谈谈网络安全技术——以大数据云计算为背景
谈谈网络安全技术——以大数据云计算为背景
随着科学技术的快速发展, 计算机技术已经得到全面普及和应用。计算机的出现, 在给人们的工作和生活提供便利条件的同时, 也会引发一定的安全问题。要想保证网络环境安全, 确保国家、企业以及个人信息不被盗取, 诸多领域的专业人士就怎样提升网络信息安
全性进行了探讨, 同时随着社会的高效发展, 对有关安全技术和对
策展开了更新和优化。在网络安全技术的作用下, 可以有效提升计算机网络的安全性和平稳性, 给人们工作、生活提供良好的网络环境。下面, 将重点阐述和分析大数据云计算下网络安全技术实现路径。
1、网络安全技术的主要特性
1.1、便捷性
在大数据云计算背景作用下, 网络安全技术涉及范畴逐渐扩充, 规模也朝着规范化的趋势发展。受到大数据的影响, 网络数据通常保存在云端中, 其中“云”预示着具备庞大的规模, 企业一般把诸多服务器进行链接, 进而构建一个完整的运算终端, 使其具备较强的计
算性能。并且云计算自身含有一定的虚拟性和便捷性, 客户不需要独立进行硬件设施的采购, 采购的仅仅为运算以及存储服务, 服务获
取将不会受到地域以及时间的约制, 随时随地都能利用终端来获取
对应的服务。云计算能够实现两个以上客户的服务, 并且在进行服务
时, 往往应用多元化的对策, 以此提升服务的稳定性。由于其自身含有特殊特性, 能够有效减少资源消耗, 云计算背景下形成的大数据技术, 也是一项新型的节能环保形式。
1.2、安全性
在大数据云计算背景下, 运用网络安全技术, 能够让用户把相关数据保存在云端中, 利用云端实现数据的处理和监管。即便这种方式将会面临数据外漏问题, 但是和原始网络技术进行比较, 其网络安全性更高[1]。由于云端安全技术能够实现集中升级, 应用现代化网络安全技术, 确保大数据整体安全。因为数据主要保存在云端中, 所以, 只要加强云端管理, 就能提升所有数据安全性。
1.3、共享性
用户的大部分数据一般保存在云端中, 所以本地计算机在面临风险时, 将不会发生数据丢失现象, 同时这些数据具备一定的共享特性。原始数据传递和共享一般是建立在物理连接上, 之后实施数据传递, 传递效率在某种程度上将会影响数据应用效果。和原始数据探究进行比较, 大数据云计算下数据共享可以利用云端来实现, 用户仅仅借助多种终端设施来进行数据收集和, 以此具备较强的数据共享功能。
2、安全问题
2.1、病毒入侵
计算机网络病毒主要指人为篡改的一项具备破坏特性的程序, 随着网络的全面发展, 网络病毒形式也朝着多元化的趋势发展。由于网络病毒种类不同, 其带来的影响也会大不相同。部分病毒可以对客户数据进行盗取, 例如企业文件等, 给用户带来严重的经济损失。而部分病毒具备较强的破坏性, 能够把客户相关数据进行损坏, 或者造成网络系统瘫痪等[2]。
2.2、系统漏洞
几乎大部分计算机网络系统都含有一定风险性, 这些风险性主要系统漏洞, 当不法分子发现系统漏洞时, 会利用不法手段对其他系统进行侵入。但是, 系统漏洞不仅仅指计算机网络系统自身含有漏洞, 同时在用户应用网络系统时, 因为下载不明插件, 导致计算机系统受到影响, 进而引发系统漏洞问题。
2.3、数据存储
在大数据云计算背景下, 云计算平台可以凭借诸多种类的分布式设施实现外部保存, 评估该系统服务特性的指标包含了安全性、稳定性以及高效性等, 储存安全性在计算机网络系统中起到了关键性
作用, 同时也是各个不法人员喜欢侵入的主要对象。因为计算机网络系统自身含有规模大、种类各异的存储点, 同时数据也具备数量多、多元化等特性, 这就导致数据存储方式已经无法迎合社会发展要求, 或者优化的数据加密方式无法满足网络要求。数据存储的安全性和平稳性, 将会给云计算数据和调配提供条件, 防止用户遭受经济损失[3]。
2.4、网络管理
计算机网络管理作为确保数据安全的主要方式, 计算机网络安全管理包含的主体为所有计算机应用人员以及管理人员。网络管理工作人员对自身职责认识全面, 采用的网架管理方式不合理, 将会造
成数据外漏现象。特别是针对政府、企业的重要信息管理来说, 网络安全管理显得非常必要。如果发生数据外漏现象, 被不法人员应用, 将会引发无法预估的经济损失。这对个人来说, 网架安全管理也是非常重要的, 诸多计算机在应用过程中, 由于没有给予网络安全管理
充分注重, 将会使得计算机面临他人侵入危机, 进而引发数据暴露
