大数据时代的云安全
大数据与云计算技术在国家安全中的应用
大数据与云计算技术在国家安全中的应用近年来，随着科技的发展，大数据和云计算技术已经逐渐渗透到了各个行业。
作为新一代的信息技术，它们正在对我们的社会生活和国家安全产生着深远的影响。
本文将从大数据和云计算的角度来探讨它们在国家安全中的应用。
一、大数据在国家安全中的应用大数据是指海量、高维、异构的数据集合，通过高速计算和分析这些数据，能够发现隐藏着的规律和价值。
在国家安全中，大数据技术可以用来开展情报搜集、态势感知、防范和打击犯罪等工作。
1.情报搜集情报搜集是国家安全工作的重要部分，它能够提前发现突发事件和安全威胁。
而大数据技术的高效性和智能化，使得情报搜集工作更加精准和高效。
比如说，通过采集和分析互联网上的大数据，可以快速获取相关信息，发现安全风险，并及时进行应对。
2.态势感知态势感知是指通过监测和分析全局信息来预测未来某一时间、某一地点可能发生的安全事件。
大数据技术的数据聚合、多源融合和实时处理能力，可以更加精准和全面地掌握安全态势，及时发现事件，预测犯罪趋势。
3.防范和打击犯罪大数据技术在防范和打击犯罪方面也发挥着重要作用。
通过数据集成、挖掘和分析能够找出犯罪嫌疑人的行为模式和痕迹，制定更加有针对性的打击方案，降低犯罪率，提高社会治安。
二、云计算在国家安全中的应用云计算是指通过网络将数据、应用程序和存储资源进行整合分发，实现快速开发、部署和维护的计算方式。
在国家安全中，云计算技术可以用来加强安全防护、提高应急响应能力以及提高安全管理水平。
1.加强安全防护云安全是云计算的核心问题。
在大规模应用云计算的情况下，安全问题也就变得尤为重要。
云计算的多租户架构和资源共享机制，容易受到黑客攻击和数据泄露的威胁。
而强大的云安全技术可以提供更加全面和高效的安全保障。
2.提高应急响应能力在国家安全中，危机事件时常出现。
而云计算技术可以通过数据集成和实时处理，为应急响应提供精准和快速的决策依据。
在危机事件发生的时候，云计算技术能够及时提供相应的应急服务，实现快速应对。
网络安全保障措施
网络安全保障措施引言随着现代社会信息化的快速发展，网络安全已经成为各个行业和个人都需要关注的重要问题。
在大数据时代，企业、政府和个人都需要采取一系列的安全措施来保障网络安全，防止敏感信息泄露、黑客攻击和数据丢失等问题。
本文将介绍一些常见的网络安全保障措施，以帮助读者更好地了解和应对网络安全威胁。
传统网络安全保障措施1. 防火墙：防火墙是网络安全的第一道防线，它可用于监控和控制网络流量，以保护内部网络免受外部攻击。
通过配置防火墙规则，可以限制网络访问，防止未授权的用户进入网络系统。
2. 权限管理：对于企业和组织来说，权限管理非常重要。
通过为每个用户分配不同的权限和访问级别，可以限制用户对敏感信息和系统功能的访问。
权限管理还可以通过各种身份验证方法（如用户名和密码、双因素认证等）来提高账户安全性。
3. 加密技术：加密技术是保障敏感信息安全的重要手段。
通过使用加密算法对数据进行加密，即使数据被窃取，黑客也无法解读其中的内容。
加密技术广泛应用于网络通信、数据存储和身份验证等方面。
4. 定期备份：定期备份数据是防止数据丢失的重要措施。
企业和个人应该制定合理的备份策略，将重要的数据定期备份到可靠的存储介质中。
在数据丢失或被攻击后，可以通过还原备份数据来恢复系统。
新兴网络安全保障措施1. 云安全：随着云计算的普及，云安全成为了网络安全的新挑战。
企业和个人在使用云服务时，应选择可信赖的云服务提供商，并采取合适的措施来保障云上数据的安全性。
