3 feb. 2023

Conferinţa Securitate cibernetica – editia VII

de | postat în: Știri | 0

organizator  ziarul Bursa în ziua de 31.01.2023

Prezentare in rezumat

 

Ȋn ziua de 31 ianuarie 2023 Ziarul BURSA a organizat a VII-a ediţie a conferinţei “Securitatea cibernetică”. Evenimentul a avut loc la Hilton Garden Inn Bucharest Old Town, sala Cişmigiu, din str. Doamnei nr. 12, Bucureşti.

Subiectele conferinţei au fost:

  • Provocări şi riscuri cibernetice în actualul context global generat de războiul din Ucraina şi de expansiunea tehnologică a Chinei;
  • Soluţii pentru dezamorsarea riscurilor cyber;
  • Construirea rezilienţei cibernetice pe teritoriul Uniunii Europene; importanţa Centrului european de competenţe în materie de securitate cibernetică de la Bucureşti;
  • Stabilirea arhitecturii de securitate cibernetică pentru protejarea şi apărarea împotriva atacatorilor;
  • Automatizarea securităţii, IoT, risc şi conformitate, sisteme de control industrial, securitate în cloud;
  • Managementul riscurilor în lanţul de aprovizionare în domeniul securităţii cibernetice;
  • Vulnerabilităţile ascunse de securitate şi alte provocări de securitate cibernetică la tehnologiile emergente;
  • Strategiile companiilor din domeniu pentru prevenirea atacurilor cyber.

Conferința a fost moderată de Dan Nicolaie – Redactor, ziarul BURSA, şi au luat cuvântul următorii speakeri:

  • Marius Humelnicu – Președintele Comisiei pentru comunicații, tehnologia informației și inteligență artificială, Senat

În contextul geopolitic şi strategic actual în care statele membre NATO şi UE se confruntă cu ameninţări cibernetice din partea Federaţiei Ruse şi Chinei, devine importantă implementarea programului Europa Digitală, program care în ţara noastră se va realiza şi prin intermediul strategiei naţionale de securitate cibernetică, dar şi cu ajutorul parteneriatelor publice private încheiate de instituţiile statului cu mediul de afaceri şi cu mediul academic, susţine Marius Humelnicu, preşedintele Comisiei pentru comunicaţii, tehnologia informaţiei şi inteligenţă artificială, Senat.

„Strategia de securitate cibernetică a României pentru perioada 2022-2027 are cinci obiective. Primul ar fi reţele şi sisteme informatice sigure şi reziliente, iar al doilea ar fi un cadru normativ şi instituţional consolidat. De ce? Pentru că având aceste atacuri, atunci legsilaţia trebuie îmbunătăţită. Trebuie să facem acest lucru în Senat şi Camera Deputaţilor: un parteneriat public privat pragmatic

 Nicoleta Pauliuc – Președintele Comisiei pentru apărare, ordine publică și siguranță națională, Senat

Europa şi NATO se află sub asediu în ceea ce priveşte atacurile cibernetice din partea unor entităţi ruseşti, deci implicit şi România, spune Nicoleta Pauliuc, preşedintele Comisiei pentru apărare, ordine publică şi siguranţă naţională din Senat, subliniind: „Înţelegem ce se întâmplă şi acţionăm unitar, într-un cadru euroatlantic bine definit, avem o legislaţie coerentă şi concretă, vrem şi reuşim, deocamdată, să fim vârf de lance în acest război cibernetic invizibil şi asimetric, avem personal calificat în acest sens şi instituţii performante”.
Potrivit domniei sale, „mai sunt lucruri de făcut atât la nivelul UE, cât şi al NATO”, pentru a răspunde noilor provocări, iar legislaţia pe care o avem protejează cetăţenii în faţa unor atacuri nedorite şi nu le limitează drepturile şi libertăţile

  • Maria-Manuela Catrina – Adjunct al Directorului Directoratului Național de Securitate Cibernetică

Nu ne confruntăm cu o Lebădă Neagră, ci probabil cu un stol de Lebede Negre în ceea ce priveşte securitatea cibernetică, spune Maria-Manuela Catrina, Adjunct al Directorului Directoratului Naţional de Securitate Cibernetică.

Domnia sa a afirmat: „Sunt cinci provocări, cinci lucruri pe care trebuie să le facem şi zece întrebări la care să răspundem împreună. În ceea ce priveşte provocările, în acest moment probabil că nu ne confruntăm cu o Lebădă Neagră, ci cu un stol de Lebede Negre. Iar prima este într-adevăr războiul din Ucraina şi atacurile cibernetice care se circumscriu acestui război, fără ca ele să vină neapărat din partea actorilor care iau parte la acel război (…)”.
Maria-Manuela Catrina a adăugat: „Ne uităm la atacurile cibernetice şi de multe ori spunem că războiul digital nu a început. Ne aşteptam să fie mai multe atacuri cibernetice decât sunt. În fapt sunt foarte multe, dar ne aşteptam să fie şi mai multe. Şi probabil de multe ori secretul este să generăm confuzie. În aşa fel încât adversarul să nu poată bănui adevăratele tale intenţii. Asta zice Sun Tzu (n.r. în lucrarea Arta Războiului) şi se întâmplă şi acum. De regulă, atacurile cibernetice nu pot fi văzute din satelit, dar asta un înseamnă că nu se întâmplă”

  • Alin Becheanu – Head of Fraud Monitoring and Prevention, ING Bank România

Una din trei persoane a fost atacată cibernetic sau a cunoscut pe cineva care a fost victima unui atac cyber, conform unui sondaj realizat de ING Bank, a spus Alin Becheanu, Head of Fraud Monitoring and Prevention în cadrul băncii.

Specialistul subliniază că patru din zece persoane nu au cunoştinţele necesare să prevină sau să soluţioneze un astfel de caz: „Cifrele sunt grăitoare şi acest fenomen are o amploare destul de mare. Noi am observat că se pune foarte mult accent pe manipularea plătitorului. Este mult mai simplu pentru atacator să manipuleze plătitorul decât să investească în soluţii avansate.

  • Laurențiu Leoreanu – Președintele Comisiei pentru apărare, ordine publică și siguranță națională, Camera Deputaților

Actualele riscuri de securitate pot fi diminuate prin măsuri pro-active şi reactive şi prin modificări legislative în acest domeniu, susţine Laurenţiu Leoreanu, preşedintele Comisiei pentru apărare, ordine publică şi siguranţă naţională, Camera Deputaţilor.
„Riscurile şi provocările în materie de securitate cibernetică pot fi totuşi reduse semnificativ prin aplicarea unor serii de bune practici, puţin costisitoare, unele chiar gratuite şi uşor de aplicat. Conştientizarea riscurilor şi provocărilor de către angajaţi este o soluţie eficientă pentru a limita o mare parte din riscuri. Măsurile pro-active şi reactive pot include politici, concepte, standarde şi ghiduri de securitate, managementul riscului, activităţi de instruire şi conştientizare, implementare de soluţii tehnice de protejare a infrastructurilor cibernetice, managementul identităţii şi managementul consecinţelor.

  • Cătălin Zetu – Șeful Biroului de Investigare a infracțiunilor împotriva sistemelor informatice, Inspectoratul General al Poliției Române

În ultimii doi ani am putut vedea un răspuns mult mai coerent şi concret din partea autorităţilor în privinţa fenomenului ransomware, este de părere Cătălin Zetu, şeful Biroului de Investigare a Infracţiunilor împotriva sistemelor informatice din Inspectoratul General al Poliţiei Române (IGPR).