问题。
3、网络安全技术实现途径
3.1、加强数据保存和加密
在大数据云计算背景下, 数据布局作为影响系统保存的主要因素, 现阶段探究一般是结合数据自身特性来实现统一布局, 例如静态数据与动态数据、一般数据和重要数据等, 结合数据种类分布开展保存和管理工作, 同时对重要数据加以加密管理, 把原始一条数据保存在多个云端中, 根据数据管理级别具备不同的抗攻击能力, 以此实现计算机储存功能的提升, 保证数据储存安全[4]。针对云计算来说, 不但在进行数据保存时还要利用加密技术, 同时在数据传递和共享时, 也要把加密技术运用到其中, 对数据传递过程进行加密, 接受数据一方可以根据加密密码进行解密, 以此防止数据在传递时遭受盗取和破坏。
3.2、引进加密保护技术
系统加密技术一般是借助加密算法, 将其划分为公钥和私钥两种形式, 在进行数据加密时, 需要把过滤识别技术运用到其中, 以此防止系统遭受攻击。并且, 给予服务运营商充分重视, 对运营商自身资历和信誉情况进行核查, 对网络运营情况加以监管, 提升网络整体安全性。另外, 用户还要提升自身数据操作管理力度, 确保数据
整体安全性。在遭受病毒攻击的过程中, 可以采用动态以及静态两种技术, 其中动态防护技术能够支出诸多类型的资源, 同时运营效率较高, 能够第一时间进行预警, 以此动态防护技术得到了全面应用[5]。
3.3、建立网络防护墙
从技术特性角度来说, 智能防火墙主要时凭借统计、记忆以及决策等方式实现数据的识别, 同时起到访问管控的效果。利用数学理念, 可以将匹配核查过程中应用的大规模计算方式进行消除, 实现网络自身特性值的挖掘, 以此达到直接访问和把控的效果。和原始防火墙技术进行比较, 智能防火墙主要指将数据过滤原理进行舍弃, 利用对虚拟数据的检测, 凭借人工智能技术对规则中的数据加以识别的一种现代化防火墙技术。这种技术可以对网络行为特征值加以探究, 核算防护内容, 以此达到客户安全应用网络数据的目的。智能防火墙技术中涉及了数据侵入防范、不法人员供给预警、风险识别等功能。和原始防火墙技术进行比较, 智能防火墙技术可以有效防止网络系统遭受不法人员的进攻, 提升网络数据的安全性, 进而得到了当前计算机网络的全面应用。
3.4、服务器网络安全技术
服务器网络安全应该兼顾两项内容, 一个是服务器安全, 另一个是网络安全。由于两项内容都要具备独立的安全保护技术, 因此在兼容方面将不能得到保证。再加上服务器安全技术和网络安全技术不能实现充分融合, 进而造成不法人员侵入的几率比较高。例如, 当用户在进行远程服务器登录时, 最为安全的服务器安全对策就是不允许其进行把控, 这样虽然能够防止不法人员的侵入, 但是却给系统管理人员工作落实增添难度。加强允许登录, 将无法对访问者的身份进行核查, 如果是不法人员利用部分方式实现系统登录, 将会影响服务器整体安全性[6]。因此, 这就需要把服务器网络安全技术运用到其中, 通过设定访问权限, 对访问人员身份进行核查, 只有满足访问要求的人员, 才能实现系统登入, 以此保证服务器网络安全。
4、结语
随着我国科学技术的全面发展, 在大数据云计算背景下, 计算机网络安全问题逐渐突显, 为了保证网络信息安全, 就要结合计算机网络运营情况, 提出对应的安全管理手段, 应用现代化网架安全技术, 对网络安全问题进行全面监管, 在提升计算机网络科学性和合理性的同时, 保证网络安全, 以此给用户营造安全网络运营环境, 确保用户的合法权益。
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[1]周小健, 鲁梁梁.大数据时代背景下计算机网络安全防范应用与运行[J].网络安全技术与应用, xx, (05) :24+30.
[2]孙红梅, 贾瑞生.大数据背景下企业网络信息安全技术体系研究[J].通信技术, xx, 50 (02) :334-339.
[3]高梦圆.大数据环境下的网络安全技术[J].信息通信, xx, (01) :158-159.
[4]黄钰.大数据背景下的网络信息安全控制机制与评价体系[J].信息与电脑 (理论版) , xx, (20) :201-202.
[5]周海波.云计算技术在计算机安全存储中的应用[J].网络安全技术与应用, xx, (10) :78-79.
[6]王枫.大数据背景下的网络信息安全探讨[J].数字技术与应用, xx, (05) :210.
