论文数据参考文献网络

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参考文献如果是网页的话应该按照相关要求进行书写。

网站类参考如下：

1、【格式】[序号]主要责任者.电子文献题名.电子文献出处[电子文献及载体类型标识].或可获得地址，发表或更新日期/引用日期。

2、【21】中科院报告:我国现代物流2007年将保持快速发展，中央政府门户网站，2007年2月24日，这里写具体网址。

3、【22】2006年全国物流运行情况通报，中国仓储与物流网，2007年4月29日，这里写具体网址。

参考文献注意事项：

一、引用文献不宜过于陈旧。文后参考文献的标引，在很大程度上取决于作者学术造诣的程度及对同类文献的检索水平、利用能力。作者在撰写论文的过程中，引用的参考文献较新颖，能反映同行业最新科研动态和学术水平。

二、引用文献类型应呈一定比例。根据相关规定，文后参考文献的类型主要有：专著、论文集、学位论文、报告、连续出版物(期刊)、论文集析出文献、报纸、标准、专利及电子文献等。

按照如此：序号，主要责任者，题名，其他题名信息，文献类型标志、文献载体标志，出版地，出版者，出版年，更新或修改日期，引用日期，获取和访问路径（网址）。注明：[N/OL]为[文献类型标志、文献载体标志]。

论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。

要求准确、简练、醒目、新颖。

目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）。

可以，但是要注意以下几点：

1、一定要注明出处，即引用文献的作者、文献名称、出版社、年限等信息；引用的章节也最好给予注明；引用文献一般放在论文最后的参考文献加以列示；

2、引用论文内容时，一定要注意不可以大段大段地抄袭下来，最好只引用作者的观点、或者有论证的论据，以及图表、研究数据等；

3、除非是学校有特殊要求外，一般不建议引用本年段或者未经发表的本校的其他的师生的论文，因为无法公开查询，会导致“抄袭”嫌疑。

写好作文的技巧

1、好的文章源于生活，写你的所见、所闻；写你的亲身体会；写出你的真情实感，这样的文章，才会生动感人。

2、写作并非一朝一夕就能成功之事。但面对当今的应试教育，你不妨学会一些技巧。比如，平时多背一些好的段落、好的开头及结尾。以备考试用之。

3、多读书，用心读，学会借鉴。好的文章、好词、好句，学会积累。

4、确立新颖、独特的文章标题。有时能起到事半功倍的效果。

论文格式：1. 纸张为A4纸，页边距上，下，左，右。

2.论文由内容摘要与关键词、论文正文和参考文献组成。一级标题“一、”;二级标题“(二)”;三级标题“3.”。

3. [内容摘要]和[关键词]均为宋体小四号加粗，内容宋体小四号，行距。

4.正文:

(1) 标题:黑体二号居中,上下各空一行。

(2) 正文：小四号宋体，每段起首空两格，回行顶格，行距为多倍,。

(3) 一级标题格式：一级标题：序号为“一、”，小三号黑体字，独占行，起首空两格，末尾不加标点。

(4) 二标题序号为“(一)”，四号宋体，加粗，独占行，起首空两格，末尾不加标点。

(5)三级标题：序号为“1.”，起首空两格，空一格后接排正文，小四号宋体，加粗。

(6) 四、五级标题序号分别为“(1)”和“①”，与正文字体字号相同，可根据标题的长短确定是否独占行。若独占行，则末尾不使用标点，否则，标题后必须加句号。每级标题的下一级标题应各自连续编号。

(7) 注释 (根据需要)：正文中需注释的地方可在加注之处右上角加数码，形式为“①、②……”(即插入脚注)，并在该页底部脚注处对应注号续写注文。注号以页为单位排序，每个注文各占一段，用小5号宋体。

书写格式

1.参考文献标注的位置。

2. 参考文献标标注方法和规则。

3. 参考文献标标注的格式。

2007年8月20日在清华大学召开的“综合性人文社会科学学术期刊编排规范研讨会”决定，2008年起开始部分刊物开始执行新的规范“综合性期刊文献引证技术规范”。该技术规范概括了文献引证的“注释”体例和“著者—出版年”体例。不再使用“参考文献”的说法。

