清华大学数据可视化教程网络数据可视化_562705203

清华大学项目及课题研究方向汇总

清华大学土木工程系 1.用燃煤灰渣生产微晶玻璃 2.钝化镁粉新技术 3.金属用高温陶瓷保护膜（液） 4.高性能二次灌浆料 5.大掺量粉煤灰混凝土 6.钢筋混凝土模板工程计算机辅助设计系统--- FWCAD 7.各种城市交通规划与城市交通问题解决方案 8.基于GIS的典型中等城市综合防灾分析示范系统水利水电工程系 9.碾压混凝土拱坝新技术研究和工程设计 10.流场实时测量系统 11.土工建筑物应力变形分析软件系统 12.水轮机及其附属设备选型计算机辅助设计软件版本 13.土体非线性解耦K—G模型及其应用研究 14.高效耐磨渣浆泵环境科学与工程系 15.高浓度有机废水的厌氧生物处理技术 16.生物预处理去除饮用水源中微污染技术 17.城市生活污水内循环三相生物流化床处理技术 18.城市生活垃圾与危险废物处理处置系列技术 19.回转管组合式活性炭固定床连续吸附净化技术 20.生物质型煤成型及燃烧固硫技术与装备 21.高效油烟静电净化装置 22.利用农作物秸秆生产生物质型块作压缩饲料的项目建议 23.高含硫废水和高含硫碱渣废液同时脱硫脱氨专利技术 24.挥发性有机物（VOCs）及恶臭气体的生物净化技术 25.高含盐、高含油、高氯根污水处理专有技术机械工程系 26.生产线设计与机器人化制造单元技术

27.电动汽车动力电池性能测试系统 28.大批量生产线监控与管理系统 29.装配生产线定扭矩扳手施扭质量控制系统 30.用于金属焊管生产的激光切割－焊接技术及工艺 31.多功能快速成形制造系统（M-RPMS）技术精密仪器与机械学系 32.MEMS方位水平仪 33.微小型雾化给药装置 34.医用红外热像仪 35.朗奇光栅纹影仪 36.新型大型龙门式五坐标并联机床 37.警员虚拟情景训练系统 38.指纹图象采集与身份自动鉴别系统 39.快速定位定向车 40.微机械惯性仪表 41.附网存储（NAS）技术及产品开发项目简介热能工程系 42.大型循环流化床生活垃圾焚烧炉 43.“多重富集型”直流煤粉燃烧器 44.汽轮机智能汽封抽汽器 45.护卫式汽封 46.新型汽轮机组级间密封及轴封装置 47.电站设备故障仿真与操作指导软件培训系统 48.动力设备状态维修与诊断技术及其应用 49.基于Internet的发电机组远程监测与诊断网络系统 50.350MW火电机组全工况实时仿真与多功能在线综合研究系统 51.饮用水净化技术及设备 52.离子交换树脂的电再生技术 53.电去离子净水技术汽车工程系 54.汽车电动助力转向系统(EPS)研究 55.汽车排气催化器性能评价试验与匹配技术

IDC运维可视化

IDC运维可视化近两年，互联网相关产业发展非常迅速，互联网业务发展也是非常快。业务的增长也对数据中心IT设备需求量也急剧增加。数据中心的运维和设备的运维是一件非常烦琐的事情，需要工程师进行大量手工工作。在快速扩张的过程中也遇到了诸多问题，我们在这方面做了很多的努力，本文将会就这一主题与大家分享的一些经验。业务近几年发展迅猛，四年前的设备量、IT设施相关设备不多，直到四年前在移动端、方案端开始发力，业务拓展非常迅速，对设备增加的需求也日趋迫切。现在整个的设备规模是以万来统计。设备增加，数据中心Rack的需求势必增加。的Rack已经达到以千来统计的规模。对于IDC 来说，机会的增加不可能把所有的业务放在同一个IDC，的IDC从最初的一个主要数据中心，迅速增加到两个、三个，我们数据中心之间也进行了这样的一个互联。的IDC建设经历了一下几个阶段：第一阶段：自建IDC为主。从2000年开始，自建IDC，但自建IDC存在不少问题：

?投入大、建设周期长：因为要拿IDC、要审批，要申请电力资源，因为IDC是一个高耗电项目。然后再建楼，建设备…,一般来说，一个IDC的建设周期需要2—3年，这还是速度比较快的，有的需要五、六年。 ?可扩展能力受限制：IDC建设初期的需求是预估的，随着业务的扩展，对IDC的规模要求也就逐渐增加，需要进行弹性扩展。第二阶段：自建自有+ 供应商IDC 现代互联网要行业要求轻资产，花重资建IDC已经不适应市场规律，所以在业务快速发展过程中，在自建自有IDC的同时，也向供应商或者是运营商借用他们已经建好的数据中心。但租用IDC存在各种不同于自建IDC的管理差异：机房情况不能及时获取,包括机房的一些UTS的监控，温度、湿度的监控都在g供应商的管理之下。而且一般运营商监控的系统是不对外开放和对接的。监控粒度粗，供应商的监控相对来说粗一些。他们只对某一个通道和角度，或者是某一个机柜、机组传感器进行监管。响应实效差，当出现故障和问题时，响应速度慢，他对你设备不了解，你对他环境不了解等，在协作方面也会有信息的不通畅。我们在做数据中心时遇到的这些问题需要解决，但我们不能通过无限制的增加人力来应对数据中心快速扩张，运维人员做的事情太基础对运维的效率、对运维工程师的发展都存在很大的弊端。如何以有限的人力资源去应对快速增长的数据中心的运维？

