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数据分类分级确权对数据要素价值实现的影响 被引量:1
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作者 马费成 熊思玥 +1 位作者 孙玉姣 王文慧 《信息资源管理学报》 2024年第1期4-12,共9页
数据确权是释放数据要素价值的基础,同时也是数据要素市场正常运行和不断发展的关键支撑。研究梳理了数据确权相关概念以及如何建立产权体系以实现数据确权的路径。在此基础上,本研究明晰了数据分类分级确权的具体方式,并基于价值链分... 数据确权是释放数据要素价值的基础,同时也是数据要素市场正常运行和不断发展的关键支撑。研究梳理了数据确权相关概念以及如何建立产权体系以实现数据确权的路径。在此基础上,本研究明晰了数据分类分级确权的具体方式,并基于价值链分析其对数据价值实现中各个环节的影响。研究结果表明,在数据采集环节数据分类分级确权制度能够激励数据供给,提高数据质量,同时激发市场活力;在数据组织环节,它细分了技术工作,保护隐私数据,并挖掘潜在价值;在数据流通环节,它能调节负外部性、降低交易成本、优化资源配置;最后,在数据利用环节,它在数据合规监管和数据价值再开发方面发挥了关键作用。 展开更多
关键词 数据分类分级 确权 价值链 数据要素 价值实现
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基于数据挖掘的电炉企业财务数据分类管理系统设计
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作者 王冠卓 刘大旭 孙聪 《工业加热》 CAS 2024年第3期59-63,共5页
为提升电炉企业财务数据处理效率、提高财务数据分类管理效果,本文研究提出并设计出了一种基于数据挖掘的财务数据分类管理系统。设计系统主要在传统硬件的基础上,优化系统功能模块,其主要包括财务数据管理模块、网络管理模块等。在财... 为提升电炉企业财务数据处理效率、提高财务数据分类管理效果,本文研究提出并设计出了一种基于数据挖掘的财务数据分类管理系统。设计系统主要在传统硬件的基础上,优化系统功能模块,其主要包括财务数据管理模块、网络管理模块等。在财务数据管理模块中,本次采用数据挖掘方法确定属性相似的财务数据,并借助Hadoop架构对电炉企业财务数据进行管理;在系统网络管理模块中,通过光纤/DDN传输中实现系统通信网络拓扑的搭建,并在TCP/IP等通信协议的支持下,完成网络管理模块的设计。通过优化各个功能模块,完成电炉企业财务数据分类管理系统设计,实现电炉企业财务数据分类管理功能。实验结果表明:所提系统响应速度快,CPU占有率低,分类管理准确度高于93%,用户反馈满意率高于80%,均优于对比方法,具有较大的应用价值。 展开更多
关键词 数据挖掘 人工智能 电炉企业财务数据 数据分类 管理系统
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考虑数据分类的建筑电能耗集成预测方法
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作者 唐倩倩 李康吉 +1 位作者 魏伯睿 王莹 《电力需求侧管理》 2024年第2期77-81,共5页
建筑侧各类可再生能源的应用日益普及,建筑电能耗预测在用能供需平衡、电网稳定运行、尖峰需求响应等方面发挥越来越重要作用。尽管诸多数据驱动模型在能耗预测方面获得广泛应用,当前仍缺乏预测精度高、泛化能力强的短期预测模型。针对... 建筑侧各类可再生能源的应用日益普及,建筑电能耗预测在用能供需平衡、电网稳定运行、尖峰需求响应等方面发挥越来越重要作用。尽管诸多数据驱动模型在能耗预测方面获得广泛应用,当前仍缺乏预测精度高、泛化能力强的短期预测模型。针对该问题,提出一种基于建筑物能耗特点并结合数据挖掘技术的分类集成式能耗预测方法。首先,采用递归特征消除法对数据进行特征筛选,并用模糊C均值聚类算法对训练集数据进行聚类,使用K最邻近法对验证集和测试集数据进行归类;选择5种结合智能优化算法的混合数据驱动模型作为子学习器,分别对每类数据做预测,最后使用多元线性回归法进行结果集成。经3个建筑电力用能案例验证,此集成预测模型精度均优于单个子模型,具有适用不同建筑类型和用能尺度的预测潜力。 展开更多
关键词 建筑 电能耗预测 数据分类 递归特征消除法 模糊C均值聚类算法
