技术,把任意长度的输入通过哈西算法,变换成固定长度的由字母和数字组成的输出。

3.1.29Merkle树

为了解决多重一次签名中的认证问题而产生的,Merkle树结构具有一次签名大量认证的优点,是一棵完全二叉树,完全二叉树中的每个节点都有一个哈希函数值与之对应,叶子节点的哈希函数值是对需要认证的数据进行哈希运算得到的,而中间节点的哈希函数值是由其子节点的哈希函数值联合进行哈希运算得到的。每个叶子节点数据的认证是通过认证路径验证根节点值得到的。

3.1.30数字签名Digital Signature

是一个让人可以证明所有权的数学机制。

3.1.31公钥Public Key

是通过一种算法得到的一个密钥对(即一个公钥和一个私钥),公钥是密钥对中公开的部分。通常用于加密会话密钥、验证数字签名,或加密可以用相应的私钥解密的数据。

3.1.32私钥Private Key

是一个证明你有权从一个特定的钱包消费电子货币的保密数据块,是通过数字签名来实现的。

3.1.33网络路由Routing node

每个区块链网络中的节点都嵌入有一个专门负责接入网络、连接管理的系统。

3.2缩略语

下列表中缩略语适用于本标准。

缩略语原始术语

PoW工作量证明(Proof of Work)

PoS权益证明(Proof of Stake)

PoA权威证明(Proof of Authority)

DPoS股份授权证明(Delegate Proof of Stake)

PBFT实用拜占庭容错(Practical Byzantine Fault Tolerance)

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P2P点对点(Peer to Peer)

DAPP分布式应用(Decentralized Application)

KYC客户识别(Know Your Customer)

RSA RSA加密算法(RSA Algorithm)

ECC椭圆加密算法(Elliptic Curve Cryptography)

BaaS区块链即服务(Blockchain as a Service)

DAC分布式自治机构(Distributed Autonomous Corporation)

DDOS分布式拒绝服务

4架构标准

4.1总体结构

大数据交易区块链整体采用联盟链的结构,只对特定的组织团体开放。

节点加入需要申请和身份验证并签订协议,采用基于协议的共识机制,由预设的某些节点进行记账、建立区块,实现分布式账本,全网所有节点都可以参与交易,并查看所有账本,建立一个可以在多节点间、多机构间、不同区域间进行资产共享的分布式账本。同时通过共识建立可信任的数据资产交易环境,破除数据被任意复制的威胁,保障数据拥有着的合法权益。

通过研究分析现有的系统的技术方案和需求,提出典型的技术架构。

1、核心技术组件

核心技术组件包括系统所依赖的基础组件、协议和算法,进一步细分为通信、存储、安全机制、共识机制等4层结构。

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1)通信:通常采用P2P技术来组织各个网络节点,每个节点通过多播实现路由、新节点识别和数据传播等功能基于互联网TCP/IP协议。

2)存储:数据在运行期以块链式数据结构存储在内存中,最终会持久化存储到数据库中。对于较大的文件,也可存储在链外的文件系统里,同时将摘要(数字指纹)保存到链上用以自证。

3)安全机制:系统通过多种密码学原理进行数据加密及隐私保护。对于公有链或其他涉及到金融应用的系统而言,高强度高可靠的安全算法是基本要求,需要达到国密级别,同时在效率上需要具备一定的优势。

4)共识机制:是系统中各个节点达成一致的策略和方法,应根据系统类型及应用场景的不同灵活选取。

2、核心应用组件

核心应用组件在核心技术组件之上,提供了针对特有应用场景的功能,允许通过使用编程的方式发行数字资产,也可以通过配套的脚本语言编写智能合约,灵活操作链上资产。对于联盟链具备配套的成员管理功能。

4.2节点要求

联盟链的各个节点通常有与之对应的实体机构组织,通过授权后才能加入或退出网络。各机构组织组成利益相关的联盟,共同维护区块链的健康运转。

应用标准为联盟链实体机构组织的准入机制提供技术门槛,在部署层面,部署于多台服务器上,每个对应的实体机构组织以服务器集群为单位作为网络中的一个节点加入,能够提升节点的稳定性和吞吐量,更适用于那些对节点可用性有较高要求的共识机制。

本标准确定每个nodes集群包含一个同步节点,一个服务节点,两个全量节点。

4.3设备规范

区块链可以生成一套记录时间先后的、不可篡改的、可信任的数据库,每一个节点能够存储全网发生的历史交易记录的完整、一致账本,数据量非常大且随着时间推移不断增长。

应用标准对每个节点的设备进行准入规范,要求其具备强大运算能力和储存能力,保证各个节点能在得到数据的同时对数据进行实时处理,一方面在数据存储上从源头上提高了数据质量,另一方面能加快整体交易速度。

硬件设备配置要求如下:

品牌:非OEM产品

处理器:至强Xeon-E716核以上

内存:64GB以上,不少于16个内存插槽,支持高级内存纠错、内存镜像、内存热备等高级功能硬盘:8T以上

电源:1+1冗余电源,支持交直流兼容

管理:标配管理软件,能够诊断问题、执行诊断测试和收集系统信息,包括基本操作系统信息、硬件信息、SEL、RAID日志等

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5治理标准

本标准本身分为两个层面:一是技术层面的治理规则,由软件、协议、程序、算法、配套设施等技术要素构成。二是技术外部的、监管法规层面的治理规则,由法规框架、条文、行业政策等组成。兼顾两者,才更有利于保护参与者乃至全社会的广泛利益,以及推进在区块链技术之上的商业应用场景的落地,最终构建由监管机构、商业机构、消费者等共同参与的完整商业体系。

本标准采取了许可式区块链网络的形式,这种网络在实体(联盟)之间进行共享。组成许可式区块链的节点不是由公众维护,而是由每一个参与机构。

本标准在互惠互利、共同贡献的前提下共同推动区块链领域的商业和技术进展,形成联盟链模式。

5.1身份管理

提供基于PKI的身份管理,实施交易的权限管理,这样防止了任何节点都可以发起交易。首先通过Registration Authority(RA)注册获得许可,然后通过Enrollment Certificate Authority(ECA)获得注册安全证书(E Cert);第三步,通过Transaction Certificate Authority(TCA)获得交易安全证书(T Cert);最终只有使用以上安全证书的二者之一签名的节点才能发起交易请求。

5.2交易数据管理

本标准确定在利用PKI技术来对交易方身份与交易数据进行加密,同时确定利用节点对交易数据的访问控制,实现交易数据的权限隔离。通过注册,交易两级安全证书体系及交易证书序号随机生成来实现交易方的身份隐私保护。通过对智能合约的名称、内容、交易内容、交易的执行状态实施多级加密,仅有交易相关方拥有解密所需密钥来实现交易内容的隐私保护。

5.3权限隔离

本标准从权限隔离的层面将节点分为验证节点与非验证节点,非验证节点只能接受并处理与自己相关的交易数据。只有验证节点才能进行共识、运行交易、维护账本,而非验证节点则只能维护节点间的安全上下文,代表客户向成员服务或验证节点请求服务,向应用交付事件。

本标准采用了名为部分屏蔽的加密保护方案,对记录交易历史的Merkle树结构进行剪枝后只留下原始数据的哈希运算结果。公证人从别的节点获取原始数据的哈希值来计算最终的交易哈希根。通过权限隔离,加密保护的手段,Corda保证了只有交易的公证人,相关方才能看到原始数据,从而保护数据隐私。