内容仅供参考
云计算与大数据处理 -4
考点： 云计算部分 云计算定义；云计算的特点； 云计算的三种不同部署模式； Google 文件系统的特点及平台结构； 云存储的相关解决方案； 云服务的三种类型及其特点； 虚拟化技术的特点；虚拟化的业界集中不同的解决方案； 云桌面的定义；桌面云的基本架构；无盘工作站的特点； 大数据处理部分 大数据的4V特征； 掌握hdfs中namenode与datanode的作用； MapReduce处理模型； 理解WordCount程序处理流程； Hadoop中运行MapReduce作业的工作原理； 1. Memcache主要应用于（B） A. 静态页面缓存 B. 动态页面缓存 C. 页面片段缓存 D. 数据缓存 2. Mapreduce 适用于（D） A.任意应用程序 B.任意可在windows servet2008 上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D.可以并行处理的应用程序 1. 云计算的特点？（AB CDE） A．大规模 B.平滑扩展 C.资源共享 D.动态分配 E.跨地域 2. 与传统的分布式程序设计相比，MapReduce 封装了（ABCD）等细节，还提供了一个简单而强大的接口。 A. 并行处理 B. 容错处理 C. 本地化计算 D. 负载均衡 3. 云存储解决方案价值有哪些？（ABCD） A. 海量小文件的高效管理 B. PB级的存储空间和线行扩展能力 C. 可动态提升的性能 D. 数据高可靠性 4. 目前，选用开源的虚拟化产品组建虚拟化平台，构建基于硬件的虚拟化层，
可以选用（BCD） A. Xen B. VMware C. Hyper-v D. Citrix 5. 在云计算中，虚拟层主要包括（ABC） A.服务器虚拟化 B.存储虚拟化 C.网络虚拟化 D.桌面虚拟化 6. 云安全主要的考虑的关键技术有哪些？（ABC） A.数据安全 B.应用安全 C.虚拟化安全 D.服务器安全 7. Google 文件系统将整个系统的节点分为（ABC）的角色 A.客户端 B.主服务器 C.数据块服务器 D.监测服务器 8. 云计算基础架构的层次结构中包含（ABCD） A.基础设施层 B.中间件层 C.显示层 D.管理层 9. 下列属于Google 云计算平台技术架构的是（ABC） A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 10. Hadoop项目包括（ABD） A. Hadoop Distributed File System（HDFS） B. Hadoop MapReduce编程模型 C. Hadoop Streaming D. Hadoop Common 云计算部分： 云计算定义： 云计算模型能以按需方式，通过网络，方便的访问云系统的可配置计算资源共享池(如：网络，服务器，存储，应用程序和服务) 。同时它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互，迅速配置提供或释放资源。 1、狭义云计算：是指IT基础设施的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。 2、广义云计算：是指服务的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT、软件和互联网相关的，也可以是其他任意的服务。 云计算特点： 1、自助式服务：消费者无需同服务提供商交互就可得到自助的计算、资源能力，如服务器的服务、网络存储等。
大数据云计算环境下的数据安全
大数据云计算环境下的数据安全 摘要：随着科学技术的不断进步，大数据和云计算在社会生活和工作中的价值越来越突出，给人们的生活带来了极大的便利。现代信息技术为人们的社会生活带来了变革，互联网技术的应用也改变了以往的生活方式，在提供便利之处的同时，数据安全隐患也成为了当前要重点考虑的问题，信息和隐私被泄露等也严重的影响了人们的生活。因此则要运用各种信息技术为数据安全提供强有力的保障，避免发生隐私泄露的问题，进一步提升数据的安全可靠性。电网公司在社会生活中承担着重要的作用，要通过提升数据安全性，为人们提供更加优质的服务，有效提升电网公司的综合水平。 关键词：大数据；云计算环境；数据安全 引言：近年来信息技术的发展推动了大数据云计算的应用，利用虚拟的网络平台实现对数据的储存和处理功能，并且传递到用户手中。大数据云计算具有效率高、容量大、更加便利等优势，是新型的数据处理方式，和传统的方式相比更加快速便捷，因此已经成为当前最主要的数据处理方式。但是大数据云计算的出现给人们带来便利的同时也导致信息隐私存在被窃取的风险，并且数据安全管理方面也存在不足之处。因此要具体分析当前数据安全管理出现的问题，重视网络防护系统的作用，从根源上杜绝网络数据信息被窃取的问题，保障数据的安全性。在信息化社会当中电网公司则要重点关注大数据云计算的安全管理问题，立足于大数据云计算的优势
出发，有针对性的解决目前存在的安全问题，有效的提升电网公司的大数据云计算的安全环境，确保数据处理的安全可靠性，提升服务质量和效率。 一、大数据云计算的优势分析 当前随着大数据云计算在社会中的作用越来越突出，大数据云计算在社会生活和工作中具有明显的应用价值，下面主要从以下几点来分析： 1.1信息处理效率得到极大的提升 当前是信息爆炸的社会，在工作和生活中存在大量的数据内容，随着信息数据的不断增加，数据处理效率的进步尤为重要，通过信息技术的创新应用，有效的提升数据处理效率，能为企业带来成本上的节约。充分的利用大数据云计算技术，对复杂庞大的数据进行快速的处理，极大的提升了信息的处理速度，改变传统信息处理方式的弊端。从电网公司的发展来看，大数据和云计算的科学运用具有重要的意义，有效的促进信息处理能力的进步，并且发挥了信息的最大价值。 1.2 数据虚拟动态化的优势 充分的利用大数据和云计算技术，有利于实现数据的虚拟和动态化价值，从根本上有效的提升信息处理的整体速度。云计算具有较为明显的数据动态扩展特征，用户可以根据自身的信息需求选择，实现合理性的规划。云计算是虚拟技术，可以实现设备间差异性和兼容透明化，在管理上具有更高的效率，数据资源通过大数据