网络安全数据可视化综述

网络安全数据可视化综述摘要：在经济迅猛发展的推动下，计算机作为重要的传播媒介进入人们的生活，网络成为获取信息、进行交流、计算研发的主要工具，与此同时网络安全问题日益突出，如何将网络安全隐患尽可能的降低，塑造安全的网络环境成为当下信息技术的重大难题。本文将站在信息安全数据可视化的角度进行分析，试图找到其未来的发展方向。关键词：网络安全；数据安全；可视化；发展现代社会已经进入到信息化时代，网络的应用越来越广泛，分布在人们生活的各个领域，给人们生活带来了很大便利，但是，网络安全问题也对个人信息保密造成极大威胁，提高网络安全是一项十分重要工作。网络安全数据可视化通过视觉处理，来将网络异常情况向用户进行反馈，是一种网络安全保障的有力措施，加强对网络安全数据可视化的研究，有着重要现实意义。一、网络安全数据可视化概述网络安全数据可视化是通过综合网络安全态势、可视化技术，来将与网络安全的相关数据以直观、形象的方式直接呈现给用户，使用户及时了解网络安全存在的隐患，从而提高网络环境的可靠性、安全性。在网络安全数据可视化中，最常见的是日志数据可视化，但由于日志数据需要较长时间完成上传，实时性较差；加上日志数据在检测时可能被改变，其可信度无法完全保障；此外，管理部门IDS传感器报警数量十分庞大，许多日志数据报警问题无法及时有效分析、处理，降低日志数据的可靠性[1]。综上，日志数据可视化本身存在种种限制，难以满足现阶段网络安全的需求；对于此种情况，以数据流为基础，进行网络可视化，通过实时监控网络流量，是网络数据可视化的一种有效途径。二、网络安全数据存在的问题 2.1网络数据面临的安全问题由于国家经济的发展，促进着网络技术的开发，我国目前也进入到在网络技术发展的潮流之。但是随着在网络技术的日益发展，其漏洞也日益地暴露出来，容易引发一系列的安全问题，其中主要的安全问题包括在网络技术规模的扩大、网络信息数据的稳定、网络数据的传送以及相关业务的不断发展以及来自网络外界的安全威胁。网络规模的扩大就是指对网络的使用范围的扩大，相关的设备信息跟不上发展的需求，导致其相关设备的发展出现停滞，并将给网络设备安全管理工作带来一定的阻碍作用。网络信息数据的稳定，指的就是网络信息在传递的过程中具有保密性，保证数据传输的安全，防止数据的泄露。来自外界的网络危险，这些威胁包括很多方面，包括网络病毒的传播以及网络存在的相关漏洞导致黑客入侵等方面，这些来自与外界的网络安全危害会对在网络技术使用者造成威胁等等，这些问题的存在将严重的制约着在网络技术安全的发展。 2.2在网络日志中发现的问题目前网络发展中的网络数据之间流通性较差，只有实现各项网上设备之间的流通才能顺利地进行数据的传送工作，现阶段数据设备不能根据提供的数据，进行识别，导致不能选择数据的正确分析方式，与此同时还不具备提供筛选数据和处理数据细节的功能，这些存在于网络日志中的问题，会在一定程度上降低相关人员工作的效率。现阶段网络日志中还存在着数据信息单一的现象，设备在识别

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计的设计v0

数据中心运行可视化平台技术方案北京优锘科技有限公司 2015-08-13

目录第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)

第1章项目背景随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用端到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快速定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节，当系统层出现故障时，无法定位其所依赖的基础设施和硬件设备。同时，当物理设备出现故障时，无法判断其所影响的系统平台范围。因此，在统一可视化监控平台的建设过程中，会着力从“平台整合，组织结合，用户友好”的角度出发，借鉴先进数据中心可视化监

