简介:【摘要】大数据平台使用开源的分布式计算和存储框架来提供海量数据分布式存储和计算服务。大数据平台为集群提供了大量数据的存储以及高速计算的能力,可以帮助用户实现海量数据的储存、分析和挖掘。大数据平台具有可靠、高效、可伸缩的特点。随着互联网和大数据应用的普及,大数据平台数据泄露、滥用等情况层出不穷,大数据平台的安全机制、数据安全传输以及存储等安全保护势在必行。本文先阐述了大数据平台常用的漏洞类型以及对应的攻击方法,然后针对这些漏洞和攻击方法提出了对应的漏洞防御方法。
简介:摘要目的探讨SchatzkerⅡ型胫骨平台骨折外侧半月板损伤的类型及其与外侧平台CT表现的相关性。方法回顾性分析2014年8月至2021年6月收治的213例SchatzkerⅡ型胫骨平台骨折患者资料,男132例、女81例;年龄29~61岁,平均44.9岁。所有患者均行切开复位内固定治疗骨折,并常规行关节镜探查以发现并处理软组织损伤。术中明确外侧半月板损伤的类型、位置,将患者分为半月板损伤组和无半月板损伤组。通过测量CT上胫骨外侧平台塌陷值(lateral plateau depression,LPD)及增宽值(lateral plateau widening,LPW),分析其与外侧半月板损伤的相关性。绘制相关的受试者工作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线并计算曲线下面积,确定LPD和LPW预测外侧半月板损伤的最佳临界点。结果半月板损伤组109例,主要表现为外侧半月板体部及后角损伤(98.2%,107/109),LPD为(13.1±3.2) mm;无半月板损伤组104例,LPD为(9.1±3.0) mm,差异有统计学意义(t=3.98,P<0.001);半月板损伤组和无损伤组的LPW分别为(8.0±1.3) mm和(6.7±1.6) mm,差异有统计学意义(t=2.68,P=0.011)。LPD的最佳预测临界点为7.6 mm(灵敏度为90.3%,特异度为64.7%,曲线下面积为0.834);LPW的最佳预测临界点为7.3 mm(灵敏度为80.5%,特异度为58.8%,曲线下面积为0.722)。结论SchatzkerⅡ型胫骨平台骨折合并外侧半月板损伤常表现为外侧半月板-关节囊分离、破裂和纵裂,其冠状面CT外侧平台塌陷超过7.6 mm和(或)外侧平台增宽超过7.3 mm时,易出现外侧半月板体部和(或)后角损伤。