Domnia sa precizează: „Autorităţile au avut şi au dezvoltat tehnici investigative care permit destructurarea tot mai multor grupări implicate în distribuţia şi crearea de aplicaţii ransomware. Cel mai recent exemplu în acest sens este cel al destructurării familiei de ransomware denumită HIVE, care a avut numeroase victime şi la nivel naţional. Poliţia Română a fost parte din grupul internaţional de investigaţie a acestui grup infracţional, sprijinind anihilarea infrastructurii IT folosită de această aplicaţie maliţioasă”

  • Daniel Cuciurianu – Manager de proiect, Biroul Programului de Crimă Cibernetică al Consiliului Europei (C-PROC)

Criminalitatea informatică reprezintă o ameninţare la adresa drepturilor fundamentale ale omului, a afirmat Daniel Cuciurianu, Manager de proiect în cadrul Biroului Programului de Crimă Cibernetică al Consiliului Europei (C-PROC).

Domnia sa a spus: „Consiliul Europei, în calitate de organizaţie internaţională, are ca mandat protejarea drepturilor fundamentale ale omului, a democraţiei şi a statului de drept. Am constatat că, criminalitatea informatică reprezintă o ameninţare la adresa drepturilor fundamentale ale omului, plecând de la dreptul la viaţa privată, la demnitate, la integritate. Cauzează pierderi financiare, afectează infrastructura critică. De asemenea, ameninţă libertatea de expresie şi, în final, chiar stabilitatea democratică a statelor, interferând cu procesele electorale în numeroase cazuri”

 Andrei Niculae – Vicepreședinte, Autoritatea pentru Digitalizarea României

Întrucât ne confruntăm cu din ce în ce mai multe ameninţări în domeniul cyber, securitatea cibernetică este o necesitate din ce în ce mai mare şi mai reală, în contextul actual, în care avem inclusiv agresiuni dincolo de graniţă, este de părere Andrei Niculae, vicepreşedintele Autorităţii pentru Digitalizarea României (ADR). Specialistul atrage atenţia că războaiele nu se mai poartă doar cu soldaţi pe câmpul de luptă, ci, acum, războaiele au şi elemente IT şi de comunicaţii.
Menţionând că inclusiv instituţia pe care o reprezintă a avut ameninţări de atacuri cibernetice, domnia sa spune că este necesar să fie dezvoltate aplicaţii în acest sens şi, împreună cu partenerii instituţionali şi cu cei din mediul privat, să se poată preveni aceste ipuri de atac. Totodată, trebuie să fie făcute investiţii în educatie, întrucât statul nu a derulat multe programe pe partea de cyber security: „Trebuie să-i pregătim pe cei care administrează să înţeleagă să recunoască şi să raporteze eventualele pericole cibernetice”.
Potenţialele riscuri privitoare la atacurile cyber sunt reale şi trebuie să învăţăm să le prevenim şi să le gestionăm, a conchis domnia sa.

  • Ioana Manea – Chief Innovation Officer, Arctic Stream

Atacurile cibernetice la adresa companiilor cu reţele industriale au un impact mult mai mare, care depăşeşte recompensele de natură financiară şi pierderile băneşti, afirmă Ioana Manea, Chief Innovation Officer în cadrul companiei Arctic Stream, firmă ce este un integrator IT, de sisteme IT cu focus pe securitatea cibernetică.

„Prin companii cu reţele industriale înţelegem orice companie de utilităţi – apă, gaze, electricitate – care are o reţea de distribuţie – reţea operaţională, reţea SCADA -, orice companie de manufacturing, care are o fabrică, are o reţea operaţională sau industrială, orice companie din industria alimentară. Impactul unui atac cibernetic în acest caz este mult mai important. De exemplu compania naţională de apă din statul american Florida a fost atacată, dar problema mai gravă a fost că s-a umblat la compuşii chimici din apa potabilă şi nu suma plătită atacatorilor.”

  • Vlad Stoichițescu – Head of Technology Risks Division, Otto Broker

Suntem expuşi la o serie întreagă de riscuri pe care partenerii noştrii de afaceri pot să ni le transmită fără voia lor, a spus Vlad Stoichiţescu, Head of Technology Risks Division, în cadrul Otto Broker.

Domnia sa a afirmat: „Vorbim de relaţia furnizor-client pentru că noi nu mai trăim în bule. Suntem interconectaţi aproape total. Asta înseamnă că, în fiecare zi, fie în amonte fie în aval, suntem expuşi la o serie întreagă de riscuri pe care partenerii noştri de afaceri pot să ni le transmită fără voia lor. Vedem o creştere accelerată a cerinţelor din partea companiilor, a clienţilor finali, ca furnizorii lor de servicii să aibă asigurare, iar multe sunt legate de zona de răspundere profesională şi răspundere cibernetică. Asta înseamnă că oamenii sunt conştienţi că pot apărea erori legate în ceea ce livrează furnizorii, fie că vorbim de produse fie că vorbim de servicii. Foarte mulţi dintre noi, inclusiv compania noastră, depindem de nişte furnizori de servicii care trebuie să îşi facă bine meseria şi, mai mult, trebuie să ne şi protejeze, în cazul în care cineva vrea să ne atace”.

  • Florin Dănescu – Președinte Executiv, Asociația Română a Băncilor

Industria bancară este cea mai reglementată din toate industriile, iar unul dintre domeniile puternic reglementate este cel al securităţii cibernetice, subliniază Florin Dănescu, preşedintele executiv al Asociaţiei Române a Băncilor (ARB). Printre altele, domnia sa a menţionat: „Când a apărut subiectul GDPR, toată Europa a fost foarte apropiată acestui subiect, dar resursele alocate există? Sunt cele 500.000 de IMM din România acoperite din acest punct de vedere? Putem prioritiza în România acest domeniu în mod real? (…)
Statele avansate ştiu să colecteze informaţii şi să-şi creeze parteneriate cu industrii care pot fi utile şi pot contribui la securitatea cibernetică. Probabil că aceasta este marea rămânere în urmă faţă de ţările europene.

Noi, ca industrie, avem o strategie pe bune. La pilonul de educaţie financiară, am împărţit în două componente – una de educaţie financiară şi una de educaţie digitală”.
Florin Dănescu susţine că foarte importantă în acest domeniu este încrederea între instituţii: „Avem foarte multe motive să nu avem încredere unul în altul, la nivel instituţional. Până când nu vom avem încredere unii în alţii nu vom putea să facem lucrurile aşa cum trebuie. Când vom şti să folosim fiecare industrie alături de instituţiile statului pe acest domeniu al siguranţei cibernetice vom fi mult mai cvilizaţi şi mult mai coerenţi. Este vorba despre procese care să ne conducă la un rezultat pozitiv”.

 Romeo Milea – Network Development Director, Vodafone România

Reţelele de comunicaţii reprezintă un segment care asigură o infrastructură critică de funcţionare în societate, spune Romeo Milea, Network Development Director, Vodafone Romania, menţionând că, alături de segmentul energiei, având în vedere şi digitizarea către care ne îndreptăm accelerat, zona comunicaţiilor reprezintă un sector critic, iar orice sector critic are nevoie de o atenţie foarte mare şi din perspectiva securităţii cibernetice.
Domnia sa subliniază că provocările din ultimii ani – criza războiului din Ucraina, războiul economic dintre China şi SUA, şi nu numai, ne-au demonstrat că Europa nu este pregătită să fie rezilientă în condiţii dificile. „Războiul nu se mai desfăşoară doar cu tancuri şi arme, acum este unul hibrid, în care zona de cyber este foarte importantă”, subliniază Romeo Milea, precizând că securitatea cibernetică are un grad de importanţă care nu ne mai permite „să fim secretoşi între noi”, transparenţa şi lecţiile învăţate în domeniu fiind vitale.

