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关键词： 政务云   安全评估   能力   供应链   云平台  

摘要： 围绕政务云平台建设,介绍政务云安全评估政策以及政务云安全评估的依据标准,通过GB/T 31168—2023《信息安全技术云计算服务安全能力要求》标准修订前后内容的对比,分析其在安全能力级别和强度方面所增加的要求,并结合案例从人员管控、供应链安全、云平台自身安全、安全管理中心等方面提出标准应用建议,为政务云平台持续提升安全能力提供参考。

关键词： 数据安全治理体系   数据安全   数字化转型   发电企业   大数据  

摘要： 随着发电企业数字化转型的加速,数据已成为其关键资产。为应对数据安全挑战,结合广西桂冠电力股份有限公司的实践经验,笔者分析发电企业数据安全现状,在此基础上,设计了一套以关键数据为核心的数据安全治理体系,并提出数据全生命周期的安全管控要求。

关键词： 分布式拒绝服务(DDoS)攻击   软件定义网络   熵   支持向量机   网络安全  

摘要： 随着大数据技术的发展,分布式拒绝服务(distributed denial of service, DDoS)攻击在大数据环境下呈现新特征。本研究提出一种基于熵和支持向量机(support vector machine, SVM)算法的多层次DDoS防护框架。该框架利用熵值检测流量异常,结合SVM进行精确分类,实现实时监测和防御。通过Mininet(网络仿真器)和软件定义网络操作系统(software defined networ operating system, SDN OS)控制器构建实验环境进行验证。结果表明,该方法在检测精度和实时性方面表现良好,能有效提高系统抵御DDoS能力。本研究为大数据环境下网络安全防护提供新思路和方法,对构建安全可靠的大数据网络环境具有重要意义。

关键词： 计算机技术   大数据背景下   大数据处理   大数据技术   大数据时代   Velocity   科技革新   创新与应用  

摘要： 随着信息时代的深入发展,大数据作为推动社会进步和科技革新的重要力量,其“5V”特性——Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性)对计算机技术提出了前所未有的挑战,同时也给计算机技术带来了机遇。本文旨在探讨大数据背景下计算机技术的应用发展,分析大数据处理的关键技术,展示大数据在各行业中的应用案例,并预测未来的发展趋势,以期为大数据时代计算机技术的创新与应用提供理论依据和实践指导,推动大数据技术的健康发展。

关键词： 充电桩   健康评估   大数据   层次分析法   熵权法   TOPSIS  

摘要： 针对充电站运营中维护成本不断攀升、使用效率低下以及设备缺陷难以及时检测的问题,基于熵权法和TOPSIS算法提出了充电桩健康评估模型,旨在全面评估充电站的运行状况及设备健康情况,并以科学的方式确定各项指标的权重和评估参数,确保评估结果的客观性和可靠性。此外,还建立了一个全面的分级充电站健康评估系统,兼顾性能和可靠性两大关键因素。实践证明,该模型有一定研究意义和实用价值。

关键词： 大数据技术   光伏电站   发电功率   短期   预测方法  

摘要： 【目的】通过光伏发电功率短期预测技术可实时掌握光伏发电的输出功率,有助于电网调度部门统筹安排常规电源和光伏发电,合理调整调度计划,能有效减轻光伏发电系统接入对电网产生的不利影响,保证电网安全稳定运行。【方法】提取光伏发电功率的影响因子,分析太阳辐照度、温度、气象因子对光伏发电功率的影响,避免短期预测出现失误。基于大数据技术构建光伏发电功率短期预测模型,利用长短期记忆神经网络来提取光伏发电功率短期特征,确保功率预测的准确性。生成光伏发电功率短期非平稳预测序列,并捕捉光伏发电功率的时间序列特征,及时更新校正发电功率预测结果,从而得到精准的预测结果。【结果】设计方法的功率预测波动与实际波动一致,预测值与实际值之间偏差较小,能适应后续功率调度、运行需求。【结论】研究成果为制定合理的调度计划奠定重要基础,减少资源浪费,对提高电站经济效益具有重要的促进作用。

关键词： 人工智能技术   遥感地质学   教学实践  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展和在遥感领域的广泛应用,其对高等教育领域特别是对遥感地质学的教学实践提出了全新的要求和挑战。高校作为培养未来地质领域人才的重要基地,有责任及时调整教学内容和方法,以适应时代发展的需要。笔者分析当前人工智能技术在“遥感地质学”教学中的融合现状,以客观的视角分析其对提升教学效率、促进学生创新思维与能力培养所起到的关键作用,探讨如何在实际的教学过程中,科学、合理地引入人工智能技术,以优化“遥感地质学”的各个环节,包括理论教学、实验操作以及实践教学等,从而实现教学效果的全面提升,培养出更多具备高度专业素养和创新能力的遥感地质学人才。

关键词： 改进关联规则   Apriori算法   报送信息大数据   特征识别   神经网络   隐匿性加密算法  

摘要： 报送信息大数据的安全性直接关系到“数字化纪检云平台”数据挖掘的准确性,一旦泄露或者被篡改,纪检工作可靠性将大大降低,由此,提出一种基于改进关联规则的报送信息大数据特征隐匿性加密算法。手工获取报送信息大数据,通过连接转换器实时连通异构数据库,对不符合规范要求的数据进行自动修正,包括缺失数据填补、离群值处理和数据标准化。利用改进遗传算法改进Apriori算法,挖掘数据项或属性之间隐含的关联规则,通过关联规则识别报送信息大数据特征。以报送信息大数据特征为输入,利用神经网络层级之间的权重矩阵作为密钥,将明文数据转变为密文数据。结果表明:所研究加密算法应用下,“三公经费”开支数据加密后的密文和明文相关性均在0~0.2之间,说明所研究算法的加密效果较好,保证了报送信息大数据安全。

关键词： 大数据   中国劳动力市场   分类方式   就业特征   互联网   理论探讨   就业形态  

摘要： 近年来,随着互联网技术的不断进步,以及大数据和算法的迅猛发展,越来越多的劳动者开始从事平台就业工作。平台就业的出现极大地丰富了中国劳动力市场的就业形态。本文参考国际上已有的相关理论探讨,对平台就业进行明确分类,并利用互联网招聘大数据对不同类型的平台就业特征进行检验,以验证分类方式的合理性和可行性。

关键词： 大数据技术   电力营销策略   客户群体划分  

摘要： 文章旨在通过大数据挖掘方法实现电力营销中的客户群体划分,进而为制定个性化营销策略提供理论依据。为此,文章采用了随机森林算法对电力企业的客户数据进行分析,并针对客户基本信息、用电行为等特征进行了多维度挖掘,以实现客户群体划分。实验结果表明,随机森林算法在客户群体划分中的准确率达到96.3%,召回率为93.5%,F1分数为0.91,显著优于分类与回归树(Classification and Regression Trees,CART)决策树模型。研究结论表明,随机森林算法能有效提升客户群体划分的准确性,为电力企业制定个性化营销策略提供了可靠的技术支持。