物联网、云计算、大数据、人工智能的区别以及彼此存在的联系

物联网、云计算、大数据、人工智能的区别以及彼此存在的联系

一、物联网

1、什么是物联网?

物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。

后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。

2、物联网的关键技术

传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。

RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。

嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。

现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。

二、云计算

人工智能在物联网中的应用毕业论文

毕业设计 设计（论文）题目：人工智能在物联网中的应用 专业班级：物联网141 学生姓名：周钟婷 指导教师：李生好 设计时间：2017.5.8——2017.6.9 重庆工程职业技术学院

重庆工程职业技术学院毕业设计（论文）任务书 任务下达日期：2017.5.8 设计（论文）题目：人工智能在物联网中的应用 设计（论文）主要内容和要求： 1.显示器件：引领TFT-LCD技术的创新和发展，致力于加快AMOLED、柔性显示、增强 现实、虚拟现实等新型显示器件及薄膜传感器件的进步。 2.智慧系统：以“物联网和人工智能”为主要方向，以用户为中心，基于在显示、人 工智能和传感技术优势，发展智能制造、智慧屏联、智慧车联、智慧能源四大物联网解决方案。 3.智慧健康服务：将显示技术、信息技术与医学、生命科技跨界结合，发展信息医学， 提供物联网智慧健康产品及服务。 教学团队主任签字：指导教师签字： 年月日年月日

重庆工程职业技术学院毕业设计（论文）指导教师评语评语： 成绩： 指导教师签名： 年月日

重庆工程职业技术学院毕业设计（论文）答辩记录

目录 摘要................................................... (1) 第一章目前人工智能技术的研究和发展状况......... . (2) 第二章显示器件事业技术应用 (2) 第三章智慧系统事业技术应用 (2) 3.1智能制造 (2) 3.2智慧屏联 (2) 3.3智慧能源 (2) 3.4智慧车联 (3) 第四章智慧健康服务事业技术应用.................... .. (3) 第五章目前人工智能发展中所面临的难题.......... . (3) 5.1计算机博弈的困难................... .. (3) 5.2机器翻译所面临的问题................... . (4) 5.3自动定理证明和GPS的局限.......... (4) 5.4模式识别的困惑 (5) 第六章人工智能的发展前景 (5) 6.1人工智能的发展趋势 (5) 6.2人工智能的发展潜力大 (5) 结束语 (6) 参考文献 (6)

大数据云计算环境下的数据安全

大数据云计算环境下的数据安全 摘要：随着科学技术的不断进步，大数据和云计算在社会生活和工作中的价值越来越突出，给人们的生活带来了极大的便利。现代信息技术为人们的社会生活带来了变革，互联网技术的应用也改变了以往的生活方式，在提供便利之处的同时，数据安全隐患也成为了当前要重点考虑的问题，信息和隐私被泄露等也严重的影响了人们的生活。因此则要运用各种信息技术为数据安全提供强有力的保障，避免发生隐私泄露的问题，进一步提升数据的安全可靠性。电网公司在社会生活中承担着重要的作用，要通过提升数据安全性，为人们提供更加优质的服务，有效提升电网公司的综合水平。 关键词：大数据；云计算环境；数据安全 引言：近年来信息技术的发展推动了大数据云计算的应用，利用虚拟的网络平台实现对数据的储存和处理功能，并且传递到用户手中。大数据云计算具有效率高、容量大、更加便利等优势，是新型的数据处理方式，和传统的方式相比更加快速便捷，因此已经成为当前最主要的数据处理方式。但是大数据云计算的出现给人们带来便利的同时也导致信息隐私存在被窃取的风险，并且数据安全管理方面也存在不足之处。因此要具体分析当前数据安全管理出现的问题，重视网络防护系统的作用，从根源上杜绝网络数据信息被窃取的问题，保障数据的安全性。在信息化社会当中电网公司则要重点关注大数据云计算的安全管理问题，立足于大数据云计算的优势

