浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文推荐
在学习和工作中，大家总少不了接触论文吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。为了让您在写论文时更加简单方便，以下是我精心整理的浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文
1、大数据的基本概况
大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。
2、大数据的时代影响
大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影响主要包括以下几个方面：
(1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。
(2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。
(3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。
另外，需要注意的是，大数据在个人隐私的方面，容易造成一些隐私泄漏。我们需要认真严肃的对待这个问题，综合运用法律、宣传、道德等手段，为保护个人隐私，做出更积极的努力。
3、大数据的应对策略
3.1 布局关键技术研发创新。
目前而言，大数据的技术门槛较高，在这一领域有竞争力的多为一些在数据存储和分析等方面有优势的信息技术企业。为促进产业升级，我们必须加强研究，重视研发和应用数据分析关键技术和新兴技术，具体可从以下几个方面入手：第一，夯实发展基础，以大数据核心技术为着手点，加强人工智能、机器学习、商业智能等领域的理论研究和技术研发，为大数据的应用奠定理论基础。二是加快基础技术(非结构化数据处理技术、可视化技术、非关系型数据库管理技术等)的研发，并使其与物联网、移动互联网、云计算等技术有机融合，为解决方案的制定打下坚实基础。三是基于大数据应用，着重对知识计算( 搜索) 技术、知识库技术、网页搜索技术等核心技术进行研发，加强单项技术产品研发，并保证质量的提升，同时促使其与数据处理技术的有机结合，建立科学技术体系。
3.2 提高软件产品发展水平。
一是促进以企业为主导的产学研合作，提高软件发展水平。二是运用云计算技术促进信息技术服务业的转型和发展，促进中文知识库、数据库与规则库的建设。三是采取鼓励政策引导软硬件企业和服务企业应用新型技术开展数据信息服务，提供具有行业特色的系统集成解决方案。四是以大型互联网公司牵头，并聚集中小互联网信息服务提供商，对优势资源进行系统整合，开拓与整合本土化信息服务。五是以数据处理软件商牵头，这些软件商必须具备一定的基础优势，其可充分发挥各自的数据优势和技术优势，优势互补，提高数据软件开发水平，提高服务内容的精确性和科学性。同时提高大数据解决方案提供商的市场能力和集成水平，以保障其大数据为各行业领域提供较为成熟的解决方案。
3.3 加速推进大数据示范应用。
大数据时代，我们应积极推进大数据的示范应用，可从以下几个方面进行实践：第一，对于一些数据量大的领域(如金融、能源、流通、电信、医疗等领域)，应引导行业厂商积极参与，大力发展数据监测和分析、横向扩展存储、商业决策等软硬件一体化的行业应用解决方案。第二，将大数据逐渐应用于智慧城市建设及个人生活和服务领域，促进数字内容加工处理软件等服务发展水平的提高。第三，促进行业数据库(特别是高科技领域)的深度开发，建议针对不同的行业领域建立不同的专题数据库，以提供相应的内容增值服务，形成有特色化的服务。第四，以重点领域或重点企业为突破口，对企业数据进行相应分析、整理和清洗，逐渐减少和去除重复数据和噪音数据。
3.4 优化完善大数据发展环境。
信息安全问题是大数据应用面临的主要问题，因此，我们应加强对基于大数据的情报收集分析工作信息保密问题的研究，制定有效的防范对策，加强信息安全管理。同时，为优化完善大数据发展环境，应采取各种鼓励政策(如将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围)支持数据加工处理企业的发展，促使其提高数据分析处理服务的水平和质量。三是夯实大数据的应用基础，完善相关体制机制，以政府为切入点，推动信息资源的集中共享。
做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进国家和企业的快速发展。
大数据为经营的横向跨界、产业的越界混融、生产与消费的合一提供了有利条件，大数据必将在社会经济、政治、文化等方面对人们生活产生巨大的影响，同时大数据时代对人类的数据驾驭能力也提出了新的挑战与机遇。面对新的挑战与发展机遇，我们应积极应对，以掌握未来大数据发展主动权。
结构
论文一般由名称、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。
1、论文题目
要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录
目录是论文中主要段落的'简表。（短篇论文不必列目录）
3、内容提要
是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。
4、关键词定义
关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。
