网络安全大数据分析科研教授

1. 周鸿_谈网络安全

随着计算机技术和网络使用的不断扩大，大量的数据和信息不断上传到互联网上，在给人们提供便利的同时，也使人们陷入网络安全的隐患之中。近年来，中国手乎互联网不断受到境外组织的攻击，网络安全逐渐成为大国博弈的最大挑战。

7月27日下午，在第九届互联网安全大会(2021)上，360创始人、董事长周接受了包括《每日经济新闻》在内的媒体采访。他认为，当前的网络安全角势需要新的战术来防御和对抗。同时，他提出，在中国网络安全行业，企业间的竞争对手不是同行和朋友，而是试图对中国发动网络攻击的黑客和组织。网络产业的使命是保护国家网络和基础设施。

周在活动中多次提到，中国网络安全中的威胁越来越高端，“小贼”“小黑客”已经成为历史。具有国家背景的网络势力、APT(高级持续威胁)组织、有组织的大规模网络犯罪成为网络安全的最大威胁。

上述组织的网络攻击目标、战术以及造成的伤害都是突破常规的。网络攻击不仅影响数字场景，还关系到大国博弈中国家安全的方方面面。网络威胁已经超越传统的安全威胁，成为数字时代最大的挑战。

周认为，面对严峻的外部形势，网络安全行业最重要的使命是保护国家网络和基础设施免受攻击。

“我觉得争论谁是网络安全一哥没什么意义。”周认为，能够看到攻击，抵制攻击，帮助国家解决问题是有意义的。

“我们这个行业和手机行业不一样。手机行业的敌人是谁？侍薯行这是朋友之间的生意。他们亲切地称对方为朋友，但他们想杀死对方。网络安全行业不一样，你杀了你的朋友也不可能成功。你得认清你的对手是谁。”周强调，面对动态的网络安全，业界需要新的战术。如果我们沉浸在产品销售中20年，我们将无法解决安全挑战。整个行业还是要联合起来，发展生态。

面向未来，在数字时代，大数据将是很多业务的核心。目前，数字化带来的脆弱性使得网络安全挑战陡然上升，数据的关键基础设施将成为主要攻击目标。

由于网络数据的碎片化，网络安全可以被攻击的点很多，数据成为了新型网络攻击的对象，攻击难度特别低。“现在只要你把数据攻完了，基本上业务就停一块了。”周表示，数据安全问题将比网络安全问题更加严重。

2021年6月10日，我国通过《中华人民共和国数据安全法》，自2021年9月1日起实施。

周认为，目前很多公司和智慧城市都有自己的大数据，但很多都只想享受大数据的红利，不愿意为大数据投资提供保障，承担拥有大数据的责任。网络安全法和数据安全法的颁布，会给很多人敲响警钟，改变现状，让企业知道自己掌握的数据与国家安全息息相关。

“未来数据安全的市场会更大，法律会打开市场的大门。”周表示，目前，一些数字化转型企业面临着如何构建网络数据安全框架的挑战。他们可以建立一个网络安全“医院”。为企业搭建安全基础设施后，可以有更多的安全专家入驻，搭建安全体系，抵御数据安全风险。

国家商业日报

相关问答：360老总叫什么？

周鸿_ 周鸿_（yī ），湖北黄冈蕲春人。毕业于西安交通大学管理学院系统工程系，获硕士学位。曾就职方正集团，先后担任事业部总经理、研发中心常务副主任等职。现360安全中心董事长。曾获得了"2004中国十大管理英才"、"中国管理百人"、"《财经时报》2004中国十大财经人物"、"2004中国IT风云人物"、"2004年五大得意人物"等奖项老哗。

2. 大数据环境下的网络安全分析

大数据环境下的网络安全分析
“大数据”一词常被误解。事实上，使用频率太高反而使它几乎没有什么意义了。大数据确实存储并处理大量的数据集合，但其特性体现远不止于此。

在着手解决大数据问题时，将其看作是一种观念而不是特定的规模或技术非常有益。就其最简单的表现来说，大数据现象由三个大趋势的交集所推动：包含宝贵信息的大量数据、廉价的计算资源、几乎免费的分析工具。
大数据架构和平台算是新事物，而且还在以一种非凡的速度不断发展着。商业和开源的开发团队几乎每月都在发布其平台的新功能。当今的大数据集群将会与将来我们看到的数据集群有极大不同。适应这种新困难的安全工具也将发生变化。在采用大数据的生命周期中，业界仍处于早期阶段，但公司越早开始应对大数据的安全问题，任务就越容易。如果安全成为大数据集群发展过程中的一种重要需求，集群就不容易被黑客破坏。此外，公司也能够避免把不成熟的安全功能放在关键的生产环境中。
如今，有很多特别重视不同数据类型（例如，地理位置数据）的大数据管理系统。这些系统使用多种不同的查询模式、不同的数据存储模式、不同的任务管理和协调、不同的资源管理工具。虽然大数据常被描述为“反关系型”的，但这个概念还无法抓住大数据的本质。为了避免性能问题，大数据确实抛弃了许多关系型数据库的核心功能，却也没犯什么错误：有些大数据环境提供关系型结构、业务连续性和结构化查询处理。
由于传统的定义无法抓住大数据的本质，我们不妨根据组成大数据环境的关键要素思考一下大数据。这些关键要素使用了许多分布式的数据存储和管理节点。这些要素存储多个数据副本，在多个节点之间将数据变成“碎片”。这意味着在单一节点发生故障时，数据查询将会转向处理资源可用的数据。正是这种能够彼此协作的分布式数据节点集群，可以解决数据管理和数据查询问题，才使得大数据如此不同。
节点的松散联系带来了许多性能优势，但也带来了独特的安全挑战。大数据数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式（与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境），内部的数据库并不隐藏自己而使其它应用程序无法访问。在这儿没有“内部的”概念，而大数据并不依赖数据访问的集中点。大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信。
规模、实时性和分布式处理：大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。验证哪些数据节点和哪些客户应当访问信息是很困难的。别忘了，大数据的本质属性意味着新节点自动连接到集群中，共享数据和查询结果，解决客户任务。
嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自组织。问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。
应用程序：面向大数据集群的大多数应用都是Web应用。它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。虽然全面讨论大数据安全的这个问题超出了本文的范围，但基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问。应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。
数据安全：存储在大数据集群中的数据基本上都保存在文件中。每一个客户端应用都可以维持其自己的包含数据的设计，但这种数据是存储在大量节点上的。存储在集群中的数据易于遭受正常文件容易感染的所有威胁，因而需要对这些文件进行保护，避免遭受非法的查看和复制。