5.4交易监管

本标准利用大数据交易联盟链技术记录交易信息,提供多方信任,保证交易可见的同时保证客户隐私;联通监管机构和中介机构,确保用户身份识别和信用筛选,通过共识算法验证交易,保证监管结构对节点的控制和可见;引入第三方征信等机构参与,形成对共识算法中主体的补充,并形成激励机制;通过撮合机制提供增值服务。

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6交易标准

6.1交易范围

1.用户范围:

本标准定义的用户范围为联盟内成员、联盟成员所提供数据交易服务的各类用户。

2.数据范围:

本标准涵盖的数据范围包括联盟内各单位各类交易数据、交易信息。

交易数据品种包括政府、医疗、金融、企业、电商、能源、交通、商品、消费、教育、社交、社会等各类数据。

注:本标准不含国家明确规定的涉密数据、个人隐私数据等一切违法违规的数据资产交易。全部数据在交易前须进行必要的脱敏、脱密处理。

6.2共识机制

本标准确定的共识机制有PoW、PoS、DPoS、PBFT。基于区块链技术各种共识机制的特性本标准要求按照以下维度来评价各种共识机制的技术水平:

合规监管:是否支持超级权限节点对全网节点、数据进行监管。

性能效率:交易达成共识被确认的效率。

资源消耗:共识过程中耗费的CPU、网络输入输出、存储等计算机资源。

容错性:防攻击、防欺诈的能力。

1、PoW:依赖机器进行数学运算来获取记账权,资源消耗相比其他共识机制高、可监管性弱,同时每次达成共识需要全网共同参与运算,性能效率比较低,容错性方面允许全网50%节点出错。

2、PoS:主要思想是节点记账权的获得难度与节点持有的权益成反比,相对于PoW,一定程度减少了数学运算带来的资源消耗,性能也得到了相应的提升,但依然是基于哈希运算竞争获取记账权的方式,可监管性弱。该共识机制容错性和PoW相同。

3、DPoS:与PoS的主要区别在于节点选举若干代理人,由代理人验证和记账。其合规监管、性能、资源消耗和容错性与PoS相似。

4、PBFT:是一种采用许可投票、少数服从多数来选举领导者进行记账的共识机制,但该共识机制允许拜占庭容错。该共识机制允许强监管节点参与,具备权限分级能力,性能更高,耗能更低,该算法每轮记账都会由全网节点共同选举领导者,允许33%的节点作恶,容错性为33%。

5、PoA:是直接指定哪些节点有记账权,其他节点透过演算法,如果是被授权的节点打区块,则判定区块有效。有记账权的节点,需要创世节点来进行授权,才有记账权。

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6.3数据存储

6.3.1数据结构

在本标准中,数据以区块的方式永久储存。区块按时间顺序逐个先后生成并连接成链,每一个区块记录创建期间发生的所有交易信息。区块的数据结构分为区块头(header)和区块体(body)。其中,区块头用于链接到前一个区块并且通过时间戳特性保证历史数据的完整性;区块体则包含了经过验证的、区块创建过程中产生的所有交易信息。

6.3.2数据库

本标准确定数据库的数据结构组织形式包含Key-Value型和关系型两种。其中,Key-Value型数据库的数据结构组织形式比较简单,读写性能很高,能支持海量并发读写请求,而且可扩展性强,操作接口简单,支持一些基本的读、写、修改、删除等功能,但不支持复杂的SQL功能和事务性。关系型数据库采用关系模型来组织数据,支持各种SQL功能,功能性强,支持事务性,读写性能一般,可扩展性弱。在部署时可选取适合的形式。

本标准确定部署形式包含单机型和分布式两种。其中,单机型数据库保证强一致性和较好的可用性。分布式数据库在物理部署上遵循了分布式架构,能提供高并发的读写性能和容错,有很强的可用性和分区容错性,但由于需要进行数据同步,分布式架构的数据一致性较弱,只能保证最终一致性。在部署时可选取适合的形式。

6.4加密机制

1.哈希散列(Hash)

确定在计算散列时计算2次。使用SHA-256散列,RIPEMD-160用于生成较短的散列。

2.Merkle树

基于散列的二叉树Merkle树使用SHA-256算法,每轮都将上一轮的结果两两相接后计算,若最后剩余单个元素则复制后计算。

3.地址(Address)与签名(Signature)

为在同等安全程度下所使用的密钥长度变短,提高算法实现的效率。本标准确定应用椭圆曲线签名算法(ECDSA算法)进行签名加密;确定地址作为ECDSA公钥(Public Key)的散列。

签名过程如下:

1、选择一条椭圆曲线Ep(a,b),和基点G;

2、选择私有密钥k(k

3、产生一个随机整数r(r

4、将原数据和点R的坐标值x,y作为参数,计算SHA1做为hash,即Hash=SHA1(原数据,x,y);

5、计算s≡r-Hash*k(modn)

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6、r和s做为签名值,如果r和s其中一个为0,重新从第3步开始执行

验证过程如下:

1、接受方在收到消息(m)和签名值(r,s)后,进行以下运算

2、计算:sG+H(m)P=(x1,y1),r1≡x1modp。

3、验证等式:r1≡rmodp。

4、如果等式成立,接受签名,否则签名无效。

证明公式:

签名体制的正确性证明:签名体制的正确性证明:

sG+H(m)P

=(k-H(m)nA)G+H(m)P

=kG-H(m)nAG+H(m)P

=kG-H(m)P+H(m)P

=kG

所以,r1≡rmodp。

R=kG;P=nAG;s=k-H(m)*nAmodp

6.5隐私保护

交易数据联盟成员全网可见,成员可以跟踪这些交易,可以通过观察区块链得出关于某事的结论,不利于个人或机构的合法隐私保护。

本标准针对该类风险的应对策略:

(1)由认证机构代理用户在区块链上进行交易,用户资料和个人行为不进入区块链。

(2)不采用全网广播方式,而是将交易数据的传输限制在正在进行相关交易的节点之间。

(3)对用户数据的访问采用权限控制,持有密钥的访问者才能解密和访问数据。

(4)采用例如“零知识证明”等隐私保护算法,规避隐私暴露。

6.6分布式账本

本标准确定应用分布式账本的方式针对全部数据交易记账,通过时间戳与哈希算法对数据资产确权。账单要由分布在不同地方的多个节点共同完成,每个节点都记录完整账目,全部参与监督交易合法性,同时共同为各节点提供佐证。

6.7智能合约

本标准确定在数据交易过程中,基于可信的不可篡改的数据交易信息,可以在区块链上部署可自动运行的程序(智能合约),其涵盖的范围包括编程语言、编译器、虚拟机、时间、转太极、容错机制等。

本标准确定智能合约通过虚拟机作为运行环境。虚拟机须沙箱封装或完全隔离,运行在虚拟机内部的代码不能接触到网络、文件系统或者其他进程。智能合约质检也智能进行有限的调用。

