Quadrant протокол - Обзор Ico

Протокол квадранта: приоритет аутентификации данных

«Сейчас в мире много байтов данных, которые являются литрами воды во всех океанах. «

Данные Гонконга буквально окружены повсюду. Он плавно перемещается в облаке и под облаками и растет с наступлением скорости. По данным IBM, лидер в области большой аналитики данных оценил, что организация ежедневно создает 2,5 байта данных байта - и за последние два года было создано 90 процентов мировых данных.

Развитие быстрых информационных технологий (ИТ) изменило наш образ жизни, и многие из этих
существующих предприятий столкнулись с проблемой выживания в результате.

Большие данные переводится из многих источников: согласно датчику, используемому для сбора климатической информации соответственно, размещать на сайтах социальных сетей, цифровых фотографиях и видео, записывать транзакционные записи и сигналы сотового телефона GPS.

Большое спасибо облачным вычислениям, петабайты неорганизованных данных ежедневно поступают в Интернет, и большая часть этой информации имеет внутреннюю ценность для бизнеса, если ее можно захватить и полностью проанализировать.

Однако большие данные, в основном для безопасности и достоверности данных, являются негативами размера слонов.

Создано много больших внешних данных, и они более уязвимы для краж и фальсификации, если они были встроены в корпоративный брандмауэр, что является самой большой проблемой.

В результате, возможность проверки подлинности больших данных, создаваемых извне, возрастает, потому что все больше бизнес-решений основано на анализе внешних данных.

Хотя многие организации имеют четко определенные политики безопасности ИТ, эти политики вращаются вокруг большей части доверия и процесса, которые могут ломаться и терпеть неудачу.

Одним из основных сложных факторов является то, что в почти всех физических формах документов и транзакций есть оцифрованные версии - это означает, что организации должны проверять дублированный набор данных и быть способными немедленно реагировать на любой недопустимый набор данных ,

Кроме того, киберпреступность стала очень прибыльным бизнесом для преступников, что подчеркивает растущую потребность в проверке и проверке всех типов данных.

Еще одной проблемой, вызывающей озабоченность, является растущее доминирование мобильной связи в большинстве организаций. Это мобильное измерение открывается на другом конце уязвимости, так как многие типы мобильных устройств и мобильных сетей могут создавать новые пути для вредоносных методов.

Требуется доверие, необходимо обеспечить
решение, чтобы данные фактически показывали, что он говорит сам, а это означает, что никакая третья сторона не изменилась целенаправленно или случайно, что было согласовано и задокументировано Пошел.

Четвертая часть круга говорит

источниках, пытающихся решить эти проблемы, предоставляя чертежи для разных сопоставлений данных . Эти данные будут поддерживать достоверность данных и эволюционные данные посредством штамповки, создания

«созвездия» (интеллектуальный контракт на данные) для разных источников данных и

распределения справедливой заработной платы и поощрения потребителей данных к достоверности данных, которые они приобрели Можно полагать, что «питомник»

(производитель данных) в значительной степени получает компенсацию за использование своих данных каждый раз, а «Payni» Yer "(Data Vendor)
рекомендуется создавать инновационные созвездия. Эта новая прозрачная экосистема гарантирует,
что компании получат достоверные данные, в которых они нуждаются.
В идеале решение должно иметь подлинность базовых данных. В финансовом мире этот уровень подлинности необходим, потому что данные должны быть аутентифицированы и подделаны. Для организаций, которые принимают данные других пользователей, аутентификация данных становится важной основной компетенцией их бизнеса.

Проблема достоверности данных представляет собой огромную головную боль для всех типов организаций, которые хотят принять модель облачных вычислений. Для решения такой насущной проблемы цель Квадранта состоит в том, чтобы иметь следующие функции, цель которых - помочь решить

проблемы в

экономике данны

• достоверность данных и доказательство доказательств х:

• созвездие для разных источников данных

• надлежащее вознаграждение и стимулы разделение

Команда, стоящая за этим жизнеспособным проектом