E-İş Sistemleri Güvenliği – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Verimliliği, Esnekliği ve Sadeliği Birleştirme
RPS, DDC ve HC, karmaşık çok boyutlu ön toplama teknikleridir. Bu nedenle, karşılık gelen algoritmalar tipik olarak karmaşıktır ve doğruluklarını kanıtlamak ve performanslarını analiz etmek zordur.
Bir veri küpünün farklı boyutları, kutu boyutları değişebilse de, her boyut için aynı genel şemanın kullanılması anlamında tek biçimli olarak ele alınır. Ancak uygulamada, nitelikler, örneğin bir nüfus sayımı veri setindeki cinsiyet ve gelir gibi çok çeşitli özelliklere sahiptir. Ayrıca, bazı öznitelikler için, sorgu iş yüküyle ilgili ön bilgi, bir toplama tekniğini diğerine tercih edilebilir kılabilir.
Riedewald, Agrawal ve El Abbadi tarafından önerilen Yinelemeli Veri Küpleri (IDC) yaklaşımının arkasındaki motivasyon budur. Yaklaşım, alan açısından en uygun çok boyutlu önceden birleştirilmiş veri küpleri oluşturmak için tek boyutlu ön birleştirme tekniklerini birleştirmek için modüler bir çerçeve sağlar.
Bir analist, her boyut özelliği için bağımsız olarak en uygun tekniği seçebilir, ardından ilgili çok boyutlu IDC küpü otomatik olarak oluşturulur. Bir d-boyutlu IDC küpü için sorgulama ve güncelleme algoritmaları, tek-boyutlu algoritmaların basit bir birleşimidir.
Benzer şekilde, d boyutlu bir IDC küpü için sorgulama ve güncelleme maliyetleri, her bir tek boyut için karşılık gelen maliyetlerin ürünü olarak hesaplanabilir. Tablo 1, N elemanlı vektörler için ilgili en kötü durum maliyetleriyle birlikte seçilen teknikleri göstermektedir. Rastgele tek boyutlu ön toplama tekniklerini birleştirme olasılığı, çok çeşitli IDC örneklerinin oluşturulmasına izin verir.
DİĞER TOPLAMA OPERATÖRLERİ İÇİN VERİ KÜPLERİ
MIN ve MAX gibi popüler toplama operatörleri, bir ters işlemin olmaması nedeniyle önceki bölümde tartışılan tekniklerle ele alınamaz. Bu bölüm, bu iki operatör ve diğer değişmeli yarı grup operatörler için de çalışan yaklaşımları özetlemektedir.
Ho ve diğerlerinde, maksimum menzil sorgularının hesaplanması için bir teknik önerilmiştir. Veri küpü yinelemeli olarak daha küçük parçalara bölünür. Her yığın için, maksimum değerinin konumu saklanır. Karşılık gelen ağaç, erişim sayısını azaltmak için budama teknikleri kullanılarak yukarıdan aşağıya hareket ettirilir. Lee, Ling ve Li (2000) benzer bir veri yapısı kullanır, ancak farklı bir budama stratejisi kullanır.
Veri küpünün boyutunda (sabit boyutluluk için) sabit ortalama sorgu maliyeti ve logaritmik güncelleme maliyeti elde ederler. Poon (2003), sabit sorgu maliyetini ve orijinal küp boyutunda doğrusal olan bir depolama maliyetini garanti eden statik durum (güncelleme yok) için bir optimal aralık maksimum veri küpü geliştirir.
Poon (2001) da değişmeli yarıgruplar için genel bir yaklaşım önermektedir. Yinelemeli Veri Küplerine benzer şekilde, tek boyutlu şemaları birleştirir.
VERİ KÜP OPERATÖRÜ
CUBE, Gray SQL’in GROUP BY operatörünü genelleştirir. Belirtilen d boyutlarının tüm alt kümeleri tarafından bir veri kümesinin gruplandırılmasının sonuçlarını hesaplar. Bu nedenle, küboidler olarak adlandırılan 2d ilgili gruplar oluşturulur. KÜP’ün genel sonucu Küp olarak anılacaktır. İlişkisel veritabanı terminolojisinde küboidler, karşılık gelen GROUP BY sorguları tarafından oluşturulan görünümlerdir.
Cube’un temel amacı, toplu sorguları desteklemektir. Yalnızca birkaç özniteliği seçen bir sorgu, uygun kompakt küboid işlenerek verimli bir şekilde yanıtlanabilir. Küp için özelleştirilmiş dizin yapıları, sorgu süresini daha da azaltır. Cube için verimli hesaplama, bakım ve alan azaltmaya odaklanan geniş bir araştırma grubudur.