 Concluziile de la sfârşitul conferinţei au fost următoarele:

  •  Necesitatea unei legislaţii privind securitatea cibernetică pentru fiecare sector al economiei naţionale şi introducerea în pachetul legilor educaţiei naţionale a unei curricule şcolare obligatorii privind însuşirea competenţelor digitale reprezintă două dintre soluţiile care ar reduce riscurile cu care se confruntă reţelele de comunicaţii, soluţii despre care au vorbit participanţii la cea de-a şaptea ediţie a conferinţei „Securitatea Cibernetică”, organizată, ieri, de Grupul de presă BURSA.
  • „Este nevoie să elaborăm şi să implementăm un pachet de legi extins cu incidenţă în domeniul securităţii şi apărării. Dacă în anul 2022 au fost elaborate legi şi norme pentru spaţiul cibernetic, vom continua şi anul acesta cu pachete de legi pe domenii sectoriale pentru a asigura securitatea cibernetică”, a afirmat Laurenţiu Leoreanu, preşedintele Comisiei pentru apărare, ordine publică şi siguranţă naţională, Camera Deputaţilor.
  • Marius Humelnicu, preşedintele Comisiei pentru comunicaţii, tehnologia informaţiei şi inteligenţă artificială, din Senat, a subliniat că suntem pe ultimul loc în Europa în privinţa indicelui DESI: „De aceea este nevoie ca în legile educaţiei ce vor fi dezbătute în actuala sesiune parlamentară să introducem pentru generaţiile viitoare în curricula şcolară o oră, două sau trei ore de creştere a competentenţelor digitale ale elevilor. România are vârfuri şi oameni competenţi, bine pregătiţi, dar insuficienţi. De aceea instituţiile publice centrale şi locale trebuie să investească în creşterea competenţelor digitale”.
  • Nicoleta Pauliuc, preşedintele Comisiei pentru apărare, ordine publică şi siguranţă naţională din Senat, s-a referit la noua strategie de securitate cibernetică a UE, al cărei scop este consolidarea rezilienţei Europei la ameninţările cibernetice şi asigurarea că toţi cetăţenii şi toate întreprinderile pot beneficia pe deplin de servicii şi instrumente digitale fiabile şi de încredere.
  • „Noua strategie conţine propuneri concrete de punere în aplicare a unor instrumente de reglementare, de investiţii şi de politică. Dacă adăugăm şi agresiunea rusească, avem o argumentaţie completă asupra necesităţii adoptării unei legislaii moderne privind securitatea cibernetică a României”, a declarat Nicoleta Pauliuc.
  • Securitatea cibernetică se află şi în atenţia Consiliului Europei, a precizat Daniel Cuciurianu, Manager de proiect în cadrul Biroului Programului de Crimă Cibernetică al Consiliului Europei (C-PROC).
  • „Consiliul Europei, în calitate de organizaţie internaţională, are ca mandat protejarea drepturilor fundamentale ale omului, a democraţiei şi a statului de drept. Am constatat că criminalitatea informatică reprezintă o ameninţare la adresa drepturilor fundamentale ale omului, plecând de la dreptul la viaţă privată, la demnitate, la integritate, deoarece cauzează pierderi financiare şi afectează infrastructura critică. De asemenea, ameninţă libertatea de expresie şi, în final, chiar stabilitatea democratică a statelor, interferând cu procesele electorale în numeroase cazuri. (…) Mandatul Consiliul Europei pleacă de la asigurarea unui cadru legal internaţional pentru toate statele, prin care să se asigure un răspuns clar la criminalitatea informatică”, a spus Daniel Cuciurianu.
  • El a arătat că mai multe state şi organizaţii internaţionale, inclusiv România şi Consiliul Europei, au aderat la un standard internaţional privind criminalitatea informatică – Convenţia de la Budapesta.
  • „Aici sunt prezentate atât infracţiunile informatice cât şi puterile, atribuţiile instituţiilor competente de a le combate, de a da un răsuns ferm. Separat de acest număr mare de state, de organizaţii, de instituţii internaţionale, care au aderat la standarele Convenţiei de la Budapesta, mai există şi alte state, mai puţine ca număr, relevante ca teritoriu, dar nu neapărat relevante din punctul de vedere al drepturilor omului, care consideră că Internetul şi accesul la informaţii trebuie controlat de către stat şi guverne. Evident, nu aceasta este opinia instituţiei pe care o reprezint. Noi credem că Internetul trebuie să fie liber, accesul la informaţii trebuie să fie liber, dar trebuie să luptăm pentru a nu fi abuzat, prin întărirea structurilor, prin întărirea statelor care să poată să asigure un mediu sigur online pentru cetăţeni”, a menţionat Daniel Cuciureanu.
  • Toţi participanţii la cea de-a şaptea ediţie a conferinţei Securitatea Cibernetică s-au referit în intervenţiile lor şi la situaţia generată de Federaţia Rusă după invadarea Ucrainei şi la soluţiile necesare pentru asigurarea securităţii cibernetice pentru companii, reţele, sectoare de activitate, dar şi pentru cetăţeni, informaţii pe care le găsiţi în articolele de astăzi şi care vor apărea şi în zilele următoare, ca urmare a discuţiilor din cadrul evenimentului organizat de Grupul de presă BURSA.

 

Dr. ec. Ioana Petcu 

Cercetator Stiintific

2 feb. 2023

Învățarea regulilor de asociere în mineritul datelor

de | postat în: Afaceri online, Arhiva, Numărul 1, Volumul 2 | 0

Sfetcu, Nicolae (2023), Învățarea regulilor de asociere în mineritul datelor, IT & C, 2:1, 48-55, DOI: 10.58679/IT87362Sfetcu, Nicolae (2023), Învățarea regulilor de asociere în mineritul datelor, IT & C, 2:1, 48-55, DOI: 10.58679/IT87362, https://www.internetmobile.ro/invatarea-regulilor-de-asociere-in-mineritul-datelor/

 

Association rule learning in data mining

Abstract

Association rule learning is a rule-based machine learning method for discovering interesting relationships between variables in large databases. It is intended to identify strong rules discovered in databases using some measures of interest. Based on the concept of strong rules, association rules were introduced to discover regularities between products in large-scale transaction data recorded by supermarket point-of-sale systems. Such information may be used as a basis for decisions regarding marketing activities, such as, for example, promotional pricing or product placements. In addition to the above example from market basket analysis, association rules are used in many fields today, including web mining, intrusion detection, continuous manufacturing, and bioinformatics.

Article source: Drew Bentley, Business Intelligence and Analytics. © 2017 Library Press, License CC BY-SA 4.0. Translation and adaptation Nicolae Sfetcu

Keywords: association rules, data mining

Rezumat

Învățarea regulilor de asociere este o metodă de învățare automată bazată pe reguli pentru a descoperi relații interesante între variabilele din bazele de date mari. Este destinată să identifice reguli puternice descoperite în bazele de date folosind unele măsuri de interes. Pe baza conceptului de reguli puternice, s-au introdus reguli de asociere pentru descoperirea regularităților dintre produse în datele tranzacțiilor la scară largă înregistrate de sistemele de puncte de vânzare din supermarketuri. Astfel de informații pot fi folosite ca bază pentru deciziile cu privire la activitățile de marketing, cum ar fi, de exemplu, prețurile promoționale sau plasările de produse. În plus față de exemplul de mai sus din analiza coșului de piață, regulile de asociere sunt folosite astăzi în multe domenii, inclusiv mineritul web, detectarea intruziunilor, producția continuă și bioinformatica.