数据中心信息安全解决方案模板

数据中心信息安全解决方案

数据中心解决方案（安全）

目录第一章信息安全保障系统...................................... 错误!未定义书签。 1.1 系统概述 .................................................... 错误!未定义书签。 1.2 安全标准 .................................................... 错误!未定义书签。 1.3 系统架构 .................................................... 错误!未定义书签。 1.4 系统详细设计 ............................................ 错误!未定义书签。 1.4.1 计算环境安全 ...................................... 错误!未定义书签。 1.4.2 区域边界安全 ...................................... 错误!未定义书签。 1.4.3 通信网络安全 ...................................... 错误!未定义书签。 1.4.4 管理中心安全 ...................................... 错误!未定义书签。 1.5 安全设备及系统......................................... 错误!未定义书签。 1.5.1 VPN加密系统 ...................................... 错误!未定义书签。 1.5.2 入侵防御系统 ...................................... 错误!未定义书签。 1.5.3 防火墙系统 .......................................... 错误!未定义书签。 1.5.4 安全审计系统 ...................................... 错误!未定义书签。 1.5.5 漏洞扫描系统 ...................................... 错误!未定义书签。 1.5.6 网络防病毒系统 .................................. 错误!未定义书签。 1.5.7 PKI/CA身份认证平台 .......................... 错误!未定义书签。 1.5.8 接入认证系统 ...................................... 错误!未定义书签。

基于多元异构网络安全数据可视化融合分析方法_张胜

收稿日期：2014-12-05；修回日期：2015-01-12。基金项目：国家自然科学基金资助项目（61402540）。作者简介：张胜（1975－），男，湖南株洲人，博士研究生，CCF 会员，主要研究方向：网络信息安全、计算机支持的协作学习、网络软件；施荣华（1963－），男，湖南长沙人，教授，博士，主要研究方向：计算机通信保密、网络信息安全；赵颖（1980－），男，湖南长沙人，讲师，博士，主要研究方向：信息可视化、可视分析。文章编号：1001-9081（2015）05-1379-06 doi ：10．11772/j．issn．1001-9081．2015．05．1379 基于多元异构网络安全数据可视化融合分析方法张胜 1，2* ，施荣华1，赵颖 1 (1．中南大学信息科学与工程学院，长沙410083;2．湖南商学院现代教育技术中心，长沙410205) (*通信作者电子邮箱48209088@qq．com) 摘要：随着现代网络安全设备日益丰富，安全日志呈现多元异构趋势。针对日志数据量大、类型丰富、变化快等特点，提出了利用可视化方法来融合网络安全日志，感知网络安全态势。首先，选取了异构安全日志中有代表性的8个维度，分别采用信息熵、加权法、统计法等不同算法进行特征提取；然后，引入树图和符号标志从微观上挖掘网络安全细节，引入时间序列图从宏观展示网络运行趋势；最后，系统归纳图像特征，直观分析攻击模式。通过对VAST Challenge 2013竞赛数据进行分析，实验结果表明，该方法在帮助网络分析人员感知网络安全态势、识别异常、发现攻击模式、去除误报等方面有较大的优势。关键词：网络安全可视化；多元异构数据；特征提取；树图和符号标志；时间序列图中图分类号：TP391文献标志码：A Visual fusion and analysis for multivariate heterogeneous network security data ZHANG Sheng 1，2* ，SHI Ｒonghua 1，ZHAO Ying 1 (1．School of Information Science and Engineering，Central South University，Changsha Hunan 410083，China ; 2．Modern Educational Technology Center，Hunan University of Commerce，Changsha Hunan 410205，China ) Abstract:With the growing richness of modern network security devices，network security logs show a trend of multiple heterogeneity．In order to solve the problem of large-scale，heterogeneous，rapid changing network logs，a visual method was proposed for fusing network security logs and understanding network security situation．Firstly，according to the eight selected characteristics of heterogeneous security logs，information entropy，weighted method and statistical method were used respectively to pre-process network characteristics．Secondly，treemap and glyph were used to dig into the security details from micro level，and time-series chart was used to show the development trend of the network from macro level．Finally，the system also created graphical features to visually analyze network attack patterns．By analyzing network security datasets from VAST Challenge 2013，the experimental results show substantial advantages of this proposal in understanding network security situation，identifying anomalies，discovering attack patterns and removing false positives，etc． Key words:network security visualization;multiple heterogeneous data;feature extraction;treemap and glyph;time-series chart 0引言近年来，随着计算机网络规模不断扩大、信息高速公路不断提速以及网络应用的不断增加，网络安全面临着越来越严峻的考验。特别是进入“大数据”时代以来，网络攻击呈现出大数据的“3V ”特征，即攻击规模越来越大（Volume ），如分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service ，DDoS ）攻击，常常可以发动成千上万的设备同时攻击一台主机；攻击类型越来越多（Variety ），新的攻击模式和病毒木马的变种叫人防不胜防；攻击变化越来越快（Velocity ），如一次有预谋的网络攻击往往包含多个步骤和多种应变的方案。为了保证网络安全需求，技术人员开发出各种网络安全设备，如：流量监控系统、防火墙系统（Firewall ）、入侵防御系统（Intrusion Detection System ， IDS ）和主机状态监控系统等。这些设备运行过程中都会产生海量的日志文件，因为来自不同的传感器，所以格式、指标等各不相同，记录着各自应用领域发生的安全事件，如果割裂看待每种设备的安全事件，只能发现片面的、零散的安全问题，如何在大数据时代有效管理和动态监控网络，从海量的、异构的、快速变化的网络安全日志中全面发现问题，感知网络态势是当今网络安全的重要研究课题。 1网络安全可视化与多元融合系统网络安全可视化分析技术是一个新兴多学科融合的研究领域，它利用人类视觉对模型和结构的获取能力，将抽象的网络和海量高维数据以图形图像的方式展现出来，从而快速地发现网络安全数据中隐含的规律、模式以及发展趋势，帮助分析人员提高认知，把握、预测和解决网络安全问题的能力。自从2004年召开网络安全可视化国际会议（Visualization for Cyber Security ）以来，越来越多的可视化工具涌现出来［1］， Journal of Computer Applications 计算机应用，2015，35(5):1379－1384，1416ISSN 1001-9081CODEN JYIIDU 2015-05-10 http://www．joca．cn

