大数据云计算环境下的数据安全研究

马瑞成

摘 要：针对大数据云计算环境下的数据安全问题进行分析，突出表现在数据访问安全、数据隔离安全及数据销毁安全等方面。结合大数据云计算环境下的数据安全管理需求，提出针对性的管理与防范对策，以期能够优化数据管理的效果，降低数据安全问题的发生率。

关键词：大数据 云计算环境 数据安全

中图分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）09（c）-0014-02

在网络信息技术快速发展的时代背景下，大数据云计算的方式逐渐融入人们的生活，对人们的生活方式与工作方式产生了较大影响，与此同时，数据安全问题也逐渐受到人们的广泛关注。大数据云计算在为人们带来诸多便利的同时，也增加了数据泄露、信息窃取等风险发生率，致使各类风险问题频繁发生。因此在大数据云计算环境下，需要提升对数据安全管理的重视程度，构建网络防护系统，降低网络侵袭发生率，保证数据的安全性。文章将结合当前大数据云计算环境下的数据安全进行分析，希望能够对相关研究活动带来一定借鉴价值。

1 大数据云计算环境下的数据安全问题分析

大数据云计算环境下的数据安全问题，突出表现在数据访问安全、数据隔离安全及数据销毁安全等方面。

1.1 数据访问安全

大数据云计算环境对数据资源的安全性产生了一定的影响，使得用户非法访问数据的问题频频发生[1]。数据安全受到内部与外部的双重威胁，比如用户可以通过云平台技术实现数据的保存，其为数据保存提供了更便利的条件。但云平台在接收数据、应用程序的过程中，在内部安全防护体系不够完善的情况下，比较易于受到“黑客”的攻击，进而造成用户数据泄露或丢失等问题的发生。在内部工作人员进行违规操作时，也会增加数据安全问题的发生率，因此需要加强安全防护管理力度。

1.2 数据隔离安全

站在数据安全的视角而言，数据共享期间风险系数较高，且风险承担的对象多为企业或者政府等，其数据资料较多，影响范围较大[2]。在面临数据隔离不当的情况下，易于出现丢失、窃取数据的风险，会对企业与政府的工作产生较大影响。

在数据化的环境下，不管是企业还是政府，其数据应用频率的提升，数据技术的应用范围的扩展，都使数据隔离安全管理显得尤为重要。在集体化的办公氛围中，数据共享的频率较高，且在数据资料较多的情况下，共享的时间较长。在未对数据实施加密处理的情况下，会影响其安全性，在数据共享或者数据传输的过程中易于发生数据窃取等不良情况。针对上述问题，需要予以“一对一”管理，构建数据隔离化模式，从而保证数据的安全。

1.3 数据销毁安全

在大数据云计算的环境下，数据处理难度较大。在数据获取、数据应用完成后，需要对其进行销毁，进而避免非法窃取问题的发生[3]。其在销毁不够全面的情况下，易被不法分子利用。

2 大數据云计算环境下的数据安全管理途径

在大数据云计算的环境下，可以通过健全网络防护系统，加强数据共享隔离及矩阵乱序数据加密等方式，保证数据的安全。

2.1 健全网络防护系统

在大数据云计算的环境下，可以通过构建云平台服务系统的方式，提升数据管理的效果及管理的安全性[4]。大数据云计算管理期间可以设置用户访问的权限，优化数据加密、解密技术，增加秘钥的安全系数，降低非法入侵发生率，这将对数据的安全产生重要影响。

在大数据云计算的环境下需要定期实施网络防护系统的安全性检查，早点发现漏洞并及时整改、修复漏洞，保证网络安全。工作人员需要严格按照数据安全管理的规定，认真开展数据操作活动。在虚拟化大数据云计算的平台中，根据信任模型在短时间内建立保护性VMM指令，进而最大限度降低外界因素对数据安全带来的不良影响。结合用户的实际需求选择IAA云服务类型，根据数据安全管理对操作系统模式实施动态调节，持续提升数据管理的安全性。

2.2 加强数据共享隔离

在大数据时代下，用户信息和数据需要通过网络计算的方式，传输于云端，其具有一定虚拟性。

为了避免在数据传输或数据共享期间受到安全问题的影响，需要在一对一传输的基础上，隔离第三方。并通过用户身份认证的方式，进一步加强用户对数据安全管理的重视，加强数据共享隔离，预防共享期间数据窃取的发生。

2.3 矩阵乱序数据加密

数据销毁是数据应用的最后环节，在终端未进行全面销毁的情况下，仍然具有数据泄露的风险。受到大数据云计算方式的影响，数据的类型及内容较多，数据销毁工作通常需要花费10多分钟的时间，这增加了销毁期间的数据泄露发生率。

数据销毁期间可以采用矩阵乱序数据加密的方式，保证其数据处理的安全性，各组元素的持续变化也能增强防护的整体效果。

3 结语

在大数据云计算的环境下，可以通过数据分析、数据隔离等方式，保证数据的安全性，构建完善的网络信息数据防护系统，进而保证数据安全和数据使用质量。

参考文献

[1] 王硕刚，巨维博，王一宁，等.浅谈大数据、云计算技术对高校学生管理信息化建设的影响[J].中国管理信息化，2018，21（3）：211-213.

[2] 张新刚，于波，程新党，等.大数据与云计算环境下个人信息安全协同保护研究[J].电脑知识与技术，2016，12（3）：53-55.

[3] 宋文超，王烨，黄勇，等.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，2015，14（8）：86-88.

[4] 马小平，胡延军，缪燕子.物联网、大数据及云计算技术在煤矿安全生产中的应用研究[J].工矿自动化，2014，40（4）：5-9.