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内外网分离后数据交互技术研究与应用
简介:本文介绍了内网与互联网隔离后的内外网数据传输的需求,分析了传统形式下移动介质的不足和安全隔离网闸对文件传输的局限性,描述了一种基于规避了移动介质使用风险,同时又利用了安全隔离网闸优点的文件传输方式,很好的提高了数据传输安全性,同时对未来的文件传输提出了方向。
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大数据背景下有关优化网络安全策略的探讨
简介:随着当今网络的快速发展,大数据时代已经悄然来临,进入了各行各业,并给人们的生活带来了无尽的便利。在信息产业领域,大数据具有领先地位。同时,它与网络安全问题相关。确保网络安全是大数据开发的重要挑战。本文将讨论网络安全性的定义、网络安全性的重要性、大数据安全性分析和网络安全性设备策略进行研究和分析,以期为相关各方提供参考。
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电力大数据下的数据安全防护
简介:近年来,我国的社会经济飞速发展,推动了电力行业发展的速度与规模,使电力行业成为了经济发展的支柱产业。在用电量日益增加,电气自动化应用程度越来越高的趋势下,电子设备在电力行业中的使用率得到提高,在能源行业中的占比也显著增加,为了进一步推动电力系统的信息化程度,保障信息安全,就需要做好电力大数据下的数据安全防护措施。
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浅谈网爬技术的案例分析
简介:网络爬虫技术的诞生主要为了实现自动化数据挖掘和定向信息收集,作为提供后期分析处理的情报工作。为了一探究竟,本文将从技术研究者的角度去介绍和分析网络爬虫(简称:网爬)的基础知识、应用场景和案例分析、常见的对抗(反爬)方式以及经典的案例分析。我们希望在形成通用的案例分析框架后,能够有望将其带入到实际的工作场景,创造企业信息化价值。
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“双平面”架构在调度数据网的应用研究
简介:随着近年来信息安全领域的不断发展,电力行业调度数据作为电力行业的重要系统,其对安全性和稳定性的要求也不断升高;相比较于传统的单一路由平面组网方式,电力调度系统基于其独特的网络架构,形成了双平面设计,从网络架构层面克服了原有信息安全性低下、通信效率慢、通道资源浪费严重等问题,不仅保障数据传输安全性,同时还稳步提升了系统效率;各地厂站作为电力行业的一部分,在电力调度领域积极响应国家和电网政策,大力推动调度数据网双平面建设,充分实现了电力调度的业务发展和安全需求。
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基于两化融合的大数据风险预警和安全信息管控系统分析
简介:针对燃煤火力发电厂,分析两化融合对火电厂的影响,提出安全防护与监测预警平台的内涵、设计原则、系统架构和性能要求,提高企业的主动风险预控与安全应急管理水平,并预测对两化融合其它业务的促进效果和其它实施效果。结果表明为了实现企业安全数据与信息化的融合,分四步走,包括通过数据资源规划,形成企业的安全数据标准和风险管理规范;构建企业安全管控的大数据中心,统一数据管理;建立安全数据的抽取机制;建立统一的 BI 智能安全预测分析与大数据风险预警平台。以两化融合为核心的安全管理子系统包括人身风险预控系统、生产数据实时系统 SIS、安全应急管理系统、外委人员二维码管理系统、全厂人员定位与轨迹管理系统、全厂门禁系统、全厂人员人脸识别与指纹联动系统、全厂车辆定位与安全管理系统、锅炉四管泄漏和防磨防爆管理系统、锅炉结焦与智能吹灰系统、生产现场视频识别跑冒滴漏系统、智能 DCS 与设备故障预警系统、全厂设备二维码与设备全寿命周期管理系统等。安全管理子系统包括了设备安全、人员安全、环境安全、制度安全四个维度的管控,目的是监控人的不安全行为、设备的不安全状态、管理的安全漏洞和环境的不安全因素。构建安全管理子系统的过程包括建立数据编码体系和三级六类 KPI 指标体系、完善厂级生产数据实时监控信息系统 SIS、打造智能化 DCS 系统、完成了 DCS 主机安全防护与审计监控系统、建立三维可视化系统、完成了数字化档案室建设、完成了数据采集和交换平台系统建设工作。
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RAID 技术为办公数据装上安全铠甲
简介:RAID 技术为办公数据装上安全铠甲
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电力大数据下的数据安全防护
简介:根据近年来我国大数据产业的发展情况来看,针对大数据的勒索攻击事件、数据泄露问题等不断增多,尤其是电力大数据具有利用价值高、敏感度高等,面临着更为严峻的安全形势。文章首先分析了电力大数据安全要求,其后详细探讨了电力大数据下的数据安全防护关键技术,最后围绕基于大数据的电力数据安全系统构建展开论述,以期可供参考。