MOLAP tekniklerine odaklanarak dinamik veri küplerini desteklemek için çeşitli yaklaşımları tartıştık. Tüm yaklaşımlar arasındaki ortak nokta, sorgulama, güncelleme ve depolama maliyeti arasında belirli bir denge bulmaya çalışmalarıdır. Daha önceki çalışmalar çoğunlukla sorgulama ve depolama yönlerine odaklanırken, sık güncellemelerin yapıldığı büyük veri kümeleri daha dinamik çözümlere ihtiyaç duyulmasına neden oldu.
Gelecekte, pek çok özniteliğe bağlı olan karmaşık iş süreçlerinin analizini desteklemek için seyrek ve yüksek boyutlu veri desteği giderek daha önemli hale gelecektir.
Hesaplamalı geometri ve veritabanı topluluklarından gelen mevcut yaklaşımlar, uygun olmayan depolama ek yüküne sahiptir veya önemsiz olmayan performans garantileri sağlamaz. Verinin yoğun veya seyrek olmasından bağımsız olarak, hızla büyüyen veri koleksiyonlarının mevcut eğilimi, veri küplerini aşamalı olarak sürdürmek için yeni güçlü dinamik yaklaşımlar geliştirmek için güçlü bir teşvik yaratır.
E-ticarette güvenliğin sağlanması için kullanılan standartlar
Güvenlik tehdidi altındaki Unsurlar
E-ticarette güvenlik sistemleri
e-ticarette güvenlik slayt
E ticarette siber güvenlik
E-ticarette güvenlik yöntemleri
E-ticaret sitesi güvenliği
E-ticarette GÜVENLIK pdf
Akıllı Kurumlar için E-İş Sistemleri Güvenliği
Seksenlerin başında ağ bağlantılı bilgi sistemlerinin veya ağ bağlantılı IS’nin tanıtılmasıyla güvenlik bir araştırma konusu haline geldi. Doksanların ortalarında internetin iş alanında yaygınlaşması, güvenliği başarılı çevrimiçi iş için kilit faktörlerden biri olarak ortaya çıkardı ve bunu sağlama çabalarının çoğu teknolojiye odaklandı.
Bununla birlikte, bu dönemde öğrenilen dersler nedeniyle, insan faktörlerine artan vurgu ile paradigmalar değişti. Bilgi sistemlerinin güvenliğinin tüm e-iş ortamlarında temel süreçlerin bir parçası haline geldiği bir gerçektir. Veriler açıkça en önemli varlıklardan biri ve buna göre korunması gerekirken, IS’nin yüksek düzeyde entegre ve açık olması gerekiyor.
Bu konuların uygun şekilde ele alınması, akıllı işletmelerin yöneticileri için basit bir görev değildir ve özellikle yeni teknolojilerin ışığında yeni yaklaşımlar gerektirir.
E-iş sistemlerinde güvenliğin doğru yönetimi, teknolojik ve organizasyonel, iki düzlemli bir yaklaşımla bütünsel bir metodoloji gerektirir. Her durumda IS güvenlik yönetimi, tehditlerin tanımlanması ve tehdit analizi ile başlar – tipik bir örnek, risk olasılığı ve hasar tahminlerine dayanır.
Bunu takiben, yaklaşım düzleme göre farklılık gösterir:
• Teknolojik düzlem, makineyle ilgili etkileşimleri hesaba katar. Bu düzlem, güvenlik mekanizmalarına dayalı uygun güvenlik servislerinin konuşlandırılması ile ilgilidir. Operasyonel hale gelmek için, anahtar yönetimi sorunlarının (yani kriptografik algoritmaların anahtarlarının işlenmesi) çözülmesi gerekir. Son olarak, insan-makine etkileşimleri dikkatle ele alınmalıdır.
• Paralel olarak, insan kaynakları yönetiminin merkezi bir rol oynadığı organizasyonel düzlemi doğru bir şekilde ele almak gerekir. Bu düzlem, modern metodolojilerin merkezi bir rol oynadığı çağdaş İD’nin örgütsel meselelerini ve sosyo-teknik yapısını vurgular.
E ticarette siber güvenlik E-ticaret sitesi güvenliği E-ticarette güvenliğin sağlanması için kullanılan standartlar E-ticarette GÜVENLIK pdf E-ticarette güvenlik sistemleri e-ticarette güvenlik slayt E-ticarette güvenlik yöntemleri Güvenlik tehdidi altındaki Unsurlar