众文网1.求一篇关于网络数据库安全性的论文
1 网络数据库安全性策略分析 1.1 系统安全性策略 1.1.1 管理数据库用户 按照数据库系统的大小和管理数据库用户所需的工作量，数据库安全性管理者可能只是拥有create, alter、或delete权限的数据库的一个特殊用户，或者是拥有这此权限的一组用户。
应注意的是，只有那些值得信任的用户才应该具有管理数据库用户的权限。 1.1.2 用户身份确认 数据库用户可以通过操作系统、网络服务以及数据库系统进行身份确认，通过主机操作系统进行用户身份认证。
1.1.3 操作系统安全性 数据库管理员必须有create和delete文件的操作系统权限；一般数据库用户不应该有create或delete与数据库相关文件的操作系统权限；如果操作系统能为数据库用户分配角色，那么必须具有修改操作系统账户安全性区域的权限。 1.2 用户安全性策略 一般用户通过密码和权限管理实现系统的安全性保障；必须针对终端用户制定安全性策略。
例如，对于一个有很多用户的人规模数据库，管理员可以决定用户组分类，您可以使用“角色”对终端用户进行权限管理。 1.3 管理员安全性策略 保护作为服务器和用户的连接；保护管理者与数据库的连接；使用角色对管理者权限进行管理。
1.4 应用程序开发者的安全性策略 明确应用程序开发者和他们的权限；指定应用程序开发者的环境；授权free和controlled应用程序开发。 2 网络数据库安全技术分析 本文以比较常用的Access、数据库为例进行分析，其他数据库可以作为 参考 。
2.1 Access数据库地址、路径过于简单 Access数据库被下载，主要是存放数据库的路径和数据库名称，容易被获知，例如：用户建立的xuesheng. mdb（学生信息库）放在虚拟目录/student下，如果没有事先对xuesheng. mdb进行安全加密处理，那么在浏览器的地址栏键入“http//用户网站主IP地址/student/xuesheng.mdb”,xuesheng. mdb整个文件就会被轻易下载，文件中所有的重要数据信息就会被别人轻易窃取。操作流程如图1所示。
即使对Access. mdb的文件夹作了变动，文件路径也会暴露无疑。 获知源代码→获得路径→窃取文件名→下载文件 图1 网络环境下数据库下载流程 2.2 使用下载ASP文件所导致的数据安全问题 各单位的网络服务器一般都存有大量的应用系统账号及密码，如电子邮件、聊天室、BBS 、留言簿、新闻发布系统等。
由于网络管理员没有足够的时间与精力开发这些应用程序，所以多是采用直接从网上下载的方法来满足急用。这此程序的源代码是公开的，所使用的数据库名，存放路径没有任何秘密，如果安全措施不力，会给Access DB的安全带来非常大的危险。
如从网上下载了一个ASP应用程序，且Access. mdb的连接文件是conn. inc，在ASP程序中， Access. mdb连接的代码是： 2.3 服务器操作系统的安全隐患 现在使用WindowsNT/2000 Sever作为服务器操作系统的用户非常主流，由于Win2000 Sever目录权限的默认设置安全性较差，很多网管只知适让Web服务器运行起来，很少对NTFS进行权限设置。有的服务器甚至未禁止对文件目录的访问控制。
因此，必然会带来很大的安全漏洞3 安全对策及其实现 3.1 屏蔽源代码 虽然ASP作为服务器端运行的脚本语言，其程序代码对于客户端完全保密，但一般的ASP结合在HTML中使用时，还是可以通过单击鼠标右键查看到部分源代码。克服此缺陷的方法是在ASP文件或HTML文件的表头部分加上下面的语句实现屏蔽。
2.关于大数据写一篇论文,写哪一方面比较好
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）。[1]
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
3.求一篇关于网络数据库安全性的论文
1 网络数据库安全性策略分析
1.1 系统安全性策略
1.1.1 管理数据库用户
按照数据库系统的大小和管理数据库用户所需的工作量，数据库安全性管理者可能只是拥有create, alter、或delete权限的数据库的一个特殊用户，或者是拥有这此权限的一组用户。应注意的是，只有那些值得信任的用户才应该具有管理数据库用户的权限。
1.1.2 用户身份确认
数据库用户可以通过操作系统、网络服务以及数据库系统进行身份确认，通过主机操作系统进行用户身份认证。
1.1.3 操作系统安全性
数据库管理员必须有create和delete文件的操作系统权限；一般数据库用户不应该有create或delete与数据库相关文件的操作系统权限；如果操作系统能为数据库用户分配角色，那么必须具有修改操作系统账户安全性区域的权限。