这包括对数据进行加密、实施访问控制和监控云服务的安全性等。
2. 入侵检测系统（IDS）：IDS是一种网络安全设备，用于监测和识别网络中的入侵行为。
它通过分析网络流量和日志数据，检测异常活动并发出警报。
IDS可以及时发现黑客攻击、恶意软件和其他安全威胁，提醒管理员采取相应的措施。
3. 漏洞扫描器：漏洞扫描器是一种自动化工具，用于检测系统和应用程序中存在的安全漏洞。
它通过扫描系统的端口和服务，发现潜在的漏洞，并提供修补建议。
大数据背景下数据库网络安全的防范方法
4.1 防火墙技术
研究表明通过防火墙技术可以解决 70% 的数据库安全问题。 数据库防火墙技术是基于数据库协议分析和控制技术的数据库安全 防护技术，通过屏蔽直接访问通道和主动防御机制隔离、阻断、审 查数据库的可疑存取行为和危险操作。通过以下方式应对数据库安 全威胁：
4.1.1 防范漏洞攻击和阻止数据库被恶意扫描 使用数据库防火墙虚拟补丁技术确保数据库在未打安全补丁的
白名单和黑名单机制可防止对数据库进行恶意操作和误操作。 需要根据实际情况具体选择白名单或黑名单机制。
数据库防火墙技术通常部署在数据库的前端，会引起访问延迟， 造成数据库性能下降。因此，对于实时性要求很高的云数据库，建 议采用对数据库性能影响很小的旁路镜像方式部署防火墙。但是， 由于此模式没有规则阻止和拦截恶意访问操作，需要其他技术配合 以确保云数据库的安全性。
2.2.6 敏感数据存储、备份和导出的加密要求 云数据库所有租户都有独立的权限。然而特权用户可以直接访
问数据库资源存取所有敏感数据，如敏感数据以明文存储，泄密将 不可避免。在权限层面也很难区分特权用户的日常操作和违规操作。 防止存储、导出和备份过程中敏感数据泄密是数据安全性的重要环 节。
3 大数据背景下数据库安全实现的基石
2.1.5 安全管理中心 此要求是运用技术手段实现安全管理方面集中管理的技术控制
要求，通过技术来实现对云数据库安全的管理，包括系统管理、审 计管理、安全管理和集中管控。
2.2 安全防护需求
大数据环境下的数据库主要基于云技术、云计算平台、使用互 联网进行数据共享。传统的数据库安全防护策略已经不再满足新的 云架构体系结构。需要全新的安全策略来适应云数据库中的多租户、
3.1 通信网络安全
基于大数据时代背景下的计算机网络信息安全
基于大数据时代背景下的计算机网络信息安全随着数字化、网络化、智能化的发展，大数据时代已经到来。
计算机网络信息安全问题成为了大数据时代面临的严峻挑战。
计算机网络信息安全，是指保护计算机网络系统的数据、信息、资产免受非法侵入、窃取、篡改、破坏、泄露等风险的措施和技术。
计算机网络信息安全主要包括网络安全、应用安全、数据安全等方面。
本文将从以下三个方面介绍大数据时代背景下的计算机网络信息安全。
一、大数据的安全挑战在大数据时代，数据的处理和应用首先需要的是数据的安全保障。
大数据的处理不仅仅是对数据量的处理，更是对数据质量和安全的要求，因为一旦数据泄露或遭受破坏，对个人、对企业的损失将是不可承受的。
大数据存储、传输、处理、分析过程中容易产生的诸如安全风险、数据泄露、隐私保护等问题就是大数据的安全挑战。
当今，在大数据技术的应用过程中，数据众多、数据来源复杂、数据存放位置难以掌控、数据的可视化和可操作性要求极高，因此数据安全的难度也是极大的。
盗取大数据用于恶意用途的技术手段也不断更新，大数据的安全保障短板不断被攻破，使得数据安全成为重点，数据泄露给个人和企业带来的损失和影响也越来越大。
