- 请阐述对传统数据安全的主要威胁？
- 资讯类型：数据政策 / 发布时间：2023-09-16 22:32:38 / 浏览：0 次 /
一、请阐述对传统数据安全的主要威胁？
一、数据泄露
云服务存储着海量的数据，因此云服务提供商越来越成为更重要的攻击目标。所储存的数据资产越重要，发生泄露产生的危害性也越大。当发生数据泄露事件后，公司可能面临罚款、法律诉讼或者背后衍生的黑产交易，商业违约调查和对客户的通知要花费巨大的成本。
二、数据永久丢失
随着云计算的逐步成熟，因供应商失误导致的数据丢失的事件逐步稀少，更多的是恶意攻击者通过永久删除云上数据，以此来损害公司利益。另外，云数据中心还面临着自然灾害的隐患。云服务商最好建立异地容灾备份机制，加强保护措施来维护应用和数据。
三、账户劫持
网络钓鱼、欺诈软件存在的漏洞在云环境仍然有效，使用云服务的攻击者可以通过窃取活动、操作业务和修改数据从而增加攻击面，发起其他对外的攻击。如果黑客获取了企业的登录资料，其就有可能操纵数据、返回虚假信息，将企业客户引到非法网站。
四、外部接口和API攻击
几乎每个云服务及应用均提供API服务。IT团队使用接口和API去管理和调用包括云资源、管理、服务编排和镜像等云服务。这些云服务的安全和可用性依赖于API的安全性。第三方服务依赖于或者调用这些接口服务时，客户一旦引入更多的服务或者认证时，面向的风险也随之增加。由于API和接口大都对外部互联网开放，几乎是暴露是系统暴露在最外围的部分。
五、DDOS攻击
遭受Ddos攻击时，系统通常运行缓慢或者服务响应超时甚至停止，导致客户流失。另外，在按需付费场景下，Ddos攻击还会消耗处理大量的系统资源，客户或许不得不对此支付高昂的费用。伴随着常见的大流量式的ddos攻击，客户也需注意到另外一种攻击面在web和数据库应用层面的ddos攻击。
六、 共享技术带来的威胁
共享技术中的漏洞给云计算构成重大威胁，云服务提供商共享基础设施、平台、应用等，如果漏洞在任何一个层面发生，均会波及每个客户。可能一个漏洞或一次错误的配置将对整个云服务商层面造成危害。对此云服务提供商应该使用深度防御体系，包括对主机的多因素认证、基于主机和网络的入侵检测系统、使用最小权限原则，合理的网络划分，及时更新补丁等。
另外，APT寄生虫、系统漏洞、滥用云服务、内部恶意行为等问题，也威胁着云数据的安全。
二、阐述论文的要点怎么写？
1、论文标题
论文的标题是我们在刚开始写作毕业论文时，就首先要先明确的。论文标题的选择要适度，范围不能过大或是过小，如果选择的范围过大，那么在后期写作的时候就会导致论文的内容比较分散，造成主题不明的情况。可范围如果过小的话，那么则又会导致写到一半发现无内容可写，这样论文的总字数就可能会达不到要求。标题是居于我们论文当中第一行的居中位置，且字体通常要比正文内容的字体稍大一些。
2、论文的中英摘要
通常我们在写论文摘要的时候，一般都是中文摘要在前英文摘要在后。摘要内容需要我们将论文的研究目的、方法、结果和结论等，通过围绕主题简洁进行展开，主要是需要将重点部分介绍清楚，通常一万字的论文当中中文摘要有200-300的字数就行，英文摘要不超过250个实词。论文的摘要和关键词应怎么撰写?
