大数据与隐私安全论文题目有哪些

大数据与隐私安全论文题目有哪些

各种广告哈哈。。。。找你们还不如去知网下啊？密码学，网络攻防，信息管理都可以写，题目得找导师要，难道你们导师要你自个人想题目？太扯了吧

在大数据环境下，人们上传的数据会面临这些问题：一：数据安全隐患问题；注要表现在（一）大数据遭受异常攻击，造成安全隐患。（二）大数据泄露风险。（三）大数据传输过程的安全隐患。（四）大数据存储管理风险。二、大数据隐私问题；主要表现在（一）个人隐私保护。（二）传统安全措施难以适配。（三）数据访问控制愈加复杂。

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做

随着计算机网络的普及和计算机技术在生活中的各个领域的广泛应用，网络信息的安全这几年备受人们的关注。计算机网络技术提供巨大的信息含量和交互功能，提高了各个领域的工作效率，但计算机网络信息安全即影响网络稳定运行又影响用户的正常使用，可以造成重大的经济损失，信息一旦泄露将造成无法估量的损失。因此网络的安全性是我们必须重视的也是非常重要的。下面学术堂整理了关于网络信息安全的毕业论文题目，欢迎大家查看。　　1、探讨计算机网络安全中的防火墙技术　　2、计算机网络安全防范在大数据时代的探讨　　3、网络型病毒与计算机网络安全　　4、网络安全管理技术分析　　5、浅谈计算机网络安全与防火墙设计　　6、网络安全信息关联分析技术的运用与问题阐述　　7、美国网络安全专业教育体系建设及其启示　　8、基于威胁传播的多节点网络安全态势量化评估方法　　9、基于大数据时代下的网络安全问题分析　　10、信息化网络安全的建设与防护技术分析　　11、空间信息网络安全协议综述　　12、电子商务网络安全技术研究　　13、基于并行约简的网络安全态势要素提取方法　　14、欧盟NIS指令研究对我国网络安全保障实施的启示　　15、论拒不履行信息网络安全管理义务罪

大数据与隐私安全论文题目

(一)大数据遭受异常流量攻击大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，而正是由于这种存储方式，存储的路径视图相对清晰，而数据量过大，导致数据保护，相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多，且受众类型较多，对客户身份的认证环节需要耗费大量处理能力。由于APT攻击具有很强的针对性，且攻击时间长，一旦攻击成功，大数据分析平台输出的最终数据均会被获取，容易造成的较大的信息安全隐患。(二)大数据信息泄露风险大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。同时，当前的大数据数据量并不是固定的，而是在应用过程中动态增加的，但是，传统的数据隐私保护技术大多是针对静态数据的，所以，如何有效地应对大数据动态数据属性和表现形式的数据隐私保护也是要注重的安全问题。最后，大数据的数据远比传统数据复杂，现有的敏感数据的隐私保护是否能够满足大数据复杂的数据信息也是应该考虑的安全问题。(三)大数据传输过程中的安全隐患数据生命周期安全问题。伴随着大数据传输技术和应用的快速发展，在大数据传输生命周期的各个阶段、各个环节，越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。比如，大数据传输环节，除了存在泄漏、篡改等风险外，还可能被数据流攻击者利用，数据在传播中可能出现逐步失真等。又如，大数据传输处理环节，除数据非授权使用和被破坏的风险外，由于大数据传输的异构、多源、关联等特点，即使多个数据集各自脱敏处理，数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。基础设施安全问题。作为大数据传输汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据传输提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据传输发展的主要因素。个人隐私安全问题。在现有隐私保护法规不健全、隐私保护技术不完善的条件下，互联网上的个人隐私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交软件掌握着用户的社会关系，监控系统记录着人们的聊天、上网、出行记录，网上支付、购物网站记录着人们的消费行为。但在大数据传输时代，人们面临的威胁不仅限于个人隐私泄露，还在于基于大数据传输对人的状态和行为的预测。近年来，国内多省社保系统个人信息泄露、12306账号信息泄露等大数据传输安全事件表明，大数据传输未被妥善处理会对用户隐私造成极大的侵害。因此，在大数据传输环境下，如何管理好数据，在保证数据使用效益的同时保护个人隐私，是大数据传输时代面临的巨大挑战之一。(四)大数据的存储管理风险大数据的数据类型和数据结构是传统数据不能比拟的，在大数据的存储平台上，数据量是非线性甚至是指数级的速度增长的，各种类型和各种结构的数据进行数据存储，势必会引发多种应用进程的并发且频繁无序的运行，极易造成数据存储错位和数据管理混乱，为大数据存储和后期的处理带来安全隐患。当前的数据存储管理系统，能否满足大数据背景下的海量数据的数据存储需求，还有待考验。不过，如果数据管理系统没有相应的安全机制升级，出现问题后则为时已晚。