5、论文正文
（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。
（2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：
a.提出问题-论点；
b.分析问题-论据和论证；
c.解决问题-论证方法与步骤；
d.结论。
6、参考文献
一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按进行。
7、论文装订
论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。论文的封面要朴素大方，要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上，不要写里面的补页上。
网络安全与大数据技术应用探讨论文
摘要： 随着互联网技术的高速发展与普及，现如今互联网技术已经广泛应用于人们工作与生活之中，这给人们带来了前所未有的便利，但与此同时各种网络安全问题也随之显现。基于此，本文主要介绍了大数据技术在网络安全领域中的具体应用，希望在网络系统安全方面进行研究的同时，能够为互联网事业的持续发展提供可行的理论参考。
关键词： 网络安全；大数据技术；应用分析
前言
随着近年来互联网技术的不断深入，网络安全事故也随之频频发生。出于对网络信息安全的重视，我国于2014年成立了国家安全委员会，正式将网络安全提升为国家战略部署，这同时也表示我国网络信息安全形势不容乐观，网络攻击事件处于高发状态。木马僵尸病毒、恶意勒索软件、分布式拒绝服务攻击、窃取用户敏感信息等各类网络攻击事件的数量都处于世界前列。时有发生的移动恶意程序、APT、DDOS、木马病毒等网络攻击不仅会严重阻碍网络带宽、降低网络速度、并且对电信运营商的企业声誉也会产生一定影响。根据大量数据表明，仅仅依靠传统的网络防范措施已经无法应对新一代的网络威胁，而通过精确的检测分析从而在早期预警，已经成为现阶段网络安全能力的关键所在。
1网络安全问题分析
网络安全问题不仅涉及公民隐私与信息安全，更关乎国事安全，例如雅虎的信息泄露，导致至少五亿条用户信息被窃；美国棱镜门与希拉里邮件门等等事件都使得网络安全问题进一步升级、扩大。随着互联网构架日益复杂，网络安全分析的数据量也在与日俱增，在由TB级向PB级迈进的过程，不仅数据来源丰富、内容更加细化，数据分析所需维度也更为广泛。伴随着现阶段网络性能的增长，数据源发送速率更快，对安全信息采集的速度要求也就越高，版本更新延时等导致的Odav等漏洞日渐增多，网络攻击的影响范围也就进一步扩大；例如APT此类有组织、有目标且长期潜伏渗透的多阶段组合式攻击更加难以防范，唯有分析更多种类的安全信息并融合多种手段进行检测抵御。在传统技术架构中，大多使用结构化数据库来进行数据存储，但由于数据存储的成本过高，系统往往会将原始数据进行标准化处理后再进行存储，如此易导致数据的丢失与失真以及历史数据难以保存而造成的追踪溯源困难；同时对于嘈杂的大型、非结构化数据集的执行分析以及复杂查询效率很低，导致数据的实时性及准确性难以保证，安全运营效率不高，因此传统网络安全技术已经难以满足现阶段网络安全分析的新要求。大数据技术这一概念最初由维克托.迈尔.舍恩伯格与肯尼斯.库克耶在2008年出版的《大数据时代》一书中提出的，大数据是指不采用随机分析法，而是对所有的数据进行综合分析处理。大数据技术作为现阶段信息架构发展的趋势之首，其独有的高速、多样、种类繁多以及价值密度低等特点，近年来被广泛应用于互联网的多个领域中。大数据的战略意义在于能够掌握庞大的数据信息，使海量的原始安全信息的存储与分析得以实现、分布式数据库相比传统数据库的存储成本得以降低，并且数据易于在低廉硬件上的水平扩展，极大地降低了安全投入成本；并且伴随着数据挖掘能力的大幅提高，安全信息的采集与检测响应速度更加快捷，异构及海量数据存储的支持打造了多维度、多阶段关联分析的基础，提升了分析的深度与广度。对于网络安全防御而言，通过对不同来源的数据进行综合管理、处理、分析、优化，可实现在海量数据中极速锁定目标数据，并将分析结果实时反馈，对于现阶段网络安全防御而言至关重要。
2大数据在网络安全中的应用
将大数据运用到网络安全分析中，不仅能够实现数据的优化与处理，还能够对日志与访问行为进行综合处理，从而提高事件处理效率。大数据技术在网络安全分析的效果可从以下几点具体分析：
2.1数据采集效率
大数据技术可对数据进行分布式地采集，能够实现数百兆/秒的采集速度，使得数据采集速率得到了极大的提高，这也为后续的关联分析奠定了基础。
2.2数据的存储
在网络安全分析系统中，原始数据的存储是至关重要的，大数据技术能够针对不同数据类型进行不同的数据采集，还能够主动利用不同的方式来提高数据查询的效率，比如在对日志信息进行查询时适合采用列式的存储方式，而对于分析与处理标准化的数据，则适合采用分布式的模式进行预处理，在数据处理后可将结果存放在列式存储中；或者也可以在系统中建立起MapReduce的查询模块，在进行查询的时候可直接将指令放在指定的节点，完成处理后再对各个节点进行整理，如此能够确保查询的速度与反应速度。
2.3实时数据的分析与后续数据的处理
在对实时数据的分析中，可以采用关联分析算法或CEP技术进行分析，如此能够实现对数据的采集、分析、处理的综合过程，实现了更高速度以及更高效率的处理；而对于统计结果以及数据的处理，由于这种处理对时效性要求不高，因此可以采用各种数据处理技术或是利用离线处理的方式，从而能够更好地完成系统风险、攻击方面的分析。