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基于DBSCAN的三维点云缺失数据分类系数优化仿真
4
作者 陈航 何可人 蒋利炜 《计算机仿真》 2024年第3期477-481,共5页
针对三维点云数据质量不理想造成的分类困难问题,提出基于DBSCAN算法的三维点云数据分类优化方法。预处理三维点云数据,填补缺失数据,保证数据完整性。通过直通滤波法剔除远离三维点云主体的无效点,采用K-D tree和KNN算法改进统计滤波,... 针对三维点云数据质量不理想造成的分类困难问题,提出基于DBSCAN算法的三维点云数据分类优化方法。预处理三维点云数据,填补缺失数据,保证数据完整性。通过直通滤波法剔除远离三维点云主体的无效点,采用K-D tree和KNN算法改进统计滤波,滤除三维点云数据中的离群点,优化原始三维点云数据质量。引入天牛群优化算法改进DBSCAN算法,利用天牛群优化算法选取DBSCAN算法的邻域搜索半径和搜索邻域中包含的最小对象数两个参数,将优化后三维点云数据输入改进的DBSCAN算法中,实现三维点云数据分类。实验结果表明,所提方法C-H系数和轮廓系数更大、D-B系数更小。 展开更多
关键词 三维点云数据 数据分类 数据预处理 天牛群优化算法
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基于统计学习算法的学生就业服务平台数据分类方法
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作者 蒋大锐 徐胜超 《现代电子技术》 北大核心 2024年第2期49-54,共6页
学生就业是高等教育质量管理工作的核心,学生就业服务平台是解决学生就业困难的新方法。为了更好地为学生提供就业服务,提出一种基于统计学习算法的学生就业服务平台数据分类方法。采用信息熵和信息增益指标选择学生就业服务平台数据样... 学生就业是高等教育质量管理工作的核心,学生就业服务平台是解决学生就业困难的新方法。为了更好地为学生提供就业服务,提出一种基于统计学习算法的学生就业服务平台数据分类方法。采用信息熵和信息增益指标选择学生就业服务平台数据样本特征属性,利用主成分分析法融合学生就业服务平台样本数据特征信息。在此基础上,基于统计学习算法中的朴素贝叶斯算法,将融合后的学生就业服务平台样本数据特征信息输入到朴素贝叶斯分类器模型中,结合先验概率和后验概率,实现学生就业服务平台数据分类。实验结果表明,所提方法的ROC曲线面积达到整体有效面积的98%以上,分类准确率高达95.8%,分类时间仅为5.38 ms,具有较好的学生就业服务平台数据分类效果,可以提高分类精度,有效缩短分类时间。 展开更多
关键词 统计学习算法 学生就业 服务平台 数据分类 朴素贝叶斯算法 信息熵
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基于大数据分析的非侵入式电力负荷数据分类
6
作者 梁凌宇 黄文琦 +1 位作者 袁红霞 赵翔宇 《电子设计工程》 2024年第8期96-100,共5页
非侵入式电力负荷监测可在不改变电路结构时,确定电力系统负荷状态。通过分类电力负荷数据能够对电力用户行为进行分析,但因电力负荷数据量多、种类复杂,导致分类误差率较高,无法达到数据融合要求。为此,提出了基于大数据分析的非侵入... 非侵入式电力负荷监测可在不改变电路结构时,确定电力系统负荷状态。通过分类电力负荷数据能够对电力用户行为进行分析,但因电力负荷数据量多、种类复杂,导致分类误差率较高,无法达到数据融合要求。为此,提出了基于大数据分析的非侵入式电力负荷数据分类。通过收集电力负荷信息,构建电力负荷数据分解算法,并利用分解算法建立非侵入式电力负荷数据分解数学模型。根据该模型对已处理好的电力负荷数据进行分解,利用大数据挖掘技术的k均值聚类法和随机森林算法,实现了对非侵入式电力负荷数据的分类。实验结果表明,基于大数据分析的非侵入式电力负荷数据分类方法可以有效确定电力负荷数据的类型,暂态负荷数据分类误差率低于5%,稳态负荷数据分类误差低于0.30%,满足电力负荷数据分类的要求。 展开更多
关键词 数据分析 非侵入数据 电力负荷 数据分类
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基于自编码神经网络的航空物探遥感数据分类方法研究
7
作者 于刘 《计算机测量与控制》 2024年第3期253-258,共6页
