大數據預防處理方法有哪些

㈠ 數據安全保護的方法有什麼

方法如下：

大數據安全防護要「以數據為中心」、「以技術為支撐」、「以管理為手段」，聚焦數據體系和生態環境，明確數據來源、組織形態、路徑管理、應用場景等，圍繞大數據採集、傳輸、存儲、應用、共享、銷毀等全過程，構建由組織管理、制度規程、技術手段組成的安全防護體系，實現大數據安全防護的閉環管理。

1．大數據採集安全

元通過數據安全管理、數據類型和安全等級打標，將相應功能內嵌入後台的數據管理系統，或與其無縫對接，從而保證網路安全責任制、安全等級保護、數據分級分類管理等各類數據安全制度有效的落地實施。

2．大數據存儲及傳輸安全

通過密碼技術保障數據的機密性和完整性。在數據傳輸環節，建立不同安全域間的加密傳輸鏈路，也可直接對數據進行加密，以密文形式傳輸，保障傳輸過程安全。數據存儲過程中，可採取數據加密、磁碟加密、HDFS加密等技術保障存儲安全。

3．大數據應用安全

除了防火牆、入侵監測、防病毒、防DDos、漏洞掃描等安全防護措施外，還應對賬號統一管理，加強數據安全域管理，使原始數據不離開數據安全域，可有效防範內部人員盜取數據的風險。另外還應對手機號碼、身份證號、家庭住址、年齡等敏感數據脫敏工作。

4．大數據共享及銷毀

在數據共享時，除了應遵循相關管理制度，還應與安全域結合起來，在滿足業務需求的同時，有效管理數據共享行為。在數據銷毀過程中，可通過軟體或物理方式操作，保證磁碟中存儲的數據永久刪除、不可恢復。

（1）物理安全措施：物理安全主要包括環境安全、設備安全、媒體安全等方面。處理秘密信息的系統中心機房應採用有效的技術防範措施，重要的系統還應配備警衛人員進行區域保護。

（2）運行安全安全措施：運行安全主要包括備份與恢復、病毒的檢測與消除、電磁兼容等。涉密系統的主要設備、軟體、數據、電源等應有備份，並具有在較短時間內恢復系統運行的能力。應採用國家有關主管部門批準的查毒殺毒軟體適時查毒殺毒，包括伺服器和客戶端的查毒殺毒。

（3）信息安全安全措施：確保信息的保密性、完整性、可用性和抗抵賴性是信息安全保密的中心任務。

（4）安全保密管理安全措施：涉密計算機信息系統的安全保密管理包括各級管理組織機構、管理制度和管理技術三個方面。

國際標准化委員會的定義是"為數據處理系統和採取的技術的和管理的安全保護，保護計算機硬體、軟體、數據不因偶然的或惡意的原因而遭到破壞、更改、顯露。"中國公安部計算機管理監察司的定義是"計算機安全是指計算機資產安全，即計算機信息系統資源和信息資源不受自然和人為有害因素的威脅和危害。"

㈡ 大數據預測需要運用的方法有哪些

1、（可視化分析）不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。2.DataMiningAlgorithms（數據挖掘演算法）可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3.（預測性分析能力）數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

㈢ 大數據預處理的方法主要包括哪些

1、數據清理

數據清理常式就是通過填寫缺失值、光滑雜訊數據、識別或者刪除離群點，並且解決不一致性來進行「清理數據」。

2、數據集成

數據集成過程將來自多個數據源的數據集成到一起。

規格化處理就野洞殲是將一個屬性取值范圍投射到一個特定范圍之內，以消除數值型屬性因大小不一而造成挖掘結果的偏差，常常用於神經網路、基於距離計算的最近鄰分類和聚類挖掘的數據預處理。對於神經網路，採用規格化後的數據頌沖不僅有助於確保學習結果的正確性，而且也會幫助提高學習的效率。對於基於距離計算的挖掘，規格化方法可以幫助消除因屬性取值范圍不同而影響挖掘結果的公正性。

㈣ 在網上,如何避免被大數據追蹤

在網上避免被大數據追蹤有如下辦法：

1、清除Cookie，瀏覽器開啟「無痕瀏覽」，拒絕網頁的Cookie條款。

隨著歐洲的通用數據保護條例(GDPR)於2018年5月的生效，訪問英文網站時，你經常會看到一些彈窗，提出標記訪客跟蹤活動和法律免責聲明。你可以選擇拒絕而照常訪問網站和免於被跟蹤。

