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篇1：大数据环境下的数据安全研究论文
大数据环境下的数据安全问题是信息化时代必须解决的问题。文章阐述了大数据的概念及特点以及其存在的一些问题，再来分析大数据环境下影响信息安全的因素，最后对如何保证大数据环境下的数据安全提出一些方法。
大数据就是指数据信息量的规模非常巨大，从而导致无法以当前的主流工具在合理时间内进行正常的收集处理。它是一种数据量大且数据形式多样化的数据。随着大数据环境下的数据安全问题越来越突出，如何保证大数据环境下的数据安全对建设大数据环境具有重大的意义。
1 大数据的概念及特点
大数据就是指数据信息量的规模非常巨大，从而导致无法以当前的主流工具在合理时间内进行正常的收集处理。它是一种数据量大且数据形式多样化的数据。通过对它概念的研究可以得出它具有以下几个特点：(1)数据量大。大数据是数据信息来那个超大的资料，每天都会产生无数的数据，而且信息数据级别也越来越高。统计数据的级别PB的级别甚至更高。(2)形式多样。形式多样主要是指它的数据类型呈现出多样化的特点。随着信息技术的发展，越来越多的数据以非结构化的形式出现。比如视频、音频、图片等。据统计，非结构化数据在数据中的比重已经超过了80%。(3)价值密度低。大数据在运行过程中会产生大量有价值的信息，这些信息对于生产生活会产生非常大的帮助。但是大数据由于数据信息量太大，也就存在着价值密度低的特点。在很大一个数据统计中，可能有价值的信息只有很少一部分。
2 大数据环境下存在的问题
大数据环境下的数据存在以下几个关键问题。
2.1 可表示问题
大数据环境下的一些非结构化数据呈几何的形式在增长，数据的规模巨大，形式多样化使得用户对于数据的需求也呈现出多样化的趋势。数据的不断增大导致数据运行的效率却越来越低。对于这些多而杂的非结构化数据，如何表示将是一个非常重要的问题。
2.2 可靠性问题
大数据环境是一个非常庞大的网络环境，在网络开放和共享的时代，计算机数据面临着安全性和可靠性的考验。在大数据环境下，数据的收集和发布方式比以前更加的灵活，但一些不确定的数据将很有可能会造成数据的`失真，在网络开放的环境下，失真的数据就会影响巨大的负面影响。因此大数据环境下的数据的可靠性将是一个急需解决的问题。
2.3 可处理问题
由于目前的数据信息每天都以成千上万的形式增长，现有水文计算机处理能力已经很难有效地对其进行处理，在进行数据分析的过程中，需要研究一种新型的数据分析方法，将多种学科的计算方式相结合，对数据信息进行规律性的研究。
篇2：大数据环境下的数据安全研究论文
4.1 建立大数据信息安全体系
大数据的应用规划以及它的信息安全应要提高到发展战略的高度，对大数据进行系统的分类，明确一些重点的保障对象，强化对数据的监控管理。大数据环境是一个庞大的数据信息系统，要确保数据信息的安全性，需努力建立起一个完整的数据信息安全体系。
4.2 进行数据安全删除
当今信息安全技术当中一个极为关键的问题。所谓的数据安全删除指的就是对数据恢复正常的条件进行破坏，使数据在删除之后无法恢复，无法逆转。相对于部分敏感数据而言，数据安全删除是十分关键的。众所周知，普通文档实行删除操作仅仅是对其标记进行删除;高级格式化同样无法对数据区内的数据信息进行覆盖处理，因此不能将其叫做安全删除。
4.3 对动态数据进行安全监控
相对与静态的信息数据，动态的信息数据更容易产生安全问题。因此需要对动态数据进行安全监控，完善对于动态数据的安全监控机制。在对动态数据进行监控的过程中，必须要对分布式计算系统进行健康监控，以保证其健康运行。在一些大规模的分布式计算中，要对动态数据的细粒度进行安全监控和分析，对大数据分布式进行实时监控。
5 结语
随着信息化时代的到来，如今大数据环境下的数据不断增长。在大数据环境下的数据信息的安全性成为信息化时代的一个重要问题。对数据的安全性采取保障措施对整个大数据环境下的信息化发展具有非常大的意义。
篇3：大数据环境下的数据安全研究论文
3.1 自然灾害
自然灾害这里主要是指台风、龙卷风、飓风、地震、洪水、火灾等。随着信息技术的发展，网络已经成为世界人民生活中不可或缺的一部分。人们在使用计算机网络的过程中，有很多数据存储在服务器之中，并且经常与它们实时交互。在运营过程中，因为各种灾害例如火灾、停电、地震以及数据传送时线路的突然中断，将造成各种数据的丢失。
3.2 网络硬件
在信息化快速发展的今天，硬件虽然更新换代很快，但数据量的增长速度却是爆炸性的增长，进而造成以前的存蓄环境不能满足当前海量数据的需要，因此，应该对存储环境进行优化升级，使其能满足现今对数据存储的需要。在传输数据的过程中如果数据量过于庞大，而硬件设备由于老化导致传输速率的降低，那么网络的延迟可能会导致系统崩溃造成数据丢失，影响数据存储过程的安全。
3.3 操作失误
数据管理人员不管是面对怎样的应用软件，都有可能出现操作不当的情况。任何一个人在开展工作时都有可能会误删除系统的重要文件，或者修改影响系统运行的参数，以及没有按照规定要求或操作不当导致的系统宕机，尤其是进行数据库管理的工作人员，面对的数据量比较大，系统的运作也极为复杂，这都将导致操作不当或失误情况的发生，进而威胁到系统数据的完整性与安全性。
3.4 管理不善
由于存储系统越来越复杂，对管理维护人员的素质要求也越来越高，因管理不善而造成数据丢失的可能性会大大增加[2]。比如计算机网络中终端用户随意增减调换，每个终端硬件配备(CPU、硬盘、内存等)肆意组装拆卸、操作系统随意更换、各类应用软件胡乱安装卸载，各种外设(软驱、光驱、U盘、打印机、Modem等)无节制使用。
篇4：大数据环境下的电子商务安全研究论文
电子商务安全从整体上看可以分为计算机网络安全与商务交易安全两部分内容。因此，电子商务安全不仅是一个网络安全问题，还是一个商务安全问题。在大数据环境下，研究电子商务安全问题已经成为了一个迫切的学术任务。
1.大数据对电子商务的影响
1.1大数据带来的风险与机遇
不管是即时通信工具还是社交网络等，所有方面都会涉及到海量的数据，这使得大数据环境下安全形势与传统安全相比，变得更加复杂。大数据为传统安全带来的挑战表现在以下几点：
（1）大数据对数据的完整性与可用性带来了冲击，在防止数据丢失、被窃取以及被破坏的问题上存在着一定的难度，以往的安全工具已经满足不了大数据环境下的需求。
（2）数据中包括大量的企业数据、用户数据、个人数据以及各种行为数据等，这些数据都是集中储存，提高了数据泄露的概率，倘若这些数据被滥用，将会对企业的信息安全带来不利于影响。另一方面，大数据也促进者信息安全的发展。大数据为安全分析提供了新的可能，对于海量数据的分析能够促进信息安全服务提供商更好的规划网络异常行为，从而找到数据中的风险[1]。对实时安全与商务数据结合在一起的数据展开预防性研究，能够识别攻击的性质，防止被非法者入侵。网络被攻击后会留下种种痕迹，这些痕迹都以数据的方式隐藏在大数据中，运用大数据技术整合计算与处理资源能够更有效地应对信息安全威胁，促进找到攻击的源头。
1.2大数据对电子商务发展的影响
根据有关报告显示，从至，我国的数据将增加数十倍，数据将从346艾字节到8.6万亿千兆字节。这些数据主要来自不断增长的`互联网使用数据、社交网络、智能手机以及移动电视等。在互联网使用数据中最具有发展前景以及研究价值的领域体现在电子商务方面。淘宝每天新增的交易数据有10TB之多，eBay分析平台每天处理数据高大100PB，超过了许多交易所全天的数据处理量。在海量的交互数据中隐藏着重要的数据价值，数据已经成为所有经济领域的重要构成部分。大数据渐渐地成为了电子商务企业的重要部分，它也是体现公司价值的关键因素[2]。通过对数据展开收集、整合与分析，电子商务企业能够挖掘出新的商机，使得企业在激烈的竞争中立于不败之地。