3、关键词
关键词也可以叫做论文的主题词，是我们从论文当中选出来为论文的搜索提供方便，通常选择3-8个词用比较显著的字体另起一行，排在摘要的左下方位置。
4、正文内容
论文的正文部分是我们论文当中最重要而且是最精彩的部分，也是我们整篇论文当中是最核心的部分。通常正文内容应包括有开头、本论以及结论三个主要部分，是论文的实质内容体现。
5、参考文献
参考文献的引用对于我们这些刚接触到学术论文写作的学生来说，是必不可少的一个部分。我们在搜集参考文献的过程中也能提高我们的见识增广我们的视野。
三、请简述当今职场常见的考勤数据采集方式？
打卡记录方式居多，钉钉等等打卡软件
四、请阐述数据实时计算的基本处理流程？
步骤一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。
步骤二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
步骤三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
步骤四：挖掘
数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
五、请阐述图形元件的特点？
影片剪辑元件可以加入动作语句,图形元件的实例上则不能; 影片剪辑元件的播放不受场景时间线长度的制约，图形元件的播放完全受制于场景时间线; 影片剪辑元件可以加入声音,图形元件则不能. 影片剪辑的功能强，有很多方法和属性，而图形元件就没有那么多属性。 影片剪辑包括 图形元件。 所以图形元件没有什么是影片剪辑无法实现的。
六、数据采集的方式？
1、数据采集根据采集数据的类型可以分为不同的方式，主要方式有：传感器采集、爬虫、录入、导入、接口等。
2、数据采集的基本方法:
（1）传感器监测数据：通过传感器，即现在应用比较广的一个词：物联网。通过温湿度传感器、气体传感器、视频传感器等外部硬件设备与系统进行通信，将传感器监测到的数据传至系统中进行采集使用。
（2）第二种是新闻资讯类互联网数据，可以通过编写网络爬虫，设置好数据源后进行有目标性的爬取数据。
（3）第三种通过使用系统录入页面将已有的数据录入至系统中。
（4）第四种方式是针对已有的批量的结构化数据可以开发导入工具将其导入系统中。
（5）第五种方式，可以通过API接口将其他系统中的数据采集到本系统中。
七、从不同角度阐述数据的类型？
数据类型有八种，分别是：数组、栈、队列、链表、树、散列表、堆、图
常用数据结构
各种数据结构的优缺点
1、数组
数组是可以在内存中连续存储多个元素的结构，在内存中的分配也是连续的，数组中的元素通过数组下标进行访问，数组下标从0开始。例如下面这段代码就是将数组的第一个元素赋值为 1：
int[] data = new int[100]；data[0] = 1;
优点：
1、按照索引查询元素速度快
2、按照索引遍历数组方便
缺点：
1、数组的大小固定后就无法扩容了
2、数组只能存储一种类型的数据
3、添加，删除的操作慢，因为要移动其他的元素。
适用场景：频繁查询，对存储空间要求不大，很少增加和删除的情况
2、栈
栈是一种特殊的线性表，仅能在线性表的一端操作，栈顶允许操作，栈底不允许操作。 栈的特点是：先进后出，或者说是后进先出，从栈顶放入元素的操作叫入栈，取出元素叫出栈。
栈的结构就像一个集装箱，越先放进去的东西越晚才能拿出来，所以，栈常应用于实现递归功能方面的场景，例如斐波那契数列。
3、队列
队列与栈一样，也是一种线性表，不同的是，队列可以在一端添加元素，在另一端取出元素，也就是：先进先出。从一端放入元素的操作称为入队，取出元素为出队。使用场景：因为队列先进先出的特点，在多线程阻塞队列管理中非常适用。
4、链表
链表是物理存储单元上非连续的、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表的指针地址实现，每个元素包含两个节点，一个是存储元素的数据域 (内存空间)，另一个是指向下一个节点地址的指针域。根据指针的指向，链表能形成不同的结构，例如单链表，双向链表，循环链表等。
链表的优点：
链表是很常用的一种数据结构，不需要初始化容量，可以任意加减元素；
添加或者删除元素时只需要改变前后两个元素节点的指针域指向地址即可，所以添加，删除很快；
缺点：
因为含有大量的指针域，占用空间较大；
查找元素需要遍历链表来查找，非常耗时。
适用场景：
数据量较小，需要频繁增加，删除操作的场景
5、树