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学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考：　　1、大数据对商业模式影响　　2、大数据下地质项目资金内部控制风险　　3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进　　4、大数据时代下线上餐饮变革　　5、基于大数据小微金融　　6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战　　7、大数据背景下银行外汇业务管理分析　　8、大数据在互联网金融领域应用　　9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施　　10、大数据公司内部控制构建问题　　11、大数据征信机构运作模式监管　　12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析　　13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响　　14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系　　15、大数据助力普惠金融

当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。

大数据与隐私安全论文题目大全

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）。

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(一)大数据遭受异常流量攻击大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，而正是由于这种存储方式，存储的路径视图相对清晰，而数据量过大，导致数据保护，相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多，且受众类型较多，对客户身份的认证环节需要耗费大量处理能力。由于APT攻击具有很强的针对性，且攻击时间长，一旦攻击成功，大数据分析平台输出的最终数据均会被获取，容易造成的较大的信息安全隐患。(二)大数据信息泄露风险大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。同时，当前的大数据数据量并不是固定的，而是在应用过程中动态增加的，但是，传统的数据隐私保护技术大多是针对静态数据的，所以，如何有效地应对大数据动态数据属性和表现形式的数据隐私保护也是要注重的安全问题。最后，大数据的数据远比传统数据复杂，现有的敏感数据的隐私保护是否能够满足大数据复杂的数据信息也是应该考虑的安全问题。(三)大数据传输过程中的安全隐患数据生命周期安全问题。伴随着大数据传输技术和应用的快速发展，在大数据传输生命周期的各个阶段、各个环节，越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。比如，大数据传输环节，除了存在泄漏、篡改等风险外，还可能被数据流攻击者利用，数据在传播中可能出现逐步失真等。又如，大数据传输处理环节，除数据非授权使用和被破坏的风险外，由于大数据传输的异构、多源、关联等特点，即使多个数据集各自脱敏处理，数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。基础设施安全问题。作为大数据传输汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据传输提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据传输发展的主要因素。个人隐私安全问题。在现有隐私保护法规不健全、隐私保护技术不完善的条件下，互联网上的个人隐私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交软件掌握着用户的社会关系，监控系统记录着人们的聊天、上网、出行记录，网上支付、购物网站记录着人们的消费行为。但在大数据传输时代，人们面临的威胁不仅限于个人隐私泄露，还在于基于大数据传输对人的状态和行为的预测。近年来，国内多省社保系统个人信息泄露、12306账号信息泄露等大数据传输安全事件表明，大数据传输未被妥善处理会对用户隐私造成极大的侵害。因此，在大数据传输环境下，如何管理好数据，在保证数据使用效益的同时保护个人隐私，是大数据传输时代面临的巨大挑战之一。(四)大数据的存储管理风险大数据的数据类型和数据结构是传统数据不能比拟的，在大数据的存储平台上，数据量是非线性甚至是指数级的速度增长的，各种类型和各种结构的数据进行数据存储，势必会引发多种应用进程的并发且频繁无序的运行，极易造成数据存储错位和数据管理混乱，为大数据存储和后期的处理带来安全隐患。当前的数据存储管理系统，能否满足大数据背景下的海量数据的数据存储需求，还有待考验。不过，如果数据管理系统没有相应的安全机制升级，出现问题后则为时已晚。

