演算法效能攻擊性

A. des演算法的堅強性和抗攻擊性與其中的哪些因素有關

DES演算法把64位的明文輸入塊變為64位的密文輸出塊,它所使用的密鑰也是64位，其演算法主要分為兩步：
1?初始置換
其功能是把輸入的64位數據塊按位重新組合,並把輸出分為L0、R0兩部分,每部分各長3 2位,其置換規則為將輸入的第58位換到第一位,第50位換到第2位……依此類推,最後一位是原來的第7位。L0、R0則是換位輸出後的兩部分，L0是輸出的左32位,R0是右32位,例:設置換前的輸入值為D1D2D3……D64,則經過初始置換後的結果為:L0=D58D50……D8;R0=D57D49……D7。
2?逆置換
經過16次迭代運算後,得到L16、R16,將此作為輸入,進行逆置換,逆置換正好是初始置換的逆運算，由此即得到密文輸出。
RSA演算法簡介
這種演算法1978年就出現了，它是第一個既能用於數據加密也能用於數字簽名的演算法。它易於理解和操作，也很流行。演算法的名字以發明者的名字命名。但RSA的安全性一直未能得到理論上的證明。

B. 關於演算法戰：牽引美軍人工智慧軍事化應用的介紹。

在可預見的未來，人依然是整條作戰鏈的「開關」，擁有最終開火權。與此同時，隨著人工智慧和人機融合技術的不斷進步，人類戰士主要扮演監督者角色，密切觀察智能作戰系統自主開展行動，必要時進入作戰鏈進行干預。

當然，美軍智能化建設並非一帆風順，目前正面臨技術、信任、法律、道德等一系列問題，但必須看到，美軍在智能化建設方面已經搶佔了先機，過去幾年一直在進行技術和理論准備，一旦統一認識後集中發力，美軍智能化建設將全面提速，整體作戰能力將大幅躍升。

C. 非對稱加密演算法有哪些，安全性能對比

常見的非對稱加密演算法有：RSA、ECC（移動設備用）、Diffie-Hellman、El Gamal、DSA（數字簽名用）

Hash演算法
Hash演算法特別的地方在於它是一種單向演算法，用戶可以通過Hash演算法對目標信息生成一段特定長度的唯一的Hash值，卻不能通過這個Hash值重新獲得目標信息。因此Hash演算法常用在不可還原的密碼存儲、信息完整性校驗等。

常見的Hash演算法有MD2、MD4、MD5、HAVAL、SHA
加密演算法的效能通常可以按照演算法本身的復雜程度、密鑰長度（密鑰越長越安全）、加解密速度等來衡量。上述的演算法中，除了DES密鑰長度不夠、MD2速度較慢已逐漸被淘汰外，其他演算法仍在目前的加密系統產品中使用。

D. 啟發式演算法的運算效能

任何的搜尋問題中，每個節點都有b個選擇以及到達目標的深度d，一個毫無技巧的演算法通常都要搜尋bd個節點才能找到答案。啟發式演算法藉由使用某種切割機制降低了分叉率(branching factor)以改進搜尋效率，由b降到較低的b'。分叉率可以用來定義啟發式演算法的偏序關系，例如：若在一個n節點的搜尋樹上，h1(n)的分叉率較h2(n)低，則 h1(n) < h2(n)。啟發式為每個要解決特定問題的搜尋樹的每個節點提供了較低的分叉率，因此它們擁有較佳效率的計算能力。