3. 杨放春 导师是什么

杨放春，北京邮电大学感知技术与产业研究院院长、可信网络通信协同创新中心主任，博士生导师。
国务院国家级有突出贡献的中青年专家，享受政府特殊津贴。
曾获国家杰出青年科学基金、教育部跨世纪优秀人才计划、全国高等学校优秀骨干教师，北京市劳动模范、北京市先进工作者、北京教育系统“教育创新工程”标兵等荣誉或称号
个人履历
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1957年3月出生于北京。
1982年、1987年和1990年在北京邮电大学分别获得计算机通信、计算机应用和通信与电子系统专业博士学位并留校任教。
1992年被国务院授予国家级有突出贡献的中青年专家称号，享受政府特殊津贴。
1991年和1993年分别破格晋升为副教授和教授，并于1995年获得博士生导师资格。
1993年任网络与交换技术国家重点实验室副主任，1997年任北京邮电大学计算机科学与技术学院常务副院长。
1999年至2006年任计算机科学与技术学院院长。信息产业部通信科技委委员，中国计算机学会理事，北京市海淀区第十三、十四届人大代表。
2006年至2015年任北京邮电大学副校长。
2009年任北京邮电大学感知技术与产业研究院院长。
2013年任北京邮电大学可信网络通信协同创新中心主任。
学术兼职
总装备部专业组专家、教育部科技委委员兼信息学部常务副主任、工信部通信科技委常务委员、中国人工智能学会常务副理事长、中国通信学会常务理事、 中国电子学会常务理事、计算机通信国家级教学团队负责人、IET Fellow、中关村开放实验室联盟理事长、中国车联网产业技术创新联盟理事长等

学术研究
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主要研究方向
融合网络、车联网、云计算、服务计算与大数据、网络安全等。
曾发表被SCI，EI收录的学术论文200余篇，出版专着9部，获得国家发明专利9项。6项科研成果获得国家和省部级科技进步奖。
主持的《现代交换原理》课程入选国家级精品课程。

承担课题
曾主持或参与了国家重大科研项目30余项，其中国家自然科学基金项目5项，国家863计划项目7项。
目前正在承担的研究项目有：
国家自然科学基金“可靠性约束下的高收益云服务提供机制研究”，2013~2016
教育部博士点基金-优先发展领域“一种增强服务质量的云服务智能调度方法研究”，2012~2015
国家973计划顷漏项目“异构接入的非连接网络实时服务质量研究”，2009~2010
国家科技重大专项项目“面向新型网络应用模式的网络化操作系统”，2009~2010
国家863计划重大项目“新一代业务运行管控协同支撑环境的开发”，2008~2010
国家自然科学基金项目“基于人工免疫学原理的下一代网络业务冲突研究”，2007~2009
国家高科技研究发展计划（863计划）项目“面向智能化服务的计算平台的关键技术研究”，2006~2008
国家973计划课题“新一代互联网服务模型和服务管理理论”，2003~2008
教育部博士学科点专项基金项目“下一代网络开放业务支撑环境的研究”，2003~2005
国家杰出青年科学基金项目“开放式综合业务支撑网络体系结构的研究”，2002~2005
课题组成员另有教授3人（苏森、邹华、詹舒波），副教授2人（王红熳、张海滨），讲师7人。
课题组曾先后分别与HP、SUN、BEA等公司组建了下一代网络新技术联合实验室，扩大对外科研合作的渠道。

发表论文
近年来发表被SCI/EI收录的学术论文200余篇，着作9篇，获得国家专利38项，部分着作如下：
杨放春，孙其博，《智能网技术及其发展》，2002年，北京邮电哗侍大学出版社．
杨放春，邹华，《下一代网络业务支撑环境》，2006年，乱乎吵北京邮电大学出版社．
杨放春，龙湘明，赵耀，《异构网络中间件与开放式API技术》，2007年，北京邮电大学出版社．
杨放春，孙其博，《软交换与IMS技术》，2007年，北京邮电大学出版社．
杨放春，魏薇，刘志晗，张建寅，《下一代网络业务冲突的控制方法》，2008年，北京邮电大学出版社．
徐鹏，杨放春，《基于软交换的下一代网络解决方案》，2007年，北京邮电大学出版社．
李静林，杨放春，徐鹏，《下一代网络体系结构建模与软件工程方法》，2008年，北京邮电大学出版社．
张慧媛，李晓峰，杨放春，《移动互联网与WAP技术》，2002年，电子工业出版社．
李静林，孙其博，杨放春，《下一代网络通信协议分析》，2010年，北京邮电大学出版社．

获奖和成果
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曾入选1995-1996年度全国百千万人才工程第一、二层次人选。
2000年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。
2001年入选国家杰出青年科学基金计划。
2003年获得北京市产学研先进个人。
2004年获得北京市教育创新工程创新标兵。
2005年获得北京市劳动模范称号。
2011年，杨放春教授作为第一完成人完成的"融合业务支撑环境关键技术与应用"项目，荣获国家科技进步奖二等奖。[2]
2012年度，杨放春教授团队获得“基于用户偏好Web服务的提供方法”、“一种服务定位方法”、“一种SIP消息洪泛攻击的检测方法”、“一种网络脆弱性评估方法”、“一种IP多媒体子系统网络脆弱性分析方法与系统”、“一种支持WEB业务和多浏览器的SIP软终端的工作方法”、“一种支持融合网络业务的云平台及其工作方法”等七项各类专利。

4. 网络安全与大数据技术应用探讨论文

网络安全与大数据技术应用探讨论文

摘要： 随着互联网技术的高速发展与普及，现如今互联网技术已经广泛应用于人们工作与生活之中，这给人们带来了前所未有的便利，但与此同时各种网络安全问题也随之显现。基于此，本文主要介绍了大数据技术在网络安全领域中的具体应用，希望在网络系统安全方面进行研究的同时，能够为互联网事业的持续发展提供可行的理论参考。

关键词： 网络安全；大数据技术；应用分析

前言

随着近年来互联网技术的不断深入，网络安全事故也随之频频发生。出于对网络信息安全的重视，我国于2014年成立了国家安全委员会，正式将网络安全提升为国家战略部署，这同时也表示我国网络信息安全角势不容乐观，网络攻击事件处于高发状态。木马僵尸病毒、恶意勒索软件、分布式拒绝服务攻击、窃取用户敏感信息等各类网络攻击事件的数量都处于世界前列。时有发生的移动恶意程序、APT、DDOS、木马病毒等网络攻击不仅会严重阻碍网络带宽、降低网络速度、并且对电信运营商的企业声誉也会产生一定影响。根据大量数据表明，仅仅依靠传统的网络防范措施已经无法应对新一代的网络威胁，而通过精确的检测分析从而在早期预警，已经成为现阶段网络安全能力的关键所在。

