InforSuite AS 技术白皮书

大数据安全保障措施

（一）数据产生／采集环节的安全技术措施 从数据安全角度考虑，在数据产生／采集环节需要实现的技术能力主要是元数据安全管理、数据类型和安全等级打标，相应功能需要内嵌入后台运维管理系统，或与其无缝对接，从而实现安全责任制、数据分级分类管理等管理制度在实际业务流程中的落地实施 1、元数据安全管理 以结构化数据为例，元数据安全管理需要实现的功能，包括数据表级的所属部门、开发人、安全责任人的设置和查询，表字段的资产等级、安全等级查询，表与上下游表的血缘关系查询，表访问操作权限申请入口。完整的元数据安全管理功能应可以显示一个数据表基本情况，包括每个字段的类型、具体描述、数据类型、安全等级等，同时显示这个数据表的开发人、负责人、安全接口人、所属部门等信息，并且可以通过这个界面申请对该表访问操作权限。 2、数据类型、安全等级打标 建议使用自动化的数据类型、安全等级打标工具帮助组织内部实现数据分级分类管理，特别是在组织内部拥有大量数据的情况下，能够保证管理效率。打标工具根据数据分级分类管理制度中定义的数据类型、安全等级进行标识化，通过预设判定规则实现数据表字段级别的自动化识别和打标。下图是一个打标工具的功能示例，显示了一个数据表每个字段的数据类型和安全等级，在这个示例中，“C”表示该字段的数据类型，“C”后面的数字表示该字段的安全等级。

数据类型、安全等级标识示例 （二）数据传输存储环节的安全技术措施 数据传输和存储环节主要通过密码技术保障数据机密性、完整性。在数据传输环节，可以通过HTTPS、VPN 等技术建立不同安全域间的加密传输链路，也可以直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障数据传输过程安全。在数据存储环节，可以采取数据加密、硬盘加密等多种技术方式保障数据存储安全。 （三）数据使用环节的安全技术措施 数据使用环节安全防护的目标是保障数据在授权范围内被访问、处理，防止数据遭窃取、泄漏、损毁。为实现这一目标，除了防火墙、入侵检测、防病毒、防DDoS、漏洞检测等网络安全防护技术措施外，数据使用环节还需实现的安全技术能力包括： 1、账号权限管理 建立统一账号权限管理系统，对各类业务系统、数据库等账号实现统一管理，是保障数据在授权范围内被使用的有效方式，也是落实账号权限管理及审批制度必需的技术支撑手段。账号权限管理系统具体实现功能与组织自身需求有关，除基本的创建或删除账号、权限管理和审批功能外，建议实现的功能还包括：一是权限控制的颗粒度尽可能小，最好做到对数据表列级的访问和操作权限控

大数据平台安全解决方案

Solution 解决方案 大数据平台安全解决方案 防止数据窃取和泄露确保数据合规使用避免数据孤岛产生 方案价值 大数据平台安全解决方案为大数据平台提供完善的数据安全 防护体系，保护核心数据资产不受侵害，同时保障平台的大数据能被安全合规的共享和使用。 数据安全防护体系以至安盾?智能安全平台为核心进行建设。智能安全平台支持三权分立、安全分区、数据流转、报警预警和审计追溯等五种安全策略，以及嵌入式防火墙、访问控制、安全接入协议等三道安全防线，保证安全体系在系统安 全接入、安全运维、数据流转、数据使用、数据导出脱敏、用户管理、用户行为审计追溯等方面的建设，保障大数据平台安全高效运行。 智能安全平台提供安全云桌面，保证数据不落地的访问方式， 并可根据需求提供高性能计算资源和图形处理资源，并支持“N+M”高可靠性架构，保证云桌面的稳定运行，为平台用户提供安全高效的数据使用环境。 提供数据不落地的访问方式以及完善的文档审批和流转功能 提供五种安全策略和三道安全防线提供严格的用户权限管理和强大的用户行为审计和追溯功能 提供高性能、高可靠稳定运行的大数据使用环境 方案亮点 如欲了解有关志翔科技至安盾? ZS-ISP、至明? ZS-ISA安全探针产品的更多信息，请联系您的志翔科技销售代表，或访问官方网站：https://www.wendangku.net/doc/eb6650842.html, 更多信息 志翔科技是国内创新型的大数据安全企业，致力于为政企客户提供核心数据保护和业务风险管控两个方向的产品及服务。志翔科技打破传统固定访问边界，以数据为新的安全中心，为企业构筑兼具事前感知、发现，事中阻断，事后溯源，并不断分析与迭代的安全闭环，解决云计算时代的“大安全”挑战。志翔科技是2017年IDC中国大数据安全创新者，2018年安全牛中国网络安全50强企业。2019年，志翔云安全产品入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。 关于志翔科技 北京志翔科技股份有限公司https://www.wendangku.net/doc/eb6650842.html, 电话： 010- 82319123邮箱：contact@https://www.wendangku.net/doc/eb6650842.html, 北京市海淀区学院路35号世宁大厦1101 邮编：100191 扫码关注志翔