以上内容参考：百度百科-参考文献

大数据网络安全论文参考文献

网络论文的参考文献可以反映论文作者的科学态度和论文具有真实、广泛的科学依据，参考文献在一定程度上影响着论文的质量。下文是我为大家整理的关于网络论文参考文献的内容，欢迎大家阅读参考! 网络论文参考文献(一) [1]赵启飞.基于WCDMA 无线网络 的优化研究与实践[D].云南：云南大学图书馆，2010:3. [2]中兴公司.2G/3G互操作优化指导书[M/CD.深圳：中兴通讯股份有限公司，2009:16-21 [3]中国联通.中国联通2/3G互操作分场景参数设置指导书[M/CD].北京：中国联通移动网络公司运行维护部，2009 [4]刘业辉.WCDMA网络测试与优化教程[M].北京：人民邮电出版社，2012:8-9 [5]姜波.WCDMA关键技术详解[M].北京：人民邮电出版社，2008,320-324. [6]中兴学院.WCDMARNS培训教材第三册[M/CD].深圳：中兴通讯股份有限公司，2009 [7]窦中兆、雷湘.WCDMA系统原理与无线网络优化[M].北京：清华大学出版社，2009:95-120 [8]王晓龙.WCDMA网络专题优化[M].北京：人民邮电出版社，2011:106 [9]张长刚.WCDMAHSDPA无线网络优化原理与实践[M].北京：人民邮电出版社，2007:116-119 [10]邬鹏.呼和浩特联通异系统互操作优化[D].北京：北京邮电大学图书馆，2011:7-12. [11]黄伟，李腊元，孙强，MANET路由协议DSR的OPNET实现及仿真[J],武汉理工大学学报 [12]李国强，武穆清，基于OPNET多径路由协议的建模与仿真[J],数字通信世界， [13]王振中，关媛，陆建德，陆佰林，基于NSZ仿真平台的Adhoc新路由协议的模拟[J],计算机仿真， [14]策力木格，胡其吐，基于NS的AODV路由协议研究[J],内蒙古科技与经济，2005 [15]刘小利，使用OPNET仿真MANET路由协议的实现 方法 [J],计算机与数字工程， [16]王瑜，焦永革，孟涛，林家薇，基于免费软件ns的无线网络仿真[J],无线电工程，第34卷，第一期 [17]张天明，王培康，自助学习路由协议(SL一AoDV)及GloMosim仿真[J],计算机仿真， [18]吴晗星,付宇卓,无线自组网AODV路由协议的实现[J],计算机应用与软件, 网络论文参考文献(二) [1]孙义明，杨丽萍.信息化战争中的战术数据链[M].北京：北京邮电大学出版社，2005 [2] 范文 庆，周彬彬，安靖.WindowsAPI开发详解--函数、接口、编程实例[M].北京：人民邮电出版社，2011 [3]陈敏.OPNET网络编程[M].北京：清华大学出版社，2004 [4]于全.战术通信理论与技术[M].北京：电子工业出版社，2009 [5]FrederickKuhl,RichardWeatherly,JudithDahmann.计算机仿真中的HLA技术[M].付正军，王永红译.北京：国防工业出版社，2003 [6]陈敏.OPNET网络仿真[M].北京：清华大学出版社，2004 [7]' [8]刘徐德.战术通信、导航定位和识别综合系统文集(第一集)[M].北京：电子工业出版社，1991 [9]罗桂兰，赵志峰，赵海.排队论对嵌入式系统网络性能的测试评估[J].沈阳师范大学学报(自然科学版)，2005,23(1)：54-56 [10]张铎.物联网大趋势-Internetofthings[M].北京：清华大学出版社.2010. [11]苏仕平.无线传感器网络的访问控制机制研究[D].兰州大学.2007. [12]张凯，张雯捧.物联网导论[M].北京：清华大学出版社.2012. [13]郭萍，张宏，周未，曹雪.基于轻量级CA无线传感器网络双向认证方案[D].小型微型计算机系统.2013(3)：903-907. [14]李大伟，杨庚.一种基于重复博弈的物联网密钥共享方案[J].通信学报，2010,31(9A)：97-103. [15]马巧梅.基于IKEv2的物联网认证与密钥协商协议[J].计算机与数字工程.2013(4)：45-48. [16]郭萍.无线网络认证体系结构及相关技术研究[D].南京理工大学.2012. [17]张晓辉.基于Diameter的物联网认证协议研究[D].西安电子科技大学.2013. [18]刘宴兵，胡文平，杜江.基于物联网的网络信息安全体系[J].中兴通讯技术.2011(01)：96-100. [19]刘姝.基于PKI的CA认证系统的设计与实现[D].郑州大学.2005. [20]任伟，雷敏，杨榆.ID保护的物联网T2ToI中能量高效的健壮密钥管理方案[J].小型微型计算机系统.2011,32(9)：1903-1907. 网络论文参考文献(三) [1]安德森ASP NET高级编程[M]北京：清华大学出版社，2002 [2](美)Chris Goode，Chris Ullman等康博译ASP NET入门经典——c#编程篇[M]北京：清华大学出版社，2002 [3]秦鑫，朱绍文NET框架数据访问结构[J]计算机系统应用[M]2002，12 [4]张辉鹏基于NET的电子商务系统的研究和设计[D]武汉：武汉理工大学计算机科学与技术学院，2006 [5]廖新彦ASP NET交互式Web数据库设计[M]北京：中国铁道出版社，2004 [6]Jeffrey Richter Applied Microsoft NET Framework Programming[M].北京：清华大学出版社，2004 [7]Daniel Cazzulino等C#Web应用程序入门经典[M]北京：清华大学出版社，2003 [8]蒋秀英SQL Server 2000数据库与应用[M]北京：清华大学出版社，2006 [9]龚小勇关系数据库与SQL Server 2000[M]北京：机械工业出版社，2007 [10]萨师煊，王珊数据库系统概论(第三版)[M]北京：高等 教育 出版社，2000 [11]李中华基于NET的模式实现与应用[D]四川：四川大学，2006 [12]任开银，黄东在NET上架构公司级应用程序[J]微型机与应用2003，1 [13]叶春阳基于Web服务的流程协作研究[D]北京：中国科学院研究生院，2003 [14]李琳NET开发平台核心服务的研究与应用[D]武汉：武汉理工大学计算机科学与技术学院，2003 [15]张莉，王强，赵文防，董莉，SQL server数据库原理及应用教程[M]，清华大学出版社，2004 06 猜你喜欢： 1. 计算机类毕业论文参考文献大全 2. 网络安全论文参考文献 3. 最全电子商务毕业论文参考文献 4. 毕业论文参考文献范文

大数据论文参考文献回答于2018-09-14现今人们的生活到处充斥着大数据给我们带来的便利，那么大数据论文参考文献有哪些呢?小编为方便大家特意搜集了一些大数据论文参考文献，希望能帮助到大家。大数据论文参考文献一：[1] 陈杰. 本地文件系统数据更新模式研究[D]. 华中科技大学 2014[2] 刘洋. 层次混合存储系统中缓存和预取技术研究[D]. 华中科技大学 2013[3] 李怀阳. 进化存储系统数据组织模式研究[D]. 华中科技大学 2006[4] 邓勇强，朱光喜，刘文明. LDPC码的低复杂度译码算法研究[J]. 计算机科学. 2006(07)[5] 陆承涛. 存储系统性能管理问题的研究[D]. 华中科技大学 2010[6] 罗东健. 大规模存储系统高可靠性关键技术研究[D]. 华中科技大学 2011[7] 王健宗. 云存储服务质量的若干关键问题研究[D]. 华中科技大学 2012[8] 余雪里. 金属氧化物pn异质结对光电响应与气体敏感特性的作用[D]. 华中科技大学 2014[9] 王玮. 基于内容关联密钥的视频版权保护技术研究[D]. 华中科技大学 2014[10] 韩林. 云存储移动终端的固态缓存系统研究[D]. 华中科技大学 2014[11] 田宽. 宫内节育器用Cu/LDPE复合材料的表面改性研究[D]. 华中科技大学 2013[12] 聂雪军. 内容感知存储系统中信息生命周期管理关键技术研究[D]. 华中科技大学 2010[13] 王鹏. 低密度奇偶校验码应用于存储系统的关键技术研究[D]. 华中科技大学 2013[14] 刁莹. 用数学建模方法评价存储系统性能[D]. 哈尔滨工程大学 2013[15] 符青云. 面向大规模流媒体服务的高性能存储系统研究[D]. 电子科技大学 2009[16] 王玉林. 多节点容错存储系统的数据与缓存组织研究

网络安全与大数据技术应用探讨论文

摘要： 随着互联网技术的高速发展与普及，现如今互联网技术已经广泛应用于人们工作与生活之中，这给人们带来了前所未有的便利，但与此同时各种网络安全问题也随之显现。基于此，本文主要介绍了大数据技术在网络安全领域中的具体应用，希望在网络系统安全方面进行研究的同时，能够为互联网事业的持续发展提供可行的理论参考。

关键词： 网络安全；大数据技术；应用分析

前言

随着近年来互联网技术的不断深入，网络安全事故也随之频频发生。出于对网络信息安全的重视，我国于2014年成立了国家安全委员会，正式将网络安全提升为国家战略部署，这同时也表示我国网络信息安全形势不容乐观，网络攻击事件处于高发状态。木马僵尸病毒、恶意勒索软件、分布式拒绝服务攻击、窃取用户敏感信息等各类网络攻击事件的数量都处于世界前列。时有发生的移动恶意程序、APT、DDOS、木马病毒等网络攻击不仅会严重阻碍网络带宽、降低网络速度、并且对电信运营商的企业声誉也会产生一定影响。根据大量数据表明，仅仅依靠传统的网络防范措施已经无法应对新一代的网络威胁，而通过精确的检测分析从而在早期预警，已经成为现阶段网络安全能力的关键所在。