1网络安全问题分析

网络安全问题不仅涉及公民隐私与信息安全，更关乎国事安全，例如雅虎的信息泄露，导致至少五亿条用户信息被窃；美国棱镜门与希拉里邮件门等等事件都使得网络安全问题进一步升级、扩大。随着互联网构架日益复杂，网络安全分析的数据量也在与日俱增，在由TB级向PB级迈进的过程，不仅数据来源丰富、内容更加细化，数据分析所需维度也更为广泛。伴随着现阶段网络性能的增长，数据源发送速率更快，对安全信息采集的速度要求也就越高，版本更新延时等导致的Odav等漏洞日渐增多，网络攻击的影响范围也就进一步扩大；例如APT此类有组织、有目标且长期潜伏渗透的多阶段组合式攻击更加难以防范，唯有分析更多种类的安全信息并融合多种手段进行检测抵御。在传统技术架构中，大多使用结构化数据库来进行数据存储，但由于数据存储的成本过高，系统往往会将原始数据进行标准化处理后再进行存储，如此易导致数据的丢失与失真以及历史数据难以保存而造成的追踪溯源困难；同时对于嘈杂的大型、非结构化数据集的执行分析以及复杂查询效率很低，导致数据的实时性及准确性难以保证，安全运营效率不高，因此传统网络安全技术已经难以满足现阶段网络安全分析的新要求。大数据技术这一概念最初由维克托.迈尔.舍恩伯格与肯尼斯.库克耶在2008年出版的《大数据时代》一书中提出的，大数据是指不采用随机分析法，而是对所有的数据进行综合分析处理。大数据技术作为现阶段信息架构发展的趋势之首，其独有的高速、多样、种类繁多以及价值密度低等特点，近年来被广泛应用于互联网的多个领域中。大数据的战略意义在于能够掌握庞大的数据信息，使海量的原始安全信息的存储与分析得以实现、分布式数据库相比传统数据库的存储成本得以降低，并且数据易于在低廉硬件上的水平扩展，极大地降低了安全投入成本；并且伴随着数据挖掘能力的大幅提高，安全信息的采集与检测响应速度更加快捷，异构及海量数据存储的支持打造了多维度、多阶段关联分析的基础，提升了分析的深度与广度。对于网络安全防御而言，通过对不同来源的数据进行综合管理、处理、分析、优化，可实现在海量数据中极速锁定目标数据，并将分析结果实时反馈，对于现阶段网络安全防御而言至关重要。

2大数据在网络安全中的应用

将大数据运用到网络安全分析中，不仅能够实现数据的优化与处理，还能够对日志与访问行为进行综合处理，从而提高事件处理效率。大数据技术在网络安全分析的效果可从以下几点具体分析：

2.1数据采集效率

大数据技术可对数据进行分布式地采集，能够实现数百兆/秒的采集速度，使得数据采集速率得到了极大的提高，这也为后续的关联分析奠定了基础。

2.2数据的存储

在网络安全分析系统中，原始数据的存储是至关重要的，大数据技术能够针对不同数据类型进行不同的数据采集，还能够主动利用不同的方式来提高数据查询的效率，比如在对日志信息进行查询时适合采用列式的存储方式，而对于分析与处理标准化的数据，则适合采用分布式的模式进行预处理，在数据处理后可将结果存放在列式存储中；或者也可以在系统中建立起MapRece的查询模块，在进行查询的时候可直接将指令放在指定的节点，完成处理后再对各个节点进行整理，如此能够确保查询的速度与反应速度。

2.3实时数据的分析与后续数据的处理

在对实时数据的分析中，可以采用关联分析算法或CEP技术进行分析，如此能够实现对数据的采集、分析、处理的综合过程，实现了更高速度以及更高效率的处理；而对于统计结果以及数据的处理，由于这种处理对时效性要求不高，因此可以采用各种数据处理技术或是利用离线处理的方式，从而能够更好地完成系统风险、攻击方面的分析。

2.4关于复杂数据的分析

在针对不同来源、不同类型的复杂数据进行分析时，大数据技术都能够更好的完成数据的分析与查询，并且能够有效完成复杂数据与安全隐患、恶意攻击等方面的处理，当网络系统中出现了恶意破坏、攻击行为，可采用大数据技术从流量、DNS的角度出发，通过多方面的数据信息分析实现全方位的防范、抵御。

3基于大数据技术构建网络系统安全分析

在网络安全系统中引入大数据技术，主要涉及以下三个模块：

3.1数据源模块

网络安全系统中的`数据及数据源会随着互联网技术的进步而倍增技术能够通过分布式采集器的形式，对系统中的软硬件进行信息采集，除了防火墙、检测系统等软件，对设备硬件的要求也在提高，比如对服务器、存储器的检查与维护工作。

3.2数据采集模块

大数据技术可将数据进行对立分析，从而构建起分布式的数据基础，能够做到原始数据从出现到删除都做出一定说明，真正实现数据的访问、追溯功能，尤其是对数据量与日俱增的今天而言，分布式数据存储能够更好地实现提高数据库的稳定性。

3.3数据分析模块

对网络安全系统的运营来说，用户的业务系统就是安全的最终保障对象，大数据分析能够在用户数据产生之初，及时进行分析、反馈，从而能够让网络用户得到更加私人化的服务体验。而对于用户而言，得其所想也会对网络系统以及大数据技术更加的信任，对于个人的安全隐私信息在系统上存储的疑虑也会大幅降低。当前网络与信息安全领域正在面临着全新的挑战，企业、组织、个人用户每天都会产生大量的安全数据，现有的安全分析技术已经难以满足高效率、精确化的安全分析所需。而大数据技术灵活、海量、快速、低成本、高容量等特有的网络安全分析能力，已经成为现阶段业界趋势所向。而对互联网企业来说，实现对数据的深度“加工处理”，则是实现数据增值的关键所在，对商业运营而言是至关重要的。

4结语

在当下时代，信息数据已经渗透到各个行业及业务领域中，成为重要的社会生产因素。正因如此，互联网数据产生的数量也在与日倍增中，这给网络安全分析工作带来了一定难度与压力，而大数据技术则能够很好的完善这一问题。在网络系统中应用大数据技术不仅能够满足人们对数据处理时所要求的高效性与精准性，并且能够在此基础上构建一套相对完善的防范预警系统，这对维护网络系统的安全起着非常关键的作用，相信大数据技术日后能够得到更加广泛的应用。

参考文献：

[1]鲁宛生.浅谈网络安全分析中大数据技术的应用[J].数码世界，2017.

[2]王帅,汪来富,金华敏等.网络安全分析中的大数据技术应用[J].电信科学，2015.

[3]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用，2017.