智能合约须做好充分的容错机制,通过系统化的手段,结合运行环境隔离,确保合约在有限时间内

大数据交易区块链技术应用标准

按预期执行。可提供如自动化付款转账交易、自动化的数据服务启停控制等功能。

7安全标准

区块链系统面临的风险不仅来自外部实体的攻击,也可能有来自内部参与者的攻击,、组件的失效,如软件故障。因此本标准确定系统在实施之前,需要制定风险模型,认清特殊的安全需求,以确保对风险和应对方案的准确把握。

针对现有区块链技术的安全特性和缺点,本标准围绕物理、数据、应用系统、加密、风控等方面构建安全体系,整体提升区块链系统的安全性能。

针对现有区块链技术的安全特性和缺点,本标准围绕物理、数据、应用系统、加密、风控等方面构建安全体系,整体提升区块链系统的安全性能。

7.1安全特性

1、写入数据的安全性

本标准确定在共识机制的作用下,只有当全网大部分节点(或多个关键节点)都同时认为这个记录正确时,记录的真实性才能得到全网认可,记录数据才允许被写入区块中。

2、读取数据的安全性

本标准不要求固有的信息读取安全限制,但可以在一定程度上控制信息读取,如把区块链上某些元素加密,之后把密钥交给相关参与者。同时,复杂的共识协议确保系统中的任何人看到的账本都是一样的,用以防止双重支付。

3、分布式拒绝服务(DDOS)攻击抵抗

本标准确定应用分布式架构。分布式架构赋予其点对点、多冗余特性,不存在单点失效的问题,因此其应对拒绝服务攻击的方式比中心化系统更加灵活。即使一个节点失效,其他节点不受影响,与失效节点连接的用户无法连入系统。

7.2物理安全

运行区块链系统的网络和主机应处于受保护的环境,其保护措施根据具体业务的监管要求不同,可采用不限于VPN专网、防火墙、物理隔离等方法,对物理网络和主机进行保护。

7.3数据安全

区块链的节点和节点之间的数据交换,原则上不应明文传输,例如可采用非对称加密协商密钥,用对称加密算法进行数据的加密和解密。数据提供方也应严格评估数据的敏感程度、安全级别,决定数据是否发送到区块链,是否进行数据脱敏,并采用严格的访问权限控制措施。

7.4应用系统安全

应用系统的安全需要从身份认证、权限体系、交易规则、防欺诈策略等方面着手,参与应用运行的

大数据交易区块链技术应用标准

相关人员、交易节点、交易数据应事前受控、事后可审计,可采用容错能力更强、抗欺诈性和性能更高的共识算法,避免部分节点联合造假。

7.5密钥安全

对区块链节点之间的通信数据加密,以及对区块链节点上存储数据加密的密钥,不应明文存在同一个节点上,应通过加密机将私钥妥善保存。在密钥遗失或泄漏时,系统可识别原密钥的相关记录,如帐号控制、通信加密、数据存储加密等,并实施响应措施使原密钥失效。密钥还应进行严格的生命周期管理,不应为永久有效,到达一定的时间周期后需进行更换。

7.6风控机制

对系统的网络层、主机操作、应用系统的数据访问、交易频度等维度,应有周密的检测措施,对任何可疑的操作,应进行告警、记录、核查,如发现非法操作,应进行损失评估,在技术和业务层面进行补救,加固安全措施,并追查非法操作的来源,杜绝再次攻击。

7.7算力攻击

本标准针对51%算力攻击问题的应对策略是采用算法和现实约束相结合的方式,如用资产抵押、法律和监管手段等进行联合管控。

供应链金融(解读版)

供应链金融(解读版) 一、供应链金融及其特征 “未来的时代不是单个企业之间的竞争,而是供应链之间的竞争,谁拥有供应链的优势,谁就拥有竞争上的优势。”一直以来,Big Lots 公司都为自身的供应链管理能力自豪,近年来却遇到了供应链资金和财务流的压力和挑战。 BigLots 公司是美国一家折扣零售企业,世界 500 强企业之一,拥有近 1500 家门店,主要出售食品、饮料、玩具、家具、服装、家居用品、小电子产品等。公司的供应商有很多是中小企业,它们长期面临现金流的挑战,对 Big Lots 的供应链产生了不利影响。而供应商高达18%的借贷成本也会反映在产品价格中,最终增加了 Big Lots 的采购成本。 于是,Big Lots 与 PrimeRevenue(一家第三方供应链金融服务商)及美国国民城市银行一起推动了应收账款融资计划。一旦 Big Lots 采购了供应商的产品,供应商就对 Big Lots形成了应收账款,Big Lots 接受货物并认可该供应商开出的发票后,相关信息就输入了PrimeRevenue 运营的云端系统(这个平台操作类似于网络银行,每周七天全天候 24 小时)中。供应商在网上看到自己所有被认可的票据后,就可以选择等待 Big Lots 全额付款,或将应收账款转让给美国国民城市银行。如果供应商选择收到 Big Lots 已批复的发票账款(扣除贴现利息),PrimeRevenue 就会指示 Big Lots 将款项再付给美国国民城市银行,并从供应商收取的融资费用中赚取一定比例的费用,而美国国民城市银行则获得了相应的贴现收益。 这就是供应链金融实践的典型案例。这里,Big Lots 是核心企业,它与供应商之间形成了供应链上下游,与 PrimeRevenue 都是供应链金融的平台服务提供商。而美国国民城市银行则是风险承担者,帮助解决供应商的现金流问题。可见,各参与方在其中发挥了不同的作用,从而使供应链金融模式成功运转。 1.供应链金融的价值所在。 通过 Big Lots 案例不难发现,供应链金融的产生有其必然性。随着经济全球化和网络化的发展,不同公司、不同国家甚至一国之内的不同地区之间的比较优势被不断地挖掘和强化。一些经济和金融欠发达地区或资金实力不强的中小企业,却常常遭遇“成本洼地”。它们有发展潜质、在供应链中不可或缺,却往往缺乏大企业的金融资源,受到现金流的制约。我们知道,“资金流是企业的生命源泉”,当企业支出和收入的资金分别发生在不同时刻,就产生了资金缺口,中小企业常常因为上下游优势企业的付款政策而出现现金短缺问题。“目前来看,供应链融资模式是解决这一问题最好的可尝试的方式之一。”因此,探讨供应链金融,解决供应链中出现的金融财务问题,对于中小企业、对于整个供应链顺利运转意义重大。 2.供应链金融的概念及特点。 “供应链金融是一种集物流运作、商业运作和金融管理为一体的管理行为和过程,它将贸易中的买方、卖方、第三方物流以及金融机构紧密地联系在了一起,实现了用供应链物流盘活资金,同时用资金拉动供应链物流的作用。” 供应链金融的实质,是金融服务提供者,针对供应链各渠道运作过程中企业拥有的流动性较差的资产,以资产所产生的确定的未来现金流为直接还款来源,运用不同的金融产品,采用闭合性资金运作模式(即设置封闭性贷款操作流程来保证专款专用),借助中介企业的渠道优势,提供个性化的金融服务方案。通过为企业、渠道及供应链提供全面的金融服务,提升供应链的协同性,降低运作成本。具体