1网络安全问题分析

网络安全问题不仅涉及公民隐私与信息安全，更关乎国事安全，例如雅虎的信息泄露，导致至少五亿条用户信息被窃；美国棱镜门与希拉里邮件门等等事件都使得网络安全问题进一步升级、扩大。随着互联网构架日益复杂，网络安全分析的数据量也在与日俱增，在由TB级向PB级迈进的过程，不仅数据来源丰富、内容更加细化，数据分析所需维度也更为广泛。伴随着现阶段网络性能的增长，数据源发送速率更快，对安全信息采集的速度要求也就越高，版本更新延时等导致的Odav等漏洞日渐增多，网络攻击的影响范围也就进一步扩大；例如APT此类有组织、有目标且长期潜伏渗透的多阶段组合式攻击更加难以防范，唯有分析更多种类的安全信息并融合多种手段进行检测抵御。在传统技术架构中，大多使用结构化数据库来进行数据存储，但由于数据存储的成本过高，系统往往会将原始数据进行标准化处理后再进行存储，如此易导致数据的丢失与失真以及历史数据难以保存而造成的追踪溯源困难；同时对于嘈杂的大型、非结构化数据集的执行分析以及复杂查询效率很低，导致数据的实时性及准确性难以保证，安全运营效率不高，因此传统网络安全技术已经难以满足现阶段网络安全分析的新要求。大数据技术这一概念最初由维克托.迈尔.舍恩伯格与肯尼斯.库克耶在2008年出版的《大数据时代》一书中提出的，大数据是指不采用随机分析法，而是对所有的数据进行综合分析处理。大数据技术作为现阶段信息架构发展的趋势之首，其独有的高速、多样、种类繁多以及价值密度低等特点，近年来被广泛应用于互联网的多个领域中。大数据的战略意义在于能够掌握庞大的数据信息，使海量的原始安全信息的存储与分析得以实现、分布式数据库相比传统数据库的存储成本得以降低，并且数据易于在低廉硬件上的水平扩展，极大地降低了安全投入成本；并且伴随着数据挖掘能力的大幅提高，安全信息的采集与检测响应速度更加快捷，异构及海量数据存储的支持打造了多维度、多阶段关联分析的基础，提升了分析的深度与广度。对于网络安全防御而言，通过对不同来源的数据进行综合管理、处理、分析、优化，可实现在海量数据中极速锁定目标数据，并将分析结果实时反馈，对于现阶段网络安全防御而言至关重要。

2大数据在网络安全中的应用

将大数据运用到网络安全分析中，不仅能够实现数据的优化与处理，还能够对日志与访问行为进行综合处理，从而提高事件处理效率。大数据技术在网络安全分析的效果可从以下几点具体分析：

数据采集效率

大数据技术可对数据进行分布式地采集，能够实现数百兆/秒的采集速度，使得数据采集速率得到了极大的提高，这也为后续的关联分析奠定了基础。

数据的存储

在网络安全分析系统中，原始数据的存储是至关重要的，大数据技术能够针对不同数据类型进行不同的数据采集，还能够主动利用不同的方式来提高数据查询的效率，比如在对日志信息进行查询时适合采用列式的存储方式，而对于分析与处理标准化的数据，则适合采用分布式的模式进行预处理，在数据处理后可将结果存放在列式存储中；或者也可以在系统中建立起MapReduce的查询模块，在进行查询的时候可直接将指令放在指定的节点，完成处理后再对各个节点进行整理，如此能够确保查询的速度与反应速度。

实时数据的分析与后续数据的处理

在对实时数据的分析中，可以采用关联分析算法或CEP技术进行分析，如此能够实现对数据的采集、分析、处理的综合过程，实现了更高速度以及更高效率的处理；而对于统计结果以及数据的处理，由于这种处理对时效性要求不高，因此可以采用各种数据处理技术或是利用离线处理的方式，从而能够更好地完成系统风险、攻击方面的分析。

关于复杂数据的分析

在针对不同来源、不同类型的复杂数据进行分析时，大数据技术都能够更好的完成数据的分析与查询，并且能够有效完成复杂数据与安全隐患、恶意攻击等方面的处理，当网络系统中出现了恶意破坏、攻击行为，可采用大数据技术从流量、DNS的角度出发，通过多方面的数据信息分析实现全方位的防范、抵御。

3基于大数据技术构建网络系统安全分析

在网络安全系统中引入大数据技术，主要涉及以下三个模块：

数据源模块

网络安全系统中的`数据及数据源会随着互联网技术的进步而倍增技术能够通过分布式采集器的形式，对系统中的软硬件进行信息采集，除了防火墙、检测系统等软件，对设备硬件的要求也在提高，比如对服务器、存储器的检查与维护工作。

数据采集模块

大数据技术可将数据进行对立分析，从而构建起分布式的数据基础，能够做到原始数据从出现到删除都做出一定说明，真正实现数据的访问、追溯功能，尤其是对数据量与日俱增的今天而言，分布式数据存储能够更好地实现提高数据库的稳定性。

数据分析模块

对网络安全系统的运营来说，用户的业务系统就是安全的最终保障对象，大数据分析能够在用户数据产生之初，及时进行分析、反馈，从而能够让网络用户得到更加私人化的服务体验。而对于用户而言，得其所想也会对网络系统以及大数据技术更加的信任，对于个人的安全隐私信息在系统上存储的疑虑也会大幅降低。当前网络与信息安全领域正在面临着全新的挑战，企业、组织、个人用户每天都会产生大量的安全数据，现有的安全分析技术已经难以满足高效率、精确化的安全分析所需。而大数据技术灵活、海量、快速、低成本、高容量等特有的网络安全分析能力，已经成为现阶段业界趋势所向。而对互联网企业来说，实现对数据的深度“加工处理”，则是实现数据增值的关键所在，对商业运营而言是至关重要的。

4结语

在当下时代，信息数据已经渗透到各个行业及业务领域中，成为重要的社会生产因素。正因如此，互联网数据产生的数量也在与日倍增中，这给网络安全分析工作带来了一定难度与压力，而大数据技术则能够很好的完善这一问题。在网络系统中应用大数据技术不仅能够满足人们对数据处理时所要求的高效性与精准性，并且能够在此基础上构建一套相对完善的防范预警系统，这对维护网络系统的安全起着非常关键的作用，相信大数据技术日后能够得到更加广泛的应用。

参考文献：

[1]鲁宛生.浅谈网络安全分析中大数据技术的应用[J].数码世界，2017.

[2]王帅,汪来富,金华敏等.网络安全分析中的大数据技术应用[J].电信科学，2015.

[3]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用，2017.