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案（项目需求与技术方案）一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

清华大学数据结构试题及答案

一、单选题（每题 2 分，共20分） 1. 1.对一个算法的评价，不包括如下（B ）方面的内容。 A．健壮性和可读性B．并行性C．正确性D．时空复杂度 2. 2.在带有头结点的单链表HL中，要向表头插入一个由指针p指向的结点，则执行( )。 A. p->next=HL->next; HL->next=p; B. p->next=HL; HL=p; C. p->next=HL; p=HL; D. HL=p; p->next=HL; 3. 3.对线性表，在下列哪种情况下应当采用链表表示？( ) A.经常需要随机地存取元素 B.经常需要进行插入和删除操作 C.表中元素需要占据一片连续的存储空间 D.表中元素的个数不变 4. 4.一个栈的输入序列为1 2 3，则下列序列中不可能是栈的输出序列的是( C ) A. 2 3 1 B. 3 2 1 C. 3 1 2 D. 1 2 3 5. 5.AOV网是一种（）。 A．有向图B．无向图C．无向无环图D．有向无环图 6. 6.采用开放定址法处理散列表的冲突时，其平均查找长度（）。 A．低于链接法处理冲突 B. 高于链接法处理冲突 C．与链接法处理冲突相同D．高于二分查找 7.7.若需要利用形参直接访问实参时，应将形参变量说明为（）参数。 A．值B．函数C．指针D．引用 8.8.在稀疏矩阵的带行指针向量的链接存储中，每个单链表中的结点都具有相同的（）。 A．行号B．列号C．元素值D．非零元素个数 9.9.快速排序在最坏情况下的时间复杂度为（）。 A．O(log2n) B．O(nlog2n) C．0(n) D．0(n2) 10.10.从二叉搜索树中查找一个元素时，其时间复杂度大致为( )。 A. O(n) B. O(1) C. O(log2n) D. O(n2) 二、二、运算题（每题 6 分，共24分） 1. 1.数据结构是指数据及其相互之间的______________。当结点之间存在M对N（M：N）的联系时，称这种结构为_____________________。 2. 2.队列的插入操作是在队列的___尾______进行，删除操作是在队列的____首______进行。 3. 3.当用长度为N的数组顺序存储一个栈时，假定用top==N表示栈空，则表示栈满的条件是 ___top==0___(要超出才为满)_______________。 4. 4.对于一个长度为n的单链存储的线性表，在表头插入元素的时间复杂度为_________，在表尾插入元素的时间复杂度为____________。 5. 5.设W为一个二维数组，其每个数据元素占用4个字节，行下标i从0到7 ，列下标j从0到3 ，则二维数组W的数据元素共占用＿_____＿个字节。W中第6 行的元素和第4 列的元素共占用＿_______＿个字节。若按行顺序存放二维数组W，其起始地址为100，则二维数组元素W[6，3]的起始地址为＿________＿。 6. 6.广义表A= (a,(a,b),((a,b),c)),则它的深度为____________，它的长度为____________。 7.7.二叉树是指度为2的____________________树。一棵结点数为N的二叉树，其所有结点的度的总和是_____________。 8.8.对一棵二叉搜索树进行中序遍历时，得到的结点序列是一个______________。对一棵由算术表达式组成的二叉语法树进行后序遍历得到的结点序列是该算术表达式的__________________。

