9篇关于数据资产的计算机毕业论文

今天分享的是关于数据资产的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到数据资产等主题,本文能够帮助到你

数据资产安全管理平台关键技术研究与实现

这是一篇关于数据资产,身份认证,审计,策略,权限管理的论文, 主要内容为信息化时代的来临和网络与计算机技术的迅速发展,越来越多的设备接入了互联网,越来越多的信息在网络上共享,不可避免的,信息安全问题也越来越多。如何应对信息安全问题所带来的数据以及资产的损失,成为了企业最关心的问题。而传统的安全系统往往只能抵御来自某一方面的安全威胁,各种安全产品之间仅仅是简单的堆砌,无法协作,缺乏系统的调度机制,因此很难对企业的数据资产和信息安全起到彻底的安全防护。针对当前企业安全产品对数据资产难以集中管控的问题,对当前数据资产管理系统以及相关前沿技术进行研究,提出了基于B/S和C/S混合的资产安全管理平台框架,设计了基于RBAC模型的权限管理模型和针对数据资产的安全防护策略,提出并实现了并基于Java语言和SSH框架的系统,最后通过性能和功能测试对系统进行验证,本文的主要工作如下： (1)研究了数据资产管理相关的技术以及系统实现相关架构。对Spring、Struts2以及Hibernate框架进行简要介绍,对当前主流的身份认证技术、审计分析技术、关联分析技术以及访问控制技术进行了深入的研究。 (2)设计了数据资产安全管理平台的功能架构、技术架构。通过对数据资产安全管理系统的需求进行分析的基础上,设计了基于B/S和C/S混合的系统架构,对系统需要实现的功能进行简要概括。 (3)设计并实现了数据资产安全管理系统。设计并实现了基于关联规则挖掘的审计管理模块,设计并实现了基于RBAC模型的权限管理模块的主要功能,设计并实现了针对数据资产进行全方位防护的策略管理模块。最后的测试结果表明数据资产安全管理平台能稳定运行,对合法操作放行,对非法操作拦截并报警,而且可以通过审计分析功能,及时发现安全事件。达到了预期的设计目标,具有一定的现实意义和研究价值。

基于图计算的数据资产业务语义智能生成技术研究

这是一篇关于企业数据标准文档,企业数据库系统,数据资产,知识图谱,实体对齐,业务语义生成的论文, 主要内容为如今的大数据时代,企业往往存储着海量数据,这些数据对于企业来说也是一种资产。但企业很难从海量且复杂的数据中高效地获取信息并发挥价值。因此,通过企业数据资产盘点工作来理解和整理数据就十分重要。数据标准文档和数据库系统通常是企业重要数据描述源。在盘点过程中,数据标准文档是业务人员理解企业数据库系统的重要参照。实际上,由于数据库系统构建人员繁杂,以及应用场景更新快等原因,二者常存在不匹配问题。在人工进行数据资产盘点时,就需要综合不同数据描述源的信息来理解业务字段,意味着巨大人力和时间成本,并且需要具有一定业务理解。知识图谱作为语义互联的高效结构,为处理企业异源异构数据提供了新思路,知识图谱对齐正是综合不同知识源中等价实体相关信息的重要方式。本文针对企业数据资产盘点时不同数据描述源中字段业务语义描述信息不完整的问题,设计了一种基于图计算的数据资产业务语义智能生成技术。主要工作如下:(1)提出了企业数据标准文档和数据库系统的关系集定义,并设计了对应的知识图谱构建方法:关系集定义利用了数据标准文档和数据库系统中业务字段模式信息,包括元素自身信息、模式结构信息和数据实例信息等。在此基础上,提出对应的知识图谱构建方法。以充分对不同数据描述源中业务字段信息进行建模。(2)提出了一种基于图神经网络的多视图实体对齐模型:针对企业数据描述源知识图谱的多类关系,引入共有视图和特有视图两种特征处理角度。分别对实体全局结构信息和不同类型关系信息进行捕获,最终结合用于实体对齐,有效提高了实体对齐任务的精度。(3)提出了基于知识图谱的数据资产业务语义智能生成方法:基于不同数据描述源知识图谱的对齐结果,提出了基于模板的字段业务语义描述信息的自动化生成方法,对不同数据描述源中字段的业务语义描述信息进行补全。帮助业务人员更好地理解和盘点企业数据资产。(4)基于上述研究工作,设计并实现了一个基于图计算的数据资产业务语义智能生成的软件系统。该系统主要包括异源数据整理模块、异源图谱构建模块、异源图谱对齐模块、数据库交互与管理模块和业务语义描述信息生成模块等。

