行业背景信息网络安全事件总以一种出其不意的节奏冲击着世界。目前,信息安全事件层出不穷,从各类信用卡数据泄露、网络用户数据库泄露到棱镜门事件,信息安全事件的影响越来越大,信息安全问题已经不仅是个人和企业问题,同时已经上升到了国家安全问题。目前我国信息安全人才的市场缺口大致为50 万人,社会各行业目前需求量大约每年增加1.2 万人左右。需求较大的行业为金融、证券、交通、能源、海关、税务、工业、科技等重点行业。 建设目标高校信息安全实训室可承担信息安全相关的教学实验及课程实践任务和安全领域的科研任务。建设信息安全实训室主要目的是:  (1) 为信息安全相关课程理论教学提供配套的课程实验支持;(2) 为信息安全相关专业学生提供课程设计及自主创新的实践平台;(3) 为学生提供就业技能培训和认证,提高学生的就业竞争力; (4) 满足教师教学与科研工作的实际需要。 人才培养计划 建设内容以理论学习为基础,结合最全面最专业的实训,增加学生对信息安全诸多领域的深入理解,提高学生信息安全分析和解决问题的能力。易霖博信息安全虚拟化实训云平台提供多个方面的实验、实训及工程实践,涵盖多层次的实验操作,以真实环境的真实案例为操作指南,贴近真实环境要求。同时,配有强大的实验管理系统,能够为信息安全培训提供一个完整的、一体化的实验教学环境。(1)建设信息安全实训平台,让学生全面学习安全知识;(2)建设信息安全攻防竞技平台,具备实时对战、攻防实际操作能力;(3)结合网络、安全、无线等设备,建设虚实结合信息安全综合实训室; 设计方案 网络安全攻防实训平台硬件方面由信息安全环境管理系统、信息安全实训平台、信息安全攻防竞技平台和配套网络实训设备四个主要部分组成。平面图如下:实训平台以系统安全为主线,提供各类系统的安全基础实训功能,同时可以承载各类项目实训;信息安全攻防竞赛平...
2019 / 04 / 09
阅读: 703
项目建设要求 “物联网专业”实训室主要作用为物联网专业师生提供必需的课程实验、案例实习、技能实训、科技创新、师资培训等服务。实训基地核心思路:规划整体方案、具体实施建设、提供应用案例、保障后续服务等。 建设意义通过建设能够紧密结合物联网相关专业教学与科研的核心实验室,能比较全面的满足学生或教师在学习和研究物联网技术方面的需求。培养掌握物联网的基本理论和应用技术,具备从事物联网设备的安装、系统集成、系统实施与维护、物联网产品销售服务能力的高技能应用型人才。学校规划建设一个物联网基础创新实训室,可以供学生进行物联网的关键技术基础知识的实训,具体需求拆分如下:(1)提供整体的实验、实习、实训基地的配置方案;(2)方案以整体解决方案设计为原则的同时,必需强调实施的便利性;(3)实训基地的实训项目应以“案例”为单元,以配合课程实训需求; 物联网实训室教学体系方案 物联网教学体系设计图根据物联网应用技术专业职业岗位群的典型工作任务,并结合高级技工学生的认知特点和职业成长规律,分析学习领域,进行基于工作过程系统化的课程开发,根据职业岗位工作环境和对象的复杂程度,形成物联网应用的实施、开发、维护为核心 “三线并重”系统化课程体系。通过校企合作、工学结合、项目导向、生产性实训、顶岗实习等方式,让学生学习过程置身于“工作过程”中,完成岗位职业技术能力的训练。与职业技术鉴定全面接轨,保证学生具有“双证”。积极开展职业资格证书认证,鼓励学生参加并要求通过专业资格相关认证;大力推行“一专多能”工程,让学生掌握更多的技术和技能,增加新的就业优势。保证学生在毕业时除了具有物联网应用技术专业毕业证之外,还将具有信息处理员、物联网初级工程师等证书。充分体现了教学过程的实践性、开放性和职业性,逐步把学生培养成为能胜任物联网应用技术专业岗位工作的高技能人才。 &...
2019 / 05 / 07
阅读: 296
建设背景互联网、社交网络、物联网、移动互联网、云计算相继进入人们的视野,新时代下高校信息化需要扮演更加多元的角色,不仅是各个业务系统的数据需要对接,随着移动互联网的发展、传感设备在校园的普及,各种半结构化数据(设备产生的日志)和非结构化数据(监控视频、照片以及各种文本数据)也随之巨变,这是传统业务系统承载和处理不了而又价值很高的数据。如何有效整合业务系统数据、日志数据流式数据等海量数据,成为高校迈向智慧校园面对的首要问题。而创建“双一流”高校、提升教育教学服务质量等内容需要全量的智慧数据有效支持,大数据平台应运而生。 解决方案 统一数据管理与分析平台作为智慧校园系列产品的核心系统,着眼于大数据管理及应用开发、大数据计算等层面,帮助高校一站式解决大数据落地问题,助力高校的数字化创新。通过对高校各类数据源的采集、存储、处理等步骤,构建符合教育部标准的数据平台。在保障数据安全为基础的前提下,最大限度的为开发者提供符合教育行业标准的数据支撑,有效降低开发成本,提升开发效率。易用、安全、稳定、高性能的大数据开发引擎,为高校大数据集成、存储、计算环节提供完整的解决方案,使高校可以充分挖掘自身数据资产的价值。在开放使用数据的同时平台加强了对多源异构数据的集中管理,为数据的安全使用保驾护航。 核心功能 方案价值
2019 / 04 / 10
阅读: 572
建设背景随着数字化校园的建设,高校逐渐认识到数据的价值,如何提升数据数据质量,发挥数据的魅力成为高校当前关注的重点。做为支撑数字化转型的基础设施,数据治理已经成为数据团队履行数据职责的重要手段。传统数据治理工作,大致分为以下几个步骤:第一阶段:摸家底,梳理高校信息,构建数据资产;第二阶段:建体系,落地数据标准,提升数据质量;第三阶段:促应用,提供数据服务,实现数据价值。数据治理工作普遍困扰于,人工为主工具为辅,且数据治理周期长,工作内容重复。如何快速提高数据治理效率,已成为数据治理的首要问题。以大数据技术为基础,为高校客户量身开发一款数据治理工具,是方案的重中之重。工具贴合高校场景、高度自动化、简单易学,同时结合传统主数据模式与数据仓库模式,构建一个能满足学校实际需求的“数据湖泊”,让数据治理不再困难,从而有秩序的快速推动高校大数据项目落地。 解决方案 高校数据治理工具,为高校开展数据治理工作提供了可靠、便捷的工具支持。帮助高校统一数据口径、标明数据方位、分析数据关系、管理模型变更、检测数据质量、呈现数据资产提供数据接口。从而更加有效的发掘和利用信息资产的价值,实现精准高效的分析和决策,推进系统变更管理,降低项目风险。(1)科学的数据治理组织架构和制度建设(2)通用可扩展支撑全量数据治理的技术架构(3)符合行业特性的数据标准(4)功能齐备而足够轻量化的数据治理工具(5)可落地、可交付的数据治理过程(6)强有力的数据质量反馈和约束机制(7)数据加工、使用过程可查、可管、可控核心功能 方案价值
2019 / 04 / 09
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