数据中心、网络安全

一、数据中心的作用：用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。二、数据中心的组成 1、基础环境：主要指数据中心机房及建筑物布线等设施，包括电力、制冷、消防、门禁、监控、装修等； 2、硬件设备：主要包括核心网络设备（华为、新华三（H3C）、锐捷网络、D-Link）、网络安全设备包含防火墙、utm、vpn、防毒邮件过滤、IPS防入侵系统物理安全隔离、监管（华为、深信服、新华三、360、天融信、启明星辰）服务器(戴尔、联想、华为) 存储（惠普、希捷、联想、群辉）灾备设备、机柜及配套设施； 3、基础软件：服务器操作系统软件、虚拟化软件、IaaS服务管理软件、数据库软件、防病毒软件等；4、应用支撑平台：一般来讲是具有行业特点的统一软件平台，整合异构系统，互通数据资源；剩下的是具体应用软件了，多数应该做成与硬件无关的。最最重要的是，光靠软件硬件的罗列是无法构成一个好的数据中心，关键是如何设计、如何三、网络安全的作用网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断四、网络安全的组成 1、防火墙：防火墙是位于内部网和外部网之间的屏障，它按照系统管理员预先定义好的规则来控制数据包的进出。 2、IPS(防入侵系统) 监视网络或网络设备的网络资料传输行为的计算机网络安全设备，能够即时的中断、调整或隔离一些不正常或是具有伤害性的网络资料传输行为。 3、防毒墙查杀病毒保护网络安全 4、抗DDOS 主机特定漏洞的利用攻击导致网络栈失效、系统崩溃、主机死机而无法提供正常的网络服务功能，从而造成拒绝服务 5、堡垒机保障网络和数据不受来自外部和内部用户的入侵和破坏，而运用各种技术手段实时收集和监控网络环境中每一个组成部分的系统状态、安全事件、网络活动，以便集中报警、及时处理及审计定责。 6、WAF网络防火墙 Web应用防护系统（也称为：网站应用级入侵防御系统 7、网闸安全隔离网闸是一种由带有多种控制功能专用硬件在电路上切断网络之间的链路层连接，并能够在网络间进行安全适度的应用数据交换的网络安全设备。

数据可视化技术于网络优化的研究与应用

《2013 信息通信网技术业务发展研讨会》论文集
数据可视化技术于网络优化的研究与应用
范楠王登潘海滨李海东陈光宫亭张帆
中国移动北京公司网络优化中心 100007
【摘要】数据可视化技术作为大数据中重要的一环，可以从大量数据中获取知识，提高洞察力进而产生价值。本文通过阐述数据可视化技术在网络优化工作中的研究、方案和实际应用案例，论证其可行性和实施意义，令网络优化工作轻松感受到“数据之美” 。【关键词】大数据数据可视化网络优化
一、引言
随着大数据时代的来临，分布式处理、数据挖掘、流计算技术逐步成熟和普及，大数据的理念逐渐由移动互联网、应用型企业向运营商等传统企业延展。大数据简单来讲，就是通过强大且廉价的云计算能力和存储能力，利用广义的数据挖掘技术，将数据价值最大化，其有三个特点：数据量巨大，数据种类繁多，实时性要求高。
图 1 大数据演进
作为拥有数亿用户海量信息和行为模式的通信运营商，具备天然的优势，已经不再满足于仅仅对数据进行管理，而希望能对数据进行有效的分析，从大量数据中获取
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《2013 信息通信网技术业务发展研讨会》论文集
知识提高洞察力。网络是通信企业的生命线，网络质量的呵护、用户感知的提升都与网络优化工作息息相关。伴随着 3G、4G 和 WLAN 网络的建设和数据业务的快速发展，四网协同优化和流量经营乃是迫在眉睫。面对着这几张庞大的网络，以及数千万用户每天产生的上亿条信令、数千万话单、数百万话务统计，网络优化工程师常常迷失在数据的海洋中，用 “数据海量、知识贫瘠”基本可以概括。工程师们同时面临着数据整合展现能力弱、分析工具欠缺、工具能力受限等问题。而作为大数据分析中重要的一类技术，数据可视化（Data Visualization）是直观展示和表达数据的工具，经常用以阐述事物重点特征和潜在关联。这项技术其实数年甚至数十年前就开始在各类分析中扮演必不可少的角色，一直发展得不温不火，但是近年来随着大数据格局清晰化而高速发展，各种前沿技术层出不穷。其对于网络优化涉及的维护、监控、优化分析等工作都有积极的推动作用。
二、技术方案
目前网络优化数据主体仍然是包括数据库、文件等标准接口在内的结构化数据，针对这些数据我们使用 ETL 过程进行加载。而针对海量数据和非结构化数据，我们使用大数据方式加载入分布式存储中，然后使用各类引擎和前端可视化工具进行分析和展现。同时通过外部系统接口进行数据的分享和流转。（一）实现方案
图 2 数据可视化技术方案
图 2 技术架构中包含了诸多分层、引擎和可视化工具。以下对其中主要分层和工
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基于大数据的网络安全分析