E. 運動跟蹤系統根據哪些參數來評價演算法的好壞

作戰 效 能 評估技術是近年來航空領域廣泛關注的研究項目，是二十一世紀綜合性、前沿性技術。綜觀飛機的研製過程，戰效評估在飛機戰術技術經濟可行性論證階段以及作戰使用研究等方面都具有重要的作用。本文從飛行力學和計算機數學模擬模擬的角度出發，對殲擊機空戰效能評估方法進行研究，內容包括如下幾個方面: 1) 自 動 化空戰模擬原理。提出戰術動作、飛機質點運動方程、戰效評估准則以及計算機計算有機結合的閉環模擬機理，給出適合飛機方一案論證階段使用特點的空戰模擬方法。 2) 空 戰 初始態勢設置、空戰戰術動作組合的戰術理論依據。通過對可能面對的作戰使用環境下的作戰對象能力分析，從飛行力學的角度出發，提出符合飛機戰術使用原則的戰術動作組合的理論依據，建立戰術動作理論數學模型。 3) 根 據 近距空戰的特點，分析近距導彈帶離軸角發射的使用條件，建立適於空戰模擬的數學模型。 4) 以 某 第三代戰斗機為例進行空戰模擬計算機模擬，結果表明:在考慮模擬雙方不同的高度、速度、兩機距離和方位的態勢下，能夠實現多次的自動化模擬模擬計算，計算的戰損情況與國外相關資料數據對比總體趨勢吻合，結果具有較高的可信度。表明了本文中給出的空戰效能評估方法在工程應用中具有重要的作用。同時也證明了模擬方法、數據處理、戰術動作鏈以及數學模型是正確的。另外，還對影響超視距、近距空戰效能的主要勝機參數進行了定量分析。 本研究對型號研製和預先技術研究有重要應用價值 。關鍵詞:空戰模擬，戰效評估准則，空戰初始態勢，戰術動作鏈. 1.1概述 殲擊 機 作 為現代的武器裝備，隨著科學技術的發展，其各系統的構成和功能越來越完善和先進。隨之而來的問題，飛機的研製經費和單機價格相應增高，研製周期也隨之增長。在新機研製、老機重大改進等投資決策時，需要進行必要的效費比分析。殲擊機效費比分析的基礎和難點在於如何評價其作戰效能。空、海軍使用部門對某機型制定采購計劃或向研究部門提出新要求時也迫切要求分析與作戰對象對抗的作戰效能情況:研製部門在研製工作中，對某項新技 術做技術決策時，在技術上可行，經費不超指標的情況下，主要考慮盡最大可能滿足部隊的需要，而判斷是否滿足需求的重要方面需進行作戰效能分析。因此，殲擊機空戰效能分析研究是科學技術發展所推動出來的要求;是從事武器裝備研製各層次人員工作的客觀需要。戰斗機的作戰效能評估是一項綜合技術和一種衡量戰斗機優劣的手段，是將戰斗機作為一個武器系統來評估的,其充分反映了飛機所採用的主要技術對作戰能力的影響。根據以往的空戰經驗和戰術理論研究的發展，由於在不同的空戰階段中，戰斗機機群的組成、機動飛行軌跡、火控系統和使用武器各不相同， 因此，戰斗機的空戰主要分為兩個階段:超視距空戰，近距空戰。超視 距 空 戰效能主要取決於機載設備和武器;近距空戰效能主要取決於飛機的機動性能和導彈的離軸能力(包括採用光電雷達或頭盔)。作為第一.二代飛機，基本上沒有超視距空戰能力(只有少數第二代飛機改進型實現了超視距攻擊)，近距空戰效能相對也較差。第三 代 飛 機的早期型，如F一比A飛機，以改善機動能力，提高近距作戰效能為主，第三代飛機機動性比二代飛機平均高70%左右，導致兩代戰斗機的近距作戰效能相差2一3倍，隨著技術的發展，第三代戰斗機的改進型，如F一16C飛機，掛裝了AIM一7F中距導彈，超視距作戰效能大大加強。