大数据时代网络信息论文

2022-04-21

摘要:在信息化时代背景下,特别是分析大数据时代的网络信息的应用情况的过程中,我们应该重视人工智能、深度学习和网络信息融合发展,这样才有利于推动社会发展,有利于实现信息化建设的根本目标。今天小编为大家推荐《大数据时代网络信息论文(精选3篇)》的相关内容,希望能给你带来帮助!

大数据时代网络信息论文 篇1:

论人工智能在大数据时代网络信息研究中应用

摘 要:在信息化时代背景下,特别是分析大数据时代的网络信息的应用情况的过程中,我们应该重视人工智能、深度学习和网络信息融合发展,这样才有利于推动社会发展,有利于实现信息化建设的根本目标。

关键词:大数据技术;人工智能;网络信息;深度学习

在信息化时代背景下,海量数据则是必然的发展趋势,在应用大规模集群的并行计算的背景下,对于如何实现大数据时代背景下网络数据挖掘效率具有一定的挑战性。另外,大数据背景下的网络信息的图像、影音相关数据分析以及处理水平整体还不高。将AI人工智能技术应用在网络信息处理方面则也是必然的趋势,这里重点探讨了人工智能技术在大数据背景下的信息处理研究问题。

1大数据时代的网络信息

1. 1网络信息

网络信息则是在网络环境下,用户所表达自身言论以及观点的内容,其具有互动性强、内容丰富、传播快速以及具有很强的即时性等特点。随着移动网络终端的不断普及,大数据背景下的互联网信息具有飞快的传播速度。在进行信息传播的过程中,人们能够充分利用新媒体职工的微信、微博、直播、短视频以及各种社交平台的优势,从而能进行数据信息的快速传播,其具有多样化的内容,包括文字、图像以及音视频等,数据单个价值十分有限,整体价值较高但往往分布较为分散。网络信息的传播速度、复杂多样性以及数据吞吐量都呈现出几何式的快速变化。

1.2 网络舆情分析处理技术

在信息化大数据时代背景下,网络信息分析处理技术则是能有效进行数据分析为决策服务提供帮助,主要涉及到以下方面。一是,热点发现技术。这样能有效针对大量数据话题以及关键词进行辨别,进行相应的新闻、目标话题数量的动态化统计,并能通过相应的算法来进行预测;二是,信息采集技术,主要是对于数据进行抓取以及清洗,并能结合实际需求来实现精简数据;三是,热点评估技术。能结合社会特点问题以及反馈情况,提出评分以及预警方案,从而影响公众舆论的引导。

2人工智能、深度学习和网络信息

2. 1人工智能与深度学习

在计算机技术快速发展的背景下,人工智能则是其重要的分支领域,对于各个方面的发展都具有重要意义。其中,谷歌围棋程序AlphaGo则是最具代表性的例子,能轻而易举地击败世界冠军棋手。这就是人工智能中深度学习的典型应用实例。

人工智能技术的发展过程中,深度学习则是重要的研究方向,属于机器学习的重要分支。其主要考虑到来自于人工智能神经网络方面的内容,通过选择以及样本学习,利用有效的算法,借助于内在结构以及表示层次,能有效实现采集信息的特征区分,从而能实现相应识别规则要求下,保障机器具有一定的学习能力,有效开展文字、声音、图像等数据信息的特征识别。

2. 2深度学习与图像处理

深度学习则是属于较为复杂的机器学习算法,特别是在图像识别领域中具有较为广泛的应用空间,能保障实现较高准确率的图像识别要求,有利于解决复杂模式的识别。

从软件层面来说,图像识别工作主要分为获取数据信息、数据预处理、特征选择及抽取、设计及决策等工作。一般来说,神经网络图像识别技术应用较为广泛,则是结合了神经网络算法以及图像识别技术,能有效地进行视觉系统的模拟处理,方可以进一步进行图像识别,在具体的过程中,当存在着图像特征和人眼识别记忆及感官判断的图像的匹配,则判定为图像识别成功。具体的识别效果来看,则是可以通过深度神经网络能实现预期的识别效果,具有较高的准确率,其中微软的图像识别引擎具有较低的分类错误率,甚至低于人类肉眼辨识的错误率。从这个角度来看,机器深度学习在图像识别效率和精准度则具有较强的优势。

从硬件方面来看,当前已经将CPU ( graphics processing unit)虚拟化应用在人工智能以及数据科学领域中,能够有效获得相应的AI、深度学习和数据科学服务器虚拟化等方面的支持。相比而言,这样能大大提升深度学习的速度,更好地符合人工智能技术的发展,所涉及到的CUDA ( compute unified device architecture)单元则能更快地进行卷积神经网络的训练方面的工作。特别情况下,在进行比较大规模的数据监控识别的工作中,则可以通过增设专业显卡就可以实现。在摩尔定律的作用下,硬件性能得到快速提升,这对于深度学习的发展具有重要的意义。