出发，有针对性的解决目前存在的安全问题，有效的提升电网公司的大数据云计算的安全环境，确保数据处理的安全可靠性，提升服务质量和效率。 一、大数据云计算的优势分析 当前随着大数据云计算在社会中的作用越来越突出，大数据云计算在社会生活和工作中具有明显的应用价值，下面主要从以下几点来分析： 1.1信息处理效率得到极大的提升 当前是信息爆炸的社会，在工作和生活中存在大量的数据内容，随着信息数据的不断增加，数据处理效率的进步尤为重要，通过信息技术的创新应用，有效的提升数据处理效率，能为企业带来成本上的节约。充分的利用大数据云计算技术，对复杂庞大的数据进行快速的处理，极大的提升了信息的处理速度，改变传统信息处理方式的弊端。从电网公司的发展来看，大数据和云计算的科学运用具有重要的意义，有效的促进信息处理能力的进步，并且发挥了信息的最大价值。 1.2 数据虚拟动态化的优势 充分的利用大数据和云计算技术，有利于实现数据的虚拟和动态化价值，从根本上有效的提升信息处理的整体速度。云计算具有较为明显的数据动态扩展特征，用户可以根据自身的信息需求选择，实现合理性的规划。云计算是虚拟技术，可以实现设备间差异性和兼容透明化，在管理上具有更高的效率，数据资源通过大数据

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：

所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。

云计算与大数据处理 -4

考点： 云计算部分 云计算定义；云计算的特点； 云计算的三种不同部署模式； Google 文件系统的特点及平台结构； 云存储的相关解决方案； 云服务的三种类型及其特点； 虚拟化技术的特点；虚拟化的业界集中不同的解决方案； 云桌面的定义；桌面云的基本架构；无盘工作站的特点； 大数据处理部分 大数据的4V特征； 掌握hdfs中namenode与datanode的作用； MapReduce处理模型； 理解WordCount程序处理流程； Hadoop中运行MapReduce作业的工作原理； 1. Memcache主要应用于（B） A. 静态页面缓存 B. 动态页面缓存 C. 页面片段缓存 D. 数据缓存 2. Mapreduce 适用于（D） A.任意应用程序 B.任意可在windows servet2008 上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D.可以并行处理的应用程序 1. 云计算的特点？（AB CDE） A．大规模 B.平滑扩展 C.资源共享 D.动态分配 E.跨地域 2. 与传统的分布式程序设计相比，MapReduce 封装了（ABCD）等细节，还提供了一个简单而强大的接口。 A. 并行处理 B. 容错处理 C. 本地化计算 D. 负载均衡 3. 云存储解决方案价值有哪些？（ABCD） A. 海量小文件的高效管理 B. PB级的存储空间和线行扩展能力 C. 可动态提升的性能 D. 数据高可靠性 4. 目前，选用开源的虚拟化产品组建虚拟化平台，构建基于硬件的虚拟化层，

可以选用（BCD） A. Xen B. VMware C. Hyper-v D. Citrix 5. 在云计算中，虚拟层主要包括（ABC） A.服务器虚拟化 B.存储虚拟化 C.网络虚拟化 D.桌面虚拟化 6. 云安全主要的考虑的关键技术有哪些？（ABC） A.数据安全 B.应用安全 C.虚拟化安全 D.服务器安全 7. Google 文件系统将整个系统的节点分为（ABC）的角色 A.客户端 B.主服务器 C.数据块服务器 D.监测服务器 8. 云计算基础架构的层次结构中包含（ABCD） A.基础设施层 B.中间件层 C.显示层 D.管理层 9. 下列属于Google 云计算平台技术架构的是（ABC） A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 10. Hadoop项目包括（ABD） A. Hadoop Distributed File System（HDFS） B. Hadoop MapReduce编程模型 C. Hadoop Streaming D. Hadoop Common 云计算部分： 云计算定义： 云计算模型能以按需方式，通过网络，方便的访问云系统的可配置计算资源共享池(如：网络，服务器，存储，应用程序和服务) 。同时它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互，迅速配置提供或释放资源。 1、狭义云计算：是指IT基础设施的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。 2、广义云计算：是指服务的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT、软件和互联网相关的，也可以是其他任意的服务。 云计算特点： 1、自助式服务：消费者无需同服务提供商交互就可得到自助的计算、资源能力，如服务器的服务、网络存储等。

