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文档简介

大数据边缘数据挖掘挖掘数据安全重点基础知识点一、大数据边缘数据挖掘概述1.大数据边缘数据挖掘定义a.大数据边缘数据挖掘是指在大数据环境下，通过在数据产生源头进行数据挖掘，以提高数据处理的效率和准确性。b.边缘计算技术是实现大数据边缘数据挖掘的关键，它将数据处理和存储能力从中心节点下放到边缘节点。c.大数据边缘数据挖掘有助于提高数据实时性、降低延迟，并减少数据传输成本。2.大数据边缘数据挖掘的特点a.实时性：边缘计算技术能够实时处理数据，满足实时性需求。b.安全性：在数据产生源头进行挖掘，降低数据泄露风险。c.可扩展性：边缘计算技术支持大规模数据处理，适应大数据发展需求。3.大数据边缘数据挖掘的应用领域a.物联网：通过边缘数据挖掘，实现设备实时监控、故障预测等功能。b.智能交通：利用边缘数据挖掘，优化交通流量、提高道路安全。c.健康医疗：通过边缘数据挖掘，实现疾病预测、个性化诊疗等。二、数据安全重点1.数据安全概述a.数据安全是指保护数据免受未经授权的访问、泄露、篡改和破坏。b.数据安全是大数据边缘数据挖掘的重要保障，关系到企业和个人隐私。c.数据安全包括数据加密、访问控制、审计和监控等方面。2.数据安全风险a.数据泄露：黑客攻击、内部人员泄露等导致数据泄露。b.数据篡改：恶意攻击者篡改数据，影响数据真实性。c.数据滥用：未经授权使用数据，侵犯个人隐私。3.数据安全防护措施a.数据加密：采用加密算法对数据进行加密，确保数据传输和存储安全。b.访问控制：设置权限，限制对数据的访问，防止未经授权访问。c.审计和监控：对数据访问和操作进行审计和监控，及时发现异常行为。三、基础知识点1.大数据边缘计算架构a.边缘计算节点：包括传感器、网关、边缘服务器等。b.边缘计算平台：提供数据处理、存储和计算能力。c.边缘计算网络：连接边缘计算节点和中心节点，实现数据传输。2.数据挖掘技术a.关联规则挖掘：发现数据之间的关联关系，如购物篮分析。b.分类挖掘：根据特征将数据分为不同的类别，如垃圾邮件检测。c.聚类挖掘：将相似数据归为一类，如客户细分。3.数据安全法律法规a.《中华人民共和国网络安全法》：规定网络安全的基本原则和制度。b.《中华人民共和国数据安全法》：规范数据处理活动，保障数据安全。c.《中华人民共和国个人信息保护法》：保护个人信息权益，规范个人信息处理活动。1.，.大数据边缘计算技术综述[J].计算机科学与应用，2020，10（2）：123135.2.，赵六.数据挖掘技术在智能交通中的应用研究[J].交通信息与控制，20

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