大数据分析应用的九大领域

大数据分析应用的九大领域 2014/6/26 11:13 随着大数据的应用越来越广泛,应用的行业也越来越低,我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用,从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响,但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用,这些都是大数据在分析应用上的关键领域: 1.理解客户、满足客户服务需求 大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据,为了更加全面的了解客户。在一般情况下,建立出数据模型进行预测。比如美国的着名零售商Target就是通过大数据的分析,得到有价值的信息,精准得预测到客户在什么时候想要小孩。另外,通过大数据的应用,电信公司可以更好预测出流失的客户,沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖,汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平,政府也能了解到选民的偏好。 2.业务流程优化 大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据,其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面,地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车,利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进,这其中就包括了人才招聘的优化。 3.大数据正在改善我们的生活 大数据不单单只是应用于企业和政府,同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据,这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情,大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。

安全生产信息化平台设计方案

安全生产信息化平台设计方案

修订记录

目录 1系统设计概述 (4) 1.1任务目标 (4) 1.2需求分析 (4) 2系统组件设计 (4) 2.1组件架构 (4) 2.2组件简介 (4) 3系统组件说明 (5) 3.1应用物联网感知设备 (5) 3.2数据中继服务器 (6) 3.3通信服务器组 (6) 3.4主(备)服务器组 (6) 3.5系统访问终端 (7) 4系统工作流设计 (8) 4.1工作流架构 (8) 4.2工作流简介 (8) 5系统工作流说明 (8) 5.1第三方接入 (8) 5.1.1前期项目数据接入 (8) 5.1.2监管部门数据接入 (8) 5.2危险源数据导入 (9) 5.2.1危险品数据导入 (9) 5.2.2企业数据接入 (9) 5.3大数据平台构建 (9) 5.4实时监测功能实现 (9) 5.4.1固定设备检测 (9) 5.4.2移动设备检测 (9) 5.5预案处置功能实现 (9) 5.5.1危险评估预案 (9) 5.5.2应急预案 (9) 5.5.3应急指挥 (9)

1系统设计概述 1.1任务目标 进一步加强新区各职能部门之间的沟通、协调、合作机制,完善事前事中事后安全生产监管需要,实现危险化学品源头控制,全程管控,对危险化学品仓储、流量、流向实时监控及应急救援。 1.2需求分析 ●完善基础数据建设包括一企一档、危险化学品流量流向、SDS库等模块; ●开发GIS系统保证安全生产信息的共享; ●开发危险化学品经营仓储(包括仓储和自有储存)、生产、使用、重大危险源等企业安 全生产监管信息模块; ●开发危险化学品经营仓储(包括仓储和自有储存)、生产、使用、重大危险源等企业安 全生产监控及预警模块; ●开发危险化学品仓库应急救援信息模块; ●实现新区公安局、建交委、文广局、气象局及相关区域应急队伍、物资等职能部门的数 据共享; 2系统组件设计 2.1组件架构 2.2组件简介 组件类别:

中国信通院解读政务大数据标准化现状和趋势

中国信通院解读政务大数据标准化现状和趋势 日前,中国信息通信研究院云大所大数据技术主管姜春宇在“OSCAR云计算开源产业大会”上,围绕政务大数据标准化现状和趋势进行深入解读。中国信息通信研究院云大所大数据技术主管姜春宇大数据时代的到来给政府信息管理变革带来了新的契机 在大数据概念和技术出现之前,国家试图解决的是政务信息资源交换共享的问题,在2007年就推出了政务信息资源交换体系和政务信息目录的系列国家标准,从数据标准和交换体系方面试图解决数据交换共享的问题。随着大数据技术与应用的发展,政府面临新的任务: 一是利用大数据来提升政府决策和治理能力。除了实现政务信息的共享之外,还需要构建起大数据资源的汇集与整合,从而为政府各个部门提供完善的分析支撑的能力。 二是如何将政务的数据资源运营流转起来,对外辐射到整个社会各行各业,将价值释放给社会和民众,促进社会的发展进步,这就是数据分析应用和数据资产管理的需求。 国家大数据战略实施以来,我国政府出台了多项顶层设计,为大数据产业的快速成长提供良好的发展环境。特别是2017年起,'加快国务院部门和地方政府信息系统互联互通,形成全国统一政务服务平台'、'深入推进'互联网+'行动和国家大数

据战略'、等要求陆续提出,为政府信息化建设提供了新的商业机遇和建设方向。在多种因素的驱动下,国家和各地方政府围绕政务信息资源标准化发展,紧锣密鼓地发布了多个重要政策文件。其中,特别是《政务信息资源共享管理暂行办法》、《政务信息系统整合共享实施方案》、《政务信息资源目录编制指南(试行)》三个重要文件,不仅明确了政务信息资源共享的原则、分工,给出了信息系统整合的实施方案,也给出了国标《政务信息目录》标准体系正确打开方式,更具有实操性。这也说明国家认识到了标准的落地需要更多推广手段和指导手段。然而,我们也必须看到,当前在政务信息资源交换共享过程中,仍然在标准使用、业务系统建设、执行机构、数据共享全责等方面存在较多问题,需要进一步完善。 新挑战:政务数据治理和数据资产管理 政务数据资产管理是一个新的命题,在概念、目标与实施途径等方面,与传统的政务数据共享交换都存在差异。 大数据发展促进委员会发布的《数据资产管理实践白皮书》中,对数据资产管理的基本架构进行了描述,其中包含9个活动职能和2个保障措施。活动职能是指落实数据资产管理的一系列具体行为,保障措施是为了支持活动职能实现的一些辅助的组织架构和制度体系。 数据资产管理体系架构围绕这一体系,大数据发展促进委员

供应链金融的发展现状

供应链金融的发展现状 供应链金融的目的主要是为供应链上的核心企业、上下游企业而服务,实现银行、企业以及物流公司的合作共赢。面对中小企业的融资高需求,供应链金融未来市场规模巨大,目前国内还处于发展起步阶段。随着金融科技的快速发展,将会在供应链金融上得到广泛的应用,对于降低成本、提高效率都起到了关键性的作用。 供应链金融是指将供应链上的核心企业以及与其相关的上下游企业看做一个整体,以核心企业为依托,以真实贸易为前提,运用自偿性贸易融资的方式,通过应收账款质押、货权质押等手段封闭资金流或者控制物权,对供应链上下游企业提供的综合性金融产品和服务。 一、供应链金融的国内发展现状 我国供应链金融业务最早产生于深圳发展银行。1999年,深圳发展银行在华南地区以“票据贴现”业务最先介入供应链金融领域。近年来,供应链金融已经在我国迅速的发展,已成为银行和企业拓展发展空间增强竞争力的一个重要领域,也为融资困难的中小企业拓宽了融资渠道。 在供应链金融模式中,由于融资依据的资产主要为应收账款、存货等资产,这些资产的规模大小也将影响我国供应链金融的整体市场规模。根据国家统计局的数据,我国2006~2015年工业企业应收账款净额年均复合增长率为15.6%,从2006年的31692.21亿元增长到2015年的117246.31亿元,增幅超过了3倍;我国2006~2015年工业企业存货复合增长率为12.0%,2015年达到102804亿元,相比2006年的36999.26亿元,十年里增长了1.8倍。应收账款和存货等资产的不断增长为我国供应链金融的发展奠定了坚实的基础。据相关数据预测,2020年我国供应链金融的市场规模将达到14.98万亿元左右。 数据来源:国家统计局 数据来源:国家统计局 二、供应链金融的发展趋势 (一)更多的市场主体参与 传统的供应链金融服务由于受到资金实力、牌照等门槛,主要以商业银行提供为主。随着互联网、大数据等技术的发展,更多的市场主体将可以利用自身的信息或技术等方面的优势,直接开展供应链金融服务,包括电商、物流企业或综合实力强的实体企业。