第四代 戰 斗機為了進一步提高飛機的作戰效能，遠距採用隱身技術和超音速巡航方式，裝遠距離探測雷達，掛主動雷達型空空導彈;近距則採用先進的氣動布局，具有良好大迎角氣動特性和推力矢量，在第三代飛機的機動性基礎上，強調提高飛機的敏捷性、過失速機動能力隊.空戰效 能 分析工作早已為世人所重視九十年代前評價殲擊機的作戰有效性，主要用加權參數法，該方法屬靜態評估法，在很大程度取決於使用者的經驗。八十 年 代 ，我國研究空戰模擬的途徑，主要用微分對策，該方法計算工作量大，也不能直接反映飛機及其武器系統的參數影響。飛機設計中使用甚為不便，且其計算結果的可信度往往也令人產生懷疑。八十年 代 末，我國自行研製出一個可以模擬飛機作戰動作的空戰戰效分析軟體。該軟體對火控系統和導彈等模擬的簡單，對評價現代殲擊機的作戰效能還存在一定的差距。 1.2國外作戰效能技術發展動態 美國,俄羅斯等航空發達國家十分重視軍用飛機的作戰效能的研究，都設立專門的機構從事這些方面的研究工作，如俄羅斯的高斯尼亞斯，由專門的部門進行航空武器系統的作戰效能研究。 國外 早 在 七十年代就提出用計算機模擬和半物理模擬相結合，有人在環的空戰模擬裝置。建造這種設施耗資大，而且計算周期長，美、前蘇聯、法、英、德等國都曾建造過這類設施來進行空戰模擬。 八十 年 代 隨著電子計算工作站和微機的迅速發展，模擬技術的廣泛應用，無論美、歐還是俄羅斯都採用數字模擬為主的戰效分析手段。美國的F一22飛機設計時，為確定飛機、火控系統和武器等參數的匹配，曾在微機上進行一百萬次包括各種情況的空戰模擬，每天要完成一萬次的空戰模擬。從國外 各 種作戰效能研究的情況看，可以把飛機作戰效能研究按其復雜程度初步分為四級[8::對比法(性能參數分析)，計算評估法(效能指數分析)，計算機模擬法(模擬器空戰半物理模擬和計算機空戰全數字模擬)和試飛(真試飛及空戰演習的全物理模擬)。每種方法都有各自的優缺點，適合一定的應用范圍，很多時候不同方法需要互相補充才能更好地說明問題。其中模擬器空戰模擬和計算機空戰模擬在頂層分析論證階段被廣泛採用。 1)對比法 這種 方 法 在工程應用中經常使用，其主要的表達形式就是以列表方式，根據所要比較的作戰對象，將主要指標參數同時列於表中，然後進行比較分析一般列 於 表中的參數主要有:性能參數，雷達參數，導彈參數以及RCS等性能 參 數 包括飛行包線(飛機高度、速度范圍)、定常盤旋過載、瞬時盤旋角速度、爬升率、航程和作戰半徑、起飛和著陸滑跑距離等。雷達參 數 包括雷達的探測距離、跟蹤距離、搜索及跟蹤空域等。導彈參數包括導彈的攻擊距離、過載、離軸角、末制導距離等。 2)計算評估法 計算評估法是選擇與作戰飛機效能密切相關的參數，按一定規律進行計算得出代表效能的指標或效能高低代表值的方法。該種方法的例子如近距攻擊系數方法、作戰效能指數方法等。近距攻擊系數方法具體的公式表達為N（穩定盤旋過載），Nyinax（最大使用過載）SEP（單位剩餘功率）的一個方程，通過選取上述參數值，就可以計算出近距攻擊系數值，經過不同飛機的上述計算，就可以得出每架飛機作戰效能的高低。 作戰效能指數法又可分為空空效能指數和空地效能指數，運用計算評估法關鍵的問題是選擇評估參數。對不同的作戰飛機應按其主要任務選擇關系密切的參數，例如，評估空空效能可選用與機動性武器攻擊力和探測目標能力有關的參數:評估空地效能可選用載彈量、外掛武器的掛架數量和生存力、突防能力等有關的參數。