基于ＷＥＢ的電子商務技術淺析

[摘要]電子商務是互聯網應用發展的必然趨勢,同時也逐漸地成為我們經濟生活中一個重要組成部分。簡要介紹基于WEB的數據挖掘技術在電子商務中的應用,以及電子商務中的安全技術。

[關鍵詞]電子商務數字簽名SSLSET數字挖掘

中圖分類號:TP3文獻標識碼:A文章編號:1671-7597(2009)0710043-01

一、概述

電子商務(Electronic Commerce),簡稱EC。電子商務通常是指是在全球各地廣泛的商業貿易活動中,在因特網開放的網絡環境下,基于瀏覽器/服務器應用方式,買賣雙方不謀面地進行各種商貿活動,實現消費者的網上購物、商戶之間的網上交易和在線電子支付以及各種商務活動、交易活動、金融活動和相關的綜合服務活動的一種新型的商業運營模式。

在1997年和1998年,中國電子商務的主體正是一些IT廠商和媒體,它們以各種方式進行電子商務的“啟蒙教育”,激發和引導人們對電子商務的認識、興趣和需求。經過這一階段,在1999年和2000年,以網站為主要特征的電子商務服務商在風險投資的介入下成為中國電子商務最早的應用者,成為這一階段中國電子商務的主體。隨著電子商務應用與發展的深化,隨著資本市場泡沫的破滅,網站電子商務開始跌入低谷,而企業特別是傳統卻開始大規模進入電子商務領域,中國電子商務從2001年開始進入第三個階段,企業電子商務成為中國電子商務新的主體。

中國電子商務發展迅猛,2007年全國電子商務交易總額達2.17萬億元,比上年度增長90%。中國網絡購物發展迅速,2008年6月底,網絡購物用戶人數達到6329萬,半年內增加36.4%。截至2008年12月,電子商務類站點的總體用戶覆蓋已經從9000萬戶提升至9800萬戶。

二、電子商務中的信息安全技術

隨著電子商務的迅速崛起,使網絡成為國際競爭的新戰場。然而,由于網絡技術本身的缺陷,使得網絡社會的脆性大大增加,一旦計算機網絡受到攻擊不能正常運作時,整個社會就會陷入危機。因此,如何構筑安全的電子商務信息環境,愈來愈受到國際社會的高度關注。電子商務的信息安全在很大程度上依賴于技術的完善,以下簡要介紹一些常用的信息安全技術:

1.加密技術。數據加密被認為是最可靠的安全保障形式,它可以從根本上滿足信息完整性的要求,是一種主動安全防范策略。數據加密就是按照確定的密碼算法將敏感的明文數據變換成難以識別的密文數據。通過使用不同的密鑰,可用同一加密算法,將同一明文加密成不同的密文。當需要時可使用密鑰將密文數據還原成明文數據,稱為解密。

2.數字簽名技術。數字簽名(Digital Signature)技術是將摘要用發送者的私鑰加密,與原文一起傳送給接收者。接收者只有用發送者的公鑰才能解密被加密的摘要。在電子商務安全保密系統中,數字簽名技術有著特別重要的地位,在電子商務安全服務中的源鑒別、完整性服務、不可否認服務中都要用到數字簽名技術。

在書面文件上簽名是確認文件的一種手段,其作用有兩點,一是因為自己的簽名難以否認,從而確認文件已簽署這一事實;二是因為簽名不易仿冒,從而確定了文件是真的這一事實。數字簽名與書面簽名有相同相通之處,也能確認兩點,一是信息是由簽名者發送的,二是信息自簽發后到收到為止未曾做過任何修改。這樣,數字簽名就可用來防止:電子信息因易于修改而有人作偽;冒用別人名義發送信息;發出(收到)信件后又加以否認。

3.數字證書。數字證書也叫數字憑證、數字標識,它含有證書持有者的有關信息,以標識他的身份。數字證書克服了密碼在安全性和方便性方面的局限性,可以控制哪些數據庫能夠被查看,因此提高了總體的保密性。

三、電子商務中的數據挖掘技術

在電子商務模式下,如何對網絡上大量的信息進行有效組織利用,幫助海量數據的擁有者們找出真正有價值的信息和知識,以指導他們的商業決策行為,成為電子商務經營者關注的問題。迅速發展的基于Web的數據挖掘技術,為解決電子商務所面臨的問題提供了有效途徑。

數據挖掘(Data Mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數據中提取人們事先不知道的、潛在有用的信息和知識的非平凡過程。Web數據挖掘可以分為Web內容挖掘(Web Content Mining)、Web結構挖掘(Web Structure Mining)、Web使用記錄挖掘(Web Usage Mining)三類。

基于Web的數據挖掘技術的出現不僅為商家做出正確的商業決策提供了強有力的工具,也為商家更加深入地了解客戶需求信息和購物行為的特征提供了可能性。與傳統商務活動相比,電子商務具有更多的虛擬和不確定的因素:如客戶購買的心理、動機、能力、欲望等。Web數據挖掘要解決的問題就是如何從零散的無規則的網絡數據中找到有用的和有規則的數據和知識,基本方法之一就是進行數據抽取,以期對數據進行濃縮,給出它的緊湊描述,如方差值等統計值或用直方圖等圖形方式表示,從數據泛化的角度討論數據總結,把最原始、基本的信息數據從低層次抽象到高層次,以便于企業決策。

參考文獻:

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[4]毛國君,數據挖掘原理與算法[M].清華大學出版社,2005(07).

作者簡介:

李壽廷(1955-),中級物理講師,市級勞模,省級先進教師。