2、定期檢查APP的來源和使用許可權，拒絕APP讀取通訊錄。

APP向用戶索要超出功能的許可權不是個別現象。如果你的計算器也要知道你的地理位置，那麼就要當心了。一般情況下，我們都應該拒絕讓各種App讀取通訊錄，包括微信和銀行app。

3、檢查和配置應用中的隱私條款。

常用軟體如微信、淘寶等隱私條款中，都藏有用戶可以選擇的廣告推送選項。你會驚喜地發現自己平時被硬塞進來的廣告其實可以選的。

簡介：

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

㈤ 大數據預處理包含哪些

一、數據清理

並不一定的數據全是有使用價值的，一些數據並不是大家所關注的內容，一些乃至是徹底不正確的影響項。因而要對數據過濾、去噪，進而獲取出合理的數據。

數據清理關鍵包括忽略值解決(缺乏很感興趣的屬性)、雜訊數據解決(數據中存有著不正確、或偏移期待值的數據)、不一致數據解決。

忽略數據能用全局性變數定義、屬性平均值、將會值填充或是立即忽視該數據等方式;雜訊數據能用分箱 (對初始數據開展排序，隨後對每一組內的數據開展平滑處理)、聚類演算法、電子計算機人工服務定期檢查重歸等方式 除去雜訊。

二、數據集成與轉換

數據集成就是指把好幾個數據源中的數據融合並儲存到一個一致的資料庫文件。這一全過程中必須主要處理三個難題：模式匹配、數據冗餘、數據值沖突檢測與解決。

因為來源於好幾個數據結合的數據在取名上存有差別，因而等額的的實體線常具備不一樣的名字。數據集成中最後一個關鍵難題就是數據值矛盾難題，具體表現為來源於不一樣的統一實體線具備不一樣的數據值。

三、數據規約

數據規約關鍵包含：數據方集聚、維規約、數據縮小、標值規約和定義層次等。

倘若依據業務流程要求，從資料庫房中獲得了剖析所必須的數據，這一數據集將會十分巨大，而在大量數據上開展數據剖析和數據發掘的成本費又非常高。應用數據規約技術性則能夠 完成數據集的規約表明，促使數據集縮小的另外依然趨於維持原數據的一致性。在規約後的數據集在開展發掘，仍然可以獲得與應用原數據集幾近同樣的剖析結果。

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㈥ 數據預處理的方法有哪些

數據預處理的方法有：數據清理、數據集成、數據規約和數據變換。

1、數據清洗

數據清洗是通過填補缺失值，平滑或刪除離群點，糾正數據的不一致來達到清洗的目的。簡單來說，就是把數據裡面哪些缺胳膊腿的數據、有問題的數據給處理掉。總的來講，數據清洗是一項繁重的任務，需要根據數據的准確性、完整性、一致性、時效性、可信性和解釋性來考察數據，從而得到標準的、干凈的、連續的數據。

（1）缺失值處理

實際獲取信息和數據的過程中，會存在各類的原因導致數據丟失和空缺。針對這些缺失值，會基於變數的分布特性和變數的重要性採用不同的方法。若變數的缺失率較高（大於80%），覆蓋率較低，且重要性較低，可以直接將變數刪除，這種方法被稱為刪除變數。

若缺失率較低（小於95%）且重要性較低，則根據數據分布的情況用基本統計量填充（最大值、最小值、均值、中位數、眾數）進行填充，這種方法被稱為缺失值填充。對於缺失的數據，一般根據缺失率來決定「刪」還是「補」。

（2）離群點處理

離群點（異常值）是數據分布的常態，處於特定分布區域或范圍之外的數據通常被定義為異常或雜訊。我們常用的方法是刪除離群點。

（3）不一致數據處理

實際數據生產過程中，由於一些人為因素或者其他原因，記錄的數據可能存在不一致的情況，需要對這些不一致數據在分析前進行清理。例如，數據輸入時的錯誤可通過和原始記錄對比進行更正，知識工程工具也可以用來檢測違反規則的數據。