2.大数据在电子商务中的应用
信息时代的主要特征就是数据与信息的快速发展与快速传播。这方面在电子商务领域也实现了深刻的体现。随着电子商务在各行和业尤其是零售行业的快速发展，并发访问量迅速增加，并且数据的类型也呈现出了复杂多变的发展趋势。大数据的核心价值就是细致地分析与利用信息。互联网中融入了由用户产生数据的模式，此模式提供了低成本、实时性强的数据。然而数据的真实性与可靠性还有待提高。电子商务与以往的销售方式相比具有数据的可获得性。在以往的销售过程中，企业很难掌握顾客购买的源头，倘若现在不购买以后是否会购买等问题，而在电子商务中能够掌握到顾客购买、收藏以及浏览等行为。通过这些信息能够促进企业更好地认识自己的产品，了解到自身在销售中存在的问题，从而可以为客户提供更加优质的服务。例如，在人们在逛淘宝时，会产生一些购买、浏览、收藏以及加入购物车等行为，这些行为都能够在服务器中留下痕迹[3]。这样可以帮助卖家去推测顾客的心理，比如是由于商品价格高、商品描述不完善以及缺货等问题。因此，企业就可以通过降价促销、上新品等策略去应对，帮助企业实现销售，提高利润。此外，在电子商务中企业还可以分析得出顾客的购买习惯等，从而依据顾客的购买习惯适当提醒顾客购买。
3.大数据环境下的电子商务安全问题
3.1电子商务的安全需求
目前，全球的各行各业都涉及了电子商务，然而所有的企业都面临着一个共同的问题，即电子商务的安全问题。因此，应当采用先进的安全技术，对网上的数据与信息的收发进行身份确认，从而保证双方信息传递的安全性、完整性等。
3.2大数据环境下的电子商务安全结构
在大数据环境中可以通过网络的安全基础设施GSI建立电子商务平台，可以提供共享的电子交易市场。各商家在自己的网站展现货物资源，货物资源由资源代理管理，形成局部的管理局，有规定的交易安全策略以及货物名称。在这个基础建立一个虚拟的电子交易市场，提供虚拟的货物资源以及全局安全侧裂，由交易代理管理交易。
3.3大数据环境中电子商务所面临的问题
大数据促进了电子商务的发展，然而同样也存在着许多问题，主要包括以下几个方面：（1）用户数据的安全与隐私问题。数据的开放性是大数据环境的特征之一，也是大数据实现个性化服务的重要因素，然而开放的同时应当保护数据的安全性与隐私性。用户在网络上的所有信息都可能被截取，并且用户本人可能不知道。（2）IT技术问题。电子商务大致包括“电子”与“商务”两部分，其中电子指的是计算机技术与网络技术，商务是其核心内容，电子商务倘若没有技术的支撑很难实现商务活动。然而大数据的数据量大等特点使得传统的关系数据库很难达到要求，并且没有合适的存储技术与分析处理技术。
4.结束语
在大数据环境下，数据是企业的资源也是企业的重要财产。大数据为电子商务企业带来了准确的营销定位以及崭新的商务模式，并且也带来了许多问题。安全问题是所有企业都十分关注的问题，因此相关技术人员应当深入研究出解决安全问题的方法，从而促进电子商务企业能够更好的发展。
参考文献:
[1]胡亚慧,李石君,余伟.大数据环境下的电子商务商品实体同一性识别.[J].计算机研究与发展,2015,(08),1794-1805
[2]杜艳绥.云计算环境下的电子商务安全问题及对策.[J].中国管理信息化,2015,(02),156
[3]马宗亚,张会彦,郝国森.云计算模式下的电子商务安全研究.[J].经营管理者,2014,(09),234
篇5：大数据环境下网络信息安全研究论文
大数据环境下网络信息安全研究论文
1大数据给网络信息安全带来的影响
大数据时代的来临给网络信息安全带来了很大的影响。第一，大量的数据在为人们提供更多信息的同时，也带来了一定的安全隐患。由于网络环境开放性的不断扩大，网络共享平台在一定程度上也为hacker攻击提供了有利条件，一些隐私和隐秘的数据大大增加了泄露的风险。如果对这些数据管理和使用不当，就会产生一定的风险。而这些数据又具有一定关联性的话，则将严重影响网络信息安全。第二，大数据时代的到来还会伴随巨量数据的不断集中与增加，同时计算机病毒也将不断地涌现并更新。
目前计算机病毒的总体数量已经达到3万余种，并且正以每月400多种的速度递增，病毒的侵入性和顽固性也在不断提升。同时，它还具有传播性、潜匿性和间不容发性。如果一台计算机遭到病毒的攻击并入侵感染，那么计算机系统就很有可能被破坏，轻则造成原有数据的丢失，重则会使得服务器整体结构混乱，以至无法使用和修复，造成严重的网络信息安全问题。第三，大数据环境下的数据量，具有非线性增长的特征，也就是说在大数据时代，数据量的增长具有很强的不确定性。再加上各式各样的数据存储在一起，尤其是大数据中约有80％以上的数据属于非结构化数据类型（即包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频、视频信息等等），它们在存储方面也比单纯的结构化数据更为复杂，容易造成大数据下的数据存储管理混乱，从而很容易出现数据存储安全方面的防护漏洞。第四，在大数据时代，数据的价值不仅仅局限于它最开始被收集的目的，而在于它可以更多地服务于其他目标而被重复利用。因此，大数据的价值将远远大于最开始使用的价值，而是等同于每一次使用所产生价值的总和。所以，当数据变得越来越有价值，保护数据信息的安全也就成了更为关键性的问题。而目前，数据这种资源并没有作为一项知识产权受到保护，也缺乏相关的法律法规对数据的安全性及利用性进行有效的保障，更没有专门的数据保障法，因此，从法律保障的角度来看，它并不足以应对可能的盗窃和挪用。这无疑也给网络信息安全带来了一定的'隐患。
2加强网络信息安全防护的应对方案
2.1提高安全防范意识
工作人员在使用计算机时必须要树立安全防范意识，真正能意识到网络潜在的各种风险以及计算机面临的各类安全隐患。在日常的工作中还要养成良好的网络计算机使用习惯。对于一些来历不明的邮件和链接，必须时刻保持警惕，不要轻易打开，更不要随意登录不良网站和浏览不良网页。因为这些都很可能带有计算机病毒，会利用计算机漏洞对其进行攻击，这些都严重威胁了计算机网络信息的安全。因此，要大力开展网络信息安全的宣传工作，例如，积极组织相关的安全技术讲座或培训，努力提高工作人员的安全防范意识，对信息数据的管理和使用也更加规范和恰当。
2.2积极运用多种技术手段
加强网络信息安全防护，就要积极运用目前已掌握的多种技术手段，例如防火墙技术、病毒防范技术、网络入侵检测技术、网络安全扫描技术、数据加密技术、信息备份与恢复技术等。防火墙技术是最常用的保护计算机网络安全的技术。防火墙就相当于隔离层，它能够有效阻止外部病毒侵入内部网络资源，还能有效阻挡信息的传送，对于网络中互相传播的信息可以进行安全防范方面的检测，以保障信息数据不会受到外界非授权信号的威胁。病毒防范技术可对计算机系统进行定期或不定期的安全检查，对侵入计算机的病毒进行查杀，以此来保障计算机不受病毒的侵害和影响，从而有效保障信息数据安全。网络入侵检测技术则是一种网络实时监控技术，当计算机一旦受到攻击，它就会作出相应的反应，比如自行切断网络、通知防火墙阻挡等。网络安全扫描技术可以让网络管理员发现计算机系统中的安全漏洞，并及时采取积极的防范措施，避免病毒入侵。数据加密技术是在数据传输和数据管理的过程中通过加密的形式来保障数据信息的安全性。尤其是数据在不同的网络之间进行传递时，很容易对数据安全产生威胁，使用加密技术就能很好地对所传递的数据信息进行保障。信息备份与恢复技术就是指将重要的数据信息进行备份，当计算机受到hacker不法攻击或工作人员操作失误误删数据时，都能够及时将数据恢复，使损失减小到最低。
