大数据与侦查模式变革研究(1)_数据分析师培训
大数据在西方广泛应用于总统选举预测、商业营销、疾病预防、金融分析、教育变革，也运用于社会监控和预测、治安管理、恐怖主义打击等等方面。
运用大量数据进行犯罪侦查和控制始于1994年纽约市的警察部门启用的一个新的治安信息管理系统，即CompStat(Computer Statistics的缩写)。CompStat是通过比较数据统计报告为基础来确定警力资源分配、犯罪预防和打击对策[5]。大数据时代的到来，西方更是着力建构大数据驱动的犯罪侦查和控制体系。大数据驱动犯罪侦查和控制体系利用大数据帮助警察分析历史案件、发现犯罪趋势和犯罪模式；通过分析城市数据源和社交网络数据，预测犯罪；利用大数据，优化警力资源分配，从而提高社会和公众安全水平[6]。大数据已使犯罪侦查和控制模式发生根本性变革，利用大数据提升犯罪侦查和控制能力是未来的发展方向。
公安部部长郭声琨强调要大力加强大数据时代提升维护公共安全和服务人民群众的能力和水平[7]。我国各级公安机关已开始有意识运用大数据推动犯罪侦查和控制。然而大数据不仅是一个技术问题，也带来了侦查理念、方式、机制的变革。我国学界的研究集中在大数据技术应用研究，对大数据带来的侦查理念、方式、机制的变革的研究偏少，也不够深入，迫切需要更为系统的、深入的研究。
一、复杂的犯罪态势与大数据时代犯罪的数据化生态
当下，犯罪呈现出更加严峻和复杂的态势。首先是犯罪总量大，犯罪率逐年上升。据统计，仅2012年公安机关刑事案件立案的案件数为6551440起，检察机关批捕、决定逮捕犯罪嫌疑人的案件数为680539，人数为986056[8]。近二十多年来，中国犯罪率呈逐年上升趋势，刑事案件立案数平均每年增长22％以上，超过了全国GDP的增长。①其次是犯罪智能化。犯罪是一种社会存在，科学的发展渗透到犯罪的方方面面，提升了其能力和危害程度。这表现为两个方面：一是运用科学思维实施的犯罪，主要表现为犯罪思维严密，犯罪前经过周密部署和策划，犯罪过程渗透着科学思维和谋略。二是利用科学技术实施的犯罪，突出表现为数字化犯罪。以利用网络犯罪为例，2012年，全国公安机关累计破获涉网违法犯罪案件11.8万余起，抓获犯罪嫌疑人21.6万余人。据赛门铁克公司2012年9月发布的诺顿安全报告估算，2011年7月至2012年7月，中国有超过2.57亿人成为网络违法犯罪的受害者。网络违法犯罪所造成的直接经济损失达2890亿元人民币，受害者人均蒙受的直接经济损失约1200元人民币[9]。第三，犯罪时空的复杂性。现代科技的发展，使得犯罪时间非线性，犯罪空间缺席性，时空组合的多维、多样化和任意性[10]。第四，案件因果联系复杂。相对于传统的静态、单一社会来说，现代社会是一个动态、复杂社会。在动态、复杂社会中，因果联系具有非线性、偶合性、多因性、断裂性，犯罪的因果联系往往难以确定。
计算机及网络技术的发展，使得当下社会已经进入了大数据时代。大数据时代首先是数据记录时代。在数据记录时代，数据记录成为默认模式[11]，人类社会处在被无所不在各种各样传感器和微处理器构成“万维触角”的数据网络记录之下，手机、网络、监控探头、射频技术等等无所不在地记录着我们的行为乃至我们的思想。“早上出门，电梯的摄像头记录着我们的出行时间；开车上班，道路的摄像头记录着我们的位置和车速；工作期间，网页记录着我们的浏览习惯和搜索记录，电话记录着我们的联网对象和通话时长；下班回家，购物记录界定着我们的职业身份、家庭背景甚至性格特征，电视机顶盒记录着我们的收视习惯和价值品位……”[12]“在数字世界里，我们都会留下电子‘脚印’或电子‘指纹’。”[13]20“我们正处于一种不断变化却日趋紧密的被监视状态中。事实上，现在我们的一举一动都能在某个数据库中找到线索。”[14]12
狡猾的犯罪者能有例外而成为“数据隐士”吗?要成为“数据隐士”，意味着你要完全脱离现代社会系统，不仅不能使用数字化产品，还要完全意义上不食“人间烟火”。因为现代社会几乎被数据化了，一旦你与现代社会系统进行交换，就很有可能被数据捕捉和记录。然而，这并不是说犯罪者的具体犯罪的任何要素或片段如犯罪时间、犯罪空间、犯罪行为、犯罪工具等等都会直接且完整无缺被数据记录和储存；而是说犯罪者隐藏的犯罪信息总是被相关的海量数据从不同的侧面记录着，即便是某些甚至是主要或关键的犯罪要素或片段缺失，也可以通过不同侧面相关海量数据联接、分析，拼接或描画出犯罪过程。因此，在大数据时代，不要说数字化犯罪，即使传统手段的犯罪，都可以说落入了一种“天网恢恢，疏而不漏”的网络记录和存储体系，数据化就是当下犯罪的现实生态。
二、大数据驱动的侦查模式是时代的必然选择
模式指经过提炼和抽象的标准样式。侦查模式反映了侦查要素的结构关系和运行逻辑。侦查模式可以按照不同的标准进行分类。学界按照侦查是否运用信息科技手段，把侦查模式分为传统的侦查模式、信息主导侦查模式。然而，如果从信息论的视角来看，传统侦查模式与信息主导侦查模式的本质区别不是是否运用信息，而是信息记录、存储、提取以及分析方式上的根本差别。按照侦查所能运用信息的记录、存储、提取以及分析方式，可以把侦查模式划分为传统侦查模式、业务信息主导的侦查模式和大数据驱动的侦查模式。学界一般将业务信息主导的侦查模式和大数据驱动的侦查模式合称为信息主导侦查模式，但两者之间不仅是发展阶段上的差异(大数据驱动的侦查模式是在业务信息主导侦查的基础上发展起来的)，而且在信息类型、信息提取和研判方式上也有根本差异，最重要的是由此差异而带来侦查理念、特征和机制上的根本变革。
传统侦查模式是在信息存储、提取和分析上几乎没有什么科技含量的模式。传统社会，人类对信息的记录和存储方式主要是人的大脑和书写体系(传统社会由于信息记录的需要发展出一整套书写体系，由此而产生了许许多多按时间汇集的分门别类的书写档案库)。对于犯罪的信息记录来说，除了大脑和书写档案外，犯罪现场也以物质交换的形式记录着犯罪信息。因此，传统的侦查主要手段是调查访问(对大脑储存的信息提取)、书写档案的查询。②人脑信息的存储和提取的特点是：分散在不同的人身上；信息的准确性差，受到外在环境和信息储存者自身感受能力、记忆能力等影响；信息缺乏稳定性，信息量和准确性随着时间变化而衰减；信息能否提取以及提取的质量，首先取决于能否找到储存信息的人，其次取决于侦查人员的询问技术(经验)、被询问人表达能力、情绪、配合态度等等多种因素。书写档案记录信息的优点是准确性高、稳定性强，但其有两个重大缺陷：一是提取困难。人们要找到其中一点有用信息，就得把所有的资料翻阅一遍；尽管后来建立了图书馆式的目录索引，但查找起来依然耗时费力。二是不能提供直接的犯罪信息。书写档案不可能是犯罪的实时记录，只可能是犯罪破获后一种事后登记，因此这种档案对于需要破获的犯罪来说，不能提供直接的犯罪信息。传统侦查的信息分析研判主要依靠侦查人员的经验，有经验的侦查人员往往成为是否破案的关键。总之，这种模式科技含量低、粗放型特征突出，能否破案主要取决于侦查人员的经验和投入的人力多少，不仅如此，还取决于侦查人员的运气。这对于传统静态、单一的社会及其犯罪也许能够适应，而与动态、复杂的社会及其犯罪几乎完全不匹配。
