大数据安全分析的新视角

这本书由韩国知名数据库专家李华植撰写，详细介绍了多维度的大数据处理技术方案，是一本高质量的技术著作。

大数据金融的爆发，带火了大数据安全这块需求，资源也挺多，但靠谱的还真不多。大数据金融_亟待_大数据安全这篇内容挺不错，关注点实在，聚焦在金融场景下的大数据安全问题，像数据隔离、访问控制这些老生常谈的点都有聊到，但讲得不枯燥，思路也清晰。文章还贴心地列了不少配套资源，想从理论学起的可以看看《大数据安全的新视角》，方式挺新，思维方式可以学一学；想快速了解真实威胁的，推荐《探秘大数据安全：潜伏的威胁》，案例多，看得直观。如果你准备在项目中用HBase + Kerberos做权限控制，可以直接撸这个安装包，少走弯路。金融大数据的朋友别错过华为的实战方案，落地性蛮强，平台架构、合规模型这块都讲得清楚。你

艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西在其著作《爆发：大数据时代预见未来的新思维》中，通过探讨大数据和人类行为模式，展示了一种基于数据和算法分析的新方法。巴拉巴西是网络科学的先驱之一，他的研究涵盖社会网络、复杂性理论、网络动力学及数据挖掘等多个领域。他认为，尽管历史不会完全重复，但其中存在可预测的模式和节奏，这些模式可以通过数据分析发现和预测。书中还讨论了“爆发理论”，即一种分析行为数据的科学方法，以及大数据技术如何改变我们理解世界的方式。通过收集和分析海量数据，人们可以更准确地预见社会动态和个人行为，从而在商业、公共政策及个人生活中提升决策效果。然而，巴拉巴西也强调，随着数据使用的增加，必须重视个人隐私权

大数据安全威胁 基础设施安全 网络攻击：黑客利用系统漏洞，入侵大数据平台，窃取或篡改数据。 硬件故障：服务器、存储设备等硬件故障可能导致数据丢失或服务中断。 配置错误：不当的系统配置可能引发安全漏洞，使数据容易受到攻击。 数据存储安全 数据泄露：存储设备被非法访问，导致敏感数据被泄露。 数据损坏：恶意软件或人为错误可能导致数据损坏，影响数据完整性。 访问控制：缺乏有效的访问控制机制，可能导致未授权用户访问敏感数据。 隐私泄露 数据过度收集：收集超出实际需求的数据，增加隐私泄露风险。 数据滥用：未经授权或超出预期目的使用个人数据，侵犯用户隐私。 数据再识别：通过数据关联分析，将匿名数据

大数据环境下的隐私保护一直是个老大难问题，越用得多、用得深，暴露的风险就越大。大数据安全与隐私保护这份资料挺系统，讲清了数据在收集、传输、存储几个环节的关键风险点，还有不少思路，像是数据脱敏、访问控制、加密机制都有提到。 用户行为数据的尤其敏感，你拿用户画像跑个推荐模型，一不注意就踩红线。文里也聊到不少隐私保护的技术挑战，比如差分隐私怎么权衡精度和保护效果，嗯，这个点挺值得你深挖一下的。 你要是项目里用到Hadoop或者HBase，可以顺带看看相关的安全配置，比如Kerberos 的接入方式。还有像Hadoop 的隐私保护，也整理得挺实用，适合一线开发参考。 另外，隐私保护数据挖掘的内容也蛮硬

互联网和电子商务的普及带来了大量的数据集，这些数据成为数据挖掘的宝贵资源。本书侧重于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，即使是处理最大数据集也能游刃有余。首先讨论了Map-Reduce框架，这是自动并行化算法的重要工具。作者详解了局部敏感哈希和流处理算法的技巧，用于处理数据量过大而无法进行详尽处理的情况。接着介绍了PageRank算法及其在组织网络信息中的应用技巧。其他章节涵盖了发现频繁项集和聚类的问题。最后几章分别讨论了推荐系统和网络广告的应用，这两者在电子商务中至关重要。本书由数据库和网络技术领域的两位权威专家撰写，无论对学生还是从业者都是必读之作。

李德毅院士从模糊集合、模糊逻辑、模糊规则、模糊推理、模糊控制、模糊信息处理以及模糊问题求解等多个维度，探讨了模糊集合理论在大数据认知中的应用。 经典论文：Zadeh L A. Fuzzy sets [J]. Information and Control, 1965,(8):338-353

hbase版本：hbase-2.2.6-bin.tar.gz

该标准为组织的大数据安全管理提供指导，包括基本原则、概念和风险管理流程。它定义了数据收集、存储、使用、分发和删除等阶段的安全要求，并明确了不同大数据角色的安全职责。