树是一种数据结构，它是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫作 “树” 是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点：
每个节点有零个或多个子节点；
没有父节点的节点称为根节点；
每一个非根节点有且只有一个父节点；
除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树；
在日常的应用中，我们讨论和用得更多的是树的其中一种结构，就是二叉树。
二叉树是树的特殊一种，具有如下特点：
1、每个结点最多有两棵子树，节点的度最大为2。
2、左子树和右子树是有顺序的，次序不能颠倒。
3、即使某节点只有一个子树，也要区分左右子树。
二叉树是一种比较有用的折中方案，它添加，删除元素都很快，并且在查找方面也有很多的算法优化，所以，二叉树既有链表的好处，也有数组的好处，是两者的优化方案，在处理大批量的动态数据方面非常有用。
扩展：
二叉树有很多扩展的数据结构，包括平衡二叉树、红黑树、B+树等，这些数据结构二叉树的基础上衍生了很多的功能，在实际应用中广泛用到，例如mysql的数据库索引结构用的就是B+树，还有HashMap的底层源码中用到了红黑树。这些二叉树的功能强大，但算法上比较复杂，想学习的话还是需要花时间去深入的。
6、散列表
散列表，也叫哈希表，是根据关键码和值 (key和value) 直接进行访问的数据结构，通过key和value来映射到集合中的一个位置，这样就可以很快找到集合中的对应元素。
记录的存储位置=f(key)
这里的对应关系 f 成为散列函数，又称为哈希 (hash函数)，而散列表就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整形数字，然后就将该数字对数组长度进行取余，取余结果就当作数组的下标，将value存储在以该数字为下标的数组空间里，这种存储空间可以充分利用数组的查找优势来查找元素，所以查找的速度很快。
哈希表在应用中也是比较常见的，就如Java中有些集合类就是借鉴了哈希原理构造的，例如HashMap，HashTable等，利用hash表的优势，对于集合的查找元素时非常方便的，然而，因为哈希表是基于数组衍生的数据结构，在添加删除元素方面是比较慢的，所以很多时候需要用到一种数组链表来做，也就是拉链法。拉链法是数组结合链表的一种结构，较早前的hashMap底层的存储就是采用这种结构，直到jdk1.8之后才换成了数组加红黑树的结构
哈希表的应用场景很多，当然也有很多问题要考虑，比如哈希冲突的问题，如果处理得不好会浪费大量的时间，导致应用崩溃。
7、堆
堆是一种比较特殊的数据结构，可以被看作一棵树的数组对象，具有以下的性质：
堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；
堆总是一个完全二叉树。
将根节点最大的堆叫作最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫作最小堆或小根堆。常见的堆有二叉堆、斐波那契堆等。
因为堆有序的特点，一般用来做数组中的排序，称为堆排序。
8、图
图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成。其中，为了与树形结构加以区别，在图结构中常常将结点称为顶点，边是顶点的有序偶对，若两个顶点之间存在一条边，就表示这两个顶点具有相邻关系。
图是一种比较复杂的数据结构，在存储数据上有着比较复杂和高效的算法，分别有邻接矩阵 、邻接表、十字链表、邻接多重表、边集数组等存储结构。
八、如何采集App的数据？
可以采集的，用用python语言编写代码，写个爬虫爬取文件，当然最专业的还是某宝中的楚江数据，可以代写爬虫，也可以直接让他们爬取数据。
九、采集汽车数据的方法？
1-使用规则市场快速导入已成熟的规则:八爪鱼采集软件内菜单栏可以找到“采集规则”一项。
2.导入下载好的规则,编辑采集任务名称
3.进入采集流程编辑,点击流程线上的打开网页可以将示例中的网址修改你需要采集页面的URL,修改完记得点击保存。
4.点击提取数据,可以对采集的文本字段名称进行修改,完成编辑保存后进入下一步。
十、ct数据采集的原则？
CT数据采集应遵循四个原则：
①投影是X线束扫描位置的函数；
②扫描应毫无间隙的覆盖或局部的重叠；
③提高扫描速度；
④数据采集要精确。
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