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大數(shù)據(jù)可信計算 版權信息
- ISBN：9787030784780
- 條形碼：9787030784780 ; 978-7-03-078478-0
- 裝幀：精裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數(shù)據(jù)可信計算 內容簡介
隨著數(shù)字經濟的發(fā)展，大數(shù)據(jù)應用范圍越來越廣泛，各類大數(shù)據(jù)平臺承載著海量的數(shù)據(jù)資源。大量敏感資源和重要數(shù)據(jù)要賦能數(shù)字經濟的發(fā)展，可信安全地利用大數(shù)據(jù)極其重要。本書匯集了作者及其研究團隊的研究成果，介紹了大數(shù)據(jù)可信計算的體系及其關鍵技術以及相應平臺系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)，主要內容包括原位虛擬大數(shù)據(jù)中心平臺體系、大數(shù)據(jù)感知與勘探技術、多源多維數(shù)據(jù)融合計算技術、基于多模型融合的信用評估技術、大數(shù)據(jù)安全的測試與評估技術、原位虛擬大數(shù)據(jù)中心平臺系統(tǒng)、基于區(qū)塊鏈的大數(shù)據(jù)共享與協(xié)作系統(tǒng)、可信金融交易風險防控系統(tǒng)。
大數(shù)據(jù)可信計算 目錄
目錄前言第1章 原位虛擬大數(shù)據(jù)中心平臺體系11.1 背景與問題11.2 原位虛擬數(shù)據(jù)中心平臺的體系結構21.3 多源數(shù)據(jù)資源匯聚41.3.1 數(shù)據(jù)資源原位匯聚存儲模型41.3.2 數(shù)據(jù)資源原位匯聚與更新方法51.4 基于用戶訪問區(qū)域的云邊數(shù)據(jù)自適配存儲71.4.1 問題的提出71.4.2 基于用戶訪問區(qū)域的模型71.4.3 存儲自適配優(yōu)化算法111.4.4 實驗分析151.5 數(shù)據(jù)刪除階段的數(shù)據(jù)一致性技術221.5.1 問題的提出221.5.2 WFT-net模型221.5.3 數(shù)據(jù)不一致模型261.5.4 數(shù)據(jù)不一致檢測算法271.6 數(shù)據(jù)不一致性問題的啟發(fā)式檢測281.6.1 問題的提出281.6.2 數(shù)據(jù)不一致性的啟發(fā)式檢測模型291.6.3 數(shù)據(jù)不一致性的啟發(fā)式檢測方法351.7 本章小結38參考文獻38第2章 大數(shù)據(jù)感知與勘探技術422.1 網絡數(shù)據(jù)勘探器構造422.2 大數(shù)據(jù)感知方法442.2.1 Web數(shù)據(jù)采樣引導算法442.2.2 內部數(shù)據(jù)庫API采樣引導算法442.3 大數(shù)據(jù)勘探方法452.3.1 Web數(shù)據(jù)采樣估算算法452.3.2 內部數(shù)據(jù)庫API采樣估算算法462.3.3 數(shù)據(jù)勘探器的實驗驗證與分析462.4 融合文本與鏈接的主題建模方法492.4.1 問題的提出492.4.2 關聯(lián)主題分析模型502.4.3 CopulaPLSA模型642.5 本章小結75參考文獻75第3章 多源多維數(shù)據(jù)融合計算技術783.1 基于動態(tài)加權信息熵的交易數(shù)據(jù)不均衡去噪方法783.1.1 問題的提出783.1.2 動態(tài)加權信息熵803.1.3 實驗驗證833.2 多源多維數(shù)據(jù)的無標簽數(shù)據(jù)處理933.2.1 問題的提出933.2.2 無標簽數(shù)據(jù)的處理方法933.3 基于異質圖神經網絡的抽取式文本摘要方法943.3.1 問題的提出943.3.2 MHGS模型953.3.3 文本圖構建模型963.3.4 異質圖更新層計算963.3.5 實驗效果973.4 基于關系圖譜的特征提取方法983.4.1 問題的提出983.4.2 數(shù)據(jù)清洗983.4.3 基礎特征提取1003.4.4 構建關系圖譜1013.4.5 基于圖嵌入的隱含特征提取1033.4.6 實驗與分析1063.5 本章小結109參考文獻109第4章 基于多模型融合的信用評估技術1114.1 基于回歸方法的自動化特征建模方法1114.1.1 問題描述與整體框架1114.1.2 基于距離相關系數(shù)的特征對挖掘方法1134.1.3 基于回歸技術的新特征生成技術1154.1.4 基于*大信息系數(shù)的特征選擇方法1174.1.5 實驗驗證1194.2 面向信用評估的動態(tài)機器學習模型1214.2.1 問題描述與整體框架1214.2.2 基于SVM的自適應滑動窗口的樣本劃分方法1224.2.3 基于集成學習的動態(tài)權重調節(jié)模型1254.2.4 基于樣本權重的基分類器設計方法1274.2.5 