Sursa articolului: Drew Bentley, Business Intelligence and Analytics. © 2017 Library Press, Licență CC BY-SA 4.0. Traducere și adaptare Nicolae Sfetcu

Cuvinte cheie: reguli de asociere. Mineritul datelor, data mining

 

IT & C, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023, pp. 48-55
ISSN 2821 – 8469, ISSN – L 2821 – 8469, DOI: 10.58679/IT87362
URL: https://www.internetmobile.ro/invatarea-regulilor-de-asociere-in-mineritul-datelor/
© 2023 Nicolae Sfetcu. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.

 

Învățarea regulilor de asociere în mineritul datelor

Nicolae Sfetcu

nicolae@sfetcu.com

 

Învățarea regulilor de asociere este o metodă de învățare automată bazată pe reguli pentru a descoperi relații interesante între variabilele din bazele de date mari. Este destinată să identifice reguli puternice descoperite în bazele de date folosind unele măsuri de interes. Pe baza conceptului de reguli puternice, Rakesh Agrawal et al. a introdus reguli de asociere pentru descoperirea regularităților dintre produse în datele tranzacțiilor la scară largă înregistrate de sistemele de puncte de vânzare (POS) din supermarketuri. De exemplu, regula {ceapa, cartofi} ⇒ {burger} din datele de vânzări ale unui supermarket ar indica faptul că, dacă un client cumpără ceapă și cartofi împreună, este probabil să cumpere și carne de hamburger. Astfel de informații pot fi folosite ca bază pentru deciziile cu privire la activitățile de marketing, cum ar fi, de exemplu, prețurile promoționale sau plasările de produse. În plus față de exemplul de mai sus din analiza coșului de piață, regulile de asociere sunt folosite astăzi în multe domeni de aplicații, inclusiv mineritul utilizării web, detectarea intruziunilor, producția continuă și bioinformatica. Spre deosebire de mineritul secvenței, învățarea regulilor de asociere nu ia în considerare, de obicei, ordinea elementelor fie într-o tranzacție, fie între tranzacții.

Definiție

Exemplu de bază de date cu 5 tranzacții și 5 articole

ID tranzacție

 lapte pâine unt bere

scutece
1 1 1 0 0 0
2 0 0 1 0 0
3 0 0 0 1 1
4 1 1 1 0 0
5 0 1 0 0 0

Urmând definiția originală a lui Agrawal și colab., problema minării regulilor de asociere este definită astfel:

Fie I = {i1, i2, …, in}un set de atribute n binare numite itemuri.

Fie D = {t1, t2, …, tm} un set de tranzacții numit bază de date.

Fiecare tranzacție din D are un ID de tranzacție unic și conține un subset de articole din I.

O regulă este definită ca o implicație a formei:

X ⇒ Y

unde X, Y ⊆ I și X ∩ Y = Ø.

Fiecare regulă este compusă din două seturi diferite de elemente, cunoscute și sub denumirea de seturi de itemuri, X și Y, unde X este numit antecedent sau partea stângă (LHS) și Y consecvent sau partea dreaptă (RHS).

Pentru a ilustra conceptele, folosim un mic exemplu din domeniul supermarketurilor. Setul de articole este I = {lapte,pâine,unt,bere,scutece} iar în tabel este prezentată o mică bază de date care conține articolele, unde, în fiecare intrare, valoarea 1 înseamnă prezența articolului în tranzacția corespunzătoare, iar valoarea 0 reprezintă absența unui articol în tranzacția respectivă.

Un exemplu de regulă pentru supermarket ar putea fi {unt, pâine} ⇒ {lapte}, ceea ce înseamnă că, dacă se cumpără unt și pâine, clienții cumpără și lapte.

Notă: acest exemplu este extrem de mic. În aplicațiile practice, o regulă are nevoie de un suport de câteva sute de tranzacții înainte de a putea fi considerată semnificativă din punct de vedere statistic, iar seturile de date conțin adesea mii sau milioane de tranzacții.

Concepte utile

Pentru a selecta reguli interesante din setul tuturor regulilor posibile, se folosesc constrângeri asupra diferitelor măsuri de semnificație și interes. Cele mai cunoscute constrângeri sunt pragurile minime de sprijin și încredere.

Fie X un set de articole, X ⇒ Y o regulă de asociere și T un set de tranzacții ale unei baze de date date.

Suport

Suportul este o indicație a frecvenței cu care setul de articole apare în baza de date.

Valoarea suport a lui X în raport cu T este definită ca proporția de tranzacții din baza de date care conține setul de articole X . În formula: supp(X)/N

În exemplul de bază de date, setul de articole {bere,scutece} are suport, deoarece apare în 20% din toate tranzacțiile (1 din 5 tranzacții). Argumentul supp() este un set de precondiții și, prin urmare, devine mai restrictiv pe măsură ce crește (în loc să fie mai incluziv).

Încredere

Încrederea este un indiciu al cât de des s-a constatat că regula este adevărată.

Valoarea de încredere a unei reguli, X ⇒ Y, în raport cu un set de tranzacții T, este proporția tranzacțiilor care conține X care conține și Y.

Încrederea este definită ca:

conf(X ⇒ Y) = supp(X ∪ Y)/supp(X).

De exemplu, regula {unt,pâine} ⇒ {lapte} are un nivel de încredere de 0,2 > în baza de date, ceea ce înseamnă că pentru 100% dintre tranzacțiile care conțin unt și pâine regula este corectă (100% din cazurile în care un client cumpără unt si paine, cumpără și lapte).

Rețineți că supp( X ∪ Y) înseamnă suportul uniunii elementelor din X și Y. Acest lucru este oarecum confuz, deoarece în mod normal gândim în termeni de probabilități de evenimente și nu de seturi de elemente. Putem rescrie supp(X ∪ Y) ca probabilitate comună P(EX ∩ EY), unde EX și EY sunt evenimentele pentru care o tranzacție conține setul de articole X sau, respectiv, Y.

Astfel, încrederea poate fi interpretată ca o estimare a probabilității condiționate P(EY | EX), probabilitatea de a găsi RHS a regulii în tranzacții cu condiția ca aceste tranzacții să conțină și LHS.

Creștere

Creșterea (lift) unei reguli este definită astfel:

lift(X ⇒ Y) = supp(X ∪ Y) / supp(X) × supp(Y)

sau raportul dintre suportul observat și cel așteptat dacă X și Y ar fi independenți.

De exemplu, regula {lapte,pâine} ⇒ {unt} are o creștere de  0,2 / 0,4 × 0,4  = 1,25.

Dacă regula ar avea o creștere de 1, ar implica faptul că probabilitatea de apariție a antecedentului și cea a consecinței sunt independente una de cealaltă. Când două evenimente sunt independente unul de celălalt, nu poate fi luată în considerare nicio regulă care să implice aceste două evenimente.

Dacă creșterea este > 1, asta ne permite să cunoaștem gradul în care aceste două apariții sunt dependente una de cealaltă și face ca acele reguli să fie potențial utile pentru prezicerea consecințelor în seturile de date viitoare.

Valoarea creșterii este că ia în considerare atât încrederea regulii, cât și setul de date general.

Convingere

Convingerea unei reguli este definită ca conv(X ⇒ Y) = (1- supp(Y))/(1 – conf(X ⇒ Y)) .