BP神经网络实验——【机器学习与算法分析 精品资源池】

实验算法BP神经网络实验 【实验名称】 BP神经网络实验 【实验要求】 掌握BP神经网络模型应用过程，根据模型要求进行数据预处理，建模，评价与应用； 【背景描述】 神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。其基本组成单元是感知器神经元。 【知识准备】 了解BP神经网络模型的使用场景，数据标准。掌握Python/TensorFlow数据处理一般方法。了解keras神经网络模型搭建，训练以及应用方法 【实验设备】 Windows或Linux操作系统的计算机。部署TensorFlow，Python。本实验提供centos6.8环境。 【实验说明】 采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据，把数据集随机划分为训练集和测试集，分别对模型进行训练和测试。 【实验环境】 Pyrhon3.X，实验在命令行python中进行，或者把代码写在py脚本，由于本次为实验，以学习模型为主，所以在命令行中逐步执行代码，以便更加清晰地了解整个建模流程。 【实验步骤】 第一步：启动python： 1

命令行中键入python。 第二步：导入用到的包，并读取数据： (1).导入所需第三方包 import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from https://www.wendangku.net/doc/eb6650842.html,yers import Dense import keras (2).导入数据源,数据源地址:/opt/algorithm/BPNet/wine.txt df_wine = pd.read_csv("/opt/algorithm/BPNet/wine.txt", header=None).sample(frac=1) (3).查看数据 df_wine.head() 1

大数据地面安全管理平台

大数据地面安全管理平台

目录 一、总体设计 (3) 二、工作原理 (3) 三、官兵和车辆管理 (4) （一）官兵管理 (4) 1、定位功能 (4) 2、电子围栏报警 (4) 3、SOS报警 (4) 4、指纹识别 (5) （二）车辆管理 (5) 1、车辆定位 (5) 2、超速报警 (5) 3、故障报警 (5) 4、轨迹回放 (6) （三）大数据平台 (6)

一、总体设计 地面安全管理是部队的日常管理中非常重要的部分，为了避免安全事故的发生，将人员、车辆、违禁场所、警戒区域等纳入体系管理是非常有必要的。因而建立地面安全的大数据中心也是形势所趋，大数据平台通过智能分析、智能预测等高科技手段帮助军队合理管理地面安全。其中人员和车辆管理是最为关键部分，例如：部队贯彻”两个以外“的管理办法遇到了一些难点，比如：时间不连续，难安排；用户不集中，难控制；对规章制度的执行力不够。 为了解决上述问题，通过终端定位设备和信息化手段，对用户和车辆行为轨迹、电子栅栏预警进行统计分析，进而合理管控用户和车辆的活动范围，全面防范各类安全事故。 二、工作原理 终端设备通过主机内的定位芯片接收星群的信号，通过计算之后得到位置、时间、速度等信息。信息加密后，通过主机内置的手机SIM卡模块，利用GSM移动网络把信息传输到移动通信公司的网络中心机房，再经过移动公司网络中心的网络出口，把信息经过固定IP 传输到服务器。 指挥员监控客户端使用互联网访问服务器，经过授权和验证后，可以获取到所有人员和车辆的位置、速度、运动方向等数据，并显示到笔记本电脑或总控大屏。

三、官兵和车辆管理 （一）官兵管理 每个用户配备一款设备，设备绑定用户的基本资料，同时设备可以采集用户的所在的经纬度和行动轨迹，从而达到了对每个用户活动范围的监控。 1、定位功能 设备集成北斗和基站定位，实现了室内室外定位，室外北斗定位误差10米左右，室内基站定位误差100米左右。设备定期（30分钟）会自动发送当前经纬度到数据平台，数据平台将存储海量的轨迹信息。 2、电子围栏报警 总控中心，可根据需要设定违禁区域、重点区域等特殊区域，一旦有携带设备的用户进入此区域或者离开此区域，将向总控中心进行实时报警。 3、SOS报警 每个设备将配备一键SOS报警按钮，如果用户遇到突发状况，可一键触发报警装置，设备会将经纬度信息和报警信息发送到总控中心，有利于快速定位突发状况。

数据挖掘常用资源及工具

资源Github，kaggle Python工具库：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn，tensorflow Numpy支持大量维度数组与矩阵运算，也针对数组提供大量的数学函数库 Numpy : 1.aaa = Numpy.genfromtxt(“文件路径”,delimiter = “,”,dtype = str)delimiter以指定字符分割，dtype 指定类型该函数能读取文件所以内容 aaa.dtype 返回aaa的类型 2.aaa = numpy.array([5,6,7,8]) 创建一个一维数组里面的东西都是同一个类型的 bbb = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,22,33,44,55]]) 创建一个二维数组aaa.shape 返回数组的维度print(bbb[:,2]) 输出第二列 3.bbb = aaa.astype(int) 类型转换 4.aaa.min() 返回最小值 5.常见函数 aaa = numpy.arange(20) bbb = aaa.reshape(4,5)

numpy.arange(20) 生成0到19 aaa.reshape(4,5) 把数组转换成矩阵aaa.reshape(4,-1)自动计算列用-1 aaa.ravel()把矩阵转化成数组 bbb.ndim 返回bbb的维度 bbb.size 返回里面有多少元素 aaa = numpy.zeros((5,5)) 初始化一个全为0 的矩阵需要传进一个元组的格式默认是float aaa = numpy.ones((3,3,3),dtype = numpy.int) 需要指定dtype 为numpy.int aaa = np 随机函数aaa = numpy.random.random((3,3)) 生成三行三列 linspace 等差数列创建函数linspace(起始值，终止值，数量) 矩阵乘法： aaa = numpy.array([[1,2],[3,4]]) bbb = numpy.array([[5,6],[7,8]]) print(aaa*bbb) *是对应位置相乘 print(aaa.dot(bbb)) .dot是矩阵乘法行乘以列 print(numpy.dot(aaa,bbb)) 同上 6.矩阵常见操作

