大数据论文5000字有图,有表

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。　　从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。　　当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力　　一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。　　二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。　　三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。　　四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

有关大数据的论文5000字

树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹，从远处看，像一块无暇的翡翠，给大树妈妈增添了许多生机　　忽然，从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来，穿上了华丽的礼服，以表示欢迎咦，那边怎么那么多花朵，红的、白的、紫的、黄的等，五彩缤纷走近一看，哦，原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌，声音是那么好听，所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了

“社会统计学与数理统计学的统一"理论与大数据有的学者认为大数据时代统计学过时了；实际上：这是一种错误学说，就是一个大呼悠。所为的大数据就是数据流大一点而已，从数据扩展到信息，并没有超出统计学描述的范围；也就是互联网、计算机、苹果手机，小朋友手机摇啊摇，小姑娘们聊啊聊，帅哥键盘敲啊敲，这些数据、信息、资料、图片向白云一样飘啊飘，飘到空间瞬间形成庞大的几十万亿的数据云。最后这些数据流我们用计算机通过统计学专家学者加已整理、分析；这就对统计学家提出了新的挑战。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。统计学统帅一切科学。“社会统计学与数理统计学的统一理论”作为统计学的最新理论，必将全面提升统计学的分析水平，当然完全达到了挑战大数据的水准。统计学在一切学科中（以社会科学与自然科学一级学科为单位）是地位最高的学科。它的地位的崇高在扵：它是现今世界几乎所有前沿科学进行研究的唯一手段（所谓瞎子摸大象方法），也是西方文明几百年的台柱子。而统计学现存的两大体系社会统计学与数理统计学的争论至少有100多年的历史。早期学者认为社会统计学是研究社会科学的，数理统计学是研究自然科学的；中期学者认为社会统计学适合作定性分析，数理统计学则适合作定量分析；近些年来，以美国为代表的发达国家的学者，由于夸大了数理统计的定量分析，误认为数理统计学可以代替社会统计学。但是这些观点自始至终未能对两者作出科学的解释，一切处在矛盾中，斗争中、、、、王见定教授经过30多年的学习和研究，发现了能准确界定社会统计学、数理统计学的方法，并发现了两者的联系和区别以及在一定条件下可以相互转化的关系，完美地解决了这一长期存在於统计学界的最大问题。“社会统计学与数理统计学的统一理论”将对其它科学的发展起到不可估量的作用。1

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。　　数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。　　而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。　　大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。　　数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。　　不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）

有关大数据的论文5000

学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考：　　1、大数据对商业模式影响　　2、大数据下地质项目资金内部控制风险　　3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进　　4、大数据时代下线上餐饮变革　　5、基于大数据小微金融　　6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战　　7、大数据背景下银行外汇业务管理分析　　8、大数据在互联网金融领域应用　　9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施　　10、大数据公司内部控制构建问题　　11、大数据征信机构运作模式监管　　12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析　　13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响　　14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系　　15、大数据助力普惠金融

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号，经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做

大数据时代5000字论文发表

对的，一定要原创的哦，我们对这方面来，第一个考虑就是原创，高质量，这样才能过关的。

这篇文章还可以，对你应该有帮助，拿走不谢。一、引言大数据技术的发展给科技进步、信息共享、商业发展带来了巨大的变革，社会活动网络化的发展趋势更给予了个人信息丰富的社会价值和经济价值，使它成为对于国家、社会、组织乃至个人都具有重要意义的战略资源。与此同时，与个人信息相关的犯罪活动也呈现出高发态势。2009年《刑法修正案（七）》增设“出售、非法提供公民个人信息罪”和“非法获取公民个人信息罪”。2015年《刑法修正案（九）》将两个罪名整合为“侵犯公民个人信息罪”，并扩大了主体范围，加大了处罚力度。2017年3月20日最高人民法院、最高人民检察院《关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》（以下简称《2017年解释》）对侵犯公民个人信息罪的司法适用做出了具体规定。笔者在中国裁判文书网，对判决结果包含“公民个人信息”的刑事一审判决逐年进行检索，2009-2019年间各年份相关判决数如图表 1所示。我国侵犯公民个人信息犯罪的发展可为四个阶段：2009～2012年，此类判决数为零，与个人信息相关的犯罪案件在实践中鲜有发生；2012～2016年，判决数量开始缓速增长，总量尚较少；2016～2017 年判决数量激增 6%，呈现出高发态势；2016～2019年，犯罪数量增速放缓。图表 1作为侵犯公民个人信息犯罪的行为对象，公民个人信息的内涵、范围、判断标准对立法和司法适用具有重要意义。《2017年解释》第1条对其概念做了明确的规定，但实践中对公民个人信息的界定仍存在一些模糊的地方。如，如何把握行踪轨迹信息的范围、如何把握财产信息的范围和如何认定公民个人信息的可识别性等。由此观之，要实现对侵犯公民个人信息罪的准确认定，我们应该对其行为对象的内涵、外延进行深入研究。本文拟对《刑法》二百五十三条“公民个人信息”的界定进行深入分析，希望能对司法实践中该罪的认定提供有益参考。二、刑法上公民个人信息合理保护限度的设定原则信息网络时代，我们要在推动信息科技的发展应用和保护公民个人信息安全之间寻求适度的平衡。