网络大数据有关论文参考文献

网络论文的参考文献可以反映论文作者的科学态度和论文具有真实、广泛的科学依据，参考文献在一定程度上影响着论文的质量。下文是我为大家整理的关于网络论文参考文献的内容，欢迎大家阅读参考! 网络论文参考文献(一) [1]赵启飞.基于WCDMA 无线网络 的优化研究与实践[D].云南：云南大学图书馆，2010:3. [2]中兴公司.2G/3G互操作优化指导书[M/CD.深圳：中兴通讯股份有限公司，2009:16-21 [3]中国联通.中国联通2/3G互操作分场景参数设置指导书[M/CD].北京：中国联通移动网络公司运行维护部，2009 [4]刘业辉.WCDMA网络测试与优化教程[M].北京：人民邮电出版社，2012:8-9 [5]姜波.WCDMA关键技术详解[M].北京：人民邮电出版社，2008,320-324. [6]中兴学院.WCDMARNS培训教材第三册[M/CD].深圳：中兴通讯股份有限公司，2009 [7]窦中兆、雷湘.WCDMA系统原理与无线网络优化[M].北京：清华大学出版社，2009:95-120 [8]王晓龙.WCDMA网络专题优化[M].北京：人民邮电出版社，2011:106 [9]张长刚.WCDMAHSDPA无线网络优化原理与实践[M].北京：人民邮电出版社，2007:116-119 [10]邬鹏.呼和浩特联通异系统互操作优化[D].北京：北京邮电大学图书馆，2011:7-12. [11]黄伟，李腊元，孙强，MANET路由协议DSR的OPNET实现及仿真[J],武汉理工大学学报 [12]李国强，武穆清，基于OPNET多径路由协议的建模与仿真[J],数字通信世界， [13]王振中，关媛，陆建德，陆佰林，基于NSZ仿真平台的Adhoc新路由协议的模拟[J],计算机仿真， [14]策力木格，胡其吐，基于NS的AODV路由协议研究[J],内蒙古科技与经济，2005 [15]刘小利，使用OPNET仿真MANET路由协议的实现 方法 [J],计算机与数字工程， [16]王瑜，焦永革，孟涛，林家薇，基于免费软件ns的无线网络仿真[J],无线电工程，第34卷，第一期 [17]张天明，王培康，自助学习路由协议(SL一AoDV)及GloMosim仿真[J],计算机仿真， [18]吴晗星,付宇卓,无线自组网AODV路由协议的实现[J],计算机应用与软件, 网络论文参考文献(二) [1]孙义明，杨丽萍.信息化战争中的战术数据链[M].北京：北京邮电大学出版社，2005 [2] 范文 庆，周彬彬，安靖.WindowsAPI开发详解--函数、接口、编程实例[M].北京：人民邮电出版社，2011 [3]陈敏.OPNET网络编程[M].北京：清华大学出版社，2004 [4]于全.战术通信理论与技术[M].北京：电子工业出版社，2009 [5]FrederickKuhl,RichardWeatherly,JudithDahmann.计算机仿真中的HLA技术[M].付正军，王永红译.北京：国防工业出版社，2003 [6]陈敏.OPNET网络仿真[M].北京：清华大学出版社，2004 [7]' [8]刘徐德.战术通信、导航定位和识别综合系统文集(第一集)[M].北京：电子工业出版社，1991 [9]罗桂兰，赵志峰，赵海.排队论对嵌入式系统网络性能的测试评估[J].沈阳师范大学学报(自然科学版)，2005,23(1)：54-56 [10]张铎.物联网大趋势-Internetofthings[M].北京：清华大学出版社.2010. [11]苏仕平.无线传感器网络的访问控制机制研究[D].兰州大学.2007. [12]张凯，张雯捧.物联网导论[M].北京：清华大学出版社.2012. [13]郭萍，张宏，周未，曹雪.基于轻量级CA无线传感器网络双向认证方案[D].小型微型计算机系统.2013(3)：903-907. [14]李大伟，杨庚.一种基于重复博弈的物联网密钥共享方案[J].通信学报，2010,31(9A)：97-103. [15]马巧梅.基于IKEv2的物联网认证与密钥协商协议[J].计算机与数字工程.2013(4)：45-48. [16]郭萍.无线网络认证体系结构及相关技术研究[D].南京理工大学.2012. [17]张晓辉.基于Diameter的物联网认证协议研究[D].西安电子科技大学.2013. [18]刘宴兵，胡文平，杜江.基于物联网的网络信息安全体系[J].中兴通讯技术.2011(01)：96-100. [19]刘姝.基于PKI的CA认证系统的设计与实现[D].郑州大学.2005. [20]任伟，雷敏，杨榆.ID保护的物联网T2ToI中能量高效的健壮密钥管理方案[J].小型微型计算机系统.2011,32(9)：1903-1907. 网络论文参考文献(三) [1]安德森ASP NET高级编程[M]北京：清华大学出版社，2002 [2](美)Chris Goode，Chris Ullman等康博译ASP NET入门经典——c#编程篇[M]北京：清华大学出版社，2002 [3]秦鑫，朱绍文NET框架数据访问结构[J]计算机系统应用[M]2002，12 [4]张辉鹏基于NET的电子商务系统的研究和设计[D]武汉：武汉理工大学计算机科学与技术学院，2006 [5]廖新彦ASP NET交互式Web数据库设计[M]北京：中国铁道出版社，2004 [6]Jeffrey Richter Applied Microsoft NET Framework Programming[M].北京：清华大学出版社，2004 [7]Daniel Cazzulino等C#Web应用程序入门经典[M]北京：清华大学出版社，2003 [8]蒋秀英SQL Server 2000数据库与应用[M]北京：清华大学出版社，2006 [9]龚小勇关系数据库与SQL Server 2000[M]北京：机械工业出版社，2007 [10]萨师煊，王珊数据库系统概论(第三版)[M]北京：高等 教育 出版社，2000 [11]李中华基于NET的模式实现与应用[D]四川：四川大学，2006 [12]任开银，黄东在NET上架构公司级应用程序[J]微型机与应用2003，1 [13]叶春阳基于Web服务的流程协作研究[D]北京：中国科学院研究生院，2003 [14]李琳NET开发平台核心服务的研究与应用[D]武汉：武汉理工大学计算机科学与技术学院，2003 [15]张莉，王强，赵文防，董莉，SQL server数据库原理及应用教程[M]，清华大学出版社，2004 06 猜你喜欢： 1. 计算机类毕业论文参考文献大全 2. 网络安全论文参考文献 3. 最全电子商务毕业论文参考文献 4. 毕业论文参考文献范文

网络安全与大数据技术应用探讨论文

摘要： 随着互联网技术的高速发展与普及，现如今互联网技术已经广泛应用于人们工作与生活之中，这给人们带来了前所未有的便利，但与此同时各种网络安全问题也随之显现。基于此，本文主要介绍了大数据技术在网络安全领域中的具体应用，希望在网络系统安全方面进行研究的同时，能够为互联网事业的持续发展提供可行的理论参考。

关键词： 网络安全；大数据技术；应用分析

前言

随着近年来互联网技术的不断深入，网络安全事故也随之频频发生。出于对网络信息安全的重视，我国于2014年成立了国家安全委员会，正式将网络安全提升为国家战略部署，这同时也表示我国网络信息安全形势不容乐观，网络攻击事件处于高发状态。木马僵尸病毒、恶意勒索软件、分布式拒绝服务攻击、窃取用户敏感信息等各类网络攻击事件的数量都处于世界前列。时有发生的移动恶意程序、APT、DDOS、木马病毒等网络攻击不仅会严重阻碍网络带宽、降低网络速度、并且对电信运营商的企业声誉也会产生一定影响。根据大量数据表明，仅仅依靠传统的网络防范措施已经无法应对新一代的网络威胁，而通过精确的检测分析从而在早期预警，已经成为现阶段网络安全能力的关键所在。