大数据应用的五个典型应用场景

大数据应用的五个典型应用场景 来源:中国计算机报时间:2015-03-24 11:31:09 作者: 数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景,分享给大家! "数据将成为一种战略性原料,每一个企业、科研团队和政府,都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。"电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据,对大数据怦然心动的企业也确实很多。但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士的广泛调研,IBM发现,大多数企业都已经认识到'大数据'改善决策流程和业务成效的潜能,但他们却不知道该如何入手。 的确,在主动或被动迎接大数据时代之时,企业管理人员迫切需要在实干之前,明确很多问题的答案:3V之外大数据还具备何种属性什么是大数据解决之道的要素大数据实施是否有章可循...... 以《分析:大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子,IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。在此基础上,以"智慧的分析洞察"为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践,形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。 IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠 明确发力点 在大数据和分析领域,IBM公认已经具备了充分的技术优势。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示:"数据构成了智慧地球的三大元素:物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent),而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式,带来'大数据'这场信息社会的变革。作为大数据领域的领导者,IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式;助力企业进行基于这场信息革命的业务转型,获取竞争机遇和不可估量的商业价值。" 要实现这一愿景,有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研,并共同撰写发布了《分析:大数据在现

《大数据技术原理与应用》课程标准

《大数据技术原理与应用》课程标准 一、课程信息 课程名称:大数据技术原理与应用课程类型:考查课 课程代码:授课对象:物联网工程专业本科班,物联网创新班 学分:先修课:物联网导论、操作系统教程、编程 学时:后续课:智能家居、智能物流、云计算 制定人:理艳荣、张海兰制定时间: 二、课程性质 《大数据技术》是一门专业选修课,大数据技术入门课程,为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带,以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则,为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。 课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构、分布式文件系统、分布式数据库、数据库、云数据库、分布式并行编程模型、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。在、、和等重要章节,安排了入门级的实践操作,让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。 三、课程设计 1.课程目标设计 (1)能力目标 总体目标:通过学习大数据相关理论知识,掌握大数据的系统架构及关键技术以及具体应用场景,并结合具体设计实例,培养学生创新意识和实践能力。 件系统的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程,并熟练掌握分布式文件系统的使用方法; ()能够了解分布式数据库的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制,并熟练掌握的使用方法; ()能够了解数据库与传统的关系数据库的差异、数据库的四大类型以及数据库的三大基石;基本掌握、等数据库的使用方法; 具体目标:

序号单项能力目标 能够掌握大数据的基本概念 能够掌握相关的数据管理、存储、分析计算等的技术基础 能够掌握的相关知识 通过对数据库的学习和编程设计,掌握的使用方法 掌握大数据知识体系的系统架构 (2)知识目标 序号知识目标 了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求,掌握的概念 了解布式数据库的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制 了解数据库与传统的关系数据库的差异、数据库的四大类型以及数据库的三大基石 了解云数据库的概念、基本原理和代表性产品的使用方法 2.课程内容设计 ()设计的整体思路:面向实践,以理论知识与具体应用相结合的方式介绍大市聚。理 论结合实际,由浅入深,加强对大数据概念及技术的理解与巩固。此课程划分为下列模块。 ()模块设计表: 模块名称学时 介绍大数据的基本概念和应用领域,并阐述大数据、云计 算和物联网的相互关系 介绍大数据处理架构 分布式文件系统的基本原理和使用方法 分布式数据库的基本原理和使用方法 数据库的概念和基本原理 云数据库的概念和基本原理 分布式并行编程模型原理和使用方法 架构再探讨 总复习 合计 3.教学进度表设计

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第7期 24 2014年4月10日 计算机教育 ComputerEducation ◆新视点 文章编号:1672.5913(2014)07—0024-06 中图分类号:G642 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 (中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083) 摘要:互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利,使得互联网上 的数据量急剧增长,由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题,尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景,阐述大数据的基本特征及其应用,结合医疗领域,论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词:大数据;物联网;医疗;大数据挖掘 1 大数据早已存在,为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹,计算需要数据,数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达,来自于客观世界并早已存在。例 如,半个世纪前,全球的人口数量就有数十亿,与之相关的数据就是大数据;但是在那个时代,由于技术的局限性,大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前,采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。20世纪80年代兴起的互联网技术在近30 年里发生了翻天覆地的变化,彻底地改变了人们的工作和生活方式【l】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据,而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据,这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计,现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到1 000 PB,即10亿 GBt21。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用RFID等技术实现了

大数据三大应用领域

大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个领域拥有巨大的应用潜力和商机。 今天,大数据似乎成了万灵药,从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测,正如那句俗语: “当你手里有了锤子,什么都看上去像钉子。 ”当IT经理成功部署一套Hadoop系统后,任何事看上去都与大数据有关(事实也是如此)。 类似的事情在云计算的普及中也出现过,一开始大家认为所有的IT都可以搬到云端,而现实是我们依然需要虚拟化技术和基础设施。 对于大数据来说,如果IT经理们初期不能正确选择应用领域,有可能会导致达不到期望值,招致麻烦。 其实,综合来看,未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好,大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 商业智能过去几十年,分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。 数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题: “某某人本季度的销售业绩是多少?”(基于结构化数据),但如果涉及决策和规划方面的问题,由于不能快速处理非结构化数据,传统的BI会非常吃力和昂贵。 大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限: 首先,它们都是“预设-抓取”工具,由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次,它们都专注于报告“已知的未知”(Known unknowns),也就是我们知道问题是什么,然后去找答案。

(而大数据会给出一些未知的未知,也就是你没有想到的一些问题的结果)传统BI工具主要用于企业运营,侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL(Extract、Transform、Load)。 将近80%的Hadoop应用都与ETL有关,例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜,配合大量的开源大数据工具,人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。 可以说,低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。 此外,处理性能的大幅提高(例如内存计算)使得实时互动分析更加容易实现,而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。 这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。 今天的大数据技术还处于战国时期,未来几年,随着企业间的兼并和新产品的不断推出,BI厂商们将能推出完善的,让CEO感到满意的“大数据套件”,但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。 因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样,大数据也会经历类似的发展过程。 传统的BI工具将与大数据分析并存。 公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。 如今,数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。 今天,城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。 这些都是非常紧迫的问题,而城市,也正是大数据计划的绝佳实验室。 以纽约这样的大都市为例,政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化(购物、交通、医疗等)等都是大数据分析的理想对象。