刑法对公民个人信息的保护力度过小或者过大，都不利于社会的正常发展。笔者认为，应当基于以下三项原则设定公民个人信息刑法保护的合理限度。（一）刑法的谦抑性原则刑法的谦抑性，是指刑法应合理设置处罚的范围与程度，当适用其他法律足以打击某种违法行为、保护相应合法权益时，就不应把该行为规定为犯罪;当适用较轻的制裁方式足以打击某种犯罪、保护相应合法权益时，就不应规定更重的制裁方式。此原则同样是刑法在对侵犯公民个人信息犯罪进行规制时应遵循的首要原则。在我国个人信息保护法律体系尚未健全、前置法缺失的当下，刑法作为最后保障法首先介入个人信息保护领域对侵犯公民个人信息行为进行规制时，要格外注意秉持刑法的谦抑性原则，严格控制打击范围和力度。对于公民个人信息的认定，范围过窄，会导致公民的合法权益得不到应有的保护，不能对侵犯公民个人信息的行为进行有效的打击；范围过宽，则会使刑法打击面过大，导致国家刑罚资源的浪费、刑罚在实践中可操作性的降低，阻碍信息正常的自由流通有违刑法的谦抑性原则。在实践中，较常见的是认定范围过宽的问题，如公民的姓名、性别等基础性个人信息，虽能够在一定程度上识别个人身份，但大多数人并不介意此类个人信息被公开，且即便造成了一定的危害结果，也不必动用刑罚手段，完全可以利用民法、行政法等前置法予以救济。（二）权利保护与信息流通相平衡原则大数据时代，随着信息价值的凸显，个人信息保护与信息流通之间的价值冲突也逐渐凸显。一方面，信息的自由流通给国家、社会、个人都带来了多方面的便利，另一方面，也不可避免地对个人生命和财产安全、社会正常秩序甚至国家安全带来了一定的威胁。科技的进步和社会的需要使得数据的自由流通成为不可逆转的趋势，如何平衡好其与个人权益保护的关系，是运用刑法对侵犯公民个人信息行为进行规制时必须要考虑的问题。个人信息保护不足，则会导致信息流通的过度自由，使公民的人身、财产安全处于危险境地、社会的正常经济秩序遭到破坏；保护过度，则又走入了另一个极端，妨碍了信息正常的自由流通，使社会成员成为一座座“信息孤岛”，全社会也将成为一盘散沙，也将信息化可以带来的巨大经济效益拒之门外。刑法要保护的应当仅仅是具有刑法保护的价值和必要，并且信息主体主动要求保护的个人信息。法的功能之一便是协调各种相互矛盾的利益关系，通过立法和司法，平衡好个人信息权利保护与信息自由流通，才可以实现双赢。应努力构建完备的个人信息保护体系，既做到保障公民人身、财产权利不受侵犯，又可促进信息应有的自由流动，进而推动整个社会的发展与进步。（三）个人利益与公共利益相协调原则个人利益对公共利益做出适当让渡是合理的且必须，因为公共利益往往涉及公共安全与社会秩序，同时也是实现个人利益的保障。但是这种让渡的前提是所换取的公共利益是合法、正当的，并且不会对个人隐私和安全造成不应有的侵害。公共安全是限制公民个人信息的典型事由。政府和司法部门因为社会管理的需要往往会进行一定程度的信息公开，信息网络的发展也使得大数据技术在社会安全管理活动中发挥着越来越重要的作用，但同时也不可避免地涉及到对于公民个人利益边界的触碰，由此产生公共管理需要与个人权益维护之间的冲突。相对于有国家机器做后盾的公权力，公民个人信息安全处于弱势地位，让个人信息的保护跟得上信息化的发展，是我们应该努力的方向。公众人物的个人信息保护是此原则的另一重要体现，王利明教授将公众人物划分为政治性公众人物和社会性公众人物两类。对于前者，可将其个人信息分为两类：一类是与公民监督权或公共利益相关的个人信息，此类个人信息对公共利益做出适当的让步是必须的；另一类是与工作无关的纯个人隐私类信息，由于这部分个人信息与其政治性职务完全无关，所以应受与普通人一样的完全的保护。对于社会性公众人物，其部分个人信息是自己主动或是希望曝光的，其因此可获得相应的交换利益，对于这部分信息，刑法不需要进行保护；也有部分信息，如身高、生日、喜好等虽然被公开，但符合人们对其职业的合理期待，且不会有损信息主体的利益，对于此类信息，也不在刑法保护范围内；但对于这类信息主体的住址、行踪轨迹等个人信息，因实践中有很多狂热的粉丝通过人肉搜索获得明星的住址、行程信息，对明星的个人隐私进行偷窥、偷拍，此类严重影响个人生活安宁和基本权益的行为应当受到刑法的规制。三、刑法上公民个人信息的概念、特征及相关范畴（一）公民个人信息的概念“概念是解决法律问题必不可少的工具”。“公民”的含义中华人民共和国公民，是指具有我国国籍的人。侵犯公民个人信息犯罪的罪名和罪状中都使用了“公民”一词，对于其含义的一些争议问题，笔者持以下观点：（1）应包括外国籍人和无国籍人从字面上和常理来看，中国刑法中的“公民”似乎应专门指代“中国的公民”。但笔者认为，任何人的个人信息都可以成为该罪的犯罪对象，而不应当把我国刑法对公民个人信息的保护局限于中国公民。第一，刑法一百五十三条采用的并非“中华人民共和国公民个人信息”的表述，而是了“公民个人信息”，对于刑法规范用语的理解和适用，我们不应人为地对其范围进行不必要的限缩，在没有明确指明是中华人民共和国公民的情况下，不应将“公民”限定为中国公民。第二，全球互联互通的信息化时代，将大量外国人、无国籍人的个人信息保护排除在我国刑法之外，会放纵犯罪，造成对外国籍人、无国籍人刑法保护的缺失，这既不合理，也使得实践中同时涉及侵犯中国人和非中国人的个人信息的案件的处理难以操作。第三，刑法分则第三章“侵犯公民人身权利、民主权利罪”并不限于仅对“中国公民”的保护，也同等地对外国籍人和无国籍人的此类权利进行保护。因此，处于我国刑法第三章的侵犯公民个人信息犯罪的保护对象，也包括外国籍人和无国籍人的个人信息，“我国对中国公民、处在中国境内的外国人和无国籍人以及遭受中国领域内危害行为侵犯的外国人和无国籍人，一视同仁地提供刑法的保护，不主张有例外。”（2）不应包括死者和法人对于死者，由于其不再具有人格权，所以不能成为刑法上的主体。刑法领域上，正如对尸体的破坏不能构成故意杀人罪一样，对于死者个人信息的侵犯，不应成立侵犯个人信息罪。对死者的个人信息可能涉及的名誉权、财产权，可以由死者的近亲属主张民法上的精神损害赔偿或继承财产来进行保护。对于法人，同样不能成为刑法上公民个人信息的信息主体。一方面，自然人具有人格权，而法人不具有人格权，其只是法律拟制概念，不会受到精神上的损害。另一方面，法人的信息虽然可能具有很大的商业价值和经济效益，但是已有商业秘密等商法领域的规定对其进行保护。因此，法人的信息不适用公民个人信息的保护。“个人信息”的含义法学理论上对于公民个人信息的界定主要识别说、关联说和隐私说。识别说，是指将可以识别特定自然人身份或者反映特定自然人活动情况作为公民个人信息的关键属性。可识别性根据识别的程度又可以分为两种方式，即通过单个信息就能够直接确认某人身份的直接识别，和通过与其他信息相结合或者通过信息对比分析来识别特定个人的间接识别。学界支持识别说观点的学者大多指的是广义的识别性，既包括直接识别，又包括间接识别。关联说认为所有与特定自然人有关的信息都属于个人信息，包括“个人身份信息、个人财产情况、家庭基本情况、动态行为和个人观点及他人对信息主体的相关评价”。根据关联说的理论，信息只要与主体存在一定的关联性，就属于刑法意义上的公民个人信息。隐私说认为，只有体现个人隐私的才属于法律保障的个人信息内容。隐私说主要由美国学者提倡，主张个人信息是不愿向他人公开，并对他人的知晓有排斥心理的信息。笔者认为，通过识别说对刑法意义上的公民个人信息进行界定最为可取。关联说导致了刑法保护个人信息的范围过分扩大，而隐私说则只将个人信息局限在个人隐私信息的范围内，忽略了不属于个人隐私但同样具有刑法保护价值的个人信息，同时由于对隐私的定义受个人主观影响，所以在实践中难以形成明确的界定标准。相比之下，识别说更为可取，不仅能反应需刑法保护的公民个人信息的根本属性，又具有延展性，能更好的适应随着信息技术的发展而导致的公民个人信息类型的不断增多。且通过梳理我国关于个人信息的立法、司法，识别说的观点贯穿其中。