2、數據集成

隨著大數據的出現，我們的數據源越來越多，數據分析任務多半涉及將多個數據源數據進行合並。數據集成是指將多個數據源中的數據結合、進行一致存放的數據存儲，這些源可能包括多個資料庫或數據文件。在數據集鉛螞磨成的過程中，會遇到一些問題，比如表述不一致，數據冗餘等，針對不同的問題，下面簡單介紹一下該如何處理。

（1）實體識別問槐斗題

在匹配來自多個不同信息源的現實世界實體時，如果兩個不同資料庫中的不同欄位名指向同一實體，數據分析者或計算機需要把兩個欄位名改為一致，避免模式集成時產生的錯誤。

（2）冗餘問題

冗餘是在數據集成中常見的一個問題，如果一個屬性能由另一個或另一組屬性「導出」，則此屬性可能是冗餘的。

（3）數據值的沖突和處理物裂

不同數據源，在統一合並時，需要保持規范化，如果遇到有重復的，要去重。

㈦ 大數據預處理有哪些技術及方法呢

1）數據清理

數據清理常式就是通過填寫缺失值、光滑雜訊數據、識別或者刪除離群點，並且解決不一致性來進行「清理數據」。

2）數據集成

數據集成過程將來自多個數據源的數據集成到一起。

3）數據規約

數據規約是為了得到數據集的簡化表示。數據規約包括維規約和數值規約。

4）數據變換

通過變換使用規范化、數據離散化和概念分層等方法，使得數據的挖掘可以在多個抽象層面上進行。數據變換操作是提升數據挖掘效果的附加預處理過程。

1）缺失值

對於缺失值的處理，一般是能補的就想辦法把它補上，實在補不上的就丟棄處理。

通常的處理方法有：忽略元組、人工填寫缺失值、使用一個全局變數填充缺失值、使用屬性的中心度量填充缺失值、使用與給定元組屬同一類的所有樣本的屬性均值或中位數、使用最可能的值填充缺失值。

2）雜訊數據

雜訊是被測量變數的隨機誤差或方差。去除雜訊、使數據「光滑」的技術有分箱、回歸、離群點分析等。

3）數據清理過程

這個環節主要包括數據預處理、清理方法、校驗清理方法、執行清理工具及數據歸檔。

數據清理的原理是通過分析「無效數據」產生的原因和存在形式，利用現有的技術手段和方法去清理，將「無效數據」轉化為滿足數據質量或應用要求的數據，從而提高數據集的數據質量。

常用的工具有Excel、Access、SPSS Modeler、SAS、SPSS Statistics等。

4）模型構建數據統計分析

數據統計為模型構建提供基礎，只有通過數據統計分析探索到了數據中隱藏的規律，深度學習才有意義，人工智慧才有可能。

數據統計又包括數據分析與結果分析，基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、因素分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、矩陣關聯分析法、綜合評價分析法等。

高級的分析方法有：主成分分析法、因子分析法、對應分析法、相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、時間序列等。這些類別並不是獨一使用的，往往是混合使用的，然後再通過進一步的分析對比從中挑選某些組合模型。

5）數據可視化

數據可視化，就是通過一些可視化圖形或者報表形式進行展示，增強對分析結果的理解。再針對結果進行進一步的數據再分析，使得整個業務環節形成閉環。只有閉環的數據才能真正發揮出深度學習的效用。

㈧ 大數據預測分析方法有哪些

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

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㈨ 保護大數據安全的10個要點

一項對2021年數據泄露的分析顯示，總共有50億份數據被泄露，這對所有參與大數據管道工作的人來說，從開發人員到DevOps工程師，安全性與基礎業務需求同等重要。

大數據安全是指在存儲、處理和分析過於龐大和復雜的數據集時，採用任何措施來保護數據免受惡意活動的侵害，傳統資料庫應用程序無法處理這些數據集。大數據可以混合結構化格式(組織成包含數字、日期等的行和列)或非結構化格式(社交媒體數據、PDF 文件、電子郵件、圖像等)。不過，估計顯示高達90%的大數據是非結構化的。