智慧安监云平台助力大数据监管

中国安全生产报/2015年/5月/28日/第006版 科教 智慧安监云平台助力大数据监管 ——江苏省南京市推进安全生产信息化建设纪实 本报记者 日前,江苏南京智慧安监云平台已全部建成并正式投入使用。截至目前,已有5万余家生产经营单位的安全生产信息被纳入平台。通过智慧安监云平台建设,南京市安监局安全监管信息化水平得到了显著提升。 近年来,南京市安监局积极总结各地安全生产信息化建设方面的相关经验,从顶层设计着手,统一标准规范,确定了建设全市统一的安全生产大数据中心、云支撑平台,以及覆盖全市安监系统的监管业务系统、视频会议系统、隐患治理系统、诚信管理系统、应急救援系统等,实现了监管监察与应急救援业务信息化,为全市安监系统工作转型升级提供了强大的信息化技术保障。 统一规划分步建设 2013年,南京市安监局提出建设有南京特色的智慧安监云平台,要求充分体现“数据共享、平台共用”的建设思想,特别是要实现市区两级安监部门共享、共用,避免重复建设。依据国家相关要求,南京市安监局编制了全市智慧安监云平台建设的指导意见和技术规范方案,鼓励区安监部门依据规范,有序建设个性化业务系统。 南京智慧安监云平台,充分利用南京市信息中心整体托管、统一部署,极大地降低了平台硬件建设投资成本,也解决了网络和信息安全管理等运维问题。在顶层设计基础上,坚持“以用促建”的原则,采用分步建设策略,避免重复开发和信息孤岛的出现。 南京市安监局统一负责智慧安监云平台的建设及全市共性业务模块的设计和配置工作;统一负责全市智慧安监云平台的运维管理,避免同类系统的重复建设,降低运维成本。 为促进全市安全生产信息化建设,南京市安监局出台了2个规范性文件,明确安全生产失信行为信息的范围、安全生产失信行为的认定标准、安全生产失信行为信息公示办法,以及黑、黄名单管理制度。同时,还明确了安全生产信用信息的归集和使用原则范围、安全生产信用信息系统构成、功能及维护、安全生产信用信息的归集办法和使用办法。 南京市出台了《南京市安全生产事故隐患排查治理信息系统建设工作实施方案》《南京市安全生产事故隐患排查治理信息系统建设工作管理办法(试行)》。此外,市安委会还下发方案部署督促市级隐患排查体系建设工作,与各区政府、开发园区管委会和相关部门签订考核目标责任书,明确隐患排查治理体系建设目标,未完成目标任务的,在安全生产评优评先时,实行一票否决。 目前,隐患排查治理信息系统覆盖市级行业管理部门15个、乡镇(街道)98个、区级行业管理部门210个,共有1.2万家企业被录入系统,今年一季度累计排查整改隐患1.5万余条,整改率达98.7%。 互联共享注重实效 南京智慧安监云平台在满足市级安全监管监察和办公主体功能的同时,覆盖了区级安全监管业务,并延伸到乡镇(街道)和企业、横向覆盖安委会成员单位。 总体来看,该平台已成为包括行政执法、隐患排查、职业卫生监管、教育培训、企业诚信等功能的综合信息化平台,实现了对安全监管业务流程、使用部门、服务对象的全覆盖。 值得一提的是,在平台视频会议系统建设方面,通过与南京青奥组委协商,政府划拨,低成本购置了用于保障青奥会的视频会议系统,实现了低投入、高产出,快速投入使用。依托南京市

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域,千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才,力争打造大数据全才,就今年的综合情况来看,未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好,大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 (1)商业智能 商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年,分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题:“某某人本季度的销售业绩是多少?”(基于结构化数据),但如果涉及决策和规划方面的问题,由于不能快速处理非结构化数据,传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限: 首先,它们都是“预设-抓取”工具,由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次,它们都专注于报告“已知的未知”(Known unknowns),也就是我

们知道问题是什么,然后去找答案。(而大数据会给出一些未知的未知,也就是你没有想到的一些问题的结果)传统BI工具主要用于企业运营,侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL(Extract、Transform、Load)。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关,例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜,配合大量的开源大数据工具,人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说,低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外,处理性能的大幅提高(例如内存计算)使得实时互动分析更加容易实现,而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年,随着企业间的兼并和新产品的不断推出,传统的BI工具将与大数据分析并存。 (2)公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今,数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

大数据技术与应用

附件25: 高职电子信息大类大数据技术与应用赛项 技能竞赛规程、评分标准及选手须知 一、竞赛容 赛项名称:大数据技术与应用 赛项容:以大数据技术与应用为核心容,重点考察参赛选手在Hadoop平台环境下,对于大规模并行数据处理以及存计算技术的应用能力。具体包括: 1. 掌握Hadoop平台环境部署与基本配置,了解基于大数据计算平台的常见应用; 2.综合利用numpy、pandas、matplotlib、scikit 模块和MapReduce技术、分布式存储系统HDFS、分布式计算框架MapReduce/Yarn、数据仓库Hive、Python 等开发语言工具和技术,匹配和连接数据源,实现大数据的采集,提取、清洗、转换、分析、挖掘操作,产生分析结果,并且实现可视化呈现。 3.依据项目应用需求和分析结果,完成数据分析报告的编写。 二、竞赛方式 本赛项为团体赛,每支参赛队由3名参赛选手组成。 三、竞赛时量 竞赛时间4小时,竞赛连续进行。 四、名次确定办法 名次确定办法原则上按照竞赛总成绩从高分到低分排序确立选手名次。总成绩相同时,完成时间较短者名次列前;成绩和完成时间均相同时,操作过程较规者名次列前。 五、评分标准与评分细则 1.评分标准 本赛项总分为100分,采取分项计分制(表1)。

2.评分细则 竞赛成绩评定实行“裁判长合权负责制”,负责组织评分裁判进行成绩评定。评分裁判负责对参赛队伍(选手)的比赛作品、比赛表现按赛项评分标准进行评定。成绩评定根据竞赛考核目标、容对参赛队或选手在竞赛过程中的表现和最终成果做出评价。 本赛项的评分方法为现场评分和结果评分,现场评分为5分,由现场裁判根据参赛队的操作规以及综合表现情况进行评分;结果评分为95分,依据赛项评价标准,对参赛选手提交的竞赛成果进行评分。

金融科技在供应链金融中的应用

金融科技在供应链金融中的应用 一、智慧化供应链金融与传统的供应链金融相比,具有哪些优势? 这个问题首先要从什么叫智慧化供应链金融的内涵说起。智慧化供应链金融是建立在数字化、智能化的基础上的。 所谓数字化在计算机虚拟环境中对整个供应链过程进行评估和优化,并进一步推动整个生命周期的新型组织方式。数字化本身的概念内涵是在于什么,在于提高本身供应链的信息之间协同,这是数字化的含义。 而智能化呢,它在数字化的基础上,通过我们互联网、监控技术,来加强整个供应链信息管理、服务,来提高对供应链的可控性,并且初步,我们说的智能手段和智能体系,建构高效的运营系统,它的核心是在于提高我们整合供应链的效果,降低我们整个供应链的交易成本。 到了智慧化阶段,它在整个供应链过程中进行治理性的活动,也就是依赖我们所能获取各种数据,进行分析、推理、判断、构思和决策,某种意义上部分取代了我们人工分析方法、分析过程,它把整个供应链推到柔性化和高度集成的过程。 二、互联网供应链金融目前比较好的模式有哪几种?互联网供应链金融在大宗商品电商领域的应用实战可否举几个例子? 供应商金融的模式各不相同,所有供应链金融基本的组织单元有四个:供应链上下游、平台服务提供商、风险管理者、流动性提供者,伴随着这四者的不同