名称生效年份对“个人信息”核心属性的界定《全国人大常委会关于加强网络信息保护的决定》 2012年可识别性、隐私性《关于依惩处侵害公民个人信息犯罪活动的通知》 2013年可识别性、隐私性《关于审理利用信息网络侵害人身权益民事纠纷案件适用法律若干问题的规定》 2014年隐私性《网络安全法》 2016年可识别性《关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》 2017年可识别性、可反映活动情况图表 2《网络安全法》和《2017年解释》中关于公民个人信息的界定无疑最具权威性。《网络安全法》采用了识别说的观点，将可识别性规定为公民个人信息的核心属性。而后者采用了广义的“可识别性”的概念，既包括狭义可识别性 (识别出特定自然人身份) ，也包括体现特定自然人活动情况。两者之所以采用了不同的表述，是因为《网络安全法》对公民个人信息做了整体而基础性的保护，而《2017年解释》考虑到，作为高度敏感信息的活动情况信息，随着定位技术的不断进步逐渐成为本罪保护的一个重点，因此在采用了狭义的身份识别信息概念的基础之上，增加了对活动情况信息的强调性规定，但其本质仍是应涵括在身份识别信息之内的。所以，应以可识别性作为判断标准对公民个人信息进行界定。（二）公民个人信息的特征刑法意义上的“公民个人信息”体现了其区别于广义上的“公民个人信息”的刑法保护价值。明确刑法领域个人信息的特征，有助于在司法中更好的对个人信息进行认定。可识别性这是公民个人信息的本质属性。可识别是指可以通过信息确定特定的自然人的身份，具体包括直接识别和间接识别。直接识别，是指通过单一的信息即可直接指向特定的自然人，如身份证号、指纹、DNA等信息均可与特定自然人一一对应。间接识别，是指需要将某信息与其他信息相结合或者进行对比分析才能确定特定自然人，比如学习经历、工作经历、兴趣爱好等信息均需要与其他信息相结合才能识别出特定的信息主体。客观真实性客观真实性是指公民个人信息必须是对信息主体的客观真实的反映，。一方面，主观上的个人信息对特定个人的识别难度极大；另一方面，现行刑法关于侮辱罪或诽谤罪的相关规定足以对此类主观信息进行规制。司法实践中，如何判断信息的客观真实性也是一个重要的问题，如何实现科学、高效鉴别个人信息客观真实性，是司法机关应努力的方向。现有的随机抽样的方法有一定可取性，但不够严谨。笔者认为，可以考虑采取举证责任倒置的方式，若嫌疑人能证明其所侵犯的个人信息不具有客观真实性，则不构成本罪。价值性刑法的两大机能是保护法益和保障人权。从保护法益的机能出发，对于侵犯公民个人信息罪这一自然犯，只有侵犯到公民法益的行为，才能纳入刑法规制的范围。而判断是否侵犯公民法益的关键就在于该信息是否具有价值。价值性不仅包括公民个人信息能够产生的经济利益，还包括公民的人身权利。从个人信息的人格权属性角度分析，个人隐私类信息的公开，会侵犯公民的隐私权、名誉权，行踪轨迹类信息的公开，会对公民人身安全带来威胁。从个人信息的财产权属性角度分析，信息化时代，信息就是社会的主要财产形式，能够给人们带来越来越大的经济利益。“信息价值仅在当行为人主张其个人价值时才被考虑”，只有具有刑法保护价值的信息，才值得国家动用刑事司法资源对其进行保护。（三）个人信息与相关概念的区分很多国家和地区制定了专门的法律保护个人信息，但部分国家和地区没有采用“个人信息”的概念，美国多采用“个人隐私”的概念，欧洲多采用“个人数据”的概念，而“个人信息”的表述则在亚洲较为常见。对于这三个概念是可以等同，存在观点分歧。有观点认为，个人信息与个人隐私有重合，但不能完全混同，也有观点认为个人信息包含个人隐私，以个人数据为载体。笔者认为，有必要对三个概念进行明确区分。个人信息与个人隐私关于这两个概念的关系，有学者主张前者包含后者，有学者主张后者包含前者，还有学者认为两者并不是简单的包含关系。笔者认为，个人信息与个人隐私相互交叉，个人信息包括一般信息和隐私信息，个人隐私包括隐私信息、私人活动和私人空间，所以两者的交叉在于隐私信息。两者制建有很大的区别，不能混淆。首先，私密程度不同，个人信息中除隐私信息以外的一般信息在一定程度上是需要信息主体进行公开的，如姓名、手机号、邮箱地址等，而个人隐私则具有高度的私密性，个人不愿将其公开；其次，判断标准不同，个人信息的判断标准是完全客观的，根据其是否具有识别性、真实性、价值性来进行判断即可，而个人隐私在判断上具有更多的主观色彩，不同主体对个人隐私的界定是不同的；最后，个人信息既具有消极防御侵犯的一面，也具有主动对外展示的一面，信息主体通过主动公开其部分个人信息，可能会获得一定的利益，而个人隐私则侧重消极防御，主体的隐私信息和隐私活动不希望被公开，隐私空间不希望被侵犯。个人信息与个人数据笔者认为，个人信息（personal information）和个人数据（personal Data）的区别在于，个人数据是以电子信息系统为载体的对信息主体的客观、未经过处理的原始记录，如个人在医院体检后从自助机取出的血液化验报告单；后者是指，数据中可对接收者产生一定影响、指导其决策的内容，或是数据经过处理和分析后可得到的上述内容，如血液化验报告数据经系统或医生的分析，形成的具有健康指导作用的结果报告，换言之，个人信息＝个人数据＋分析处理。四、刑法上公民个人信息的司法认定在司法实践中，对于概念和原则的把握必然有一定的差异性，需要具体情况具体讨论。在本部分，笔者对一般个人信息的认定进行总结归纳，并对一些存在争议的情况进行分析。（一）公民个人信息可识别性的认定“可识别性是指个人信息能够直接或者间接地指向确定的主体。”经过上文中的讨论，根据《网络安全法》和《2017年解释》对公民个人信息的定义，我们能够得出，“识别性”是公民个人信息的核心属性，解释第3条第2款印证了这一观点。对于能够单独识别特定自然人的个人信息，往往比较容易判断，而对于需要与其他信息结合来间接识别特定自然人身份或反映特定自然人活动情况的信息，往往是个案中控辩双方争议的焦点，也是本罪的认定中最为复杂的问题。面对实践中的具体案情，对于部分关联信息是否可以认定为“公民个人信息”时，可从行为人主观目、信息对特定自然人的人身和财产安全的重要程度和信息需要结合的其他信息的程度三个方面综合分析加以判断。以此案为例：某地一医药代表为了对医生给予用药回扣，非法获取了某医院某科室有关病床的病床号、病情和药品使用情况。此案中所涉及的非法获取的信息不宜纳入刑法中“公民个人信息”的范畴。首先，从行为人主观目的上看，并没有识别到特定自然人的目的，而仅仅是为了获取用药情况；其次，从以上信息对病人的人身安全、财产安全以及生活安宁的重要性上来看，行为人获取以上信息并不会对病人权益造成侵犯；最后，从这些信息需要与其他信息结合的程度来看，病床号、用药情况等信息并不能直接识别到个人，需要结合病人的身份证号等才能起到直接识别的作用。所以，此案中的涉案信息不属于刑法所保护的“公民个人信息”。（二）敏感个人信息的认定《2017年解释》第五条根据信息的重要程度、敏感程度，即信息对公民人身、财产安全的影响程度，将“公民个人信息”分为三类，并设置了不同的定罪量刑标准。类别列举 “情节严重”标准（非法获取、出售或提供） “情节特别严重“标准（非法获取、出售或提供）特别敏感信息踪轨迹信息、通信内容、征信信息、财产信息五十条以上五百条以上敏感信息住宿记录、通信记录、健康生理信息、交易信息五百条以上五千条以上其他信息五千条以上五万条以上图表 3但是在司法实践中，仍存在对标准适用的争议，主要表现在对敏感个人信息的认定。如何把握“行踪轨迹信息”的范围行踪轨迹信息敏感程度极高，一旦信息主体的行踪轨迹信息被非法利用，可能会对权利人的人身安全造成紧迫的威胁。《2017年解释》中对于行踪轨迹信息入罪标准的规定是最低的：“非法获取、出售或者提供行踪轨迹信息50以上”的，即构成犯罪。由于《2017年解释》中对行踪轨迹信息规定了极低的入罪标准，所以司法认定时应对其范围做严格把控，应将其范围限制在能直接定位特定自然人具体位置的信息，如车辆轨迹信息和GPS定位信息等。实践中，信息的交易价格也可以作为判定其是否属于“行踪轨迹信息”的参考，因为行踪轨迹信息的价格通常最为昂贵。对于行为人获取他人车票信息后判断出他人的行踪的情况，载于车票的信息不宜被认定为《2017年解释》所规定的“行踪轨迹信息”，因为该信息只能让行为人知道信息主体大概的活动轨迹，并不能对其进行准确定位。如何把握“财产信息”的范围财产信息是指房产、存款等能够反映公民个人财产状况的信息。