2. 3 人工智能与网络信息

深度学习则是在信息化时代背景下的大数据技术下的机器自主学习的情况,能借助于底层组合方式体现出更加直观的表达。结合深度学习的情况,当存在着特定任务模型深度训练的问题,系统则自动进行相应的计算单元的增加,意味着相应更多的训练样本以及参数确定,这样能充分利用好大数据技术的优势。另外,在深度学习的过程中,借助于大数据的自主学习工作,能有效实现良好的样本特征提取,从而满足图像识别系统性能得到全方位的提升。深度学习在当前的语音识别、文本分析以及自动驾驶等方面都有着广泛的应用,相应的内容都是大数据网络信息的研究范畴。

由此可见,在基于大数据的网络信息相关的研究工作中,充分发挥好人工智能的优势,能构建深度学习模型,并合理化选择相应的优化算法,从而满足实现各种模式的对象及目标的准确化识别,在具体的应用实践中能实现车辆、物品、人脸、文字等方面的识别,并借助于网络信息技术进行反馈,从而更好地开展网络信息的预警服务、实时监控。

3 结论

综上所述,针对大数据网络信息处理的背景来说,则应充分重视人工智能技术的融入,其中,则应重视相应的顶层设计工作,并搭配到效率的核心算法,并選择高性能的硬件配置,结合人工智能算法有效地进行大数据信息处理工作,满足信息化时代背景对于数据网络信息的监管以及引导工作,为社会的进步发展更好地发挥信息技术的优势。

参考文献:

[1] 丁春光, 黄志华, 沈佳塔, 等. 基于大数据与人工智能的元器件数据智慧管理[J]. 电子产品可靠性与环境试验, 2020年1期.

[2] 李肯立, 阳王东, 陈岑, 等.  面向人工智能和大数据的高效能计算[J].  数据与计算发展前沿, 2020年1期.

[3] 姜峰.  探讨大数据与人工智能在市政工程建设中的应用与推广[J]. 写真地理, 2020年27期.

作者:刘杰强

大数据时代网络信息论文 篇2:

论人工智能在大数据时代网络信息研究中应用

摘 要:在信息化时代背景下,特别是分析大数据时代的网络信息的应用情况的过程中,我们应该重视人工智能、深度学习和网络信息融合发展,这样才有利于推动社会发展,有利于实现信息化建设的根本目标。

关键词:大数据技术;人工智能;网络信息;深度学习

在信息化时代背景下,海量数据则是必然的发展趋势,在应用大规模集群的并行计算的背景下,对于如何实现大数据时代背景下网络数据挖掘效率具有一定的挑战性。另外,大数据背景下的网络信息的图像、影音相关数据分析以及处理水平整体还不高。将AI人工智能技术应用在网络信息处理方面则也是必然的趋势,这里重点探讨了人工智能技术在大数据背景下的信息处理研究问题。

1大数据时代的网络信息

1. 1网络信息

网络信息则是在网络环境下,用户所表达自身言论以及观点的内容,其具有互动性强、内容丰富、传播快速以及具有很强的即时性等特点。随着移动网络终端的不断普及,大数据背景下的互联网信息具有飞快的传播速度。在进行信息传播的过程中,人们能够充分利用新媒体职工的微信、微博、直播、短视频以及各种社交平台的优势,从而能进行数据信息的快速传播,其具有多样化的内容,包括文字、图像以及音视频等,数据单个价值十分有限,整体价值较高但往往分布较为分散。网络信息的传播速度、复杂多样性以及数据吞吐量都呈现出几何式的快速变化。

1.2 网络舆情分析处理技术

在信息化大数据时代背景下,网络信息分析处理技术则是能有效进行数据分析为决策服务提供帮助,主要涉及到以下方面。一是,热点发现技术。这样能有效针对大量数据话题以及关键词进行辨别,进行相应的新闻、目标话题数量的动态化统计,并能通过相应的算法来进行预测;二是,信息采集技术,主要是对于数据进行抓取以及清洗,并能结合实际需求来实现精简数据;三是,热点评估技术。能结合社会特点问题以及反馈情况,提出评分以及预警方案,从而影响公众舆论的引导。

2人工智能、深度学习和网络信息

2. 1人工智能与深度学习

在计算机技术快速发展的背景下,人工智能则是其重要的分支领域,对于各个方面的发展都具有重要意义。其中,谷歌围棋程序AlphaGo则是最具代表性的例子,能轻而易举地击败世界冠军棋手。这就是人工智能中深度学习的典型应用实例。