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。

人工智能大数据和云计算的融合发展

人工智能大数据和云计算的融合发展 发表时间：2019-05-05T17:28:24.400Z 来源：《电力设备》2018年第31期作者：乔金松 [导读] 摘要：随着大数据时代的到来，社会生活和生产已经发生了翻天覆地的变化，这种变化在给人们的生活、学习和工作带来方便的同时，也带来了更多地挑战，从而引发了人们对云计算与大数据的高度关注和讨论。 （国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司江苏泰州 225300） 摘要：随着大数据时代的到来，社会生活和生产已经发生了翻天覆地的变化，这种变化在给人们的生活、学习和工作带来方便的同时，也带来了更多地挑战，从而引发了人们对云计算与大数据的高度关注和讨论。从当前云计算与发数据的发展来看，尽管早已走进人们的实现，但是仍旧还有相当一部分的人对云计算与大数据的相关内容并不是非常了解。基于此，本文对人工智能大数据和云计算的融合发展进行分析讨论。 关键词：人工智能；大数据；云计算；融合发展 2016年，百度总裁张亚勤在百度云智峰会提出，在未来的一段时间里，人工智能对人们生活的影响将会和电力一样，而且对人们的数字体验生活具有主导作用；大数据与新能源类似，它能够让服务更好的把握用户的需求变化，从而使用户能够更加便利的获得自己需要的服务。而云计算则为应用和服务的运行提供基础保障。如此来讲，人工智能、大数据和云计算的融合发展将会成为未来主要的发展趋势。 1人工智能、大数据和云计算概述 1.1人工智能的概述 人工智能包括我们常见的机器人，但并不等同于机器人，准确来说属于计算机学科的一个分支。主要是运用计算机编程的方法，模拟人脑进行机械化的操作，为人们的生活带来便利。上世纪四五十年代，人工智能已开始研究，发展至今，已经融入到生活中的方方面面。如我们在工厂里见到的机械臂、流水线上的自动识别包装；手机上的指纹识别、人脸识别；越来越多的自动驾驶程序；震惊全球的人机对抗中那些轻松战胜人类的机器人；能不出门就走遍世界的AI眼镜……人工智能不断冲击人们的想象，也不断地提高人们的生活质量。未来的人工智能是不是会替代人类？这是个未知数，但当前人工智能的发展还有很大的空间。 1.2大数据的概述 所谓的大数据，就是一个数据体量、类别都非常庞大的数据集，在这个数据集当中，我们难以利用传统的数据库工具获取以及处理器中的内容。数据类型多、数据处理快、数据真实性高以及数据规模大是其最为重要的四个特征。 第一，大数据有着非常多的数据类型，其中的数据并不是来自于单一的数据源，而是来自很多数据源，其中有着十分丰富的数据种类以及格式；第二，大数据有着很大的规模，一般来讲在10TB左右；第三，大数据有着很高的真实性，新型数据使得传统的数据源遭到了打破，而企业的发展也需要有效、真实、安全的信息；第四，大数据有着很快的处理速度，能够及时、快速地对数据进行处理。 1.3云计算基本概念 云计算指的是一种按使用量进行付费的计算模式，在这种计算模式下，网络访问非常的便捷，用户可以根据自己的需要，进入到可配置的计算资源共享池（如网络、服务器、应用软件等），获取自己想要的资源，或者与服务供应商进行交互，而这种模式也无需投人大量的管理工作。简言之，云计算是一种模式，既商业模式，同时也是一种计算模式。 2云计算与大数据二者之间的联系 云计算与大数据二者之间相同点：第一，提供的数据的存储和处理服务，这是云计算与大数据的最大共同点；第二，占用大量的存储和计算资源；第三，均离不开海量数据存储技术、海量数据管理技术。根据云计算与大数据二者之间的相同点。可以从中挖掘出一条非常有用的信息：在进行云计算的时候，所具备的弹性动态和动态调配、资源的虚拟化、按需使用等基本要素与大数据的处理技术实现了完美契合网。从云计算与大数据的发展趋势来看．二者如果想要充分发挥出引领时代发展的作用，必须要实现有机的结合，这样才能够在满足用户需求、提升商业价值方面更让人信服。 3人工智能、大数据和云计算发展中的问题 现阶段，人工智能、大数据与云计算的融合发展还正在探索中，其中存在大量的问题亟待解决。例如：专业人才问题、云计算的安全性问题、大数据的共享与隐私问题、人工智能的费用问题等。人工智能、云计算和大数据在未来具有非常广阔的发展空间，而且各项技术手段逐步趋于成熟，三种技术在各个领域内的应用也将会带来颠覆性的改变。 4人工智能、大数据以及云计算的融合发展探究 云计算为大数据的发展提供坚实的基础保障，云计算的发展与大数据的积累，为人工智能的发展提供非常有力的支持，另外，也是人工智能实现实质性突破的核心所在。云计算应用深度与广度的拓展依赖于大数据与人工智能的发展与进步。当前我国科技水平的发展已经相对成熟，因而人工智能、大数据与云计算的发展正处于黄金时代，对人工智能的发展提供强有力的推动力。此外，人工智能的发展速度也完全超乎人们的预期，未来的人工智能将会和电力一样，对人们的生产生活产生巨大的影响，而且我国的生产力将会呈现出非常显著的提升。人工智能的内涵逐步趋于多样化发展，其细分领域也非常丰富，包括语音识别、用户画像等。此外，人工智能与大数据、云计算之间的界限越来越不清晰，难以分别。 另一方面，大数据技术在各个领域的应用也更加广泛，人们对其商业价值的挖掘从未停止之。云计算则是大数据应用的基础，当前阶段，云计算技术已经在存储和计算的基础上获得了极大的扩展和丰富，这是由于人工智能和物联网的逐步普及使得连接网络设备的数量规模变得越来越庞大，在这样的情况下，云计算所要面对的数据也变得更多。这就使得云服务在智能生活中所占的地位得到了极大的提升，逐渐发展为下层建筑。云计算是数字经济时代下的基础性设施，同时也是实现“互联网+”不可缺少的一部分。结合其发展现状来看，云计算已经成为许多产业改革创新的重要推动力，同时也是人工智能的重要承载体。可以预见到，随着云计算应用的深度和广度的提高，“用云量”必然会成为衡量一个行业数字经济发展水平的重要参考依据。 在人工智能应用的过程中，大数据作为重要的参考依据，主要作用是帮助人工智能对行为智能进行判断。云计算的实现则是建立在大数据运算的基础上的，与此同时，云网络会对大数据运算的结果进行保存，推动人工智能的实现。深度学习是人工智能不断发展的不竭动力，由此可见，人工智能的实用机制必然会随着时间的推移和数据的积累不断提高。大数据和云计算为深度学习提供了有力的支撑，换而言之，只有在云计算和大数据的辅助下，人工智能才能持续不断的发展下去，云计算和大数据是人工智能发展的主要推动力。反过来讲，