对于财产信息的判断，可以从两方面进行把握：一是要综合考量主客观因素，因为犯罪应是主客观相统一的结果；而是考虑到敏感个人信息的入罪门槛已经极低，实践中应严格把握其范围。以此案为例：行为人为了推销车辆保险，从车辆管理机构非法获取了车主姓名、电话、车型等信息。此案中的信息不宜认定为“财产信息”。因为行为人的主观目的不是侵犯信息主体的人身、财产安全，最多只会对行为人的生活安宁带来一定的影响，因而应适用非敏感公民个人信息的入罪标准。（三）不宜纳入本罪保护对象的公开的个人信息的认定信息主体已经公开的个人信息是否属于 “公民个人信息”的范畴，理论界存在观点分歧。笔者认为，“公民个人信息”不以隐私性为必要特征，因为《2017年解释》第1条并为采用“涉及个人隐私信息”的表述，而是以识别性作为判断标准。因此，信息的公开与否并不影响其是否可以被认定为“公民个人信息”。对于权利人主动公开的个人信息，行为人获取相关信息的行为显然合法，且其后出售、提供的行为，当前也不宜认定为犯罪。理由如下：第一，在我国的立法和司法中，曾以“隐私性”作为界定公民个人信息的核心属性，可见公民个人信息在一定程度上是从隐私权中分离出来的权利，所以侵犯公民个人信息罪侧重于对公民隐私和生活安宁的保护。权利人之所以自愿甚至主动公开其个人信息，说明这部分信息即便被获取、出售，也通常不会对其个人隐私和生活安宁造成侵犯，因此不应纳入刑法保护范围内；第二，根据刑法第253条之一的规定，向他人出售或提供公民个人信息，只有在违反国家有关规定的前提下才构成犯罪。对于已经公开的公民个人信息，行为人获取后向他人出售或提供的行为在我国缺乏相关法律规定的情况下，应推定为存在权利人的概括同意，不需要二次授权，也就是说不应认定行为人对获取的已经由权利人公开的个人信息的出售和提供行为系“违法国家有关规定”。第三，在我国个人信息保护机制尚未健全、侵犯公民个人信息犯罪高发的背景下，应将实践中较为多发的侵犯权利人未公开的个人信息的案件作为打击的重点。对于权利人被动公开的个人信息，行为人获取相关信息的行为可以认定为合法，但如果后续的出售或提供行为违背了权利人意愿，侵犯到了其个人隐私和生活安宁，或是对权利人人身安全、财产安全造成了威胁，则应根据实际情况以侵犯公民个人信息罪论处。对于权利人被动公开的个人信息，行为人对相关信息的获取一般来说是合法的，但是获取信息之后的出售、提供行为如果对信息主体的人身安全、财产安全或是私生活安宁造成了侵犯，且信息主体对其相关个人信息有强烈保护意愿，则应据其情节认定为侵犯公民个人信息犯罪。五、结语大数据时代，个人信息对个人、组织、社会乃至国家均具有重要价值，由此也滋生了越来越多的侵犯个人信息犯罪。“公民个人信息”作为侵犯公民个人信息罪的犯罪对象，其概念界定、特征分析、与相关概念的区分以及司法认定对于打击相关犯罪、保护公民个人信息具有重要意义。通过本文的研究，形成以下结论性的认识：第一，界定公民个人信息的原则。一是应遵循刑法的谦抑性原则，保证打击范围既不过宽而导致国家刑罚资源的浪费和可操作性的降低，也不过窄而使公民个人信息权益得不到应有的保障。二是应遵循权利保护与信息流通相平衡原则，在保障公民人身、财产权利不受侵犯的同时不妨碍信息正常的流通。三是应遵个人利益与公众利益相协调原则，允许个人利益对公共利益做出适当让步，但杜绝对个人利益的侵害和过度限制。第二，公民个人信息之“公民”应包括外国籍人和无国籍人，不应包括死者和法人。公民个人信息之“个人信息”应采取“识别说”进行界定，可以识别特定自然人是刑法上公民个人信息的根本属性。除了可识别性，刑法意义上的公民个人信息还应具有客观真实性、价值性等特征可作为辅助判断标准。还应注意个人信息与个人隐私、个人数据等相关概念的区分，避免在司法实践中出现混淆。第三，一般个人信息的认定。“可识别性”是其判断的难点，可以从行为人主观目的、信息对其主体人身和财产安全的重要程度和信息需与其他信息的结合程度这三个方面综合分析判断；对于行踪轨迹信息、财产信息等敏感个人信息，由于其入罪门槛低、处罚力度大，应严格把控其范围并结合行为人主观心理态度进行考量；对于信息主体已经公开的个人信息，应分情况讨论，对于信息主体主动公开的个人信息，行为人对其获取、出售和提供，不应认定为侵犯公民个人信息罪，对于信息主体被动公开的个人信息，行为人对信息的获取是合法的，但其后出售、提供的行为，可以依实际情况以侵犯公民个人信息犯罪论处。希望本文的论述能够对我国个人信息保护体系的完善贡献微小的力量。

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前言珍贵的大学生活已接近尾声，感觉非常有必要总结一下大学三年的得失，从中继承做得好的方面改进不足的地方，使自己回顾走过的路，也更是为了看清将来要走的路。通过三年的大专生活，我成长了很多。在即将毕业之时，我对自己这三年来的收获和感受作一个小结，并以此为我今后行动的指南。三年的大专生活似弹指一挥间，从刚跨入大专时的失落和迷茫，到现在走上工作岗位的从容、坦然。我知道，这又是我们人生中的一大挑战，角色的转换。这除了有较强的适应力和乐观的生活态度外，更重要的是得益于大专三年的学习积累和技能的培养。我自认为无愧于大专三年，刚入学时，我曾为身为大专生而懊丧过。但很快，我选择了坦然面对。因为我深信，是金子在任何地方都会发光。所以我确信，大专生的前途也会有光明、辉煌的一天，不会比任何本科生的成就差。。。通过这三年的学习使我懂得了很多，从那天真幼稚的我，经过那人生的挫折和坎坷，到现在成熟、稳重的我。使我明白了一个道理，人生不可能存在一帆风顺的事，只有自己勇敢地面对人生中的每一个驿站。当然，三年中的我，曾也悲伤过、失落过、苦恼过，这缘由于我的不足和缺陷。但我反省了，这只是上天给予的一种考验，是不能跌倒的。大专生的我们应该善用于扬长避短的方法来促进自己，提高自己的综合水平能力。这三年的锻炼，给我仅是初步的经验积累，对于迈向社会远远不够的。因此，面对过去，我无怨无悔，来到这里是一种明智的选择；面对现在，我努力拼搏；面对将来，我期待更多的挑战。战胜困难，抓住每一个机遇，相信自己一定会演绎出精彩的一幕。大专校园就是一个大家庭。在这个大家庭中，我们扮演着被培养对象的角色。老师是我们的长辈，所以我对他们尊敬有加。同学们就像兄弟姐妹，我们一起学习，一起娱乐，互帮互助，和睦的相处。集体生活使我懂得了要主动去体谅别人和关心别人，也使我变得更加坚强和独立。我觉得自己的事情就应该由自己负责，别人最多只能给你一些建议。遇到事情要冷静地思考，不要急躁。不轻易的承诺，承诺了就要努力去兑现。生活需要自己来勾画，不一样的方式就有不一样的人生。三年的大专生活是我人生中美好的回忆，我迈步向前的时候不会忘记回首凝望曾经的岁月。。。 [实习目的] 通过理论联系实际，巩固所学的知识，提高处理实际问题的能力，并为自己能顺利与社会环境接轨做准备。 [实习任务] 对计算机在人事管理方面的应用进行归纳总结， [实习内容] 计算机在人事管理中的应用随着社会的发展，科技的进步，作为信息载体的计算机日益显露出其举足轻重的地位。当今社会已步入了信息社会，知识经济将成为新世纪的主导产业。伴随计算机的逐步推广和使用，计算机已在科研、生产、商业、服务等许多方面创造了提高效率的途径，与此同时，单位技术成本也逐年有了明显的下降，然而办公室里的人事费用却不断增加。在国外，花费在专业、管理和行政人员上的成本占了办公室总成本的2/3—4/5，这一现象使人们对办公室自动化的要求与日俱增。我们必须在进行机构改革的同时，尽快使用现代化管理设备、管理手段、管理方法。计算机在人事部门的广泛使用，改进了统计手段，改革了统计方法，提高了统计工计算机在人事部门的广泛应用，将为我国的人事管理工作，提供现代化的管理手段和科学的管理方法，并将为开创人事管理工作的新局面创造条件。目前，计算机在我国的人事管理工作中，主要可用来进行报表处理，档案管理，文书编辑，信息查询，综合分析。干部统计作为人事管理的一个重要组成部分，是通过对干部情况的调查，整理和分析，了解干部队伍的发展趋势，为各级领导机关制定干部工作的方针，政策，加强干部管理，改革干部制度提供准确数字的依据。