业务信息主导侦查模式是在信息技术引领下的以业务信息存储、提取和研判为基础的侦查模式。随着信息技术的发展，各种各样信息记录和存储设备被广泛使用。信息记录和存储不再完全依赖人脑和书写档案，而是电子化的记录，存储设备成为人类记录和存储信息的主要方式。这些设备代替人脑和书写档案实时记录着人类的行为，也记录了犯罪行为。所记录和存储的信息从来源和存储分布来看，形成于不同的业务经营并分布储存在不同的业务信息库中，如商家记录和存储人们的消费信息、银行记录和存储了人们的金融交易信息、医院记录病人信息等等。这些信息库缺乏整合，相互之间形成信息孤岛，信息冗余和信息孤岛成为信息存在的基本生态。就业务信息主导侦查模式来说，其主要特征是：一是侦查部门依赖于公安平台所累积的结构化的数据库主要用于人、事、物的核查、比对，实时犯罪信息仍然主要依靠人工采集。二是信息提取依然困难。不可否认，相比传统侦查模式，业务信息主导的侦查模式针对公安机关所累积结构化信息来说，确实大大提高了查询、比对效率，但是面对越来越多地被累积的不同来源、不同结构的数据，尤其是大量的半结构化和非结构化数据，既缺乏数据整合的技术和机制，也缺乏信息提取的技术手段。结构化数据是先有模型后有数据，大多具有事后登记的性质(也有少量的实时记录的数据如旅馆住宿等)，很难有实时犯罪行为记录信息，其主要价值在于对人、事、物的核查；而正是不同来源的半结构化、非结构化数据中实时记录了犯罪的“蛛丝马迹”。三是信息分析、研判仍然主要依靠侦查人员的经验。业务信息系统主要用于简单的查询、比对，但是不能进行智能化的算法分析。总的来说，这种侦查模式面对当下的犯罪态势，尤其是流动性犯罪、数字化犯罪等，难有成效。
大数据驱动侦查模式是建立在大数据和云计算平台的基础上，是大数据时代的信息主导侦查模式的升级换代。在大数据时代，大数据驱动的侦查模式是一种时代的必然选择，这不仅在于复杂的犯罪态势及其数据化生态，更在于大数据技术使得这种选择成为现实。
首先，犯罪的数据化生态是大数据驱动侦查模式的现实基础。面对当下复杂的犯罪态势，人们似乎有点不知所措。犯罪的控制某种程度上是一种侦查技术对犯罪技术保持优势。然而现代性的发展使犯罪者具有更强的匿名性、流动性等，从而一度打破了公安机关曾经具有的优势，这也是如今犯罪爆发性增长的原因之一。然而犯罪作为一种社会存在，当社会成就犯罪条件时，也会给人类提供制约其的机会。犯罪的数据化生态根本改变了犯罪信息的记录和存储方式，极大扩大了“社会记忆”，大数据技术将彻底改变侦查技术与犯罪技术之间的对比关系。因此，我们必须改换传统的侦查模式，采用大数据驱动侦查模式以控制犯罪和打击犯罪。
其次，在大数据时代，侦查所面对和所能处理的数据不再是小数据，而是大数据。如今，侦查所面对和所能处理的数据具有体量大、类型多、价值密度低的特征。“池塘”和“大海”最容易发现的区别就是规模[15]。过去侦查，即使是业务信息主导侦查阶段，所面对或所能处理的数据量相当于“池塘”，而与此相对照，现代侦查所面对和能处理的数据量则是“大海”。不仅如此，现代侦查所面对的则是数据的多样性：从结构上看，不仅有结构化数据，还有大量半结构化和非结构化数据；从数据类型看，有业务数据、用户原创数据、传感器感知数据；从数据表现形式看，有文字、图片、音频、视频、链接等；从犯罪案件构成角度看，有人及其关系、行为、物、时间、空间和主观意图数据。数据的价值密度低。在巨量的数据中，有关犯罪数据混杂其间，仅仅是其中小小的“浪花”，但其弥足珍贵。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒[16]。
第三，大数据技术能从海量的数据中对犯罪信息进行提取、分析研判以及预测未来。大数据是其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、处理的数据。而以云计算为依托的大数据技术可以突破常规技术成本和时限的要求。具体来说，其一，大数据技术能适时提取和分析处理多结构多源数据，尤其是半结构和非结构化的数据，能够从海量的、杂乱无章的数据中抽取出大量的与犯罪相关的细节、点滴片断、不同侧面数据、信息，并且能把“数据联系起来、信息点连接起来、片断串联起来”[13]29-30，从而能将表面看来毫无意义、互不关联的数据碎片拼出一幅清晰完整的犯罪图画。而对于确定一个犯罪嫌疑人的身份来说，也许只需要四个信息点就足够了。其二，大数据以云计算为依托，能够在合理时间内进行信息提取和分析。以周克华案件为例，南京警方动用上百名警力花费了数天时间对视频监控数据进行人肉搜索，而运用大数据技术也许只要几个小时就足够了。其三，大数据技术，一个最为根本的突破是能够运用海量数据进行算法分析，进行信息研判，从而帮助我们认识过去，分析原因，揭示犯罪发生的规律。最后，大数据能在分析过去中寻找有意义的模式，从而预测未来，为我们优化警力资源配置、打击犯罪提供先机。
三、大数据驱动的侦查模式的理念变革
黑格尔指出，“理念是任何一门学问的理性”[17]，并认为理念中包含着“某种预想的东西”，具有前瞻性、导向性和设计性[18]。侦查模式转换首先是理念转换。侦查模式中的理念就是指贯穿在侦查模式中反映了侦查规律的并具有引导、支配、决定侦查活动的观点、看法、信念。大数据驱动侦查模式不仅是一种新的工作模式，更是一种新思维、新理念。在大数据时代，侦查要确立的理念有：
在线、开放的理念。大数据首先是在线数据。大数据不仅是体量大，更是实时记录社会的复杂动态数据：用户原创和各种传感器感知数据，而正是这些数据混杂了犯罪的“蛛丝马迹”。对于侦查来说，公安大平台累积的结构化数据是重要的，尤其是对人、事、物的核查具有重要价值，但是很难有实时的犯罪记录。大数据驱动的侦查就是在公安大平台累积的结构化数据的基础上，对不断变动用户原创和各种传感器感知数据进行提取、分析和处理，获取信息。因此，对于大数据驱动的侦查，我们必须坚持在线和开放的数据理念，以获得我们需要的海量数据，进而分析、处理这些数据。
数据主导侦查理念。大数据时代，数据是犯罪的生态，侦查过程就是数据储存、提取和分析过程，数据贯穿于侦查的各个环节，“让数据说话”成为侦查的基本思维。数据主导侦查的理念至少包括以下三个方面的内容：首先，有关犯罪的一切现象皆可数据化。凡事皆可量化，皆可数据化[19]25-26。不仅与犯罪相关的有形之物如时间、空间、人的特征(生物识别特征、行为习惯等)、行为、手段、物等可以量化和数据化，那些与犯罪相关的无形之物如人的价值观念、态度、情绪等等也可以量化和数据化。其次，大数据是侦查的基础资源，是侦查的工具箱。侦查就是对数据开矿式的挖掘和分析，侦查能否成功某种程度上取决于对大数据资源的提取、分析能力；运用大数据各种分析技术，可以获得我们所需要的犯罪信息。最后，在大数据时代，数据居于侦查过程的核心地位，支配着侦查的运行。犯罪现场重建、侦查决策、侦查途径的选择、侦查分析、数据摸排、侦查预测等等无不围绕数据运行。