云计算与大数据是什么关系

云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的，虽然总这样说，但有谁知道云计算和大数据之间的关系，我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识，那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。 云计算的关键词在于‘整合’，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。 大数据处理 他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系： 首先，云计算是提取大数据的前提。 信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数

据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次，云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次，云计算可高效分析数据。 数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。最后，云计算助力企业管理虚拟化。 可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用

大数据时代人工智能的创新与发展研究

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/8516221586.html, 大数据时代人工智能的创新与发展研究 作者：徐卓函 来源：《科技资讯》2015年第33期 摘要：大数据和人工智能是今天计算机学科的两个重要的分支。近年来，有关大数据和 人工智能这两个领域所进行的研究一直从未间断。其实，大数据和人工智能的联系千丝万缕。首先，大数据技术的发展依靠人工智能，因为它使用了许多人工智能的理论和方法。其次，人工智能的发展也必须依托大数据技术，需要大数据进行支撑。大数据时代背景下，未来人工智能会有哪些创新和发展，大家拭目以待。 关键词：大数据人工智能云计算数据挖掘机器人人工神经网络 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）11（c）-0030-02 1 什么是大数据 1.1 大数据的定义 大数据是一个数据体量和数据类别都十分庞大的数据集。这个庞大的数据集，我们今天还无法用传统的数据库工具对它的内容进行获取和处理。整体概括起来，大数据具有数据类型多、数据规模大、数据真实性高、数据处理快等四大特征。 大数据的特征：第一，是指数据类型非常多，它的数据来自多种数据源，而非单一的一种数据源，数据的种类和数据的格式日渐丰富；第二，是指数据规模非常大，通常在10TB左右，规模非常庞大；第三，是指数据的真实性非常高，一些新的数据源渐渐兴起，打破了之前传统的数据源，今天的企业愈发需要这些有效的信息，以确保其真实性及安全性；第四，是指数据处理的速度非常快，能够做到数据的及时快速处理。 1.2 大数据的发展历程 “大数据”一词最早提出的是麦肯锡研究院于2011年发布的研究报告《大数据》。之后，经美国高德纳公司和美国一些科学家的宣传推广，渐渐地大数据概念开始流行起来。 大数据发展的萌芽期，是20世纪90年代至21世纪初，此时处于数据挖掘技术阶段。这一时期，随着数据挖掘理论和技术的一步步成熟，已开始有一些与商业相关的智能工具开始被人们所应用，如专家系统、数据仓库和知识管理系统等。 大数据发展的突破期，是2003—2006年，此时处于自由探索非结构化数据阶段。这一时期，非结构化数据的迅猛发展带动了大数据技术的快速发展。此时，可以以2004年Facebook 的创立为标志，此时是大数据发展的突破期。