航空物探遥感数据的采集过程中受到电磁波辐射等外界因素的影响,导致航空物探遥感数据分类准确率较低,为此提出基于自编码神经网络的航空物探遥感数据分类方法;根据航空物探对象的基本特征,设置遥感数据的分类标准;通过辐射校正、几何... 航空物探遥感数据的采集过程中受到电磁波辐射等外界因素的影响,导致航空物探遥感数据分类准确率较低,为此提出基于自编码神经网络的航空物探遥感数据分类方法;根据航空物探对象的基本特征,设置遥感数据的分类标准;通过辐射校正、几何纠正、噪声消除等步骤,完成航空物探遥感数据的预处理;构建自编码神经网络,利用自编码神经网络算法,从光谱、形状、纹理等方面提取遥感数据特征,通过特征匹配确定航空物探遥感数据的所属类型;通过分类性能测试实验得出结论:所提方法的全局遥感数据分类成功率和错误率的平均值分别为99.8%和0.6%,局部遥感数据分类的成功率和错误率的平均值分别为99.8%和0.3%,即所提方法在分类性能方面具有明显优势。 展开更多
关键词 自编码神经网络 航空数据 物探遥感数据 数据分类
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基于卷积自编码网络的杆塔点云数据分类技术
8
作者 朱玉如 《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》 2024年第1期0156-0159,共4页
目前,我国输电线路巡检方法主要以人工巡检为主,直升机巡检为辅。这种巡检方式对于输电线路中的杆塔点云数据的寻找和分类,主要依赖于人工操作,存在工作效率低下,操作方法复杂费力等问题。因此,如何探索高效的巡检方式,以有效提高电力... 目前,我国输电线路巡检方法主要以人工巡检为主,直升机巡检为辅。这种巡检方式对于输电线路中的杆塔点云数据的寻找和分类,主要依赖于人工操作,存在工作效率低下,操作方法复杂费力等问题。因此,如何探索高效的巡检方式,以有效提高电力巡检的工作效率,减少人工巡检工作量,降低运维成本和压力,成为了我们亟待解决的问题。本文的研究立足于输电线路巡检的现实情况与需求,提出了一种基于神经卷积神经网络的杆塔点云数据自动分类方法。首先,借助该方法对杆塔点云数据进行方向校正,然后通过侧面投影获取杆塔点云图像。接着,利用无监督的机器学习方法,对杆塔点云图像特征进行提取。最后,使用均值最大化算法,完成对杆塔点云图像特征的自动分类。最终通过测试显示,此次研究中所提出的自动分类算法的正确识别率可以达到100%(269/269= 100%),证明本文所提出的数据分类方法是切实有效的。 展开更多
关键词 卷积自编码网络 杆塔 点云 数据分类
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浅谈国家法规标准对汽车数据分类及安全的要求
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作者 杜彬 王学栋 《汽车电器》 2024年第3期35-36,共2页
智能网联汽车是汽车发展的必然趋势,而数据则是实现智能网联功能的基石,通过对海量数据的分析,可以优化车辆功能,创造更多的赢利点,形成新的产业生态。文章重点介绍国家各项法规标准对数据分类、安全防护的要求,可供后续技术实施参考。
关键词 数据分类 防护类型 标准法规
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高速公路联网数据分类体系构建与应用实践
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作者 何逸群 殷小果 +2 位作者 熊成勇 胡芬 付辉 《通讯世界》 2024年第1期193-195,共3页
随着互联网信息技术的广泛应用,高速公路呈现出高度信息化的发展特性。高速公路在实现联网数据高质量应用的同时,积累了海量的交通信息数据。基于网络分析原则和联网数据的应用构建高速公路联网数据分类体系,以提高高速公路联网系统数... 随着互联网信息技术的广泛应用,高速公路呈现出高度信息化的发展特性。高速公路在实现联网数据高质量应用的同时,积累了海量的交通信息数据。基于网络分析原则和联网数据的应用构建高速公路联网数据分类体系,以提高高速公路联网系统数据管理能力,增强数据管控效果,助力联网数据开放共享,通过构建公路运营系统、应用高速公路监测系统、提高车辆联网技术的智能化程度,增强高速公路联网数据分类体系的应用效果,以期为相关部门的管理工作提供参考,加快路况信息传递速度,落实高速公路联网系统的改革工作。 展开更多