De exemplu, regula {lapte, pâine} ⇒ {unt} are o convingere de (1 – 0,4)/(1 – 0,5) = 1,2, și poate fi interpretată ca raportul dintre frecvența așteptată pe care X apare fără Y (adică frecvența la care regula face o predicție incorectă) dacă X și Y au fost independenți, împărțit la frecvența observată a predicțiilor incorecte. În acest exemplu, valoarea convingerii de 1,2 arată că regula {lapte, pâine} ⇒ {unt} ar fi incorectă cu 20% mai des (de 1,2 ori mai des) dacă asocierea între X și Y ar fi pur întâmplătoare.

Proces

(Setul de articole frecvente, unde culoarea casetei indică câte tranzacții conțin combinația de articole. Rețineți că nivelurile inferioare ale rețelei pot conține cel mult numărul minim de articole ale părinților lor; de exemplu. {ac} poate avea numai cel mult min(a, c) elemente. Aceasta se numește proprietatea de închidere în jos.)

Regulile de asociere sunt de obicei necesare pentru a satisface un suport minim specificat de utilizator și o încredere minimă specificată de utilizator în același timp. Generarea regulilor de asociere este de obicei împărțită în două etape separate:

  1. Se aplică un prag minim de asistență pentru a găsi toate seturile de articole frecvente dintr-o bază de date.
  2. constrângere minimă de încredere se aplică acestor seturi frecvente de articole pentru a forma reguli.

În timp ce al doilea pas este simplu, primul pas necesită mai multă atenție.

Găsirea tuturor seturilor de articole frecvente într-o bază de date este dificilă, deoarece presupune căutarea tuturor seturilor de articole posibile (combinații de articole). Setul de seturi de articole posibile este setul de putere peste I și are dimensiunea 2n -1 (excluzând setul gol care nu este un set de articole valid). Deși dimensiunea setului de putere crește exponențial în numărul de elemente n în I, este posibilă căutarea eficientă folosind proprietatea de închidere în jos a suportului (numită și anti-monotonitate) care garantează că pentru un set de articole frecvente, toate subseturile sale sunt de asemenea, frecvente și, prin urmare, pentru un set de articole rar, toate super-seturile sale trebuie să fie, de asemenea, rare. Exploatând această proprietate, algoritmii eficienți (de exemplu, Apriori și Eclat) pot găsi toate seturile de articole frecvente.

Istorie

Conceptul de reguli de asociere a fost popularizat în special datorită articolului din 1993 al lui Agrawal și colab., care a obținut peste 18.000 de citări conform lui Google Scholar, în august 2015, și este, prin urmare, una dintre cele mai citate lucrări din domeniul mineritului de date. Cu toate acestea, este posibil ca ceea ce se numește acum „reguli de asociere” să fie similar cu ceea ce apare în lucrarea din 1966 despre GUHA, o metodă generală de extragere a datelor dezvoltată de Petr Hajek și colab.

O utilizare timpurie (circa 1989) a suportului minim și a încrederii pentru a găsi toate regulile de asociere este cadrul de modelare bazată pe caracteristici, care a găsit toate regulile cu supp(X) și conf(X ⇒ Y) mai mari decât constrângerile definite de utilizator.

Măsuri alternative de interes

Pe lângă încredere, au fost propuse și alte măsuri de interes pentru reguli. Câteva măsuri populare sunt:

  • Toată încrederea
  • Puterea colectivă
  • Convingerea
  • Pârghia
  • Creșterea (numit inițial dobândă)

Mai multe măsuri sunt prezentate și comparate de Tan și colab. și de Hahsler. Căutarea tehnicilor care să modeleze ceea ce a cunoscut utilizatorul (și folosirea acestor modele ca măsuri de interes) este în prezent o tendință de cercetare activă sub numele de „Interesantitate subiectivă”.

Asociații statistice solide

O limitare a abordării standard de a descoperi asocieri este că, prin căutarea unui număr masiv de asocieri posibile pentru a căuta colecții de articole care par a fi asociate, există un risc mare de a găsi multe asocieri false. Acestea sunt colecții de elemente care apar concomitent cu o frecvență neașteptată în date, dar o fac doar întâmplător. De exemplu, să presupunem că luăm în considerare o colecție de 10.000 de articole și căutăm reguli care conțin două articole în partea stângă și 1 articol în partea dreaptă. Există aproximativ 1.000.000.000.000 de astfel de reguli. Dacă aplicăm un test statistic pentru independență cu un nivel de semnificație de 0,05 înseamnă că există doar 5% șanse de a accepta o regulă dacă nu există asociere. Dacă presupunem că nu există asociații, ar trebui să ne așteptăm totuși să găsim 50.000.000.000 de reguli. Descoperirea statistică a asocierilor controlează acest risc, în majoritatea cazurilor reducând riscul de a găsi asocieri false la un nivel de semnificație specificat de utilizator.

Bibliografie

  • Rakesh Agrawal, Rakesh Agrawal, Tomasz Imielinski, Tomasz Imielinski, Arun Swami, Arun Swami, Mining Association Rules Between Sets of Items in Large Databases, SIGMOD Conference,DOI: 10.1145/170036.170072, în cartea: Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of DataPublisher: ACM PressEditors: Peter Buneman, Sushil Jajodia
  • Hâjek, Petr; Feglar, Tomas; Rauch, Jan; and Coufal, David; The GUHA method, data preprocessing and mining, Database Support for Data Mining Applications, Springer, 2004, ISBN 978-3-540-22479-2

 

Surse: Drew Bentley, Business Intelligence and Analytics. © 2017 Library Press, Licență CC BY-SA 4.0. Traducere și adaptare de Nicolae Sfetcu.

 

CC BY SA 4.0Acesta este un articol cu Acces Deschis (Open Access) distribuit în conformitate cu termenii licenței de atribuire Creative Commons CC BY-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/), care permite utilizarea, în orice mediu sub aceeași licență, cu condiția ca lucrarea originală să fie citată corect.

29 ian. 2023

Ontologii narative în tehnologia blockchain

de | postat în: Arhiva, Numărul 1, Tehnologia Informației, Volumul 2 | 0

Sfetcu, Nicolae (2023), Ontologii narative în tehnologia blockchain, IT & C, 2:1, 7-12, DOI: 10.58679/IT70323Sfetcu, Nicolae (2023), Ontologii narative în tehnologia blockchain, IT & C, 2:1, 7-12, DOI: 10.58679/IT70323, https://www.internetmobile.ro/ontologii-narative-in-tehnologia-blockchain/

 

Narrative ontologies in blockchain technology

Abstract

Paul Ricoeur examined a number of different forms of extended discourse, beginning with metaphorical discourse. Narrative discourse is one of the investigated forms, configuring heterogeneous concepts that identify actions at a time when one thing happens not only after something else, but also because of something else in a story or history that can be followed. It recasts physical events as narrative events, which make sense because they tell what happens in a story or history. Narratives are always a synthesis of the heterogeneous concepts that configure the episodes of the story.

Keywords: enterprise ontologies, blockchain technology, blockchain

Rezumat

Paul Ricoeur a examinat o serie de forme diferite de discurs extins, începând cu discursul metaforic. Discursul narativ este una din formele investigate, configurând concepte eterogene care identifică acțiunile într-un moment în care un lucru se întâmplă nu numai după altceva, ci și din cauza altui lucru dintr-o poveste sau istorie care poate fi urmată. Reformează evenimentele fizice ca evenimente narative, care au sens deoarece spun ceea ce se întâmplă într-o poveste sau într-o istorie. Narațiunile sunt întotdeauna o sinteză a conceptelor eterogene care configurează episoadele povestirii.