大数据标准体系

附件 1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2基础标准术语信息技术大数据术语已申报3参考模型信息技术大数据参考模型已申报4GB/T 18142-2000信息技术数据元素值格式记法已发布5GB/T 18391.1-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 1 部分：框架已发布6GB/T 18391.2-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 2 部分：分类已发布7数据处理数据整理GB/T 18391.3-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 3 部分：注册系统元模型与基本属性已发布8GB/T 18391.4-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 4 部分：数据定义的形成已发布9GB/T 18391.5-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 5 部分：命名和标识原则已发布10GB/T 18391.6-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 6 部分：注册已发布

11GB/T 21025-2007XML 使用指南已发布12GB/T 23824.1-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 1 部分：数据元已发布13GB/T 23824.3-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 3 部分：值域已发布1420051294-T-339信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批1520051295-T-339信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批1620051296-T-339信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批1720051297-T-339信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批1820080046-T-469信息技术元数据模块 (MM) 第 1部分 :框架已报批1920080044-T-469信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批2020080045-T-469信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批2120080485-T-469跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺

技术白皮书模板

XXXX 技术白皮书 XX技术股份有限公司 XXXX 2011年1月 目录 第一章概述 3 第二章平台架构 4 2.1平台整体架构 4 2.2平台技术架构 4 第三章平台特点 5 3.1 稳定性 5 3.2 设备接入全面 5 3.3 智能 5 3.4 易用性 5 3.5 扩展性 5

3.6 开放性 5 3.7 标准性 5 3.8 组件化 5 3.9 传输能力 5 3.10 多级级联 5 第四章平台特色功能 5 3.1 特色功能一 5 3.2特色功能二 5 3.3特色功能三 5 3.4特色功能四 6 3.5特色功能五 6 3.6特色功能六 6 第五章平台技术参数 6 5.1服务器端配置要求 6 5.2管理员客户端配置要求 6 5.3操作员客户端配置要求 6 5.4 单服务器性能指标 6

5.5 客户端性能指标 6 第六章行业案例 6 6.1 案例概述 6 6.2 案例特点 6 6.3 案例网络结构图 6 6.4 案例图例 6 第一章概述 第二章平台架构 2.1平台整体架构 2.2平台技术架构 第三章平台特点

3.1 稳定性 3.2 设备接入全面 3.3 智能 3.4 易用性 3.5 扩展性 3.6 开放性 3.7 标准性 3.8 组件化 3.9 传输能力 3.10 多级级联 第四章平台特色功能 3.1 特色功能一 3.2特色功能二 3.3特色功能三 3.4特色功能四 3.5特色功能五 3.6特色功能六 第五章平台技术参数

5.1服务器端配置要求 5.2管理员客户端配置要求5.3操作员客户端配置要求5.4 单服务器性能指标 5.5 客户端性能指标 第六章行业案例 6.1 案例概述 6.2 案例特点 6.3 案例网络结构图 6.4 案例图例

题库深度学习面试题型介绍及解析--第7期

1.简述激活函数的作用 使用激活函数的目的是为了向网络中加入非线性因素；加强网络的表示能力，解决线性模型无法解决的问题 2.那为什么要使用非线性激活函数？ 为什么加入非线性因素能够加强网络的表示能力？——神经网络的万能近似定理 ?神经网络的万能近似定理认为主要神经网络具有至少一个非线性隐藏层，那么只要给予网络足够数量的隐藏单元，它就可以以任意的精度来近似任何从一个有限维空间到另一个有限维空间的函数。 ?如果不使用非线性激活函数，那么每一层输出都是上层输入的线性组合；此时无论网络有多少层，其整体也将是线性的，这会导致失去万能近似的性质 ?但仅部分层是纯线性是可以接受的，这有助于减少网络中的参数。3.如何解决训练样本少的问题？ 1.利用预训练模型进行迁移微调（fine-tuning），预训练模型通常在特征上拥有很好的语义表达。此时，只需将模型在小数据集上进行微调就能取得不错的效果。CV 有 ImageNet，NLP 有 BERT 等。 2.数据集进行下采样操作，使得符合数据同分布。

3.数据集增强、正则或者半监督学习等方式来解决小样本数据集的训练问题。 4.如何提升模型的稳定性？ 1.正则化（L2, L1, dropout）：模型方差大，很可能来自于过拟合。正则化能有效的降低模型的复杂度，增加对更多分布的适应性。 2.前停止训练：提前停止是指模型在验证集上取得不错的性能时停止训练。这种方式本质和正则化是一个道理，能减少方差的同时增加的偏差。目的为了平衡训练集和未知数据之间在模型的表现差异。 3.扩充训练集：正则化通过控制模型复杂度，来增加更多样本的适应性。 4.特征选择：过高的特征维度会使模型过拟合，减少特征维度和正则一样可能会处理好方差问题，但是同时会增大偏差。 5.你有哪些改善模型的思路？ 1.数据角度 增强数据集。无论是有监督还是无监督学习，数据永远是最重要的驱动力。更多的类型数据对良好的模型能带来更好的稳定性和对未知数据的可预见性。对模型来说，“看到过的总比没看到的更具有判别的信心”。 2.模型角度