数据资产安全管控技术平台的设计与实现

这是一篇关于数据资产,数据分类分级,平台管理,大数据,JavaEE的论文, 主要内容为当前电网运营业务数据资产呈现出大量,多样,高价值的特性,公司的数据资产已经进入了大数据时代。数据安全的意义已不仅仅限于数据本身,也直接影响到是否能够将数据提升为数据资产来服务于企业的业务发展和核心竞争力的提升。本系统便是针对广东电网有限责任公司信息中心大数据环境下的数据安全研究项目技术研究子项展开研究,研发数据资产安全技术管控平台,旨在对公司数据的生命周期进行安全监控。其中数据分类分级管理就是对多源、异构的数据资产进行分类分级,根据其数据价值制定差异化的防护策略；策略管理就是管理员根据公司的数据资产分级分类管理,以及公司策略需求,对不同等级的数据资产,分别对不同的防护工具包括防泄漏工具、加解密软件等工具进行相应策略的操作；综合展示也就是数据可视化展示即是展示一定时间内被数据资产安全技术管控平台,即数据安全防护工具监控的数据资产流量的动态统计数据包括告警数据等；平台管理是对数据资产安全管控技术平台的用户、角色、组织机构、日志、进行统一管理,平台安全控制是控制本平台的安全,解决比如防止CSRF跨域请求攻击,用户请求超时,不同角色用户的操作界面不同等安全防护问题。课题期间,主要参与到系统的平台管理,数据分类分级管理,数据可视化展示,平台管理,平台安全控制的开发,并参与系统的部署和维护工作。本项目采用B/S架构,后台使用java开发,选择SpringMVC框架开发,数据库使用Mysq15.6, ORM (Object Relational Mapping)框架采用Hibernate开发,利用Hibernate封装底层数据库操作,使得项目可以在不同数据库之间进行移植,可以直接使用相关接口来对数据库进行操作,并使用EasyUI做为前端框架,该框架提供了用于创建跨浏览器网页的完整的组件集合,有丰富的组件可以供开发人员选择,有较好的浏览器兼容性。本项目已部署上线,运行良好,可以满足现阶段企业的业务需求,实现了数据的生命周期的管控,并且将数据更加直观的展现出来,具有较好的程序可维护性和可扩展性。

数据资产安全管控技术平台的设计与实现

基于EVA与AHP的电商企业数据资产价值评估

这是一篇关于EVA,电商公司,数据资产,数据资产分成法的论文, 主要内容为二十一世纪开始,数字科技对世界政治、经济、文化产生了深刻影响,不但推动了相关产业升级,还改变了人类的生活方式与公司的成长模式。随着数字科技驱动的以数据资产为核心资源的互联网公司的出现,如电商公司、社交公司等,数据资产对相关公司的重要性逐渐提升,因此对数据资产价值进行评估的需求也逐渐增多,但当下评估界仍然缺乏成体系的数据资产估值模型,亟待对数据资产的估值模型进行研究。为适应这类需求,本文从互联网公司价值和数据资产价值的估值方法入手,梳理相关文献,进一步分析数据资产理论,对数据资产概念、特征、价值实现、价值构成进行了界定和说明,并分析了传统评估方法在数据资产价值评估时的局限性。本文以电商公司为例,总结了电商公司的特征、发展现状与发展模式,并对影响电商公司数据资产价值的因素进行研究,将其总结为四大类。进而将数据资产从现有的资产体系中进行划分,引入了创值能力评价指标并结合电商公司的特点应用EVA方法对电商公司价值进行评估,再利用层次分析法构建出数据资产价值分割体系,将EVA方法与层次分析方法相结合评估数据资产的价值。最后选取电商公司唯品会作为案例,对上述方法的适用性进行了检验,并得出了合理的估值结果。应用结果显示,构建的数据资产分成模型对案例公司数据资产价值的适用性良好,估值结果可信度高。希望本文提出的数据资产估值模型能为数据资产估值体系的形成提供帮助,进而提高评估专业人员数据资产评估结果的可信度,对数据资产的交易起到促进作用。

基于区块链的云边协同框架及关键技术研究——在数据资产交易背景下

这是一篇关于区块链,数据资产,云边协同,RePBFT的论文, 主要内容为网络时代的发展产生了大量的数据,数据已经成为了继物质、人力等生产要素之后的第五大重要的基础生产要素。在现实中,绝大多数的网络平台都是由数据驱动的,但是在自己的生态系统中却没有足够多的数据。要想真正的发掘大数据的全部潜能,必须将数据流动起来,将数据变成资产。数据资产流通交易中存在着众多问题,典型的如海量数据存储扩展性问题,计算实时性的问题,交易的可信、可追溯且公平透明问题等。本研究利用工业界云边协同的思想,结合现有研究中应用广泛的区块链技术,设计了一个基于区块链的云边协同框架,以有效解决诸多问题。如数据来源广泛的问题,大量的计算资源和存储资源无法满足的问题,实时定价的问题以及数据交易中遇到的确权和可信的问题。在确定使用区块链结合云边协同的模式后,对架构中的关键技术进行研究。在默认传输性能不会影响整体框架的性能的前提下,云边协同框架中限制整体性能的关键点在于云端,而云端的性能主要被区块链的性能所限制。区块链中比较耗资源的步骤就是它的共识过程,共识过程中常用算法为PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance),而PBFT算法存在资源消耗过多的问题。因此本文将基于PBFT算法的共识机制改为基于RePBFT算法的共识机制。实验结果显示,改进有效并显著提升了区块链的性能。在框架的设计阶段,首先对总体的架构进行详细的设计,对主要的三类参与者(数据持有者、数据购买者以及平台方)的行为进行明确的界定,并确定边缘端、云端、区块链三者的交互模式。在区块链子系统的设计中通过量化Fabric和以太坊的性能详细论证了选择Fabric平台作为此系统开发的依据,之后对区块链子系统的结构进行分析与设计,最后对智能合约的运行逻辑进行梳理并对其进行设计。在实现阶段,云端选用搭建Hadoop集群和区块链实现,在边缘侧选用利用Fabric-JavaSDK工具开发,并使用MySQL数据库来实现智能合约版本控制以及部分信息存储。在所有步骤完成后,在测试环境对系统进行功能测试和性能测试,测试结果表明系统能够达到预期的效果。