相关性理念。大数据是通过量化两个数据值之间的数理关系来确定相关关系。相关关系强，是指当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能随之增加[3]71。传统侦查，是按照因果关系和数据结构的标准③来采集数据和分析数据。到大数据时代，我们能分析、运用几乎所有相关数据，收集数据不必再拘泥于因果关系和数据结构标准，而是坚持相关性标准，不仅采集结构化数据，还要采集半结构化和非结构化数据。这种相关关系虽然不能直接揭示内在的因果关系，但是对于犯罪侦查和控制来说，其展现的相关关系仍具有较强的效用价值。
相关关系能让侦查人员全方位、多角度地思考分析案情。相关关系虽然不追求精确性，但是其追求丰富性，不拒绝任何机会，尽可能去创造和利用机会。通过相关关系，才能将看起来没有联系的信息内在地联系起来，从而更为全面地认识案件情况。这也许可以帮助我们发现破案线索，理清破案思路，划定侦破范围。
相关关系可以给我们进一步确定因果关系以指引，从而确定犯罪原因和证明犯罪。相关关系的分析是分析因果关系的基础。相关关系并不必然是因果关系，但因果关系必然是高度相关关系。通过相关关系，我们可以进一步探究其中是否存在因果关系，从而证明犯罪。
相关关系的一个重要价值是可以监控犯罪情势。如上所述，当下影响犯罪的原因是纷繁复杂的，要确定犯罪发生的原因相当不容易甚至不可能。对于侦查人员来说，重要的也许不是去理清犯罪原因，而是控制犯罪。通过相关关系，确定关联物，进而可以监控犯罪情势，从而使我们有效配置警力资源，打击犯罪。
通过相关关系，可以预测犯罪。大数据的核心价值是预测。通过收集具有相关关系的数据，建立大数据模型，我们可以从微观上预测什么时间、什么地点、什么人、什么类型等等的犯罪容易发生，也可以从宏观上预测犯罪趋势，这为我们防范和打击犯罪提供了更好的机会。
线上破案与线下证明相结合的理念。大数据使得发现和确定某一犯罪嫌疑人似乎变得相当容易。但是数据只是事实的镜像，并不等于就是事实；④而且大数据的算法逻辑(强调相关关系、确定的只是一种概率，甚至由于噪音等因素会出现致命的误差)与法律证明逻辑(强调因果关系和排除合理怀疑标准)存在差异，因此，犯罪侦查尚需要进一步按照法律体系的操作要求进行证明。即使我们通过大数据可以确定犯罪嫌疑人，达到了排除合理怀疑的标准，我们也必须把大数据的算法体系转化为符合法律规范要求的证明体系，把数据确定转换为法律确定。然而，线上破案和线下证明并不是割裂的，大数据能对我们证明起引导作用，帮助我们寻找证据，确定因果关系。因此，在大数据时代我们既不能抛弃相关关系，只追求因果关系，也要必须防止用相关关系代替因果关系，防止用预测来代替事实。
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《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院
写论文的时候，通常要求大家以后写十篇左右的参考文献。参考文献的要求应该和你写的题目有关。你写的是会计论文，后面的参考文献是体育论文，是完全不行的。下面和小编一起来了解论文怎么查参考文献？ 论文参考文献通常需要10~15个左右，有些学校需要两个英文参考文献。参考文献通常有自己独特的格式，参考文献主要分为期刊和论文。许多学生不知道如何查看这些参考文献，其实并不难。最简单的方法就是直接从查重报告上抄下来。小编推荐的查重系统是Paperfree，将论文上传到该系统进行查重，通常等待15-30分钟左右，会有详细的查重报告。本查重报告将列出本文引用的一些参考文献，因此您只需将本查重报告上的一些参考文献原封不动地复制到您的论文中。这种查找参考文献的方法是最简单方便的，可以原封不动的复制，也可以保证参考文献的格式不会出错。 另一种方法是在早期写论文时阅读大量的参考文献，许多学生会记录这些参考文献的名称。您还可以阅读以前做的阅读笔记，并将这些参考文献摘录到论文中。
目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次：(一)统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。(二)数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。(三)预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智 能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些应用目前已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。
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在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 2.1 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 2.2 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： 3.1 Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 3.2 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 3.3 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 3.4 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 3.5 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 1.1影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 1.2影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 2.1数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 2.2公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 2.3审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
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.