其工作除涉及到干部的基本情况统计之外，还包括干部的工资统计，干部编制情况统计，干部奖惩情况统计，军转干部安置情况统计，老干部情况统计等方面，其涉及的面之广，数据量之大可想而知，若利用手工进行干部的统计工作，大致要经过干部统计调查，干部统计资料的整理，干部统计分析三个过程，但这种手工统计过程，存在着几个明显的问题，比如说统计资料缺乏准确性，及时性，需要花费大量的人力，物力，财力等。手工方法所表现出来的种种劣势，使人们慢慢意识到管理现代化已成为当代社会发展的一股不可抗拒的洪流。在管理现代化的浪潮中，人事管理现代化也势在必行。实现人事管理现代化是一个复杂的系统工程，需要采取科学的管理方法和先进的科技手段。科学的管理方法在管理中一般是指数学方法、系统方法、信息方法、控制论方法、社会学方法、心理学方法等科学方法，而先进的科技手段主要是运用当代最新科学技术之一的电子计算机来为人事管理现代化服务。电子计算机作为数据处理系统，已逐渐成为人事管理现代化的重要工具，在人事管理中正在发挥着重要的作用。在我国，已经开始运用电子计算机进行人员工资管理、人事统计和查询、干部考评和人事档案管理以及人才预测和规划等。管理现代化是汉代社会发展的一股不可抗拒的洪流。近几十年来社会化大生产的发展规模越来越大，综合性越来越强，生产专业化分工越来越细，行业有部门之间的相互联系、相互依存和相互作用更不密切。组织管理日趋复杂；而现代化科学技术也正以史无前例的速度不断分化，不断综合，全方位地向高又立体的微观、宏观方向进军。这些，要求管理工作对实际问题的反映和决策必须迅速及时，对信息系统的完善程度越来越高，传统的手工业式的管理理论、方法、体制已远远不能适应当代社会的发展和四化建设的需要。改革、创新，实现管理现代化势在必行。现代化管理的内容很多，关系很复杂，它包括人、资金、物质、信息和时间等诸要素，其中起关键作用的要素是人。人既是管理者，又是被管理者，在管理中处于双重地位，且具有巨大的能动性。可见人是现代管理中最重要的因素。因此，管理人力资源开发与利用的人事管理在整个复杂的管理大系统中的重要地位是不言而喻的。牵一发而动全身，抓好了人事管理就为其他管理的优化得到根本的保证。管理改革必须配套进行，现代化管理的实施也需要协调发展，人事管理既然在管理系统中占有如此突出的重要地位，在管理现代化的浪潮中，人事管理现代化也需同步进行，才能使现代化管理在社会化大生产和当代科学技术发展中起到放大和增产的作用。总而言之，人事管理现代化是管理现代化不可缺少的重要一环，它是把现代化管理的理论、方法和手段运用到人事工作中，使人事管理达到最大限度地提高工作效率的目的，以适应社会和科学技术的发展。实现人事管理现代化，使从事管理工作由原来凭个人或少数人的经验作决策，逐步上升到按事物的内在规律的科学高度办事，做到物质与精神相结合，抽象与具体相结合，定性与定量结合，静态与动态相结合，现状和未来相结合，个体与群体相结合。至于先进的科技手段，除科学地运用原有的生物、化学、物理、机械等手段外主要是运用当代最新科学技术之一的电子计算机来为人事管理现代化服务。概括地说，人事管理现代化的内容是包括人事管理思想的现代化、人事管理、组织的现代化、人事管理手段的现代化。通过这四个方面的现代化来实现人事管理的计划、组织、指挥、协调、控制的现代化和从事人事管理工作者自身的现代化。人事来之不易系统化，是人事管理现代化的一个重点。研究人事管理，必须研究这个系统所处的环境，即研究政治系统，经济系统，法律、科技和文教系统，人物系统和大管理系统对人事管理系统的影响以及人事管理系统的反影响。离开周围的事物，去研究人事管理现代化，是注定要失败的。所谓系统，就是在一定条件下，由相互作用、相互依赖的若干组成部分结合而成的，并具有特写功能的有机整体。从一般意义上讲，系统由输入、处理、输出、控制与反馈的四个基本部分组成。在系统理论中，系统分析是指对系统性能的理解。系统最佳化是系统设计成综合的内容。系统工程即用教学方法进行系统分析或优化，把传统的组织管理工作总结成技术并使之数值化。用系统工程来分析系统问题是比较科学的，利用系统工程这门学科的概念和原则，来进行人事组织管理方面的工作，是实现人事管理现代化的重要途径和有效手段。人事管理系统内有多种元素，如：管理人员、管理机构、办公设备、规章制度、各业务环节，各种管理技术和方法等，都可以看作它的“元素”。各元素之间的联系是否有序，联系的方式和效果是否最优，直接影响着人事管理的水平。在不同条件下，起主导作用的元素是不相同的。人事管理系统化的一个重要目标，是围绕着责任制和考核制，逐步建立起完整配套的干部“进”、“管”、“出”制度。实现系统化，除了要解决制度问题外，还有一个掌握系统方法的问题，即学会应用系统工程和系统分析法，这对搞好人事管理现代化，具有重要的意义。人事管理系统的基本功能，目前尚无统一的说法。根据我校人事管理的工作的现有材料和工作特点分析来说，人事管理系统的基本功能，我们认为有如下几方面： 1．确定人事管理的方针政策 2．确定人事管理体制、编制人事规划 3．编制人事计划，设置人事管理机构和岗位 4．制定人事管理的条例办法； 5．教职员工的业务培训； 6．人才选拔、使用、交流（流动）； 7．考核、奖惩、任免； 8．工资、福利与保险 9．离休、退休、退职。作为人事干部（人事管理人员），如何最大限度地发挥人员的才能？这是人事管理学研究的根本任务。对这个问题进行个体研究方面，目前是做得不够的。因为个体寓于群体之中，群体对人员才能发挥之影响作用，可利用系统原理去指示。通过群体研究来寻求合理的年龄结构、知识结构、专业结构、来取得令人满意的配合效果等。过去，在人事管理工作中，人事工作信息滞后，传递慢、“马后炮”，人事管理数据加工不及时。比如：干部考核、人员的工资计算、人事的统计、人事档案的填写，贮存等等。这些人事工作繁琐、耗时费力，准确性差、效率低、手工操作已难以适应形势的发展的要求。为此，我们应该努力学习有关人事管理现代化的有关理论资料，提高对管理现代化重要性的认识，尝试去利用计算机来实现人事管理的现代化。比如现在有些学校和单位在人事管理这方面所作的努力，由于从事计算机工作人员的技术指导和从事多年人事工作的老同志的帮助，他们：首先，开发了“中华职专职工档案管理”软件系统。其次，将学校或单位人员的档案内容的所需数据，存储在计算机的磁盘里，需要时可以通过计算机方便地进行查询、检索、维护，还可以将有关数据打印出来。第三，还用计算机进行了日常办公现代化的管理工作的使用。第四，及时收集、加工、整理、存贮、检索新的变化数据。使其单位人事管理初步实行计算机化，让计算机在人事管理中得到初步应用。使人事管理者总是根据准确、及时的人事信息来进行决策，实现管理。只有计算机才能将现代化社会中，成倍增长的人事信息量，进行及时收集、加工、整理、贮存、检索、传递、反馈给决策者。发挥其特有的功能。即：（1）对输入的人事数据，进行数值运算和逻辑运算，求解各种问题。（2）对人事信息进行加工来解决各种数据处理问题，为人事决策者在决策时提供依据。（3）对人事管理的各种资料数据和计算机顺序，具有记忆存贮的能力。实践证明，当管理的信息量和复杂程度达到某一限度时，即管理人员的劳动强度超过其承受能力时，就必须采用新的管理手段，即用计算机技术信息的收集、加工、传递和存贮等，可以使用人事基础信息，高效、合理、恰当地管理。这样，人事信息系统随着计算机的应用、发展而不断完善，计算机在人事信息管理中的地位也就是益重要。正因为如此，实现人事管理现代化，要有科学的管理方法和先进的技术手段，才能最大限度地提高人事管理工作效率。现代人事工作的信息量越来越大，保密性越来越强，而且信息的密度不断提高，靠传统的管理方法和人工操作手段已经无法搞好人事管理工作。而计算机作为数据处理系统，已逐渐成为人事管理现代化的重要手段，在人事管理中正在发挥着重要的作用。一般来说，计算机在人事信息系统中的作用有：（1）计算机能够比人更快地提供有信息价值的人事数据；（2）计算机能够比人提供更新的人事数据；（3）计算机能够比人提供更加准确的人事数据；（4）计算机能够比人处理更多的人事数据等等。正因为如此，我们利用计算机替代手工操作建立的人事信息系统，即计算机人事信息系统，其主要功能可以归纳为以下三点：一是可以高效能、大容量地收集、处理、存贮人事信息，大幅度地提高人事管理信息系统的工作质量和效率。