产品的解决方案技术白皮书模板.doc

一、背景概述 (2) 1、研发背景 (2) 2、产品定位 (2) 二、产品方案功能介绍 (2) 1、设计理念 (2) 2、系统拓扑图 (2) 3、系统构架描述 (2) 4、系统功能介绍 (2) 5、产品方案规格 (2) 四、产品方案应用介绍 (3) 1、应用模式 (3) 2、应用流程 (3) 3、应用环境 (3) 五、产品方案特性介绍 (3) 1、技术特性 (3) 2、应用特性 (3) 3、系统特性 (3) 六、产品方案技术介绍 (3) 1、相关技术 (3) 2、技术指标 (4) 七、产品方案测评数据 (4) 八、实施运维方式说明 (4) 九、售后服务方式说明 (4)

一、背景概述 1、研发背景 介绍用户需求背景、该产品所在行业信息化建设背景、产品所涉及的相关政策简述等，以说明该产品的研发背景，以及满足的客户需求。 2、产品定位 为了满足客户以上需求，该产品具有什么功能，能够解决什么问题。 二、产品方案功能介绍 1、设计理念 该产品方案的设计思路。 2、系统拓扑图 使用统一的图标，制作系统拓扑图。 3、系统构架描述 按照系统的构成，分类对系统进行描述。 4、系统功能介绍 详细阐述系统的主要功能。 5、产品方案规格 产品方案不同的规格介绍，或者对产品方案技术规格的介绍。

四、产品方案应用介绍 1、应用模式 该产品方案包括的应用模式类型，或者针对不同类型客户的解决方案。 2、应用流程 该产品方案的应用流程。 3、应用环境 描述该产品所运行的应用环境。 五、产品方案特性介绍 1、技术特性 主要是性能先进性、功能齐全性、系统兼容性、技术稳定性等。 2、应用特性 主要是部署灵活性、可扩展性、管理方便性、易用性等。 3、系统特性 对系统的主要特性进行描述，根据产品不同和竞争优势的不同而不同。 六、产品方案技术介绍 1、相关技术 主要应用技术的介绍，以及该技术的优势。

中国移动网优大数据安全管理办法

中国移动网优大数据安全管理办法 （征求意见稿） 中国移动通信集团公司网络部 二0—六年八月

应明确网优大数据安全管理职责， “谁主管，谁负责；谁运营，谁负责；谁使用，谁负 责；谁接入，谁负责” 。 一）所有无线优化专业使用的各类数据，均由省网优中心统一负责，地市或其他单 第一条 第二条 第三条 第四条 第五条 第一章 总则 近年来随着集中优化的不断深入，所涉及的 IT 系统不断增多，数据范围不断扩 大，加强无线优化相关数据管理， 防控因为数据外泄给企业带来的可能风险和损 失变得尤为重要。总部网络部参照集团公司相关管理办法制定了本管理办法。 本管理办法适用于中国移动各省、市、自治区网优中心及相关合作单位（以下统 称“各单位”）。 本管理办法所称的网优大数据安全是指对各单位使用网优平台、 资管平台、 话务 网管、主设备厂家OMC 自动路测平台、信令监测平台、大数据应用平台、经分 系统等平台中的工程参数（基站天线高度、经纬度、方向角等位置信息）、网络 参数、性能指标、测试指标及文件、信令数据（ S1_MM 、E S1_U 、 Uu 、 X2 接口的 信令、MR 以及通过关联分析产生的精确位置信息等数据进行安全管控。 各单位应加强网优大数据安全管理，围绕数据采集、传输、存储、使用、共享、 销毁等各个环节， 对可能存在数据外泄风险的环节及相关责任人员， 尤其针对可 能含有用户号码、位置、通话及上网记录等敏感信息的信令 XDR 数据，建立网优 大数据安全责任体系， 健全网优大数据安全管理制度， 完善防护措施和技术手段； 同时对公司内外部人员开展网优大数据安全意识教育， 建立常态化的监督检查机 制，深化落实网优大数据安全责任，确保管理制度及安全防护手段的有效落实。 网优大数据安全管理应遵循如下原则：

工业互联网平台技术白皮书

工业互联网平台技术白皮书

目录 一、工业互联网平台的整体态势 (1) （一）全球工业互联网平台保持活跃创新态势 (1) （二）我国工业互联网平台呈现蓬勃发展良好局面 (1) （三）工业互联网平台整体仍处于发展初期 (2) 二、工业互联网平台的应用路径 (3) （一）平台应用场景逐步聚焦，国内外呈现不同发展特点 (3) （二）我国平台应用进展迅速，大中小企业协同推进 (5) 1.平台应用全面开展，模式创新与跨界融合成为我国特色.5 2.我国大中小企业基于平台并行推进创新应用与能力普及.7 （三）平台应用发展层次与价值机理逐步清晰 (9) 1.由单点信息化走向跨域智能化，应用呈现三大发展层次.9 2.数据分析深度与工业机理复杂度决定平台应用优化价值和 发展热度 (12) （四）垂直行业平台应用走向纵深 (13) 1.高端装备行业重点围绕产品全生命周期开展平台应用.. 13 2.流程行业以资产、生产、价值链的复杂与系统性优化为应用 重点 (15) 3.家电、汽车等行业侧重于规模化定制、质量管理与产品后服 务应用 (17)