面向信用評估的動態(tài)機器學習模型實驗驗證1284.3 協(xié)同交易排序和評分的可信個體行為建模方法1334.3.1 問題的提出1334.3.2 交易標簽的可信性度量1344.3.3 可信個體行為畫像框架1344.3.4 基于虛擬**系統(tǒng)的可信個體行為畫像方法1364.3.5 基于可信個體行為模型的欺詐檢測算法1424.3.6 實驗設定1434.3.7 實驗結果1454.4 本章小結152參考文獻152第5章 大數(shù)據(jù)安全的測試與評估技術1555.1 大數(shù)據(jù)安全測評系統(tǒng)體系1555.1.1 背景與問題1555.1.2 大數(shù)據(jù)安全測評體系架構1555.1.3 大數(shù)據(jù)安全測評系統(tǒng)流程1565.2 大數(shù)據(jù)價值安全風險評估方法1575.2.1 風險評估指標1585.2.2 價值風險評估框架1585.2.3 價值風險等級評估1595.3 有限訪問下流數(shù)據(jù)鉆井采樣方法及評估模型1605.3.1 問題的提出1605.3.2 有限訪問下流數(shù)據(jù)鉆井采樣方法1615.3.3 流數(shù)據(jù)集整體特征評估模型1665.3.4 實驗與分析1685.4 LBS中的cPIR框架1775.4.1 二次剩余假設簡介1775.4.2 cPIR框架1795.4.3 隱私保護等級度量1815.4.4 多比特位返回值1825.5 用戶行為被盜與行為對抗方法1825.5.1 問題的提出1825.5.2 用戶交互行為畫像的生成1835.5.3 行為漂移引導模型的建立1865.5.4 實驗評估1955.6 本章小結200參考文獻200第6章 原位虛擬大數(shù)據(jù)中心平臺系統(tǒng)2036.1 系統(tǒng)總體框架及其流程2036.2 系統(tǒng)各模塊設計2056.2.1 登錄入口2056.2.2 業(yè)務配置2066.2.3 勘探評估2066.2.4 聚類演化2086.2.5 資源服務2096.2.6 數(shù)據(jù)資源管理2106.3 系統(tǒng)實現(xiàn)2126.3.1 登錄注冊2126.3.2 主頁詳情2136.3.3 勘探器配置2146.3.4 勘探評估2166.3.5 演化器配置2206.3.6 演化分析2236.3.7 資源服務2266.3.8 數(shù)據(jù)資源管理2286.4 本章小結230參考文獻230第7章 基于區(qū)塊鏈的大數(shù)據(jù)共享與協(xié)作系統(tǒng)2317.1 系統(tǒng)總體框架及系統(tǒng)流程2317.1.1 系統(tǒng)總體框架2317.1.2 數(shù)據(jù)共享子系統(tǒng)2327.1.3 協(xié)作學習子系統(tǒng)2327.2 系統(tǒng)各模塊設計2357.2.1 登錄入口2357.2.2 數(shù)據(jù)鏈概貌2357.2.3 數(shù)據(jù)瀏覽與下載2377.2.4 數(shù)據(jù)上傳與上鏈2377.2.5 數(shù)據(jù)生命周期管理2377.2.6 學習鏈概貌2397.2.7 項目瀏覽與參與2397.2.8 協(xié)作項目發(fā)起與管理2397.2.9 協(xié)作項目開發(fā)2407.3 系統(tǒng)實現(xiàn)2427.3.1 主頁詳情2427.3.2 數(shù)據(jù)鏈概貌2427.3.3 數(shù)據(jù)瀏覽與下載2427.3.4 數(shù)據(jù)上傳與上鏈2447.3.5 生命周期管理2467.3.6 用戶行為監(jiān)控2477.3.7 學習鏈概貌2487.3.8 項目瀏覽與參與2487.3.9 項目發(fā)起與管理2497.3.10 協(xié)作項目開發(fā)2507.4 本章小結252參考文獻252第8章 可信金融交易風險防控系統(tǒng)2548.1 系統(tǒng)總體框架及系統(tǒng)流程2548.2 系統(tǒng)各模塊設計2568.2.1 登錄入口2568.2.2 業(yè)務申請2578.2.3 服務配置2578.2.4 業(yè)務調度2588.2.5 系統(tǒng)監(jiān)控2588.2.6 數(shù)據(jù)發(fā)送2598.2.7 模型管理2608.2.8 數(shù)據(jù)生成2608.2.9 交易審核2618.2.10 風險區(qū)域預警2618.2.11 設備分析2638.2.12 群體行為分析2638.2.13 個體行為分析2648.2.14 關系網絡分析2648.2.15 實時監(jiān)控2648.3 系統(tǒng)實現(xiàn)2658.3.1 主頁詳情2658.3.2 業(yè)務申請2668.3.3 服務配置2688.3.4 數(shù)據(jù)發(fā)送2698.3.5 模型監(jiān)控2698.3.6 資源監(jiān)控2728.3.7 攔截數(shù)據(jù)審核2728.3.8 個體行為分析2738.4 本章小結275參考文獻275彩圖
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