Cuvinte cheie: ontologii narative, tehnologia blockchain, blockchain

 

IT & C, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023, pp. 7-12
ISSN 2821 – 8469, ISSN – L 2821 – 8469
URL: https://www.internetmobile.ro/ontologii-narative-in-tehnologia-blockchain/
© 2023 Nicolae Sfetcu. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.

 

Ontologii narative în tehnologia blockchain

Nicolae Sfetcu

nicolae@sfetcu.com

 

Ontologia socială este preocupată de natura lumii sociale, de constituenții sau blocurile de construcție ale entităților sociale în general. Unele teorii susțin că entitățile sociale sunt construite din stările psihologice ale oamenilor, altele că sunt construite din acțiuni, iar altele din practici, iar alte teorii neagă chiar că se poate face o distincție între social și non-social. Una dintre modalitățile de a clarifica afirmațiile privind construirea entităților sociale este de a folosi diferite forme ale relației de superveniență[1] . Un avantaj a relației de superveniență este acela că permite relativ ușor articularea de distincții importante în moduri precise. Dar pot exista și deficiențe bine cunoscute în ceea ce privește relația de superveniență. (Fine 2001) Pentru blocurile sociale ale lumii sociale se pot pune în discuție diferite alte relații, în afară de superveniență, inclusiv identitate, părți, fuziune, agregare, stabilirea apartenenței, constituție și fundamentare. (List and Pettit 2011)

Pentru Paul Ricoeur[2], există o ordine și o structură a istoriei transmise prin narația istoriei, altfel istoria ar fi neinteligibilă. Dar evenimentele și faptele din această istorie narată perturbă ordinea dominantă și o reordonează.

Ricoeur a examinat o serie de forme diferite de discurs extins, începând cu discursul metaforic. Discursul narativ este una din formele investigate de Ricoeur, (Pellauer and Dauenhauer 2002) configurând concepte eterogene care identifică acțiunile într-un moment în care un lucru se întâmplă nu numai după altceva, ci și din cauza altui lucru dintr-o poveste sau istorie care poate fi urmată. Reformează evenimentele fizice ca evenimente narative, care au sens deoarece spun ceea ce se întâmplă într-o poveste sau într-o istorie. Narațiunile sunt întotdeauna o sinteză a conceptelor eterogene care configurează episoadele povestirii.

În Time and Narrative, Ricoeur a subliniat importanța ideii unei identități narative. (Ricoeur 1988) Argumentul lui Ricoeur privind individualizarea continuă printr-o succesiune de etape. El pornește de la filozofia limbajului și de la problema identificării referinței la persoane ca indivizi în sine, nu doar lucruri. Aceasta duce la considerarea subiectului vorbitor ca agent, trecând prin semantica acțiunii pe care Ricoeur o învățase din filosofia analitică. Apoi vine ideea că sinele are o identitate narativă. (Pellauer and Dauenhauer 2002)

Paradigma narativă este o teorie a comunicării conceptualizată de Walter Fisher, (Fisher 1984) care susține că toate comunicările semnificative au loc prin povestirea sau raportarea evenimentelor. Povestirile sunt mai convingătoare decât argumentele. Povestirile au puterea de a include începutul, mijlocul și sfârșitul unui argument. (Rowland 1988)

Raționalitatea narativă necesită coerență și fidelitate, (Dainton and Zelley 2011) Coerența narativă este gradul în care o poveste are sens.  Fidelitatea narativă este gradul în care o poveste se încadrează în înțelegerea prealabilă a observatorului. Paradigma narativă este în general considerată o teorie interpretativă a comunicării. (Spector-Mersel 2010)

Wessel Reijers și Mark Coeckelbergh descriu ontologic tehnologia prin referire la lanțul digital în continuă creștere, care conține înregistrări ale tranzacțiilor. (Reijers and Coeckelbergh 2018) Blockchain este format din codul de programare ca o secvență de simboluri care poate fi citită de dispozitivele de calcul. Acest cod are o dimensiune semnificativă umană și socio-instituțională. John Searle oferă o teorie ontologică a realității sociale care explică asemănarea dintre lege și codul de programare, indicând originea lor lingvistică. Originea anumitor fenomene artificiale, numite fapte instituționale, este trasată înapoi la entitățile lingvistice numite declarații de funcții de stare. (Searle 2010, 13) Actul lingvistic al acordului (actul de vorbire) are ca rezultat o nouă realitate: (Searle 2006, 69) oferă părții convenite un nou set de drepturi digitale și îndatoriri, regulile constitutive care definesc ontologia mediului TIC respectiv. (Reijers and Coeckelbergh 2018)

Declarațiile privind funcțiile de stare cuprind atât aspecte de natură internă (aspecte lingvistice, propoziții), cât și aspecte ilocuționare (aspecte extra-lingvistice: stări intenționale precum credințe și dorințe). Astfel, dacă declarăm ceva, putem crea o realitate ontologică  în timp ce dorim să se întâmple. (Searle 2006, 112)

În cazul TB, actul individual de tranzacționare a unei cantități de criptovalută depinde de intenționalitatea colectivă care se ridică la valabilitatea acestui act, fiind nevoie de un consens colectiv pentru a face să funcționeze sistemul. (Nakamoto 2008, 8)

Wessel Reijers și Mark Coeckelbergh iau în considerare teoriile post-fenomenologice din filosofia tehnologiei despre rolul medierii tehnologice și studiile sociale ale științei și tehnologiei (maparea rețelelor grupurilor sociale sau a actorilor umani și non-umani) pentru a analiza tehnologia blockchain prin conceptualizarea tipului de relație pe care acesta îl constituie între subiect și lumea sa. Astfel, dezvoltarea unor tehnologii precum Bitcoin indică o politică înțeleasă ca interacțiune între discursurile sociale și imaginarele sociale.

Există diferite opinii filozofice asupra modului în care semnificația ontologică a narațiunii poate contribui la înțelegerea noastră a lumii sociale și la felul în care se modelează realitatea socială. Unii cercetători consideră că narațiunea este o abilitate cognitivă instrumentală sau un instrument lingvistic, în timp ce alții o consideră o categorie ontologică legată de modul în care oamenii sunt în lume (Meretoja 2014, 89) sau înțeleg viața umană în sine ca având un caracter narativ. (MacIntyre 2007, 114) O altă diviziune teoretică cu privire la rolul narativului există între o tradiție empirică denunțând narațiunea ca un concept filosofic fundamental (Strawson 2004) și o tradiție hermeneutică respingând ideea de experiență nemediată de narațiuni și susține că toate reprezentările lumii sociale umane sunt mediate de interpretarea lingvistică umană, (Taylor 1971, 4) că subiectivitatea este întotdeauna mediată de limbaj, semne, simboluri și texte”. (Meretoja 2014, 96) Astfel, narațiunea ar trebui să fie înțeleasă ca un aspect ontologic fundamental al realității sociale umane.

Ontologia narativă poate fi folosită în studiul diferitelor aspecte ale lumii noastre sociale. Ricoeur caracterizează narațiunile ca fenomene culturale, și explică de ce narațiunile pot contura realitatea noastră socială: pentru că configurează porțiuni narative care refac evenimentele sociale (Borisenkova 2010, 93) și, astfel, ne reînnoiesc realitatea socială. Organizarea structurii narative ne ajută să înțelegem lumea socială, dar, în același timp, înțelegerea lumii sociale este baza oricărei noi structuri narative.