物联网和人工智能相结合的作用

物联网和人工智能相结合的作用 让我们以日常生活中的物联网为例，想象一下，在你下班回家的路上，通常情况下你的身体和心理参数每天都是平稳的，如果突然出现脉搏加速，那么可能是因为你正在跑步或者处于紧张状态，也可能是有人跟踪你。如果你拥有一个可以监测所有参数的智能可穿戴设备将会怎样？它将会发现异常情况，然后触发报警或通知周围的其他设备。 在过去的一年中，我们已经认识到为了让大量传感器设备联机，从功能上讲，人工智能是必备的。而且，为了能够分析解读从各种设备获取的数据，人工智能在物联网革命中的重要性就更突出了。量化自我和物联网革命“量化自我”一词有助于我们理解物联网和人工智能相结合。简而言之，量化自我是通过自我跟踪技术实现自我认识。有些问题一直困扰着我们：我们过得好吗？我们还能做出哪些改变？我们应该在哪些方面节省时间？我们收集日常生活中方方面面的数据并加以分析，比如我们的食物消耗或者我们周围的空气质量；我们分析情绪的不同状态，我们常常担心自己的状况，不管是精神上或身体上。当物联网系统能触发一种行为时，数据对我们最有价值，这意味着我们应该实时收集并分析数据，以保持信息的连续性。总的来说，这就是导致物联网革命出现的重要步骤之一。物联网需要人工智能预测显示，到2020年我们每个人都会拥有很多连网设备，每秒需处理数TB的数据，这还不包括那些与宠物相关的连网设备，在某种程度上，物联网将成为地球上最大的数据来源。物联网革命可以让设备提示真正的商机在哪。我们已经见证了信息技术是如何推动传统系统向高度智能化的应用和服务转变的过程。为了立即识别已知模式或新模式，有必要实时进行数据收集。然而，寻找用所有这些设备产生的数据和信息来执行此操作的方法仍然是一个大问题。目前可以利用人工智能帮助解决一些仍由人力执行的任务，一旦计算机能够完全模拟人脑，就会引发“智力爆炸”，从而彻底改变文明，创新速度将呈指数级增长。人工智能肯定会超越自动驾驶汽车和飞机，如果世界上每台设备具有自我学习能力，且接入全球互联的计算环境，这个世界将如何运作？人工智能是物联网革命的一部分每个大公司都会收集和维护大量与客户相关的个人数据，包括他们的偏好、

课后作业答案云计算与大数据

第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2.西摩·克雷(Seymour Cray) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6.Java 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8.(1) 超大规模 “云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都

人工智能与健康公需考试答案二

人工智能与健康公需考试答案二 一、判断题 1.智慧社区信息服务平台的作用比较全面，为生活带来更多便利。 正确 2.智慧养老从老年人本身出发，能够满足老年人不同层面的需求。 正确 3.目前在我国，收集到的老年人在生活自理能力服务需求方面的数据，都是掌握在不同的部 门手里，没有能够实现数据的共享，信息孤岛的情况严重。 正确 4.根据《大数据在医疗领域的应用》，当今时代信息技术进一步推动了经济的增长和社会的发展，推动了知识传播应用进程的变化。 正确 5.大数据实际上是指一种思维方式、一种抽象的概念。 正确 6.大数据等于传统的数据库建设、传统的普查、数据中心建设、云计算建设。 正确 7.以大数据应用促进医药分离改革，遏制虚高药价。 正确 8.“互联网+”行动将重点促进以移动互联网、云计算、物联网、大数据等与现代制造业相 结合。 正确 9.大数据特征是数据量很大，价值密度很高，同时它的价值总量很高，它对于商业有很大的 商业价值。 错误 10.根据《大数据在医疗领域的应用》，在智慧医疗方面，通过大数据，可以提高医疗质量，做好医疗监控。 正确 11.信息时代的三大定律有摩尔定律、吉尔德定律、麦特卡尔夫定律。 正确 12.大数据时代的核心是分析。 错误 13.1956年达特茅斯会议提出“人工智能”。 正确 14.美国提议运用机器人技术来解决人口减少问题等社会课题。 错误 15.GDPR中指出数据主体具有八项权利。 正确 16.我国目前已经明确了隐私内容条目。 错误 17.2018年，国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》。 错误 18.对于在医疗领域的AI，我国应提出加大推动创新人工智能应用评估和保障机制、加大政策扶持力度等建议。 正确