5. 大数据安全分析的6个要点

大数据安全分析的6个要点
现在，很多行业都已经开始利用大数据来提高销售，降低成本，精准营销等等。然而，其实大数据在网络安全与信息安全方面也有很长足的应用。特别是利用大数据来甄别和发现风险和漏洞。
通过大数据，人们可以分析大量的潜在安全事件，找出它们之间的联系从而勾勒出一个完整的安全威胁。通过大数据，分散的数据可以被整合起来，使得安全人员能够采用更加主动的安全防御手段。
今天，网络环境极为复杂，APT攻击以及其他一些网络攻击可以通过对从不同数据源的数据的搜索和分析来对安全威胁加以甄别，要做到这一点，就需要对一系列数据源的进行监控，包括DNS数据，命令与控制(C2)，黑白名单等。从而能够把这些数据进行关联来进行发囧。
企业针对安全的大数据分析下面是一些要点：
DNS数据
DNS数据能够提供一系列新注册域名，经常用来进行垃圾信息发送的域名，以及新创建的域名等等，所有这些信息都可以和黑白名单结合起来，所有这些数据都应该收集起来做进一步分析。
如果自有DNS服务器，就能过检查那些对外的域名查询，这样可能发现一些无法解析的域名。这种情况就可能意味着你检测到了一个“域名生成算法”。这样的信息就能够让安全团队对公司网络进行保护。而且如果对局域网流量数据日志进行分析的话，就有可能找到对应的受到攻击的机器。
命令与控制(C2)系统
把命令与控制数据结合进来可以得到一个IP地址和域名的黑名单。对于公司网络来说，网络流量绝对不应该流向那些已知的命令与控制系统。如果网络安全人员要仔细调查网络攻击的话，可以把来自C2系统的流量引导到公司设好的“蜜罐”机器上去。
安全威胁情报
有一些类似与网络信誉的数据源可以用来判定一个地址是否是安全的。有些数据源提供“是”与“否”的判定，有的还提供一些关于威胁等级的信息。网络安全人员能够根据他们能够接受的风险大小来决定某个地址是否应该访问。
网络流量日志
有很多厂商都提供记录网络流量日志的工具。在利用流量日志来分析安全威胁的时候，人们很容易被淹没在大量的“噪音”数据中。不过流量日志依然是安全分析的基本要求。有一些好的算法和软件能够帮助人们提供分析质量。
“蜜罐”数据
“蜜罐”可以有效地检测针对特定网络的恶意软件。此外，通过“蜜罐”获得的恶意软件可以通过分析获得其特征码，从而进一步监控网络中其他设备的感染情况。这样的信息是非常有价值的，尤其是很多APT攻击所采用的定制的恶意代码往往无法被常规防病毒软件所发现。参见本站文章企业设置“蜜罐”的五大理由
数据质量很重要
最后，企业要注意数据的质量。市场上有很多数据可用，在安全人员进行大数据安全分析时，这些数据的质量和准确性是一个最重要的考量。因此，企业需要有一个内部的数据评估团队针对数据来源提出相应的问题，如：最近的数据是什么时候添加的?有没有样本数据以供评估?每天能够添加多少数据?这些数据哪些是免费的?数据总共收集了多久?等等。
安全事件和数据泄露的新闻几乎每天都能够出现在报纸上，即使企业已经开始采取手段防御APT，传统的安全防御手段对于APT之类的攻击显得办法不多。而利用大数据，企业可以采取更为主动的防御措施，使得安全防御的深度和广度都大为加强。

6. 辽宁科技学院专升本专业介绍：计算机科学与技术专业

【专升本快速报名和免费咨询：https://www.87dh.com/xl/ 】辽宁科技学院专升本专业介绍：计算机科学与技术专业已经公布，从培养目标、专业特色、主要课程及就业去向几个方面分别做了详细的讲解，详情如下：
辽宁科技学院专升本专业介绍：计算机科学与技术专业
点击查看：辽宁统招专升本题库试题
一、人才培养目标
本专业旨在培养德、智、体、美全面发展，具备计算机程序设计和开发能力，掌握移动前端及后台开发的基本技能和计算机网络专业技能知识和应用技术。能够系统掌握网络空间安全的基本理论和关键技术，在网络空间安全领域以及其他国民经济部门从事各类网络空间相关的技术应用、系统设计与分析、网络空间安全规划管理等工作，具备新时代计算机科学与技术实践能力的创新人才和行业工程人才。毕业后在社会与专业领域预期能够达到下列目标。
1. 具有Web框架的设计与开发的相关知识、技术和实践能力。
2.具有Android应用程序的设计与开发的相关知识、技术和实践能力。
3.具有数据库应用的相关知识、技术和实践能力。
4. 能够在工程现场从事网络工程技术应用开发、维护工作。
5.能够从事网络安全维护、网络空间监控等实时性较强的工程技术应用。
二、主干课程
主干学科：计算机科学与技术
核心课程(模块)：程序设计基础、数据结构、Java web 应用开发技术、数据库原理及应用、操作系郑返统、计算机网络、移动应用开发技术、企业实战项目
三、就业方向和领域
毕业生可在计算机应用、网络安全与运维、移动互联网设计等相关企业，从事设备智能管理、移动APP开发、网络安全与运维以及网络检测与故障诊断等方面的工作。
四、专业概况
本专业为辽宁省第1批应用型试点转型专业，2015年评为辽宁省创新创业示范专业。2019年我专业的《辽宁科技学院- 华信校外实践基地》获批辽宁省普通高等学校大学生校外实践教育基地，更加紧密的实现了校企融合机制，专业拥有移动互联网实验室、网络基础实验室、通用实验室，可以实现计算机科学与技术类专业学生应用技能培训、实践技能实训、大学生创新创业实践等各项操作。积极实现校企合作，具备移动互联网工程师认证及思科CCNA认证培训能力。
五、办学特色
多年来，本专业一直致力于培养计算机科学与技术高级应用型人才，在学生培养过程中，采取深入企业，企业进校的合作办学方式袜丛没，以真实项目、真实运作形式、真实角色贯穿整个教学。在制定人才培养方案时，积极贯彻落实教育部《关于在院校实施“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点方案》的要求，实行“1+X”证书制度，课程体系的构建以IT行业岗位职业能力要求为导向，课程标准以培养满足岗位职业技能需求为目标，课程教学内容与职业证书考试大纲吻合，最终形成“校企互助、课证融合”的专业建设运行模式。
六、师资队伍
本专业的教师共计24人，其中教授6人、副教授6人，具有博士学位5人，硕士学位11人，本专业师资力量雄厚，科研教学水平较高。专业教师中，辽宁省优秀教师1人，“辽宁省高校优秀人才支持计划”2人，“本溪市科技拔尖人才”1人，本溪市自然科学学科带头人2人，辽宁省教学团队2个，辽宁省优秀学科带头人2人。主持完成多项省、市级科研、教育教学改革项目，取得了丰硕的成果，荣获辽宁省教学成果一等奖1项、二等奖1项，三等奖3项。拥有“辽宁省普通高等学校大学生校外实践教育基地”一个，建有辽宁省最大的大数据服务器阵列，依托告纳校企合作资源，建有大数据应用中心，对外承担相关领域科研及应用项目，现已完成本钢集团节能减排大数据模型、本溪市政协提案大数据分析系统等项目的开发，并与本溪市公安局网监大队建立深度战略合作关系。实训中心配套的实验设备先进、功能齐全，网络室、基础语言开发室以及大数据服务器系统均达到国内先进水平。
七、办学条件
辽宁科技学院曙光大数据学院具备较优良的实验设备与环境。现有辽宁省大学生校外实践教育基地一个，学院实训中心包括网络及数据中心、大数据专业实训平台、移动互联实训平台、计算机基础实训平台、创新创业教育实训平台。
网络及数据中心包括移动互联实训室、Python开发实训室、网络工程仿真实训室，使用面积360多平方米，计算机设备210台。承担我校计算机科学与技术专业的所有专业实践课程、专业项目实训、毕业设计等教学任务，培养学生基础语言开发能力，网络硬件调试与安装、网络维护、故障处理能力。网络方面课程大纲按照思科CCNA标准制定，力求学生毕业具备CCNA基础水平。
八、创新创业教育
为提高学生实践能力、科研能力和创新精神，以科技创新社团为载体，积极组织学生参加大学生创新创业大赛、中国大学生计算机设计大赛、正大杯市场调研分析大赛等竞赛，并取得优异成绩。其中：计算机设计大赛国赛三等奖以上累计12项;国家级大创项目累计6项;市级大赛省级三等奖以上累计6项。
九、人才需求和就业前景
随着新一代信息技术的急速发展，互联网正在影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。全球科技创新不断加强，移动互联网、云计算和大数据技术不断发展。大数据分析、网络安全技术应、移动互联网开发用正在引领最新的互联网变革。随着我国5G技术落地、大数据技术的全面应用，本专业的发展将迎来重大机遇，计算机科学与技术人才需求将再创新高，就业前景也将更为广阔。
十、优秀毕业生
钱振德，本钢集团党委宣传部部长;崔江宝，中科证链科技CT、董事、联合创始人;潘瑞剑，新投能源(重庆)有限公司总经理;谭学超，纬创资通有限公司工业工程课主任。
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7. 大数据安全问题及应对思路研究