David Kaplan a stabilit o legătură între lucrarea lui Ricoeur și filozofia tehnologiei. El sugerează că metoda hermeneutică a lui Ricoeur, precum și analiza cercului hermeneutic dintre experiența umană și narațiune pot fi fructuoase în discuțiile despre tehnologie (Kaplan 2006, 43–44) deoarece aceste elemente pot îmbogăți analiza medierii tehnologice prin includerea noțiuni de mediere lingvistică și socială.

Tehnologia blockchain și tehnologiile monetare construite pe baza tehnicii narative nu organizează oameni și interacțiuni directe între ei, ci mai degrabă cvasi-caractere (de ex., adrese, case de schimb) și cvasi-evenimente (de ex., tranzacții) în cvasi-plotări (de ex., minarea unui bloc). (Ricoeur 1990, 181)

Bibliografie

  • Borisenkova, Anna. 2010. “Narrative Refiguration of Social Events: Paul Ricoeur’s Contribution to Rethinking the Social.” Études Ricoeuriennes / Ricoeur Studies 1 (1): 87–98. https://doi.org/10.5195/errs.2010.37.
  • Dainton, Marianne, and Elaine D Zelley. 2011. Applying Communication Theory for Professional Life: A Practical Introduction. Thousand Oaks, Calif.: SAGE Publications.
  • Fine, Kit. 2001. “The Question of Realism.” Philosophers’ Imprint 1: 1–30.
  • Fisher, Walter R. 1984. “Narration as a Human Communication Paradigm: The Case of Public Moral Argument.” Communication Monographs 51 (1): 1–22. https://doi.org/10.1080/03637758409390180.
  • Kaplan, David M. 2006. “Paul Ricoeur and the Philosophy of Technology.” Journal of French and Francophone Philosophy 16 (1/2): 42–56. https://doi.org/10.5195/jffp.2006.182.
  • List, Christian, and Philip Pettit. 2011. Group Agency: The Possibility, Design, and Status of Corporate Agents. Oxford University Press. http://www.oxfordscholarship.com/view/10.1093/acprof:oso/9780199591565.001.0001/acprof-9780199591565.
  • MacIntyre, Alasdair. 2007. After Virtue: A Study in Moral Theory, Third Edition. University of Notre Dame Press. https://muse.jhu.edu/book/52441.
  • Meretoja, Hanna. 2014. “Narrative and Human Existence: Ontology, Epistemology, and Ethics.” New Literary History 45 (1): 89–109. https://doi.org/10.1353/nlh.2014.0001.
  • Nakamoto, Satoshi. 2008. “Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.” https://bitcoin.org/bitcoin.pdf.
  • Pellauer, David, and Bernard Dauenhauer. 2002. “Paul Ricoeur.” https://plato.stanford.edu/archives/win2016/entries/ricoeur/.
  • Reijers, Wessel, and Mark Coeckelbergh. 2018. “The Blockchain as a Narrative Technology: Investigating the Social Ontology and Normative Configurations of Cryptocurrencies.” Philosophy & Technology 31 (1): 103–30. https://doi.org/10.1007/s13347-016-0239-x.
  • Ricoeur, Paul. 1988. “Time and Narrative, Volume 3, Ricoeur, Blamey, Pellauer.” 1988. https://www.press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/T/bo3711629.html.
  • ———. 1990. Time and Narrative, Volume 1. Translated by Kathleen McLaughlin and David Pellauer. 1 edition. Chicago, Ill.: University of Chicago Press.
  • Rowland, Robert C. 1988. “The Value of the Rational World and Narrative Papradigms.” Central States Speech Journal 39 (3–4): 204–17. https://doi.org/10.1080/10510978809363250.
  • Searle, John. 2006. “Social Ontology: Some Basic Principles.”
  • ———. 2010. Making the Social World: The Structure of Human Civilization. Oxford University Press. http://www.oxfordscholarship.com/view/10.1093/acprof:osobl/9780195396171.001.0001/acprof-9780195396171.
  • Spector-Mersel, Gabriela. 2010. “Narrative Research: Time for a Paradigm.” Narrative Inquiry 20 (1): 204–24. https://doi.org/10.1075/ni.20.1.10spe.
  • Strawson, Galen. 2004. “Against Narrativity.” Ratio 17 (4): 428–452.
  • Taylor, Charles. 1971. “Interpretation and the Sciences of Man.” The Review of Metaphysics 25 (1): 3–51. https://www.jstor.org/stable/20125928.

Note

[1] Superveniența este o relație între seturi de proprietăți sau seturi de fapte. Se spune că X supervine pe Y dacă și numai dacă este necesară o distincție în Y pentru ca orice distincție în X să fie posibilă.

[2] Paul Ricoeur a fost un filosof francez preocupat de antropologia filosofică în tradiția filozofiei reflexive franceze. Ricoeur a ajuns la concluzia că, pentru a studia în mod corespunzător realitatea umană, trebuie să se combine descrierea fenomenologică cu interpretarea hermeneutică, dezvoltând astfel o teorie a interpretării care ar putea fi altoită pe fenomenologie. În timp ce limbajul filozofic își propune mereu conceptele univocale, limbajul utilizat în realitate este întotdeauna polisemic, astfel încât toate utilizările limbajului necesită în mod necesar interpretare. În lucrarea sa ulterioară a pus un accent tot mai mare pe faptul că trăim în timp și în istorie. (Pellauer and Dauenhauer 2002)

 

Creative Commons CC BY 4.0Acesta este un articol cu Acces Deschis (Open Access) distribuit în conformitate cu termenii licenței de atribuire Creative Commons CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), care permite utilizarea, distribuirea și reproducerea fără restricții pe orice mediu, cu condiția ca lucrarea originală să fie citată corect.

4 ian. 2023

Procesarea Big Data

de | postat în: Arhiva, Internet, Numărul 1, Volumul 2 | 0

Sfetcu, Nicolae (2023), Procesarea Big Data, IT & C, 2:1, 18-22, DOI: 10.58679/IT91785Sfetcu, Nicolae (2023), Procesarea Big Data, IT & C, 2:1, 18-22, DOI: 10.58679/IT91785, https://www.internetmobile.ro/procesarea-big-data/

 

Big Data Processing

Abstract

The data must be processed with advanced collection and analysis tools, based on predetermined algorithms, in order to obtain relevant information. Algorithms must also take into account aspects invisible to direct perceptions. Big Data in government processes increase cost efficiency, productivity and innovation. Civil registries are a source for Big Data. The processed data helps in critical development areas such as health care, employment, economic productivity, crime, security and natural disaster and resource management.

Keywords: big data

Rezumat

Datele trebuie procesate cu instrumente avansate de colectare și analiză, pe baza unor algoritmi prestabiliți, pentru a putea obține informații relevante. Algoritmii trebuie să ia în considerare și aspecte invizibile pentru percepțiile directe. Big Data în procesele guvernamentale cresc eficiența costurilor, productivitatea și inovația. Registrele civile sunt o sursă pentru Big Data. Datele prelucrate ajută în domenii critice de dezvoltare, cum ar fi îngrijirea sănătății, ocuparea forței de muncă, productivitatea economică, criminalitatea, securitatea și gestionarea dezastrelor naturale și a resurselor.

Cuvinte cheie: big data

 

IT & C, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023, pp. 18-22
ISSN 2821 – 8469, ISSN – L 2821 – 8469
URL: https://www.internetmobile.ro/procesarea-big-data/
© 2023 Nicolae Sfetcu. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.

