導讀

大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為促進社會進步、經(jīng)濟發(fā)展與科技創(chuàng)新的關鍵基礎資源。大規(guī)模的數(shù)據(jù)價值利用需要兼顧數(shù)據(jù)開放共享與安全隱私保護。同時，大數(shù)據(jù)開源技術體系、“互聯(lián)網(wǎng)+”與大數(shù)據(jù)領域應用生態(tài)鏈、大數(shù)據(jù)金融、大數(shù)據(jù)安全等既是大數(shù)據(jù)研究的共性基礎問題，也是數(shù)據(jù)產業(yè)發(fā)展的熱點領域。具體而言，金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)化管理與大數(shù)據(jù)的金融化創(chuàng)新是大數(shù)據(jù)產業(yè)的重要趨勢，基于大數(shù)據(jù)的征信、風控、信貸、投資等已經(jīng)在金融領域產生了實際的應用效果。在安全領域，大數(shù)據(jù)的發(fā)展有效緩解了數(shù)據(jù)與信息孤島問題，為安全分析與預警等業(yè)務提供了新的手段，但大數(shù)據(jù)自身的安全以及大數(shù)據(jù)帶來的危害也正在逐步顯現(xiàn)。本期專題通過一些特定問題研究和特定應用分析，重點關注大數(shù)據(jù)在金融與安全領域的應用現(xiàn)狀與趨勢影響，不求目睹全貌，但求窺豹一斑。

在《面向大數(shù)據(jù)的并行聚類算法在股票板塊劃分中的應用》一文中，海沫等人利用大數(shù)據(jù)手段研究了我國A股市場股票的板塊劃分問題。上市公司的經(jīng)營業(yè)績在一定程度上反映了股票的投資價值，因此他們以反映經(jīng)營業(yè)績的財務指標作為股票投資價值的衡量指標，使用面向大數(shù)據(jù)的并行聚類算法對A股市場近2 600支股票進行聚類分塊，進而為投資決策提供參考。林春雨等人在《基于大數(shù)據(jù)技術的P2P網(wǎng)貸平臺風險預警模型構建》中，基于采集到的海量數(shù)據(jù)結合大數(shù)據(jù)機器學習技術構建了P2P網(wǎng)貸平臺風險預警模型，意在為我國P2P網(wǎng)貸行業(yè)的高速發(fā)展保駕護航。

在《面向國防安全的網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)分析與應用系統(tǒng)》一文中，許洪波與陳波提出了面向國防安全的網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)分析與應用方案。該方案既能充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術在多源異構數(shù)據(jù)融合、深層安全信息挖掘等方面的優(yōu)勢，又能快速適應現(xiàn)有的業(yè)務體系，產生實際效果。近幾年，高級持續(xù)性威脅（APT）已經(jīng)成為安全領域的一個熱點話題。周濤在《基于統(tǒng)計學習的網(wǎng)絡異常行為檢測技術研究》一文中，分析了傳統(tǒng)安全防范措施在應對APT攻擊時的不足，同時介紹了APT攻擊持續(xù)時間長、攻擊鏈環(huán)節(jié)多等特點，為對其進行檢測防范帶來的新思路。此外，該文總結了基于大數(shù)據(jù)的異常行為檢測的特點，提出了基于統(tǒng)計學習的檢測方法的技術路線和體系架構。自動獲取高質量互聯(lián)網(wǎng)信息源是科技情報工作的一項基礎性研究內容。因此，高輝等人在《面向科技情報的互聯(lián)網(wǎng)信息源自動發(fā)現(xiàn)技術研究》一文中，基于共引關系、關注關系和文本內容提出了互聯(lián)網(wǎng)信息源自動發(fā)現(xiàn)技術，并給出了3類應用場景。

大數(shù)據(jù)在金融與安全等領域產生的作用已逐步顯現(xiàn)，期望本期專題能夠為讀者了解這一動態(tài)打開一扇窗戶，同時也期待大數(shù)據(jù)能夠在不久的將來為這些領域帶來更多顛覆性的影響。