大数据安全问题及应对思路研究

随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量出现爆炸式增长。与此同时，云计算为这些海量的多样化数据提供了存储和运算平台，分布式计算等数据挖掘技术又使得大数据分析规律、研判趋势的能力大大增强。在大数据不断向各个行业渗透、深刻影响国家的政治、经济、民生和国防的同时，其安全问题也将对个人隐私、社会稳定和国家安全带来巨大的潜在威胁，如何应对面临巨大挑战。

一、大数据安全关键问题

随着数字化进程不断深入，大数据逐步渗透至金融、汽车、制造、医疗等各个传统行业，甚至到社会生活的每个角落，大数据安全问题影响也日益增大。

（一）国家数据资源大量流失。互联网海量数据的跨境流动，加剧了大数据作为国家战略资源的大量流失，全世界的各类海量数据正在不断汇总到美国，短期内还看不到转变的迹象。随着未来大数据的广泛应用，涉及国家安全的政府和公用事业领域的大量数据资源也将进一步开放，但目前由于相关配套法律法规和监管机制尚不健全，极有可能造成国家关键数据资源的流失。

（二）大数据环境下用户隐私安全威胁严重。随着大数据挖掘分析技术的不断发展，个人隐私保护和数据安全变得非常紧迫。一是大数据环境下人们对个人信息的控制权明显下降，导致个人数据能够被广泛、详实的收集和分析。二是大数据被应用于攻击手段，黑客可最大限度地收集更多有用信息，为发起攻击做准备，大数据分析让黑客的攻击更精准。三是随着大数据技术发展，更多信息可以用于个人身份识别，个人身份识别信息的范围界定困难，隐私保护的数据范围变得模糊。四是以往建立在“目的明确、事先同意、使用限制”等原则之上的个人信息保护制度，在大数据场景下变得越来越难以操作。

（三）基于大数据挖掘技术的国家安全威胁日益严重。大数据时代美国情报机构已抢占先机，美国通过遍布在全球的国安局监听机构如地面卫星站、国内监听站、海外监听站等采集各种信息，对采集到的海量数据进行快速预处理、解密还原、分析比对、深度挖掘，并生成相关情报，供上层决策。2013年6月底，美中情局前雇员斯诺登爆料，美国情报机关通过思科路由器对中国内地移动运营商、中国教育和科研计算机网等骨干网络实施长达4年之久的长期监控，以获取网内海量短信数据和流量数据。

（四）基础设施安全防护能力不足引发数据资产失控。一是基础通信网络关键产品缺乏自主可控，成为大数据安全缺口。我国运营企业网络中，国外厂商设备的现网存量很大，国外产品存在原生性后门等隐患，一旦被远程利用，大量数据信息存在被窃取的安全风险。二是我国大数据安全保障体系不健全，防御手段能力建设处于起步阶段，尚未建立起针对境外网络数据和流量的监测分析机制，对棱镜监听等深层次、复杂、高隐蔽性的安全威胁难以有效防御、发现和处置。

二、国外大数据安全相关举措及我国应对思路

目前世界各国均通过出台国家战略、促进数据融合与开放、加大资金投入等推动大数据应用。相比之下，各国在涉及大数据安全方面的保障举措则起刚刚起步，主要集中在通过立法加强对隐私数据的保护。德国在2009年对《联邦数据保护法》进行修改并生效，约束范围包括互联网等电子通信领域，旨在防止因个人信息泄露导致的侵犯隐私行为；印度在2012年批准国家数据共享和开放政策的同时，通过拟定非共享数据清单以保护涉及国家安全、公民隐私、商业秘密和知识产权等数据信息；美国在2014年5月发布《大数据：把握机遇，守护价值》白皮书表示，在大数据发挥正面价值的同时，应该警惕大数据应用对隐私、公平等长远价值带来的负面影响，建议推进消费者隐私法案、通过全国数据泄露立法、修订电子通信隐私法案等。

我国在布局、鼓励和推动大数据发展应用的同时，也应提早谋划、积极应对大数据带来的安全挑战，从战略制定、法律法规、基础设施防护等方面应对大数据安全问题。

（一）将大数据资源保护上升为国家战略，建立分级分类安全管理机制。一是把数据资源视为国家战略资源，将大数据资源保护纳入到国家网络空间安全战略框架中，构建大数据环境下的信息安全体系，提高应急处置能力和安全防范能力，提升服务能力和运作效率。二是通过国家层面的战略布局，明确大数据资源保护的整体规划和近远期重点工作。三是对国内大数据资源按实施分级分类安全保护思路，保障数据安全、可靠，积极开展大数据安全风险评估工作，针对不同级别大数据特点加强安全防范。五是尽快制定不同级别的大数据采集、存储、备份、迁移、处理和发布等关键环节的安全规范和标准，配套完善相应的监管措施。

（二）完善法律法规，加大个人信息保护监管力度。一是积极推动个人信息保护法律的立法工作，探索通过技术标准、行业自律等手段解决法律出台前的个人信息保护问题。加快《网络安全法》的出台，在《网络安全法》中对电信和互联网行业用户信息保护作出明确法律界定，为相关工作开展提供法律依据。二是加强对个人隐私保护的行政监管，同时要加大对侵害个人隐私行为的打击力度，建立对个人隐私保护的测评机制，推动大数据行业的自律和监督。

