不属于网络空间安全的基础维度a设备安全b大数据安全c应用安全d人工智能

不属于网络空间安全的基础维度有：c应用安全。

应用安全是指保护网络应用程序免受各种威胁和攻击的各种措施和实践。它涉及到开发、部署和维护应用程序的安全性。通常包括源代码审查、漏洞扫描和修补、访问控制、身份验证和授权等等。

网络空间安全的基础维度包括：

a 设备安全：设备安全是指保护计算设备（包括计算机、移动设备等）免受各种威胁和攻击的措施。这包括硬件和软件层面的安全防护，如防火墙、入侵检测系统、杀毒软件等。

b 大数据安全：大数据安全是指保护大数据的机密性、完整性和可用性，以及防止大数据遭到非法访问、篡改和破坏的措施。它涉及到数据传输、存储和处理阶段的安全保护措施。

d 人工智能：人工智能是指模拟和模仿人类智能的机器和系统。在网络空间安全中，人工智能可以用于发现和应对各种网络攻击、识别和预测网络威胁、进行入侵检测等。虽然人工智能在网络空间安全领域具有重要的应用价值，但它本身不是网络空间安全的基础维度。

综上所述，应用安全不属于网络空间安全的基础维度。

相关问题

数据仓库中 数据质量、维度模型与数据安全

在数据仓库中，数据质量、维度模型和数据安全是非常重要的方面。

1. 数据质量：数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性和可靠性等方面的度量。在数据仓库中，保证数据质量对于正确的分析和决策至关重要。数据质量检查包括对数据进行清洗、去重、验证和修复等操作，以确保数据仓库中的数据是高质量的。

2. 维度模型：维度模型是一种用于组织和表示数据的结构模型，通常使用星型模型或雪花模型。维度模型将事实表（包含事实数据的表）与维度表（包含维度属性的表）结合起来，形成了多维数据结构，便于对数据进行分析和查询。维度模型的设计需要考虑到业务需求、查询性能和数据仓库的可扩展性。

3. 数据安全：数据安全是指保护数据不被未经授权的访问、使用或泄露。在数据仓库中，数据安全涉及到对敏感数据的加密、访问控制、身份认证和审计等措施。合理设置角色权限、使用加密技术、定期备份数据以及监控异常访问行为等都是数据安全的重要手段。

综上所述，数据质量、维度模型和数据安全是数据仓库中不可或缺的要素。保证数据的高质量、合理的数据结构以及有效的数据安全措施，都是建立可靠和可信赖的数据仓库的关键。

大数据管理平台中数据存储中 数据仓库中数据质量、维度模型与数据安全的

大数据管理平台中的数据存储，包括数据仓库，涉及到数据质量、维度模型和数据安全等方面的考虑。

首先，数据质量是确保数据准确、完整和一致的重要因素。在数据仓库中，需要进行数据清洗、去重和验证等步骤，以保证数据的高质量。此外，还可以通过建立数据质量指标和监控机制，及时发现和解决数据质量问题。

其次，维度模型是数据仓库中的一种结构化设计方法，用于组织和表示数据。通过合理设计维度模型，可以更好地支持数据分析和查询。维度模型通常包括事实表和维度表，事实表存储具体的业务指标数据，而维度表包含用于分析和过滤的维度属性。

最后，数据安全是在大数据管理平台中不可忽视的重要方面。对于数据存储，需要采取措施确保数据的机密性、完整性和可用性。这可以包括访问控制、加密、备份和灾备等安全措施，以保护敏感数据免受未经授权的访问和意外损坏。

综上所述，对于大数据管理平台中的数据存储，数据质量、维度模型和数据安全是需要重点关注和考虑的方面，以确保数据的高质量和安全性。