基于大数据的网络安全分析作者：蓝盾研发中心-刘峰今年接手SOC产品研发，产品经理一直强调核心是事件关联分析，数据大集中后挖掘各种安全隐患，实时性关联分析以及识别或预防各种未知的攻击是技术难点。了解了一下，SOC已进入3.0时代，随着大数据技术的成熟，各个竞争对手都引入大数据平台解决先前无法解决的各种技术问题，比如大数据量存储、实时在线分析，以及各种机器挖掘技术，虽然有技术难度，但比较好的是大数据技术最近才成熟流行起来，大型的互联网公司和运营商虽然已掌握，但大部分公司和产品还未采用或者正在研发，大家基本上都在同一个起跑线上，由于大数据必须与业务紧密结合才能发挥价值，对我们来说是一个机会，正好赶上。当前的挑战当前网络与信息安全领域，正面临着全新的挑战。一方面，伴随大数据和云计算时代的到来，安全问题正在变成一个大数据问题，企业和组织的网络及信息系统每天都在产生大量的安全数据，并且产生的速度越来越快。另一方面，国家、企业和组织所面对的网络空间安全形势严峻，需要应对的攻击和威胁变得日益复杂，这些威胁具有隐蔽性强、潜伏期长、持续性强的特点。面对这些新挑战，现有安全管理平台的局限性显露无遗，主要体现在以下三个方面 1.数据处理能力有限，缺乏有效的架构支撑：当前分析工具在小数据量时有效，在大数据量时难以为继，海量异构高维数据的融合、存储和管理遇到困难；安全设备和网络应用产生的安全事件数量巨大，IDS误报严重，一台IDS系统，一天产生的安全事件数量成千上万，通常99%的安全事件属于误报，而少量真正存在威胁的安全事件淹没在误报信息中，难以识别； 2.威胁识别能力有限，缺乏安全智能：安全分析以基于规则的关联分析为主，只能识别已知并且已描述的攻击，难以识别复杂的攻击，无法识别未知的攻击；安全事件之间存在横向和纵向方面（如不同空间来源、时间序列等）的关系未能得到综合分析，因此漏报严重，不能实时预测。一个攻击活动之后常常接着另外一个攻击活动，前一个攻击活动

李春葆数据结构习题与解析(修订版)知识分享

李春葆编著：数据结构（C语言篇）――习题与解析（修订版）清华大学出版社一、绪论选择题 1.数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的1以及它们之间的2和运算等的学科。 1 A.数据元素 B.计算方法 C.逻辑存储 D.数据映像 2 A.结构 B.关系 C.运算 D.算法 2.数据结构被形式地定义为(K, R)，其中K是1的有限集，R是K上的2有限集。 1 A.算法 B.数据元素 C.数据操作 D.逻辑结构 2 A.操作 B.映像 C.存储 D.关系 3.在数据结构中，从逻辑上可以把数据结构分成。 A.动态结构和静态结构 B.紧凑结构和非紧凑结构 C.线性结构和非线性结构 D.内部结构和外部结构 4.线性结构的顺序存储结构是一种1的存储结构，线性表的链式存储结构是一种2的存储结构。 A.随机存取 B.顺序存取 C.索引存取 D.散列存取 5.算法分析的目的是1，算法分析的两个主要方面是2。 1 A.找出数据结构的合理性 B.研究算法中的输入和输出的关系 C.分析算法的效率以求改进 D.分析算法的易懂性和文档性 2 A.空间复杂度和时间复杂度 B.正确性和简单性 C.可读性和文档性 D.数据复杂性和程序复杂性 6.计算机算法指的是1，它必须具备输入、输出和2等5个特性。 1 A.计算方法 B.排序方法 C.解决问题的有限运算序列 D.调度方法 2 A.可执行性、可移植性和可扩充性 B.可行性、确定性和有穷性 C.确定性、有穷性和稳定性 D.易读性、稳定性和安全性 7.线性表的逻辑顺序与存储顺序总是一致的，这种说法。 A.正确 B.不正确 8线性表若采用链式存储结构时，要求内存中可用存储单元的地址。 A.必须连续的 B.部分地址必须连续的 C.一定是不续的D连续不连续都可以 9.以下的叙述中，正确的是。 A.线性表的存储结构优于链式存储结构 B.二维数组是其数据元素为线性表的线性表 C.栈的操作方式是先进先出 D.队列的操作方式是先进后出 10.每种数据结构都具备三个基本运算：插入、删除和查找，这种说法。 A.正确 B.不正确填空题 1.数据逻辑结构包括三种类型、和，树形结构和图形结构合称为。 2.在线性结构中，第一个结点前驱结点，其余每个结点有且只有个前驱结点；最后一个结点后续结点，其余每个结点有且只有个后续结点。 3.在树形结构中，树根结点没有结点，其余每个结点有且只有个前驱结点；叶子结点没有结点，其余每个结点的后续可以。