二、计算机网络安全防护策略1、加强访问权限的控制访问权限的授权必须谨慎，只有经过严格审批授权的用户才可以访问相关的数据。
为此，可以针对不同级别的数据设置不同的权限控制，以确保敏感信息的保护。
2、数据加密保护加密技术可以有效地防止数据泄露、窃听、篡改等安全问题的产生。
在大数据系统中，可以遇到各种类型的数据加密，如整个数据集的加密、数据的一部分加密、数据传输过程中的加密、被加密数据集的入侵检测和检查等。
3、网络和系统安全监测需要对计算机网络和系统进行24小时监测，对异常情况进行实时警报和快速反应处理。
通过对网络的监测，可以防止黑客攻击、恶意软件的攻击以及其它的网络安全威胁。
4、完善的安全意识培训与普及提高员工的安全意识很重要，企业需要定期进行网络安全培训，使员工充分了解安全的重要性、安全的风险、如何应对危险的方法。
大数据时代下的网络安全风险控制
大数据时代下的网络安全风险控制随着互联网和信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大量的数据在互联网上传输，但是其中不乏存在着各种网络安全风险。
在这种情况下，网络安全风险控制显得尤为重要。
本文将探讨大数据时代下的网络安全风险控制。
一、网络安全风险的来源网络安全风险的来源主要包括以下几种：1.黑客攻击黑客攻击是指未经授权进入计算机系统或网络的活动。
黑客攻击通常是有意的，他们的目的通常是盗取敏感信息、破坏或者操纵数据。
2.病毒和恶意软件病毒和恶意软件会感染计算机系统并对其进行损害。
这些软件的目的是盗取个人信息、破坏数据或者将计算机系统用于DDoS 攻击。
3.内部威胁内部威胁是指公司内部员工通过滥用其访问权限对公司进行攻击或者故意泄露信息。
二、大数据时代下的网络安全风险控制在大数据时代下，网络安全风险的控制方式和以往有所不同。
以下是一些有效的网络安全风险控制方法：1.采用安全协议采用各种安全协议是保护公司网络安全的首选方法。
如Secure Socket Layer(SSL)协议,Transport Layer Security(TLS)协议等，这些协议为数据传输提供了加密和接口认证。
2.使用防火墙和安全软件防火墙和安全软件能够拦截一部分黑客攻击和病毒感染，有利于保护公司数据和网络安全。
3.训练员工公司员工是公司数据泄露和网络安全漏洞的重要来源。
通过不断提高员工的安全意识和安全意识，可以减少内部攻击和信息泄露次数。
4.数据备份在网络安全漏洞或黑客攻击发生之前，进行数据备份是保护公司重要数据的有效方法。
及时备份数据不仅避免数据丢失，同时也可以防止数据被故意篡改。
三、大数据时代的网络安全风险在大数据时代下，网络安全风险主要表现在以下几个方面：1.隐私泄露在大数据时代下，人们越来越倾向于分享自己的信息和数据。
然而，这种共享行为很容易导致用户隐私泄露，为黑客们提供可乘之机。
2.业务中断在大数据时代，大量的数据传输是需要自动化完成的。
大数据环境下的网络安全挑战与对策分析
大数据环境下的网络安全挑战与对策分析网络安全是指在互联网环境中保护计算机系统、网络基础设施、数据和用户免受未经授权访问、损坏或窃取的威胁。
随着大数据时代的到来，大数据环境下的网络安全面临着新的挑战和对策分析。
本文将对大数据环境下的网络安全挑战进行分析，并提出相应的对策。
首先，大数据环境下的网络安全面临的首要挑战是数据的安全性。
大数据技术的发展带来了海量数据的采集、存储和处理，其中包含着大量的敏感信息。
保护这些数据的安全性变得至关重要。
为了应对这一挑战，可以采取以下对策：1. 加强数据的加密。
