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    一種防泄密的數據分析系統技術方案

    技術編號:15691366 閱讀:189 留言:0更新日期:2017-06-24 04:30
    本發明專利技術屬于數據服務領域,具體涉及一種防泄密的數據分析系統,包括依次相連接的客戶端、服務器、安全計算機、數據收集終端、云數據模塊;其中,所述服務器模塊包括數據分析模塊、知識庫、模型庫、數據庫;所述數據分析模塊分別與知識庫、模型庫連接;所述數據庫分別與數據分析模塊、知識庫、模型庫相連。本發明專利技術通過在服務器和數據收集終端之間設置安全計算機,采用單向點對點的數據傳輸,實現了防泄密的功能,同時在數據分析系統已有知識庫和模型庫基礎上,對數據庫里存儲的數據進行分析,得到數據分析結果,一方面將結果導入知識庫作為知識儲備,另一方面通過數據分析結果對模型庫進行修正和豐富,三者之間形成動態的循環關系。

    Data analysis system for preventing leakage

    The invention belongs to the field of data services, in particular to an anti leakage data analysis system, including client, server, computer security, data collection terminal, is connected with the cloud data module; the server module includes data analysis module, knowledge base, model base and database; the data analysis module is respectively connected with the knowledge base and model base; the database and data analysis module, knowledge base and model base. The present invention by computer security settings between the server and the data collection terminal, using unidirectional point-to-point data transmission, realize the leak prevention function, at the same time in the data analysis system of existing knowledge base and model base on the basis of analysis of the data stored in the database, get the results of data analysis, on the one hand the introduction of knowledge as a library of knowledge, on the other hand, through the data analysis results of model base is revised and enriched, formed dynamic relationship between the three cycles.