1网络安全问题分析

网络安全问题不仅涉及公民隐私与信息安全，更关乎国事安全，例如雅虎的信息泄露，导致至少五亿条用户信息被窃；美国棱镜门与希拉里邮件门等等事件都使得网络安全问题进一步升级、扩大。随着互联网构架日益复杂，网络安全分析的数据量也在与日俱增，在由TB级向PB级迈进的过程，不仅数据来源丰富、内容更加细化，数据分析所需维度也更为广泛。伴随着现阶段网络性能的增长，数据源发送速率更快，对安全信息采集的速度要求也就越高，版本更新延时等导致的Odav等漏洞日渐增多，网络攻击的影响范围也就进一步扩大；例如APT此类有组织、有目标且长期潜伏渗透的多阶段组合式攻击更加难以防范，唯有分析更多种类的安全信息并融合多种手段进行检测抵御。在传统技术架构中，大多使用结构化数据库来进行数据存储，但由于数据存储的成本过高，系统往往会将原始数据进行标准化处理后再进行存储，如此易导致数据的丢失与失真以及历史数据难以保存而造成的追踪溯源困难；同时对于嘈杂的大型、非结构化数据集的执行分析以及复杂查询效率很低，导致数据的实时性及准确性难以保证，安全运营效率不高，因此传统网络安全技术已经难以满足现阶段网络安全分析的新要求。大数据技术这一概念最初由维克托.迈尔.舍恩伯格与肯尼斯.库克耶在2008年出版的《大数据时代》一书中提出的，大数据是指不采用随机分析法，而是对所有的数据进行综合分析处理。大数据技术作为现阶段信息架构发展的趋势之首，其独有的高速、多样、种类繁多以及价值密度低等特点，近年来被广泛应用于互联网的多个领域中。大数据的战略意义在于能够掌握庞大的数据信息，使海量的原始安全信息的存储与分析得以实现、分布式数据库相比传统数据库的存储成本得以降低，并且数据易于在低廉硬件上的水平扩展，极大地降低了安全投入成本；并且伴随着数据挖掘能力的大幅提高，安全信息的采集与检测响应速度更加快捷，异构及海量数据存储的支持打造了多维度、多阶段关联分析的基础，提升了分析的深度与广度。对于网络安全防御而言，通过对不同来源的数据进行综合管理、处理、分析、优化，可实现在海量数据中极速锁定目标数据，并将分析结果实时反馈，对于现阶段网络安全防御而言至关重要。

2大数据在网络安全中的应用

将大数据运用到网络安全分析中，不仅能够实现数据的优化与处理，还能够对日志与访问行为进行综合处理，从而提高事件处理效率。大数据技术在网络安全分析的效果可从以下几点具体分析：

数据采集效率

大数据技术可对数据进行分布式地采集，能够实现数百兆/秒的采集速度，使得数据采集速率得到了极大的提高，这也为后续的关联分析奠定了基础。

数据的存储

在网络安全分析系统中，原始数据的存储是至关重要的，大数据技术能够针对不同数据类型进行不同的数据采集，还能够主动利用不同的方式来提高数据查询的效率，比如在对日志信息进行查询时适合采用列式的存储方式，而对于分析与处理标准化的数据，则适合采用分布式的模式进行预处理，在数据处理后可将结果存放在列式存储中；或者也可以在系统中建立起MapReduce的查询模块，在进行查询的时候可直接将指令放在指定的节点，完成处理后再对各个节点进行整理，如此能够确保查询的速度与反应速度。

实时数据的分析与后续数据的处理

在对实时数据的分析中，可以采用关联分析算法或CEP技术进行分析，如此能够实现对数据的采集、分析、处理的综合过程，实现了更高速度以及更高效率的处理；而对于统计结果以及数据的处理，由于这种处理对时效性要求不高，因此可以采用各种数据处理技术或是利用离线处理的方式，从而能够更好地完成系统风险、攻击方面的分析。

关于复杂数据的分析

在针对不同来源、不同类型的复杂数据进行分析时，大数据技术都能够更好的完成数据的分析与查询，并且能够有效完成复杂数据与安全隐患、恶意攻击等方面的处理，当网络系统中出现了恶意破坏、攻击行为，可采用大数据技术从流量、DNS的角度出发，通过多方面的数据信息分析实现全方位的防范、抵御。

3基于大数据技术构建网络系统安全分析

在网络安全系统中引入大数据技术，主要涉及以下三个模块：

数据源模块

网络安全系统中的`数据及数据源会随着互联网技术的进步而倍增技术能够通过分布式采集器的形式，对系统中的软硬件进行信息采集，除了防火墙、检测系统等软件，对设备硬件的要求也在提高，比如对服务器、存储器的检查与维护工作。

数据采集模块

大数据技术可将数据进行对立分析，从而构建起分布式的数据基础，能够做到原始数据从出现到删除都做出一定说明，真正实现数据的访问、追溯功能，尤其是对数据量与日俱增的今天而言，分布式数据存储能够更好地实现提高数据库的稳定性。

数据分析模块

对网络安全系统的运营来说，用户的业务系统就是安全的最终保障对象，大数据分析能够在用户数据产生之初，及时进行分析、反馈，从而能够让网络用户得到更加私人化的服务体验。而对于用户而言，得其所想也会对网络系统以及大数据技术更加的信任，对于个人的安全隐私信息在系统上存储的疑虑也会大幅降低。当前网络与信息安全领域正在面临着全新的挑战，企业、组织、个人用户每天都会产生大量的安全数据，现有的安全分析技术已经难以满足高效率、精确化的安全分析所需。而大数据技术灵活、海量、快速、低成本、高容量等特有的网络安全分析能力，已经成为现阶段业界趋势所向。而对互联网企业来说，实现对数据的深度“加工处理”，则是实现数据增值的关键所在，对商业运营而言是至关重要的。

4结语

在当下时代，信息数据已经渗透到各个行业及业务领域中，成为重要的社会生产因素。正因如此，互联网数据产生的数量也在与日倍增中，这给网络安全分析工作带来了一定难度与压力，而大数据技术则能够很好的完善这一问题。在网络系统中应用大数据技术不仅能够满足人们对数据处理时所要求的高效性与精准性，并且能够在此基础上构建一套相对完善的防范预警系统，这对维护网络系统的安全起着非常关键的作用，相信大数据技术日后能够得到更加广泛的应用。

参考文献：

[1]鲁宛生.浅谈网络安全分析中大数据技术的应用[J].数码世界，2017.

[2]王帅,汪来富,金华敏等.网络安全分析中的大数据技术应用[J].电信科学，2015.

[3]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用，2017.