二是可以及时掌握整个人事管理系统的全面情况，提供系统的准确的人事信息，可以促进人事工作的规范化及各项管理制度与指标体系的建立和健全，从而提高行政管理水平。三是可以提供各种加工处理了的人事信息，以满足人事管理的特殊要求，适应新形势对教职工队伍提出的新要求，帮助选择方案，实现优化决策。当前，不少单位的人事部门对于计算机的应用还仅限于简单的单机应用，随着时间的推移、任务的复杂、用户的需求，其应用还会总之，计算机的广泛应用，计算机人事管理信息系统的建立，适应了社会经济发的客观要求，是人事管理现代化的一大进步。今天我们运用计算机进行了学校人事档案管理的初步现代化的开发和使用，它大大提高了人事管理工作者的工作效率，它把人事干部从繁重的手工操作中解脱出来，用更多精力从事创造性的管理活动和其它教育教学的活动中去；它能使决策、计划和其它管理活动更加科学、精确、灵活。因此，建立计算机人事管理信息系统是一种客观发展必然趋势。尽管在人事管理方面还不可能普遍使用计算机，但从长远来说，人事管理现代化和计算机是不分割的。轻视或者拒绝利用计算机技术，就不可能真正地、全面地实现人事管理现代化。随着我国经济、科技的发的，人才开发管理的加强，我们一定要努力创造条件，促进使用计算机的人事管理现代化。为建设中国特色的社会主义而努力奋斗。

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1绪论1研究背景与研究目的意义中国互联网络信息中心（CNNIC，2018）发布了截至2018年12月的第43次中国互联网发展统计报告。根据该报告，截至2018年12月，中国互联网用户数量为29亿，并且每年保持在5000多万增量。而且这种趋势将在未来几年继续保持。5G时代的来临将会加快促进互联网与其他产业融合，网络规模必然会进一步增大。传统的网络管理系统以分布式网络应用系统为基础，采用软件和硬件相结合的方式。SNMP协议是目前网络管理领域运用最为广泛的网络管理协议，它将从各类网络设备中获取数据方式进行了统一化，几乎所有的网络设备生产厂商都支持此协议。然而传统的基于SNMP的网络管理软件大多基于C/S架构，存在着扩展性和灵活性差，升级维护困难等缺点，对网为网络的管理带来了一定程度的不便。因此，基于三层的网管系统己经成为发展趋势，随着Web技术迅猛发展，诞生了以Web浏览器和服务器为核心，基于B/S ( Browser/Server)架构的“Web分布式网络管理系统”，它具有不依赖特定的客户端应用程序，跨平台，方便易用，支持分布式管理，并且可动态扩展和更新等优点。本文将重点研究基于BP故障诊断模型，实现了一种以接口故障为研究对象的智能网络管理系统模型，并以此为基础，设计与实现基于web的智能网络管理系统，不仅可以通过对网络数据实时监控，而且基于BP网络故障诊断模型可以诊断通信网中的接口故障，在一定程度上实现网络故障管理的自动化。该系统在保证网络设备提供稳定可靠的网络服务同时，也可以降低企业在维护网络设备上的成本。2国内外研究现状网络设备管理是指对各种网络设备(如核心层、汇接层、接入层路由与交换设备、服务器和计算机)进行各种操作和相关配置，管理服务器（Manager）用来处理网络信息，配合管理服务器对网络信息处理并管理的实体被称为代理服务器（Agent），被管对象是指用于提供网络服务或使用网络服务等设备的全部资源信息，各种不同的被管对象构成了管理信息库。在实际的网络管理过程当中，管理服务器和代理服务器以及代理服务器和被管对象三种实体之间都是通过规范的网络管理协议来进行信息的交互（王鹤 2015）。相比国外的网络管理系统及产品，国内相应的网络管理系统和产品起步比较晚，但是随着互联网技术的发展网络管理软件发展势头迅猛，诞生了很多优秀的网络管理软件，这些软件已经广泛运用在我国网络管理领域。1国外研究现状目前国外大型网络服务商都有与其产品相对应的网络管理系统。从最初步的C/S架构逐步过渡到现在的B/S架构。比较著名的:Cabletron系统公司的SPECTRUM，Cisco公司的CiscoWorks，HP公司的OpenView，Tivoli系统公司的TH NetView。这些网络管理产品均与自家产品相结合，实现了网络管理的全部功能，但是相对专业化的系统依旧采用C/S架构。NetView这款管理软件在网络管理领域最为流行。NetView可以通过分布式的方式实时监控网络运行数据，自动获取网络拓扑中的变化生成网络拓扑。另外，该系统具有强大的历史数据备份功能，方便管理员对历史数据统计管理。OpenView具有良好的兼容性，该软件集成了各个网络管理软件的优势，支持更多协议标准，异种网络管理能力十分强大。CiscoWorks是Cisco产品。该软件支持远程控制网络设备，管理员通过远程控制终端管理网络设备，提供了自动发现、网络数据可视化、远程配置设备和故障管理等功能。使用同一家产品可以更好的服务，因此CiscoWorks结合Cisco平台其他产品针对Cisco设备可以提供更加细致的服务。Cabletron的SPECTRUM是一个具有灵活性和扩展性的网络管理平台，它采用面向对象和人工智能的方法，可以管理多种对象实体，利用归纳模型检查不同的网络对象和事件，找到它们的共同点并归纳本质。同时，它也支持自动发现设备，并能分布式管理网络和设备数据。2国内研究现状随着国内计算机发展迅猛，网络设备规模不断扩大，拓扑结构复杂性也随之日益增加，为应对这些问题，一大批优秀的网络管理软件应运而生。像南京联创OSS综合网络管理系统、迈普公司Masterplan等多个网络管理系统。华为公司的iManager U2000网络管理系统，北京智和通信自主研发的SugarNMS开源网络管理平台，均得到较为广泛应用。Masterplan主要特点是能够对网络应用实现良好的故障诊断和性能管理，适用于网络内服务器、网络设备以及设备上关键应用的监测管理。SugarNMS具有一键自动发现、可视化拓扑管理、网络资源管理、故障管理、日志管理、支付交付等功能，并提供C/S和B/S两种使用方式。iManager U2000定位于电信网络的网元管理层和网络管理层，采用开放、标准、统一的北向集成，很大程度上缩短OSS集成时间，系统运行以业务为中心，缩短故障处理时间，从而减少企业故障处理成本。近些年来，随着人工智能技术的崛起，越来越多的企业开始将人工智能技术应用在网络管理上面，替代传统的集中式网络管理方式。为了减小企业维护网络的成本，提高网管人员工作效率，智能化、自动化的网络管理系统成为许多学者研究的热点。3神经网络在网络管理中的适用性分析网络管理的功能就是对网络资源进行管控、监测通信网络的运行状态以及排查网络故障。管控网络资源，本质上就是管理员为了满足业务需求下发相关设备配置命令改变网络设备状态，以保证稳定的服务；监测网络运行状态一般是指周期的或者实时的获取设备运行状态进行可视化，以方便管理员进行分析当前设备是否正常运行。排查网络故障是管理员通过分析网络设备运行数据与以往数据进行比较或者根据自身经验进行分析，确定故障源头、故障类别、产生原因、解决方法。故障排除是针对前一阶段发现的网络故障进行特征分析，按照诊断流程得出结果，执行特定的指令动作来恢复网络设备正常运行（洪国栋，2016）。神经网络具有并行性和分布式存储、自学习和自适应能力、非线性映射等基本特点。当下最为流行的神经网络模型就是BP(Back-Propagation)神经网络，是一种按照误差逆向传播算法训练多层前馈神经网络，属于监督式学习神经网络的一种。该模型分为输入层、隐含层以及输出层，网络模型在外界输入样本的刺激不断改变连接权值，将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反转，使得网络输出不断逼近期望输出，其本质就是连接权值的动态调整。BP神经网络拥有突出的泛化能力，善于处理分类问题。BP网络是目前常用的误差处理方式，在众多领域得到了广泛的应用，它的处理单元具有数据量大、结构简单等特点，并且神经网络以对大脑的生理研究成果为基础，模拟大脑某些机制与机理组成十分繁杂的非线性动力学系统，其在处理网络设备运行中的数据时以及在比较模糊信号问题的时候，能够自主学习并得出需要的结果。