（三）加强国家信息基础设施保护，提升大数据安全保障与防范能力。一是促进技术研究和创新，通过加大财政支持力度，激励关系国家安全和稳定的政府和国有企事业单位采用安全可控的产品，提升我国基础设施关键设备的安全可控水平。二是加强大数据信息安全系统建设，针对大数据的收集、处理、分析、挖掘等过程设计与配置相应的安全产品，并组成统一的、可管控的安全系统，推动建立国家级、企业级的网络个人信息保护态势感知、监控预警、测评认证平台。三是充分利用大数据技术应对网络攻击，通过大数据处理技术实现对网络异常行为的识别和分析，基于大数据分析的智能驱动型安全模型，把被动的事后分析变成主动的事前防御；基于大数据的网络攻击追踪，实现对网络攻击行为的溯源。

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8. 大数据之父舍恩伯格:互联网比你更了解你

大数据之父改亩舍恩伯格:互联网比你更了解你

牛津大学网络研究院网络监督及管理学教授，研究领域为网络经济。曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人，哈佛国家电子商务研究中心网络监管项目负责人；曾任新加坡国立大学李光耀学院信息与创新策略研究中心主任。并担任耶鲁大学、芝加哥大歼歼或学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授。

有100多篇论文公开发表在《科学》、《自然》等着名学术期刊上，同时也是哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版机构的特约评论员。

信息权威与顾问，咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业。早在1986年与1995年就担任两家软件公司的总裁兼CEO，1991年跻身奥地利软件企业家前5名之列，2000年被评为奥地利萨尔斯堡州的年度人物。

机构和国家政府高层的信息政策智囊，专注于信息安全与信息政策与战略的研究，是欧盟专家之一，也是世界经济论坛、马歇尔计划基金会等机构的咨询顾问，先后担任新加坡商务部高层、文莱国防部高层、科威特商务部高层、迪拜及中东政府高层的咨询顾问。

超过两年没穿的衣服会送人，拍得不好看的照片要当即删除

大数据之父舍恩伯格：互联网比你更了解你

时代周报记者 韩玮 发自上海

舍恩伯格又要戴着他标志性的约翰·列侬式的圆眼镜来中国了。

9月25日，时代周报举办2015“影响力·中国”秋季峰会，舍恩伯格将受邀出席，讲他最擅长的大数据。

最近两年，这位数据科学领域的权威学者每隔几个月就会出现在中国，而他所到之处，无不受到媒体、读者的簇拥。

舍恩伯格之所以在国内名声大噪，主要是因为他的两本畅销书、关于大数据的先河之作—《大数据：一场将改变我们生活、工作和思考方式的革命》（Big Data :A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think，中文版又名《大数据时代》）以及《删除：大数据取舍之道》（Delete: The Virtue of Forgetting in the Digital Age）。前者揭示了大数据给人类带来的巨大改变，后者则尝试探索大数据时代人类应该如何构建积极而安全的未来。

作为最早洞悉大数据发展趋势的数据科学家，舍恩伯格在国内受追捧并不奇怪。毕竟，此刻的中国—国务院刚刚印发《促进大数据发展行动纲要》，提出推动大数据发展和应用在未来5-10年逐步实现的目标及主要任务。国内的大数据产业正迎来大发展时期。

而由于大数据太火，在这个新淘金时代，人们对舍恩伯格的兴趣不再停留于他的研究，还延伸至他本人以及他获得一系列学术成就的过程。

恰好，舍恩伯格是个性格有趣而经历丰富的人。比如，他曾因不想继承家业而与父亲争执数十年，最终走上学术之路。

代码少年

“我母亲以前经营一家电影院，我每年都会问她，过去一年最好的电影是什么？她总是说，我知道，是×××。但她总是错的。”

舍恩伯格常常在演讲中提起这个例子，尽管只是为了佐证大多数人都需要数据分析工具这个观点，但无意间却把很多人的兴趣引向了他的过去。

这位如今在全球数据科学领域极具名望的科学家其实算得上是“富二代”。他出生在距离莫扎特故乡奥地利萨尔茨堡两小时车程的一个小镇上，父亲是当地的税务律师，有自己的事务所；母亲则打理着小型电影院、花店等生意。

1966年，舍恩伯格出生那年，他的父亲买来了小镇上的第一台电脑，价格不菲。当时，镇上所有人都觉得他疯了，肯定会破产。而这台巨大的个人电脑运转时发出的嗡嗡声陪伴了舍恩伯格的整个童年。

小时候，舍恩伯格喜欢看阿斯特丽德·林德格伦的童话书。这位已故瑞典作家最着名的作品是那本充满想象力的《长袜子皮皮》。而那时的舍恩伯格梦想成为发明家，因为，让想法变成现实是一件特别诱人的事。

“如果还可以和林德格伦共进午餐，我想问她，她如何激发自身的想象力？爱因斯坦说过，想象力比知识更重要。”舍恩伯格说。

读书时，舍恩伯格最喜欢的科目是物理和数学，进而又对计算机着迷。十一二岁时，他就想用那台嗡嗡作响的电脑编程。

“当时，只有大学才有计算机，我就去当地大学报了一氏伍门编程课。但老师觉得我不可能学会，就让我自己玩。于是，我便在角落里自学。”到了高中时期，这位天赋异禀的少年先后在国际物理奥林匹克竞赛和奥地利青年程序员竞赛中获了奖。

17岁时，舍恩伯格第一次触网。当时，他无意间得到一个声音耦合器，其实不过是简陋的调制解调器—使用者得把电话听筒与之连接，从而激活以声音传送方式进行的数据传输。

在此之前，舍恩伯格听说过互联网，但从没体验过。于是，他捣鼓了好几个月，试掉了一大笔电话费，最终连上了一个提供初级的邮件、论坛等商业在线服务的无线电通讯网站“The Source”。此后，舍恩伯格便一发不可收拾，对网络着了迷。

1986年，年仅20岁、没读完大学的舍恩伯格“创业”了—成立杀毒软件公司Ikarus，并开发了一款当时奥地利最畅销的软件Virus Utilities。至今，网络对Virus Utilities的介绍上写着，这是一款剽悍的杀毒软件。1991年，年轻的舍恩伯格还被评选为奥地利最顶尖的5位软件企业家之一。

这段程序员的经历为舍恩伯格的未来打下了基础。许多年后，在《大数据时代》这本书中，舍恩伯格写道，真正的数据科学家是统计学家、软件程序员、图形设计师与作家的结合体。

父与子

在舍恩伯格的学术之路上，很难绕开的一个人物，就是买来了小镇上第一台电脑的父亲。

舍恩伯格与父亲的关系并不差。至今，他记忆最深的关于父母的细节是，每天晚餐后，父亲都会耐心听他讲述那天发生的事以及他的一些想法。舍恩伯格觉得，这是父亲的“超能力”。