4.制药、食品等行业的平台应用以产品溯源与经营管理优化为 重点 (18) 5.电子信息制造业重点关注质量管理与生产效率提升 (19) 三、工业互联网平台的技术进展 (20) （一）边缘功能重心由接入数据向用好数据演进 (22) 1.数据接入由定制化方案走向平台通用服务 (22) 2.边缘数据分析从简单规则向复杂分析延伸 (23) 3.通用IT 软硬件架构向边缘侧下沉，为边缘应用创新提供更 好载体和环境 (24) （二）模型的沉淀、集成与管理成平台工业赋能的核心能力. 26 1.信息模型规范统一成为平台提升工业要素管理水平的关键 (26) 2.机理模型、数据模型、业务模型加速沉淀，工业服务能力不 断强化 (27) 3.多类模型融合集成，推动数字孪生由概念走向落地 (28) （三）数据管理与分析从定制开发走向成熟商业方案 (29) 1.平台聚焦工业特色需求，强化工业数据管控能力 (29) 2.实时分析与人工智能成为平台数据分析技术的创新热点. 30 3.平台贴近工业实际，完善工具不断提高工业数据易用性. 31 （四）平台架构向资源灵活组织、功能封装复用、开发敏捷高效加速演进 (32) 1.容器、微服务技术演进大幅提升平台基础架构灵活性.. 32

人工智能实践：Tensorflow笔记 北京大学 7 第七讲卷积网络基础 (7.3.1) 助教的Tenso

Tensorflow笔记：第七讲 卷积神经网络 本节目标：学会使用CNN实现对手写数字的识别。 7.1 √全连接NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。 参数个数：∑（前层×后层+后层） 一张分辨率仅仅是28x28的黑白图像，就有近40万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 √在实际应用中，会先对原始图像进行特征提取，把提取到的特征喂给全连接网络，再让全连接网络计算出分类评估值。

例：先将此图进行多次特征提取，再把提取后的计算机可读特征喂给全连接网络。 √卷积Convolutional 卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。 例：上面是5x5x1的灰度图片，1表示单通道，5x5表示分辨率，共有5行5列个灰度值。若用一个3x3x1的卷积核对此5x5x1的灰度图片进行卷积，偏置项

b=1，则求卷积的计算是：(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1（注意不要忘记加偏置1）。 输出图片边长=（输入图片边长–卷积核长+1）/步长，此图为：（5 – 3 + 1）/ 1 = 3，输出图片是3x3的分辨率，用了1个卷积核，输出深度是1，最后输出的是3x3x1的图片。 √全零填充Padding 有时会在输入图片周围进行全零填充，这样可以保证输出图片的尺寸和输入图片一致。 例：在前面5x5x1的图片周围进行全零填充，可使输出图片仍保持5x5x1的维度。这个全零填充的过程叫做padding。 输出数据体的尺寸=(W?F+2P)/S+1 W：输入数据体尺寸，F：卷积层中神经元感知域，S：步长，P：零填充的数量。 例：输入是7×7，滤波器是3×3，步长为1，填充为0，那么就能得到一个5×5的输出。如果步长为2，输出就是3×3。 如果输入量是32x32x3，核是5x5x3，不用全零填充，输出是（32-5+1）/1=28，如果要让输出量保持在32x32x3，可以对该层加一个大小为2的零填充。可以根据需求计算出需要填充几层零。32=（32-5+2P）/1 +1，计算出P=2，即需填充2

大数据安全系统管理系统规定43309

实用文档 XXX 数据安全管理规定 编制：____________________ 审核：____________________ 批准：____________________ [本文件中出现的任何文字叙述、文档格式、插图、照片、方法、过程等内容，除另有特别注明，版权均属XXX所有，受到有关产权及版权法保护。任何个人、机构未经XXX的书面授权许可，不得以任何方式复制或引用本文件的任何片断。]

1.分发控制 2.文件版本信息 3.文件版本信息说明 文件版本信息记录本文件提交时的当前有效的版本控制信息，当前版本文件有效期将在新版本文档生效时自动结束。文件版本小于1.0 时，表示该版本文件为草案，仅可作为参照资料之目的。

第一章总则 第一条为保证XXX信息系统核心数据安全，维护数据所有者权利，明确利益相关者的责任与义务，按照分类管理、分级保护、授权使用的原则，根据《XXX信息系统安全管理规定》及国家信息系统安全等级保护等有关要求，特制订本规定。 第二条本规定所管理的数据均为非涉密的数据，XXX系统已标识密级的文件或已声明密级的数据不纳入本规定管理范畴。 第三条本规定适用于全国XXX信息系统环境中的数据安全管理工作。XXX各单位、部门均应按本规定开展数据安全管理工作。 第二章术语定义 第四条本规定所称数据所有者是指，对所管理业务领域内的信息或信息系统，有权获取、创建、维护和授权的业务主管。 第五条本规定所称利益相关者包括数据创建者、数据所有者、数据管理者、数据使用者及信息安全管理人员。 第六条本规定所管理的数据涵盖以纸质、电子等形式存在的文件和非文件形式的信息及其衍生物。其中，非文件形式的数据包括数据库及配置文件中的数据、配置信息等。