大數據的魅力在於，它通常包含一些隱藏的洞察力，可以改善業務流程，推動創新，或揭示未知的市場趨勢。由於分析這些信息的工作負載通常會將敏感的客戶數據或專有數據與第三方數據源結合起來，因此數據安全性至關重要。聲譽受損和巨額經濟損失是大數據泄露和數據被破壞的兩大主要後果。

在確保大數據安全時，需要考慮三個關鍵階段:

當數據從源位置移動到存儲或實時攝取(通常在雲中)時，確保數據的傳輸

保護大數據管道的存儲層中的數據(例如Hadoop分布式文件系統)

確保輸出數據的機密性，例如報告和儀錶板，這些數據包含通過Apache Spark等分析引擎運行數據收集的情報

這些環境中的安全威脅類型包括不適當的訪問控制、分布式拒絕服務(DDoS)攻擊、產生虛假或惡意數據的端點，或在大數據工作期間使用的庫、框架和應用程序的漏洞。

由於所涉及的架構和環境復雜性，大數據安全面臨著許多挑戰。在大數據環境中，不同的硬體和技術在分布式計算環境中相互作用。比如：

像Hadoop這樣的開源框架在設計之初並沒有考慮到安全性

依賴分布式計算來處理這些大型數據集意味著有更多的系統可能出錯

確保從端點收集的日誌或事件數據的有效性和真實性

控制內部人員對數據挖掘工具的訪問，監控可疑行為

運行標准安全審計的困難

保護非關系NoSQL資料庫

這些挑戰是對保護任何類型數據的常見挑戰的補充。

靜態數據和傳輸中數據的可擴展加密對於跨大數據管道實施至關重要。可擴展性是這里的關鍵點，因為除了NoSQL等存儲格式之外，需要跨分析工具集及其輸出加密數據。加密的作用在於，即使威脅者設法攔截數據包或訪問敏感文件，實施良好的加密過程也會使數據不可讀。

獲得訪問控制權可針對一系列大數據安全問題提供強大的保護，例如內部威脅和特權過剩。基於角色的訪問可以幫助控制對大數據管道多層的訪問。例如，數據分析師可以訪問分析工具，但他們可能不應該訪問大數據開發人員使用的工具，如ETL軟體。最小許可權原則是訪問控制的一個很好的參考點，它限制了對執行用戶任務所必需的工具和數據的訪問。

大數據工作負載所需要的固有的大存儲容量和處理能力使得大多數企業可以為大數據使用雲計算基礎設施和服務。但是，盡管雲計算很有吸引力，暴露的API密鑰、令牌和錯誤配置都是雲中值得認真對待的風險。如果有人讓S3中的AWS數據湖完全開放，並且對互聯網上的任何人都可以訪問，那會怎麼樣?有了自動掃描工具，可以快速掃描公共雲資產以尋找安全盲點，從而更容易降低這些風險。

在復雜的大數據生態系統中，加密的安全性需要一種集中的密鑰管理方法，以確保對加密密鑰進行有效的策略驅動處理。集中式密鑰管理還可以控制從創建到密鑰輪換的密鑰治理。對於在雲中運行大數據工作負載的企業，自帶密鑰 (BYOK) 可能是允許集中密鑰管理而不將加密密鑰創建和管理的控制權交給第三方雲提供商的最佳選擇。

在大數據管道中，由於數據來自許多不同的來源，包括來自社交媒體平台的流數據和來自用戶終端的數據，因此會有持續的流量。網路流量分析提供了對網路流量和任何潛在異常的可見性，例如來自物聯網設備的惡意數據或正在使用的未加密通信協議。

2021年的一份報告發現，98%的組織感到容易受到內部攻擊。在大數據的背景下，內部威脅對敏感公司信息的機密性構成嚴重風險。有權訪問分析報告和儀錶板的惡意內部人員可能會向競爭對手透露見解，甚至提供他們的登錄憑據進行銷售。從內部威脅檢測開始的一個好地方是檢查常見業務應用程序的日誌，例如 RDP、VPN、Active Directory 和端點。這些日誌可以揭示值得調查的異常情況，例如意外的數據下載或異常的登錄時間。

威脅搜尋主動搜索潛伏在您的網路中未被發現的威脅。這個過程需要經驗豐富的網路安全分析師的技能組合，利用來自現實世界的攻擊、威脅活動的情報或來自不同安全工具的相關發現來制定關於潛在威脅的假設。具有諷刺意味的是，大數據實際上可以通過發現大量安全數據中隱藏的洞察力來幫助改進威脅追蹤工作。但作為提高大數據安全性的一種方式，威脅搜尋會監控數據集和基礎設施，以尋找表明大數據環境受到威脅的工件。