云计算和大数据基础知识12296

精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

云计算和人工智能的三大未来

云计算和人工智能的三大未来 腾讯2017“云+未来”峰会于6月21日在深圳举行，此次大会上马化腾(腾讯董事会主席兼首席执行官)发表了题为《云时代的新趋势》的演讲。既然是“云+未来”大会，那么本次演讲的主题自然与腾讯云有关。马化腾先是强调了目前全球数据正在从往云上迁移的趋势，进而提出了腾讯云在未来的三个发展趋势： 一、推动传动产业升级。 和摩拜、顺丰、金蝶等企业合作，通过云服务提供的不同AI功能，把物流单号、报销流程等环节接入云端操作，使得传统工作环节更加省时省力，更为高效。 二、提高政府与社会管理效率。 通过云的数字化升级，能够实现高效精确的数字化管理，目前的一些电信诈骗、网络犯罪、身份核实、税务管理等政府公共部门业务都已经开始使用云技术了，未来高度互联的世界将会是可管，可知，可控的。 三、成为人工智能的底层建筑。

“云+人工智能”是本次大会的主题，也是马化腾演讲的一个重点内容。人工智能=大数据+算法+计算能力，而云可以提供的就是海量的数据和强大的计算能力。目前腾讯围棋AI“绝艺”、癌症图像AI优图团队、在微众银行等机构的人脸识别技术等，都是腾讯云为AI赋能的成果落地。 不过他同时提出，就像电气时代的初期阶段，现在我们也只是云的初级阶段。在云计算的初级阶段，我们一定要把握先机，好好学习云计算的相关知识。为此，千锋推出Linux 云计算培训。千锋Linux云计算培训课程实行免费试学两周，不花一分钱，满意后再报名的政策，全心全意为学员提供服务。讲师方面，千锋Linux讲师均是拥有多年经验的老师，并特聘一线名企作为技术顾问;课程体系方面，千锋Linux课程体系是最贴合企业需求的面授课程，并有名企技术顾问定期进行调整;学员福利方面，千锋Linux为首期报名学员减免1000元学费，并赠送5个月阿里云ECS云主机。2017年7月17日，千锋Linux云计算培训等你来战!

浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识 光环大数据

https://www.sodocs.net/doc/8516221586.html, 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识光环大数据 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识_光环大数据。最近大数据和人工智能的发展非常的迅速，大数据时代和人工智能时代的到来，为我们的生活提供了诸多的便利。 大数据时代和人工智能时代 在人工智能路上有很多关键人物不能忘记，图灵不能忘记。计算机领域特别重要的一个奖图灵奖，其他学科有诺贝尔奖；诺贝尔时代没有计算机，后来有了计算机以后，大家就想计算机界也应该设一个和诺贝尔奖相当的奖，这个奖就是图灵奖，现在全世界一共65个人得过图奖，姚期智教授，是华人当中唯一得到图灵奖的。 人工智能涉及的领域非常广泛，工业、航天、商业都有应用，并且已经深入人们的生活，打开手机中的Cortana或者Siri，这就是AI的产物。要知道，在几十年前，这种超前的技术是不受认可的，教授相关课程的学校也是寥寥无几。究其原因，主要就是数据的积累和应用。高容量存储设备丰富了数据量的留存，随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。 分析让大量的数据有了价值，机器开始懂得用户想要什么，可以预测未来的天气和球赛的比分，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说，很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。 大数据时代和人工智能时代 大数据时代和人工智能时代的到来，既给我们带来了便利，同时我们也面对一些挑战，有一部分职业岗位要被淘汰，同时对大数据人才和人工智能人才的需求也进一步加大。