對於有些參數難以通過技術計算得出結果的，可通過專家決策來選取。 3)計算機模擬法 計算機模擬法分為數字模擬方法和空戰模擬(空戰模擬器)方法。其中模擬計算都是依據飛機的確切數據和運動方程逐步計算出飛機的飛行軌跡進行空戰，計算結果都是以損失比的形式給出，並且需要多次空戰模擬計算，才能最終得到統計平均值。空戰模擬是在數字模擬的基礎上發展起來的，採用六自由度運動方程，增加了座艙視景系統、飛控系統和教官監控系統等，操作需要有油門桿、腳蹬、駕駛桿及雷達截獲、武器發射按鈕。 4)試飛法 試飛方法相對復雜，能夠真實評價空戰雙方的作戰效能，但花費的時間、經費和人很大，實現起來有很大的困難。由於數字模擬方法綜合了飛機氣動性能、雷達火控、導彈和隱身等專業技術，並與.嚨斗機的空戰戰術要緊密相結合，國內目前從理淪和模擬方面尚需要完善。從發展的趨勢看，戰效評估技術將成為未來飛機設計的必備技術，因此，從工程應用的角度出發，開展此項研究，跟蹤世界先進技術，更好的為型號應用是十分重要的。 1.3空戰的基本特點及效能評估研究的意義 第三 代 戰 斗機是以導彈作為主要武器進行空戰的戰斗機，通常認為現代空戰由超視距空戰(BeyondVisualRailge)和近距(closein，或視距內winvisuRange) 空戰兩個階段組成，但各階段的空戰特點不同在超視 距 空戰階段，戰斗機的活動帶有機群作戰的特點．一般，戰斗機被分為不同的戰術任務組，其中每一組都應完成總作戰意圖所規定的任務，例如攔截敵方轟炸機群，准備與敵方護航戰斗機遭遇等等。但無論如何，每一機組為完成預定任務所做的機動飛行都應保證戰斗機進入武器發射的有利狀態。為此，可認為戰斗機的空戰模式由以下階段組成: 一 接近與搜索階段。此時戰斗機按地面(或空中)指揮員的命令爬升到預定的飛行高度，並向目標接近。當目標進入戰斗機的機載雷達探測范圍之內時，戰斗機的飛行力圖使雷達截獲目標。隨後，戰斗機進入保證導彈發射條件的預備性機動階段; — 預備性機動階段。在此階段中，為了保證機載雷達始終截獲目標，並使盡快地達到導彈發射條件，戰斗機必須進行相應的曲線跟蹤飛行． — 發射導彈以及發射後的制導階段。當目標進入導彈攻擊區時，即可發射導彈。但導彈發射後，對於採用半主動雷達末制導的中遠程導彈，還要求戰斗-機的雷達繼續照射目標(為導彈提供修正目標位置誤差必要的信息)，直到該導彈進入主動導引段開始為止． — 規避敵方導彈的攻擊階段。在此階段中，戰斗機完成急劇的機動飛行(例如加力轉彎，俯沖等)以規避敵方導彈的攻擊，最後戰斗機退出超視距空戰或進入近距空戰。 近距空戰是在駕駛員目視可見目標，且沒有地面(或空中)指揮員的信息支持進行的。由於此時敵我雙方距離近，故決定了戰斗的短暫性，且戰斗機要完成各種急劇的機動飛行。在此條件下，急劇的機動飛行可劃分為: — 搜索目標的機動飛行。例如目標在戰斗機的上方時，採用戰斗轉彎機動飛行;反之，採用半滾倒轉飛行等; — 保證實現發射導彈條件的預備性機動。在使用可離軸發射的全方位攻擊導彈時，戰斗機可能進行機動飛行的准則是使飛機的縱軸迅速指向目標。因為，在近距空戰中，第一次發射導彈的有效性如何是對空戰結局起著決定性作用的同時，在雙方導彈性能對等的條件下，戰斗機提前瞄準目標的時間應不小於導彈飛到目標所用的時間;