对于存储在大数据环境中的敏感数据，应采用先进的加密算法，确保数据在传输和存储过程中的安全。
同时，对于访问大数据的用户，也要实施身份验证和访问控制，确保只有授权的用户才能访问敏感数据。
2. 建立数据备份和灾备机制。
大数据环境中的数据往往是不可替代的，一旦遭到破坏或丢失，将造成巨大的损失。
为了防止数据丢失，必须建立完备的数据备份和灾备机制，确保数据可以及时恢复。
其次，大数据环境下的网络安全还面临着隐私保护的挑战。
随着大数据的采集和分析，用户的隐私信息暴露的风险也越来越高。
为了应对这一挑战，可以采取以下对策：1. 强化隐私保护法律法规。
政府应加强隐私保护方面的立法，并对违反隐私保护法规的行为进行严厉处罚，以提高隐私保护意识和抑制滥用数据的行为。
2. 采用数据匿名化技术。
在进行大数据分析时，可以采用数据匿名化的方式对个人隐私信息进行保护，确保分析过程中不会暴露个人身份和敏感信息。
此外，大数据环境下的网络安全还面临着高级持续性威胁（APT）的挑战。
APT是指持续、有组织和有计划地对目标系统进行攻击的威胁行为。
为了应对这一挑战，可以采取以下对策：1. 建立完备的安全防护体系。
大数据环境中的安全防护措施包括安全设备的部署、安全策略的制定、日志分析和监控等。
通过建立完备的安全防护体系，能够及时发现并应对APT攻击，减少损失。
信息安全技术的挑战与解决方案
信息安全技术的挑战与解决方案信息安全技术在数字化时代变得越来越重要，随着互联网、物联网、大数据时代的到来，信息安全面临着越来越严峻的挑战，更加复杂的安全威胁不断涌现，对于企业和个人而言都是一个不可忽视的问题。
本文主要分析当前的信息安全挑战以及解决方案，分为以下几个方面。
一、挑战1.数据泄露和隐私保护问题在数字化时代，人们通过各种渠道产生大量的数据，这些数据包含大量敏感信息，如个人身份信息、财务数据、健康记录等，若这些信息被泄露，将对个人隐私和企业信誉造成严重损害。
因此，数据泄露已经成为信息安全领域最大的挑战之一。
2.网络攻击和恶意软件的威胁网络攻击是指通过网络进行的各种攻击和破坏，如黑客攻击、恶意软件、网络钓鱼等。
随着技术的不断进步，网络攻击的手段越来越多样化、高级化和隐蔽化，如病毒、木马、蠕虫等，对个人和企业的网络安全造成了严重威胁。
3.移动设备安全问题随着手机、平板等移动设备的普及，移动设备的安全问题也愈发凸显。
很多人在使用移动设备时没有意识到安全问题，比如使用公共Wi-Fi、下载未知来源软件等。
这些行为会导致用户的个人隐私泄露、财务数据被盗取、设备被控制等问题。
4.云安全问题云计算是一种新兴的计算模式，将数据存储在云端。
然而，在云计算中，数据不再属于用户自己的设备上，这就意味着，用户对自己的数据失去了掌控。
云安全问题已经成为了当前信息安全领域最为关注的话题之一。
二、解决方案1.建立完善的信息安全体系企业和个人应该建立完善的信息安全管理体系，包括完善的安全策略、规范的管理流程、风险评估等。
同时，应该建立安全的网络环境，设立各种安全措施和防御机制，对各种威胁进行有效的防范和控制。
2.数据加密和隐私保护在处理敏感信息时，应该加强对信息的加密。
数据加密是指将明文转化成密文的过程，数据加密可以有效地降低数据泄露的风险。
另外，个人和企业应该对自己的隐私进行保护，只向被信任的第三方开放敏感信息，减少隐私泄露的风险。
大数据时代网络安全的重要性
大数据时代网络安全的重要性作者：刘庚来源：《计算机与网络》2020年第11期1引言本文首先就大数据及计算机网络安全的相关内容进行了概述，其后阐述了大数据时代的主要特点及计算机网络信息安全保护的重要现实意义，最后提出了大数据时代提高计算机网络安全效率的主要防范措施及策略。