人工智能技术的发展过程中,深度学习则是重要的研究方向,属于机器学习的重要分支。其主要考虑到来自于人工智能神经网络方面的内容,通过选择以及样本学习,利用有效的算法,借助于内在结构以及表示层次,能有效实现采集信息的特征区分,从而能实现相应识别规则要求下,保障机器具有一定的学习能力,有效开展文字、声音、图像等数据信息的特征识别。

2. 2深度学习与图像处理

深度学习则是属于较为复杂的机器学习算法,特别是在图像识别领域中具有较为广泛的应用空间,能保障实现较高准确率的图像识别要求,有利于解决复杂模式的识别。

从软件层面来说,图像识别工作主要分为获取数据信息、数据预处理、特征选择及抽取、设计及决策等工作。一般来说,神经网络图像识别技术应用较为广泛,则是结合了神经网络算法以及图像识别技术,能有效地进行视觉系统的模拟处理,方可以进一步进行图像识别,在具体的过程中,当存在着图像特征和人眼识别记忆及感官判断的图像的匹配,则判定为图像识别成功。具体的识别效果来看,则是可以通过深度神经网络能实现预期的识别效果,具有较高的准确率,其中微软的图像识别引擎具有较低的分类错误率,甚至低于人类肉眼辨识的错误率。从这个角度来看,机器深度学习在图像识别效率和精准度则具有较强的优势。

从硬件方面来看,当前已经将CPU ( graphics processing unit)虚拟化应用在人工智能以及数据科学领域中,能够有效获得相应的AI、深度学习和数据科学服务器虚拟化等方面的支持。相比而言,这样能大大提升深度学习的速度,更好地符合人工智能技术的发展,所涉及到的CUDA ( compute unified device architecture)单元则能更快地进行卷积神经网络的训练方面的工作。特别情况下,在进行比较大规模的数据监控识别的工作中,则可以通过增设专业显卡就可以实现。在摩尔定律的作用下,硬件性能得到快速提升,这对于深度学习的发展具有重要的意义。

2. 3 人工智能与网络信息

深度学习则是在信息化时代背景下的大数据技术下的机器自主学习的情况,能借助于底层组合方式体现出更加直观的表达。结合深度学习的情况,当存在着特定任务模型深度训练的问题,系统则自动进行相应的计算单元的增加,意味着相应更多的训练样本以及参数确定,这样能充分利用好大数据技术的优势。另外,在深度学习的过程中,借助于大数据的自主学习工作,能有效实现良好的样本特征提取,从而满足图像识别系统性能得到全方位的提升。深度学习在当前的语音识别、文本分析以及自動驾驶等方面都有着广泛的应用,相应的内容都是大数据网络信息的研究范畴。

由此可见,在基于大数据的网络信息相关的研究工作中,充分发挥好人工智能的优势,能构建深度学习模型,并合理化选择相应的优化算法,从而满足实现各种模式的对象及目标的准确化识别,在具体的应用实践中能实现车辆、物品、人脸、文字等方面的识别,并借助于网络信息技术进行反馈,从而更好地开展网络信息的预警服务、实时监控。

3 结论

综上所述,针对大数据网络信息处理的背景来说,则应充分重视人工智能技术的融入,其中,则应重视相应的顶层设计工作,并搭配到效率的核心算法,并选择高性能的硬件配置,结合人工智能算法有效地进行大数据信息处理工作,满足信息化时代背景对于数据网络信息的监管以及引导工作,为社会的进步发展更好地发挥信息技术的优势。

参考文献:

[1] 丁春光, 黄志华, 沈佳塔, 等. 基于大数据与人工智能的元器件数据智慧管理[J]. 电子产品可靠性与环境试验, 2020年1期.

[2] 李肯立, 阳王东, 陈岑, 等.  面向人工智能和大数据的高效能计算[J].  数据与计算发展前沿, 2020年1期.

[3] 姜峰.  探讨大数据与人工智能在市政工程建设中的应用与推广[J]. 写真地理, 2020年27期.