2.3对“大数据”进行不断的研究和创新
由于大数据所具有的4V特征，尤其是其体量大、类别多、结构复杂，所以对大数据进行管理时不能单单依靠传统的技术手段。在大数据时代，保障网络信息安全，特别是保障大数据的安全，最主要的还是应该在技术上不断研究和创新。例如，传统的数据加密技术，通常都是针对一些中小规模的加密方式，面对大数据巨量的数据集，它很难满足其要求。我们只能根据不同的数据存储需求，来给数据做适当的加密保护。还有数据的备份和恢复技术等，在大数据面前依然显得有些捉襟见肘，针对应用领域大数据备份和恢复技术仍旧需要进一步发展和创新。因此，我们不仅要掌握最新的安全管理理论以及利用最新的安全软件技术，还要对大数据进行不断的研究和创新，无论是在网络通信还是信息存储等方面都要加强对重要数据的保护。
2.4积极开展网络安全法制化建设
随着大数据时代的来临，全世界对网络信息安全都更加关注。据美国《金融时报》的报道，目前全球平均每20s就发生一次网络计算机入侵事件，超过1/3的网络防火墙被攻破，而我国所面临的形势则更为严峻。为避免网络计算机入侵事件的发生，除了技术防护之外，当然还有法律保障的问题。尽管我国现存众多关于网络安全方面的规范性文件，但是已出台的条例和规定却缺乏系统性。一些相关的法律法规也过于笼统，缺乏可操作性。这是因为，目前我国现有的网络安全立法主要以部门规章和地方性法规为主，而缺乏网络信息安全的基本法。所以，要保障大数据背景下的网络信息安全，既要加快网络信息安全基本法的确立，又要出台维护网络信息安全的配套措施，积极创新管理方法，更要完善已有立法，加大对损害网络信息安全行为的打击力度。从立法层面，使大数据在挖掘、利用和保护方面做到有法可依，让数据开放和数据挖掘、数据保护走上法制化轨道，让网络信息安全得到有力保障。
3结语
大数据时代的来临为人们提供了更多的知识和信息，也带来了新的机遇和前景，同时也增多了网络信息安全的困难和挑战。在网络信息安全遭遇日益严重的危机的情境下，我们首先应该树立安全意识，努力学习网络安全知识，同时，要更加积极地将科学技术应用于网络安全体系中，不断加大科技力量的投入，以更好地发挥其在网络信息安全中的防护作用。还要积极推动法制建设，使网络信息安全做到有法可依，切实发挥法律的保障作用。在大数据时代，数据的价值得到广泛提高，网络信息安全的问题也呈现眼前。我们不仅要打破数据的割据与封锁，还要全力保障数据的安全，真正让大数据助力信息的发展。
篇6：探析基于大数据环境下的数据安全论文
探析基于大数据环境下的数据安全论文
一、大数据的概念
大数据是互联网技术和云计算技术迅猛发展的产物，指的是无法在规定的时间内使用当前通用的数据管理工具进行收集处理的规模巨大且形式多样化的数据信息。大数据的研究如今已成为国内外学者、政府机构、研究机构广泛关注的前沿科技。其主要来源是人们在使用互联网和各种终端设备所产生和输出的各种文字、图片或者视频、文件等种类繁多的数据信息。
二、大数据环境的特点
通过对大数据概念的研究我们可以看到大数据环境的特点如下：
(一)数据量大且呈几何级数增长趋势
大数据时代的来临，各种智能终端、移动设备、传感器以及社交网络每时每刻都有大量的数据产生，并且呈现出几何级数的增长趋势。预计至，全球电子数据将会超过35ZB。
(二)数据形式多种多样
随着信息化技术的发展，大数据中的主流数据由以普通文本为代表的结构化数据逐步演化为自由文本形式存在的非结构化数据。互联网技术的发展改变了传统数据的二维结构，随着手机及各种终端设备应用范围的拓展，网页、图片、音频视频等非结构化数据的发展显得尤为迅速。统计结果显示，非机构化数据在大数据中所占的比例已达百分之八十以上。
(三)价值密度低
对大数据进行分析可以获得大量有价值的信息，可以对生产生活起到一定的指导作用，因为数据来源的不同，获得的数据信息也是复杂多样，因此大数据以成千上万倍的速度增长，这使得大数据的存储和计算分析成本大大提高。同时也导致大数据的统计缺少细化处理，信息的价值含量低。
(四)具有高效的运算速度和运算能力
大数据的运算系统属于一个分布式机构的系统，以海杜普大数据框架为基础，充分发挥集群的效力，来使自身达到高效的运算速度和运算能力。信息数据发掘技术的不断发展以及大量应用程序的开发和使用和搜索引擎的使用推广必然会使大数据提取和分析变得更快更高效。
三、大数据环境下存在的数据安全问题
(一)网络技术的发展普及发展使数据安全面临巨大风险
随着互联网技术的全球推广使用以及无线路由器、服务器等设备技术的发展，网络的日常应用越来越便捷，信息数据的获取也越来越高效，同时不同行业大数据资源共享也变得十分便利。网络的发展给信息资源提供了一个开放的共享平台，在这个平台之上可以对大数据进行快速的'整合分析，并且对有效数据进行整理共享。但是安全问题也接踵而至，开放的网络平台随着使用对象的变换，将众多大数据相互关联，使得网络骇客窃取数据信息变得十分容易。一旦数据泄露，数据的价值也将被窃取，并且数据产生者的个人隐私也将受到威胁。
(二)大数据环境下信息的可靠性下降
大数据环境产生于信息量巨大的网络环境，而且数据的增长传播又十分迅速，虽然数据收集的方式相比传统结构数据更加灵活方便，但是大量的数据给数据的处理分析工作带来了很大的难度，数据的不确定性会造成数据信息失真，在传播速记极快的网络平台，失真的数据可能会产生负面影响，因此在大数据环境下，信息的可靠性大大降低。
四、大数据环境下数据安全的保证措施
(一)建立健全大数据安全管理体系和管理制度
大数据环境是由大量数据信息构建的信息系统，为了保证信息数据的安全可靠性，首先要建立一个安全的数据管理系统，明确重点数据保护的对象，加强对数据信息的监管。当下网络安全形势不容乐观，数据安全已经不仅仅涉及个人隐私保护层面，也与国家安全息息相关。掌管网络数据的相关政府部门应该加强大数据环境下数据安全问题的制度建设。利用制度和政府监督来加快数据安全的规范化。这样不仅可以使数据管理安全有序，也使得数据信息的资源共享更加安全、便捷，同时可以进一步强化网络数据信息的监督和惩罚职能。还应对数据盗窃、非法数据泄露等行为进行严厉处罚。
(二)提高数据信息保护技术
想要保证信息数据不被盗取、恶意攻击，就要以技术为依托，做好系统的防御工作，把安全风险降到最低，阻止各类安全事故的发生。可以通过设置数据访问权限、对数据进行加密备份、划分安全区域、设置数据隔离区等从技术上阻断安全隐患并且定期进行系统维护、进行数据备份，并对大数据进行实时监控。
(三)提高用户及数据存储管理人员的数据保护意识
当下人们的数据保护意识普遍薄弱，采取的数据安全保护措施较少，一些数据管理人员利用职务之便售卖数据信息的现象也屡见不鲜，因此采取一些培训、数据安全教育来加强使用者数据保护的法律意识和从业人员的数据保护道德意识是十分必要的。数据保护意识不仅让人们在日常生活中保持一个良好的网络使用习惯，也为大数据环境下数据安全的保护打下基础。除此之外，加强从业人员的信息保护技能也是必不可少的，能够及时对数据进行审核监控，可以大大降低数据安全风险。
五、结束语
互联网的发展让我们迎来了信息时代，信息时代以其巨大的数据增长速度造就了大数据环境。如何在大数据环境下保证数据信息的安全是当今信息领域的重要研究课题。根据当下大数据环境的形式，制定合理有效的数据保护措施，发挥大数据的价值来为信息技术的发展做出贡献是我们共同努力的方向。
篇7：云计算环境数据安全研究论文
云计算环境数据安全研究论文