2.4关于复杂数据的分析
在针对不同来源、不同类型的复杂数据进行分析时，大数据技术都能够更好的完成数据的分析与查询，并且能够有效完成复杂数据与安全隐患、恶意攻击等方面的处理，当网络系统中出现了恶意破坏、攻击行为，可采用大数据技术从流量、DNS的角度出发，通过多方面的数据信息分析实现全方位的防范、抵御。
3基于大数据技术构建网络系统安全分析
在网络安全系统中引入大数据技术，主要涉及以下三个模块：
3.1数据源模块
网络安全系统中的`数据及数据源会随着互联网技术的进步而倍增技术能够通过分布式采集器的形式，对系统中的软硬件进行信息采集，除了防火墙、检测系统等软件，对设备硬件的要求也在提高，比如对服务器、存储器的检查与维护工作。
3.2数据采集模块
大数据技术可将数据进行对立分析，从而构建起分布式的数据基础，能够做到原始数据从出现到删除都做出一定说明，真正实现数据的访问、追溯功能，尤其是对数据量与日俱增的今天而言，分布式数据存储能够更好地实现提高数据库的稳定性。
3.3数据分析模块
对网络安全系统的运营来说，用户的业务系统就是安全的最终保障对象，大数据分析能够在用户数据产生之初，及时进行分析、反馈，从而能够让网络用户得到更加私人化的服务体验。而对于用户而言，得其所想也会对网络系统以及大数据技术更加的信任，对于个人的安全隐私信息在系统上存储的疑虑也会大幅降低。当前网络与信息安全领域正在面临着全新的挑战，企业、组织、个人用户每天都会产生大量的安全数据，现有的安全分析技术已经难以满足高效率、精确化的安全分析所需。而大数据技术灵活、海量、快速、低成本、高容量等特有的网络安全分析能力，已经成为现阶段业界趋势所向。而对互联网企业来说，实现对数据的深度“加工处理”，则是实现数据增值的关键所在，对商业运营而言是至关重要的。
4结语
在当下时代，信息数据已经渗透到各个行业及业务领域中，成为重要的社会生产因素。正因如此，互联网数据产生的数量也在与日倍增中，这给网络安全分析工作带来了一定难度与压力，而大数据技术则能够很好的完善这一问题。在网络系统中应用大数据技术不仅能够满足人们对数据处理时所要求的高效性与精准性，并且能够在此基础上构建一套相对完善的防范预警系统，这对维护网络系统的安全起着非常关键的作用，相信大数据技术日后能够得到更加广泛的应用。
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数据库技术已成为计算机信息系统和计算机应用系统的重要技术基础。下面是我为大家精心推荐的数据库技术论文，希望能够对您有所帮助。
数据库加密技术分析
摘 要：从信息产业的形成、壮大到信息社会的到来，特别是以微电子革命为代表的个人计算机的迅猛发展和以网络为特征的新一轮信息交流方式的革命，社会的信息化已成为一种社会发展的新趋势。
关键词：数据库;加密;研究
中图分类号：TP31 文献标识码：A
数据库技术的最初应用领域主要是信息管理领域，如政府部门、工商企业、图书情报、交通运输、银行金融、科研教育等各行各业的信息管理和信息处理。事实上，只要有数据需要管理，就可以使用数据库。
1数据库的特点
数据结构化是数据库和文件系统的本质区别。数据结构化是按照一定的数据棋型来组织和存放数据.也就是采用复杂的数据模型表示数据结构。数据模型不仅描述数据本身以特点，还描述数据之间的联系。这种结构化的数据反映了数据之间的自然联系，是实现对另据的集中控制和减少数据冗余的前提和保证。
由于数据库是从一个企事业单位的总体应用来全盘考虑井集成教据结构的.所以数拒库中的数据不再是面向个别应用而是面向系统的。各个不同的应用系统所需的数据只是翅体模型的一个子集。数据库设计的基础是数据模型。在进行教据库设计时，要站在全局需耍的角度抽象和组织数据，要完整地、准确地描述数据自身和数据之间联系的情况，建立话合总体需耍的数据棋型。数据库系统是以数据库为荃础的，各种应用程序应建立在数据阵之上。数据库系统的这种特点决定了它的设计方法，即系统设计时应先设计数据库，再设计功能程序.而不能像文件系统那样，先设计程序，再考虑程序需要的数据。
1.1有较高的数据独立性
数据库中的数据不是孤立的，数据与数据之间是相互关联的。也就是说，在数据库个不仅要能够表水数据本身，还要能够表水数据与数据之间的联系。例如布银行的储蓄数据库中，有储户信息和账户情息，储户信息和账户信息联的。 数据库能够根据石同的需要按不同的方法组织数据，比如顺序组织方法、索引组织方法、倒排索引组织力法等。这样做的目的就是要最大限度地提高用户或应用程序访问数据烽的效率。闭于有数据库技术之前。数据文件都是独立的，所以任何数据文件都必须含有满足某一应用的全部数据。而在数据库中数据是被所有应用共享的。在设计数据库时，从全局应剧小发，可以使数据库中包含为整个应用服务的全部数据，然后通过模式定义可以灵活组合数据满足每一个应用。数据形具有较高的数据独仅件数据独立性是指数据的组织和存储方法与应蝴程序互不依赖、彼此独立的特性。在数据库技术之前，数据文件的织纠方式和应用程序是密切相关的。当改企数据结构时相应的应用程序也必须陨之修改，这样就大大增加了应用程斤的开发代价和维护代价。而数据库技术以使数据的组织和存储方法与应用程序巨不依赖，从而人大降低应用程序的开发代价和维护代价。
1.2数据冗余度小、数据共享度高
数据冗余度小是指存储在数据库中的皿复数据少。在非数据库系统中，每个应用程序有它自己的数据文件，从而造成存储数据的大盆宜复。由于在数据库系统方式下.教据不再是面向某个应用，而是面向整个系统，这就使得数据库中的数据冗余度小.从而避免了由于数据大扭冗余带来的数据冲突问题。