网络安全数据可视化概述

网络安全数据可视化概述随着网络通信技术的进步，飞速发展的网络应用对网络安全提出了很高的要求.一直以来，各种网络监控设备采集的大量日志数据是人们掌握网络状态和识别网络入侵的主要信息来源.网络安全分析人员在处理网络安全问题时，首先通过分析相应的数据来了解网络状态和发现异常现象，然后对异常事件的特征以及对网络的影响进行综合诊断，最后采取对应的响应措施.然而，随着网络安全需求的不断提升，网络安全分析人员在分析网络安全数据时遇到了很多新的困难：1)异构的数据源和持续增长的数据量给分析人员带来了繁重的认知负担; 2)新攻击类型的出现和攻击复杂度的提高，使得很多传统的数据分析方法不再有效; 3)大量漏报和误报是一些自动化异常检测系统的弊病; 4)侧重于局部异常分析的传统思路，使得分析人员很难掌握宏观网络态势.如何帮助网络安全分析人员更高效地分析网络安全数据，已成为网络安全领域一个十分重要而且迫切的问题. 在解决网络安全问题的过程中，人的认知和判断能力始终处于主导地位，一个能帮助人们更好地分析网络安全数据的实用办法就是将数据以图形图像的方式表现出来，并提供友好的交互手段，建立人与数据之间的图像通信，借助人们的视觉处理能力观察网络安全数据中隐含的信息，以进一步提高分析人员的感知、分析和理解网络安全问题

的能力.因此，许多学者提出将可视化技术引入到网络安全研究领域中来，并逐步形成了网络安全可视化这一新的交叉研究领域. 早在1995年Becker等就提出对网络流量状况进行可视化，之后Girardind等在1998年曾使用多种可视化技术来分析防火墙日志记录.从2004年开始举办的国际网络安全可视化年会[6](visualization for cyber security，VizSec)，标志着该领域的正式建立，并且在2004～2006年集中涌现了一批高质量的研究成果，如图1所示.从2011年开始，国际可视分析挑战赛[7](VAST challenge)连续3年都采用了网络安全数据作为竞赛题目，推动着该领域呈现出一个新研究热潮.国内网络安全可视化的研究起步相对较晚，哈尔滨工程大学、天津大学、北京邮电大学、吉林大学、北京大学和中南大学等研究机构的一些团队已开展了相关研究.经过十多年的发展，在网络安全可视化领域，学者们提出了许多新颖的可视化设计，并开发了诸多实用的交互式可视分析工具，这也为传统的网络安全研究方法和分析人员的工作方式注入了新的活力： 1)分析人员的认知负担得以减轻; 2)异常检测和特征分析变得更为直观; 3)人们可以更自主地探索事件关联和复杂攻击模式，甚至发现新的攻击类型; 4)网络安全态势的察觉和理解效率得以提高. 本文首先介绍网络安全分析人员需要处理的各种网络安全数据源，并重点从网络安全问题和网络安全可视化方法这2个角度，对已有研

数据结构(C语言版)第三版__清华大学出版社_习题参考答案

附录习题参考答案习题1参考答案 1.1.选择题 (1). A. (2). A. (3). A. (4). B.,C. (5). A. (6). A. (7). C. (8). A. (9). B. (10.) A. 1.2.填空题 (1). 数据关系 (2). 逻辑结构物理结构 (3). 线性数据结构树型结构图结构 (4). 顺序存储链式存储索引存储散列表（Hash）存储 (5). 变量的取值范围操作的类别 (6). 数据元素间的逻辑关系数据元素存储方式或者数据元素的物理关系 (7). 关系网状结构树结构 (8). 空间复杂度和时间复杂度 (9). 空间时间 (10). Ο(n) 1.3 名词解释如下：数据：数据是信息的载体，是计算机程序加工和处理的对象，包括数值数据和非数值数据。数据项：数据项指不可分割的、具有独立意义的最小数据单位，数据项有时也称为字段或域。数据元素：数据元素是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理，一个数据元素可由若干个数据项组成。数据逻辑结构：数据的逻辑结构就是指数据元素间的关系。数据存储结构：数据的物理结构表示数据元素的存储方式或者数据元素的物理关系。数据类型：是指变量的取值范围和所能够进行的操作的总和。算法：是对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。 1.4 语句的时间复杂度为： (1) Ο(n2) (2) Ο(n2) (3) Ο(n2) (4) Ο(n-1) (5) Ο(n3) 1.5 参考程序： main() { int X,Y,Z； scanf(“%d, %d, %d”,&X,&Y,Z)； if (X>=Y) if(X>=Z) if (Y>=Z) { printf(“%d, %d, %d”,X,Y,Z);} else { printf(“%d, %d, %d”,X,Z,Y);}