云计算和大数据基础知识12296
精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;
而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。
云计算和大数据基础知识
云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的
云计算和大数据的关系
云计算和大数据的关系 -----天互数据 首先、什么是云计算？ 云计算（英语 <，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意[1]味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 云计算的特征 (1)资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。 (2)需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务，用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录，客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。 (3)以网络为中心。云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中，同时通过网络向用户提供服务。而客户可借助不同的终端设备，通过标准的应用实现对网络的访问，从而使得云计算的服务无处不在。 (4)资源的池化和透明化。对云服务的提供者而言，各种底层资源（计算、储存、网络、资源逻辑等）的异构性（如果存在某种异构性）被屏蔽，边界被打破，所有的资源可以被统一管理和调度，成为所谓的“资源池”，从而为用户提供按需服务；对用户而言，这些资源是透明的，无限大的，用户无须了解内部结构，只关心自己的需求是否得到满足即可。 云计算和大数据的关系 本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！ 大数据技术和云计算的关系 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱： 1）大数据存储和管理； 2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。． 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：
大数据与云计算背景下的信息安全技术
大数据与云计算背景下的信息安全技术 发表时间：2019-11-25T13:13:33.680Z 来源：《基层建设》2019年第24期作者：郑晓丽[导读] 摘要：在信息时代背景下，信息安全问题已经成为社会各界首要关注的热点话题，通常而言，企业信息的综合价值是比个人大的多的，也正是因此，企业信息安全性的高低也决定着企业的效益发展，甚至是存亡，所以，必须要运用科学、高效的信息安全技术，确保企业的大量涉密信息不会泄露，不会被不法分子获取，提高企业的信息安全。 黄金叶制造中心河南省郑州市 450000 摘要：在信息时代背景下，信息安全问题已经成为社会各界首要关注的热点话题，通常而言，企业信息的综合价值是比个人大的多的，也正是因此，企业信息安全性的高低也决定着企业的效益发展，甚至是存亡，所以，必须要运用科学、高效的信息安全技术，确保企业的大量涉密信息不会泄露，不会被不法分子获取，提高企业的信息安全。对此，应对云计算、大数据环境加以运用，以此为基础，建立信息存储、传输和接收的安全防护网，从而完成信息数据的加密。 关键词：大数据；云计算；信息安全技术 1我国信息安全管理现状分析大数据时代的到来，使得数据的重要作用越来越凸显，而由于数据的高度共享性导致数据存在被盗取的风险，因而数据信息安全问题，涉及面极为广泛，其小到个人隐私，大到国家安全，逐渐成为社会层面问题。当前，我国普遍缺乏信息安全意识，导致数据信息被各种网络攻击中被窃取，造成了严重的社会信息安全问题。尽管如此，我国很多领域都并不重视信息安全管理方面，由此信息保密工作不到位的问题普遍存在。当前在云计算技术的夹持下，信息安全工作得到有效的技术支持，相关单位或者行业可以依托云计算技术来构建高安全系数的数据加密空间，为行业发展提供安全运行环境。当前我国的信息安全市场在迅速增值中，当然由于云计算技术仍然在发展中，我国的各行各业中的信息安全管理工作有效开展仍然任重而道远。 2大数据与云计算信息安全存在的问题大数据与云计算技术得到了快速发展，其中的信息安全问题也得到了广泛的关注，很多相关的信息安全技术发展起来。但是，由于大数据与云计算技术发展的时间较短，在信息安全方面依然存在很多问题，主要体现在以下几点： 2.1相关人员缺乏信息安全意识 虽然我国大数据与云计算技术得到了快速的发展，人们也开始重视信息安全相关技术的发展，但是在实际应用过程中，依然缺乏较高的信息安全意识： （1）很多管理人员的密码设置较为简单，违法犯罪分子可能会通过简单粗暴的方式进行破解；很多人为了方便记忆，所有密码都是同一套，如果密码在其他网站上被破解，那么所有相关的密码都会被窃取；未定期更新密码，信息安全加密技术虽然比较完善，但是并不能保证百分百安全，通过提高运算速度依然可以将其暴力破解，因此就需要定期更新密码，但是在实际情况中很少有人可以做到；（2）很多企业为了降低大数据与云计算技术的使用成本，只使用和设置基本的功能，屏蔽信息安全相关的功能，导致系统在运行时，非常容易受到外界攻击，对企业造成无法挽回的损失；而很多人认为自己电脑里不存在重要的信息，因此不安装杀毒软件等应用，无法及时检测系统可能存在的漏洞。 