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樱桃香香
首页 > 职称论文 > 数据安全的论文题目

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小妖精87623

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内容如下:

1、大数据对商业模式影响

2、大数据下地质项目资金内部控制风险

3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进

4、大数据时代下线上餐饮变革

5、基于大数据小微金融

大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

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木木夕-琪

随着计算机网络的普及和计算机技术在生活中的各个领域的广泛应用,网络信息的安全这几年备受人们的关注。计算机网络技术提供巨大的信息含量和交互功能,提高了各个领域的工作效率,但计算机网络信息安全即影响网络稳定运行又影响用户的正常使用,可以造成重大的经济损失,信息一旦泄露将造成无法估量的损失。因此网络的安全性是我们必须重视的也是非常重要的。下面学术堂整理了关于网络信息安全的毕业论文题目,欢迎大家查看。1、探讨计算机网络安全中的防火墙技术2、计算机网络安全防范在大数据时代的探讨3、网络型病毒与计算机网络安全4、网络安全管理技术分析5、浅谈计算机网络安全与防火墙设计6、网络安全信息关联分析技术的运用与问题阐述7、美国网络安全专业教育体系建设及其启示8、基于威胁传播的多节点网络安全态势量化评估方法9、基于大数据时代下的网络安全问题分析10、信息化网络安全的建设与防护技术分析11、空间信息网络安全协议综述12、电子商务网络安全技术研究13、基于并行约简的网络安全态势要素提取方法14、欧盟NIS指令研究对我国网络安全保障实施的启示15、论拒不履行信息网络安全管理义务罪

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老余popopxm

大数据只是一个时代背景,具体内容可以班忙做

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美丽华华

论文题目是写论文的首要环节,我们一起来看看关于网络工程的论文题目有哪些吧,希望我能帮到你! 网络工程论文题目(一) 1、办公业务对象在关系数据库中的存储 2、基于 Web的分布式EMC数据库集成查询系统 3、基于 Web的网络课程的设计 4、基于工作流的业务系统开发 5、B1级安全数据库设计的设计与实现 6、数据库加密及密钥管理 方法 研究 7、企业应用集成(EAI)中数据集成技术的应用 8、基于数据仓库连锁店决策支持系统模型的研究 9、VC开发基于 Office 组件应用程序 10、从XML到关系数据库映射技术研究 11、ORACLE9i 数据库系统性能优化研究与实践 12、MIS系统统用报表的设计与实现 13、数字机顶盒系统的软件加密设计 网络工程论文题目(二) 1、入侵检测技术研究 2、复杂环境下网络嗅探技术的应用及防范 措施 3、网络病毒技术研究 4、网络蠕虫传播模型的研究 5、无尺度网络中邮件蠕虫的传播与控制 6、网络 系统安全 风险评估 7、电子投票协议的设计与实现 8、网络中基于椭圆曲线密码的密钥管理方案 9、 无线网络 中的安全问题研究 10、移动Ipv6 网络中的重定向攻击的防御 11、网格安全代理系统MyProxy 的安全框架 12、一种数字证书系统的体系结构与实现模型 13、基于移动代理的可靠数据传输机制研究 14、一种基于交互行为的DDoS攻击防御方法 15、访问控制技术研究 16、基于Cookie 的跨域单点登录认证机制分析 17、基于LDAP和SOAP 的校园统一身份认证系统的研究与实现 18、自动入侵响应系统的研究 19、集成安全管理平台的研究与实现 20、电子商务安全中的关键技术研究 21、基于IPSec 的安全研究 网络工程论文题目(三) 1、基于B/S模式的在线考试系统的设计与实现 2、Online Judge系统的设计与实现 3、基于Delphi 与OpenGL的三维图形环境的构建 4、基于图像处理的驾驶员疲劳检测方法 5、.NET平台下信息系统的集成设计与应用 6、基于PDA移动导航定位系统的设计与实现 7、基于C/S结构的数码监控系统的设计与实现 8、基于嵌入式Linux和MiniGUI 的E-mail客户端软件的实现

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盖世在在

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

80 评论

我躲在墙角哭

大数据(Big Data)又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

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