“网络预警”系统产品技术白皮书

IP网络运维经管系统 为企业的网络和关键应用保驾护航 “网络预警”系统产品技术 白皮书

嘉锐世新科技（北京）有限公司 目录

1、概述 “网络”的迅速发展已经成为人们办公、日常生活中不可缺少的一部分，一旦网络出现问题将导致无法正常办公，甚至网站内容被篡改等将产生不良影响等。 网络机房，作为企业或政府“网络心脏”，网络机房的重要性越来越被信息部门重视，在以往的建设中网络中心领导注重外网的攻击，内网的经管等部分，设立防火墙，上网行为经管等设备保证网络的正常运行，往往忽视了网络运维中的网络预警。 预警，听到这个名词大多会理解为，消防、公安、天气、山体滑坡等，非专业人士很少人知道网络也可以“预警”，网络预警是建立在正常网络运行状态下所占用的网络带宽，CPU的使用率、温度，内存的使用率等，根据常规值设定阀值，一但产生大的变化超过阀值将产生报警，自动通知网络经管人员，及时准确的定位到某台设备、某个端口出现故障，网络经管人员免去繁琐的检查工作，一免影响网络的正常运行。 现在市场上以有众多的网络预警产品，各家都有相应的优缺点，我公司所提供的产品相比其他家的优势为： 1.专业硬件系统，没有纯软件产品的部署和维护烦恼；

集网络设备、服务器、应用系统监控经管、机房环境监控、内网流量分析经管于一身，不需单独投资各个系统； 2.网络日志服务子系统，可收集所有网络设备的运行log，易于查询，永久保存； 3.独创的集成VPN功能，轻松监控和经管远端局域网内的服务器； 4.监控历史记录、性能曲线、报表等非常详尽； 5.全中文web经管方式，智能式向导配置，更易于使用和符合国内网络经管人员使用习惯； 6.独创远程协助功能，轻松获取专业技术服务； 7.同比其它的国际品牌有较高的性价比。 2、“网络预警”产品结构及主要功能 “网络预警”系统由IP网络监控报警主系统和流量分析经管、VPN和防火墙、日志储存服务等多个子系统组成。 系统以实用设计为原则，运行于安全可靠的Linux操作系统，采用多层高性能架构设计，可经管上万个监控对象。采用中文WEB架构，全面支持SNMP、WMI 和IPMI协议，提供昂贵的高端网管产品才具有的丰富功能，操作简单，是追求实用和高性价比的企业用户、政府、事业单位以及IDC服务提供商为用户提供增值服务的首选产品。 IP网络监控预警主系统

人工智能实践：Tensorflow笔记 北京大学 4 第四讲神经网络优化 (4.6.1) 助教的Tenso

Tensorflow笔记：第四讲 神经网络优化 4.1 √神经元模型：用数学公式表示为：f(∑i x i w i+b)，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 √激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ①激活函数relu: 在Tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 r elu()数学表达式 relu()数学图形 ②激活函数sigmoid：在Tensorflow中，用tf.nn.sigmoid()表示 sigmoid ()数学表达式 sigmoid()数学图形 ③激活函数tanh：在Tensorflow中，用tf.nn.tanh()表示 tanh()数学表达式 tanh()数学图形 √神经网络的复杂度：可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示 √神经网路的层数：一般不计入输入层，层数 = n个隐藏层 + 1个输出层

√神经网路待优化的参数：神经网络中所有参数w 的个数 + 所有参数b 的个数 例如： 输入层 隐藏层 输出层 在该神经网络中，包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出层，该神经网络的层数为2层。 在该神经网络中，参数的个数是所有参数w 的个数加上所有参数b 的总数，第一层参数用三行四列的二阶张量表示（即12个线上的权重w ）再加上4个偏置b ；第二层参数是四行两列的二阶张量（）即8个线上的权重w ）再加上2个偏置b 。总参数 = 3*4+4 + 4*2+2 = 26。 √损失函数（loss ）：用来表示预测值（y ）与已知答案（y_）的差距。在训练神经网络时，通过不断改变神经网络中所有参数，使损失函数不断减小，从而训练出更高准确率的神经网络模型。 √常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。 √均方误差mse ：n 个样本的预测值y 与已知答案y_之差的平方和，再求平均值。 MSE(y_, y) = ?i=1n (y?y_) 2n 在Tensorflow 中用loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) 例如： 预测酸奶日销量y ，x1和x2是影响日销量的两个因素。 应提前采集的数据有：一段时间内，每日的x1因素、x2因素和销量y_。采集的数据尽量多。 在本例中用销量预测产量，最优的产量应该等于销量。由于目前没有数据集，所以拟造了一套数据集。利用Tensorflow 中函数随机生成 x1、 x2，制造标准答案y_ = x1 + x2，为了更真实，求和后还加了正负0.05的随机噪声。 我们把这套自制的数据集喂入神经网络，构建一个一层的神经网络，拟合预测酸奶日销量的函数。