    【技術實現步驟摘要】
    一種防泄密的數據分析系統
    本專利技術屬于數據服務領域,具體涉及一種防泄密的數據分析系統。
    技術介紹
    為了從數據中發現知識并加以利用,指導人們的決策,必須對數據進行深入的分析,而不是僅僅生成簡單的報表這些復雜的分析必須依賴于復雜的分析模型,很難用SQL來進行表達,統稱為深度分析。大數據以其復雜性、海量化、低密度和快速生成四個顯著特點,使得必須對大數據進行深度分析才能獲得有用的信息或情報。大數據的快速發展,也伴隨著巨大的挑戰,其中就包括數據建模問題,數據分析的核心內容之一是數據建模,通過分析現有數據的統計和語義特征,找出其中的規律,再將其概括為抽象的數據分析模型,進而為數據分析提供依據,大數據分析處理的是海量數據,由于海量數據的存在,過去的單個或少數幾個模型組合已經不能適應大數據分析的需要,通過構建由眾多模型構成的模型庫是解決海量數據分析的有效辦法。此外,模型構建與數據分析相互影響,相互促進一方面,數據僅是對行為習慣的描述和表達,通過數據分析,能發現人們行為習慣的轉變,可以通過對過去已經采集和存儲的數據進行深入分析,挖掘出數據背后的規律特征,用模型對其進行高度概括和抽象,形成包含眾多模型的模型庫另一方面,大數據時代,數據總是在不知不覺地產生,并且由于數據的涌現性,現有的模型不能適應大數據分析的需要,因此,可以結合數據的動態變化對已有模型進行局部調整或修正,形成新的數據分析模型,或者直接提出適應大數據分析的新模型,當然,這一過程中,還包括隨著其他社會因素的變化及其綜合影響,大數據環境下人們行為習慣會發生徹底的改變或者涌現出一些全新的行為特征,因此需要對這些數據進行有效地監測和分析,找出新的共性特征和個性化的差異,構建與這些新的數據分析任務相適應的分析模型。
    技術實現思路
    本專利技術的目的是克服現有技術的上述缺點,提供一種防泄密的數據分析系統。為了實現上述目的,本專利技術所采用的技術方案是:一種防泄密的數據分析系統,包括依次相連接的客戶端、服務器、安全計算機、數據收集終端、云數據模塊;其中,所述服務器模塊包括數據分析模塊、知識庫、模型庫、數據庫;所述數據分析模塊分別與所述知識庫、所述模型庫連接;所述數據庫分別與所述數據分析模塊、所述知識庫、所述模型庫相連;所述安全計算機連接所述服務器模塊中的所述數據庫;所述數據分析模塊還與所述客戶端相連。上述一種防泄密的數據分析系統,所述服務器和所述安全計算機之間采用單根光纖連接,所述服務器中設置有光信號接收器,所述安全計算機中設置有光信號發送器。上述一種防泄密的數據分析系統,所述模型庫還連接有模型庫管理系統。上述一種防泄密的數據分析系統,所述云數據模塊為Web數據、業務系統數據、傳感網數據或科學實驗數據。本專利技術的有益效果:本專利技術通過在服務器和數據收集終端之間設置安全計算機,且采用單向點對點的數據傳輸,實現了防泄密的功能,數據庫、模型庫和知識庫是三大相互聯系而又區別的結構,在數據分析系統已有知識庫和模型庫基礎上,對數據庫里存儲的數據進行分析,得到數據分析結果,一方面將結果導入知識庫作為知識儲備,另一方面通過數據分析結果對模型庫進行修正和豐富,三者之間形成動態的循環關系。附圖說明下面通過附圖并結合實施例具體描述本專利技術,本專利技術的優點和實現方式將會更加明顯,其中附圖所示內容僅用于對本專利技術的解釋說明,而不構成對本專利技術的任何意義上的限制。圖1是本專利技術一種防泄密的數據分析系統的結構示意圖;附圖標記說明:1、客戶端;2、服務器;3、安全計算機;4、數據收集終端;5、云數據模塊;6、數據分析模塊;7、知識庫;8、模型庫;9、數據庫。具體實施方式下面對本專利技術的實施例作詳細說明:本實施例在以本專利技術技術方案為前提下進行實施,給出了詳細的實施方式和具體的操作過程。應當指出的是,對本領域的普通技術人員來說,在不脫離本專利技術構思的前提下,還可以做出若干變型和改進,這些都屬于本專利技術保護范圍。如圖1所示,一種防泄密的數據分析系統,包括依次相連接的客戶端1、服務器2、安全計算機3、數據收集終端4、云數據模塊5;其中,所述服務器模塊2包括數據分析模塊6、知識庫7、模型庫8、數據庫9;所述數據分析模塊6分別與知識庫7、模型庫8連接;所述數據庫9分別與數據分析模塊6、知識庫7、模型庫8相連;所述安全計算機3連接所述服務器模塊2中的數據庫9;所述數據分析模塊6還與所述客戶端1相連。進一步地,所述服務器2和所述安全計算機3之間使用單根光纖連接,采用單向點對點的數據傳輸,所述服務器2中設置有光信號接收器,所述安全計算機3中設置有光信號發送器。進一步地,所述模型庫8還連接有模型庫管理系統,模型庫里包含眾多的可用的模型,可以將其分為簡單模型與復雜模型、單一模型與組合模型,模型可以是基于傳統的數理統計的數學模型,也可以是基于人工神經網絡遺傳進化計算和模糊系統的計算智能模型,系統決策過程可根據實際決策問題的復雜性選擇單個模型或多個廣義模型進行組合決策。從大數據分析的實際應用來看,數據量大且復雜,應用復雜的組合的模型也不一定能在較短時間內滿足數據分析的要求,因此,在大數據分析任務過程中,模型庫的優化可以從兩個方面進行理解:一是對現有模型的參數進行修正,讓模型更好地滿足數據分析的要求;二是不斷增加模型的數量,通過模型之間的組合應用實現數據分析的目標。不斷地優化數據分析的模型,通過模型庫和模型庫管理系統的配合使用,能夠擴展數據分析模型對不斷涌現出的大數據的分析處理能力。進一步地,所述云數據模塊5為Web數據、業務系統數據、傳感網數據或科學實驗數據。以上所述為本專利技術的優選應用范例,并非對本專利技術的限制,凡是根據本專利技術技術要點做出的簡單修改、結構更改變化均屬于本專利技術的保護范圍之內。本文檔來自技高網
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    一種防泄密的數據分析系統

    【技術保護點】
    一種防泄密的數據分析系統,其特征在于:包括依次相連接的客戶端(1)、服務器(2)、安全計算機(3)、數據收集終端(4)、云數據模塊(5);其中,所述服務器模塊(2)包括數據分析模塊(6)、知識庫(7)、模型庫(8)、數據庫(9);所述數據分析模塊(6)分別與知識庫(7)、模型庫(8)連接;所述數據庫(9)分別與數據分析模塊(6)、知識庫(7)、模型庫(8)相連;所述安全計算機(3)連接所述服務器模塊(2)中的數據庫(9);所述數據分析模塊(6)還與所述客戶端(1)相連。

    【技術特征摘要】
    1.一種防泄密的數據分析系統,其特征在于:包括依次相連接的客戶端(1)、服務器(2)、安全計算機(3)、數據收集終端(4)、云數據模塊(5);其中,所述服務器模塊(2)包括數據分析模塊(6)、知識庫(7)、模型庫(8)、數據庫(9);所述數據分析模塊(6)分別與知識庫(7)、模型庫(8)連接;所述數據庫(9)分別與數據分析模塊(6)、知識庫(7)、模型庫(8)相連;所述安全計算機(3)連接所述服務器模塊(2)中的數據庫(9);所述數據分析模塊(6)還與所...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:郭金濟,
    申請(專利權)人:西安宇信數據服務有限責任公司,
    類型:發明
    國別省市:陜西,61

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