在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文

论文查重网络数据库

研一在读学生来答，经历过两次小论文和一次大学毕业论文的查重，在此分享一些个人经验。在我们读学阶段，无论是毕业论文还是学术小论文都避免不了通过重复率的查验，尤其对于很多本科生来说，毕业论文是第一次撰写论文，对于如何查重会有很大的疑惑。以下，本文将比较总结不同论文查重网站的特点，以及提供一些使用攻略。希望能受用~

我先为大家总结了一些查重网站，涵盖了国内最常用的网站。

1. 最主流、最靠谱的查重网站——知网、万方、维普三巨头

这三个是最常用的三个查重网站，其优点是查重准确，认可度高；唯一的缺点是费用较贵

在论文检测市场中，知网是绝大多数高校和中文期刊定稿论文必用的查重系统，搜索量最大，万方次之，维普最小。

知网论文查重平台是最权威、也是最靠谱、查重率最准确的论文查重平台。知网查重平台的查重结果基本上与学校一致，售后服务也是非常好，如果查重报告跟学校不一致，是支持退款的；缺点就是：高峰期出结果慢，知网查重费用相对较高，本科论文检测需要198-350元每篇(高峰期，淡季基本不会超过200)，硕博论文需要350-850元每篇（淡季不会超过350），职称论文65-75元每篇。知网适合论文定稿检测，如果家里有矿，初稿，中稿可以直接选择知网论文查重。

万方数据文献相似性检测服务采用先进的检测技术，实现海量数据全文对比，为教育领域提供中文文献相似性检测服务，秉持客观、公正、精准、全面的服务原则，为用户提供精准详实的相似性检测结果，呈现多版本、多维度的检测报告。同时，万方数据文献相似性检测服务践行专业场景化服务的建设原则，其系列产品可有效为科研管理、教育教学、出版发行、人事管理等各领域的学术个体或学术机构提供学术成果相似性检测服务。万方收费是25元/万字。

维普论文检测官方网站（VPCS），由维普旗下泛语科技研发并运营，是目前权威的论文查重平台之一，维普论文查重提供论文检测、报告下载、报告验真、机构用户检测、毕业论文管理、作业管理等服务，采用海量论文动态语义跨域识别加指纹对比基数，稳定、准确地检测到文章中存在的抄袭和不当引用现象，致力于维护学术诚信，杜绝学术不端。维普收费是元/千字

2. 其他的一些查重平台——paperok paperfree等

这些平台虽然没有前面所述的三个平台认可度高，但是基本上都会有免费的查重次数，对于学生党来说还是不错的选择~

其中，paperfree的免费力度是目前最大的一个，一千字元，通过活动领取10w+免费查重字数。它通过海量数据库对提交论文进行对比分析，准确地查到论文中的潜在抄袭和不当引用，拥有实时在线改重、机器人降重与机器人排版功能，可对中英文及小语种论文进行检测，并且具有实时查重这个功能，能即时的检测刚刚修改的内容，不需要重新提交。

3. 科学且省钱的查重方法推荐

根据个人的经验，对于一篇论文来说，基本上不可能只查重一次的，因此如果全部选用最靠谱的知网去查重的话，费用是很昂贵的。因此，为了更加科学的查重，我推荐先使用paperfree等免费的查重软件初查，并对结果进行降重处理，当论文修改到至少10%重复率以下且内容自己满意时再使用权威的查重网站进行付费查重。另外，很多学校会提供1-2次免费查重的机会，一般是在知网，大家要注意学校的相关政策，不要浪费掉宝贵的机会~

1、知网硕博论文查重系统——学术不端文献检测系统知网查重主要用于硕博论文定稿查重检测修改，检测结果与高校查重定稿一致。数据库范围：中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源(包含贴吧等论坛资源)英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源图书资源CNKI大成编客-原创作品库学术论文联合对比库个人比对库2、知网本科论文查重系统——“中国知网”大学生论文检测系统PMLC知网查重系统即大学生毕业论文定稿检测系统，与高校为同一检测系统。数据库范围：中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库大学生论文联合对比库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源(包含贴吧等论坛资源)英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源图书资源CNKI大成编客-原创作品库个人比对库3、知网期刊论文查重系统——期刊学术不端文献检测系统期刊学术不端文献检测系统主要针对投稿定稿查重、职称论文审查查重数据库范围：中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源(包含贴吧等论坛资源)英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源图书资源个人对比库CNKI大成编客-原创作品库论文查重可以去上学吧论文查重网站

