大数据用于安全领域 公开课比赛一等奖

大数据用于安全领域基本概念0102典型案例Content目录01

基本概念基本概念

大数据时代来临，各行业数据规模呈TB级增长，拥有高价值数据源的企业在大数据产业链中占有至关重要的核心地位。在实现大数据集中后，如何确保网络数据的完整性、可用性和保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威胁影响，已成为政府机构、事业单位信息化健康发展所要考虑的核心问题。大数据安全的防护技术有：数据资产梳理（敏感数据、数据库等进行梳理）、数据库加密（核心数据存储加密）、数据库安全运维（防运维人员恶意和高危操作）、数据脱敏（敏感数据匿名化）、数据库漏扫（数据安全脆弱性检测）等。

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典型案例欺诈检测

消费者的期望增长极其迅速。所有的客户都愿意定期获得卓越的体验。因此，建立数字信任和安全体系已成为许多服务和产品供应商的关键战略。企业高层必须尽力组织一个有效的欺诈管理系统，因为如今，如何防止欺诈问题已经比以往任何时候都要棘手。欺诈和网络犯罪通常使用的是难以发现的先进技术和手段。越来越复杂的机制逐渐出现，被许多不法分子借以提高其网上非法活动能力。一旦发生信任崩溃事件，企业多年来辛苦建立客户信任可能将毁于一旦。传统的欺诈检测操作包括欺诈筛查团队使用欺诈检测软件来对历史数据进行总计和目录合并。得益于数据科学、算法和人工智能解决方案，我们有可能将欺诈带来的损失降到最低。数字智能技术的应用可以大大降低风险，有远见的组织应用这些创新来预防欺诈行为，减少退单拒付，执行社区审核和社区监督。

行业知识

不断积累行业知识会带来竞争优势，并有助于推动业务的增长。为您的业务发展了解当前的趋势、最新的行业新闻和创新应用，将帮助您获得专业性的增长和高客户信任度。个人数据需求的不断增长，需要能够提高信任和安全的发展策略。想想看，如电商平台，希望他们的用户向其不认识的人付款，并且分享他们的个人信息，甚至包括信用卡号码等。在这种情况下，信任和安全团队就成为许多公司和组织不可避免的组成部分。这些团队通常需要考虑客户的数据保护和欺诈行为的预防。作为信任和安全团队的重要成员，数据科学家主要关注身份、安全和数字交互问题。数据科学家通过开发和扩展数据基础设施，进行深入分析，优化统计算法和模型，以促进战略决策。信任和安全团队努力保护和执行其信任和安全策略，解决客户纠纷，促进金融交易等。他们的职责范围通常取决于公司或组织的类型以及他们所代表的业务领域。价格优化

公司不能再指望很快就获得高销量，顾客的购买习惯和决策每天都在变得越来越复杂。商家提供的商品和服务种类越来越多，这些商品和服务的质量，以及各种价格优惠对决策过程有相当大的影响。价格是一个重要的决策因素，部分主要涉及到三个问题，包括支付意愿、增量利润、目标和约束。智能价格优化包括通过大数据分析解决方案，帮助企业预测客户对价格变化的反应，以实现销售和利润最大化。在价格优化中，安全性是非常重要的，运算的可靠性是最关键的问题之一。这里也提出了防止价格螺旋上升的措施——在价格优化范围内应用各种智能预测和预警机制来预测负面影响。一套行之有效的价格优化管理体系，使企业在竞争中处于优势地位。AI中的信任

信任是互动的基础，对人工智能的信任可以极大地提高客户体验的质量。AI引擎和算法可以被训练来执行各种任务，并帮助推动信任和安全流程的改进。在成都转行学习大数据，加米谷大数据培训，大数据开发零基础班正在报名中。AI在信任和安全改进过程中的引入，为公司和组织开辟了新的机会。有了AI支持的软件，他们甚至可以在用户欺诈之前，就发现并禁止可疑活动。此外还有一个方法，就是禁止来自同一来源的IP，以防这个来源被认为是不可靠的。AI模型可以通过内部和外部数据来检测各种因素。因此，公司可以用于防止付款欺诈、帐户接管或帐户滥用。此外，AI的引入减少了偏见。事实证明，AI解决方案能够检测到隐藏的偏见，这些偏见在人们