不过，父亲始终不希望舍恩伯格满脑子想着如何成为计算机学家，尽管他迁就儿子喜欢计算机。这位在小镇上有头有脸的税务律师总在劝说自己的孩子尽早学完法律，继承家业。在子承父业和投身计算科学之间，舍恩伯格与父亲争执了数十年，直到后者去世。

而在20岁左右的年龄，舍恩伯格还是顺从父亲，先在奥地利萨尔茨堡大学读了法学本科。据说，因为法律太无趣，这位学霸硬是在3年半里读完了7年的书。

接着，父亲要求舍恩伯格继续在法律上深造，但这个年轻人心不甘情不愿，于是便赌气地只申请了一所学校—哈佛。他觉得，自己肯定不会被录取。

收到录取通知书那天，舍恩伯格以为是朋友开玩笑，于是按照上面的电话号码打过去斥责，“这是愚蠢的玩笑！”而电话另一头却有声音说，“不，这里是哈佛。有什么能帮你吗？”

这不是舍恩伯格唯一一次“厚积薄发”。其实，在学生时代的大部分时期，舍恩伯格虽然出色，但不是最出色的那个。但到了最后一个学年，他就像突然间开了窍，过去学过的东西顿时“融会贯通”了。于是，出乎所有人包括他自己的意料，他在毕业前的最后一次考试中获得了学生生涯唯一一次的全A。

而在美国最古老的法学院哈佛法学院，舍恩伯格开始觉得自己学的法律不再像本科时那么了无生趣。尽管如此，他依然不想学成后接手父亲的公司。

有记者采访舍恩伯格时曾问，“你后来为什么当上了大学教授？”他说，“我一直想成为发明家，直到我那个一直‘逼’我接手家业的父亲有天问我，如果不想做税务律师，你想做什么时，我才下定决心当大学教授。至少，对于我父母来说，这会是一个比发明家更容易接受、更受人尊敬的工作。”

从哈佛毕业后，舍恩伯格又拿到了萨尔茨堡大学的法学博士以及伦敦政经学院的理学硕士学位，并依照对父亲的承诺，在伦敦一所大学谋得了教职。

当时，舍恩伯格的父亲面对这样的局面依然感到有些失落，最后竟然猝然辞世。父亲去世的第二天，舍恩伯格选择离开伦敦，放弃自己的事业和学术，回到自家的镇子上，做起了以前无数次拒绝的税务律师。

“我的人生，和大多数人一样，既是连贯的，同时又屡受波折。我最初喜欢物理、数学，转而对计算机产生兴趣，进而关注数据安全和数据编码，并喜欢上了研究隐私法、知识产权法以及网络法。依照这个路径，数据逐渐成为我关注的重点。但我的生活又被一次次打乱。比如，父亲的离世让我放弃了原来的事业规划，回到了老家；但一年后，我又卖掉父亲的公司，艰难地重回学术圈；后来，偶然的机会让我得以到哈佛大学肯尼迪学院任教。某种意义上说，这些波折给我制造了意想不到的困难，但也带来了意想不到的机会。”舍恩伯格告诉时代周报记者。

大数据之父

自1998年始，舍恩伯格的学术研究步入正轨。他进入哈佛大学肯尼迪学院任教，并在那里度过了10年。此后，他曾在新加坡国立大学李光耀公共政策学院做过3年副教授，借机观察亚洲的信息政策，而今则在牛津大学互联网研究院担任治理与监管专业的教授。

这10余年间，互联网飞速发展，人们开始使用手机上网、聊天、购物，完成很多过去必须线下操作的事。而这些变化都被舍恩伯格陆续记录在论着里。

2010年，在舍恩伯格组织的一次研讨会上，几乎所有参会者发言时都开始提及社会运转模式正在发生某种改变，但谁也说不出这种变化的实质是什么。当时，《经济学人》的数据编辑肯尼思·库克耶（Kenn Cukier）也在会场，他不久前刚做过一期《大数据的冲击》的特刊报道。

那场研讨会后，舍恩伯格与库克耶进行了很多次深入交谈，“然后，我们决定合写一本书，探讨大数据对于当下的意义以及大数据时代的本质”。

2012年12月，舍恩伯格与库克耶合写的《大数据时代》出版。这本大数据研究的先河之作不仅广受媒体好评，还让舍恩伯格知名度大涨。

在书里，舍恩伯格通过各种例子展现大数据带来的改变。比如，一家叫Farecast的公司通过近十万亿条价格记录来预测美国国内航班的票价。到2012年为止，票价预测的准确率达到75%，使用Farecast票价预测工具购买机票的旅客，平均每张机票可节省50美元。

“大数据的核心是预测。它通常被视为人工智能的一部分，或者说是一种机器学习。但其实，这种定义具有误导性。大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量数据上来预测事情发生的可能性。”舍恩伯格写道。

在这本书里，舍恩伯格还提出了一个广为引用的观点—大数据关注的不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。

“具体来说，大数据的目的是全面的数据收集和分析；同时，我们要明白，在数据质量和数据数量之间要有一个平衡，所以，‘不是精确性，而是混杂性’，而‘不是因果关系，而是相关关系’，这是让我们意识到，因果关系不再是解释这个世界的唯一逻辑。”舍恩伯格告诉时代周报记者。

此外，舍恩伯格还是倡导大数据商业应用的第一人。在《大数据时代》中，他指出，如今的数据已经成为一种商业资本、一项重要的经济投入，可以创造新的经济利益。而这也是他屡屡被正在大力推动大数据产业发展的中国人当作座上宾的原因之一。

在关注数据的价值之余，舍恩伯格感兴趣的另一重要领域是如何避免数据被滥用。在早于《大数据时代》出版的《删除：大数据取舍之道》一书中，舍恩伯格提出了数字时代最大的问题：互联网记住了人们希望自己忘记的东西。当遗忘成为例外，记住变成常态，人类理性决策的能力就会受到威胁。所以，在大数据时代，所有人都应该享受“被遗忘的权利”。

事实上，舍恩伯格本人早早地为自己确立了一套关于删除的生活准则。比如，那些超过两年没穿的衣服会被他送人或处理；那些拍得不好看的照片，他会当即删除。因为，“如果不删除，在数字时代，互联网可能会比你自己更加了解你”。

舍恩伯格这些新颖的想法曾一度让读者直呼开了眼界。而目前，他告诉时代周报记者，自己的兴趣点转到了小型无人机上。其实，一直以来，舍恩伯格对飞机驾驶以及基于大数据分析的无人驾驶都颇感兴趣。只是不知道，这位数据科学家未来又会在这个问题上带来怎样“让人感觉脑洞大开”的思考。

对话舍恩伯格：

“只要他们不滥用权力，不必对数据寡头反垄断”

