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網絡數據科學與技術重點實驗室
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研究方向與內容

  中科院網絡數據科學與技術重點實驗室立足于國家網絡空間戰略性任務和大數據產業發展需求,對適應網絡數據內在規律的復雜性與數據計算理論、網絡空間的態勢感知與數據表示、大數據的存儲與管理體系架構、大數據挖掘與社會計算、網絡數據管理引擎和大數據平臺系統及信息安全等方向進行研究,具體研究方向和主要研究內容如下:

  1.網絡數據復雜性與數據計算理論

  針對網絡數據呈現出的異構多態、動態涌現、復雜關聯等特點,對網絡數據的規律、網絡數據的復雜性理論和網絡數據的計算理論等進行研究。具體研究領域包括:探索網絡數據的聚集特性和傳播規律,研究網絡數據的結構與功能穩定性機理及深層規律;研究非確定化、局部增量的學習理論,預測數據演變的全局趨勢和涌現規律,提出網絡數據的新型算法理論基礎;探索弱CAP約束的系統架構模型及其代數計算理論,研究分布化、流式計算算法和復雜性度量理論和大數據分布式計算體系架構等。

  2.網絡空間感知與數據表示

  針對網絡空間中數據具有跨媒體關聯、強時效演變、多主體互動等特點,對無邊界分布的網絡數據及其狀態的有效感知和探測進行研究,對多源異構數據進行質量評估采樣,對多源富特征數據之間的相關性、差異性和顯著性進行度量,最終實現對多源、異質、富特征數據的統一表征。具體研究領域包括:研究網絡空間數據態勢的感知與測量;研究網絡數據的質量評估與、采樣與獲取方法;研究多源、異質數據的清洗、提煉與融合表示等。

  3.大數據存儲與管理

  面向“人機物”融合環境下大數據的存儲與管理的技術瓶頸,對高可用、高性能、易擴展、低能耗的新型數據存儲結構及關鍵技術進行研究。具體研究領域包括:研究面向高效融合的文件存儲結構、索引機制、弱一致性模型以及層次化存儲服務模型;研究網絡數據與網絡服務標識及數據遷移機制,研究以數據圍中心的高效路由與智能傳輸機制,研究多源動態數據訪問特征獲取及服務需求量化表達方法;研究數據管理局部化策略、數據計算任務分解、計劃生成與調度優化算法;研究網絡數據存儲系統的物理資源管理、數據存取引擎、系統運維等各類功能組件的整體設計方法;研究分布式存儲體系架構和存儲效用評價標準和測試方法等。

  4.網絡數據挖掘和社會化計算

  針對大規模網絡數據進行挖掘分析,對社會網絡運行的規律與發展趨勢進行研究,具體研究領域包括:研究大規模用戶數據的測量與挖掘方法,數據間內在的多維度異質關聯關系,探索異質關系數據的關聯度量和融合分析方法;研究大規模數據分析中的高效排序模型和框架和面向大數據的機器學習模型與方法;研究基于用戶產生數據和用戶交互行為的信息推薦方法;研究社會網絡中穩定的統計規律,分析網絡演化規律并預測網絡演化;研究社會媒體中信息交互和信息傳播與擴散的內在模式,分析和預測信息傳播中的突發現象和話題演化的宏觀態勢等。

  5.網絡數據管理引擎相關技術

  針對網絡大數據的價值利用,研發網絡數據管理引擎,在網絡數據管理引擎的基礎上,構建網絡大數據研究平臺。在網絡數據積累上,實現達到每天千萬級原始信息的增量信息獲取,積累并管理上百億級的網絡數據;在知識積累上,以行業應用為引導,建立領域相關社會化標簽屬性集和實體關系庫。在支持網絡大數據科學研究的同時,支撐高價值的深網信息服務。具體研究內容包括:研究針對指數增長的數據規模的數據存儲、計算體系架構;研究深網數據的感知與獲取問題;研究深度挖掘異質富關聯關系和暗藏線索等。

  6、大數據與信息安全

  大數據與信息安全立足于網絡漏洞與威脅分析、網絡安全管控、網絡攻防等方向,對基于信息流的安全控制技術和網絡脆弱性分析、評估及網絡對抗技術進行研究,同時大力發展云安全、物聯網等新興應用。具體研究領域包括:研究以數據安全為中心的多粒度信息流控制關鍵技術;研究滿足不同粒度控制需求的安全標記規范;研究基于標記的安全策略歸一化描述模型和方法;研究形式化分析和驗證方法;研究細粒度數據跟蹤技術;研究信息流控制技術在云安全和物聯網安全中的應用;以及研究網絡漏洞與威脅關聯及預測技術;研究網絡安全態勢分析、預測技術和系統;研究未知網絡流量異常檢測和特征提取技術和系統;研究網絡對抗技術;研究惡意代碼獲取、分析和遏制技術等。

  

 
 
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