F. 機器學習演算法和深度學習的區別

一、指代不同

1、機器學習演算法：是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。

2、深度學習：是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標人工智慧。

二、學習過程不同

1、機器學習演算法：學習系統的基本結構。環境向系統的學習部分提供某些信息，學習部分利用這些信息修改知識庫，以增進系統執行部分完成任務的效能，執行部分根據知識庫完成任務，同時把獲得的信息反饋給學習部分。

2、深度學習：通過設計建立適量的神經元計算節點和多層運算層次結構，選擇合適的輸人層和輸出層，通過網路的學習和調優，建立起從輸入到輸出的函數關系，雖然不能100%找到輸入與輸出的函數關系，但是可以盡可能的逼近現實的關聯關系。

三、應用不同

1、機器學習演算法：：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。

2、深度學習：計算機視覺、語音識別、自然語言處理等其他領域。

G. 哈爾演算法的用途

提出一種基於哈爾正交函數系的抗裁剪魯棒水印演算法,該演算法根據哈爾正交函數系的完備歸一化正交性質,對圖像進行分塊哈爾正交變換,根據圖像視覺系統特性和哈爾正交變換性質,提取重要的中頻系數,並結合零水印嵌入技術,將水印自適應地嵌入哈爾正交變換的中頻矩陣,從而提高了水印演算法的有效性,對裁剪攻擊具有很強的抗攻擊性,實驗表明:該演算法具有良好的魯棒性和有效性.

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H. 大數據安全的六大挑戰

大數據安全的六大挑戰_數據分析師考試

大數據的價值為大家公認。業界通常以4個「V」來概括大數據的基本特徵——Volume(數據體量巨大)、Variety(數據類型繁多)、Value(價值密度低)、Velocity(處理速度快)。當你准備對大數據所帶來的各種光鮮機遇大加利用的同時，請別忘記大數據也會引入新的安全威脅，存在於大數據時代「潘多拉魔盒」中的魔鬼可能會隨時出現。

挑戰一：大數據的巨大體量使得信息管理成本顯著增加

4個「V」中的第一個「V」(Volume)，描述了大數據之大，這些巨大、海量數據的管理問題是對每一個大數據運營者的最大挑戰。在網路空間，大數據是更容易被「發現」的顯著目標，大數據成為網路攻擊的第一演兵場所。一方面，大量數據的集中存儲增加了泄露風險，黑客的一次成功攻擊能獲得比以往更多的數據量，無形中降低了黑客的進攻成本，增加了「攻擊收益」;另一方面，大數據意味著海量數據的匯集，這裡面蘊藏著更復雜、更敏感、價值巨大的數據，這些數據會引來更多的潛在攻擊者。

在大數據的消費者方面，公司在未來幾年將處理更多的內部生成的數據。然而在許多組織中，不同的部門像財務、工程、生產、市場、IT等之間的信息仍然是孤立的，各部門之間相互設防，造成信息無法共享。那些能夠在不破壞壁壘和部門現實優勢的前提下更透明地溝通的公司將更具競爭優勢。

【解決方案】 首先要找到有安全管理經驗並受過大數據管理所需要技能培訓的人員，尤其是在今天人力成本和培訓成本不斷上升的節奏中，這一定足以讓許多CEO肝顫，但這些針對大數據管理人員的巨額教育和培訓成本，是一種非常必要的開銷。

與此同時，在流程的設計上，一定要將數據分散存儲，任何一個存儲單元被「黑客」攻破，都不可能拿到全集，同時對於不同安全域要進行准確的評估，像關鍵信息索引的保護一定要加強，「好鋼用在刀刃上」，作為數據保全，能夠應對部分設施的災難性損毀。

挑戰二：大數據的繁多類型使得信息有效性驗證工作大大增加

4個「V」中的第二個「V」(Variety)，描述了數據類型之多，大數據時代，由於不再拘泥於特定的數據收集模式，使得數據來自於多維空間，各種非結構化的數據與結構化的數據混雜在一起。

未來面臨的挑戰將會是從數據中提取需要的數據，很多組織將不得不接受的現實是，太多無用的信息造成的信息不足或信息不匹配。我們可以考慮這樣的邏輯：依託於大數據進行演算法處理得出預測，但是如果這些收集上來的數據本身有問題又該如何呢?也許大數據的數據規模可以使得我們無視一些偶然非人為的錯誤，但是如果有個敵手故意放出干擾數據呢?現在非常需要研究相關的演算法來確保數據來源的有效性，尤其是比較強調數據有效性的大數據領域。

正是因為這個原因，對於正在收集和儲存大量客戶數據的公司來說，最顯而易見的威脅就是在過去的幾年裡，存放於企業資料庫中數以TB計，不斷增加的客戶數據是否真實可靠，依然有效。