云计算是网格计算、分布式计算、效用计算等技术发展融合的产物，如今普及速度非常快。亚马逊、谷歌、微软等企业向用户提供了在云环境中开发应用和远程访问应用的功能。由于云环境的数据托管给服务商存储在远程服务器中，且应用数据通过互联网传输，数据存储和传输安全是一个重要的问题。在实现云计算之前，首先应该解决由此带来的安全问题。论文描述了云计算中数据安全相关的挑战，研究了对于数据安全不同层面的解决方案。
1 引言
云计算是基于下一代互联网的计算系统，提供了方便和可定制的服务供用户访问或者与其他云应用协同工作。云计算通过互联网将云应用连接在一起，向用户提供了在任意地点通过网络访问和存储数据的服务。
通过选择云服务，用户能够将本地数据副本存储在远端云环境中。在云环境中存储的数据能通过云服务提供商提供的服务进行存取。在云计算带来方便的同时，必须考虑数据存储的安全性。如今云计算安全是一个值得注意的问题。如果对数据的传输和存储不采取合适的手段，那么数据处于高风险的环境中，关键数据泄露可能造成非常大的损失。由于云服务向公共用户群提供了访问数据的功能，数据存储可能存在高风险问题。在后续章节中，本文首先介绍了云计算模型，然后针对云计算本身的属性带来的信息安全问题，研究了已有数据安全解决方案的应用范围。
2 云计算应用模式
云计算的应用模式主要有软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)、基础设施即服务(IaaS)等。在SaaS中，厂商提供服务供客户使用，客户使用服务在云基础架构中运行应用。SaaS相对比较简单，不需要购买任何硬件，使用容易。但是数据全部保存在云端，且存放方式不受用户控制，存在安全隐患。PaaS则通过使用云计算服务商提供的中间件平台开发和测试应用，例如谷歌的App Engine。由于不同的中间件平台提供的API不一样，同一个应用不能再不同的平台通用，存在一定的兼容性问题。在IaaS模型中，用户可以控制存储设备、网络设备等基础计算架构，或者直接使用服务商提供的虚拟机去满足特定的软件需求，灵活性高但是使用难度也比较大。
随着云计算的蓬勃发展，云计算安全作为不能忽视的层面，应该引起足够的重视。如果对数据的传输和存储不采取合适的手段，那么数据将处于高风险的环境中。由于云计算向用户群提供了访问数据的功能，不论采用三种主要应用模式的任意一种，数据都存储在公共平台中，由此带来了数据存储和传输的安全问题。
3 数据安全挑战
3.1 数据保障
当多个用户共享同一个资源的时候存在资源误用的风险。为了避免这个风险，有必要对数据存储、数据传输、数据处理等过程实施安全方面的措施。数据的保护是在云计算中最重要的挑战。为了加强云计算的安全，有必要提供认证授权和访问控制的手段确保数据存储的安全。数据安全的主要几个方面：健壮性——使用测试工具检查数据的'安全脆弱性，查看云计算应用是否有常见的漏洞，比如跨站脚本、SQL注入漏洞等;保密性——为了保护客户端数据的安全，应当使用资源消耗少的瘦客户端，尽量将客户端的功能精简，将数据的运算放置在云服务端完成;可用性——数据安全中最重要的部分，具体实施情况由厂商和客户直接协商决定。以上措施决定了数据的可用性、可靠性和安全性。
3.2 数据正确性
在保证数据安全的同时也要保证数据的正确性。每个在云计算中的事务必须遵守ACID准则保持数据的正确性。否则会造成数据的“脏读”，“幻读”等现象，造成数据的不准确，事后排查花费的代价高。大多数Web服务使用HTTP协议都面临着事物管理的问题。HTTP协议本身并不提供事务的功能，事务的功能可以使用程序内部的机制解决。
3.3 数据访问
数据访问主要是指数据安全访问管理机制。在一个公司中，应根据公司的安全条例，给予不同岗位职工特定数据的访问权限，保证该数据不能被公司的其他员工访问。可以使用加密技术保证数据传输安全，采取令牌管理手段提升用户密码的猜解复杂程度。
3.4 保密性
由于在云环境中，用户将文本、视频等数据存储在云端，数据保密性成为了一个重要的需求。用户应该了解保密数据的存放情况和数据的访问控制实施情况。
3.5 数据隔离
云计算的重要特征之一是多用户租用公共服务或设备。由于公用云向所有用户提供服务的特点，存在数据入侵的可能。通过注入代码等手段，可能造成云端存储的数据被非授权获取。所以有必要将用户数据和程序数据分开存储，增加数据被非授权获取的难度。通常可以通过SQL注入、数据验证等方式验证潜在的漏洞是否存在。
3.6 数据备份
云端数据备份主要目的是在数据意外丢失的情况下找。数据丢失是一个很普遍的问题，一份的调查表明，66%的被访者声称个人电脑的文件存在丢失情况。云端数据备份还可以方便将数据恢复到某个时期的版本。云计算作为公用服务，已有大量用户使用网盘将数据副本存储在云端，但是还有很多应用的业务数据未在用户本地设备中存储。无论云端存储数据的性质，云端都应定时将存储的数据备份，保障云服务的正常运行。
3.7 法律法规风险
在云计算中，数据有可能分布存储在不同的国家和地区中。当数据被转移到其他的国家和地区中后，必须遵守当地的法律法规。所以在云计算中，存在数据放置地理位置的问题，客户应当知晓数据存储的地理位置防范风险。
4 数据安全解决方案
对于数据安全问题，需要方案解决云环境中数据潜在的风险。其中由于云环境的公用特性，数据保密应当作为主要解决目标。针对上节的数据保障、正确性、访问等问题，多位云计算安全专家在不同层面已先后提出了几套完整的解决方案，其目标主要是保证云环境中数据共享的安全性。在不可信的公共云环境中，数据共享的同时保证数据对第三方的保密性。
4.1 基本方案
数据加密是一个比较好的保证数据安全的方案。在云端存储数据之前最好能先加密数据。数据的拥有者能将数据的访问权给予特定的用户群体。应当设计一个包括认证、数据加密、数据正确性、数据恢复等功能的模型去保证数据在云端的安全。
为了保证数据不能被非授权访问，将数据加密使其完全对于其他用户无法解析是一个比较好的方法。在上传数据到云端之前，建议用户验证数据是否在本地有完整的备份，可以通过计算文件的哈希值来验证数据是否一致。数据传输应当采用加密方式，防止敏感信息被中间人监听。SaaS要求必须在物理层面和应用层面将不同用户的数据隔离。可以使用采用基于角色的访问控制或者是自主访问控制，以及分布式的访问控制架构控制云计算中的数据访问。一个设计良好的访问控制机制可以极大地保护数据的安全，还可以采用入侵防御系统实时监测网络入侵。入侵防御系统主要功能为识别可疑行为，记录行为的详细信息并试图阻止。
上述基本方案可以解决数据保障、数据正确性、数据访问及保密性等问题。但是，在实际应用中没有考虑效率，仅仅作为基本手段不能满足用户云环境数据共享的特定需求。
4.2 属性基加密
属性基加密(Attribute-based Encryption)相对于传统的公用密钥加密具有很大的优势。传统的公用密钥加密采用公私钥对，公钥加密的信息只能用私钥解密，保证了仅有接收人能得到明文;私钥加密的信息只能用公钥解密，保证了信息的来源。公钥基础设施体系和对称加密方式相比，解决了信息的保密性、完整性、不可否认性问题。属性基加密则在公用密钥加密的基础上，更多考虑了数据共享和访问控制的问题。在属性基加密系统中，密钥由属性集合标识。仅当公私钥对指定的属性相同或者具有规定的包含关系时，才能完成解密密文。例如，用户如果为了数据安全将文档加密，但是需要同公司的人能解密该密文，那么可以设置密钥的属性位“组织”，只有属性位“组织”为该用户公司的密钥才能将该密文解密，不满足条件的密钥则不能解密，如图1所示。
属性基加密分为密钥策略(KP-ABE)和密文策略(CP-ABE)。KP-ABE模式中，密文具有属性集合，解密密钥则和访问控制策略关联。加密方定义了能成功解密密文的密钥需要满足的属性集合。KP-ABE模式适用于用户查询类应用，例如搜索、视频点播等。CP-ABE模式中，加密方定义了访问控制策略，访问控制策略被包含在密文内，而密钥仅仅是属性的集合。CP-ABE模式主要适用于访问控制类应用，例如社交网站、电子医疗等。