出於安全目的監視大數據日誌和工具會產生大量信息，這些信息通常最終形成安全信息和事件管理(SIEM)解決方案。

用戶行為分析比內部威脅檢測更進一步，它提供了專門的工具集來監控用戶在與其交互的系統上的行為。通常情況下，行為分析使用一個評分系統來創建正常用戶、應用程序和設備行為的基線，然後在這些基線出現偏差時進行提醒。通過用戶行為分析，可以更好地檢測威脅大數據環境中資產的保密性、完整性或可用性的內部威脅和受損的用戶帳戶。

未經授權的數據傳輸的前景讓安全領導者徹夜難眠，特別是如果數據泄露發生在可以復制大量潛在敏感資產的大數據管道中。檢測數據泄露需要對出站流量、IP地址和流量進行深入監控。防止數據泄露首先來自於在代碼和錯誤配置中發現有害安全錯誤的工具，以及數據丟失預防和下一代防火牆。另一個重要方面是在企業內進行教育和提高認識。

框架、庫、軟體實用程序、數據攝取、分析工具和自定義應用程序——大數據安全始於代碼級別。 無論是否實施了上述公認的安全實踐，代碼中的安全缺陷都可能導致數據泄漏。 通過在軟體開發生命周期中檢測自研代碼及開源組件成分的安全性，加強軟體安全性來防止數據丟失。

㈩ 大數據安全面臨哪些風險及如何防護

現如今大數據已經逐漸改變了我們的生活方式，成為必不可少的存在，在我們享野首受大數據給我們帶來的便利時，安全性無論對於企業還是個人都是必須要解決的重大課題。

總結大數據面臨的三大風險問題如下

1.個人隱私問題凸顯

例如大數據中的精準營銷定位功能，通常是依賴於高度採集個人信息，通過多種關聯技術分析來實現信息推廣，精準營銷。企業會掌握用戶大量的數據，不排除隱私部分的敏感數據，一旦伺服器遭到不法分子攻擊導致數據泄露，很可能危及用戶的隱私、財產甚至是人身安全。

2.數據准確與權威性

大數據通過各種渠道獲取大量數據進行計算分析，企業通常直接通過分析結果進行支持決策，有時候企業只看結果，卻忽略了源頭數據的准確性，不準確的數據直接影響大數據分析的結果和企業的利益，錯誤的指導會對企業帶來一定的風險與損失。

3.基礎設施維護壓力

數據量越大，對基礎設施的性能要求就越高，同樣對於網路的安全、恢復、防範依賴性就越強，一定程度上對企業設施安全的維護造成了壓力，基礎設施建設不完善、維護不到位，抱有沒出問題就得過且過的態度，時刻面臨被攻擊的危險可能。

針對上述問題的防護措施如下

1.對用戶早脊嘩而言

雖然在互聯網時代下要完全保護自己的隱私是比較困難的，但也要加強自身信息的防範意識。注冊賬號時，遵循最少原則，不要隨意泄露敏感信息，降陸行低隱私信息被泄露的危險；

2.對企業而言

加強數據安全管理，實現數據的治理與清洗，從源頭保證數據的一致性、准確性。首先升級基礎伺服器環境，建立多重防護、多級互聯體系結構，確保大數據處理環境可信度。其次全方位實時監控、審計、防護，防止敏感數據泄露、丟失，確保數據風險可控，並不斷通過體系化的大數據安全評估，形成數據安全治理的閉環管理；

3.對政策而言

應該加強對數據信息的保護，對數據的使用進行一定的監管與限制，對非法盜用、濫用數據信息者嚴懲，之後加強對技術安全研發使用的推廣與實施，保證數據安全，加強對數據治理的力度。

大數據時代的到來，可以為我們的生活帶來切實的利益，行業的數據規范正在建立並逐步趨於完善，對於我們來說，既不要因為安全風險問題而排斥大數據，也不要疏忽於對個人/企業信息的保護，合理看待和利用大數據，讓其發揮真正的價值。