 | 大数据安全防护应注重两大核心 | oa办公系统安全概述 |
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大数据应用安全挑战
大数据具有容量大、类型多、价值高、速度快的4V特性。由于大量数据集中存储，一次成功攻击所导致的损失巨大，因此大数据应用更容易成为攻击目标。同时，大数据时代数据源多样化，数据对象范围与分布更为广泛，对数据的安全保护更为困难。大数据应用采用全新的Hadoop处理架构，内在安全机制仍不完善，因此在推动大数据技术应用时面临着很多安全风险和挑战，具体包括：第一，用户隐私泄露问题随着大数据技术应用的深入将更为严重。第二，大数据应用信息安全增多。第三，大数据应用中数据往往穿越原有系统数据保护边界，数据属主与权限随之发生迁移，导致原有数据保护方案失效。第四，大数据应用存在大量外界数据  |
| 浅析企业的移动安全管理 | oa办公系统安全概述 |
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| 如今移动办公很时髦，它能帮助企业切实提高生产力，也能帮助员工有效实现工作与生活的平衡。然而，当我们实行移动化的时候，企业并不如领导者们所想象的那么“安全”。企业实现移动化，业务安全是第一位的，而安全的核心是数据安全，企业需要保护、管理好数据，借助移动化的趋势增加业务价值。
毋庸置疑，移动安全问题已成为企业移动信息化的一大障碍。由ISMG主导的2015年移动风险调查，汇集了400名信息安全管理人员参与调查，结果表明企业并没有为保护数据做好万全的准备。
虽然44%的受访者在自我评估其企业的移动安全时认为自己高于平均水平甚至达到优秀水平，但这些领导随后的回答显示出：
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| 浅析企业级APP安全重要性 | oa办公系统安全概述 |
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| 企业级APP安全防护现状 部分公司或许会认为，企业已经部署了应对APP安全和数据泄漏等安全事件的应急方案。但你要知道的是，你迟早会遇到一些意想不到的安全事件，这是任何企业或组织都无法避免的。当这类事件发生之后，我们应该怎样去正确地处理这些安全应急事件呢？
我们应该做好充足的准备，每一个企业和组织都应该根据自身特点来评估和处理这些安全事件。需要提醒大家的是，为了尽可能地避免遭遇安全事件，我们更应该做的是防患于未然，提前为自身APP做好安全加固准备，提升APP的安全性能。
企业级APP出现安全漏洞， |
| 服务器不稳定的因素该怎么去选择 | oa办公系统安全概述 |
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| 选择 服务器 最重要的是稳定。只有服务器 稳定了，企业才能在市场上立于不败之地。那么我们怎么选择稳定的服务器呢？
首先我们剖析一下不稳定的因素，根据不稳定因素我们再去寻求服务器的最佳方法。
服务器是网站不可缺少的一部分，也是最重要的。
服务器的好与坏直接影响到网站的利益与企业的效益。在我看来，网站老是出现问题有以下几个原因：
1、病毒和黑客对服务器的攻击能否堵截并不会影响到你的网站。
2、带宽限制，信号接收不好、或信号传播不稳定都可能引起信息残缺和堵塞 |
| 简单分析业务分析系统促敏捷 | oa办公系统安全概述 |
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| 挑剔的客户常常希望获得单独关照；国际市场上价格、产品的竞争异常激烈；控制成本增长的压力非常之大。这些都是企业在21世纪所 要面临的一些前所未有的挑战。
了解业务绩效管理系统 小说家普鲁斯特 (Marcel Proust) 曾写到，“真正的发现之旅并不是对新领域的探索，而是培养新的视角。”这句话同样适用于那些 未取得市场领导地位的企业。它们面临着敏捷性问题，但对于企业的全面运营状况却知之甚少。从最基本的层次来讲，虽然它们了解自己的预 算状况，但还无法将预算与业务驱动因素的衡量标准联系在一起。它们对市场的反应缓慢， |
| 云计算如何及时有效保障信息安全 | oa办公系统安全概述 |
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| 云计算作为未来互联网业务的重要提供模式，推动行业标准的制定，期望将事实标准或者事实产品推广成为行业的开放标准，新兴技术联盟、开放论坛、传统国际标准化组织成为了云计算标准制定的主力。 目前，云计算技术发展最为快速、应用最为成熟的还是互联网领域，因此，国内外安防领域的云计算技术主要是在互联网云计算技术的基础之上，结合安防领域的数据特点和业务特点进行针对性的开发而形成的一系列安防云计算技术应用。 在当前应用为导向的市场环境下，竞争的焦点必定是用户最关心的业务需求，也就是看谁能有效的存储、管理和利用海量的视频图像数据，谁能在海量的安防数据 |
| 浅述大数据时代社交网络个人信息安全 | oa办公系统安全概述 |
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| 大数据时代。简单来说，大数据就是那些通过标准数据库技术高效处理的规模巨大、形式复杂的数据。数据被称之为大，它需要具备三个关键的属性，那就是大规模、高速率和多样性。高效率指的是数据时效性特别强，需要快速存储和处理，系统会根据每个用户当下的需求来实时地改变网络广告的投放策略，用户也希望以更快的速度从网络中提取信息；多样性是指表达数据的形式多种多样，既有文字类结构化数据，也包括图片、音频、视频等其他形式的非结构化数据，社交网络中的数据多以非结构化为主。
大数据时代的社交网络。大数据的蓬勃发展给社交网络带来了机遇和挑战，社交网络在大数据时代呈现出新的 |
| 信息化时代下，库存和供应链战略的理解 | oa办公系统安全概述 |
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| 工业化时代下对产销协同，库存和供应链战略的理解
也许是环境对心理的影响，在最近的几个项目中，突然感受到了他们之间的强烈相关性。按照工业化时代的思维模式，供应链管理的基础是牛鞭效应，也就是终端需求波动很小，但因为从经销商到制造商逐级放大的原因，所以产生了供需不平衡，其解决方案就是“协同”，通过协同消除牛鞭效应，从经销商到制造商，或者制造商内部销售端到制造端进行协同。这种协同被Oliver wight进行了发扬光大，从短期的协同走向了中长期的协同。其次，在日常的运营中，库存成为了供应链管理的所有能力的体现，因为完美的“协同”是不存在的，所以基于协同的水平，大家备了不同类别的库存去填补这个不平衡。因此，对周转库 |
| 大数据和数据挖掘在科研领域的发展 | oa办公系统安全概述 |
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| 大数据在看着你吗？除了安全和商业，大数据和数据挖掘在科研领域也正在风起云涌。越来越多的设备带着更加精密的传感器，传回愈发难以驾驭的数据流，于是人们需要日益强大的分析能力。在气象学、石油勘探和天文学等领域，数据量的井喷式增长对更高层次的分析和洞察提供了支持，甚至提出了要求。2005年6月至2007年12月海洋表面洋流示意图。数据源：海面高度数据来自美国航空航天局（NASA）的Topex/Poseidon卫星、Jason-1卫星，以及海形图任务/Jason-2卫星测高仪；重力数据来自NASA/德国航空航天中心的重力恢复及气候实验任务；表面风压数据来自NASA的 QuikScat任务；海平面温度数据来自NASA/日本宇宙航空研究开发机构的先进微波扫描辐射计——地球观 |