属性基加密方式，不仅可以应用在云存储共享中，在审计日志共享方面也有很广泛的应用。审计日志共享大都存在时间段的限制，属性基加密方式可以在密文中添加时间属性位和用户属性，提供对不同用户共享不同时间段日志的功能。属性基加密紧密结合了访问控制的特性，在传统公用密钥的基础上，提高了数据共享的方便程度。
属性基加密虽然提高了数据共享的方便程度，但是没有从根本上解决云环境数据加解密过程中，解密为明文导致的敏感数据泄露问题。
4.3 代理重加密
由于云环境是公用的，用户无法确定服务提供商是否严格的将用户资料保存，不泄露给第三方。所以，当用户之间有在云环境中共享资料的需求时，必须考虑资料的保密性问题。
用户A希望和用户B共享自己的数据，但是不希望直接将自己的私钥Pa给B，否则B能直接用Pa解密自己采用私钥加密的其他数据。对于这种情况，有一些解决方案。
(1)用户A将加密数据从云端取回，解密后通过安全方式(例如采用用户B的公钥加密)发送给用户B。这种方式要求用户A必须一直在线，存在一定的局限性，并且数据量比较大时，本地耗费的计算量可能非常大。
(2)用户A可以将自己的私钥给云服务提供商，要求提供数据共享的服务。在这种情况中，用户A必须相信云端不会将私钥泄露。
(3)用户A可以采用一对一加密机制。A将解密密钥分发给每个想共享数据的用户，A必须针对每个用户生成并存储不同的加密密钥和密文。当新用户数量很多时，这个方案造成了磁盘空间的大量占用，存储数据冗余度高。
代理重加密(Proxy Re-Encryption)手段可以很好的解决云环境数据共享的问题。代理重加密手段设立了一个解密代理。首选A由私钥Pa和B的公钥Pb计算出转换密钥Rk。转换密钥可以直接将由私钥Pa加密的密文转加密为由公钥Pb加密的密文。在转换过程中，A的原始密文不会解密为明文，而转加密后的密文也只能由用户B解密。当用户B想访问A共享的资料时，只需要解密代理使用Rk将A的密文转换为只有B能解密的密文即可。这种机制保证了包括云在内的所有第三方都不能获取A共享给B的明文，如图2所示。
代理重加密解决了云环境中数据共享而不泄露明文的基本问题，侧重于数据的保密。该技术手段关注数据的保密性，未考虑实际应用中数据共享方便程度等其他问题。
4.4 基于代理重加密的属性基加密方法
代理重加密技术可以和在云存储中使用的属性基加密机制结合，属性基加密侧重于加密方面的访问控制，而代理重加密从加密手段上保证了数据的隐秘性。通过将这两种机制结合，用户可以更加高效的分享数据。数据拥有者可以根据新的访问控制规则生成转换密钥，然后将转换密钥上传至云服务器，服务器将原有的密文转加密为新的密文。新的密文在不影响原有用户解密的情况下，可以使新用户成功解密。而在转换原有密文的整个过程中，服务器无法将密文解密为明文。
该类加密方法既保证了转换效率，又保证了数据的保密性。此类方法中，不考虑抗选择密文攻击的算法计算转换密钥的资源消耗相对较小，考虑了抗选择密文攻击的算法资源消耗量和密钥属性基的大小正相关。
5 结束语
虽然云计算是一个带来了很多益处给用户的新兴技术，但它也同时面临着很多安全方面的挑战。本文说明了云计算方面的安全挑战和对应的解决方案，从而降低云计算可能带来的安全风险。为了保证云存储的安全访问，在技术层面，可以采用健壮的数据加密机制;在管理层面，采用合适的令牌管理机制，分发令牌给用户从而保证数据只能被授权的访问。随着云计算的普及，相信云服务提供商和用户对于云环境数据安全方面会越来越重视。在相关安全策略实施后，云计算能在提供良好服务的同时，让用户使用更加放心。
篇8：浅析大数据环境下的个人信息安全保护论文
随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，以及智能终端、数字地球、智慧城市等信息体的普及和建设，个人通过智能手机及其他智能移动设备就能完成购物支付、资金转账、交水电费用等，极大的方便了人们的生活，同时，全球数据量出现爆炸式增长。个人在社交网站上的每天共享的内容超过50亿，并且在其他医疗卫生、金融、电商等各行业也有大量数据在不断产生。全球信息总量已经达到2.7ZB，而到这一数值预计会达到8ZB。
大数据以其数据收集整理与分析的高效性极大的推动了网络的进步和社会的发展。这一现象引发了人们的广泛关注。在学术界，图灵奖获得者JimGray提出了科学研究的第四范式，即以大数据为基础的数据密集型科学研究;《Science》也推出类似的数据处理专刊。在我国，20中国通信学会、中国计算机学会等重要学术组织先后成立了大数据专家委员会，为我国大数据应用和发展提供学术咨询。
大数据以其数据收集整理与分析的高效性极大的推动了网络的进步和社会的发展。但目前大数据的发展仍然面临着许多问题，安全与隐私问题是人们公认的关键问题之一。单纯通过技术手段限制对用户信息的使用，实现用户隐私保护是极其困难的事。当前很多组织都认识到大数据的安全问题，并积极行动起来，如何保护好社会网络的个人信息安全是非常值得思考的一个问题。
1大数据概述
1.1大数据的定义
目前，对于大数据尚无统一解释，普遍的观点认为，大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。从信息安全的角度看，大数据是指规模和格式前所未有的大量数据，它是从企业的各个部分搜集而来，它们相互关联，技术人员可以据此进行高速分析。
1.2大数据的特点
大数据的常见特点包括：数据量大(Volume)、类型多样(Variety)、运算高效(Velocity)、产生价值(Value)。
1.2.1数据量大(Volume)
大数据时代，各种传感器、移动设备、智能终端和网络社会等无时无刻不在产生数据，数量级别已经突破TB，发展至PB乃至ZB，统计数据量呈千倍级别上升。据估计，2012年全球产生的数据量将达到2.7ZB，20将超过8ZB。
1.2.2类型多样(Variety)
目前大数据不仅仅是数据量的急剧增长，而且还包含数据类型的多样化发展。以往数据大都以二维结构呈现，目前随着互联网、多媒体等技术的快速发展和普及，视频、音频、图片、邮件、HTML、RFID、GPS和传感器等产生的非结构化数据，每年都以60%速度增长。预计，非结构化数据将占数据总量的80%以上。
1.2.3运算高效(Velocity)
基于云计算的Hadoop大数据框架，利用集群的威力高速运算和存储，实现了一个分布式运行系统，以流的形式提供高传输率来访问数据，适应了大数据的应用程序。而且，数据挖掘、语义引擎、可视化分析等技术的发展，可从海量的数据中深度解析，提取出所需的信息，是大数据时代对数据管理提出的基本要求。
1.2.4产生价值(Value)
价值是大数据的终极目的。特别是激烈竞争的商业领域，数据正成为企业的新型资本，企业都在追求数据最大价值化，在数据量高速增长的情况下，通过挖掘数据有用信息，从中获得有价值的信息，对于企业至关重要。同时，大数据价值也存在密度低的特点，需要对海量的数据进行分析才能得到真正有用的信息，最终形成用户价值。
2大数据面临的挑战
社会网络的不断发展将每个人都曝光在这种没有个人隐私的环境下，大数据时代下的个人信息被各种网络团体进行恶意泄露和传播。个人信息处于非常危险的环境中，比如各种网络论坛里对个人进行“人肉”，个人的各种信息都被迫公开，给当事人带来了非常坏的影响。当前大数据时代下的社会网络发展迅速，极大的丰富了人们的文化生活，通过互联网能够有效及时的获取各样各种的信息，并且能够做到远距离的及时交流。通过网络能够获得一些自信和满足感，但是大数据时代的个人信息安全性非常的低，个人信息极易被不法分子获取用到不正当的途径上去。
