检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]兰州文理学院
出 处:《中国档案》2023年第10期54-55,共2页China Archives
基 金:2022年国家档案局科技项目获奖成果。
摘 要:档案管理的大数据不但跨领域,而且信息量大、结构类型复杂,加上数据信息表现形式多样、数据内部关联隐蔽等特点,多源异构大数据融合的复杂性和不确定性使得传统的匿名和泛化等隐私保护技术几乎无法生效。大数据产生、获取和更新的高速性带来实时性数据分析与处理的要求,使得传统的隐私保护算法遇到了极大的瓶颈,大规模性数据采集技术、新型存储技术以及高级分析技术使得大数据的隐私保护面临更大的挑战。
关 键 词:大数据 数据采集技术 隐私保护技术 档案管理 高速性 多源异构 跨领域 数据分析与处理
分 类 号:G271[文化科学—档案学] TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP309[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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