眾所周知，海量數據本身就蘊藏著價值，但是如何將有用的數據與沒有價值的數據進行區分看起來是一個棘手的問題，甚至引發越來越多的安全問題。

【解決方案】 嘗試盡可能使數據類型具體化，增加對數據更細粒度的了解，使數據本身更加細化，縮小數據的聚焦范圍，定義數據的相關參數，數據的篩選要做得更加精緻。與此同時，進一步健全特徵庫，加強數據的交叉驗證，通過邏輯沖突去偽存真。

挑戰三：大數據的低密度價值分布使得安全防禦邊界有所擴展

4個「V」中的第三個「V」(Value)，描述了大數據單位數據的低價值。這種廣種薄收似的價值量度，使得信息效能被攤薄了，大數據的安全預防與攻擊事件的分析過程更加復雜，相當於安全管理范圍被放大了。

大數據時代的安全與傳統信息安全相比，變得更加復雜，具體體現在三個方面：一方面，大量的數據匯集，包括大量的企業運營數據、客戶信息、個人的隱私和各種行為的細節記錄，這些數據的集中存儲增加了數據泄露風險;另一方面，因為一些敏感數據的所有權和使用權並沒有被明確界定，很多基於大數據的分析都未考慮到其中涉及的個體隱私問題;再一方面，大數據對數據完整性、可用性和秘密性帶來挑戰，在防止數據丟失、被盜取、被濫用和被破壞上存在一定的技術難度，傳統的安全工具不再像以前那麼有用。

【解決方案】 確立有限管理邊界，依據保護要求，加強重點保護，構建一體化的數據安全管理體系，遵循網路防護和數據自主預防並重的原則，並不是實施了全面的網路安全護理就能徹底解決大數據的安全問題，數據不丟失只是傳統的邊界網路安全的一個必要補充，我們還需要對大數據安全管理的盲區進行監控，只有將二者結合在一起，才是一個全面的一體化安全管理的解決方案

挑戰四：大數據的快速處理要求使得獨立決策的比例顯著降低

「4個「V」中最後一個「V」(Velocity)，決定了利用海量數據快速得出有用信息的屬性。

大數據時代，對事物因果關系的關注，轉變為對事物相關關系的關注。如果大數據系統只是一種輔助決策系統，這還不是最可怕的。事實上，今天大數據分析日益成為一項重要的業務決策流程，越來越多的決策結果來自於大數據的分析建議，對於領導者最艱難的事情之一，是讓我的邏輯思考來做決定，還是由機器的數據分析做決定，可怕的是，今天看來，機器往往是正確的，這不得不讓我們產生依賴。試想一下，如果收集的數據已經被修正過，或是系統邏輯已經被控制了呢!但是面對海量的數據收集、存儲、管理、分析和共享，傳統意義上的對錯分析和奇偶較驗已失去作用。

【解決方案】 在依靠大數據進行分析、決策的同時，還應輔助其他的傳統決策支持系統，盡可能明智地使用數據所告訴我們的結果，讓大數據為我們所用。但絕對不要片面地依賴於大數據系統。

挑戰五：大數據獨特的導入方式使得攻防雙方地位的不對等性大大降低

在大數據時代，數據加工和存儲鏈條上的時空先後順序已被模糊，可擴展的數據聯系使得隱私的保護更加困難。過去傳統的安全防護工作，是先紮好籬笆、築好牆，等待「黑客」的攻擊，我們雖然不知道下一個「黑客」是誰，但我們一定知道，它是通過尋求新的漏洞，從前面逐層進入。守方在明處，但相比攻方有明顯的壓倒性優勢。而在大數據時代，任何人都可以是信息的提供者和維護者，這種由先天的結構性導入設計所帶來的變化，你很難知道「它」從哪裡進來，「哪裡」才是前沿。這種變化，使得攻、防雙方的力量對比的不對等性大大下降。

同時，由於這種不對等性的降低，在我們用數據挖掘和數據分析等大數據技術獲取有價值信息的同時，「黑客」也可以利用這些大數據技術發起新的攻擊。「黑客」會最大限度地收集更多有用信息，比如社交網路、郵件、微博、電子商務、電話和家庭住址等信息，大數據分析使「黑客」的攻擊更加精準。此外，「黑客」可能會同時控制上百萬台傀儡機，利用大數據發起僵屍網路攻擊。

