Une nouvelle approche pour un système de sécurité personnalisé pour les bigdata

Dans cette re de technologie avanc e et de num risation, de nombreuses organisations sont confront es au probl me de l'explosion des donn es, et la taille des bases de donn es augmente galement de mani re exponentielle. l' re de l' lectronique, il existe de nombreuses fa ons de g n rer des donn es, comme les r seaux sociaux, les transactions financi res, les h pitaux, les entreprises, les services web, etc. Les donn es collect es sont la fois structur es et non structur es. Les donn es collect es sont de type la fois structurel et non structur . Elles sont tr s grande chelle, le stockage de ces donn es est galement important, mais le traitement et l'analyse des informations jouent un r le majeur. L'extraction de donn es significatives partir de donn es non structur es est une t che importante. Les techniques d'exploration de donn es peuvent tre consid r es comme la s quence d' tapes suivies pour rechercher des mod les ou identifier des corr lations entre un grand nombre de champs au sein d'une norme base de donn es relationnelle. Les am liorations r centes dans le domaine de l'exploration de donn es et de l'apprentissage automatique ont permis la recherche dans le domaine biom dical d'am liorer les conditions des soins de sant g n raux. Dans les donn es m dicales, l'exploration de donn es m dicales recherche des mod les et des relations qui peuvent fournir des informations utiles pour un diagnostic m dical appropri .