数据资产安全管控技术平台的设计与实现

税务电子数据管理系统的设计与实现

这是一篇关于税务,电子数据,管理系统,数据资产的论文, 主要内容为现代化的税收征管在某种程度上来说,就是对税务电子数据的管理。随着税务信息化的逐步推进,对税务数据的有效管理是提高征管质效的关键。只有高质量的数据才能有效的实现对涉税数据的查询、分析和应用,税收数据管理已逐步成为加强税收管理、提高征管水平、提供决策支持的主要手段之一。因此,一套功能强大的、系统的、全面的税务电子数据管理系统是十分必要的。税务电子数据管理系统是税务部门“信息管税”的重要组成部分,是为了提升征管水平而设计开发的信息系统。本系统的设计目标是将税务部门内部和外部的税收数据进行归集、整理,通过清洗、转换形成可用数据资源,供各部门进行分析、决策。我们在系统的需求分析阶段,采取开会讨论的形式来获得用户的需求,并依据需求设计系统的用例试图。然后,再与用户就系统的用例模型进行反复的沟通和交流,最终确定系统的具体功能模块。在系统开发阶段,我们利用Clinet/Server体系结构,采用J2EE框架,以UML语言对系统进行建模分析,并采取统一软件开发过程(RUP)。对系统的安全访问策略,我们使用的是基于角色访问控制技术,Oracle11g作为后台数据库。本文运用现代化信息管税理论,紧密联系税务部门实际,通过分析国内外税务系统信息化的现状,提出了基于Clinet/Server架构设计的税务电子数据管理系统。主要内容有:数据来源管理、数据加工管理、数据资产管理、数据供给管理、系统用户管理。系统的开发设计旨在将与税收有关的涉税电子数据进行归集,形成统一的数据资产,并帮助税务部门对税源进行有效的管理。

数据资产价值评估模型的优化——以电商企业为例

这是一篇关于数据资产,电商企业,数据资产分割法的论文, 主要内容为进入21世纪以来,数字科技对全球政治、经济、文化等领域的影响不断加深,在促进相关产业转型升级的同时,也正在改变人类的生活方式和企业的发展模式。由数字科技推动的以数据资产为核心的互联网企业的崛起(如:电商、社交等互联网企业),使数据资产对相关企业的重要性日益凸显,数据资产已成为企业核心竞争力的重要组成部分,从而使得对数据资产价值评估的需求也相应增加。本文首先通过对文献的整理,将国内外学者对数据资产的定义、特点和作用,以及数据资产价值构成的相关研究进行了梳理,明确了数据资产的基本概念;然后,通过对数据资产的演进和评估需求增加的现状进行了描述,发现了数据产业的规模正在不断扩大,数据资产化的重要性正在不断加强。随着数据产业的发展,各国也开始制定各类有关数据资产治理的规制,以应对数据资产在流通过程中出现的数据权属问题以及安全与效率均衡的问题。接着整理了目前典型数据资产的评估需求,从而得出数据产业正在不断规范,数据交易也在日益增多,对数据资产价值评估模型的研究迫在眉睫。为应对上述需求,本文以电商平台为例,对企业数据资产的影响因素进行了分析。一是对电商企业的定义分类、发展现状和发展模式进行了描述,从而得出电商企业是以用户数据为核心竞争力的企业;二是对影响电商企业数据资产的因素进行了研究,归纳出影响其价值的主要因素,为后文模型的建立奠定了基础;三是分析了传统评估方法在数据资产价值评估时的局限性,并根据互联网企业的发展历程,认为数据资产的周期性值得高度关注,数据资产在企业发展的不同时期有不同的表现形式,因此要运用不同的评估方法对其进行了评估。四是尝试将数据资产从现存资产体系中分割的研究,除引入用户粘性系数以及企业规模系数修正梅特卡夫——DEVA模型,使其更适用于电商企业价值评估外,还采用层次分析法,建立数据资产价值评估体系,合理剥离数据资产。本文以典型电商企业拼多多为例,将上述方法进行了应用模拟。本文通过各项数据资产的相关研究,对数据资产评估模型进行了分析和改进,希望能为优化数据资产评估体系提供有价值的思路,以期提高数据资产评估的合理性和说服力。

本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码客栈，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/47345.html