2.2系统复杂性提高了信息安全问题发生的概率 当前，个人电脑或者是企业系统中都集成了大量的功能，导致系统的复杂性不断提高，复杂的系统中可能存在更多的漏洞，信息安全问题发生的概率就会增加：（1）系统中存在一些安全漏洞，不法分子可以利用这些安全漏洞入侵系统，窃取相关的信息，破坏原有系统正常的功能，使得个人或企业遭受重大损失；（2）系统复杂性的提高也增加了人们使用系统的困难程度，过多的流程会使得人们忽略信息保护的环节，为不法分子提供可乘之机，最终导致相关信息被窃取或破坏，无法完成正常的工作。 3云计算与大数据环境下的信息安全技术分析 3.1数据加密技术 一个企业的内部数据可以说直接掌控着这个企业的“生存根本”，因此，企业应着重对内部数据进行加密存储，这就需要对数据加密技术进行有效的运用。例如，通过网络软件系统对内部公用数据访问时，可以设置公用账号，该账号的权限限定为仅可访问公共数据，对于内部机密资料应设置独立的账号密码，并附权可以访问内部数据，这种操作方式还需要企业使用的网络、软件及系统等也需要处于安全状态下，保证数据能够通过一定的方式访问，在大数据环境及云计算技术背景下，此种加密方式的应用范围非常广。 3.2内容感知加密技术 此种技术主要是通过自动化和智能化的方式对信息数据进行加密的，通过对大数据环境及云计算技术的大力开发运用，实现通过内容对软件的感知，并将已经加密打乱的数据重新整合成能够辨识的信息，并呈现给使用者，此过程通过软件浏览的信息数据也会自动形成加密，并可以生成动态密码，供使用软件的人员登录、查阅资料，这种模式就能够有效避免很多不法分子窃取信息，以保证信息数据的安全性。内容感知加密技术可以在使用者退出软件云系统时，自动全部加密处理，为数据的安全性提供了强有力的保障，但是这种技术对相关数据提取和解读的服务设备有着更高的要求。 3.3保格式加密技术 在大数据环境与云计算技术基础上，信息安全技术必须要做到加密过程数据、格式、内容等不会出现任何改变，这就需要应用保格式加密技术，从而提升信息的感知能力。在应用保格式加密技术时，其中最为关键的部分就是对数据完成模块化加密算法，确保大量的信息都能够实现加密处理，加强信息传输安全性，通过这种加密技术不仅可以提高大数据的传送速度和安全性，还可以保证在传输的过程中相应的格式不会出现变化，提高数据的使用性。尽管在当代社会中应用的信息加密技术范围不断扩大，也取得了很好的应用效果，但在信息数据实际加密中依然有些许问题，例如，如果软件云计算出现故障，人们只能够通过直接看到的账号密码进行登录，这样就会给不法分子留下“机会”，造成数据安全隐患。要想不断提高信息安全技术水平，还需要科学技术人员对云计算技术和大数据环境进行不断的开发和利用，增强加密技术手段，使信息数据安全得到更好的保障。 4推动信息安全技术发展的策略 4.1建立信息安全技术管理机制
课后作业答案云计算与大数据
第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2. 西摩·克雷( ) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8. (1) 超大规模 “云”具有相当的规模，云计算已经拥有100多万台服务器，、、微软、等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样
大数据云计算环境下的数据安全
大数据云计算环境下的数据安全 发表时间：2019-06-05T14:58:42.027Z 来源：《中国西部科技》2019年第5期作者：贾同凯[导读] 目前我们处于信息化的时代，同时云计算与大数据也得到了快速的发展，本文对云计算和大数据的内涵进行分析，多方面的论述了云计算的大数据存在的安全隐患问题，并且提出了相应的保护措施，从而推动我国云计算平台服务的不断发展。 中车大连机车车辆有限公司在信息化的时代背景下，云计算服务得到了广泛的应用与传播，其成为我国信息产业发展的主要方向。飞速发展的信息化要在云计算服务的指导下进行一次科学有效的技术改革。云计算服务对我们社会的发展来说是至关重要的，但是在发展过程中存在着一些问题，其安全性一直没有得到有效的解决。因此要对大数据安全隐私保护问题进行有效的讨论与分析，从而使云计算更好地给人们提供便利。 一、云计算与大数据的概念 1.1云计算 云计算主要依靠互联网技术，对传统的计算模式进行突破，利用云平台给用户提供信息，同时做到信息共享，更好地满足计算机和网络设备的需求。利用云计算可以使信息行业的工作效率有效的提高，云计算这种方式具有一定的先进性，符合时代的发展，更好地满足社会的需求。 1.2大数据 大数据拥有着很多数据量，如果用传统的数据管理方式不利于开展管理和处理的工作，因此要利用信息技术对数据进行存储与处理，使海量资料得到有效的管理，大数据在处理和管理数据方面充分的发挥着自身的作用。 二、基于云计算的大数据安全隐私问题 2.1基于云计算的数据隐私 在云计算的网络环境中，数据的安全隐私问题十分的复杂，而且认识问题所涉及的内容比较多，因为有不同用户，所以对需求的侧重点也不同，对用户的数据进行保护。当用户进行搜索的时候，要对用户的搜索内容与范围等进行保护，要根据用户需求对用户数据的隐私内容进行保护。总之要根据用户的不同需求对数据信息进行有效的保障工作，同时要做到有侧重点的进行。 2.2云计算平台数据的安全隐私服务 用户的安全隐私对于云计算来说是十分重要的，面对云计算平台数据中的安全隐私问题要进行充分的考虑，因此云平台要使用相关的技术进行云计算服务，从而使安全隐私得到保障。如果有用户将数据通过云服务存储的云计算平台中，当使用这些资料的时候要得到授权，以此保证数据的安全使用。云平台安全隐私服务方面，要符合我国信息时代的需求，这样也有利于我国经济社会的发展，因此云计算的工作人员要格外关注这些问题。 2.3常见的基于云计算的大数据安全隐私问题探讨与思考 目前云计算平台对于我国的经济发展来说起到了至关重要的作用，推动着我国经济的不断提高，但是在使用过程中还存在着一系列的安全问题，这就对我国云计算平台有着负面的影响。因此要对大数据安全隐私问题进行探讨与思考。 （1）用户加密方面。有些用户为了应用平台上的存储服务功能，用户会通过特定的算法对相关的个人信息进行有效的处理与加密，从而有效地提高信息的安全性。但是对于云计算平台来说，框架设计还存在着不科学的现象，就会在对数据进行分析的时候出现错误，不能很好地进行加密处理，因此云计算的相关工作人员要重视该问题。 （2）保证远程数据的完整性。使用云计算平台的用户要根据相关的规定对数据进行上传，但是在上传的过程中数据的完整性会有一定的难度，如果数据没有完整的上传，就会对用户造成很大的影响，也会对云服务平台的能力产生负面影响，所以要对云计算数据的完整性问题进行解决。 （3）数据计算的隐私保护方面。相关的部门要重视数据计算的信息和结果，还要使云计算平台的安全保护规模加大，这样可以使信息减少泄露的情况。 2.4常见的影响大数据数据隐私的安全问题 在大数据的云服务平台中安全隐私问题，主要出现在存储数据方面。在对数据进行存储的过程中，会涉及到信息的安全性问题。因此相关的部门要考虑到大数据的特点，同时根据云计算平台的发展情况对大数据的特征进行有效的考虑并加以重视，使安全隐私问题得到有效的解决，如果没有及时的解决，就会受到来自数据厂商、服务提供商和外部入侵者带的威胁，这样就会造成严重的后果。因此要从云计算服务的角度入手，做好大数据的安全隐私问题。 （1）大数据在云计算平台的应用问题中，数据拥有者会造成用户隐私的侵害，同时也要考虑到拥有者对数据的控制能力是存在一定局限性的，对于侵害问题有效解决难度就会加大。 （2）由于应用提供商的技术或者在对待数据进行处理的时候，没有较为完善的服务体系，这样就会使数据信息在云平台的安全性受到威胁，相关的工作人员要对这一点格外的关注，提高云平台服务水平。 （3）当大数据信息应用到云平台服务当中时，所包括的技术性问题具有一定的复杂性，同时互联网又具有一定的多样性和开放性，所以在这种环境下就会导致大数据出现安全问题，所以要对安全性问题进行有效的解决，使云计算可以具有一定的可靠性，让更多的人使用云计算。 三、基于云计算的大数据安全隐私保护措施 云计算大数据的有关部门要根据实际情况，对数据进行科学有效的保护措施，提高我国云计算平台的服务。为了更好地使大数据的安全隐私得到有效的保障，云服务供应商应该利用隐式机制来使云计算具有一定的安全可靠性。这种机制是使用加密的形式，只能在搞清楚矩阵中所有元素的信息时，才可以对平台的内容进行获取，这样可以提高安全性，同时具有一定的实践效果。利用隐式机制的安全措施可以使云计算平台充分发挥自身的优势，更好地满足用户的需求，同时还有利于云计算的安全性能有效的提高。 结束语：目前我们生活在信息化的时代，云计算平台得到了广泛的应用，但是其中会涉及到安全隐私问题，所以要对这些问题进行深入的研究与思考，找到相应的解决措施，从而有效地提高云计算的安全性，更好地解决存在的问题，推动我国社会的稳定发展，让云计算更好地为人们提供便利。
云计算与大数据处理技术知识讲解
云计算与大数据处理技术 今天，随着IT规模越来越大，数据规模呈几何级数增长，已经超出了传统技术方法所能解决的范畴。为此，人们把目光转向了刚刚兴起的云计算，希望通过云计算来实施海量数据处理解决方案，实现以更小的成本来处理更大规模数据的目标，并成为目前云计算应用所面对的极大挑战。本课程基本思想如下：1，目前，“云计算”已经不是一个刚刚流行的时髦概念了，在一些传统IT 方法显得无能为力的场合，云计算正在开始大展拳脚，表现了强大的解决问题的能力，海量数据存储与处理正是属于这种场合。我们如何在云计算分布式环境下正确设计大数据量数据模型？如何在设计中解决资源、效率、安全性、可靠性等一系列极难平衡的问题？如何通过云计算帮助我们解决在传统IT技术中看似解决不了的敏感问题？这些都是我们在云计算架构设计中需要深入研究的键问题。 2，理解问题最好的方法是分析成功案例，本课程分别从多个角度分析在面对海量数据处理的困难时，不同的应用体系是如何解决问题并获得成功的。研究这些已有的体系不是目的，而是希望学员能够通过学习这些解决问题的方法和思路，通过归纳整理深入理解，再根据自己所面对的领域特征，形成解决具体实际问题的方案。这也是让云计算在海量数据处理领域真正发挥作用的有效途径。 3，云计算是一种服务，在云计算应用架构设计中，就必须考虑作为服务与普通的产品设计有哪些不同？需要考虑的产品的服务特征有哪些？如何搭建面向不同层次、合适的服务平台？在这个过程中，我们需要考虑哪些问题？有哪些成功的案例？有些什么解决方案？
4，云计算应用最重要的问题是安全问题。安全不是一个后期需要解决的独立问题，而是在前期就需要投入巨大精力来考虑的产品策略。可以说，安全性与可用性是云计算能否顺利实施与应用的关键点，也是云计算架构设计的关键因素。我们应该如何考虑安全问题？如何解决诸如数据安全、网络安全、主机安全、数据管理以及灾难恢复等一系列问题？如何制定合适的安全性与可用性策略？在 实践中有什么经验和教训？ 5，为了把传统数据中心改造为基于云计算的服务系统，虚拟化是一个重要手段。我们必须深入研究虚拟化技术是如何实现的。虚拟化技术有哪几个层面的问题？如何正确应用虚拟化技术来实现把基础设施向服务转型？各种虚拟化技 术有些什么优点？有哪些陷阱？如何规划技术解决方案？如何正确进行云计算 体系结构设计？ 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，希望推动国内云计算项目开发上升到一个新水平。 云计算与大数据处理技术 第一讲云计算的概念与现状 1）云计算的概念 2）云计算发展现状 3）云计算实现机制 4）云计算的发展环境
大数据与云计算(论文)精编版