随着大数据时代的到来，人们的实际生活工作都发生了翻天覆地的变化，大数据技术在一定程度上被灵活运用于各个行业、各个领域的发展过程中，对企业管理提供技术支持。
大数据时代背景下数据信息的传递、共享变得方便快捷，成为社会经济、政治文化发展的重要手段及渠道。
但与此同时，大容量的信息服务也在一定程度上对网络安全造成了潜在的影响和威胁，根据调查显示，近年来有越来越多的网络犯罪发生，不法分子借助于大数据技术的优势投机取巧、违法犯罪，由此可见，加强网络安全的防护已经迫在眉睫。
2大数据及计算机网络安全2.1大数据的内涵分析所谓大数据，从本质上来讲就是指大量的数据流。
在计算机系统中存在着大量的数据信息，而数据本身具有多样化特征，大数据技术从本质上来讲就是提高了数据的处理效率及质量。
具体而言，对于大数据的处理主要体现在云计算，以云计算为核心和载体进行信息的集中、扩散、传播和共享，拓宽了人们获取资源的途径和方式，逐渐由过去的有线、无线网络转变为当前的移动终端。
大数据的运用不仅体现在我国，甚至在全世界范围内都产生了巨大影响，数据的庞大、种类的繁多以及处理速度快等都改变着全世界的运行方式。
但与此同时，网络平台所产生并传输的一系列数据信息也增加了信息泄露的风险，必须采取切实可行的防范手段及策略，加强对数据的保护。
2.2计算机网络安全的基本内容所谓计算机网络安全，主要是指在一定的网络环境中制定一系列切实可行的管理制度，运用多元化的管理手段及技术措施，实现信息传递传输过程的私密性、完整性、安全性和可靠性。
众所周知，随着大数据时代的到来，越来越多的信息传输渠道被开发挖掘，由于传播媒介的多样化，使得网络安全面临的影响因素越来越多。
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5 云计算概述
5.1 云计算的概念
5.1.1 云计算的定义 5.1.2 云计算主要特点 5.1.3 云计算部署模式 5.1.4 云计算服务模式
5 云计算概述
5.3 云计算的基础架 构
5.3.1 云计算基础架构 5.3.2 核心服务层 5.3.3 服务管理层 5.3.4 用户访问接口层
8.2 智慧城市的体系结 构
8.4 智慧城市规划与建 设
第2部分 大数据与云计算
8 基于云计算的大数据应用—智慧城市
03
第3部分 大数据与云安全
9 云安全概述
9.1 云安全的定义
9.3 云安全要素
9.2 云安全风险
9.4 云安全相关标准机构 及其研究进展
9 云安全概述
9.2 云安全风险
9.2.1 云安全技术风险 9.2.2 云计算管理风险 9.2.3 云计算法律风险 9.2.4 云计算其他风险
15 大数据时代的云 安全实践
15.3 服务提供商的云安全实 践
15.3.1 服务提供商大数据安全现状 15.3.2 服务提供商面临的云安全问题 15.3.3 主要云服务提供商
15 大数据时代的云安全实践
15.4 运营商的云安全实践
15.4.1 运营商的大数据安全现状 15.4.2 运营商的大数据安全重点 15.4.3 运营商的大数据安全战略
13 基于云安全架构的物联网安全
13.1 物联网信息 安全风险
13.2 物联网信息 安全需求
13.3 物联网信息 安全保障
13.4 物联网信息 安全标准及组织
13.5 云安全架构 下的物联网安全
13 基于云安全架构的物联网 安全
13.1 物联网信息安全风险