能够将模型中输入输出矢量进行分类、连接、来适应复杂的传输存储处理。因此，本文会基于现有网络管理技术结合BP神经网络去解决网络故障问题。4本文主要研究目标1本文研究目标针对传统网络管理中故障方案的问题与不足，本文探究基于BP神经网络的方法来构建基于通信网接口故障诊断模型。通过构建的通信网接口故障诊断模型可以有效的诊断接口故障并判别出故障类型。推动现有网络管理系统更趋近于智能化。以此为基础，分析、设计、实现基于三层架构的智能网络管理系统2技术路线智能网络研究首先要确定该系统的开发技术路线，课题研究的主要过程首先是在查阅相关科研资料的基础上，搭建实验环境。在保证网络正常通信的前提下采集各个端口的流入流出流量，记录设备的运行状态并对设备进信息进行管理。同时布置实验环境相应故障，包括：改变端口状态、更改端口ip地址、子网掩码，采集通讯网络接口故障发生时网络拓扑中产生的异常数据。查阅BP神经网络在故障在诊断方面的相关论文，基于网络通讯设备接口的常见故障以及相关故障文档构建BP神经网络故障模型，并判断故障模型的有效性。逐步地实现系统的全部功能。最后进行系统测试，得出结论，应用于实际。5本文组织结构本文主要由六个章节构成，各章节主要内容如下：第一章绪论。本章首先简要介绍了网络管理系统当前的发展及应用现状从而进一步分析出建立智能网络管理系统的重要意义。阐述了网络管理系统国内外研究现状。最后论述了本文研究目的与组织结构。第二章相关概念及相关技术。本章对SNMP的相关技术进行详细介绍，SNMP组织模型、SNMP管理模型、SNMP信息模型、SNMP通讯模型。然后对前端框架Vue和绘图插件Echarts技术进行介绍，其次介绍了常见的故障分析技术，专家系统、神经网络等，最后对神经网络基本概念和分类进行简要描述。第三章基于BP神经网络故障推理模型。介绍了BP神经网络的基本概念、网络结构、设计步骤、训练过程，以接口故障为例详细介绍了BP神经网络故障模型的构建过程。第四章智能网络管理系统分析与系统设计。首先进行了需求分析，其次对体系结构设计、系统总体模块结构设计进行说明，对系统各个功能模块分析设计结合活动图进行详细说明，最后对数据库设计进行简要说明。第五章智能网络管理系统的实现。对整体开发流程进行了说明，对用户管理模块、配置管理模块、设备监控模块、故障诊断模块实现流程进行描述并展示实现结果。第六章系统测试与结论。并对系统的部分功能和性能进行了测试，并加以分析。第七章总结与展望。总结本文取得的研究成果和存在的问题，并提出下一步改进系统的设想与对未来的展望。2相关概念及相关技术1网络管理概述网络管理就是通过合适手段和方法，确保通信网络可以根据设计目标稳定，高效运行。不仅需要准确定位网络故障，还需要通过分析数据来预先预测故障，并通过优化设置来降低故障的发生率。网络管理系统的五大基本功能，分别为:配置管理、性能管理、故障管理、计费管理和安全管理：1）配置管理：配置管理是最重要和最基础的部分。它可以设置网络通讯设备的相关参数，从而管理被管设备，依据需求周期的或实时的获取设备信息和运行状态，检查和维护设备状态列表，生成数据表格，为管理员提供参考和接口以更改设备配置。2）性能管理：性能管理是评估系统网络的运行状态和稳定性，主要工作内容包括从被管理对象获取与网络性能相关数据，对这些数据进行统计和分析，建立模型以预测变化趋势、评估故障风险，通过配置管理模块修改网络参数，以确保网络性能最优利用网络资源保证通信网络平稳运行。3）故障管理：故障管理的主要功能就是及时辨别出网络中出现的故障，找出故障原因，分析并处理故障。故障管理一般分为四个部分：（1）探测故障。通过被管设备主动向管理站发送故障信息或者管理站主动轮询被管设备两种方式发现故障源。（2）发出告警。管理站发现故障信息之后，会以短信、信号灯等方式提示管理员。（3）解决故障。对故障信息进行分析，明确其故障原因和类型，找到对应方法得以解决。（4）保存历史故障数据。对历史故障数据进行维护备份，为以后的故障提供一定依据，使得处理网络故障更为高效。4）计费管理：计费管理主要功能是为客户提供一个合理的收费依据，通过将客户的网络资源的使用情况进行统计，例如将客户消费流量计算成本从而向客户计费。5）安全管理：目的就是保证网络能够平稳安全的运行，可以避免或者抵御来自外界的恶意入侵，防止重要数据泄露，例如用户的个人隐私泄露问题等。根据网络管理系统的体系结构和ISO定义的基本功能，基于Web的网络管理系统基本模型如图基于Web的网络管理系统基本模型所示，整个模型包括六个组成部分:Web浏览器，Web服务器，管理服务集，管理信息库，网络管理协议，被管资源。 2 SNMP协议简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol)，既可以作为一种协议，也可以作为一套标准。事实上SNMP己经成为网络管理领域的工业标准，从提出至今共有八个版本，在实践中得到广泛应用的有三个版本，分别是SNMPv1， SNMPv2c和SNMPv3（唐明兵2017）。最初的SNMPv1主要是为了满足基于TCP/IP的网络管理而设计的，但是随着网络管理行业的迅猛发展，第一版本的SNMP协议已经不适应网络行业的发展，身份验证、批量数据传输问题等暴露导致SNMPv1难以支持日益庞大的网络设备。第二版本就演变成了一个运行于多种网络协议之上的网络管理协议，较第一版本有了长足的进步，不仅提供了更多操作类型，支持更多的数据类型而且提供了更加丰富的错误代码，能够更加细致的区分错误，另外支持的分布式管理在一定程度上大大减轻了服务器的压力。但是SNMPv2c依旧是明文传输密钥，其安全性有待提高。直到1998年正式推出SNMPv3，SNMPv3的进步主要体现在安全性能上，他引入USM和VACM技术，USM添加了用户名和组的概念，可以设置认证和加密功能，对NMS和Agent之间传输的报文进行加密，提升其安全性防止窃听。VACM确定用户是否允许特定的访问MIB对象以及访问方式。1 SNMP管理模型与信息模型SNMP系统包括网络管理系统NMS（Network Management System）、代理进程Agent、被管对象Management object和管理信息库MIB（Management Informoation Base）四部分组成管理模型图如图所示：1）NMS称为网络管理系统，作为网络管理过程当中的核心，NMS通过SNMP协议向网络设备发送报文，并由Agent去接收NMS发来的管理报文从而对设备进行统一管控。NMS可以主动向被管对象发送管理请求，也可以被动接受被管对象主动发出的Trap报文。2）Agent相当于网络管理过程中的中间件，是一种软件，用于处理被管理设备的运行数据并响应来自NMS的请求，并把结果返回给NMS。Agent接收到NMS请求后，通过查询MIB库完成对应操作，并把数据结果返回给NMS。Agent也可以作为网络管理过程中的中间件不仅可以使得信息从NMS响应到具体硬件设备上，当设备发生故障时，通过配置Trap开启相应端口，被管设备也可以通过Agent主动将事件发送到NMS，使得NMS及时发现故障。3）Management object指被管理对象。一个设备可能处在多个被管理对象之中，设备中的某个硬件以及硬件、软件上配置的参数集合都可以作为被管理对象。4）MIB是一个概念性数据库，可以理解为Agent维护的管理对象数据库，里面存放了被管设备的相关变量信息。MIB库定义了被管理设备的一系列属性：对象的名称、对象的状态、对象的访问权限和对象的数据类型等。通过读取MIB变量的值， Agent可以查询到被管设备的当前运行状态以及硬件信息等，进而达到监控网络设备的目的。Agent可以利用修改对应设备MIB中的变量值，设置被管设备状态参数来完成设备配置。SNMP的管理信息库是树形结构，其结构类型与DNS相似，具有根节点且不具有名字。在MIB功能中，每个设备都是作为一个oid树的某分支末端被管理。每个OID（object identifier，对象标识符）对应于oid树中的一个管理对象且具有唯一性。有了树形结构的特性，可以高效迅速地读取其中MIB中存储的管理信息及遍历树中节点，读取顺序从上至下。