各种广告哈哈。。。。找你们还不如去知网下啊？密码学，网络攻防，信息管理都可以写，题目得找导师要，难道你们导师要你自个人想题目？太扯了吧
终困扰着人类。我国既面临着严峻的环境问题又面临着经济发展的双重问题，随着环境污染的加剧，我们已经不得不尽快的找出解决环境污染地方法了。 环境问题是指由于人类活动作用于周围环境所引起的环境质量变化，以及这种变化对人类的生产、生活和健康造成的影响。人类在改造自然环境和创建社会环境的过程中，自然环境仍以其固有的自然规律变化着。社会环境一方面受自然环境的制约，也以其固有的规律运动着。人类与环境不断地相互影响和作用，产生环境问题。环境问题多种多样，归纳起来有两大类：一类是自然演变和自然灾害引起的原生环境问题，也叫第一环境问题。如地震、洪涝、干旱、台风、崩塌、滑坡、泥石流等。一类是人类活动引起的次生环境问题，也叫第二环境问题和“公害”。次生环境问题一般又分为环境污染和环境破坏两大类。如乱砍滥伐引起的森林植被的破坏、过度放牧引起的草原退化、大面积开垦草原引起的沙漠化和土地沙化、工业生产造成大气、水环境恶化等。 环境问题的产生与发展 1、人类社会早期的环境问题：因乱采、乱捕破坏人类聚居的局部地区的生物资源而引起生活资料缺乏甚至饥荒，或者因为用火不慎而烧毁大片森林和草地，迫使人们迁移以谋生存。 2、以农业为主的奴隶社会和封建社会的环境问题：是在人口集中的城市，各种手工业作坊和居民抛弃生活垃圾，曾出现环境污染。 3、产业革命以后到20世纪50年代的环境问题： ⑴、出现了大规模环境污染，局部地区的严重环境污染导致“公害”病和重大公害事件的出现。 ⑵、自然环境的破坏，造成资源稀缺甚至枯竭，开始出现区域性生态平衡失调现象。4、当前世界的环境问题：环境污染出现了范围扩大、难以防范、危害严重的特点，自然环境和自然资源难以承受高速工业化、人口剧增和城市化的巨大压力，世界自然灾害显著增加。 到目前为止已经威胁人类生存并已被人类认识到的环境问题主要有：全球变暖、臭氧层破坏、酸雨、淡水资源危机、能源短缺、森林资源锐减、土地荒漠化、物种加速灭绝、垃圾成灾、有毒化学品污染等众多方面。环境问题虽是当今国际社会的普遍问题，这一问题在我国尤为突出，由于特殊的国情，我国的环境问题呈现出与众不同的原因，并且随着西部大开发的逐步深入开展，环境法治也显得尤为迫切，但现行的环境法制建设存在诸多的弊端。我国广大的北方和沿海地区水资源严重不足，据统计我国北方缺水区总面积达58万平方公里。全国500多座城市中，有300多座城市缺水，每年缺水量达58亿立方米，这些缺水城市主要集中在华北、沿海和省会城市、工业型城市。世界上任何一种生物都离不开水，人们贴切地把水比喻?quot;生命的源泉"。然而，随着地球上人口的激增，生产迅速发展，水已经变得比以往任何时候都要珍贵。一些河流和湖泊的枯竭，地下水的耗尽和湿地的消失，不仅给人类生存带来严重威胁，而且许多生物也正随着人类生产和生活造成的河流改道、湿地干化和生态环境恶化而灭绝。不少大河如美国的科罗拉多河、中国的黄河都已雄风不再，昔日"奔流到海不复回"的壮丽景象已成为历史的记忆了。发达国家当前的环境问题主要是环境污染，发展中国家主要是环境破坏，而在我国，则同时存在着环境破坏和环境污染这两类环境问题，并且已十分严重。据统计，我国是世界上环境污染物排放量最大的国家之一，全国污染物的年排放量达4300余万吨，（其中烟尘约2800万吨，二氧化硫约1460万吨）；1988年全国废水排放总量为368亿吨，其中工业废水排放量为268亿吨，处理率仅为27%，自然生态环境的破坏也相当严重。目前，我国水土流失面积已由解放初期的116万平方公里扩大到150万平方公里
浅谈计算机网络安全对策分析论文关键词：计算机网络安全对策论文摘要：本文对计算机网络安全存在的问题进行了深入探讨，提出了对应的改进和防范措施。随着计算机信息化建设的飞速发展，计算机已普遍应用到日常工作、生活的每一个领域，比如政府机关、学校、医院、社区及家庭等。但随之而来的是，计算机网络安全也受到全所未有的威胁，计算机病毒无处不在，黑客的猖獗，都防不胜防。本文将着重对计算机信息网络安全存在的问题提出相应的安全防范措施。1、技术层面对策在技术方面，计算机网络安全技术主要有实时扫描技术、实时监测技术、防火墙、完整性检验保护技术、病毒情况分析报告技术和系统安全管理技术。综合起来，技术层面可以采取以下对策：1) 建立安全管理制度。提高包括系统管理员和用户在内的人员的技术素质和职业道德修养。对重要部门和信息，严格做好开机查毒，及时备份数据，这是一种简单有效的方法。2) 网络访问控制。访问控制是网络安全防范和保护的主要策略。它的主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问。它是保证网络安全最重要的核心策略之一。访问控制涉及的技术比较广，包括入网访问控制、网络权限控制、目录级控制以及属性控制等多种手段。3) 数据库的备份与恢复。数据库的备份与恢复是数据库管理员维护数据安全性和完整性的重要操作。备份是恢复数据库最容易和最能防止意外的保证方法。恢复是在意外发生后利用备份来恢复数据的操作。有三种主要备份策略：只备份数据库、备份数据库和事务日志、增量备份。4) 应用密码技术。应用密码技术是信息安全核心技术，密码手段为信息安全提供了可靠保证。基于密码的数字签名和身份认证是当前保证信息完整性的最主要方法之一，密码技术主要包括古典密码体制、单钥密码体制、公钥密码体制、数字签名以及密钥管理。5) 切断传播途径。对被感染的硬盘和计算机进行彻底杀毒处理，不使用来历不明的U盘和程序，不随意下载网络可疑信息。6) 提高网络反病毒技术能力。