问题一：万方论文查重怎么查 万方论文查重怎么查 用的是知网，抄袭之后最后修改一下，比如改下表达方式，知网系统计算标准详细说明： 1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？ 学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。 2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？ 百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。希望对你有帮助。 问题二：万方数据库如何免费查重??? 不可能的，去淘宝上买吧，很便宜 问题三：中国知网和万方数据库怎么查重？要给钱吗？ 数据圈论坛上有专门的帖子帮助大家下载知网论文，你可以去哪里求助。你只要留下求助的论文名称和作者姓名。每天可以帮助下载十篇文章。论文是直接发送到你的邮箱里，还是很方便的 问题四：有人用过万方数据库查重吗 万方检测比较便宜，出结果快，适合专、本、硕论文前期修改使用，结果不太准确。 在文天下论文检测网有万方查重 问题五：万方论文查重怎么查？万方检测入口 万方检测结果很低的，很多都查不出来。哎， 很多大学会对学生递交的毕业论文进行查重，一般会先用文思慧达查重系统进行初检，再通过专家的审核进行复审。检测合格的论文就可以进入答辩了，而对于那些无法通过检测的论文，一般会给予修改的机会，然后再进行答辩，如果答辩都无法过，那么就会要求推迟毕业。如果一旦论文过不了关，可能就会影响很大，有些原来在外地实习的学生还不得不赶回学校进行修改，非常麻烦。 为了使自己的论文能够一次性过关，老师建议广大学生一定要注意提前检测，这样就可以定心了。对于很多大学生、研究生而言，毕业前可能花在找工作上的时间比较多，但是写论文的时间就很少，很多学生为了图方便，往往在网上找点资料拼拼凑凑，这样就可能导致在文思慧达论文检测系统时根本就过不了关。而论文过不了，当然也就会影响答辩的时间，甚至可能导致无法顺利毕业。 为了防止自己的论文在检测时过不了关，还是需要提前做做检测的，一般只需要在网上进行检测。现在网上文思慧达检测系统系统五花八门，大家可以选择那些专业的检测网站进行论文检测。这些网站一般拥有非常庞大的数据库，能够给用户提供非常有效的检测报告。当然，这种检测都是需要花钱的，价格也是高低不同。免费的检测网站也有，但那种一般检测得不够全面。 出现抄袭问题的原因其实是很多的，有些学生就是恶意抄袭，就是想把别人的劳动成果占为已有；而有些其实是一种不经意引用，并非故意。这些，在论文查重系统中，可能都会被标红。要想使自己在学校检测时顺利通过，很多学生都会提前通过网络上的相关文思慧达论文查重检测系统对自己的论文进行检查，以提前发现问题，并提前修改。 为了确保自己能够全面修改，建议大家还是找需要花钱的检测平台，而且最好能够多找几家检测一下，这样才可能确保自己的论文能够顺利通过论文检测关。 现在很多高校与文思慧达检测系统平台达成合作关系，所以很多学生为了能够通过学校的检测，会提前在这一平台上检测自己的论文，当然，检测成本肯定要比其它的网站便宜一些了。 当然，使用文思慧达论文查重系统只是检测学生论文的一个手段，为了公平公正，还需要人工操作，由专家把关，特别是对优秀论文，会进行人工检测，而普通论文，则还会通过抽检的方式进行检测。所以，采用现代与传统结合的方式，是现在很多大专院校普遍采用的方法。 问题六：万方论文检测万方毕业论文查重检测万方数据库相似度查重怎么样 一般用知网的 问题七：学位论文 万方数据库查重 收费 各个学校不一样，全文重复率在30%一下（而有的学校，本科是20%）。每章重复率应该没有要求，这个每个学校会出细则的，并且学校也出给出他们查重复率的地方――基本都是中国知网。具体打电话问老师，每界每个学校要求都不一样 相关查重系统名词的具体作用： 查重率的具体概念就是抄袭率，引用率，要用专业软件来测试你的文章与别人论文的相似度，杜绝抄袭。基本就这意思。 一个是自写率就是自己写的 一个是复写率就是你抄袭的 还有一个引用率就是那些被画上引用符号的是合理的引用别人的资料 修改重复率或抄袭率论文的经验： CNKI是连续的字数相同不能超过13个字，万方是连续的字数相同不能超过15个字。否则就会标注出来，算进重复率。我们学校规定是CNKI检测重复率不能超过30%.两种数据库检测重复率会有结果上的误差，一般CNKI会更严格一点，先在用万方检测一下，然后对照重复段落，句子反复修改一下，最后用CNKI检测一下，就放心了。 现在是学生写作毕业论文的关键时期，许多学生在论文写作中要利用一些文献资料，这样就涉及到一个问题，如何应用别人的文献资料，如何形成一个良好的学术规范，避免抄袭。这在现在是一个非常迫切的问题，但是我们许多同学缺乏严格的训练，也不知道什么情况下是抄袭，什么情况下是引用别人的文章。在这里我想对这个问题作出一个简单的讨论。这仅仅只能算是个抛砖引玉而已，目的是想和大家一起讨论这个话题。什么是抄袭行为？简单地说就是使用了别人的文字或观点而不注明就是抄袭。“照抄别人的字句而没有注明出处且用引号表示是别人的话，都构成抄袭。美国现代语言联合会《论文作者手册》对剽窃（或抄袭）的定义是：‘剽窃是指在你的写作中使用他人的观点或表述而没有恰当地注明出处。……这包括逐字复述、复制他人的写作，或使用不属于你自己的观点而没有给出恰当的引用。’可见，对论文而言，剽窃有两种：一种是剽窃观点，用了他人的观点而不注明，让人误以为是你自己的观点；一种是剽窃文字，照抄别人的文字表述而没有注明出处且用引号，让人误以为是你自己的表述。当然，由于论文注重观点的原创性，前者要比后者严重。至于普及性的文章却有所不同，因为并不注重观点的原创性，所以并不要求对来自别人的观点一一注明，因此只看重文字表述是否剽窃。” 那么如何使用别人的文献资料呢？美国哈佛大学在其相关的学生手册中指出，“如果你的句子与原始资料在观点和句子结构上都非常相似，并且结论与引语相近而非用自己的话重述，即使你注明出处，这也是抄袭。你不能仅仅简单改变原始资料中的几个词语或者对其进行摘要总结，你必须用你自己的语言和句子结构彻底地重塑你的总结，要不就直接引用。”（引自哈佛大学的相关规定，该原文是我1年前看到的，现在找不到出处了）。可见，对别人的内容的使用必须进行全面的重写，否则就有抄袭的嫌疑。但这里要避免胡乱拼凑和揉合。总之来说，我们必须尊重别人的智力成果，在文章中反映出哪些是你做的哪些是别人做的。当然现在做到这些还很难，但我想我们至少要有这个意识，因为在剽窃的概念里，除过强调未注明这点外，还强调不是成心的。我们许多人写东西，正是因为不知道什么是抄袭，如何避免抄袭才犯了错误，所以明确什么是抄袭非常重要。从现实来看，我们的同学要写一篇10000字左右的没有任何抄袭嫌疑的毕业论文是很困难的，但是我们至少应该从主观上尽可能的避免出现严重抄袭行为，逐步形成好的习惯。 在国内就是知网/维普/万方这三大系统，这里面的资源是不断更新的，每一年毕业生的论文除有保密要求外的基本上都是收......>> 问题八：万方论文查重怎么查？万方检测入口 直接进万方的官网 注册使用就可以啦。但是万方的检测结果真心不咋的 ，你去试下就知道了。详细的可以去文思慧达查重系统试下 。 问题九：用万方数据怎么进行论文查重率检测 又临近毕业期，写论文是每个毕业生最重要且最紧急的事情，据了解，今年接近有一百所高校引入论文检测防抄袭系统，为此，各学子在提交论文到学校答辩前就需要提前进行检测，以免由于论文抄袭率过高廷迟毕业甚至毕不了业，但有绝大部分毕业生不清楚怎么检测，下面我以万方论文检测为例，介绍一下如何使用万方的检测系统进行论文检测。 工具/原料 电脑 毕业论文 百度 方法/步骤 1 首先，百度搜索打开 天天论文检测查重网； 2 把需要检测的论文内容复制到【论文内容】里面的文本框里面，然后点击下一步； 3 然后输入订单号，订单号的查找办法是：我的淘宝->已买到的宝贝： 4 检测报告下载，一般10秒中左右可下载报告； 5 检测报告样本，至此，论文的检测就已经完成，各位可根据论文的检测结果对比学校的要求，满足则提交，不满足则根据报告修改到满足才提交答辩； END 注意事项 不同的学校可能会使用不一样的检测系统，各学子可以根据各自学校使用的检测系统进行提前检测；另外需要注意的是有些学校只测正文，有些测正文和参考文献，有些甚至连声明、致谢都测。学校测的内容一旦有差异，结果就有少许差异（总抄袭率/检测文字总数）。就看学校检测论文哪些部分！但是如果你提交检测的论文和提交给学校一样，没有任何改动，那么结果是一样的。 问题十：知网查重和万方查重 50分 每年的三、四月份，高校都会检查研究生论文的重复率，防止学术抄袭。而超过一定重复率的童鞋就会被惩罚，最严重的就会被取消答辩资格，延迟答辩时间。所以，事先大家都想查重，以便心里有数。现在，用来查重的数据库主要分为知网和万方两家，虽然两家数据库有重合之处，但区别仍然很大。因此，大家面临着选择，查重到底选择哪一家呢？哪一家好呢？哪家查重好，这个“好”的标准是什么呢，买服务就像买东西，当然以“物优价廉”为好的标准。接下来，我将分析这两家数据库查重的利弊，最后得出好或者坏的结论。知网查重利：数据库全面，查重准确率极高。因为学校查重便是通过知网进行的。弊：价格高，平时查一篇论文要花费一百多元，行情好时就涨到二、三百元。万方查重利：价格低，平时查一篇论文只需一元，贵的时候也只要二、三块钱。弊：数据库不全，查重准确率极低，详见我的这篇文章《万方查重不靠谱》。说到万方查重，每年部分高校都会向写论文的毕业生发放一些万方的充值卡，如果你有，或者你的童鞋有，可以借来检测自己论文的重复率，入口：论文相似性检测??。综上所述，知网查重合万方查重各有利弊，不分好坏。最后提出我的建议，如果你的论文引用别人的东西比较多的话，建议自己修改之后学校查重之前去知网检测下。如果得到的重复率超出学校规定，你可以继续修改，直到达标为止。而如果不检测的话，一旦重复率超标，后果很严重。像我们学校，结果是推迟半年答辩。万方当然不是一无是处，可用于平时修改论文。 请采纳。

