中小企業(yè)OA協(xié)同辦公系統(tǒng) |
淺析企業(yè)級APP安全重要性偉創(chuàng)軟件 -> OA協(xié)同辦公系統(tǒng)
nbsp; 部分公司或許會認(rèn)為，企業(yè)已經(jīng)部署了應(yīng)對APP安全和數(shù)據(jù)泄漏等安全事件的應(yīng)急方案。但你要知道的是，你遲早會遇到一些意想不到的安全事件，這是任何企業(yè)或組織都無法避免的。當(dāng)這類事件發(fā)生之后，我們應(yīng)該怎樣去正確地處理這些安全..
淺析企業(yè)的移動安全管理偉創(chuàng)軟件 -> OA協(xié)同辦公系統(tǒng)
生活的平衡。然而，當(dāng)我們實行移動化的時候，企業(yè)并不如領(lǐng)導(dǎo)者們所想象的那么“安全”。企業(yè)實現(xiàn)移動化，業(yè)務(wù)安全是第一位的，而安全的核心是數(shù)據(jù)安全，企業(yè)需要保護(hù)、管理好數(shù)據(jù)，借助移動化的趨勢增加業(yè)務(wù)價值。
毋庸置疑，移動安全問題已成為企業(yè)移動信息化的一大障礙。由ISMG主導(dǎo)的2..
大數(shù)據(jù)安全防護(hù)應(yīng)注重兩大核心偉創(chuàng)軟件 -> OA協(xié)同辦公系統(tǒng)
。由于大量數(shù)據(jù)集中存儲，一次成功攻擊所導(dǎo)致的損失巨大，因此大數(shù)據(jù)應(yīng)用更容易成為攻擊目標(biāo)。同時，大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)源多樣化，數(shù)據(jù)對象范圍與分布更為廣泛，對數(shù)據(jù)的安全保護(hù)更為困難。大數(shù)據(jù)應(yīng)用采用全新的Hadoop處理架構(gòu)，內(nèi)在安全機(jī)制仍不完善，因此在推動大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用時面臨著很多安全風(fēng)險和挑戰(zhàn)，具體包括：第..
|
| |
|
大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘在科研領(lǐng)域的發(fā)展 |
| 作者：佚名 來源：網(wǎng)絡(luò) |
| 導(dǎo)讀：OA協(xié)同辦公系統(tǒng) ，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘在科研領(lǐng)域的發(fā)展：密的傳感器，傳回愈發(fā)難以駕馭的數(shù)據(jù)流，于是人們需要日益強(qiáng)大的分析能力。在氣象學(xué)、石油勘探和天文學(xué)等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)量的井噴式增長對更高層次的分析和洞察提供了支持，甚至提出了要求。2005年6月至2007年12月海洋表面洋流示意圖。數(shù)據(jù)源：海面高度數(shù)據(jù)來自美國航空航天局（NASA）的Topex/Poseid |
|
關(guān)鍵詞：
協(xié)同辦公
ERP軟件
檔案
客戶管理
知識管理
項目管理
合同管理
|
大數(shù)據(jù)在看著你嗎？
除了安全和商業(yè)，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘在科研領(lǐng)域也正在風(fēng)起云涌。越來越多的設(shè)備帶著更加精密的傳感器，傳回愈發(fā)難以駕馭的數(shù)據(jù)流，于是人們需要日益強(qiáng)大的分析能力。在氣象學(xué)、石油勘探和天文學(xué)等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)量的井噴式增長對更高層次的分析和洞察提供了支持，甚至提出了要求。
2005年6月至2007年12月海洋表面洋流示意圖。數(shù)據(jù)源：海面高度數(shù)據(jù)來自美國航空航天局
（NASA）的Topex/Poseidon衛(wèi)星、Jason-1衛(wèi)星，以及海形圖任務(wù)/Jason-2衛(wèi)星測高儀；重力數(shù)據(jù)來自NASA/德國航空航天中心的重力恢復(fù)及氣候?qū)嶒炄蝿?wù)；表面風(fēng)壓數(shù)據(jù)來自NASA的 QuikScat任務(wù)；海平面溫度數(shù)據(jù)來自NASA/日本宇宙航空研究開發(fā)機(jī)構(gòu)的先進(jìn)微波掃描輻射計——地球觀測系統(tǒng)；海冰濃度和速度數(shù)據(jù)來自被動微波輻射計；溫度和咸度分布來自船載、系泊式測量儀器，以及國際Argo海洋觀測系統(tǒng)。