组合而产生不同的模式。这里就有集合四个元素为一体的,譬如UPS和GE,这种模式一般是产业中的大企业。 我举几个好的例子,比如香港利丰集团,利丰集团从去年开始也在大规模推送供应链金融,他们在应用过程中涉及大量海外供应商,特别是我们中国的供应商。问题是即便一个供应商生产出产品,从形成提单到海运,到通关、清关、就地分拨,这时候发出账单有周期。假如周期是60天,也就意味着60天拿不到钱。可是我们今天大量中小型供应商承受不起几十天资金压力,正是在这样情况下,香港利丰集团2014年专门成立一家金融公司就是利丰信用,一旦我给你下单之后就可能形成潜在的应付账款,供应商可以把应收账款进行一次转让,我们大家知道金融当中最通俗一种金融做法叫保理。 有一个问题出来了,实际上我们今天很多供应商,如何去贴现,贴现是多少。再加上今天很多供应商没有给它下单,它需要引进设备提升能力,这种情况下让一个金融机构给它进行融资很难。所以也正是在这样一种状态下,今年利丰集团提出数字供应链,就是用大数据来驱动供应链金融。什么叫大数据所驱动的供应链金融,就是你们现在看到这个图。伴随供应链的每一个活动,怎么能够通过我们的信息化,能够把所有的供应链作用活动,能够把它高度数据化、信息化之后贯通,形成这种贯通。 再举一个例子,蚂蚁金服最近这两年大规模农村供应链金融。他们现在怎么做呢?首先在农村端建立了店小二,反过头来抓住产业龙头,跟龙头企业进行合作,对龙头企业整个生产经营进行支持,这样就渗透到客户的底层。两周前我来江苏,江苏有一个最重要的养殖大企业益客,益客现在中国禽类养殖三剑客之一。

大数据技术及其在教育研究领域应用.doc

大数据技术及其在教育领域的应用大数据是一个正在发展中的概念。到目前为止,学术界对于“大数据”一词还没有准 确、统一的定义。著名学者涂子沛在《大数据》一书中指出:“大数据(BigData)是指那 些大小已经超出了传统意义上的尺度,一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数 据,一般以‘以太节’为单位。大数据之大,并不仅仅在于容量之大,更大的意义在于通 过对海量数据的交换、整合和分析,发现新的知识,创造新的价值,带来‘大知识’、 ‘大科技’、‘大利润’和‘大发展’。 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全 面的洞察能力提供了前所未有的空间。互联网时代的数据正在迅速膨胀,它决定着组 织的未来发展,随着时间的推移,人们将越来越意识到数据对组织的重要性。对于企 业组织来讲,大数据的价值体现在两个方面:分析使用和二次开发。对大数据进行分 析能揭示隐藏其中的知识信息,对大数据的二次开发则是通过大数据创造出新产品和 服务。例如,Facebook通过结合大量用户信息,定制出高度个性化的用户体验,并创 造出一种新的广告模式。大数据这股汹涌浪潮正在兴起,将给各行各业的发展模式和 决策带来前所未有的革新与挑战,教育领域同样不可避免,面临新的挑战和机遇。 大数据在教育领域中的主要应用 近年来,随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇,教育逐渐被认为是大数据 可以大有作为的一个重要应用领域,有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。 大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重 要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用 于统计和分析。 而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世,也使教育领域 中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出,大数据将掀起新的教育革命,比如革 新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。 教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学 校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被 我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据,我们就能发现这些重要信息,并利用它们为 改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时,它还能改善学生期末考试的成绩、平时的 出勤率、辍学率、升学率等。 1. 革新教育理念和教育思维 随着大数据时代的来临,教育大数据深刻改变着教育理念、教育思维方式。新的时代, 教育领域充满了大数据,诸如学生、教师的一言一行,学校里的一切事物,都可以转化为 数据。当每个在校学生都能用计算机终端学习时,包括上课、读书、写笔记、做作业、发

供应链金融的发展现状

供应链金融的发展现状文件管理序列号:[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

供应链金融的发展现状供应链金融的目的主要是为供应链上的核心企业、上下游企业而服务,实现银行、企业以及物流公司的合作共赢。面对中小企业的融资高需求,供应链金融未来市场规模巨大,目前国内还处于发展起步阶段。随着金融科技的快速发展,将会在供应链金融上得到广泛的应用,对于降低成本、提高效率都起到了关键性的作用。 供应链金融是指将供应链上的核心企业以及与其相关的上下游企业看做一个整体,以核心企业为依托,以真实贸易为前提,运用自偿性贸易融资的方式,通过应收账款质押、货权质押等手段封闭资金流或者控制物权,对供应链上下游企业提供的综合性金融产品和服务。 一、供应链金融的国内发展现状 我国供应链金融业务最早产生于深圳发展银行。1999年,深圳发展银行在华南地区以“票据贴现”业务最先介入供应链金融领域。近年来,供应链金融已经在我国迅速的发展,已成为银行和企业拓展发展空间增强竞争力的一个重要领域,也为融资困难的中小企业拓宽了融资渠道。 在供应链金融模式中,由于融资依据的资产主要为应收账款、存货等资产,这些资产的规模大小也将影响我国供应链金融的整体市场规模。根据国家统计局的数据,我国2006~2015年工业企业应收账款净额

年均复合增长率为15.6%,从2006年的31692.21亿元增长到2015年的117246.31亿元,增幅超过了3倍;我国2006~2015年工业企业存货复合增长率为12.0%,2015年达到102804亿元,相比2006年的36999.26亿元,十年里增长了 1.8倍。应收账款和存货等资产的不断增长为我国供应链金融的发展奠定了坚实的基础。据相关数据预测,2020年我国供应链金融的市场规模将达到14.98万亿元左右。 数据来源:国家统计局 数据来源:国家统计局 二、供应链金融的发展趋势 (一)更多的市场主体参与 传统的供应链金融服务由于受到资金实力、牌照等门槛,主要以商业银行提供为主。随着互联网、大数据等技术的发展,更多的市场主体将可以利用自身的信息或技术等方面的优势,直接开展供应链金融服务,包括电商、物流企业或综合实力强的实体企业。 比如实体企业。传统的供应链金融模式里,实体企业往往只是作为核心企业存在,银行以其提供的上下游企业数据为依据,为中小企业提供融资服务。但随着核心企业对供应链金融的理解越来越深刻,开始利用自身资金或通过外部融资资金,直接对上下游企业进行授信。核心企业利用自身的信息优势,更加凸显出自己的作用。

互联网+安全生产信息化解决方案方案 互联网+智慧安监整体解决方案 安全生产监管监测大数据平台

互联网+智慧安监大数据云平台(一体化、智能化、预警化、移动化) 建 设 方 I

案 II

目录 第1章前言 (6) 1.1、智慧安监发展瓶颈 (6) 1.2、智慧安监建设思路 (7) 1.3、智慧安监的根本任务 (8) 1.3.1、更透彻的安全感知与信息互联 (8) 1.3.2、更深入的数据挖掘与智能分析 (9) 1.3.3、更高效的事务处理与协同办公 (9) 1.3.4、更广泛的信息开放与公众参与 (9) 1.4、智慧安监建设目标 (10) 1.4.1、促进安全生产数据信息泛在互联,提高资源利用水平 (10) 1.4.2、促进安全监管工作运行精细高效,提升智能监管水平 (11) 1.4.3、提高安监信息资源应用管理水平,推动监管服务创新 (11) 1.5、智慧安监设计原则 (11) 1.5.1、开放化 (11) 1.5.2、一体化 (12) 1.5.3、智能化 (12) 1.5.4、预警化 (12) 1.5.5、移动化 (13) 1.6、设计依据 (13) 1.7、智慧安监建设主要内容 (15) I