物联网与人工智能的结合

物联网与人工智能的结合 随着科学技术的突破，物联网技术不断发展，与人工智能技术相互结合以后，其发展前景以及应用前景将更加广阔。基于此，文章将分析物联网技术与人工智能的结合，阐述两项技术结合以后的实际应用，旨在为相关的技术人员提供参考，促进我国物联网技术与人工智能技术的发展，推动社会的不断进步。 标签：物联网；人工智能；IBM；Google；百度 前言 随着对物联网技术、人工智能技术研究的不断深入，我国甚至全世界将逐渐形成智能化的物联网系统，同时也吸引了更多专家、学者的重视。面对ARM公司对手机芯片设计的垄断，各个行业逐渐开展对物联网的研究，其目的是为了拓宽物联网的应用范围，但其技术水平依然落后于ARM公司。对此，需要将现代的人工智能技术与物联网技术相互结合，提高智能化物联网水平。 1 物联网技术与人工智能的契合 1.1 专家系统 物联网的系统中，存在一种智能服务器或者一个智能化的计算机程序，无论是智能化服务器还是智能化程序都具有专门的经验、知识，可以通过专家系统的网络部署，对物联网内部的数据进行初步处理。将物联网与人工智能相互结合，使专家系统能为用户提供更加智能化的服务功能，并且能够增加用户的数量，而这一功能的实现主要得益于物联网的智能终端对相关数据的采集。 1.2 智能控制 在应用物联网的过程中，其主要环节就是控制，因此实现对物联网技术的智能控制是提高物联网技术、扩大应用范围的关键。为了能够解决这一问题，可以将人工智能技术应用在物联网领域中，最大程度的增加物联网的使用价值，满足用户的不同需求。所有已经连接、安装完毕的物联网终端设备，可以接收控制中心发出的信号、指令，并依据相关信息开展自我操纵与自我管理，实现物联网技术与人工智能技术的结合。应用物联网智能控制功能时，其接收的信息、命令基本来源于同一类用户或者同一个用户，在此基础上，应用人工智能技术能够实现无人值守作业的目标，提高工作效率的同时，降低工作人员的工作负荷[1]。 1.3 智能化模块 智能模块分为不同的信息层，在实现其各自功能的前提下，能够提高物联网技术的智能水平。具体分层如下：

大数据与云计算和物联网的关系

【最新资料,Word版，可自由编辑！】 大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统”，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点，我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据，云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。 从这幅图中我们可以看出： 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。

包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算的形式，将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息，这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网

