Page 52 - 大数据技术及安全研究
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大数据技术及安全研究
Research on Big Data Technology and Security
2. 安全性无法保障
大数据时代背景下，物联网产生的资金信息容量较大，而海量的资金信息则
意味着更加全面且更加有价值的数据，这些数据对于物联网来说有十分重要的意
义，但这也十分容易成为黑客的攻击目标。并且攻击人如果完成一次成功的攻击，
就能够获取大量的物联网资金信息资源，这样的高回报率也刺激着黑客的攻击欲
望，物联网在运营过程中，其数据安全无法得到有效的保障。除此之外，虽然资
金信息来源较为广泛，但大部分物联网在获得有效的资金信息后，往往会将其集
中保存在物联网内部的数据库中，集中储存虽然能够在一定程度上提高储存的质
量，提高应用效率，但这也面临着较为严重的机密泄漏的情况，不仅会对物联网
的运行产生极大的风险，同时还会对相关人的财产产生极大的威胁，所以信息管
理过程中安全是必不可少的一项管理内容，需引起工作人员的高度重视。
3. 数据储存规模较大，硬件与设备水平较低
数据的储存对于数据的后续分析工作来说极为重要。大量的数据虽然能够在
各个节点上进行有效的处理，但储存规模较大必然会导致数据处理的质量降低，
所以在结合了中央处理模式的基础上，对于现代化的物联网络建设来说，计算机
的硬件设备以及质量性能必然需要根据物联网络的发展进行优化，但目前我国的
大部分物联网技术在建设时存在基础设备不完善的问题，这就导致信息挖掘工作
的开展会受到一定的影响。除此之外，在硬件设备无法优化的环境下，需求与供
给之间的矛盾不断增加，数据的节点需求量增加，对于硬件和设备的负担也必然
会加重，因此需要针对现有数据和挖掘技术进行优化，同时通过更新硬件和技术
的方式，对数据使用的实际状况进行明确，进而保障数据管理工作的顺利开展。
（三）基于云计算的数据挖掘关键技术
1. 云计算数据挖掘技术
随着近年来社会经济的不断发展，各行各业对于数据的要求也在不断增加，
各个企业想要在行业的激烈竞争中站稳脚跟，就需要积极对数据进行分析，并对
数据中的有效数据进行筛选，实现数据价值的最大化应用。而随着云计算技术的
不断发展，在数据挖掘和处理中云计算模式的应用能够实现数据的整合与收集以
及最终的有效运算，帮助工作人员明确数据中的深层价值，使数据的应用质量得
到提升。基于云计算平台的应用，工作人员可将数据汇集调度技术进行合理分析，
实现多种数据的汇集以及调度，这样能够使后续的数据处理工作更加顺利。通过
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