大数据时代下的数据安全

大数据面临的数据安全 数据在当前学术界和产业界扮演至关重要的角色，它被认为是对我们生活、工作和思维方式的重大变革。然而，大数据时代在安全和个人隐私的方面存在许多风险，由此所引起的隐私泄露为个人带来困扰，同时伴随而来的虚假信息也将导致错误的分析结果。因此人们迫切需要技术以确保数据安全。本文将总结并分析大数据时代所带来的安全挑战和机遇，并提供相对应的关键对策。 一、引言 在信息技术中，“大数据”是指一些使用目前现有数据库管理工具或传统数据处理应用很难处理的大型而复杂的数据集。其挑战包括采集、管理、存储、搜索、共享、分析和可视化。更大的数据集的趋势是由于从相关数据的单一大数据集推导而来的额外信息，与分离的较小的具有相同数据总量的数据集相比，能够发现相关性来“识别商业趋势( spot business trends )、确定研究的质量、预防疾病、法律引用链接、打击犯罪以及实时确定道路交通状态”。近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的。目前大数据的发展仍然面临着许多问题，数据安全与隐私问题是人们公认的关键问题之一。当前，人们在互联网上的一言一行都掌握在互联网商家手中，包括购物习惯、好友联络情况、阅读习惯、检索习惯等等．多项实际案例说明，即使无害的数据被大量收集后，也会暴露个人隐私．事实上，大数据安全含义更为广泛，人们面临的威胁并不仅限于个人隐私泄漏．与其它信息一样，大数据在存储、处理、传输等过程中面临诸多安全风险，具有数据安全与隐私保护需求。本文介绍大数据时代的到来，重点分析了当前大数据所带来的安全挑战，详细阐述了当前大数据安全与隐私保护的关键技术．同时必须承认，大数据在引人新的安全问题和挑战的同时也为信息安全领域带来了新的发展机遇，即基于大数据的信息安全相关技术可以反过来用于大数据的安全和隐私保护。

TOPLink 技术白皮书

信息交换平台——T O P L i n k+ 技术白皮书 上海华腾软件系统有限公司 Shanghai Huateng Software Systems Co.,Ltd. 二○○一年十二月

目录 1前言 (3) 1.1TOPL INK的形成和发展 (3) 1.2TOPL INK采用的标准 (4) 2TOPLINK+体系构架 (6) 2.1TOPL INK+系统结构 (6) 2.2基础支撑层 (7) 2.3前端接入层 (11) 2.3.1TOPLink DM (11) 2.3.2TOPLink InterNet (12) 2.3.3TOPLink FE (12) 2.4核心交换层 (12) 2.4.1Online Switch (13) 2.4.2File Switch (14) 2.5中间层 (14) 2.5.1TOPLink STIP (14) 2.5.2TOPLink Console (15) 2.5.3TOPLink Audit (15) 2.5.4TOPLink RISK (15) 2.6业务批处理层 (15) 2.6.1TOPLink Batch (15) 2.6.2TOPLink Prepare (16) 2.7后台管理层 (16) 2.8运行环境 (16) 2.8.1服务器端运行环境 (17) 2.8.2客户机端运行环境 (17) 3TOPLINK+功能特点 (18) 3.1安全可靠的消息交换机制 (18) 3.2网络通讯 (18) 3.3消息格式转换 (18) 3.4消息流控制 (19) 3.5卡路由控制 (19) 3.6数据库基本操作代码自动生成器 (19) 3.7OLTP平台的接入 (19) 3.8安全管理 (19) 3.9良好的异种平台互联性 (20) 3.10负载均衡 (20) 3.11大路由表 (20)

基于大数据环境下的数据安全探究

基于大数据环境下的数据安全探究 一、大数据的概念 大数据是互联网技术和云计算技术迅猛发展的产物，指的是无法在规定的时间内使用当前通用的数据管理工具进行收集处理的规模巨大且形式多样化的数据信息。大数据的研究如今已成为国内外学者、政府机构、研究机构广泛关注的前沿科技。其主要来源是人们在使用互联网和各种终端设备所产生和输出的各种文字、图片或者视频、文件等种类繁多的数据信息。 二、大数据环境的特点 通过对大数据概念的研究我们可以看到大数据环境的特点如下：(一)数据量大且呈几何级数增长趋势 大数据时代的来临，各种智能终端、移动设备、传感器以及社交网络每时每刻都有大量的数据产生，并且呈现出几何级数的增长趋势。预计至2020年，全球电子数据将会超过35ZB。 (二)数据形式多种多样 随着信息化技术的发展，大数据中的主流数据由以普通文本为代表的结构化数据逐步演化为自由文本形式存在的非结构化数据。互联网技术的发展改变了传统数据的二维结构，随着手机及各种终端设备应用范围的拓展，网页、图片、音频视频等非结构化数据的发展显得尤为迅速。统计结果显示，非机构化数据在大数据中所占的比例已达百分之八十以上。