大数据时代下的社会网络特征是非常明显的，网络中的信息呈现出非常多样化的形态，各种信息数据以各种形态存在于网络上，例如视频形式、声音形式、图片形式、文字形式进行信息传播与交流。网络的方便快捷加快了社会的进步，各种社交平台的出现，利用网络进行购物并支付货款等牵涉到个人的真实有效信息，这些个人信息被互联网企业通过大数据进行整理与保存，某些不法分子会利用一些技术手段窃取用户的个人信息用于商业行为，这些个人隐私对于用户来说是非常重要的，比如好多人会收到各种莫名其妙的推销电话，这就是个人信息被泄露的一个直观现象。
2.1大数据中的个人隐私泄露
个人在网络社会进行各种活动时最基本的一点就是要确保自己各种网站私人账户的安全，确保个人隐私不会被第三方企业或个人所获取。大数据时代下的现代网络促进了时代的进步，各种网站的出现将公民更多的投入到网络社会中，现代社会的个人离不开网络社会，通过各种账号能够实现用户多种多样的需求。用户在申请个人账号时往往都是通过自己的手机号或者邮箱账号作为账户名进行关联，这种数据之间的关联虽然非常对用户来说非常方便快捷，但是其风险是较高的，一个账号被盗可能会引起其他账户信息的泄露，账户安全问题在大数据时代显得更加严峻。大数据时代背景下用户的个人隐私安全问题日渐突出。当今社交网络的非常火爆，用户通过各种各样的社交软件与外界进行沟通与交流。用户通过分享自己的位置、发布照片等多种多样的形式与其他用户进行深度交流。这些信息都会被这些社交软件进行数据化处理，形成各种数据存储在云平台里。虽然在社交网络中分享自己的心情和照片能够增加自己的愉悦感，但对于某些较为隐私的信息还是不想被他人获取并发布到网络世界中。当前情况下，一些大数据公司在进行数据的处理和分析过程中，并没有根据用户的具体隐私进行正确的分类，对于某些用户的个人隐私进行整理并当成商品售卖给其他企业或个人，严重影响了用户的隐私，给用户造成了不同程度的困扰。因此，作为处理大数据的互联网企业不能以任何名义去泄露用户的个人隐私，要充分保证用户个人信息的安全性。积极采取各种技术手段有效的保护好用户的个人信息，保证用户在网络社会当中的合法权益。
2.2个人信息控制权弱化
跟传统环境作比较用户个人信息控制权弱化程度太高。互联网社会的飞速发展，信息在这个世界的传播速度超越先前的任何一个时代，互联网社会的公民对于个人信息的控制程度达到了最低的限度，个人隐私非常容易被暴露到网络社会当中。特别是大数据时代的发展，数据的处理能力得到了质的飞跃，公民个人的所有信息被整理成数据的形式存在于互联网当中，数据公司通过对个人数据的合理分析能够迅速的'定位到个人，个人对于信息的控制权遭到了极大的削弱。
篇9：浅析大数据环境下的个人信息安全保护论文
3.1数据匿名保护
大数据的匿名更为复杂，大数据中多元数据之间的集成融合以及相关性分析是的上述那些针对小数据的被动式保护方法失效，与主动式隐私管理框架相比，传统匿名技术存在缺陷是被动式地防止隐私泄露，结合单一数据集上的攻击假设来制定相应的匿名化策略。然而，大数据的大规模性、多样性是的传统匿名花技术顾此失彼。
对于大数据中的结构化数据而言，数据发布匿名保护是实现其隐私保护的核心关键技术与基本手段，目前仍处于不断发展与完善阶段。在大数据场景中，数据发布匿名保护问题较之更为复杂：攻击者可以从多种渠道获得数据，而不仅仅是同一发布源。对网络用户中的匿名技术以及对于大数据网络下的数据分析技术和相关的预测技术对于网络的营销业务的发展都有着非常重要的促进作用，相关的企业还要进一步对匿名技术进行研究，保证用户的个人信息安全以及数据之间的应用安全。
3.2加强数据的监管
海量数据的汇集加大了隐私信息暴露的可能性，对大数据的无序使用也增加了信息泄露的风险。在监管层面，明确重点领域数据库范围，制定完善的数据库管理和安全操作制度，加大对重点领数据库的日常监管。在企业层面，加强企业内部管理，制定设备尤其是移动设备的安全使用规程，规范大数据的使用流程和使用权限。
3.3建立和完善法律法规
在我国现阶段个人信息安全法律法规与大数据技术同步跟进还是新生事物，行业内部仍在不断地摸索中努力前进，在其发展的过程中也会有很多的挑战，比如法律法规相对不够健全，相关的用户信息不能进行安全的保护等等。《信息安全技术公共及商用服务信息系统个人信息保护指南》作为个人信息、保护方面的最高国家标准于2月1日开始实施，这项标准主要是在整个大数据的环境下对用户个人信息的安全性以及合理利用性进行相应的标准规定，这就进一步保证了在对用户个人信息处理过程中的规范性。所以，在目前我国大数据的背景下，如果想要进一步对个人信息的安全进行保护，就要对相关的法律法规进行相应的建立和完善。
3.4安全体系建设
在目前我国大数据环境下的社会网络，要对网络行业的相关规范标准以及相关的公约进行相应的建立，要想保证我国的社会网络行业在目前我国社会经济的发展背景下能够进一步提升，在市场上能够占有一定的地位，就要对相关的建立相应的安全体系，并且对用户的信息安全进行进一步的保障，保证用户能够对网络行业产生一定的信任，并且能够在目前大数据的环境下能够获取一定的收益。
3.5提高个人安全意识
提高个人的安全意识是社会网络用户在大数据时代主动保护个人信息、安全的有力措施。如学习信息安全基本保护措施，加强对信息安全知识的拓展，不仅能够帮助用户对相关的网络病毒特征进行了解，还进一步提升了自身的信息安全保护意识，进而保护其他用户的个人信息安全。还要对用户的信息进行及时的备份，提高用户的信息安全保护的意识。
对于网站以及相关的网络应用要进行相应的控制，保持其合理性的应用，在使用网络的过程中要对各个方面进行考虑，不要将个人信息过多的放入到网络中去，对于分享的照片以及地理位置等等个人信息要进行相应的控制，还要对陌生人进行相应的访问权限设置，对于自己的个人信息要能够把控住，保证自己信息的安全性。
在访问网站时，会产生很多注册的信息，在注册的过程中要保证自己的个人信息不被透露。用户还要进行定期的个人信息安全教育，根据相关数据表明，用户信息在进行相关的安全教育之后，对于其个人信息的保护意识也就有所提升。在目前大数据的背景下，相关的用户要对网络中相关的隐私安全保护公约进行更多的了解，主动地进行自身信息安全的保护。
4结语
综上所述，目前在我国大数据的网络环境下，我国的网络技术一直在发展，用户对于相关信息的获得以及使用都得到了相应的发展。随着科技信息的不断发展，个人信息的安全也就产生了一定的问题，而大数据面临的安全挑战却不容忽视。当前对大数据安全与隐私保护的相关研究还不充分，只有通过技术手段与相关政策法规等相结合，加强对目前大数据的安全管理，进一步提升网络安全性，才能更好地解决大数据环境下的个人信息安全保护问题。
篇10：大数据环境下的计算机网络信息安全的论文
大数据环境下的计算机网络信息安全是一个复杂的课题，不仅涉及到网络硬件、软件、内容安全，也涉及到管理与信息传播安全等众多安全问题。
因此，要加强大数据环境下的网络安全就必须建立数据存储、数据应用与数据管理方面的安全控制措施，为网络安全奠定良好的基础。
伴随着物联网技术、云计算技术的高速发展，以及应用模式的改变，全球数据量呈现高速增长状态，数据量的高速增长，不仅为人们提供了更加丰富的信息量，同时也带来了网络信息安全问题。因此，为了保障大数据环境下的数据安全，有必要对大数据环境下的网络安全展开研究。
篇11：大数据环境下的计算机网络信息安全的论文
1.1 信息传播安全