【解決方案】 面對大數據所帶來新的安全問題，有針對性地更新安全防護手段，增加新型防護手段，混合生產數據和經營數據，多種業務流並行，增加特徵標識建設內容，增強對數據資源的管理和控制。

挑戰六：大數據網路的相對開放性使得安全加固策略的復雜性有所降低

在大數據環境下，數據的使用者同時也是數據的創造者和供給者，數據間的聯系是可持續擴展的，數據集是可以無限延伸的，上述原因就決定了關於大數據的應用策略要有新的變化，並要求大數據網路更加開放。大數據要對復雜多樣的數據存儲內容做出快速處理，這就要求很多時候，安全管理的敏感度和復雜度不能定得太高。此外，大數據強調廣泛的參與性，這將倒逼系統管理者調低許多策略的安全級別。

當然，大數據的大小也影響到安全控制措施能否正確地執行，升級速度無法跟上數據量非線性增長的步伐，就會暴露大數據安全防護的漏洞。

【解決方案】 使用更加開放的分布式部署方式，採用更加靈活、更易於擴充的信息基礎設施，基於威脅特徵建立實時匹配檢測，基於統一的時間源消除高級可持續攻擊(APT)的可能性，精確控制大數據設計規模，削弱「黑客」可以利用的空間。

大數據時代已經到來，大數據已經產生出巨大影響力，並對我們的社會經濟活動帶來深刻影響。充分利用大數據技術來挖掘信息的巨大價值，從而實現並形成強有力的競爭優勢，必將是一種趨勢。面對大數據時代的六種安全挑戰，如果我們能夠予以足夠重視，採取相應措施，將可以起到未雨綢繆的作用。

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I. 與wpa/wpa2 psk安全是什麼意思,是wifi嗎,手機能用嗎

是一種無線路由信號加密方式，手機可以用，但是二者有區別。

一、不同的演算法

1．WPAPSK：WPAPSK採用TKIP演算法（其實也是一種rc4演算法，與WEP相比略為改進，以避免弱IV攻擊），MIC演算法計算效能和。

2．WPA2PSK：WPA2PSCCMP代替了WPA的MIC演算法，AES代替了WPA的TKIP演算法。

二、加密方法不同

WPAPSK：WPAPSK不支持「AES」加密。

2．WPA2PSK：WPA2PSK支持「AES」加密。

三、不同的安全反應

1．WPAPSK：如果被第三方惡意攔截，WPAPSK的密碼很容易被破解。

2、WPA2PSKK：WPA2PSKK由於使用了更安全的演算法，在蠻力破解中所花費的時間應該是在正常情況下計算的，正常PC機是不會計算一輩子的。

J. 一段英文翻譯，要求通順即可。

大意如此：一些專業詞彙可能翻譯的略有模糊。
相較於其他兩種演算法，取冪演算法具有與它相關聯的θ速率。此速率需要適當地設定。在實踐中，我們觀察到的取冪演算法的優點在於對速率值的敏感。特別是，我們會成倍地改變θ的數值，研究如何演算法是如何實現的。請注意，這將明顯地改變的數據的取值范圍，但似乎會顯著影響取冪演算法的過程。本實驗的結果在圖4中所示。該演算法的效能提高，同時劣化率系數的也有所增加。
我們提出了三個演算法來學習隱反饋的多樣性。在本節中，我們研究這三種演算法的效能是否有區別。剪切DP（演算法3）提出，主要是出於theo-retical的考慮。為了比較這三種演算法，我們遵循6.2節中相同的設定。該指數計算的演算法，我們考慮最好用以前的參數。本實驗的結果示於圖5。可以看出，在實驗RCV-1中，clipped 和 non-clipped al-gorithms並沒有太大差別。 在20NG的情況下，三種演算法幾乎沒有任何區別。盡管有限制權重的理論的要求，但在實踐中似乎並沒有使這兩個數據集產生多大的差別。