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电力大数据下的数据安全防护
简介:经济的发展推动了我国电力行业的发展,也促使电力行业开始应用大数据等新技术进行经营和管理。而在使用大数据等先进技术的过程中,数据的安全风险成为影响电力企业正常运营和发展的重要因素之一。而在本文中,将针对电力大数据的应用特点、电力行业存在的数据安全风险以及加强安全风险防护的对策进行研究。通过本研究,希望能够促进电力数据安全风险防护水平的进步,从而保障电力行业的稳定发展。
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区域过滤的粒子群法对电力企业数据安全防护的优化分析
简介:电力企业信息化程度的提高,带来了数据安全的问题。电力作为社会发展的重要基础行业,数据安全问题直接决定电网的稳定,以及潮流、电流、电压的控制效果。粒子群算法能够对数据安全进行预测,及时采取人为的干预手段和措施。但是,粒子群算法采用遍历的方式寻找,延长了计算时间,无法满足电力企业现装信息设备的速度要求。为了改进这一问题,本文将区域过滤算法融入到粒子群中,分析其在数据入侵防范,危险区域搜索方面的效果。结果显示,区域过滤的粒子群算法,在相同防范等级下,迭代次数更少,计算时间更短,并满足现有信息设备的速度要求。
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大数据技术在电力系统信息安全防护中的应用研究
简介:目的:本文通过对电力行业信息系统现状进行分析,应用大数据技术解决电力系统信息安全风险问题。 过程:阅读大量文献资料研究传统电力系统信息安全防护中出现的风险问题,试用大数据技术进行代入解决。 方法:运用文献调查法研究大数据技术和调查电力系统信息安全现状,找出电力系统信息安全风险解决方法。 结果:大数据技术应用于电力系统可解决传统电力系统信息安全风险问题,在一定程度上规避了此类风险。
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基于数据挖掘和智能感知的信息外网全景管理模式探索与实践
简介:随着网络技术的不断发展,新技术新概念层出不穷,特别是大数据、物联网、云平台、移动互联、智能化等新技术发展,对网络安全的压力越来越大了,信息外网安全管理要适应建设泛在电力物联网和互联网+应用的新形势,转变管理模式顺理成章。通过进一步的管理模式转变,信息外网实现了全景的管理;通过基于数据挖掘和智能感知的信息外网全景管理模式探索与实践,优化管理流程,减少其他环节。使得信息外网的管理越来越智能了,实现了用户满意度的提升。
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电力大数据下数据安全防护的要点探究
简介:近年来我国在大数据社会认知、政策环境、产业发展、安全保障等方面取得一定进展,为大数据的可持续发展创造了良好条件。但同时也存在认知误区、数据主权安全、大数据产业生态安全、数据安全、核心技术难自主和人才短缺等安全问题和挑战。尤其针对电力行业,其作为国家基础性能源行业,在智能电网建设的行进过程中,电力数据的实时性、精确性对企业生产影响重大,因此,在推动大数据发展应用的同时,应采取有效措施积极应对大数据发展过程中面临的安全问题和风险,实现电力大数据持续健康发展,为国民经济保驾护航。
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基于茶杯式动态脱敏的电力云数据提取技术研究
简介:常规动态脱敏方法是一种与关联数据库间单向不可逆映射过程,缺乏脱敏技术的灵活性,限制了技术应用优势的发展与延续。本文针对此问题设计了一种茶杯式动态脱敏技术,通过设置动态脱敏代理模块,利用机器自然语言模式识别算法,提取出用户数据需求中的关键敏感信息,组建临时性脱敏规则进行脱敏处理。其中茶杯-滤网式创新性模式设计,在滤网资源池中增设边缘计算功能模块,便于用户与系统间实时的数据感知服务体验的双向反馈,用户可以直接向资源池申请滤网更换需求,边缘计算后的结论指导脱敏方案的调整,并在评估系统安全性后,更换脱敏滤网。在传统脱敏机制上即保留了数据隐私的二次安全性能,也增加了脱敏过程的双向性和灵活性。本文设计的方法具有一定创新性,在数据安全管理推进方面具有较高的参考价值。
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电力信息系统操作系统和数据库安全加固的技术研究
简介:随着现代信息技术的迅猛发展,我国电力产业的信息化建设步伐不断加快。而电力信息系统若想安全、稳定运行,就需要高度重视系统数据库的安全。因此,本文根据电力信息系统运行实际,重点对电力信息系统数据库安全加固的技术进行探究,以保障电力信息系统的安全运行,降低电力信息系统数据库的风险。
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