大数据环境下信息的传播必然会经过复杂的网络环境，会利用多种网络协议进行信息传播。但由于网络环境存在诸多的不确定性以及网络协议存在漏洞，这些均会对信息传播安全造成影响。另外，大数据环境下的许多数据均是通过云计算技术进行存储，而云存储服务通常是由第三方提供，对信息传播安全也带来了一定的隐患。
1.2 物理安全
大数据环境下的网络物理安全是保障整个网络安全的基础，物理安全包括以下几个方面的内容：(1)软件安全。软件是指支持大数据运行的软件环境，保护基础操作系统、软件系统、防火墙与杀毒软件等。
如果没有配置安全的软件环境，势必会让病毒等渗入，同时也容易受到各种攻击，给网络安全埋下隐患。(2)硬件安全。硬件是网络安全保障的重要物质基础。
因此，要保障大数据环境下的硬件安全，就必须建立完善的硬件运行管理机制，包括稳定的电源、安全的防雷与防天灾等措施。(3)内容安全。内容安全是指大数据环境下的数据安全，需求建立合理的内容安全控制措施，保障信息不被窃取、破坏等。
1.3 数据管理安全分析
管理是保障大数据环境下网络安全的重要措施。通过专业的管理人员，可甄别大数据环境下的一些网络安全威胁，提高网络安全能力。因此，管理人员的技术能力对数据管理安全具有一定的影响。另外，由于人为因素对网络安全也具有极大威胁，还必须建立完善的网络安全管理制度，否则会因为管理人员的职业道德给网络安全带来威胁。
篇12：大数据环境下的计算机网络信息安全的论文
2.1 数据存储环境方面的安全策略
大数据环境下海量的数据均需要相应的硬件设备进行存储，为了保证数据安全，就必须为数据提供安全的存储环境。而安全的网络环境是数据存储环境所必须要面对的问题。因此，为保障数据存储网络环境的安全，必须安装转业的硬件或软件防火墙，防火墙能够有效的隔离非法的数据请求与攻击，仅允许被授权的数据通过。
同时，还需要建立入侵检测机制，即采集与分析主机系统与Internet预设的关键信息，对数据业务请求进行检测，以准确判断数据业务请求的合法性。
防火墙与入侵检测机制的有效结合，能最大程度的保障数据存储环境的安全性。另外，由于在数据存储环境方面还涉及到内容安全。
因此，必须在数据存储环境中安装杀毒软件，通过杀毒软件实时的对流入的数据进行扫描，同时也可以定时的对存储的.数据进行扫描，以防治病毒渗透进入网络中，并且可以有效隔离或删除被感染的数据与文件。
2.2 数据应用方面的安全策略
大数据环境下所存储与管理的数据必须得到合理应用，才能发挥出大数据的真正价值。为保障大数据环境下数据应用的网络安全，必须建立严格的数据应用安全策略。
首先，应采用数据加密技术对数据进行加密，即将数据明文采用加密算法与密钥对数据进行加密处理，转换为密文，使得数据应用过程中的数据传输均为密文数据，即使数据被窃取，也因为没有解密密钥很难通过暴力手段进行破解。
可见，在数据应用过程中采用加密技术后，能够有效的保障数据存储与传输的安全性，达到了维护网络安全的目标。其次，建立数据访问的控制策略，即通过身份认证、角色权限控制与文件权限等手段，严格限制用户对数据的访问权限，确保大数据环境下的数据得到合法的访问与应用。
2.3 数据管理方面的安全策略
要确保大数据环境下的网络安全还必须构建数据管理策略。首先，构建安全管理制度，包括网络管理制度、机房管理制与应急响应制度等，通过这一系列的安全管理制度加强大数据环境下的数据安全管理规范性，提高管理人员的安全意识，为大数据环境下的网络安全提供制度保障;其次，建立数据备份管理制度，使管理人员能够按照制度规定及时的对数据进行备份，当数据出现损坏时，可通过数据还原功能将数据损坏的损失降至最低。
3 结束语
大数据技术的产生与发展，必然会给各行业带来一场新的变革。大数据技术的发展已势不可挡，但网络安全问题将成为大数据技术发展所必须面临的制约因素。
通过上述分析可知，大数据环境下网络安全面临着信息传播安全、物理安全与数据管理安全等问题，这些问题的存在如果不解决，将制约大数据技术的发展与应用。因此，针对这些问题，有必要建立大数据环境下的网络安全策略，提高网络安全性，保障大数据环境下的数据安全。
篇13：云计算环境下的数据挖掘研究论文
摘要：文章首先对云计算的特点进行简要分析, 在此基础上对云计算环境下的数据挖掘进行研究。期望通过本文的论述能够对数据挖掘效率的提高有所帮助。
关键词：云计算; 数据挖掘; 服务;
1 云计算的特点分析
1.1 超大规模
国内外大型互联网企业纷纷建立起云平台, 开启一大批服务器, 如Google公司、亚马逊公司、微软公司等公司都建立了云平台, 大幅度提升了网络平台数据运算效率、存储效率和交互效率, 使云计算具备超大规模特点。
1.2 虚拟化
云平台是向网络平台提供资源的平台, 网络用户可借助云计算技术在任意位置获取应用服务, 这种应用服务不是固定实体, 而是虚拟化的。在云平台上, 需要运行虚拟化的搜索、储存、上传下载操作, 网络用户无需了解资源的获取渠道, 只要通过终端设备就可以获取网络服务信息, 实现数据快速互传。
1.3 可靠性高
云平台可提高数据互传、存储的可靠性, 其采用计算节点同构可互传、数据多副本容错等措施增强服务的可靠性, 即使在数据传输或存储丢失的情况下, 也可以找回渠道恢复数据, 与计算机自带硬盘相比, 网络云计算平台的可靠性更高。
1.4 通用性强
云计算技术的针对性不强, 对其他设备没有过高的要求, 只需在网络平台上建设平台, 配备足够的服务器, 就可以实现云计算技术的应用。在同一云平台的支撑下, 可满足不同设备的运行要求。
1.5 扩展性好
云平台既可以满足不同类型企业的需求, 也可以满足个人用户需求, 其本身带有动态伸缩性。用户可根据自身需求对空间、功能进行定制, 满足个性化的应用要求, 使云平台具备良好的扩展性。
1.6 按需服务
云平台可提供充足的空间, 便于用户在云平台上存储、调用、传输数据资源。为了避免用户过度占用云平台资源, 云平台一般设置了计费标准, 要求用户按需购入占用量, 促使云平台成为可交易的资源。
篇14：云计算环境下的数据挖掘研究论文
2.1 数据挖掘服务层次结构
2.1.1 基础设施层
该层主要为整个数据挖掘服务提供存储和计算资源, 在基础设施层运行中, 通过接口可连接网络资源与物理资源, 实现不同类型资源的高度共享。该层还提供数据挖掘服务的虚拟化接口, 满足资源对接要求, 为资源存储、共享提供技术支撑。
2.1.2 虚拟化层
在云计算技术上建立数据挖掘服务模式, 利用虚拟化层快速处理大量资源。在结构体系中, 虚拟化层根据云计算技术虚拟化汇聚分布式资源, 在封装处理虚拟资源的基础上, 分类和管理不同资源, 从而提高挖掘服务执行效率。在对资源进行封装后, 通过开发和利用平台层实现资源共享。虚拟化技术是资源封装的重要技术, 既可以提高资源运行效率, 也可以实现对资源的合理调动, 提高服务模式的便捷性。
2.1.3平台层
在数据挖掘服务模式中,平台层作为数据核心服务部分, 负责管理不同数据及其功能, 实现不同服务目录的高效管理。用户可根据服务内容和使用需求组合不同服务目录, 发挥数据功能性管理作用。在平台层中, 可有效调度计算资源, 提高计算资源的运行效率, 这使得平台层在数据挖掘服务中占据着不可替代的地位。
2.1.4 应用层
该层由终端层和接口层组成, 其中接口层为用户提供服务等级, 满足各种服务请求, 终端层将服务请求显示出来, 并且可根据请求的服务内容作出评价。在终端层的内容访问中, 根据用户访问请求、访问内容对访问接入作出不同选择, 再结合用户访问情况, 借助终端设备实现数据挖掘服务。
2.2 体系的建模流程
2.2.1 对服务进行自定义
在数据挖掘服务运行时, 可通过自定义完成相关数据的搜集, 从而快速找到与之相关的资源。由此可以使数据挖掘人员开展工作时, 对候选加以充分利用, 进而形成服务目录, 为用户使用提供方便。