关键词 高速公路 联网数据分类 体系构建 方式分析
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GB/T43697—2024《数据安全技术 数据分类分级规则》正式发布
11
《信息技术与标准化》 2024年第4期46-46,共1页
根据2024年3月15日国家市场监管总局、国家标准委发布的中华人民共和国国家标准公告(2024年第1号),全国网络安全标准化技术委员会归口的GB/T 43697-2024《数据安全技术数据分类分级规则》正式发布。GB/T 43697-2024规定了数据分类分级... 根据2024年3月15日国家市场监管总局、国家标准委发布的中华人民共和国国家标准公告(2024年第1号),全国网络安全标准化技术委员会归口的GB/T 43697-2024《数据安全技术数据分类分级规则》正式发布。GB/T 43697-2024规定了数据分类分级的原则。 展开更多
关键词 数据分类 数据安全技术 网络安全 监管总局 标准化技术委员会 分级的 中华人民共和国国家标准 发布
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改进高斯混合模型的激光点云数据分类 被引量:1
12
作者 张忠琼 赵颖 钱淑渠 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第6期215-219,共5页
激光点云数据的无序性会影响激光场景识别和三维重建,导致激光点云数据分类误差大,精度低等问题,为此提出基于改进高斯混合模型的激光点云数据分类方法。首先采集激光点云数据,利用邻域密度算法对数据中的噪声进行分析和去除,然后采用... 激光点云数据的无序性会影响激光场景识别和三维重建,导致激光点云数据分类误差大,精度低等问题,为此提出基于改进高斯混合模型的激光点云数据分类方法。首先采集激光点云数据,利用邻域密度算法对数据中的噪声进行分析和去除,然后采用改进高斯混合模型获取数据点间距,将点云数据分类相应类别中,实现激光点云数据分类。实验结果证明,本方法可以有效去除激光点云数据中的孤立点,提高了激光点云数据分类精度,激光点云数据分类结果可满足激光三维重建要求。 展开更多
关键词 高斯混合模型 激光点云 数据分类 邻域密度
原文传递
一种自适应核SMOTE-SVM算法用于不平衡数据分类 被引量:5
13
作者 吴海燕 陈晓磊 范国轩 《北京化工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期97-104,共8页
面向不平衡样本集,提出一种自适应核人工合成过采样-支持向量机(synthetic minority oversampling technique-support vector machine,SMOTE-SVM)分类算法。首先通过支持向量机将数据集投影到核空间,找出类边界样本—支持向量(SV),然后... 面向不平衡样本集,提出一种自适应核人工合成过采样-支持向量机(synthetic minority oversampling technique-support vector machine,SMOTE-SVM)分类算法。首先通过支持向量机将数据集投影到核空间,找出类边界样本—支持向量(SV),然后基于核距离对少数类样本集的支持向量(SV+)计算其近邻,再根据近邻样本类别分布自适应地选择内插或外推两种方式合成新样本。由于核空间中映射函数无法具体得知,新样本无法用显式表示,因此将生成样本与原始样本一起形成增广Gram矩阵,最终利用SVM实现分类。该算法中样本生成、近邻计算以及SVM分类均统一在同一核空间中,提高了新样本的可信性;同时自适应插值方式改善了传统人工合成过采样技术(SMOTE)线性生成算法不适用于非线性分类的问题,提高了新样本的多样性。在多个数据集上的实验结果表明,所提算法可以改善不平衡数据的分类准确率,具有更好的稳健性。 展开更多
关键词 不平衡数据分类 人工合成过采样技术(SMOTE) 核空间 支持向量机
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基于Lasso和构造性覆盖算法的不均衡数据分类方法 被引量:2
14
作者 蒋溢 伍书平 +1 位作者 胡昆 龙林波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第4期1086-1093,共8页