(英国纽卡斯尔大学  Newcastle University)

作者:刘杰强

大数据时代网络信息论文 篇3:

大数据时代网络信息安全及防护探讨

[摘 要]随着我国经济发展和科学技术的不断进步,以大数据技术为代表的先进互联网技术开始应用在各行各业。大数据时代的到来使人们和企业的各种数据大量存储在互联网和各种电子设备中,为网络攻击者获取各种数据信息提供了方便,如窃取人们的隐私、银行账号等信息,会给个人和企业带来重大损失,因此,保障大数据时代的网络信息安全是推动现代社会发展的一个重要课题。本文重点探讨了大数据时代的网络信息安全防护策略。

[关键词]大数据时代;网络信息安全;企业

doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.12.060

0     引 言

网络信息安全对企业和个人都有具有重要意义,随着我国信息化技术的不断进步,网络数据安全威胁也随之增加,黑客事件频发,对各个企业的信息安全构成了重大威胁。网络环境非常复杂,很容易发生这样那样的安全问题,因此,确保网络信息安全已经成为大数据时代的重要工作。

1     大数据时代网络信息的威胁因素

随着互联网技术的不断发展,企业完全可以通过计算机采集各种各样的数据,并通过计算机处理数据,为社会提供服务。大数据指通过计算机采集巨量信息资料,在计算机技术的帮助下进行有目的地撷取、处理、整理,并最终成为帮助企业发展的有用资讯。因此,大数据蕴藏极大的价值,广泛地运用在政治经济、国防军工和社会生活等方面。现在社会已经进入到信息时代,依托云计算,大数据已经运用于各行各业。

1.1   信息管理制度建设不到位

信息管理制度是大数据时代网络信息安全的基础,为大数据时代网络信息安全建设确定了方向,因此,信息管理制度在确保大数据时代网络信息安全建设中具有重要作用。然而,在发展过程中,由于信息安全管理制度建设不到位,导致企业和其他机构的信息化管理制度建设不到位,主要表现为网络防护层级建设不明确,没有确定相关责任制度,没有科学的防护网络等,导致企业安全管理信息化建设的总体规划和方案存在问题,影响大数据时代网络信息安全的最终成果。

1.2   数据安全缺乏保障

未来是信息化和大数据时代,信息数据安全是大数据时代网络信息安全防护的重点。在当前的技术条件下,网络信息安全管理缺乏完善的网络防护机制,无法完全确保信息数据的绝对安全,时常发生信息数据泄露事件,在一些企业中,由于缺少經费和不重视网络防御机制,导致绝密资料外泄,比如对建筑企业来说,投标报价、建筑技术等资料是企业的机密材料,一旦出现外泄就会影响企业的正常经营,甚至给企业带来重大的经济损失,因此,在大数据时代,企业安全管理信息化建设要重视信息数据的安全防护工程建设,确保企业信息数据的安全可靠。

2     网络信息安全防护技术的简介和特点

2.1   大数据时代的特点

大数据时代指用大数据技术收集并分析海量信息数据,按照一定要求存储技术。与传统的随机分析法相比,大数据技术可以针对所有满足需求的数据进行全面分析和处理,根据具体的要求和研究对象提供较为全面的数据支持,因此,大数据技术在面向未来发展时能够为企业提供有效决策支持。

2.2   网络信息安全防护技术的特点

网络信息安全防护技术的特点包括以下几部分内容。①数据处理量极大。网络信息安全防护技术的本质是处理海量数据,确保数据信息安全,处理数据量大是其本质特点。②数据处理速度快。网络信息安全防护技术对海量数据的处理方法不同于传统的处理方法,以先进的技术和硬件配合能够加倍处理以往数据。③数据处理类型限制少。网络信息安全防护技术可以处理的数据种类繁多,包括不同要求和不同种类的各种数据,因此,网络信息安全防护技术可以广泛应用在各类网络信息数据的安全防护中。④数据安全防护的高价值性。网络信息安全防护技术通过数据处理和安全技术开发确保企业数据安全,不论对员工信息数据还是企业相关数据都具有重要的保密性,具有很高的应用价值,不仅可以保护数字信息,还可以保护图形、视频、地理信息等不同类型数据,使网络信息安全防护技术具有更重要的价值。

3     网络信息安全防护技术的应用策略

3.1   完善网络信息管理制度

建立完善的网络信息管理制度能够为企业、学校等机构和单位的网络信息安全防护建设提供正确的方法和管理规则,因此,相关部门要优化现有的管理制度,针对制度中存在的漏洞组织专家进行论证和解决,尽可能地提升网络信息安全防护技术的应用效果。同时,在应用网络信息安全防护技术时应建立安全制度保障,使制度能够为网络信息安全防护技术应用提供充分保障;对于关键技术应用做出强制性规定,保证网络信息安全防护技术的全面应用。