大数据与云计算 摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloud computing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（big data）”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。 关键词: 大数据云计算数据分析数据挖掘 引言 在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。2008 年9 月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”( big data) 的专刊。2011 年5 月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据: 创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Big data: The next frontier for innovation，competition，and productivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012 年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012 年3 月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发重要。人类、数据集和算法的协同进化将最终决定“大数据”究竟是会创造新财富，还是会摧毁旧价值。 本文首先介绍了云计算的相关概念，云计算为大数据的诞生创造了物质基础，从而引出大数据的相关概念。通过大数据与云计算之间关系的比较，使读者对大数据与云计算有一个清晰的了解。文章介绍了大数据特征、作用以及对大数据分析的方法理论，对大数据的两种处理模式、处理流程以及关键技术进行了分析，提出MapReduce与关系数据库融合技术，为未来大数据的工作提供了一个参考。
云计算与大数据技术课后习题
第一章云计算与大数据基础 1.在信息产业的发展历程中。硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用 6．MapReduce思想来源LISP语言 7.按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种 8. 教材P2 1.1.2 10. 教材P8 1.2.2 11. 教材P10 1.2.3 第二章云计算与大数据相关技术 1.一致性hash算法原理： 哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。传统的hash 算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点，此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。当然，容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。 一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题，一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。下面简述一下一致性hash的原理： 这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1)
下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，假设使用四台机器进行hash： 将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。 例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下： 根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上 下面我们看看当集群机器比较少的情况 例如系统中只有两台服务器，其环分布如下，
谈谈网络安全技术——以大数据云计算为背景
谈谈网络安全技术——以大数据云计算为背景 随着科学技术的快速发展, 计算机技术已经得到全面普及和应用。计算机的出现, 在给人们的工作和生活提供便利条件的同时, 也会引发一定的安全问题。要想保证网络环境安全, 确保国家、企业以及个人信息不被盗取, 诸多领域的专业人士就怎样提升网络信息安 全性进行了探讨, 同时随着社会的高效发展, 对有关安全技术和对 策展开了更新和优化。在网络安全技术的作用下, 可以有效提升计算机网络的安全性和平稳性, 给人们工作、生活提供良好的网络环境。下面, 将重点阐述和分析大数据云计算下网络安全技术实现路径。 1、网络安全技术的主要特性 1.1、便捷性 在大数据云计算背景作用下, 网络安全技术涉及范畴逐渐扩充, 规模也朝着规范化的趋势发展。受到大数据的影响, 网络数据通常保存在云端中, 其中“云”预示着具备庞大的规模, 企业一般把诸多服务器进行链接, 进而构建一个完整的运算终端, 使其具备较强的计 算性能。并且云计算自身含有一定的虚拟性和便捷性, 客户不需要独立进行硬件设施的采购, 采购的仅仅为运算以及存储服务, 服务获 取将不会受到地域以及时间的约制, 随时随地都能利用终端来获取 对应的服务。云计算能够实现两个以上客户的服务, 并且在进行服务
时, 往往应用多元化的对策, 以此提升服务的稳定性。由于其自身含有特殊特性, 能够有效减少资源消耗, 云计算背景下形成的大数据技术, 也是一项新型的节能环保形式。 1.2、安全性 在大数据云计算背景下, 运用网络安全技术, 能够让用户把相关数据保存在云端中, 利用云端实现数据的处理和监管。即便这种方式将会面临数据外漏问题, 但是和原始网络技术进行比较, 其网络安全性更高[1]。由于云端安全技术能够实现集中升级, 应用现代化网络安全技术, 确保大数据整体安全。因为数据主要保存在云端中, 所以, 只要加强云端管理, 就能提升所有数据安全性。 1.3、共享性 用户的大部分数据一般保存在云端中, 所以本地计算机在面临风险时, 将不会发生数据丢失现象, 同时这些数据具备一定的共享特性。原始数据传递和共享一般是建立在物理连接上, 之后实施数据传递, 传递效率在某种程度上将会影响数据应用效果。和原始数据探究进行比较, 大数据云计算下数据共享可以利用云端来实现, 用户仅仅借助多种终端设施来进行数据收集和, 以此具备较强的数据共享功能。
基于云计算的大数据安全保护研究