目前运用最为广泛的管理信息库是MIB-Ⅱ，它在MIB-Ⅰ的基础上做了扩充和改进。MIB-Ⅱ结构示意图如3图如所示：（1）system组：作为MIB中的基本组，可以通过它来获取设备基本信息和设备系统信息等。（2）interfac组：定了有关接口的信息，例如接口状态、错误数据包等，在故障管理和性能管理当中时常用到。（3）address translation组:用于地址映射。（4）ip组：包含了有关ip的信息，例如网络编号，ip数据包数量等信息。（5）icmp组：包含了和icmp协议有关信息，例如icmp消息总数、icmp差错报文输入和输出数量。（6）tcp组：包含于tcp协议相关信息，例如tcp报文数量、重传时间、拥塞设置等。应用于网络拥塞和流量控制。（7）udp组：与udp协议相关，可以查询到udp报文数量，同时也保存了udp用户ip地址。（8）egp组：包含EGP协议相关信息，例如EGP协议下邻居表信息、自治系统数。（9）cmot组：为CMOT协议保留（10）transmission组：为传输信息保留（11）snmp组：存储了SNMP运行与实现的信息，例如收发SNMP消息数据量。2 SNMP通讯模型SNMP规定了5种协议基本数据单元PDU，用于管理进程与代理进程之间交换。（1）get-request操作：管理进程请求数据。（2）get-next-request操作：在当前操作MIB变量的基础上从代理进程处读取下一个参数的值。（3）set-request操作：用于对网络设备进行设置操作。（4）get-response操作：在上面三种操作成功返回后，对管理进程进行数据返回。这个操作是由代理进程返回给管理进程。（5）trap操作：SNMP代理以异步的方式主动向SNMP管理站发送Trap数据包。一般用于故障告警和特定事件发生。SNMP消息报文包含两个部分：SNMP报头和协议数据单元PDU。根据TCP/IP模型SNMP是基于UDP的应用层协议，而UDP又是基于IP协议的。因此可以得到完整的SNMP报文示意图如下：（1）版本号表示SNMP版本，其中版本字段的大小是版本号减1，如果SNMPv2则显示的字段值是1。（2）团体名（community）本质上是一个字符串，作为明文密钥在管理进程和代理进程之间用于加密传输的消息，一般默认设置成“public”。（3）请求标识符(request ID)用于消息识别。由管理进程发送消息时自带一个整数值，当代理进程返回消息时带上该标识符。管理进程可以通过该标识符识别出是哪一个代理进程返回的数据从而找到对应请求的报文。（4）差错状态(error status)表示出现错误时由代理进程返回时填入差错状态符0～5中的某一数字，数字对应相关错误信息。差错状态描述符如下表：（5）差错索引(error index)表示在通信过程当中出现上表2的差错时，代理进程在应答请求时设置一个整数，整数大小对应差错变量在变量列表中偏移大小。（6）变量名-值对以key-value的方式存储变量名称和对应值。（7）trap报文是代理进程主动向管理进程发送的报文，不必等待管理进程下一次轮询。SNMPv2的trap报文格式较SNMPv1的trap报文格式更趋近于普通的SNMP响应报文，更加统一化。以SNMPv2为例的trap报文格式如下：trap类型已定义的特定trap共有7种，后面的则是由供养商自己定制。Trap类型如下表所示：3 SNMP组织模型SNMP代理组织分成分散式和集中式模型。在分散模型中，每一个服务器对应一个SNMP代理，可以理解为一一对应的关系，管理站分别与每个被管服务器上的代理进行通信。集中模型当中，在管理服务器上只创建一个SNMP代理。管理站只与管理管理服务器上的SNMP代理进行通信， SNMP代理接收来自某一固定区域的所有数据。如图6所示：3 Vue为实现前后端分离开发的理念，Vue应运而生。作为构建用户界面框架的Vjs简单易上手使得前端开发人员不必再编写复杂的DOM操作通过this来回寻找相关节点，很大程度上提高了开发的效率。通过MVVM框架，可以自动完成视图同步数据更新，在对实例new Vue（data:data）进行声明后data中数据将与之相应的视图绑定，一旦data中的数据发生变更，视图中对应数据也会发生相应改变。Vjs基于MVVM框架实现了视图与数据一致性，MVVM框架可以分为三个部分：Model、ViewModel、View。MVVM框架模式：Vjs的理念是“一切皆为组件”，可以说组件是Vjs的最强大功能。组件可以扩展HTML元素，将HTML、CSS、JavaScript封装成可重用的代码组件，可以应用在不同的场景，大大提高效率。它与传统的JavaScript相比，采用虚拟DOM渲染页面。当有数据发生变更时，生成虚拟DOM结构与实际页面结构对比，重新渲染差离部分，进一步提供了页面性能。4 EchartsEcharts（Enterprise Charts），它是由百度公司研发的纯JavaScript图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上。ECharts兼容当前主流浏览器，底层依赖轻量级Canvas库ZRender，Echarts提供直观、生动、交互性强、高度自定义化的可视化图标。ECharts包含了以下特性：1）丰富的可视化类型：既有柱状图、折线图、饼图等常规图，也有可用于地理数据可视化的热力图、线图等，还有多维数据可视化的平行坐标。2）支持多种数据格式共存：在0+版本中内置的dataset属性支持直接传入包括二维表中。3）多维数据的支持：可以传入多维度数据。4）移动端优化：特别针对移动端可视化进行了一定程度优化，可以使用手指在坐标系中进行缩放、平移。5）动态类型切换：支持不同类型图形随意切换，既可以用柱形图也可以用折线图展示统一数据，可以从不同角度展现数据。6）时间轴：对数据进行可视化的同时，可以分为周期或者定时进行展示，所有利用时间轴可以很好的动态观察数据的变化。5目前常见的故障诊断方法1基于专家系统的故障诊断方法专家系统是目前最常使用的诊断方法。通俗来讲，专家系统就是模拟人类专家去解决现实中某一特定领域的复杂问题。专家系统接收用户界面数据，将数据传递到推理引擎进行推理，做出决策并执行。专家系统作为人工智能的前身，从上世纪60年代开始到现在专家系统的应用已经产生了巨大的经济效益和社会效益，灵活可靠、极高的专业水平和良好的有效机制使得专家系统已经成为最受欢迎、最活跃的领域之一。2基于模糊理论的故障诊断方法在实际的工业生产过程当中，设备的“故障”状态与“正常”状态之间并没有严格的界限，它们之间存在一定的模糊过渡状态，并且在特征获取、故障判定过程中都中存在一定的模糊性。因此，该方法不需要建立精确的数学分析模型，本质上是一个模式识别问题。根据建议的症状参数，得出系统状态。通常选择“择近原则”和“最大隶属原则”作为基本诊断原理（尤海鑫，2012）。3基于免疫算法的故障诊断方法通过模拟自然生物免疫系统的功能，即快速识别外来生物和外来生物，最后通过自我排斥将异物排出体外。生物免疫系统还建立了一套算法来测试各种条件，主要是在线检测，通过不合格的自我和外部组织消除系统来实现故障识别的能力。免疫算法的故障诊断方法属于并行处理能力，可以进行很多复杂的操作和处理。同时可以与遗传算法等其他智能优化算法结合使用，以增强自适应能力和自学习能力。从公开的文献中，学者们并不热衷于这种原理的方法。一般来说，在故障诊断领域，目前人工免疫理论的研究尚处于萌芽阶段。4基于神经网络的故障诊断方法神经网络是由大量简单的神经节点组成的复杂网络，以网络拓扑分布的方式存储信息，利用网络拓扑分布和权重实现对实际问题的非线性映射调整，并运用使用全局并行处理的方式，实现从输入空间到输出空间的非线性映射。该方法属于典型的模型诊断模式，不需要了解内部诊断过程，而是使用隐式方法完全表达知识。在获取知识时，它将自动生成由已知知识和连接节点的权重构成的网络的拓扑结构，并将这些问题完全连接到互连的网络中，有利于知识的自动发现和获取。并行关联推理和验证提供了便利的途径；神经网络通过神经元之间的交互来实现推理机制。

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