這幅2005年6月至2007年12月海洋表面洋流的示意圖集成了帶有數(shù)值模型的衛(wèi)星數(shù)據(jù)。漩渦和窄洋流在海洋中傳送熱量和碳。海洋環(huán)流和氣候評估項目提供了所有深度的洋流，但這里僅僅使用了表層洋流。這些示意圖用來測量海洋在全球碳循環(huán)中的作用，并監(jiān)測地球系統(tǒng)的不同部分內(nèi)部及之間的熱量、水和化學(xué)交換。
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，2003年算是大數(shù)據(jù)涌現(xiàn)過程中的一個里程碑。那一年第一例人類基因組完成了測序。那次突破性的進(jìn)展之后，數(shù)以千計人類、靈長類、老鼠和細(xì)菌的基因組擴(kuò)充著人們所掌握的數(shù)據(jù)。每個基因組上有幾十億個“字母”，計算時出現(xiàn)紕漏的危險，催生了生物信息學(xué)。這一學(xué)科借助軟件、硬件以及復(fù)雜算法之力，支撐著新的科學(xué)類型。
精神障礙通常是具體病例具體分析，但是一項對150萬名病人病例的研究表明，相當(dāng)多的病人患有超過同一種疾病。芝加哥大學(xué)的西爾維奧·康特中心利用數(shù)據(jù)挖掘理解神經(jīng)精神障礙的成因以及之間的關(guān)系�！昂脦讉�（研究）團(tuán)隊都在致力于這個問題的解決�！敝行闹魅伟驳铝摇げ袼够ˋndrey Rzhetsky）說，“我們正試圖把它們?nèi)考{入模型，統(tǒng)一分析那些數(shù)據(jù)類型……尋找可能的環(huán)境因素�！�
另一例生物信息學(xué)的應(yīng)用來自美國國家癌癥研究所。該所的蘇珊·霍爾貝克（Susan Holbeck）在60種細(xì)胞系上測試了5000對美國食品和藥品管理局批準(zhǔn)的抗癌藥品。經(jīng)過30萬次試驗之后，霍爾貝克說：“我們知道每種細(xì)胞系里面每 一條基因的RNA表達(dá)水平。我們掌握了序列數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)，以及微觀RNA表達(dá)的數(shù)據(jù)。我們可以取用所有這些數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，看一看為什么一種細(xì)胞系對混合藥劑有良好的反應(yīng)，而另一種沒有。我們可以抽取一對觀察結(jié)果，開發(fā)出合適的靶向藥品，并在臨床測試。”
互聯(lián)網(wǎng)上的火眼金睛
當(dāng)醫(yī)學(xué)家忙于應(yīng)對癌癥、細(xì)菌和病毒之時，互聯(lián)網(wǎng)上的政治言論已呈燎原之勢。整個推特圈上每天要出現(xiàn)超過5億條推文，其政治影響力與日俱增，使廉潔政府團(tuán)體面臨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)帶來的巨大挑戰(zhàn)。
印第安納大學(xué)Truthy（意：可信）項目的目標(biāo)是從這種每日的信息泛濫中發(fā)掘出深層意義，博士后研究員埃米利奧·費拉拉（Emilio Ferrara）說�！癟ruthy是一種能讓研究者研究推特上信息擴(kuò)散的工具。通過識別關(guān)鍵詞以及追蹤在線用戶的活動，我們研究正在進(jìn)行的討論�！�
Truthy是由印第安納研究者菲爾·孟澤（Fil Menczer）和亞力桑德羅·弗拉米尼（Alessandro Flammini）開發(fā)的。每一天，該項目的計算機(jī)過濾多達(dá)5千萬條推文，試圖找出其中蘊含的模式。
大數(shù)據(jù)盯著“#bigdata”（意為大數(shù)據(jù)）。這些是在推特上發(fā)布過“bigdata”的用戶之間的連接，用戶圖標(biāo)的尺寸代表了其粉絲數(shù)多寡。藍(lán)線表示一次回復(fù)或者提及，綠線表示一個用戶是另一個的粉絲。
一個主要的興趣點是“水軍”，費拉拉說：協(xié)調(diào)一致的造勢運動本應(yīng)來自草根階層，但實際上是由“熱衷傳播虛假信息的個人和組織”發(fā)起的。
2012年美國大選期間，一系列推文聲稱共和黨總統(tǒng)候選人米特·羅姆尼（Mitt Romney）在臉譜網(wǎng)上獲得了可疑的大批粉絲�！罢{(diào)查者發(fā)現(xiàn)共和黨人和民主黨人皆與此事無關(guān)�！辟M拉拉說，“幕后另有主使。這是一次旨在令人們相信羅姆尼在買粉從而抹黑他的造勢運動。”
水軍的造勢運動通常很有特點，費拉拉說�！耙氚l(fā)起一場大規(guī)模的抹黑運動，你需要很多推特賬號，”包括由程序自動運行、反復(fù)發(fā)布選定信息的假賬號�！拔覀兺ㄟ^分析推文的特征，能夠辨別出這種自動行為。”
推文的數(shù)量年復(fù)一年地倍增，有什么能夠保證線上政治的透明呢？“我們這個項目的目的是讓技術(shù)掌握一點這樣的信息。”費拉拉說，“找到一切是不可能的，但哪怕我們能夠發(fā)現(xiàn)一點，也比沒有強(qiáng)�！�..
|
|