据库系统通过数据模型和数据控制机制提高数据的共享性。数据共享度高会提高数据的利用率，使得数据更有价值，能够更容易、更方使地使用。
2数据库加密方法
从所面临的安全与保密威胁方面来看，数据库系统应该重点对付以下威胁： 非授权访问、假冒合法用广、数据完整性受破坏系统的正常运行、病毒、通信线路被窃听等。而威胁网络安全的因素：计算机系统的脆弱性、协议安全的脆弱性、数据库管理系统安全的脆弱性、人为的因素、各种外部威胁，主要包括以下方面。
数据欺：非法篡改数据或输人假数据;特洛伊木马术：非法装人秘密指令或程序，由计算机执行犯罪活动;意大利香肠术：利用计算机从金融银行信息系统上一点点窃取存款，如窃取账户的利息尾数，积少成多;逻辑炸弹：输人犯罪指令，以便在指定的时间或条件下删除数据文卷，或者破坏系统功能;线路截收：从系统通信线路上截取信息;陷阱术：利用程序中用于调试或修改、增加程序功能而特设的断点，插人犯罪指令或在硬件中相应的地方增设某种供犯罪用的装置，总之是利用软件和硬件的某些断点或接口插入犯罪指令或装置;寄生术：用某种方式紧跟有特权的用户进人系统，或者在系统中装人“寄生虫”;超级冲杀：用共享程序突破系统防护，进行非法存取或破坏数据及系统功能;异步攻击：将犯罪指令混杂在正常作业程序中，以获取数据文件.电脑病毒：将具有破坏系统功能和系统服务与破坏或删除数据文卷的犯罪程序装人系统某个功能程序中，让系统在运行期间将犯罪程序自动拷贝给其他系统，这就好像传染性病毒一样四处蔓延。
2.1数据库加密技术探索
密码学是一门古老而深奥的学科，对一般人来说是陌生的，因为长期以来它只在很小的范围内(如军事、外交、悄报等部门)使用。计算机密码学是研究计算机信息加密、解密及其变换的科学.是数学和计算机的交叉学科，也是一门新兴的学科，随着计算机网络和计算机通信技术的发展，计算机密码学得到前所未有的重视并迅速普及和发展起来。数据加密技术主要分为传输加密和存储加密，而数据传输加密技术是对传输中的数据流进行加密，常用的有链路加密、节点加密和端到端加密三种方式。
(1)链路加密，是传输数据仅在物理层前的数据链路层进行加密，不考虑信源和信宿。它用于保护通信节点间的数据，接收方是传送路径上的各台节点机，信息在每台节点机内都要被解密和再加密，依次进行，直至到达目的地。
(2)节点加密，是在节点处采用一个与节点机相连的密码装置。密文在该装置中被解密并被重新加密，明文不通过节点机，避免了链路加密节点处易受攻击铂缺点。
结语
数据加密技术是最基本的安全技术，被誉为信息安全的核心，最初主要用于保证数据在存储和传输过程中的保密性。它通过变换和置换等各种方法将被保护信息置换成密文，然后再进行信息的存储或传输，即使加密信息在存储或者传输过程为非授权人员所获得，也可以保证这些信息不为其认知.从而达到保护信息的目的。该方法的保密性直接取决于所采用的密码算法和密钥长度。
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A、需求分析阶段：综合各个用户的应用需求。B、在概念设计阶段：用E-R图来描述。C、在逻辑设计阶段：将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图(VIEW)形成数据的外模式。D、在物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。一展开就够论文字数了
论文参考文献怎么写（通用11篇）
在学习、工作生活中，大家都接触过论文吧，借助论文可以有效训练我们运用理论和技能解决实际问题的的能力。相信写论文是一个让许多人都头痛的问题，以下是我为大家收集的论文参考文献怎么写，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
一篇文章的引用参考部分包括注释和参考文献两部分，注释是作者自己的解释（转引的参考文献也可以放在注释里），参考文献仅需列出参考书或论文的名称、作者、出版社或发表的期刊、著作时间或期刊期数等。注释用圆圈1、2标注，放脚注，参考文献用[1][2]标注，放尾注。
有的刊物要求注释和参考文献都要在内文标注，有的刊物对参考文献不要求内文标注，在尾注列出就行。按最新的CNKI规范的要求应是前者。为保险起见，你还是都标吧。注：参考文献如是著作要标页码，论文只要标出期刊是第几期。
例：
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基础经济学原理在生活中的应用论文（通用11篇）
在现实的学习、工作中，大家都不可避免地要接触到论文吧，论文是对某些学术问题进行研究的手段。那要怎么写好论文呢？下面是我精心整理的基础经济学原理在生活中的应用论文，仅供参考，大家一起来看看吧。
摘要 ：
经济学这个词被很多人视为是一门专业性十分高的学科，它是应用经济手段对市场上的经济现象和经济行为进行解释，从而对未来市场的发展方向进行短期或长期的测算。然而，基础经济学的原理和经济思想都来自于生活中的点滴。本文便对我们普通生活中的行为进行解读，目的在于阐述一些普通经济学原理在生活中的应用。
关键词 ：
经济学；生活；经济效应
经济是一种生活方式，它不同的习惯、文化观念自觉地驱动着所有人的经济行为，不断影响着大部分人的经济选择，悄悄地改变着整个社会的内部经济运行方向。经济学作为一种生活方式，有时并非源于一种崇高境界的提升，而是源于民族文化的特色及文化教育、传播的模式。