13.1.1 感知层信息安全风险 13.1.2 网络层信息安全风险 13.1.3 应用层信息安全风险 13.1.4 大数据时代的数据安全风险
12 云安全架构下的大ห้องสมุดไป่ตู้据 安全
12.5 大数据的访问安全与云平台保障技术
12.5.1 大数据访问控制所面临的挑 战 12.5.2 云平台的保障技术
12 云安全架构下的大数据 安全
12.6 大数据的隐私保护问题与云平台保障技 术
12.6.1 大数据隐私保护所面临的挑 战
12.6.2 云平台的保障技术
05
附录1：术语定义
附录1：术语定义
06
11 云安全架构及关键技术
11.1 云安全目标 与原则
11.2 云安全体系 架构设计
11.3 云安全体系 架构的实现
11.4 安全云服务
11 云安全架构及关 键技术
11.2 云安全体系架构设计
11.2.1 云安全架构的基础 11.2.2 各组成部分描述
11 云安全架构及关 键技术
11.3 云安全体系架构的实现
10 传统安全与云安全的关系
10.1 传统 安全概述
10.3 传统 安全与云安 全的区别
10.2 传统 安全与云安 全的关联
10.4 传统 安全向云安 全的演进
10 传统安全与云安 全的关系
10.2 传统安全与云安全的关联
10.2.1 云安全沿袭传统安 全 10.2.2 云安全超越传统安 全
10 传统安全与云安 全的关系
B
1.3 大数据的 现状与发展
C
1.4 大数据的 主要应用
D
1.5 大数据的 相关标准组织
E
1 大数据的基础
1.1 大数据的定义与特征
1.1.1 定 义 1.1.2 特 征
1 大数据的基础
1.3 大数据的现状与发 展
1.3.1 国外产业现状 1.3.2 国内产业现状 1.3.3 发展趋势
1 大数据的基 础
12 云安全架构下 的大数据安全
12.3 大数据的存储安全与云平 台保障技术
12.3.1 大数据存储安全所面 临的挑战
12.3.2 云平台的保障技术
12 云安全架构下 的大数据安全
12.4 大数据的处理安全与云平 台保障技术
12.4.1 大数据处理安全所面 临的挑战
12.4.2 云平台的保障技术
13 基于云安全架构的物 联网安全
13.4 物联网信息安全标准及组织
13.4.1 国际信息技术标准化组织 13.4.2 中国信息安全标准 13.4.3 中国国家物联网标准组织
13 基于云安全架构的物 联网安全
13.5 云安全架构下的物联网安全
13.5.1 物联网应用的发展趋势 13.5.2 云计算环境下物联网的安 全问题分析 13.5.3 云安全架构下物联网的安 全保障
障技术
12.4 大数据的处 理安全与云平台保
障技术
12.6 大数据的隐 私保护问题与云平
台保障技术
12.1 大数据安全
12.3 大数据的存
12.5 大数据的访
与云安全的关系
储安全与云平台保 障技术
问安全与云平台保 障技术
B
D
F
12 云安全架构下的大数据安全
12.7 大数据的安 全性与云平台的保
障技术
12.8 大数据 与安全即服务
12 云安全架构下 的大数据安全
12.1 大数据安全与云安全的关 系
12.1.1 大数据安全的需求
12.1.2 云安全保障大数据安 全
12 云安全架构下 的大数据安全
12.2 大数据的集成安全与云平 台保障技术
12.2.1 大数据来源安全所面 临的挑战
12.2.2 云平台的保障技术
3.5 Web信息挖掘和检索
3.2 Hadoop性能优化问题
3.4 并行化机器学习和数 据挖掘算法
3.6 大数据可视化计算与 分析
3 大数据热点问题 研究
3.1 大数据存储管理与索引查 询
3.1.1 大数据存储管理