针对机器学习分类算法在不均衡数据分类问题中对少数类样本识别能力不足的问题,以电信客户流失场景为例,提出一种不均衡数据分类方法 L-CCSmote(Lasso Constructive Covering Smote)。首先,通过套索回归(Lasso)提取流失用户特征以优化... 针对机器学习分类算法在不均衡数据分类问题中对少数类样本识别能力不足的问题,以电信客户流失场景为例,提出一种不均衡数据分类方法 L-CCSmote(Lasso Constructive Covering Smote)。首先,通过套索回归(Lasso)提取流失用户特征以优化模型输入;然后,通过构造性覆盖算法(CCA)建立神经网络生成符合样本整体分布的覆盖;最后,进一步提出单样本覆盖策略、样本多样性策略和样本密度峰值策略,通过以上策略混合采样以平衡数据。选用了KEEL数据库中的13个不均衡数据集和2个脱敏电信客户数据集,分别在逻辑回归(LR)和支持向量机(SVM)分类算法上对该方法进行验证。在LR分类算法上,与SMOTE-Enn(Synthetic Minority Oversampling TEchnique Edited nearest neighbor)相比,所提方法的平均几何平均值(G-MEAN)提升了2.32%;在SVM分类算法上,与Borderline-SMOTE(Borderline Synthetic Minority Oversampling Technique Edited)相比,所提方法的平均G-MEAN提升了2.44%。实验结果表明,所提方法能解决类别偏斜分布影响分类的问题,且对于稀有类的识别能力优于经典平衡数据方法。 展开更多
关键词 Lasso 构造性覆盖算法 不均衡数据分类 客户流失预测 混合采样
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中日跨境数据流动治理对比研究——基于数据分类治理的视角 被引量:2
15
作者 党玺 徐安妮 《浙江理工大学学报(社会科学版)》 2023年第2期198-205,共8页
跨境数据流动治理已成为全球数字贸易发展的核心要素。从数据分类治理的视角比较中日两国的跨境数据治理现状发现,中国出于维护网络安全和数据主权的考虑,对个人信息和重要数据的跨境流动持保守态度;日本秉持“基于信任的数据自由流动... 跨境数据流动治理已成为全球数字贸易发展的核心要素。从数据分类治理的视角比较中日两国的跨境数据治理现状发现,中国出于维护网络安全和数据主权的考虑,对个人信息和重要数据的跨境流动持保守态度;日本秉持“基于信任的数据自由流动治理理念”(Data free flow with trust,DFFT),在强调信任的基础上尽可能地扩大数据自由流动。借鉴日本相关治理经验,我国应当提炼跨境数据流动治理理念,在加强分类治理的同时拓宽数据流动方式,构建独立的数据流动监管机构,为我国跨境数据流动打造坚实的制度基础,提升数字经济环境下的国际话语权。 展开更多
关键词 跨境数据流动 数据分类 DFFT理念 数据主权 监管规则 数据治理
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公共数据分类分级标准建设探析 被引量:3
16
作者 周毅 徐梦 《情报探索》 2023年第3期24-31,共8页
[目的/意义]公共数据分类分级是公共数据开放利用的必要前提,对公共数据分类分级标准建设进行研究,寻找平衡公共数据安全保护和公共数据共享开放利用关系的切入点。[方法/过程]在具体调查分析公共数据分类分级实践及已有地方性标准基础... [目的/意义]公共数据分类分级是公共数据开放利用的必要前提,对公共数据分类分级标准建设进行研究,寻找平衡公共数据安全保护和公共数据共享开放利用关系的切入点。[方法/过程]在具体调查分析公共数据分类分级实践及已有地方性标准基础上,归纳总结已有地方标准经验,提出公共数据分类分级标准构建的基本原则,构建起我国公共数据分类分级标准模型以及标准核心要素的框架。[结果/结论]结合《数据安全法》与相关标准,提出对我国公共数据分类分级标准建设的创新性思考,以期促进公共数据安全要求与共享需求的有效平衡,推动形成统一区域数据要素市场,提升公共数据标准化治理效能,形成科学全局性的公共数据分类分级标准体系。 展开更多
关键词 公共数据 数据分类 数据分级 分类标准
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基于多特征融合和机器学习的疾病基因检测大数据分类模型 被引量:1
17
