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常用的数据交换技术有哪些方法

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一、在计算机网络中常用的数据交换方式分为

在计算机网络中常用的数据交换方式主要分为三种:电路交换、报文交换和分组交换。

电路交换是最早出现的一种交换方式。在进行数据传输之前,需要建立一条从源节点到目的节点的物理或逻辑通路,一旦通路建立,该通路就被源节点和目的节点独占,直到数据传输完毕释放连接。这就好像是在通话前需要先拨号建立连接,通话结束后挂断电话释放连接一样。电路交换的优点是数据传输实时性好,处理简单;缺点是对于突发性数据传输,信道利用率低,且传输单一。

报文交换是一种存储转发的交换方式。源节点将需要发送的数据组织成一个报文,并附加上目的地址等信息,然后通过网络中的交换节点按照路由信息将报文转发到目的节点。每个交换节点都会将接收到的报文存储起来,待信道空闲时再转发出去,因此报文交换可以较好地利用信道的带宽。报文交换的优点是不建立专用通路,线路利用率较高;缺点是传输延迟较大,而且需要较大的存储空间来缓存报文。

二、计算机网络中常用的数据交换方式有哪些?

网络中常用的数据交换技术可分为两大类:线路交换和存储转发交换,其中存储转发交换交换技术又可分为报文交换和分组交换。

线路交换
通过线路交换进行通信,就是要通过中间交换节点在两个站点之间建立一条专业的通信线路。利用线路交换进行通信需三个阶段:线路建立、数据传输和线路拆除。线路交换的特点是:数据传输可靠、迅速、有序,但线路利用率低、浪费严重,不适合计算机网络。

报文交换
报文交换采用"存储-转发"方式进行传送,无需事先建立线路,事后更无需拆除。它的优点是:线路利用率高、故障的影响小、可以实现多目的报文;缺点是:延迟时间长且不定、对中间节点的要求高、通信不可靠、失序等,不适合计算机网络。

分组交换
分组由报文分解所得,大小固定。分组交换适用于计算机网络,在实际应用中有两种类型:虚电路方式和数据报方式。虚电路方式类似"线路交换",只不过对信道的使用是非独占方式;数据报方式类似"报文交换"。

报文的优点是:高效、灵活、迅速、可靠、经济,但存在如下的缺点:有一定的延迟时间、额外的开销会影响传输效率、实现技术复杂等。

数据安全新国标:明确分类分级通用方法,指导识别重要数据

数据安全是网络安全的重要组成部分,也是互联网健康发展的重要基础。为了保障数据安全,促进数据开发利用等,2021年施行的《数据安全法》明确提出“国家建立数据分类分级保护制度”,要求根据数据在经济社会发展中的重要程度,以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用造成的危害程度等,对数据实行分类分级保护。

开展数据分类分级保护工作,首先需要对数据进行分类分级,进而建立相应的数据安全保护措施。近日,全国网络安全标准化技术委员会发布《数据安全技术数据分类分级规则》(下称《规则》)国家标准报批稿,研究院、高校、企业等数十家单位参与起草。该国标不仅明确了数据分类分级的原则、框架、通用方法等,还给出了重要数据识别指南。

《规则》提出,数据分类按照先行业领域分类、再业务属性分类的思路进行。按照行业领域,分为工业数据、电信数据、金融数据、能源数据、交通运输数据、自然资源数据等。各行业各领域主管(监管)部门根据业务属性再对数据进行细化分类,常见属性包括数据主体、内容主题、数据用途、数据来源等。

以数据主体为例,可将数据分为公共数据、组织数据、个人信息三个类别。政务数据指在供水、供电、供气等公共服务运营过程中收集和产生的数据等;组织数据包括不涉及个人信息和公共利益的业务数据、经营管理数据、系统运维数据等;个人信息指个人身份信息、个人生物识别信息、个人通信信息等。

在分类方法方面,可根据数据管理和使用需求,结合已有数据分类基础,灵活选择业务属性将数据细化分类。

具体步骤中,首先要按照行业领域主管(监管)部门职责,明确管理的数据范围;其后按照业务范围、运营模式、业务流程等,细化行业领域或明确各业务条线的关键业务分类;再者梳理分析各关键业务的数据分类结果,确定行业领域数据分类规则,如通过采取“业务条线—关键业务—业务属性分类”的方式。

数据分级的基本框架为,从高到低分为核心数据、重要数据、一般数据三个级别。先是确定待分级的数据,如数据项、数据集、衍生数据、跨行业领域数据等;结合自身数据特点识别其涉及的分级要素情况;再结合识别情况分析数据一旦遭到泄露、篡改、损毁或者非法获取、非法使用、非法共享,可能影响的对象和影响程度,最后综合确定级别。

那么,如何识别分级要素?《规则》明确,影响数据分级的要素,包括数据的领域、群体、区域、精度、规模、深度、覆盖度、重要性等,其中领域、群体、区域、重要性通常属于定性描述的分级要素,精度、规模、覆盖度属于定量描述的分级要素,深度通常作为衍生数据的分级要素。

具体来看,其中数据群体可识别数据描述的人群、组织、网络和信息系统、资源物资等因素;数据精度可识别数值精度、空间精度、时间精度等因素;数据深度可识别数据在刻画描述对象的经济运行、发展态势、行踪轨迹、活动记录、对象关系、历史背景、产业供应链等方面的情况。

值得注意的是,《指南》在规范性附录中还给出了重要数据识别指南。重要数据的定义为,特定领域、特定群体、特定区域或达到一定精度和规模的,一旦被泄露或篡改、损毁,可能直接危害国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全的数据。要识别这类数据,应重点考虑的因素有十七类。

比如,反映关键信息基础设施总体运行、发展和安全保护情况及其核心软硬件资产信息和供应链管理情况,可被利用实施对关键信息基础设施的网络攻击,如涉及关键信息基础设施系统配置信息、系统拓扑、应急预案、测评、运行维护、审计日志的数据;反映全局性或重点领域经济运行、金融活动状况,关系产业竞争力,可造成公共安全事故或影响公民生命安全,可引发群体性活动或影响群体情感与认知,如未公开的统计数据、重点企业商业秘密等。

采写:南都记者樊文扬

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