2.2.2 组件构建
在对数据挖掘服务组件进行构建时, 应当确保调用服务接口的统一性, 同时在构建其它服务组件时, 需要绑定服务和数据, 从而构建起数量更多的组件, 为用户提供所需的数据挖掘服务模式。
2.3 数据挖掘体系的服务过程
2.3.1 分析阶段
该阶段主要负责分析数据挖掘内容, 确定需要挖掘的`数据, 根据对应的数据服务内容设置相应的服务模式, 并对服务模式作出定义。为保证数据挖掘与实际需求相符, 在数据挖掘时需先进行数据分析, 深入到外部环境中调查市场发展趋势和市场需求情况, 以市场为导向开发大数据挖掘模式, 使云计算下的数据挖掘服务更具备高效性、实用性和针对性。
2.3.2 设计阶段
该阶段要根据前期市场调查情况对数据挖掘服务方案进行设计, 最终确定符合用户使用习惯的数据处理模式。数据挖掘服务模式设计不仅关系到用户体验的满意程度, 而且还影响着数据挖掘服务运行效率。在某些特定的情况下, 甚至可能对供应商与消费者带来利益冲突, 阻碍数据挖掘服务在信息化环境中的有效应用, 为了解决上述问题, 必须以市场调查为前提开展数据挖掘服务模式设计, 避免不必要的矛盾。
2.3.3 开发阶段
在该阶段, 一套相对完整的数据挖掘服务体系会随着设计得以呈现, 各种服务内容与方法在该阶段中得到合理应用。体系开发时, 应对各项功能进行定义, 并将所有的功能整合到一起, 以此来实现多种不同的服务目标, 确保数据挖掘服务模式的高效运行。对体系进行开发的过程中, 可基于服务接口的实现, 对相关的功能进行有效地协调, 从而使开发出来的功能更符合用户的使用需要, 由此可使数据挖掘服务的价值得以充分体现, 有利于推动数据挖掘服务市场的持续、稳定发展。
3 结论
综上所述, 云计算以其自身所具备的诸多特点, 在诸多领域中得到越来越广泛的应用。本文在简要阐述云计算特点的基础上, 对云计算环境下的数据挖掘进行分析研究, 提出数据挖掘服务模式的构建方法, 以期能够对数据挖掘效率的进一步提升有所帮助。
参考文献
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篇15：大数据环境下我国商务管理发展研究论文
大数据环境下我国商务管理发展研究论文
一、引言
电子商务的运营模式正在改变现代企业的经济结构与经营模式,这是时代的发展需求,也是市场的供应需求.在大数据背景下,电子商务的竞争市场开始发生了巨大的转变,这一转变不仅改变了原本的运营方式,也双倍扩大了企业的数据量,这要求着电子商务需改变传统的管理模式,并加强对产品自身质量的管理,提高网络服务效率,使电子商务在面对大数据的压力下能够顺利进行各项活动.
二、大数据背景下我国商务管理的发展现状和趋势分析
在大数据背景下,各个企业的信息渠道越来越丰富,不再呈现单一的获取模式,在互联网平台中以及实际运营中能够实现双渠道的数据获取模式.
从我国的商务管理发展现状来看,在大数据时代来临后,大数据所普及的范围越来越广泛,并且使得我国的商务管理开始呈现多视角.在这样的发展背景下,企业的产品价值以及营销方式不再仅仅只针对市场客户,而是逐渐走向更大的范围领域,吸引公众人群前来参与.在大数据背景下,企业的信息传播渠道开始发生变化,企业和消费者之间的关联开始走向平等方向发展,并且实现着相互影响的发展趋势.由于我国互联网具有开放性、自由行等特点,因此在信息数据的传播以及获取不再局限于地域限制以及空间限制,通过互联网的`各个平台能够实现大量数据的传播与获取.而企业通过互联网平台能够与网民之间形成良好的互动关系,并从中逐渐引导网民参与至商务业务当中,而商务也可将新型的产品信息、产品设计理念等推广给网民客户群,从而扩大业务的客户群体[1].
由此可看出,在电子商务随着开发了更多的产品销售渠道后,电子商务传统的管理方式以及规则已无法应对当前的新型销售渠道,这要求电子商务在管理工作上需进行有效创新并规范实施.
从商务业务的运营模式来看,商务的管理范围需包含技术管理、网络服务管理等多个领域,然而,从我国目前的管理制度执行状况来看,许多企业在商务管理上都并未做到完善与创新,许多企业仍在使用传统的商务管理方式,并且在人才的商务管理工作上缺乏相应的培养,这与企业的不重视也有着直接的关联,对此,企业在面对新形势的业务发展模式下,需改变传统管理模式,加大对商务管理人才的培养,使其管理模式更符合目前的网路市场以及网民的对产品信息的各项数据需求,从而提高企业的商务管理效率[2].
三、大数据背景下商务管理的完善策略
(一)加强对电子商务管理人才的培养电子商务管理的一切管理活动都是由工作人员执行完成的,因此,电子商务管理工作的执行根本需从管理人员进行管理,然而,这是目前我国许多企业在电子商务管理领域中时常忽视的问题.目前,我国电子商务管理中的部门、企业电子信息等存在明显的不足之处,甚至有部分电子商务平台出现了无部门形式,这使得电子商务在开展业务流程时只能以纸上谈兵的形式来完成,这不仅降低了网络业务的可靠性,也减低了网络业务消费者对该电子商务的信任度.因此,电子商务在管理上,需完善企业的各项配套设施,并根据自身企业运营需求引进一批高素质、高专业水平的人才,这是保障电子商务企业开展一切管理工作的根本所在,也是企业实现稳定发展的重要基础[3].
(二)商务管理需完善社会资本结构在现代的商务管理工作上,其管理范围不再仅限于部门的人员管理,还应扩充至社会网络平台的商务管理,在大数据背景下,消费群体也包含在商务管理工作内容上.
以社会资本结构来说,社会资本结构是指人与人之间的关联以及信任度,人们在社会网络资源中能够给电子商务带来的利益与价值,而价值判断的正确性则会影响至人们对生活、工作等一切社会事物的认知,也影响着人们在网络平台中的思维方式以及行为方式.
从社会资本上来说,社会资本在大数据背景下能够为商务管理提供更广的视角.基于社会资本理论,在大数据时代下,大数据时代能够为电子商务的产品提供更多的设计灵感,并为电子商务提供了更广阔的营销平台.
在随着越来越多的媒体平台被挖掘和应用后,社会的网络互动开始密切发展,这不仅为电子商务提供了更多与消费者群体的沟通渠道,也为消费者提供了更多的产品购买渠道,许多企业也利用网络平台与消费者群体构建互动平台,通过这些平台来促进企业产品的创新与完善,并通过客户群体的需求能够了解当前市场对产品的需求,使企业在销售产品的过程中能够做到针对性的销售,避免了盲目的销售状况,为企业提供了更有利的机会,提高商务业务的销售效率.
对此,通过分析现代企业的营销模式以及与网络消费群体之间的互动关联能够制定有效机制,分析不同领域用户对产品的需求,使企业的绩效机制能够与消费者的消费行为进行有效连接,对商务管理的科学性以及实现性有着重要的创设价值.
四、结束语
综上所述,在互联网时代的到来后,互联网改变了当今社会的信息传播方式,也改变了现代人的经济行为,同时,也对商务管理模式提出了更高的要求.在面对社会新经济结构体系下,我国的电子商务需改变传统的管理模式,并着重加强对电子商务管理人才的培养,以更专业的团队来完成商务管理工作,使电子商务的管理规范能够得到有效执行,另外,在大数据背景下,商务管理的范围不再仅限与产品信息的管理上,还应将消费者的消费行为以及消费理念融入管理机制的创设条件当中,使商务管理能够从企业自身以及市场需求和消费群体等多个方面进行不断的完善.
参考文献
[1]穆向阳.缪宁.裴胜利.大数据背景下信息管理学科的内涵与创新---以《商务智能》教学为切入点[J].河南广播电视大学学报,2014,(07):113-114.
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