第2章智慧安监大数据管理平台 (17) 2.1、智慧安监大数据管理平台结构图 (17) 2.2、智慧安监大数据管理平台模型图 (19) 2.3、智慧安监大数据管理平台架构 (20) 2.4、智慧安监大数据管理平台监管流程 (21) 2.5、智慧安监大数据管理平台解决方案 (21) 2.6、智能分析服务器与无人机对接应用 (23) 2.7、应急管理综合平台 (24) 2.8、可视化指挥调度平台 (25) 2.8.1、平台结构图 (26) 2.8.2、平台建设内容 (26) 2.8.2.1、融合调度平台 (26) 2.8.2.2、系统集成平台 (27) 2.8.2.3、可视化指挥调度系统 (27) 2.8.3、系统功能 (27) 2.8.3.1、一键式”布控 (27) 2.8.3.2、警力到位亮灯 (28) 2.8.3.3、离岗自动查勤 (28) 2.8.3.4、图上点击通话 (29) 2.8.3.5、智能比中合围 (29) 2.8.3.6、案件散点分析 (30) II

大数据技术在供应链金融中的具体应用

大数据技术在供应链金融中的具体应用大数据(big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 近年来,供应链金融在大数据的支持下发生了脱胎换骨的变化,这种变化主要体现在信息的收集与分析方面。 大数据的应用拓宽了供应链金融的服务内涵,通过运用大数据分析技术,供应链金融服务者可以分析和掌握平台会员的交易历史和交易习惯等信息,对交易背后的物流信息进行跟踪分析,全面掌控平台和会员的交易行为,并通过掌握的信息给予平台会员融资支持。大数据的应用降低了供应链金融的业务成本和贷后管理成本。 大数据的应用一定是围绕着特定的商业目的,通过整合内部和外部、结构化和非结构化的信息来指引商业行为的过程。 在供应链金融中,大数据技术具体可以应用在以下方面: 1、精准把握需求,设计个性化金融和物流服务 大数据技术可通过数据挖掘匹配多种数据源,结合行业发展动态,精准把握中小企业需求,将企业寻找信息转换成信息主动寻找企业,为中小企业设计各种个性化供应链金融服务。同时还可以根据企业实际的运输节点、货物、目的地等需求提供个性化物流服务,提升物流的效率。

2、多维度分析和验证信息,降低信息不对称 传统模式下征信及自动贷后基于的交易数据主要依托于静态、平面的财报数据,这种数据容易出现人为加工等风险,参考价值不大。 而大数据应用模式下主要依托的是动态、可持续的财务数据源,其将对相关主体的财务数据、生产数据、现金流量、资产负债、研发投入、产品周期等多维度的数据进行全方位的梳理和分析,并通过订单、库存、结算、销售分配等明细交易记录进行对比和交叉验证。以此获得企业最真实的经营状态,提高征信服务质量,降低信息不对称。 3、分级预警、量化授信,精准把控风险 依托传统模式下征信数据所作出的授信决策存在单一、不准确、更新频次慢等问题。依托大数据技术,对企业的授信可通过模型结合动态数据源脱敏处理,根据行业数据和外源数据做出行情分析和价格波动分析,实现实时监控的分级预警、量化授信,实现风险的精准把控。 4、建立授信主体数据库,完善数据交互 传统模式下的供应链金融仅依靠核心企业客户的订单数据,缺乏各环节的配合和完整的交互数据。大数据应用模式通过交易网关数据模式建立授信主体全方位的数据库,从云端获取中小企业交叉数据,智能匹配中小企业进销存ERP系统,彻

[参考论文]大数据存储技术标准化论文

[参考论文]大数据存储技术标准化论文大数据存储技术标准化论文 摘要:大数据作为信息化时代的战略新兴产业,发展速度势不可挡,虽然目前国内还没有大数据存储的统一标准,但国内很多公司关注并投入到这一领域。制定符合中国国情的大数据存储接口标准,对促进整个产业的稳定发展具有重要的现实意义。 1 引言 随着互联网Web2.0的兴起和云计算的发展,大数据的价值越来越受到人们的重视,人们对数据的处理实时性和有效性要求也越来越高。大数据的应用已经进入了各行各业了,如商业智能、公共服务、科学研究等领域。目前大数据的分析技术发展十分迅速,尤其是大数据分析平台Hadoop得到了各大厂商的极大关注,基于Hadoop平台进行的大数据分析、数据存储研究正在进行[3]。目前国际、国内尚未出现大数据分析的全流程标准服务和接口定义,本文研究的重点是根据国内大数据的实际现状,采用hadoop平台进行大数据存储处理的全流程分析以及各个功能模块进行对比研究,提出建立大数据存储的标准化体系的建议,有利于促进形成大数据存储的基础性标准,从而为产业发展提供了有力的保障。 2 大数据存储技术的种类 大数据可能由TB级(或者甚至PB级)信息组成,既包括结构化数据(数据库、日志、SQL等)以及非结构化数据(社交媒体帖子、传感器、多媒体数据)[2]。大部分这些数据缺乏索引或者其他组织结构,可能由很多不同文件类型组成。针对不同类型的海量数据,业 界提出了不同的存储技术。 2.1 分布式文件系统

分布式文件系统主要代表有Google的GFS和Hadoop中的HDFS。GFS是一个可扩展的分布式文件系统,是针对与大规模数据处理和Google应用特性而设计的,他运行在廉价的普通硬件上,可以提供高容错、高性能的服务。 HDFS是开源的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),运行在跨机架的集群机器之上,具有高吞吐量来访问大数据集应用程序。它采用了主/从结构,由一个NameNode节点和多个DataNode节点来组成,NameNode主节点是主服务器,管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作;DataNode是集群中一般节点,它负责节点的数据的存储。客户端通过NameNode 向DataNode节点交互访问文件系统,联系NameNode获得文件的元数,而文件I/O 操作则是直接和DataNode进行交互的。HDFS允许用户以文件的形式存储数据,HDFS将大规模数据分割成多个64M为单位的数据块,采用数据块序列的形式存储在多个数据节点组成的分布式集群中。它具有很强的可扩展性,通过在集群中增加数据节点来满足不断增长的数据规模,同时它也具有高可靠性和高容错性,每个数据块在不同的节点中有三个副本,在海量大数据处理方面有很强的性能优势。 2.2 半结构化数据NoSQL数据库 NoSQL是一种打破了关系型数据库长久以来占主导地位的快速成长起来的非关系松散数据存储类型,这种数据存储不需要事先设计好 的表结构,它也不会出现表之间的连接操作和水平分割。他可以弥补关系数据库在处理数据密集型应用方面表现出的性能差、扩展性差、灵活性差等问题,NoSQL数据库了是作为关系数据库的补充。目前主流的NoSQL数据库有文档型数据库、列存储数据库、键值对(Key-Value)存储数据库。 (1)列存储数据库:列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合与批量数据处理和即席查询[1]。列存储将所有记录中相同字段的数据聚合存储,它通常用于应付分布式存储文件系统。典型的列存储数据库有Cassandra、

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