3.1.2 大数据索引查询
3 大数据热点问题 研究
3.3 图数据并行计算模型和框 架
7.1 物联 网的基本 概念以及 与云计算
的关系
7.2 物联网 的体系
结构
7.3 物联网 的关键
技术
7.3.1 射频识 别技术
7.3.2 传感器 技术
7.3.3 通信技 术
7.4 物联网 的应用
7.5 物联网 与大数
据
8.1 智慧城市的定义以 及与云计算的关系
8.3 智慧城市涉及的关 键技术
8.5 智慧城市与大数据
2 大数据应用架构及关键技术
01
2.1 大数据应 用架构
2.1.1 MapReduce 2.1.2 Hadoop 2.1.3 Spark
02
2.2 大数据处 理技术
03
2.3 大数据存 储技术
04
2.4 大数据应 用技术
3 大数据热点问题研究
3.1 大数据存储管理与索 引查询
3.3 图数据并行计算模型 和框架
4 大数据时代的安全风险
4.1 大数据时代的安全 形势
4.2 大数据时代面临的 安全威胁
4.3 大数据时代的安全 需求
4.1.1 个体层面 4.1.2 企业层面 4.1.3 国家层面
02
第2部分 大数据与云计算
5 云计算概述
5.1 云计算的概 念
5.3 云计算的基 础架构
5.2 云计算的发 展背景
1.4 大数据的主要应 用
1.4.1 医疗行业 1.4.2 电子商务 1.4.3 电信行业 1.4.4 金融行业
1 大数据的基础
1.5 大数据的相关标准组 织
1.5.1 ISO/IEC JTC1 SC32 1.5.2 ISO/IEC JTC1 SG2 1.5.3 NIST 1.5.4 国内标准化工作进 展
13 基于云安全架构的物联网 安全
13.2 物联网信息安全需求
13.2.1 感知层信息安全需求 13.2.2 网络层信息安全需求 13.2.3 应用层信息安全需求 13.2.4 大数据时代的数据安全需求
13 基于云安全架构的物 联网安全
13.3 物联网信息安全保障
13.3.1 感知层信息安全保障 13.3.2 网络层信息安全保障 13.3.3 应用层信息安全保障
11.3.1 用户层 11.3.2 云服务提供层 11.3.3 云虚拟层 11.3.4 物理资源层
11 云安全架构及关键 技术
11.4 安全云服务
11.4.1 安全云定义 11.4.2 安全云特征 11.4.3 安全云关键技术
12 云安全架构下的大数据安全
A
C
E
12.2 大数据的集 成安全与云平台保
10.3 传统安全与云安全的区别
10.3.1 保护重点的不同 10.3.2 安全技术的不同 10.3.3 保护的规模不同 10.3.4 未来的发展趋势
10 传统安全与云安全 的关系
10.4 传统安全向云安全的演进
10.4.1 云计算的普及 10.4.2 云安全关键技术的突 破 10.4.3 业界统一标准的制定 和推广
9 云安全概述
9.3 云安全要素
9.3.1 可信云计算 9.3.2 安全防护技术 9.3.3 安全的管理制度 9.3.4 问责制
9 云安全概述
9.4 云安全相关标准 机构及其研究进展
9.4.1 ITU云计算安全标准及工作进 展 9.4.2 CSA云计算安全标准工作进展 9.4.3 NIST云计算安全标准工作进 展 9.4.4 ISO/IEC JTC1/SC27云计算 安全标准工作进展 9.4.5 CCSA云计算安全标准工作进 展
3.3.1 MapReduce模型
3.3.2 非MapReduce模型
3 大数据热点问题 研究
3.4 并行化机器学习和数据挖 掘算法
3.4.1 记数分布算法