通过安装病毒防火墙，进行实时过滤。对网络服务器中的文件进行频繁扫描和监测，在工作站上采用防病毒卡，加强网络目录和文件访问权限的设置。在网络中，限制只能由服务器才允许执行的文件。7) 研发并完善高安全的操作系统。研发具有高安全的操作系统，不给病毒得以滋生的温床才能更安全。2、管理层面对策计算机网络的安全管理，不仅要看所采用的安全技术和防范措施，而且要看它所采取的管理措施和执行计算机安全保护法律、法规的力度。只有将两者紧密结合，才能使计算机网络安全确实有效。计算机网络的安全管理，包括对计算机用户的安全教育、建立相应的安全管理机构、不断完善和加强计算机的管理功能、加强计算机及网络的立法和执法力度等方面。加强计算机安全管理、加强用户的法律、法规和道德观念，提高计算机用户的安全意识，对防止计算机犯罪、抵制黑客攻击和防止计算机病毒干扰，是十分重要的措施。这就要对计算机用户不断进行法制教育，包括计算机安全法、计算机犯罪法、保密法、数据保护法等，明确计算机用户和系统管理人员应履行的权利和义务，自觉遵守合法信息系统原则、合法用户原则、信息公开原则、信息利用原则和资源限制原则，自觉地和一切违法犯罪的行为作斗争，维护计算机及网络系统的安全，维护信息系统的安全。除此之外，还应教育计算机用户和全体工作人员，应自觉遵守为维护系统安全而建立的一切规章制度，包括人员管理制度、运行维护和管理制度、计算机处理的控制和管理制度、各种资料管理制度、机房保卫管理制度、专机专用和严格分工等管理制度。3、物理安全层面对策要保证计算机网络系统的安全、可靠，必须保证系统实体有个安全的物理环境条件。这个安全的环境是指机房及其设施，主要包括以下内容：1) 计算机系统的环境条件。计算机系统的安全环境条件，包括温度、湿度、空气洁净度、腐蚀度、虫害、振动和冲击、电气干扰等方面，都要有具体的要求和严格的标准。2) 机房场地环境的选择。计算机系统选择一个合适的安装场所十分重要。它直接影响到系统的安全性和可靠性。选择计算机房场地，要注意其外部环境安全性、地质可靠性、场地抗电磁干扰性，避开强振动源和强噪声源，并避免设在建筑物高层和用水设备的下层或隔壁。还要注意出入口的管理。3) 机房的安全防护。机房的安全防护是针对环境的物理灾害和防止未授权的个人或团体破坏、篡改或盗窃网络设施、重要数据而采取的安全措施和对策。为做到区域安全，首先，应考虑物理访问控制来识别访问用户的身份，并对其合法性进行验证；其次，对来访者必须限定其活动范围；第三，要在计算机系统中心设备外设多层安全防护圈，以防止非法暴力入侵；第四设备所在的建筑物应具有抵御各种自然灾害的设施。计算机网络安全是一项复杂的系统工程，涉及技术、设备、管理和制度等多方面的因素，安全解决方案的制定需要从整体上进行把握。网络安全解决方案是综合各种计算机网络信息系统安全技术，将安全操作系统技术、防火墙技术、病毒防护技术、入侵检测技术、安全扫描技术等综合起来，形成一套完整的、协调一致的网络安全防护体系。我们必须做到管理和技术并重，安全技术必须结合安全措施，并加强计算机立法和执法的力度，建立备份和恢复机制，制定相应的安全标准。此外，由于计算机病毒、计算机犯罪等技术是不分国界的，因此必须进行充分的国际合作，来共同对付日益猖獗的计算机犯罪和计算机病毒等问题。参考文献：[1] 张千里.网络安全新技术[M].北京:人民邮电出版社，2003.[2] 龙冬阳.网络安全技术及应用[M].广州:华南理工大学出版社,2006.[3] 常建平，靳慧云，娄梅枝，网络安全与计算机犯罪[M].北京:中国人民公安大学出版社，2002
摘 要 探索了网络平安的目前状况及新问题由来以及几种主要网络平安技术，提出了实现网络平安的几条办法。网络平安 计算机网络 防火墙1 网络平安及其目前状况1.1 网络平安的概念国际标准化组织（ISO）将“计算机平安”定义为摘要：“为数据处理系统建立和采取的技术和管理的平安保护，保护计算机硬件、软件数据不因偶然和恶意的原因而遭到破坏、更改和泄漏”。上述计算机平安的定义包含物理平安和逻辑平安两方面的内容，其逻辑平安的内容可理解为我们常说的信息平安，是指对信息的保密性、完整性和可用性的保护，而网络平安性的含义是信息平安的引申，即网络平安是对网络信息保密性、完整性和可用性的保护。1.2 网络平安的目前状况目前欧州各国的小型企业每年因计算机病毒导致的经济损失高达220亿欧元，而这些病毒主要是通过电子邮件进行传播的。据反病毒厂商趋向公司称，像Sobig、Slammer等网络病毒和蠕虫造成的网络大塞车，去年就给企业造成了550亿美元的损失。而包括从身份窃贼到间谍在内的其他网络危险造成的损失则很难量化，网络平安新问题带来的损失由此可见一斑。2 网络平安的主要技术平安是网络赖以生存的保障，只有平安得到保障，网络才能实现自身的价值。网络平安技术随着人们网络实践的发展而发展，其涉及的技术面非常广，主要的技术如认证、加密、防火墙及入侵检测是网络平安的重要防线。2.1 认证对合法用户进行认证可以防止非法用户获得对公司信息系统的访问，使用认证机制还可以防止合法用户访问他们无权查看的信息。现列举几种如下摘要：2.1.1 身份认证当系统的用户要访问系统资源时要求确认是否是合法的用户，这就是身份认证。常采用用户名和口令等最简易方法进行用户身份的认证识别。2.1.2 报文认证主要是通信双方对通信的内容进行验证，以保证报文由确认的发送方产生、报文传到了要发给的接受方、传送中报文没被修改过。2.1.3 访问授权主要是确认用户对某资源的访问权限。2.1.4 数字签名数字签名是一种使用加密认证电子信息的方法，其平安性和有用性主要取决于用户私匙的保护和平安的哈希函数。