经济学在大部分的情况下被很多人认为是一门研究性非常强的科目，其实它是人们日常行为的一种他角度思考理念。虽然经济学在很多情况下是一门高深的学问，但在生活中也可以很容易地普及开来。在现实生活中时时处处都有经济学的掠影，经济学的理论也与我们所处的社会生活不断介入。
一、普通生活中所蕴含的经济学
（一）机票降价中的经济学原理
我们在网上订机票的时候很多情况下都会发现有一部分机票是打折的，飞机临起飞前还剩余的座位，机票价钱有时候还会比火车票更加低，在这个时候购票往往是最经济的。对于普通人来说，他们可能认为航空公司把票价订的那么低已经有了损失了。如果我们懂得经济学就会明白，在飞机还有几小时就出发的时候，一班航班的成本基本就已经被确定下来了，如果在这个时候能够把剩余机票销售出去，只会让航空公司取得收入并不会亏损。从经济学的角度上来看，这已经成为了一场能够让交易双方利益最大化的行为。
（二）促销折扣中的经济学原理
我们逛商场的时候可能经常会发现很多商品正在进行打折促销，或者有些商家会选择送一些低价的赠品去吸引顾客，为自己的商品主动地占取市场份额。例如，在唐山的陶瓷博览会时，很多陶瓷的器具都会低于正常情况下的价格，很多原本标价几百元的商品，在展会现场可能只要几十元就可以买下来。这往往会给消费者一种心理暗示，让他们认为自己用了一个很低的价格却取得了一个价值很高的商品。但是卖方总对自己的商品有一个价值把握，他们往往会选择一个平衡点，把价格与成本控制在一个合理的范围内，即使让商品低价销售也能取得很大的利润空间，还能充分刺激买方强烈的购买欲望。实际上，卖家把自己商品用低价促销出去之后占领了现有的市场，同时又提高了自己品牌的宣传效果和市场规模，并且在这样的情况下，卖方还可以同时减少库存，降低了资金的风险，使资金回笼和再投资的效率提高，增进自己的运行和经济成长。
二、市场、理财的经济学阐发
（一）经济学角度看市场
当今的社会已经进入了一个高速发展的经济型社会，随着产业结构转型与消费升级，市场的主体地位也被不断地突出，社会中的每一个成员也成为当今市场的重要组成部分，并且不断推动着市场升级与资本最大化。举例子来说，每个人的日常需求都可以被市场所满足，不同社会阶层的人都能享受到市场的便利，高收入人群通过自己的智慧赚取高额工资，低收入人群也能通过体力劳动满足自己的日常需求。总体来看，当代社会便是一个人人都买，人人都卖的生活经济学，人们在经济成长中同时扮演了消费者和生产者的角色。
（二）收入理财的经济学阐发
物质资本是现代人生活中的必需品，所有人都在思考着如何通过理财获得一些额外的收入。很多国家对于不同的市场都有不同的经济观念，比如美国有些政策就是为了不断扩展本国市场与商品出口，刺激内需而制定的法规。通过这些政策，美国的经济状况一直处于世界前端位置而且保持这一个良好且稳定的发展趋势。而中国的资本实力远远不如美国，究其原因还是中国的经济发展基础水平较低，起步较晚。虽然中国拥有世界最多的人口，拥有市场的天然优势，可是一些经济薄弱环节令中国的经济状况并不是很好。中国人民的储备才能较强，储备事业发达，很大的程度上可以获取大量闲置资本，百姓的存款也可以给自己生活带来必定的物资根基保障[3]。
可能很多人对于理财的概念并不清楚。理财的主要形式由收入与利息两个方面组成，如何做到节约资金，如何让生活过得更加精致，这都是我们生活中热议的经济问题。很多情况下，一个家庭总收入减去所有开销额就可以得到这段时期内这个家庭期末的结余资金。经济学上有一个指标叫做恩格尔系数指的就是一个家庭的食品开销占所有开销的比例。假如这个家庭的恩格尔系数不高，虽然可以积攒一些积蓄，但是缺少的物质基础就很难让自己的这个家庭经济水平得到提升。因此，一个家庭要增加更多的收入来源，增长家庭总收入，才能拥有更加有品质的生活，满足除了温饱外其他的精神需求，这体现出开源才能够从根本上改善生活状态，当然理性的节流也是必不可少的。对日常收入和开支的规划也正是基础经济学原理的在现实中的体现。
三、生活中的经济效应
（一）马太效应：优秀的人更加优秀
马太效应简述的是一个"穷人愈穷，富人愈富"的经济规律。它的名字源于圣经《新约》中的一则故事："凡有的，还要加给他叫他多余；没有的，连他所有的也要夺过来，"简单地说，"马太效应"，就是一种续存资金后的资本家掌握一切的现象，它会令资金向本来就拥有大量资金的人获取更多的额外收入，同样也会令缺乏资源的人失去原有的东西[5]。这一则马太效应由来的故事给我们带来的经济学启示就是：某人如果对自己所从事的领域充满自信、并且在这个领域之中投入了大量的时间与精力，他就能在这些时间与精力的消耗之中取得长远性的提升，通过这个步骤的反复，他就更加可以取得一个令人满意的成果。与之相反，如果一个人在自己的领域没有取得一个良好的效果，并且消极对待，只会让他不断失去自信，最终被超越。这也是学生成绩差异的主要原因之一。
如果有一个积极的态度，那么这个人往往都够取得一个优秀的成果，得到这个优秀成果之后他便会得到很大的满足感，便会从另一方面鼓励他的热情，从而得到额外的精神与物质鼓励，这样不停地反复下去，就能把马太效应的积极影响表现出来。总而言之，我们学习时的态度，才是决定我们将得到怎样回报的主要因素，我们自身的不同学习习惯，都是最宝贵的经验与资源，通过这些优势品质，便会不断累积优势持续地改变和提高我们自身的能力，才可以让我们处于一个良性循环圈中。
（二）边际效应：分散分配时间，效率更高