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做

大数据安全与隐私保护论文题目

实名制火车票容易泄露个人信息。 　　隐私权:个人私事免受干扰的权利 　　提及隐私，现代人可能会想到个人日记、通信通话等个人的隐秘事项，也可能会想到夫妻生活、消费开支等个人的私密事务，甚至还会想到身高体重、电话号码、邮箱地址等个人不愿公开的资料等。没错，这些不愿外人知道、不愿外人干涉的个人私事就是隐私。 　　当人类开始使用树叶做遮羞布的时候，“隐私”就已经在人脑中形成概念。而“家丑不可外扬”也从一个侧面说明人们希望个人的隐私得到保障。只不过，受交通、通信等手段和技术的限制，古时的生活不像现在这么开放，“采菊东篱下，悠然见南山”式的相对“隐居”隔离使人们并没有将隐私视为一种“权利”。即使人们意识到隐私的重要，凭借自己的力量就足以保护。两次工业革命之后，人类的文明进程大跨步向前迈进，交通、通讯等技术的飞速发展极大拓展了个体的活动空间，“隐私”遭遇“外扬”现象时有发生，依靠个体力量保护自己隐私变得越来越困难。 　　适应社会发展的趋势，为对抗他人对个人隐私的干预，1890年，美国私法学者布兰代斯和沃伦在《哈佛法学评论》上发表了《论隐私权》一文，首次提出了隐私权(therighttoprivacy)的概念。在这篇论文中，第一次将“隐私权”作为一种“不受别人干扰的权利”提出来，认为这项权利是个人自由的起点，只有通过界定这项“人类最广泛、文明最珍视”的权利，个人的“信仰、思想、情感和感受”才能得到保障。此后，隐私权作为公民人格权利的重要内容，逐渐得到各国法律的确认和保护。进入20世纪后，美国、法国、德国、日本等国家和地区，先后以法律法规等形式，相继对传统意义上的隐私权、信息网络时代的隐私权等保护作了针对性的规定。”

当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。

在大数据环境下，人们上传的数据会面临这些问题：一：数据安全隐患问题；注要表现在（一）大数据遭受异常攻击，造成安全隐患。（二）大数据泄露风险。（三）大数据传输过程的安全隐患。（四）大数据存储管理风险。二、大数据隐私问题；主要表现在（一）个人隐私保护。（二）传统安全措施难以适配。（三）数据访问控制愈加复杂。

回答 内容如下：1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花]

大数据与个人隐私论文题目有哪些

就大数据而言，海量数据聚集和挖掘，其商业价值不言而喻，然而商业价值和个人隐私保护之间如何平衡，这是所有人都将面对的问题。随着大数据相关应用的日益普及和深入，更多的云，更多的各类应用程序，更多的数据采集硬件，隐私收集，不知不觉已随时随地侵入人们的工作和生活，人们实际上已经处于几近赤裸的状态。　　不可否认，大数据本身是柄双刃剑，无论我们如何不愿意自己的隐私被感知，被统计，我们还是受不了他所带来的无论是商业价值和社会价值等方面的诱惑。信息完全不被采集，这基本无可能，一个人从出生、上幼儿园、上学、买手机、就业、结婚、开公司、体检、买车、网上购物，在所有的这些过程中，我们的数据在各个环节就已经被收集。以网上购物为例，在一家电商购物，从账号登录开始，到浏览页面，到购买完成支付，每一个细节都已经被记录。至于是否很在意这些过程中信息被采集呢?其实大部分人已经习惯。如果说多数人有介意的地方的话，那就是当我们知道对方收集了不该收集的信息的时候。　　同样的，在信息的使用环节，其实我们在意的不是隐私被使用，而是隐私信息被滥用。比如亚马逊通过对客户的相关轨迹数据进行分析挖掘，提供个性化推荐的服务。在看到亚马逊的推送的时候，第一感觉是这个网站比较贴心，给我的推送比较接近我的需求。我们知道我们的数据被使用了，但样的使用方式是被认可的，因为他为我提供了更好的服务，而且这种服务是合理且适度的，并没有把数据泄露或用在其他不该用的地方。其次，我们不太在意这样的使用是因为被采集或被使用的不是我们一个人的信息，是所有人的信息，他不是针对我的，且个体的关键真实信息是被隐藏的。（摘自：中国客户关系网）

回答 内容如下：1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花]

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）。

"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。