1.2 用户安全性策略
一般用户通过密码和权限管理实现系统的安全性保障；必须针对终端用户制定安全性策略。例如，对于一个有很多用户的人规模数据库，管理员可以决定用户组分类，您可以使用“角色”对终端用户进行权限管理。
1.3 管理员安全性策略
保护作为服务器和用户的连接；保护管理者与数据库的连接；使用角色对管理者权限进行管理。
1.4 应用程序开发者的安全性策略
明确应用程序开发者和他们的权限；指定应用程序开发者的环境；授权free和controlled应用程序开发。
2 网络数据库安全技术分析
本文以比较常用的Access、数据库为例进行分析，其他数据库可以作为 参考 。
2.1 Access数据库地址、路径过于简单
Access数据库被下载，主要是存放数据库的路径和数据库名称，容易被获知，例如：用户建立的xuesheng. mdb（学生信息库）放在虚拟目录/student下，如果没有事先对xuesheng. mdb进行安全加密处理，那么在浏览器的地址栏键入“http//用户网站主IP地址/student/xuesheng.mdb”,xuesheng. mdb整个文件就会被轻易下载，文件中所有的重要数据信息就会被别人轻易窃取。操作流程如图1所示。即使对Access. mdb的文件夹作了变动，文件路径也会暴露无疑。
获知源代码→获得路径→窃取文件名→下载文件
图1 网络环境下数据库下载流程
2.2 使用下载ASP文件所导致的数据安全问题
各单位的网络服务器一般都存有大量的应用系统账号及密码，如电子邮件、聊天室、BBS 、留言簿、新闻发布系统等。由于网络管理员没有足够的时间与精力开发这些应用程序，所以多是采用直接从网上下载的方法来满足急用。这此程序的源代码是公开的，所使用的数据库名，存放路径没有任何秘密，如果安全措施不力，会给Access DB的安全带来非常大的危险。如从网上下载了一个ASP应用程序，且Access. mdb的连接文件是conn. inc，在ASP程序中， Access. mdb连接的代码是： 2.3 服务器操作系统的安全隐患
现在使用WindowsNT/2000 Sever作为服务器操作系统的用户非常主流，由于Win2000 Sever目录权限的默认设置安全性较差，很多网管只知适让Web服务器运行起来，很少对NTFS进行权限设置。有的服务器甚至未禁止对文件目录的访问控制。因此，必然会带来很大的安全漏洞
3 安全对策及其实现
3.1 屏蔽源代码
虽然ASP作为服务器端运行的脚本语言，其程序代码对于客户端完全保密，但一般的ASP结合在HTML中使用时，还是可以通过单击鼠标右键查看到部分源代码。克服此缺陷的方法是在ASP文件或HTML文件的表头部分加上下面的语句实现屏蔽。
4.以大数据如何改变我们的生活写1500字论文
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量（volumes）？大，指代大型数据集，一般在10TB？规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力
一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。
二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
5.大数据导论论文应该写哪些内容
弗洛伊德《精神分析导论演讲》（又译精神分析引论）是弗洛伊德所有心理学著作的入门。《梦的解析》（又译释梦）是经典之作，此外还有《性学三论》（又译《性欲理论三讲》）等，可以看一看。
贝克尔的《反抗死亡》，《血酬定律》作者吴思认为
“这本书对我的影响超过各派心理学的作品。这本书，还有蒂利希的《存在的勇气》，帮助我理解了人心和人性———超越动物的独有特性。10年前读毕此书，叹为观止，从此不再看心理学方面的书。”
当然，看一看朱光潜的《西方美学史》（仅看上册即可），也很有帮助。
6.论文（什么互联网+大数据）
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临[1]据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
大数据
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[6]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……
截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
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