数字签名技术是基于加密技术的，可用对称加密算法、非对称加密算法或混合加密算法来实现。2.2 数据加密加密就是通过一种方式使信息变得混乱，从而使未被授权的人看不懂它。主要存在两种主要的加密类型摘要：私匙加密和公匙加密。2.2.1 私匙加密私匙加密又称对称密匙加密，因为用来加密信息的密匙就是解密信息所使用的密匙。私匙加密为信息提供了进一步的紧密性，它不提供认证，因为使用该密匙的任何人都可以创建、加密和平共处送一条有效的消息。这种加密方法的优点是速度很快，很轻易在硬件和软件件中实现。2.2.2 公匙加密公匙加密比私匙加密出现得晚，私匙加密使用同一个密匙加密和解密，而公匙加密使用两个密匙，一个用于加密信息，另一个用于解密信息。公匙加密系统的缺点是它们通常是计算密集的，因而比私匙加密系统的速度慢得多，不过若将两者结合起来，就可以得到一个更复杂的系统。2.3 防火墙技术防火墙是网络访问控制设备，用于拒绝除了明确答应通过之外的所有通信数据，它不同于只会确定网络信息传输方向的简单路由器，而是在网络传输通过相关的访问站点时对其实施一整套访问策略的一个或一组系统。大多数防火墙都采用几种功能相结合的形式来保护自己的网络不受恶意传输的攻击，其中最流行的技术有静态分组过滤、动态分组过滤、状态过滤和代理服务器技术，它们的平安级别依次升高，但具体实践中既要考虑体系的性价比，又要考虑平安兼顾网络连接能力。此外，现今良好的防火墙还采用了VPN、检视和入侵检测技术。防火墙的平安控制主要是基于IP地址的，难以为用户在防火墙内外提供一致的平安策略；而且防火墙只实现了粗粒度的访问控制，也不能和企业内部使用的其他平安机制（如访问控制）集成使用；另外，防火墙难于管理和配置，由多个系统（路由器、过滤器、代理服务器、网关、保垒主机）组成的防火墙，管理上难免有所疏忽。2.4 入侵检测系统入侵检测技术是网络平安探究的一个热点，是一种积极主动的平安防护技术，提供了对内部入侵、外部入侵和误操作的实时保护，在网络系统受到危害之前拦截相应入侵。随着时代的发展，入侵检测技术将朝着三个方向发展摘要：分布式入侵检测、智能化入侵检测和全面的平安防御方案。入侵检测系统（Instusion Detection System， 简称IDS）是进行入侵检测的软件和硬件的组合，其主要功能是检测，除此之外还有检测部分阻止不了的入侵；检测入侵的前兆，从而加以处理，如阻止、封闭等；入侵事件的归档，从而提供法律依据；网络遭受威胁程度的评估和入侵事件的恢复等功能。2.5 虚拟专用网（VPN）技术VPN是目前解决信息平安新问题的一个最新、最成功的技术课题之一，所谓虚拟专用网（VPN）技术就是在公共网络上建立专用网络，使数据通过平安的“加密管道”在公共网络中传播。用以在公共通信网络上构建VPN有两种主流的机制，这两种机制为路由过滤技术和隧道技术。目前VPN主要采用了如下四项技术来保障平安摘要：隧道技术（Tunneling)、加解密技术（Encryption %26amp; Decryption)、密匙管理技术（Key Management)和使用者和设备身份认证技术（Authentication)。其中几种流行的隧道技术分别为PPTP、L2TP和Ipsec。VPN隧道机制应能技术不同层次的平安服务，这些平安服务包括不同强度的源鉴别、数据加密和数据完整性等。VPN也有几种分类方法，如按接入方式分成专线VPN和拨号VPN；按隧道协议可分为第二层和第三层的；按发起方式可分成客户发起的和服务器发起的。2.6 其他网络平安技术（1）智能卡技术，智能卡技术和加密技术相近，其实智能卡就是密匙的一种媒体，由授权用户持有并由该用户赋和它一个口令或密码字，该密码字和内部网络服务器上注册的密码一致。智能卡技术一般和身份验证联合使用。（2）平安脆弱性扫描技术，它为能针对网络分析系统当前的设置和防御手段，指出系统存在或潜在的平安漏洞，以改进系统对网络入侵的防御能力的一种平安技术。（3）网络数据存储、备份及容灾规划，它是当系统或设备不幸碰到灾难后就可以迅速地恢复数据，使整个系统在最短的时间内重新投入正常运行的一种平安技术方案。其他网络平安技术还有我们较熟悉的各种网络防杀病毒技术等等。3 网络平安新问题的由来网络设计之初仅考虑到信息交流的便利和开放，而对于保障信息平安方面的规划则非常有限，这样，伴随计算机和通信技术的迅猛发展，网络攻击和防御技术循环递升，原来网络固有优越性的开放性和互联性变成信息的平安性隐患之便利桥梁。网络平安已变成越来越棘手的新问题，只要是接入到因特网中的主机都有可能被攻击或入侵了，而遭受平安新问题的困扰。目前所运用的TCP/IP协议在设计时，对平安新问题的忽视造成网络自身的一些特征，而所有的应用平安协议都架设在TCP/IP之上，TCP/IP协议本身的平安新问题，极大地影响了上层应用的平安。网络的普及和应用还是近10年的事，而操作系统的产生和应用要远早于此，故而操作系统、软件系统的不完善性也造成平安漏洞；在平安体系结构的设计和实现方面，即使再完美的体系结构，也可能一个小小的编程缺陷，带来巨大的平安隐患；而且，平安体系中的各种构件间缺乏紧密的通信和合作，轻易导致整个系统被各个击破。4 网络平安新问题策略的思索网络平安建设是一个系统工程、是一个社会工程，网络平安新问题的策略可从下面4个方面着手。网络平安的保障从技术角度看。首先，要树立正确的思想预备。网络平安的特性决定了这是一个不断变化、快速更新的领域，况且我国在信息平安领域技术方面和国外发达国家还有较大的差距，这都意味着技术上的“持久战”，也意味着人们对于网络平安领域的投资是长期的行为。其次，建立高素质的人才队伍。