医院信息数据挖掘及数据可视化

中国科技信息2014年第22期·CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Nov.2014 信息技术推广 -115- 概述近些年来，信息技术快速发展，现代计算机信息应用技术在医疗领域发挥了前所未有的作用，大型医院都已经建立了医院信息系统（Hospital Information System，HIS）随着HIS 的广泛使用，数据库中的医院信息不断累积增加。海量数据急剧增加，往往不能得到有效的应用；若没有办法深入理解数据库里面的信息，则将会失去医院信息的价值。所以，当前在医院信息化的建设过程中需要处理的问题之一就是如何充分地利用HIS 数据库中的宝贵信息资源来为临床科研、医院服务质量、医院领导决策、卫生统计等提供科学的依据。随着各医院的HIS 大范围使用运行之后，其HIS 数据库中存储的数据不断增加，数据库中历史数据日益增多。在这种背景情况下，把数据挖掘技术和数据可视化技术应用到处理医院医疗数据上是一个大趋势。数据挖掘技术对部分医疗数据进行了处理，但所得结果不便于理解因而无法为专业人员提供更好支持，而针对传统数据挖掘技术所得到的各种模式能够提供集成统一的接口及多种形式、多种角度、多种维度的直观的可视化展现方式，可以为专业人员提供更强有力的支持。国内外研究现状国外研究现状早在2002年IBM 华生研究中心对以色列的耶路撒冷和哈达萨医院的病人病例，开发了Opal 工具包，对大量的骨髓移植数据进行了可视化显示，这是一个在生物信息学领域的信息可视化技术方面的很好的实用性实例。Brant Chee 等人相继于2008年和2009年提出了健康信息药物治疗方案的可视化和医疗卫生信息的社会可视化。进而实现了信息可视化在医疗领域的应用，并从中发现药物和社会团体之间的关联关系和环境对人的健康状况的影响。美国卡内基梅隆大学的Christopher 等人于2009年提出基于初级保健糖尿病风险的分类和评估的可视化方法。本研究与医学证据、统计降维技术和信息可视化相结合建立一个框架，从而开发信息可视化分类器用于糖尿病风险的评估患者群中。日本岛根大学的Shusaku Tsumoto 等人于2011年。他们提出了包括决策树、聚类分析、MDS 和三维数据挖掘的时空数据挖掘过程。结果表明，大量存储数据的复用为基于医院临床行为的分类表征时间趋势提供有力的工具。葡萄牙的Pedro Pereira Rodrigues 做了预测基于虚拟病人记录的访问日志的生存分析的医院临床报告的可视化的研究。马来西亚的Muhammad Sheraz Arshad Maik 等人从医生的视角研究了电子病历可视化系统在公立医院的使用，用抽象有效的病人数据直观显示，以获取有效信息进而改善病人的护理。美国NeuroMedical 和Vysis 公司利用数据挖掘可视化技术，通过对其趋势分析进行药物筛选，为药品的研发进行蛋白质的分析，对药物副作用进行了探索，发现了药物间的副作用。Marinovm 等人提出通过数据挖掘可视化技术对糖尿病及并发症流行病学进行了研究。国内研究现状在国内，对于医院信息数据挖掘及数据可视化的发展相对较晚。北京大学袁晓如教授带领的北大可视化研究小组在图可视化、轨迹可视化，微博可视化等领域开展了相关的研究工作。浙江大学在医院信息系统的数据挖掘技术、可视化领域开展了相关的研究工作。清华大学的唐泽圣教授是国内较早进行可视化研究的学者之一，其研究领域涵盖了医学、地质学和气象学可视化分析。中科院软件所的田捷教授等在医学可视化领域取得了一些研究成果。浙江大学、北京大学也建立了可视化的国家重点实验室，并在可视化方面做了很多的工作。近几年我国对HIS 进行数据挖掘的研究相对国外较少，我们在银行、移动通信、证券、联通、保险、电信等相关行业虽然已经成功的应用数据挖掘技术，可是当前在HIS 中的应用还处于初始阶段。据报道对HIS 所产生的数据进行挖掘研究的机构，目前在国内有北京协和医院信息中心、解放军福州总医院信息中心等。数据挖掘概述数据挖掘及其在医疗研究中的应用数据挖掘是在1989年提出来的，也称为数据库中的知识发现。挖掘的过程一般由确定挖掘的对象、数据准备、模型建立、数据挖掘、结果分析表述、挖掘应用等阶段组成。当前的医疗机构的数字化增大了医院数据库医疗数据数量。在疾病的诊断、治疗和医疗研究方面都，这些宝贵的医疗信息提现的非常有价值。因此，怎样自动提升和处理医疗数据库，进而提供全局的、精准的保健措施和诊断决策，已经成为提高医院服务质量和促进医院长远发展而必须解决的新问题。医疗数据挖掘就在这种背景下应运而生。数据挖掘应用于医疗方面被提出来之后，生物医疗工程领域就将这一领域应用到其中，并取得了相当大的成果。从指定医疗数据中找到医疗模式类是这项技术的主要功能。在文献中指出，在生物工程领域主要有两类典型的研究方向：描述生理规律或现象；预测和诊断疾病发作。可以发现医疗知识模式主要有：孤立点分析、聚类分析、概念/类别描述、关联分析、演变分析、分类和预测等。所挖掘知识的类型数据挖掘所挖掘的知识大致有几种：事物各方面的特 DOI：10.3969/j.issn.1001-8972.2014.22.043 医院信息数据挖掘及数据可视化齐晨虹?高生鹏兰州交通大学电子与信息工程学院齐晨虹(1989-)，女，河南商丘市人，硕士研究生，主要研究方向为医疗数据挖掘及可视化方向。齐晨虹