时代周报记者 韩玮 发自上海

9月13日，在接受时代周报记者独家专访时，舍恩伯格讲述了自己对大数据的一些理解，以及收获这些理解的过程。

影响最深的人是高中物理老师

时代周报：今年暑假，以艾伦·图灵为原型的传记电影《模仿游戏》在中国上映，感动了很多人。你看过这部影片吗？艾伦·图灵是计算机科学之父，他对你从事数据科学研究是否有影响？

舍恩伯格：我看过这部电影。事实上，很多年前，我就读过一些图灵的论着。你可能记得，我以前做软件公司时就需要编码，所以，图灵的书肯定要看。

不过，影响我最深的人不是图灵，而是我的高中物理老师。他让我开始接触到熵的概念、相对论、量子理论等。对于我来说，他就像是为我打开了通往新世界的大门。

时代周报：大家都认为你是当今最重要的数据科学家之一。我特别好奇，大数据给你本人的日常生活带来改变了吗？

舍恩伯格：我是大数据服务的“大用户”。平常，我会戴苹果手表，一直以来，它为我的身体健康提供了很多帮助；我也喜欢诸如亚马逊一类的电子商务公司，同时，还经常使用谷歌地图。此外，维基网络对我来说是个难得的好帮手，它让我比过去更加容易获得有用的信息，对我的帮助很大。

时代周报：我今年曾采访过畅销书《大停滞》（The Great Stagnation）的作者、美国经济学家泰勒·考恩。在谈到对大数据的看法时，他告诉我，“大数据被高估了，因为，大多数人都不知道他们手握的这些数据要用来干什么，企业也一样。大数据能帮助我们在某些边缘地带提高效率，比如针对性的广告，但它无法改变全局。这其中，最困难的是问对问题，并且找到问题背后特定的模式，再用数据去加以匹配。这非常难以实现。”你认同他的观点吗？

舍恩伯格：我非常欣赏泰勒·考恩，《大停滞》是一本很棒的着作。我还曾引用过这本书里的一些观点。但在大数据的问题上，我觉得他的观点是错误的，或许，这是因为这方面不是他所研究的核心专业领域。

大数据可减少资源不公平的危害

时代周报：现在，大多数行业提起大数据就言必称“这是一场行业革命，要颠覆过去”。你认为，大数据真的会颠覆那些传统行业吗？

舍恩伯格：会的，这种颠覆已经发生，并在快速进行。施乐帕罗奥尔托研究中心前主管约翰·西里·布朗（John Seely Brown）就发现，过去几十年，超大型企业的寿命正在缩短。与此同时，我们看到，就在最近几年，大数据驱动、估值达到数百亿美元以上的互联网企业不断涌现。在人类历史上，没有哪个时期在比今天更多的领域，发生比今天更快的变化。

时代周报：目前，中国存在网络、阿里巴巴、腾讯三大互联网巨头，分别统治着搜索、电商、社交三个领域，他们不断吸纳着用户的网上行为数据，几乎肯定会成为中国的数据寡头。你认为，在数据层面是否需要反垄断？

舍恩伯格：我认为必要的一点是，互联网要对新的创新主体保持开放的状态。只要大企业不滥用自己的权力，将那些更小但更好的初创企业赶出市场，那么，他们就不会制造太多的威胁。所以，我更关注的是这些企业的实际行为，而非他们的规模。

时代周报：除了数据，我知道，你还对教育问题有着深入研究。今年1月，你出版了一本名为《与大数据同行：学习和教育的未来》的新书，专门探讨大数据研究在教育领域的应用，以求真正实现因材施教。而中国教育的主要问题是教育资源分配不公平，大数据能解决这个问题吗？

舍恩伯格：大数据不能从根本上消除这种不公平，但是，通过大数据的手段，我们能以相对较低的成本提供高度个性化的教育，从而减少这种不公平带来的危害。换言之，大数据能让学生以很低的成本，获得至少像“私人家教”那样的订制教育。所以，大数据可以成为改变整个游戏的因子。

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9. 新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院简介

新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院是全球领先的计算机科学与工程教育，研究和创新学院，跟着来一起了解一下吧。

一、就业前景

通过终身学习和研究注入的计算机科学与工程教育培养企业家领导者。滚橡为可持续发展的未来挑战创造创新研究解决方案。

二、研究领域

南洋理工大学计算机科学与工程学院的教授，以及他们的博士生和研究人员，探索激动人心的计算机科学与工程领域的主题，以推动最先进的技术。以下是研究领域的简要概述：

硬件和嵌入式系统： 低能耗硬件、硬件加速、架构感知算法、可重配置计算、嵌入式传感、多功能传感器、支持IP的设备。

网络安全和取证： 数据隐私、隐私保护分析、恶意软件分析、正式系统验证、移动嫌盯设备安全、网络攻击归属、黑暗网络监控、僵尸网络检测、加密数据处理、生物识别、网络取证。数据管理和分析：时空数据库、图形结构数据库、大数据分析、预测分析、社交媒体分析、问答系统、情感分析。

计算智能： 认知和神经系统、决策支持系统、进化、模因和统计学习、模糊系统、智能多代理、智能系统和设备、机器学习和自然启发系统。计算机视觉和语言：计算机视觉、多媒体、图像处理、视频分析、语音和信号处理、3D几何建模、条纹模式分析、机器翻译。

图形和交互式计算： 人机交互、用户体验设计、增强现实、化身行为建模、严肃游戏、游戏化。并行和分布式计算：分布式系统/计算（协作技术、p2p系统、传感器网络、理论和算法大者旁）、高性能计算（网格和云计算、GPGPU、性能优化和工具）和大规模仿真（基于代理的仿真） 、决策支持系统、虚拟环境）。生物医学信息学：诊断仪器、高级医学成像和可视化、生理模型、生物信息学和计算生物学、医学定量方法、医疗保健信息系统、安全远程医疗和临床数据挖掘。

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10. 政务一网通办如何应对网络安全挑战

2022年底前，以国家政务服务平台为总枢纽的全国一体化在线政务服务平台更加完善，全国范围内政务服务事项基本做到标准统一、整体联动、业务协同，除法律法规另有规定或涉及国家秘密等外，政务服务事项全部纳入平台办理，全面实现“一网通办”。

《意见》也就此提出要求，要加强政务大数据安全管理，制定平台数据安全管理办法，加强对涉及国家利益、公共安全、商业秘密、个人隐私等重要信息的保护和管理。

北京邮电大学副教授、大数据安全专家辛阳给出了对策：可以依据数据的整个生命周期，从安全认证、身份鉴权、传输安全、共享安全、存储安全、安全管理、安全媒介、安全运行和安全审计九大方面进行安全防护。他说，在线政务服务平台的安全问题是一个全面和体系化的工程，其关键数据安全防护需要从各个层面进行整体设计，在政策法规、标准设计、管理规范、技术支撑等方面全盘布局，保障在线政务服务平台在提高政府管理能力和便民服务的同时，能够应对诸多安全挑战。