在经济原理中，有一种经济效应被称为"边际效应"。它描述的是其他投入固定不变时，连续地增加某一种投入，所新增的产出或收益反而会逐渐减少。也就是说，当增加的投入超过某一水平之后，新增的每一个单位投入换来的产出量会下降[6]。这个经济效应，针对很多想要节约时间达到利益最大化的学习方法来说，关键的意义在于，分配的不同阶段都与最终的结果相关。我们把不同科目的认知，视为是不同的消费时间行为，如果某科目的学习效果已经处于较高层次时，它的边际效益并不高。这样，对于一个理性的学生来说，他的最优做法是放弃对该学科的投入，选择把时间花费到其他科目上，因此，才能获得边际效益的最大化[7]。
我们大部分学生都有学科学习状况不均衡的状况，因此更应该把更多的时间分配到较为弱势的科目上。边际效应告诉我们，不合理的时间配置无法让最终效益达到最优效果。只有通过合适的分配，不对所有学科都投入同样的时间，衡量不同学科的时间配置，会让最终效果和学习效率得到显著提升。
（三）木桶效应：抓住薄弱点，提升全体水平
木桶效应也被叫做短板效应，描述的是一个木桶的木板如果有长有短，这个木桶所容纳的水量就会被最短的木板所束缚，因此短板就变成了木桶盛水量的"制约原因”。将木桶短板替换成长板或令短板变长才能让使此木桶总盛水量提高。在大部分进行经济活动时，总体的.效益往往被最薄弱的一个环节所限制，因此在资源配置中要注重薄弱的一环，这样才可以实现资源配置的最优化[8]。对于当前追求总体成绩提升的中学生而言，要把自己的总成绩视为一个木桶的总盛水量，把不同的木板视为不同的学科，因此只有在不同的学科成绩平均并且一起处于上升状态时，所存在的短板效应才能被限制，最终才会促进总水量也就是总体成绩的显著提高。如果单单关注某一科目的成绩状况，但是放弃了其他薄弱学科的关注量，那么总体的成绩不仅不会提升，还会导致较差学科这块短板的继续变得更加糟糕最终令整体成绩也随之无法提高。如果不针对较差的学科做出改变，优秀科目成绩再优越也不会令总成绩出彩。
偏科对于许多中学生来说是很常见的现象，但根据木桶效应，如果因此让薄弱学科放任自流，就会导致连优势学科也无法弥补的总体水平的下降。解决薄弱的环节，才是促使总成绩提升最有效的措施。
（四）经济效应对生活的影响
我们生活中的经济学效应不仅仅是这些，它们总对我们的生活无时无刻产生改变，而这些经济效应，也常常引导着我们做出最优的抉择[。对于一个中学生来说，我们通常在学习自然科学的时候，也应该了解并尝试运用一些简单的经济学规律，这些规律不仅仅能够提升学习效果，拓展我们的视野，能让我们的综合素质得到很大的提升。当我们对于新的情况面对不同抉择的时候，我们都可以用利益最优化的观点来做出选择。
四、结语
经济学在当代社会已经变成了人类生活中必不可少的关键纽带，而且已经变成商品交换中的决定因素。生活中各处都显示着经济学的理论，不管在学习中，还是我们家庭的基本开销以及关于家庭收入和理财中，大部分都是经济学理论的具体展示，也是经济学的成果。也可以这样说，生活本身便是一本基本经济学原理大全。
经济学自身所有的思考与理念都遵循着不同的规律。从更深层次上来说，经济学不是一堆数据，一组繁杂的数学式子，也不是一种理性思维，甚至不是一种解决问题的方法。经济学是一种文化，一种精神，一种源于生活，高于生活的艺术。
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大数据下的计算机信息处理技术研究论文
摘要： 现如今，随着科学技术的快速发展，计算机技术已经融入到人们的生活之中，想想10年前的计算机技术和现如今的计算机技术，真的是天壤之别，发生了翻天覆地的变化。同时，大数据的应用也越来越广泛，带来了丰厚的利润，各种“云”层出不断，对大数据的背景下，计算机信息处理的技术提出更高的竞争和要求。本文首先介绍大数据的概念，阐述基于大数据背景下的各种计算机信息处理技术，并对技术进行分析研究，最后对大数据未来的发展的机会做出分析。
关键词： 大数据；计算机信息；技术研究
随着科技的迅猛发展，大数据的应用愈来愈广，随之产生的数据系统总量大，十分庞大，这就对大数据时代下的计算机信息处理技术提出了更高的要求，如何将大数据处理的井然有序，有条不紊，值得每一位考研人员进行探讨。
一、大数据的概念
什么是大数据？大数据，另一种叫法称之为巨型资料，是一个十分复杂密集的数据集，这样的数据集在一定的时间内，依靠于传统普通的数据加工软件无法最终实现管理、抓取及处理的功能，需要进行创新，用新的处理模式才能够实现。大数据具有虚拟化、按需服务、低成本等等特点。在每一个消费者的角度来看，大数据中的计算技术资源服务可以帮助每一个大数据用户完成想要的资源信息，用户只需进行付费就可以直接使用，根本不需要到处搜寻资料，跑来派去的打听。这从根本上改变了人们对信息资源的需求方式，为用户提供一种超大规模的网络资源共享。同时，面对海量的大数据库资源，如何对大数据资源进行处理，得到用户们想要的信息资源，需要计算机信息技术不断的进行挖掘。
二、大数据下的计算机信息处理技术