基于云计算的大数据安全保护研究 摘要：随着云计算的应用不断拓展，云计算自身也面临着巨大的挑战。本文针对数据访问隔离，提出了具有时态特性的多层次访问控制模型，保证信道中传输的静态数据以及用户下共同使用的数据，具有隔离性、正确性和完整性。 关键词：云计算；大数据；访问控制；安全性 中图分类号：TP393 文献标识码：A Abstract：Cloud computing is facing huge challenges itself with the enrichment and extension of cloud applications.This paper aims at the security of data and proposes a multi-level access control model with tense property.It ensures the security of static data transferred in the channel and data commonly used by users and is of great isolation，validity and integrity. Keywords：cloud computing；big data；access control；security 1 引言（Introduction） 随着数据规模的不断增大以及互联网络的不断发展，云计算得到了越来越广泛的应用。云计算作为共享IT资源的一种方式，不仅能够满足人们对于高性能计算、大数据存储以
及网络共享等功能的需求，同时使得软件作为一种服务而更加具有吸引力，并且改变了硬件设计和购买的模式。云计算在大数据处理以及资源共享方面具有极大的优势，可以为租户提供具有强大弹性扩展能力的计算资源和存储资源然而，随着云计算的应用不断拓展，云计算自身也面临着巨大的挑战，集中管理的数据资源出现了相应安全问题，由于现有的云计算系统部署相对分散，云计算系统之间的交互还没有统一的标准，关于数据流在SaaS、PaaS，以及IaaS层间仍存在一系列问题亟待解决。 2 国内外云计算大数据保护计算现状（The status at home and abroad of big data based on cloudcomputing） 2.1 云计算服务资源整合带来的安全性问题 在云环境层中，一般由众多独立的组件互相交互配合向上提供服务，对外表现为单一服务整体，对内表现为复杂的交互协议以及数量众多的交互接口和API。这些接口和API 既面向租户，也面向内部组件，因此服务的整体安全性和可用性严重依赖于这些API和交互接口[1]。云计算环境一般存在复杂的资源共享架构，而底层的组件并不是为这些共享架构设计的，无法提供强有力的隔离保护，从而导致因组件交互复杂带来的数据隔离漏洞，对云平台安全性产生严重威胁。不安全的接口和API以及资源共享风险等成为云计算服务的重要威胁，由于云计算环境在设计时缺乏组件安全性、隐私
大数据与云计算简答题资料讲解
大数据与云计算简答 题
一、云计算与大数据的定义、特征 1、云计算的定义：是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。（维基百科）一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享软硬件资源和信息，可以按需提供给计算机和其他设备。云计算能够给用户提供可靠的、自定义的、最大化资源利用的服务，是一种崭新的分布式计算模式。 云计算的类型可以分为基础设施即服务（Iaas）、平台即服务（Pass）、软件即服务（Saas）。 2、云计算的特征：超大规模、虚拟化、高可靠性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。 （1）服务资源池化：通过虚拟化技术，对存储、计算、内存、网络等资源化，按用户需求动态地分配。 （2）可扩展性：用户随时随地可以根据实际需要，快速弹性地请求和购买服务资源，扩展处理能力。 （3）宽带网络调用：用户使用各种客户端软件，通过网络调用云计算资源。 （4）可度量性：服务资源的使用可以被监控、报告给用户和服务商，并可以根据具体使用类型收取费用。 （5）可靠性：自动检测失效节点，通过数据的冗余能够继续正常工作，提供高质量的服务，达到服务等级协议要求。 3、大数据的定义：（维基百科）指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过科容忍时间的数据集，即大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而备受关注。
4、大数据的特征（5V特征）： （1）数据体量（Volume）巨大，指收集和分析的数据量非常大，从TB级别跃升至PB级别； （2）处理速度（Velocity）快，需要对数据进行近实时的分析； （3）数据类别（Variety）大，大数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式； （4）数据真实性（Veracity），大数据中的内容是与真实世界中的发生息息相关的，研究大数据就是从庞大的网络数据中提取能够解释和预测现实事件的过程。 （5）价值密度低，商业价值（Value）高，通过分析数据可以得出如何抓住机遇及收获价值。 二、云计算安全，可信云以及用户对云计算信任的预期？ 由于云服务的“外包”特性，用户对云提供商是否能够对其数据安全提供保障，对其应用程序是否按照约定的方式安全执行产生了怀疑，亦即云服务的可信性问题。云服务的可信问题不仅指服务计算环境受其开放、共享等特点而导致服务结果可能受云服务提供商的主观意志等因素导致的不可信。 用户对云服务的安全怀疑主要集中在客观与主观两个方面：客观来说，云计算的集中服务模式使其更容易成为安全攻击的目标，而云计算技术的大规模分布式处理也大大增加了安全管理的难度，因此服务商是否具有足够的安全管理能力来保证用户信息安全值得怀疑；主观方面，由于云计算模式下，用户信息的存储、管理以及应用处理都在云服务方完成，用户丧失控制权，此时如何保证服务方忠实履行自己的服务协议，保证服务质量，并且不会通过自己的特权来违规使用用户资源获利成为必须要解决的问题。