目前在我国，网络信息平安存在的突出新问题是人才稀缺、人才流失，尤其是拔尖人才，同时网络平安人才培养方面的投入还有较大缺欠。最后，在具体完成网络平安保障的需求时，要根据实际情况，结合各种要求（如性价比等），需要多种技术的合理综合运用。网络平安的保障从管理角度看。考察一个内部网是否平安，不仅要看其技术手段，而更重要的是看对该网络所采取的综合办法，不光看重物理的防范因素，更要看重人员的素质等“软”因素，这主要是重在管理，“平安源于管理，向管理要平安”。再好的技术、设备，而没有高质量的管理，也只是一堆废铁。网络平安的保障从组织体系角度看。要尽快建立完善的网络平安组织体系，明确各级的责任。建立科学的认证认可组织管理体系、技术体系的组织体系，和认证认可各级结构，保证信息平安技术、信息平安工程、信息平安产品，信息平安管理工作的组织体系。最后，在尽快加强网络立法和执法力度的同时，不断提高全民的文明道德水准，倡导健康的“网络道德”，增强每个网络用户的平安意识，只有这样才能从根本上解决网络平安新问题。参考文献1 张千里，陈光英.网络平安新技术[M.北京摘要：人民邮电出版社，20032 高永强，郭世泽.网络平安技术和应用大典[M.北京摘要：人民邮电出版社，20033 周国民. 入侵检测系统评价和技术发展探究[J.现代电子技术，2004(12)4 耿麦香.网络入侵检测技术探究综述[J，网络平安，2004(6)
在中国庞大的应用市场和人群下，深入观察变化且复杂的市场，探索以大数据为基础的解决方案成为了银行提高自身竞争力的一大重要手段。大数据技术是互联网金融的一大技术支撑，通过对人们在互联网上活动信息形成的数据的收集、挖掘、整理、分析和进一步应用，来创新思维、产品、技术、风险管理和营销。而数据是互联网金融的核心，未来计算机网络互联网金融业的竞争力将取决于数据的规模、有效性、真实性以及数据分析应用的能力。
一、我国互联网金融的概况
互联网金融作为二十一世纪高新产物，是传统的金融行业与互联网时代的有机结合，利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。这种新型金融模式具有颠覆式的影响，创新型巨大改革，不仅推动了我国利率市场化的进程，甚至影响整个经济与社会发展水平。
二、互联网金融的运作模式
(一)第三方支付模式
第三方支付模式，即某些具有一定实力和信誉保障的第三方独立机构，与各大银行签约后所提供的交易支持平台。
(二)P2P模式
又称点对点信贷，即一方贷款，一方借款，通过互联网作为中间平台的新型模式。这个模式对于微型小额的'信贷以及需要紧急周转资金的创业者是一个很好的选择。
(三)众筹模式
众筹就是大众筹资，需要筹资的企业或个人通过互联网这个众筹平台运用自己独特的号召力并发挥创意，获得来自大众的资金援助。
(四)互联网金融门户
互联网金融门户的核心就是“搜索比价”的模式，采用垂直比价的方法让顾客在互联网上“货比三家”，选择自己最满意的商品。
(五)大数据金融
大数据金融就是从大量数据中提取有利用价值的信息，以云计算为基础来进行融资的模式。最具代表性的就是余额宝，用高于银行的利率吸引消费者融资，不断推动着金融业的发展与进步。
三、互联网金融中的大数据应用及意义
(一)反映市场情况：电商和统计部门通过利用大数据对指数的编制来反映市场的基本情况，有效的分析交易数据，识别出市场交易模式，帮助决策者制定高效率的套利战略。比如国家的统计局与百度、阿里巴巴等电商、电信、互联网企业签订合作协议，共同开发利用大数据。
(二)金融产品定价：金融的核心内容之一就是金融产品定价问题(尤其是金融衍生产品定价)，这一直是大家关心的重要领域，其中涉及有计算和数学建模等。以信用违约互换定价为例，除了考虑违约的传染性和相关性，还要考虑违约过程的建模和估计，通常需要复杂的数学模型并且验证困难。最近一种基于大数据的解决方法即利用实际交易数据估计违约概率使其简单方便。因此大数据能为互联网金融市场提供运营平台，有效的整合互联网金融资源，，促进资源优化配置。
(三)精确营销：通过对一些场景类环境数据、朋友关系和用户经历的人文数据、位置和购物等的行为数据，建立模型进行分析，进一步细分客户。之后，可以定向推出产品并投放广告，实现精确营销。这也符合STP战略思想。大数据通过分析社交网络市场的信息， 特别关注搜索引擎中的搜索热点，从而制定投资策略，使互联网金融实现了一种新的营销模式。
(四)监管风险：互联网金融虽提高了金融效率，但也使风险呈现出许多新形式。因此需要对互联网金融活动产生的大数据进行分析，及时准确发现风险暴露，采取相应的措施加以规避、防范，提高互联网金融安全性，促进互联网金融的创新。
(五)信用：利用大数据，可以在法律和道德所容许的范围内对评估对象的静态动态信用行为进行收集、整理、分析挖掘，使人的信用立体化，进而评估个人或群体的信用，建立用户的增信模型和信用评分，打破了金融机构垄断用户信息的状况。
四、互联网金融大数据应用中存在的问题
互联网金融业本就拥有大数据，已成为自然产生大数据的重要领域，因此在互联网金融大数据应用中体现出了一些问题和挑战。
1、大数据处理速度满足不了各方的需求，体量大，噪声水平、数据来源和其他因素引起的内容和频率变化快，增加了大数据问题的复杂性。
2、大数据中含有大量的噪声信息甚至是虚假信息，出现信息过载的问题。
3、部分企业不愿公开、上传数据，造成不公开数据部门占便宜、公开数据部门吃亏的状况，形成了数据的公开、共享等方面不尽人意的局面。
4、容易泄露用户信息，造成滥用法律法规建设及滞后的现象。如商家对客户交易信息的过度营销，下载不安全的APP、用户扫描二维码支付都可能泄露个人的信息，买卖用户信息的不法交易等。