总体的来说，基于大数据背景下的计算机信息处理技术总共可以分成以下3个方面：信息的获取及加工技术、信息的存储技术和信息安全方面的技术。下面就针对这三种技术，进行研究分析。1）信息的获取及加工技术。信息的获取及加工技术是实现信息化的第一步，是最基础的工作内容，只有完成了信息数据的搜集工作，才能进行下面的计算机信息技术的处理。因此，如若进行信息的采集工作，需要首先明确信息的目标源，对信息数据进行监控，时刻把握信息的流向及动态，然后将采集的信息数据输入至计算机数据库中，实现了信息的获取采集工作。接下来是第二步，信息的加工及处理工作，所有的加工和处理技术的核心在于用户的指引，完全由用户导向，设定信息的筛选范围，确定信息的丰富度等等。最后是依照于用户的要求，将信息资源传输到用户手中。这样就实现了整个信息从采集到处理，再从处理到传送工作的整个流程。2）信息的存储技术。在大数据的背景下，对于整个计算机信息的处理，信息技术的存储是十分关键的环节，可以将处理加工的数据得以保存，更方便用户对于数据的调取和应用。而且，现如今的信息数据总量大、更新速度快，合理的运用存储方面的技术，可以快速的实现信息的存储工作，提高工效效率，将复杂变简单。在目前的时代下，应用最广泛的是分布式数据存储技术，应用十分方便，能够实现快速大量的数据存储。3）信息安全方面的技术。大数据在方便用户使用和享受的同时，信息数据资源的安全性也是不容忽略的，而且随着社会的发展，数据资源的安全性和隐私性逐渐受到关注，如何实现数据库的安全是个十分值得研究的课题。首先最主要的是建立计算机安全体系，充分引进更多的人才。其次需要加强安全技术的研发速度，由于大数据发展及更新速度快，需要快速的更新原有的安全体系，尽快的适应大数据时代的更新速度。除此之外，加强对信息的监测是十分必要的，避免不法之人进行数据的盗取，在信息数据庞大的体量下，依然能够提供稳定有效的安全体系。
三、大数据下的计算机信息技术的发展前景
1）云技术的发展是必然趋势。云计算网络技术是越来越得到大的发展，一方面由于计算机硬件系统的数据处理技术有限，云技术可以完全的将弊端破除，同时，它能够利用最新的数据资源和处理技术，不依赖于计算机硬件系统。因此，随着庞大的数据越来越复杂，传统的数据处理方式已经不能够适应，未来将计算机信息处理必将朝着云计算发展。2）计算机网络不再受限于计算机硬件。未来，计算机网络技术将会不再受制于计算机硬件的限制，网络的传输技术更加趋向于开放化，计算机网络和计算机硬件将会分隔开，重新定义新的网络架构。3）计算机技术和网络相互融合。传统的计算机技术需要运用计算机的硬件系统才能够实现信息的处理、加工及存储工作，未来新的.计算技术将脱离于计算机硬件配备，可以仅仅用计算机网络就可以实现数据的加工和处理。同时，二者也将会相互融合、相互发展真正的满足由于大数据时代的更新所带来的困扰，这是未来大数据背景下计算机技术发展的又一个方向。
四、大数据下的计算机信息技术面临的机遇和挑战
在大数据背景下，计算机信息技术的机遇和挑战并存，首先，病毒及网站的恶意攻击是少不了的，这些问题是站在计算机信息技术面前的巨大挑战，同时，近些年，网络不断，社会关注度逐渐提高，网络的安全问题也是不同忽视，再者，信息之间的传送速度也有限，需要对传送技术进行创新，以适应更高的用户需求。最后，随着大数据库的不断丰富，越来越庞大的数据资源进行加工和处理，对数据的存储又有了新的要求，如何适应不断庞大的数据信息量，实现更加便捷的、满足用户需求的调取也是一个巨大的挑战。与此同时，也存在着许多的机遇。首先，大数据对信息安全的要求越来越大，一定程度上带动了信息安全的发展，其次，大数据在应用方面，对企业及用户带来了巨大的便利，同时也丰富了产业资源，未来用户及企业面前的竞争可能会转化为大数据信息资源的竞争。最后，大数据时代的来临，构造了以信息安全、云计算和物联网为主要核心的新形势。
五、结论
通过一番研究，目前在大数据时代下，计算机信息技术确实存在着一定的弊端，需要不断的进行创新和发展，相信未来的云计算会越来越先进，越来越融入到人们的生活及工作当中，计算机信息技术面临的巨大的挑战和机遇，面对挑战，抓住机遇，相信未来我国的计算机技术会越来越好，必将超过世界领先水平！
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网络安全与大数据技术应用探讨论文
摘要： 随着互联网技术的高速发展与普及，现如今互联网技术已经广泛应用于人们工作与生活之中，这给人们带来了前所未有的便利，但与此同时各种网络安全问题也随之显现。基于此，本文主要介绍了大数据技术在网络安全领域中的具体应用，希望在网络系统安全方面进行研究的同时，能够为互联网事业的持续发展提供可行的理论参考。
关键词： 网络安全；大数据技术；应用分析
前言
随着近年来互联网技术的不断深入，网络安全事故也随之频频发生。出于对网络信息安全的重视，我国于2014年成立了国家安全委员会，正式将网络安全提升为国家战略部署，这同时也表示我国网络信息安全形势不容乐观，网络攻击事件处于高发状态。木马僵尸病毒、恶意勒索软件、分布式拒绝服务攻击、窃取用户敏感信息等各类网络攻击事件的数量都处于世界前列。时有发生的移动恶意程序、APT、DDOS、木马病毒等网络攻击不仅会严重阻碍网络带宽、降低网络速度、并且对电信运营商的企业声誉也会产生一定影响。根据大量数据表明，仅仅依靠传统的网络防范措施已经无法应对新一代的网络威胁，而通过精确的检测分析从而在早期预警，已经成为现阶段网络安全能力的关键所在。
1网络安全问题分析