大数据与云计算背景下的信息安全技术

大数据与云计算背景下的信息安全技术 发表时间：2019-11-25T13:13:33.680Z 来源：《基层建设》2019年第24期作者：郑晓丽[导读] 摘要：在信息时代背景下，信息安全问题已经成为社会各界首要关注的热点话题，通常而言，企业信息的综合价值是比个人大的多的，也正是因此，企业信息安全性的高低也决定着企业的效益发展，甚至是存亡，所以，必须要运用科学、高效的信息安全技术，确保企业的大量涉密信息不会泄露，不会被不法分子获取，提高企业的信息安全。 黄金叶制造中心河南省郑州市 450000 摘要：在信息时代背景下，信息安全问题已经成为社会各界首要关注的热点话题，通常而言，企业信息的综合价值是比个人大的多的，也正是因此，企业信息安全性的高低也决定着企业的效益发展，甚至是存亡，所以，必须要运用科学、高效的信息安全技术，确保企业的大量涉密信息不会泄露，不会被不法分子获取，提高企业的信息安全。对此，应对云计算、大数据环境加以运用，以此为基础，建立信息存储、传输和接收的安全防护网，从而完成信息数据的加密。 关键词：大数据；云计算；信息安全技术 1我国信息安全管理现状分析大数据时代的到来，使得数据的重要作用越来越凸显，而由于数据的高度共享性导致数据存在被盗取的风险，因而数据信息安全问题，涉及面极为广泛，其小到个人隐私，大到国家安全，逐渐成为社会层面问题。当前，我国普遍缺乏信息安全意识，导致数据信息被各种网络攻击中被窃取，造成了严重的社会信息安全问题。尽管如此，我国很多领域都并不重视信息安全管理方面，由此信息保密工作不到位的问题普遍存在。当前在云计算技术的夹持下，信息安全工作得到有效的技术支持，相关单位或者行业可以依托云计算技术来构建高安全系数的数据加密空间，为行业发展提供安全运行环境。当前我国的信息安全市场在迅速增值中，当然由于云计算技术仍然在发展中，我国的各行各业中的信息安全管理工作有效开展仍然任重而道远。 2大数据与云计算信息安全存在的问题大数据与云计算技术得到了快速发展，其中的信息安全问题也得到了广泛的关注，很多相关的信息安全技术发展起来。但是，由于大数据与云计算技术发展的时间较短，在信息安全方面依然存在很多问题，主要体现在以下几点： 2.1相关人员缺乏信息安全意识 虽然我国大数据与云计算技术得到了快速的发展，人们也开始重视信息安全相关技术的发展，但是在实际应用过程中，依然缺乏较高的信息安全意识： （1）很多管理人员的密码设置较为简单，违法犯罪分子可能会通过简单粗暴的方式进行破解；很多人为了方便记忆，所有密码都是同一套，如果密码在其他网站上被破解，那么所有相关的密码都会被窃取；未定期更新密码，信息安全加密技术虽然比较完善，但是并不能保证百分百安全，通过提高运算速度依然可以将其暴力破解，因此就需要定期更新密码，但是在实际情况中很少有人可以做到；（2）很多企业为了降低大数据与云计算技术的使用成本，只使用和设置基本的功能，屏蔽信息安全相关的功能，导致系统在运行时，非常容易受到外界攻击，对企业造成无法挽回的损失；而很多人认为自己电脑里不存在重要的信息，因此不安装杀毒软件等应用，无法及时检测系统可能存在的漏洞。 2.2系统复杂性提高了信息安全问题发生的概率 当前，个人电脑或者是企业系统中都集成了大量的功能，导致系统的复杂性不断提高，复杂的系统中可能存在更多的漏洞，信息安全问题发生的概率就会增加：（1）系统中存在一些安全漏洞，不法分子可以利用这些安全漏洞入侵系统，窃取相关的信息，破坏原有系统正常的功能，使得个人或企业遭受重大损失；（2）系统复杂性的提高也增加了人们使用系统的困难程度，过多的流程会使得人们忽略信息保护的环节，为不法分子提供可乘之机，最终导致相关信息被窃取或破坏，无法完成正常的工作。 3云计算与大数据环境下的信息安全技术分析 3.1数据加密技术 一个企业的内部数据可以说直接掌控着这个企业的“生存根本”，因此，企业应着重对内部数据进行加密存储，这就需要对数据加密技术进行有效的运用。例如，通过网络软件系统对内部公用数据访问时，可以设置公用账号，该账号的权限限定为仅可访问公共数据，对于内部机密资料应设置独立的账号密码，并附权可以访问内部数据，这种操作方式还需要企业使用的网络、软件及系统等也需要处于安全状态下，保证数据能够通过一定的方式访问，在大数据环境及云计算技术背景下，此种加密方式的应用范围非常广。 3.2内容感知加密技术 此种技术主要是通过自动化和智能化的方式对信息数据进行加密的，通过对大数据环境及云计算技术的大力开发运用，实现通过内容对软件的感知，并将已经加密打乱的数据重新整合成能够辨识的信息，并呈现给使用者，此过程通过软件浏览的信息数据也会自动形成加密，并可以生成动态密码，供使用软件的人员登录、查阅资料，这种模式就能够有效避免很多不法分子窃取信息，以保证信息数据的安全性。内容感知加密技术可以在使用者退出软件云系统时，自动全部加密处理，为数据的安全性提供了强有力的保障，但是这种技术对相关数据提取和解读的服务设备有着更高的要求。 3.3保格式加密技术 在大数据环境与云计算技术基础上，信息安全技术必须要做到加密过程数据、格式、内容等不会出现任何改变，这就需要应用保格式加密技术，从而提升信息的感知能力。在应用保格式加密技术时，其中最为关键的部分就是对数据完成模块化加密算法，确保大量的信息都能够实现加密处理，加强信息传输安全性，通过这种加密技术不仅可以提高大数据的传送速度和安全性，还可以保证在传输的过程中相应的格式不会出现变化，提高数据的使用性。尽管在当代社会中应用的信息加密技术范围不断扩大，也取得了很好的应用效果，但在信息数据实际加密中依然有些许问题，例如，如果软件云计算出现故障，人们只能够通过直接看到的账号密码进行登录，这样就会给不法分子留下“机会”，造成数据安全隐患。要想不断提高信息安全技术水平，还需要科学技术人员对云计算技术和大数据环境进行不断的开发和利用，增强加密技术手段，使信息数据安全得到更好的保障。 4推动信息安全技术发展的策略 4.1建立信息安全技术管理机制