 

Procesarea Big Data

Nicolae Sfetcu

nicolae@sfetcu.com

 

Datele trebuie procesate cu instrumente avansate de colectare și analiză, pe baza unor algoritmi prestabiliți, pentru a putea obține informații relevante. Algoritmii trebuie să ia în considerare și aspecte invizibile pentru percepțiile directe.

În 2004 Google a publicat o lucrare despre un proces numit MapReduce care oferă un model de procesare paralelă. (Dean and Ghemawat 2004) De asemenea, MIKE2.0 este o aplicație în sursă deschisă pentru managementului informațiilor. (MIKE2.0 2019) Mai multe studii din 2012 au arătat că arhitectura optimă pentru a aborda problemele din Big Data sunt cele cu mai multe straturi. O arhitectură paralelă distribuită distribuie date pe mai multe servere (medii de execuție paralelă) putându-se îmbunătăți astfel dramatic vitezele de procesare a datelor.

Conform unui raport al Institutului Global McKinsey din 2011, principalele componente și ecosisteme ale Big Data sunt: (Manyika et al. 2011) tehnici de analiză a datelor (învățarea mașinilor, prelucrarea limbajului natural, etc.), tehnologii de mari dimensiuni (business intelligence, cloud computing, baze de date), și vizualizări (diagrame, grafice, alte afișări ale datelor).

Big Data furnizează informații în timp real sau aproape real, evitându-se astfel latența ori de câte ori este posibil.

Aplicații

Big Data în procesele guvernamentale cresc eficiența costurilor, productivitatea și inovația. Registrele civile sunt o sursă pentru Big Data. Datele prelucrate ajută în domenii critice de dezvoltare, cum ar fi îngrijirea sănătății, ocuparea forței de muncă, productivitatea economică, criminalitatea, securitatea și gestionarea dezastrelor naturale și a resurselor. (Kvochko 2012)

De asemenea, Big Data oferă o infrastructură care este permite evidențierea incertitudinilor, a performanței, și disponibilitatea componentelor. Tendințele și predicțiile în industrie necesită o cantitate mare de date și instrumente avansate de predicție.

Big Data contribuie la îmbunătățirea asistenței medicale prin furnizarea de medicamente personalizate și analize prescriptive, intervenții clinice cu evaluarea riscurilor și analize predictive, etc. Nivelul datelor generate în sistemele de sănătate este foarte mare. Dar există o problemă presantă cu generare de „date murdare”, care cresc odată cu creșterea volumului de date, mai ales că cele mai multe sunt nestructurate și greu de utilizat. Utilizarea Big Data în domeniul asistenței medicale a generat provocări etice semnificative, cu implicații asupra drepturilor individuale, viața privată și autonomia, transparența și încrederea.

În media și publicitate, pentru Big Data se folosesc numeroase puncte de informare despre milioane de persoane, pentru a servi sau transmite mesaje sau conținuturi personalizate.

În domeniul asigurărilor de sănătate se colectează date despre „factorii determinanți ai sănătății”, care ajută la elaborarea de previziuni privind costurile de sănătate și identificarea problemele de sănătate ale clienților. Această utilizare este controversată, datorită discriminării clienților cu probleme de sănătate. (Allen 2018)

Big Data și tehnologia informației se complementează reciproc, ajutând împreună la dezvoltarea Internetului Lucrurilor (Internet of Things, IoT) pentru interconectarea dispozitivelor inteligente și colectarea datelor senzoriale utilizate în diferite domenii.

În sport, Big Data poate ajuta la îmbunătăți pregătirii și înțelegerea concurenților utilizând senzori specifici, și se poate prezice performanța viitoare a sportivilor. Senzorii atașați mașinilor din Formula 1 colectează, printre altele, date din presiunea în anvelope pentru a eficientiza arderea combustibilului.

În cercetare

În știință, sistemele Big Data sunt folosite intens în acceleratoarele de particule de la CERN (150 de milioane de senzori transmit date de 40 de milioane de ori pe secundă, pentru cca 600 de milioane de coliziuni pe secundă, din care se utilizează după filtrare doar 0,001% din totalul datelor obținute), (Brumfiel 2011) în telescoapele radio astrofizice construite din mii de antene, decodificarea genomului uman (inițial a durat câțiva ani, cu Big Data se poate realiza în mai puțin de o zi), studii climatice, etc.

Marile firme IT utilizează depozite de date de ordinul zecilor de petabyte pentru căutare, recomandări și merchandising. Cele mai multe date sunt colectate de Facebook, cu peste 2 miliarde de utilizatori activi lunar, (Constine 2017) și Google cu peste 100 de miliarde de căutări pe lună. (Sullivan 2015)

În cercetare se folosește mult căutarea criptată și formarea clusterelor în Big Data. Țările dezvoltate investesc enorm în prezent pentru cercetare în Big Data. În cadrul Uniunii Europene, aceste cercetări sunt înglobate în programul-cadrul Orizont 2020. (European Commission 2019)

Adesea, programele de cercetare folosesc resursele API de la Google și Twitter pentru a obține acces la sistemele lor Big Data, gratuit sau contra cost.

Seturile mari de date vin cu provocări algoritmice care anterior nu existau, fiind imperios necesar să se schimbe în mod fundamental modalitățile de procesare. Pentru aceasta s-au creat ateliere speciale de lucru care reunesc oameni de știință, statisticieni, matematicieni și practicieni pentru a discuta despre provocările algoritmice ale Big Data.

Bibliografie

  • Allen, Marshall. 2018. “Health Insurers Are Vacuuming Up Details About You — And It Could Raise Your Rates.” Text/html. ProPublica. July 17, 2018. https://www.propublica.org/article/health-insurers-are-vacuuming-up-details-about-you-and-it-could-raise-your-rates.
  • Brumfiel, Geoff. 2011. “High-Energy Physics: Down the Petabyte Highway.” Nature 469 (7330): 282–83. https://doi.org/10.1038/469282a.
  • Constine, Josh. 2017. “Facebook Now Has 2 Billion Monthly Users… and Responsibility.” TechCrunch (blog). 2017. http://social.techcrunch.com/2017/06/27/facebook-2-billion-users/.
  • Dean, Jeffrey, and Sanjay Ghemawat. 2004. “MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters.” http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/mapreduce-osdi04.pdf.
  • European Commission. 2019. “Horizon 2020.” Text. Horizon 2020 – European Commission. 2019. https://ec.europa.eu/programmes/horizon2020/en.
  • Kvochko, Elena. 2012. “Four Ways to Talk About Big Data.” Text. Information and Communications for Development. December 4, 2012. http://blogs.worldbank.org/ic4d/four-ways-to-talk-about-big-data.
  • Manyika, James, Michael Chui, Jaques Bughin, and Brad Brown. 2011. “Big Data: The next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity.” 2011. https://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/big-data-the-next-frontier-for-innovation.
  • MIKE2.0. 2019. “Big Data Solution Offering – MIKE2.0, the Open Source Methodology for Information Development.” 2019. http://mike2.openmethodology.org/wiki/Big_Data_Solution_Offering.
  • Sullivan, Danny. 2015. “Google Still Doing At Least 1 Trillion Searches Per Year.” Search Engine Land. January 16, 2015. https://searchengineland.com/google-1-trillion-searches-per-year-212940.

 

Creative Commons CC BY 4.0Acesta este un articol cu Acces Deschis (Open Access) distribuit în conformitate cu termenii licenței de atribuire Creative Commons CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), care permite utilizarea, distribuirea și reproducerea fără restricții pe orice mediu, cu condiția ca lucrarea originală să fie citată corect.

1 … 33 34 35 36 37 38 39 … 44