徐子明
摘要
目前在各个领域中应用信息技术,每天都会有大量的信息涌现出来,大数据技术和云计算技术得以应用,使得信息的应用价值得以提高。大数据挖掘技术可以在海量的信息中将具有使用价值的信息挖掘出来,云计算技术满足了信息在网络空间中存储。在应用这些便利条件的过程中,还要保护好数据安全,确保数据信息的安全可靠性。本论文针对大数据云计算环境下的数据安全分析展开研究。
【关键词】大数据 云计算环境 数据安全 分析
当前的社会,信息化水平越来越高,各种资源数字化呈现。要对这些资源充分利用的同时,还要采取安全措施对数据信息实施保护。大数据云计算环境下,就需要合理用用数据挖掘技术,还要保证数据资源的安全可靠性,提高信息的应用价值。
1 大数据技术的基本内容
大数据技术,就是面对大量数据资源,从中找到自己需要的信息,就要使用挖掘技术将最有价值的信息提出来,提高数据信息的利用率,达到优化资源的组偶用。大数据技术主要包括以下的内容。
1.1 特殊数据资源的利用
不同的信息资源对于数据信息的需求也会有所不同,如果大数据系统完整,就可以在不同的数据库下运行。
1.2 保证数担的准确性
大数据技术可以将有价值的数据信息挖掘出来,满足用户的需求,有效数据及时显示出来,可以将无效数据清除,提高数据信息的利用切实地发挥数据信息的价值。
1.3 数据信息可视化显示
数据信息可视化显示,就是挖掘的数据处理中,不再使用解码技术,而是采用可视化技术将数据信息呈现出来。
1.4 数据挖掘多层次展开
数据库中的大部分数据是动态变化或处于交互形式,这就需要运行数据挖掘系统,使得数据的管理多层次化。
2 云计算技术所具备的优势
云计算技术的应用,可以让人们能够以更低的成本获得更高价值的计算能力,人们可以从自己的需求出发随时获取资源,并利用大量的数据信息。有用信息的应用也能很快地完成。
2.1 云计算集成了大量的计算资源
云计算集成了大量的计算资源并在使用使虚拟技术的过程中使得资源管理的难度降低。用户登录到云平台,可以不受时间和地点的限制。使用互联网数据中心这个平台,就可以不要担心时间因素和地点因素的影响,随时获取资源,在云平台上存储和发送。用户在客户端就可以随时完成任务,使用方便快捷,而且对计算机的配置要求也不是很高。
2.2 大数据时代的量的数据是动态的
大数据时代的量的数据是动态的,是异构的,大量的噪声数据更为复杂,有效信息的成本增加,云计算的利润也会更高。网络技术环境下,数据的处理中采用分布式技术、聚类技术,使得信息得到有效处理,访问的速度加快,获得更多有用的信息。
比如,搜索引擎返回的文档就是集群的信息,根据用户的总体信息和职业获得的,能够有效是被用户的信息、消费信息,对用户的信用卡也可以识别,由此避免网络欺诈行为。
3 大数据时代云计算环境下对于数据安全问题的分析
在大数据时代,云计算环境中的数据安全问题备受关注,其特性与传统的数据安全有所不同。云平台汇集了大量来自多个来源的数据,要保证数据的安全,就要在云平台上对数据信息进行处理。包括数据安全、隐私安全以及云平台安全都是需要面对的风险。
云平台是基于虚拟互联网技术构建的平台,存在着安全风险。当用户向云平臺提交数据的时候,云平台上收集了大量的数据信息,用户不会知道具数据信息的具体位置。不同的用户在访问数据信息的时候,做好访问控制工作是非常重要的,避免由于数据信息泄漏而导致安全事故。
虽然云平台的后台应用对用户来说非常复杂,但是,访问的方式是比较方便的,主要是是在网络平台上进行操作。如果是前端访问设备,多数的用户会将选择尽可能多的存储方式。
比如,数据信息存储的入口设计入侵者的主要途径,云计算服务提供商可以对入口实施安全控制。许多云计算服务提供商都会对信息的安全性负责,对数据信息实施安全管理。当然了,由于信息缺乏透明度,就会导致用户使用信息的时候存在一定的难度。
4 大数据时代云计算环境下对于数据安全问题采取的有效策略
4.1 控制数据信息的安全性
敏感度比较高的数据不要交给云平台。所有的工作都不应该交给云平台全权处理,也不应该使用无防御、无条件云平台。用户可以创建自己的云平台,局限于企业和指定的用户使用。在云平台使用的过程中,可以保证数据信息的安全。
4.2 认证和访问控制要进一步强化
云平台是虚拟平台,呈现出来的是数据库的状态,包含每个人都可以使用的数据,所以,存在难以控制的安全风险。技术人员就需要在安全技术上升级,与云平台相关的网络安全技术和密码技术它进一步增强数据信息的安全性,加强身份认同。对认证的这方面的控制将是对用户身份的全面管理,确保云平台系统的安全性能有所提高。
4.3 提高安全意识
建立一个数据安全保护系统,提高数据信息的安全系数,加强安全手段,避免数据信息遭到攻击,维护网络运行安全,保证数据库的安全。做好数据加密工作,采取各种安全措施,还要合理使用防火墙技术,强化监视工作,对于风险问题及时处理。
5 结束语
综上所述,计算机技术的发展,大数据技术和云计算技术在各个领域中广泛应用,对数据安全也提出了更高的要求。在大数据云计算环境下,所有的用户都要认识到网络是开放的空间,对各种信息资源都要实施必要的保护,保证应用该技术的过程中数据信息安全。
参考文献
[1]王晓妍.数据挖掘技术在软件工程中的应用探微[J].建材发展导向上,2015,13(12):326-327.
[2]孔令涛,赵慧.大数据云计算环境下的数据安全分析[J].网络安全技术与应用,2017(09):67-68.
[3]徐赐发.数据挖掘在软件工程领域中的应用浅析[J].电子技术与软件工程,2014(19):206-206.
[4]宋文超,王烨,黄勇,柳增寿.大数据环境下的云计算网络安全入侵检测模型仿真[J].中国西部科技,2015(08):24-25.
[5]马保平.关于对软件工程中的数据挖掘技术的探讨[J].电子技术与软件工程,2015(19):196-197.