网络安全问题不仅涉及公民隐私与信息安全，更关乎国事安全，例如雅虎的信息泄露，导致至少五亿条用户信息被窃；美国棱镜门与希拉里邮件门等等事件都使得网络安全问题进一步升级、扩大。随着互联网构架日益复杂，网络安全分析的数据量也在与日俱增，在由TB级向PB级迈进的过程，不仅数据来源丰富、内容更加细化，数据分析所需维度也更为广泛。伴随着现阶段网络性能的增长，数据源发送速率更快，对安全信息采集的速度要求也就越高，版本更新延时等导致的Odav等漏洞日渐增多，网络攻击的影响范围也就进一步扩大；例如APT此类有组织、有目标且长期潜伏渗透的多阶段组合式攻击更加难以防范，唯有分析更多种类的安全信息并融合多种手段进行检测抵御。在传统技术架构中，大多使用结构化数据库来进行数据存储，但由于数据存储的成本过高，系统往往会将原始数据进行标准化处理后再进行存储，如此易导致数据的丢失与失真以及历史数据难以保存而造成的追踪溯源困难；同时对于嘈杂的大型、非结构化数据集的执行分析以及复杂查询效率很低，导致数据的实时性及准确性难以保证，安全运营效率不高，因此传统网络安全技术已经难以满足现阶段网络安全分析的新要求。大数据技术这一概念最初由维克托.迈尔.舍恩伯格与肯尼斯.库克耶在2008年出版的《大数据时代》一书中提出的，大数据是指不采用随机分析法，而是对所有的数据进行综合分析处理。大数据技术作为现阶段信息架构发展的趋势之首，其独有的高速、多样、种类繁多以及价值密度低等特点，近年来被广泛应用于互联网的多个领域中。大数据的战略意义在于能够掌握庞大的数据信息，使海量的原始安全信息的存储与分析得以实现、分布式数据库相比传统数据库的存储成本得以降低，并且数据易于在低廉硬件上的水平扩展，极大地降低了安全投入成本；并且伴随着数据挖掘能力的大幅提高，安全信息的采集与检测响应速度更加快捷，异构及海量数据存储的支持打造了多维度、多阶段关联分析的基础，提升了分析的深度与广度。对于网络安全防御而言，通过对不同来源的数据进行综合管理、处理、分析、优化，可实现在海量数据中极速锁定目标数据，并将分析结果实时反馈，对于现阶段网络安全防御而言至关重要。
2大数据在网络安全中的应用
将大数据运用到网络安全分析中，不仅能够实现数据的优化与处理，还能够对日志与访问行为进行综合处理，从而提高事件处理效率。大数据技术在网络安全分析的效果可从以下几点具体分析：
2.1数据采集效率
大数据技术可对数据进行分布式地采集，能够实现数百兆/秒的采集速度，使得数据采集速率得到了极大的提高，这也为后续的关联分析奠定了基础。
2.2数据的存储
在网络安全分析系统中，原始数据的存储是至关重要的，大数据技术能够针对不同数据类型进行不同的数据采集，还能够主动利用不同的方式来提高数据查询的效率，比如在对日志信息进行查询时适合采用列式的存储方式，而对于分析与处理标准化的数据，则适合采用分布式的模式进行预处理，在数据处理后可将结果存放在列式存储中；或者也可以在系统中建立起MapReduce的查询模块，在进行查询的时候可直接将指令放在指定的节点，完成处理后再对各个节点进行整理，如此能够确保查询的速度与反应速度。
2.3实时数据的分析与后续数据的处理
在对实时数据的分析中，可以采用关联分析算法或CEP技术进行分析，如此能够实现对数据的采集、分析、处理的综合过程，实现了更高速度以及更高效率的处理；而对于统计结果以及数据的处理，由于这种处理对时效性要求不高，因此可以采用各种数据处理技术或是利用离线处理的方式，从而能够更好地完成系统风险、攻击方面的分析。
2.4关于复杂数据的分析
在针对不同来源、不同类型的复杂数据进行分析时，大数据技术都能够更好的完成数据的分析与查询，并且能够有效完成复杂数据与安全隐患、恶意攻击等方面的处理，当网络系统中出现了恶意破坏、攻击行为，可采用大数据技术从流量、DNS的角度出发，通过多方面的数据信息分析实现全方位的防范、抵御。
3基于大数据技术构建网络系统安全分析
在网络安全系统中引入大数据技术，主要涉及以下三个模块：
3.1数据源模块
网络安全系统中的`数据及数据源会随着互联网技术的进步而倍增技术能够通过分布式采集器的形式，对系统中的软硬件进行信息采集，除了防火墙、检测系统等软件，对设备硬件的要求也在提高，比如对服务器、存储器的检查与维护工作。
3.2数据采集模块
大数据技术可将数据进行对立分析，从而构建起分布式的数据基础，能够做到原始数据从出现到删除都做出一定说明，真正实现数据的访问、追溯功能，尤其是对数据量与日俱增的今天而言，分布式数据存储能够更好地实现提高数据库的稳定性。
3.3数据分析模块
对网络安全系统的运营来说，用户的业务系统就是安全的最终保障对象，大数据分析能够在用户数据产生之初，及时进行分析、反馈，从而能够让网络用户得到更加私人化的服务体验。而对于用户而言，得其所想也会对网络系统以及大数据技术更加的信任，对于个人的安全隐私信息在系统上存储的疑虑也会大幅降低。当前网络与信息安全领域正在面临着全新的挑战，企业、组织、个人用户每天都会产生大量的安全数据，现有的安全分析技术已经难以满足高效率、精确化的安全分析所需。而大数据技术灵活、海量、快速、低成本、高容量等特有的网络安全分析能力，已经成为现阶段业界趋势所向。而对互联网企业来说，实现对数据的深度“加工处理”，则是实现数据增值的关键所在，对商业运营而言是至关重要的。
4结语
在当下时代，信息数据已经渗透到各个行业及业务领域中，成为重要的社会生产因素。正因如此，互联网数据产生的数量也在与日倍增中，这给网络安全分析工作带来了一定难度与压力，而大数据技术则能够很好的完善这一问题。在网络系统中应用大数据技术不仅能够满足人们对数据处理时所要求的高效性与精准性，并且能够在此基础上构建一套相对完善的防范预警系统，这对维护网络系统的安全起着非常关键的作用，相信大数据技术日后能够得到更加广泛的应用。
参考文献：
[1]鲁宛生.浅谈网络安全分析中大数据技术的应用[J].数码世界，2017.
[2]王帅,汪来富,金华敏等.网络安全分析中的大数据技术应用[J].电信科学，2015.
[3]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用，2017.