3.2   构建完善的网络信息管理系统

网络信息管理系统包含企业、学校等机构和单位的数据,能够按照需求对各种数据进行梳理和存储,根据使用者的需求进行调取,从而确保所有信息得到有效分析和保存,为决策者的科学决策提供数据保障。同时,网络信息管理系统可以存储企业和学校等机构单位的各种数据,加强数据管理的有效性和网络信息的安全防御等级,设置不同的数据库,每个子库之间的数据项互不通用、互不影响,只有输入正确的密钥才能修改和查阅,可以加强网络数据的安全性,提升企业的工作效率,确保员工快速查询检索数据,减少用U盘来拷贝信息,降低信息数据外泄的风险。

3.3   优化网络信息安全防护技术

一方面,国家要加强网络信息安全防护技术的发展与应用,只有规范网络信息安全防护技术的标准和要求才能确保网络数据管理符合标准。同时,还要及时更新网络数据的安全标准和方法,使企业的网络信息安全防护技术建设符合国家规定的标准。此外,在网络安全防御建设工作中,要符合有关标准,不能留有系统漏洞,避免出現安全网络数据信息泄露。另一方面,企业要进行信息管理人员的技能培训,首先,严格面试信息管理人员,确保招聘人员具有扎实的专业技能;其次,对招聘人才进行培训和考核,对于已经上岗的信息管理人员要定期给予专业培训,也可以组织专家对信息管理人员进行科学培训,确保他们掌握技能,并学习最新网络信息安全防护技术。

3.4   加强管理,提高责任意识

一方面,落实标准和管理责任制度,对出现信息安全问题的事件要追责到人,增加信息安全管理人员的工作责任心,防止出现人为失误导致管理出现漏洞。另一方面,加强对信息安全的实时监控,监控企业信息安全操作中的各个操作步骤,一旦发现出现问题要及时纠正并做出处理,杜绝出现不符合操作规范的情况。此外,企业用户要加强对计算机网络的监控管理工作,通过使用网络入侵检测技术不断提高计算机网络监管水平,避免计算机网络系统受到不法分子侵害。计算机用户在日常使用杀毒软件的过程中,要定期进行升级优化,确保杀毒软件各项功能的完善性,从而有效检测出市面上已经存在的黑客攻击程序,充分保障计算机网络信息的安全传输储存工作。

3.5   积极引进新技术和新设备

首先,传统的安全管理软件和硬件无法应对针对企业的网络攻击,因此,企业必须加快引入新技术和新软硬件,完成企业系统防护墙建设,有效保障企业的信息安全。更新换代传统的硬件设备,应对越来越复杂的网络攻击手段。其次,新的网络信息安全防护技术也可以加强企业内部的信息管理,方便企业整理和存储各种数据,通过建立企业级的管理信息系统来加强数据管理工作能够提高企业的工作效率,增强信息的安全管理。最后,规范员工的安全行为,比如不能使用外来U盘,不能将公司电脑里的信息随意拷贝到外面电脑上,规范自己的上网行为,在公司统一使用局域网等,从而加强企业的网络防范程度。此外,企业还要加强通信网络安全科研队伍建设,积极引进科研人才,提高科研人员的科研水平;鼓励科研人员攻坚克难,勇于创新。加大在网络访问、防火墙、安全检测、数据备份和加密技术等领域的投入,重视通信网络的数字化、智能化建设,用最先进的科学技术,服务于现代通信网络,服务于网络数据的安全维护。

4     结 语

通过采用有效的安全防范措施,提高计算机网络的安全管理水平,确保网络系统具备各种安全防护性能。大数据时代的网络信息安全问题,已经不仅仅是某一个行业的问题,而是一个社会性问题,对国防安全、社会经济建设和人民群众的日常生活,都有重要影响。为了保证大数据时代的网络信息安全,就要加强通信网络安全维护的制度建设,提高安全意识,预防安全事故。

主要参考文献

[1]吕乐乐.大数据时代计算机网络信息安全与防护研究[J].科技创新与应用,2018(6).

[2]王彩玲.浅谈大数据时代计算机网络信息安全与防护[J].建筑工程技术与设计,2017(16).

[3]汪东芳,鞠杰.大数据时代计算机网络信息安全及防护策略研究[J].无线互联科技,2015(24).

[4]邹阳.大数据时代下计算机网络信息安全问题研究[J].电脑知识与技术,2016(18).

[5]王芳.大数据时代计算机网络信息安全及防护策略研究[J].电脑迷,2018(5).

[6]廖彬宇.大数据时代计算机网络信息安全及防护策略解析[J].信息与电脑:理论版,2018(12).

[7]周涵.大数据时代计算机网络信息安全及防护策略分析[J].数码世界,2017(10).

[8]李鑫,宋佳丽,武一丹.大数据时代网络信息安全防护策略探讨[J].信息与电脑:理论版,2018(14).

作者:王文杰