5、并非互联网金融的所有参与者都具备大数据分析的能力，数据分析挖掘能力不平衡。
五、结论
通过对互联网金融大数据的运行模式以及应用初步探究，我们发现还有很多问题等待我们去解决，严峻的考验只会让我们的路走得更稳固，金融业近些年的巨大发展和变革让我们更加坚定的去深思时代产物与新型科技的碰撞带来的丰硕成果，不断更新互联网金融时代，带领我们进入更美好的时代。
（共三个案例，任选一个案例写作） 1. 请先阅读以下材料： 随着互联网技术的飞速发展，网络已经进入千家万户，从网上购物、网上支付、网上证券交易，到交水电费、手机费等这些网上金融活动，有些已经成为了我们日常生活中不可或缺的东西。正是因为我们越来越离不开网络，所以网络安全也就越来越重要。 目前，由于网络盗窃案件时有发生，网络银行的安全性成为人们关注的焦点，一些人利用木马病毒和“钓鱼”网站，获取了用户的密码和个人资料，由于涉及到每个消费者的切身利益，网络银行的安全性一直是媒体和广大用户非常关心的焦点问题。网络盗窃的特点是不仅涉及金额高，影响广泛，而且很重要的是被盗用户还办理了建行提供的数字证书，就必然引发了人们更多的质疑甚至恐慌——网上支付太不安全了！数字证书也不管用了！出事后倒霉的只能是用户自己！ 2006年7、8月，国内发生了多起网银账户被盗事件，包括工商银行、农业银行等，还有一些受害者专门成立了“工行网银集体受害者联盟”，有些媒体的记者还发现网络上到处充斥着办理银行卡、盗取网银的技术，甚至是贩卖制造银行卡设备的帖子。在2007年的“两会”上，网上银行的安全性也引起了全国人大代表的关注。全国人大代表、中国工商银行安徽省分行行长赵鹏表示，如果客户操作无误，而是由于黑客攻击等造成账户损失，应该由银行承担责任。全国人大代表杨新人也认为，发生客户网上被盗事件，如果是由客户的不当操作引起的，应该由客户负责，如果是由于银行管理不善造成的则应由银行来负责。 请结合上述材料，撰文详细论述： （1）一旦人们遇到网络盗窃的情况该如何解决？ （2）作为运营机构的银行或者网上支付平台将承担怎样的责任？ 字数2000～3000字。 2. 请先阅读以下材料： 涉及金额16余万元，上海发生过的最大的网络盗窃案——“3�6�110”特大盗窃案日前告破。在上海市警方缜密侦查和云南警方的大力协助下，犯罪嫌疑人白某和葛某在云南昆明落网。 蔡先生是上海一家美资软件公司的总经理，在上海工作多年。2005年，建行的客户经理推荐他办理了一张白金理财卡。在IT行业工作的蔡中对网络非常熟悉，早在建行刚开始有网上银行业务的时候就在使用了，后来蔡先生成了签约客户，再后来又办理了数字证书，之后他就经常通过网上银行购物、缴费、转账。 2007年3月10日，蔡先生上网查看自己银证通账户情况。然而，令人意想不到的是，原本16余万元的账户资金只剩下36.62元，蔡先生赶紧登录建行网上银行，但是连续出错，无法查询。通过拨打客服电话查询，卡内钱款果然被人转走了。两个账户共计被转走163204.5元（含转账手续费）。 当天，蔡先生向卢湾分局报案，卢湾警方接报后，迅速成立专案组，展开案件侦查工作。在分析案情和银行反馈信息并向被害人了解上网情况后，侦查员进行了综合判断，认为被害人的电脑极有可能被黑客侵入，从而导致账号内存款被盗。侦查员通过查询银行转账记录，查出被盗资金全部转入一个开户在云南昆明的建设银行活期账户内，并已被人取走。警方迅速派员赶往云南昆明开展侦查工作，在云南警方的大力协助下，侦查员查明犯罪嫌疑人的大致身份，以及实施网上盗窃的地点。2007年3月28日晚上，专案组在云南警方的配合下，顺利抓获犯罪嫌疑人白某和葛某，并查获了作案用的电脑和部分赃物。 经查，犯罪嫌疑人在网上利用发照片之际，将携带木马程序的病毒植入被害人的电脑，获取被害人的银行账号、密码和认证信息，随后盗取被害人银行账户里的人民币。 请结合上述材料，撰文详细论述： （1）究竟应如何看待网上支付？它到底是否是安全的？ （2）从技术的角度分析网上支付用户的权益是否能得到保护？ 字数2000～3000字。 3. 请先阅读以下材料： 目前我国用户在使用网上支付、电子银行时可能遇到的这种维权中的尴尬主要有：（1）用户在使用网上支付遭受意外损失后，按照一般的民事纠纷举证原则：“谁主张、谁举证”，由于用户很难证明银行方面的计算机系统存在安全缺陷，导致用户在提起的相关诉讼中难以胜诉；（2）用户在使用网上支付遭受意外损失后，如针对银行方面提起要求赔偿的诉讼，法院往往会等待相关刑事案件破获的结果以判断银行方面是否存在过失，而网络案件存在身份确定难、取证难等难题，一旦相关刑事案件无法取得有效进展，用户的民事权益也就难以得到法院的支持；（3）目前我国乃至全球的计算机信息安全环境都不是很理想，导致用户面临较高的信息安全风险。在防不胜防的“网络钓鱼”面前，虽然用户“中招”被认定为用户自己的过失，但在相应的事件中银行方面应承担什么样的义务与责任却是我国法律规定目前的不足之处。尤其是一旦发生了这样的群体事件，银行应采取什么样的措施和态度予以应对，是否需要在第一时间以什么方式告知受害人账户的变化、是否应及时通知其他人风险的存在、是否应对网站采取防伪手段、是否应及时侦测是否存在自己网站的冒牌货并采取措施，等等。而根据目前的法律规定，《电子支付指引（第一号）》的第45条，银行只是有“帮助查找原因、尽量挽回损失”的义务。 请结合上述材料，撰文详细论述： （1）你同意上面资料中所提到的用户在使用网络银行中所遇到的尴尬么？阐述你的观点。 （2）请从法律的角度，阐述如何明确银行和第三方服务机构在各种情况下的义务与法律责任，以及法律应该给予网络银行用户何种保障，以解决这一弱势群体在遇到侵权事件发生时所遇到的尴尬。