(三)价值密度低 对大数据进行分析可以获得大量有价值的信息，可以对生产生活起到一定的指导作用，因为数据来源的不同，获得的数据信息也是复杂多样，因此大数据以成千上万倍的速度增长，这使得大数据的存储和计算分析成本大大提高。同时也导致大数据的统计缺少细化处理，信息的价值含量低。 (四)具有高效的运算速度和运算能力 大数据的运算系统属于一个分布式机构的系统，以海杜普大数据框架为基础，充分发挥集群的效力，来使自身达到高效的运算速度和运算能力。信息数据发掘技术的不断发展以及大量应用程序的开发和使用和搜索引擎的使用推广必然会使大数据提取和分析变得更快更高效。 三、大数据环境下存在的数据安全问题 (一)网络技术的发展普及发展使数据安全面临巨大风险 随着互联网技术的全球推广使用以及无线路由器、服务器等设备技术的发展，网络的日常应用越来越便捷，信息数据的获取也越来越高效，同时不同行业大数据资源共享也变得十分便利。网络的发展给信息资源提供了一个开放的共享平台，在这个平台之上可以对大数据进行快速的整合分析，并且对有效数据进行整理共享。但是安全问题也接踵而至，开放的网络平台随着使用对象的变换，将众多大数据相互关联，使得网络黑客窃取数据信息变得十分容易。一旦数据泄露，数据的价值也将被窃取，并且数据产生者的个人隐私也将受到威胁。 (二)大数据环境下信息的可靠性下降

大数据的安全系统管理系统地要求规范

业务平台安全管理制度 —数据安全管理规

XXXXXXXXXXX公司网络运行维护事业部 目录 一. 概述 (1) 二. 数据信息安全管理制度 (2) 2.1数据信息安全存储要求 (2) 2.2数据信息传输安全要求 (2) 2.3数据信息安全等级变更要求 (3) 2.4数据信息安全管理职责 (3) 三. 数据信息重要性评估 (4) 3.1数据信息分级原则 (4) 3.2数据信息分级 (4) 四. 数据信息完整性安全规 (6)

五. 数据信息性安全规 (7) 5.1密码安全 (7) 5.2密钥安全 (8) 六. 数据信息备份与恢复 (10) 6.1数据信息备份要求 (10) 6.1.1 备份要求 (10) 6.1.2 备份执行与记录 (10) 6.2备份恢复管理 (11)

一. 概述 数据信息安全，顾名思义就是要保护数据信息免受威胁的影响，从而确保业务平台的连续性，缩减业务平台有可能面临的风险，为整个业务平台部门的长期正常运行提供强有力的保障。 为加强数据信息的安全管理，保证数据信息的可用性、完整性、性，特制定本规。

二. 数据信息安全管理制度 2.1 数据信息安全存储要求 数据信息存储介质包括：纸质文档、语音或其录音、输出报告、硬盘、磁带、光存储介质。 存储介质管理须符合以下规定： ◆包含重要、敏感或关键数据信息的移动式存储介质须专人值守。 ◆删除可重复使用存储介质上的及绝密数据时，为了避免在可移动介质上遗留信息， 应该对介质进行消磁或彻底的格式化，或者使用专用的工具在存储区域填入无用的 信息进行覆盖。 ◆任何存储媒介入库或出库需经过授权，并保留相应记录，方便审计跟踪。 2.2 数据信息传输安全要求 ◆在对数据信息进行传输时，应该在风险评估的基础上采用合理的加密技术，选择和 应用加密技术时，应符合以下规： ?必须符合国家有关加密技术的法律法规； ?根据风险评估确定保护级别，并以此确定加密算法的类型、属性，以及所用密 钥的长度； ?听取专家的建议，确定合适的保护级别，选择能够提供所需保护的合适的工具。

大数据可视化实时交互系统白皮书

大数据可视化实时交互系统白皮书

目录 第1章产品定位分析 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2应用场景 (1) 1.2.1城市管理RAYCITY (1) 1.2.2交通RAYT (2) 1.2.3医疗RAYH (3) 1.2.4警务RAYS (3) 1.3产品目标客户 (4) 1.3.1政务部门 (4) 1.3.2公共安全部门 (4) 1.3.3旅游规划部门 (5) 1.3.4其他客户 (5) 第2章产品简介及优势 (5) 2.1软件产品系统简介 (5) 2.1.1系统概述 (5) 2.1.2系统组成 (6) 2.1.3系统对比 (7) 2.1.4内容开发分项 (7) 2.2主要硬件设备简介 (9) 2.2.1［R-BOX］介绍 (9) 2.2.2［R-BOX］规格 (10) 2.2.3设备组成 (11) 2.2.4现场安装需求 (11) 2.3产品优势 (12) 2.3.1专业大数据交互可视系统 (12) 2.3.2极其便捷的操作 (13) 2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13) 2.3.4超大系统容量 (14) 2.3.5高安全可靠性 (14) 2.3.6优异的兼容扩展能力 (14) 2.3.7灵活的部署方式 (14) 2.4方案设计规范 (14) 2.4.1设计依据 (14) 2.4.2设计原则 (15) 第3章产品报价及接入方式 (16) 3.1产品刊例价 (16) 3.2接入注意事项及常见问题 (16) 第4章成功案例 (18)

重庆：城市服务可视化解决方案 (18) 成都：政务云数据可视化解决方案 (19) 深圳：城市综合数据可视化解决方案 (20) 世界互联网大会：大数据可视化 (20) 智能建筑：物联应用解决方案 (21)