作者 高媛媛 《微型电脑应用》 2023年第3期25-27,39,共4页
采用目前方法对疾病基因检测大数据进行分类时,没有对提取特征进行融合处理,存在正确分类率低、病情反映能力低和分类效率低的问题。为此提出基于多特征融合和机器学习的疾病基因检测大数据分类模型构建方法,提取疾病基因图像的粗糙度... 采用目前方法对疾病基因检测大数据进行分类时,没有对提取特征进行融合处理,存在正确分类率低、病情反映能力低和分类效率低的问题。为此提出基于多特征融合和机器学习的疾病基因检测大数据分类模型构建方法,提取疾病基因图像的粗糙度特征、对比度特征和方向度特征,采用主成分分析方法融合提取的特征,在机器学习原理的基础上构建疾病基因检测大数据分类模型,将融合后的特征输入模型中,完成疾病基因检测大数据的分类。实验结果表明,所提方法的正确分类率高、病情反映能力强、分类效率高。 展开更多
关键词 多特征融合 机器学习 疾病基因检测 特征提取 数据分类模型
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基于数据分类的循环不变式自动生成
18
作者 路红 王承毅 黄皓 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第1期30-37,共8页
生成循环不变式是实现程序验证的关键步骤,但人工撰写循环不变式不仅步骤繁琐且容易出错。为此,提出一种基于数据分类的循环不变式生成方法,可直接为C程序的循环语句自动生成循环不变式。该方法生成循环程序的后置条件,并构造其Hoare三... 生成循环不变式是实现程序验证的关键步骤,但人工撰写循环不变式不仅步骤繁琐且容易出错。为此,提出一种基于数据分类的循环不变式生成方法,可直接为C程序的循环语句自动生成循环不变式。该方法生成循环程序的后置条件,并构造其Hoare三元组,通过收集循环程序执行过程中产生的测试数据,并根据其是否满足循环不变式的三个条件进行分类,从而生成循环不变式。所提出的方法在31个基准测试程序上,与目前比较先进的循环不变式生成方法进行比较分析。实验结果表明,所提出的方法不仅能够为C程序自动生成可验证的循环不变式,而且能够为最多的基准测试程序生成有效的循环不变式。 展开更多
关键词 循环不变式 数据分类 软件验证 静态分析
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不确定数据分类的模糊随机森林算法
19
作者 丁恒兵 叶飞跃 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第11期3373-3379,共7页
实际应用中不确定数据的分类问题越来越受到人们的重视,不确定数据不但属性值是不确定的,类标签也可能不确定。提出的不确定离散化算法,使模糊决策树能够处理区间数据,统一了属性值不确定与类标签不确定的差异。由此提出的由模糊决策树... 实际应用中不确定数据的分类问题越来越受到人们的重视,不确定数据不但属性值是不确定的,类标签也可能不确定。提出的不确定离散化算法,使模糊决策树能够处理区间数据,统一了属性值不确定与类标签不确定的差异。由此提出的由模糊决策树构造模糊随机森林的模糊分类算法,既继承了模糊决策树对不确定数据分类的灵活性,又继承了随机森林的集成性、鲁棒性和随机性的优点。实验结果表明,对于不确定性数据分类问题,该算法性能优于现有的一些算法。 展开更多
关键词 不确定数据分类 模糊决策树 模糊随机森林 不确定离散化算法 区间数据 类标签 概率分布函数
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华南农业大学数据分类分级机制与策略
20
作者 巫莉莉 《中国教育网络》 2023年第9期62-63,共2页
随着5G、云计算、物联网、大数据、人工智能的快速发展,数据变得越来越重要,随之而来数据安全面临的挑战也变得越来越多,网络信息安全已经从终端安全、网络安全进入到了数据安全阶段,传统以网络和系统为防护目标的安全体系已经不能满足... 随着5G、云计算、物联网、大数据、人工智能的快速发展,数据变得越来越重要,随之而来数据安全面临的挑战也变得越来越多,网络信息安全已经从终端安全、网络安全进入到了数据安全阶段,传统以网络和系统为防护目标的安全体系已经不能满足数据安全的需求。 展开更多
关键词 数据安全 终端安全 数据分类 网络信息安全 网络安全 人工智能 云计算 数据
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