免费查重论文的网站如下：

1、学信网万方查重，、这是学信网和万方合作推出的查重网站、每个应届生都有一次免费的论文查重机会。

2、免费10万字论文查重，价值100元。查重数据库包含、哲学、经济学、管理学、法学、社会科学、教育学、文学、艺术学、历史学、理学、工学、农学、医学、政治学、军事学等。

3、PaperDay，这是一个几乎完全免费的论文查重系统，标准版查重入口永久免费、没有次数限制。

4、论文狗，每天免费一篇，标准版每人每天查重一次，旗舰版需要按照次数收费。

5、paperYY，免费版每人免费查一次、（每天11：11~11：22全版本查重限时免费，每个用户每天限2次，累计限5次），自建库不限制免费查重字数。

6、freecheck，每天可领取一次免费查重。

论文：

古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

论文发表后，文摘杂志或各种数据库对摘要可以不作修改或稍作修改而直接利用，让读者尽快了解论文的主要内容，以补充题名的不足，从而避免他人编写摘要可能产生的误解、欠缺甚至错误。所以论文摘要的质量高低，直接影响着论文的被检索率和被引频次。

网络化编辑矢量数据

矢量编辑对应的是位图编辑，这是两种不同的图形处理方式。我们通常用的PHOTOSHOP就是位图编辑，而Illustrator 就是矢量编辑的代表性软件。矢量编辑说的通俗点，就是把图形内的所有元素用计算公式表达。而位图编辑是把图形内所有象素点用位置、色彩构成等因素记录下来。打个比方，同样是花一道1CM长直线。在矢量编辑里，这段直线可以表示为Y=X（Y=1,X=1-10)，这样，这个线段就被一个公式表示了。而如果是位图软件，则记录下1CM线段中包含多少象素点，每个象素点的位置、色彩和与相邻象素的关系。如果我们再要将线段延长，那么在矢量编辑下，非常容易完成，直接增加X的数值就可以了，所以矢量编辑的图形在不断放大的情况下，也不失真。而如果是位图编辑，那么计算机只能通过相邻象素的关系，模拟计算延长效果，这样的结果就是，在过度放大线段后，我们看到的线段边缘就变的模糊了。可以说，矢量编辑在精确性上要远远优越于位图软件，且编辑完成后的文件占用空间小。

矢量图一般是可以通过CorelDRAW来编辑和制作，但图像的颜色比较单调，也可以用AutoCAD来编辑。

如果需要做一些地图分析或地图查询等地理信息系统功能的话，就需要按照建库的要求对每一层进行严格的建库。ArcGIS的矢量化操作:一在ArcMAP中进行编辑的流程：1. 打开ArcMAP。2. 在ArcCatalog中新建Shapfile图层（点，线，面），并拖入ArcMAP中。3. 加载地图到ArcMAP中，增加Editor toolbar。4. 在Editor toolbar中点开始编辑，ok,这时你可以开始你的矢量化过程。Tip:有几个快捷键可以试试，不错的，Z，放大，X，缩小，C，移动，V,显示节点。最后记得保存结果哦。二 创造新特征： 我们可以创造三种主要类型特征：点，线，面。为了创造线和面，我们首先要创造一个草图，草图由节点和线段组成，如何画点，线，面，我想比较简单（依葫芦画瓢吧！）关键是那几个工具（Sketch construction tools）如何使用： Sketch tool:主要是用来创造线和面特征的节点，在你完成了草图之后，ArcMAP就会增加最后的线段，形成矢量图。 Arc tool:这个主要是帮你创造一个弧段的,选中这个工具后，先在弧段起点点一下，然后在弧段高度方向大致位置点一下（这个点是不可见的，只是给你确定弧段的高度），最后在弧段的终点点一下，就形成一条弧段了。 Direction-distance tool:这个主要是从已知某一个方向和某一个距离来确定一个点。首先点一个已知方向的点，这是会有一条线出来，你确定好方向后，再点已知距离的点，这是出来一个圆，确定距离后，直线和圆有交点，这就是你要的点，再上面点一下就ok! Distance-distance tool:这个和上面的一样的道理，只是它都用距离来确定一个点，也就是两个圆确定你要的点。 Endpoint arc tool:这也是创造弧段用的，与Arc tool 工具不同的是，它是先在弧段的起点点一下，然后在弧段的终点点一下，再点一个点确定弧段的半径。个人认为这个工具要比Arc tool工具更精确些。 Intersection tool:就是利用两条直线确定一个点。很简单一用就会！ Midpoint tool:确定中点的工具，比如马路的中点，你可以先点一边，再点马路另一边，这时马路的中点自动出现了。 Tangent curve tool:相切弧段工具，它能够在一条线段上画出一条切线，只有你用其他工具画了线段出来时你才可以用这个工具。 Trace tool: 主要是用来在跟踪已存在的特征，比如一栋房子，你要沿房子外围画一条线（比如围墙），那么你使用这个工具就非常方便，首先开始时你必须按O键，设置下跟踪的间距，如100，其中还有三个角点的方式：mitered是直角 bevelled 是钝角rounded是圆角。Ok,到这，基本工具就介绍完了。 三 其他的操作 上面介绍的主要是基本的矢量化操作，但在我们具体操作的时候可能还有很多问题，比如一条线画得不是那么到位!你想改变一下，那怎么办呢？这时首先要做的是选中这个线： 1. 使图层可选：点击selection 再点set selectable layers,点击你要选择的层。 2. 点击编辑工具里的黑色小箭头，这时你可以选中你要的特征，然后你可以进行移动，修改，删除，复制，剪切，粘贴等操作了。 Tip :在重叠的特征里，你可以按N键，选择你要的特征；要选择多个特征，你可以按Shift键；也可以按鼠标左键画矩形，矩形内的特征都被选中；在selection中提供了更多工具，你可以通过SQL进行选择。

1、矢量数据是在直角坐标中，用x、y坐标表示地图图形或地理实体的位置和形状的数据。矢量数据一般通过记录坐标的方式来尽可能地将地理实体的空间位置表现得准确无误。 2、计算机中以矢量结构存贮的内部数据。是跟踪式数字化仪的直接产物。在矢量数据结构中，点数据可直接用坐标值描述；线数据可用均匀或不均匀间隔的顺序坐标链来描述；面状数据（或多边形数据）可用边界线来描述。矢量数据的组织形式较为复杂，以弧段为基本逻辑单元，而每一弧段以两个或两个以上相交结点所限制，并为两个相邻多边形属性所描述。在计算机中，使用矢量数据具有存储量小，数据项之间拓扑关系可从点坐标链中提取某些特征而获得的优点。主要缺点是数据编辑、更新和处理软件较复杂 。