基于云平台的大数据信息安全保护策略分析

◆张蕾

基于云平台的大数据信息安全保护策略分析

◆张蕾

（广东职业技术学院 广东 528000）

近些年互联网得到了充分发展，也加快了各类信息技术的研发，其中云平台得到了用户青睐，包括企业或个人用户，然而在使用过程中需要注意大数据信息安全等问题。云平台确实为用户提供了便利，但由于数据信息庞大，很容易引发漏洞造成安全风险，因此云平台对于安全要求比较高，必须做好大数据信息安全保护措施，才能建立起高效的云平台服务。然而传统的安全保护措施已经很难发挥出作用，因此必须开发出新的安全防护方法。本文会基于云平台的大数据信息安全保护进行分析，加快建立大数据信息安全机制，推动我国云平台服务的发展。

云平台：大数据；信息安全

在这个信息时代背景下，互联网科技快速发展，从云平台的运用就能够感受到这一变化，为人们的生活带来更多便利，不过随着信息量不断增加，也暴露出诸多安全问题，为云平台的使用提出了新的挑战。目前来看必须要保证用户能够找到自己需要的信息数据，同时增加整个使用过程的安全性，降低信息泄露的安全风险，因此必须针对多个层面展开分析，制定出更加完善的保护措施。大数据能够有效处理分析相关信息，在这个过程中就需要云平台进行存储，这也是很多企业常用的方式，为了能够降低信息安全威胁，提高大数据信息安全势在必行。

1 云平台大数据信息概念与现状分析

1.1 云平台大数据信息概念

目前云平台已经被广泛应用，其核心是以互联网为基础，为用户提供大量的数据信息，并且整合了虚拟技术、软件平台等，属于规模非常庞大的分布式计算资源。无论企业还是个人用户，都可以利用云平台进行计算、数据等多项服务，充分利用云平台大数据信息的各项资源，使用过程中用户通过Web界面申请，控制中心管理人员批准后，进行相应的资源分配，在出现资源紧张的情况下，也可以利用虚拟技术负载均衡。当下云平台的使用非常便捷，为用户提供相应的登录接口，并在申请后自动提供可以使用的资源，系统可以针对资源的使用情况，服务结束后自动回收，因此云平台大数据成为一项重要的现代技术。

1.2 云平台大数据信息现状分析

互联网的全面使用，也代表了人们生活中会产生诸多数据信息，这些数据可以进行有效的利用，甚至为人们的生活提供便利，大数据就是全面挖掘并整合，同时在云平台中储存，不过随着网络开放性愈发明显，大数据信息的安全无法得到保障，甚至在应用过程中存在着安全风险。尽管云平台以数据信息为核心，加上计算机虚拟技术的应用，为企业和个人用户创造了良好的使用条件，但是安全方面始终存在问题，这也导致大数据信息利用效率不高。当下主要面临的问题为数据信息泄露和破坏，数据信息泄露是指未经授权的用户，针对未经授权的数据信息展开访问和获取，而合法用户则会受到严重损失。信息数据破坏一般以计算机病毒为主，直接修改或删减数据信息，无论遭受哪种安全风险，都会给用户造成很大影响，甚至带来严重的经济损失。

2 云平台的大数据信息安全保护重要性

云平台大数据信息的开发运用，在一定程度上满足了现代社会发展需求，越来越多的企业应用云平台大数据，从本质上来说就是一种现代化数据处理方式，能够在海量的数据信息中搜索、筛选，从而知道有价值、有内涵的数据信息。目前云平台大数据的应用逐渐多元化，不过安全问题仍然要面对，这也关乎着整个云平台未来的发展前景，充分保证企业与个人用户提供云平台的使用效率。云平台大数据信息安全已经逐渐得到重视，只有正确看待安全问题对于用户的影响，才能利用有效方法进行防护，避免出现安全问题，对企业以及个人用户的隐私造成泄漏。另外做好安全防护措施，也能促使企业与国家的稳定发展，因此必须净化网络环境，在应用云平台的同时，为社会与公民的利益提供保障。

3 云平台大数据信息面临的安全问题

3.1 数据泄露导致的安全问题

准确来说云平台大数据，主要依靠网络环境来运行，而网络的开放性本身就存在安全问题，尤其在大量数据信息产生的情况下，必然要面临数据信息泄露的风险。尤其在数据信息传输的过程中，无论局域网还是专用网络传输，都无法全面保证数据信息传送质量，另外所有数据信息都会通过网络传输集中到云平台管理，如果系统平台本身存在问题，同样会导致数据信息泄露。由于很多安全隐患具有隐蔽性，用户很难发现自身的数据信息已经泄露，最终导致造成不良影响，因此在云平台的应用过程中，必须要保证数据信息的安全性，尽量杜绝数据信息泄露或破坏等问题。

3.2 数据多元化存在的安全隐患

在当下这个网络时代中，数据信息是最显著的特征，人们在使用过程中无时无刻都会产生数据信息，而这些多元化的数据本身也存在安全隐患，大多数情况下会由专门的人员进行管理，并负责数据信息的整理工作。不过数据信息来源广泛，例如个人用户、企业单位甚至是政府部门等等，而使用的设备也不同，像智能手机、平板电脑以及PC端设备，而这种开放的网络环境，也导致信息数据逐渐多元化。当然也会带来较多的安全风险，因此提高了大数据信息安全保护难度，甚至需要加密处理，这对于管理人员也有很高的专业要求，否则无法全面展开监督管理，不仅影响数据信息的分配工作，同时也会造成数据信息丢失等问题。

3.3 黑客与计算机病毒的威胁

虽然在云平台的使用过程中，大数据信息一般都会经过加密处理，但由于网络的开放性特点，导致信息数据容易丢失，并且非常容易受到黑客的攻击，尤其在安全防护措施存在漏洞的情况下，黑客就可以利用漏洞进行违法访问，甚至借助病毒展开攻击。黑客的主要攻击手段为计算机病毒，在攻击成功后往往会窃取大量数据信息，导致企业或个人用户受到经济损失。尤其在传统传输协议下，本身就存在较多的安全漏洞，不仅容易受到黑客攻击，黑客也会轻易破解，从而难以保证数据信息的安全，甚至在传输工程中就会遭到黑客拦截，因此必须要做好安全防护措施，降低黑客攻击与病毒威胁的概率。

4 云平台的大数据信息安全保护策略

4.1 云平台数据共享建设

数据共享平台主要分为5个模块，包括硬件基础、数据信息、安全保障、管理以及应用，最核心部分为数据和安全保障，数据也就是负责收集整理各类数据信息，并传输到云平台进行存储，支持用户进行相应的访问，安全保障则以防范入侵为主，充分保护云平台大数据信息安全。由于当下时代中的数据信息较为庞大，所以要针对这一特点进行安全防护，例如运用云平台分布式的特点，把大数据信息分散存储在众多节点中，这样就能为数据信息的存储提供安全保证。另外也可以通过云平台高速处理的能力，对数据信息进行反馈，同时建立限制访问、断网保护等机制，在出现安全问题后能够将损失降到最低。

4.2 安全审计系统

安全审计系统一般由两个部分组成，首先是信息管理部分，针对大数据信息进行管理，能够开展导出、删除等管理操作，以此来提高信息数据的安全。其次为了增强云平台大数据安全系数，系统中要加入安全性测试，例如对安全审计系统进行访问控制，或交由相应的管理人员进行负责，没有权限的工作人员，不能访问或对数据信息展开操作。另外想要保证审计数据的完整性，需要注意日志信息应该经过审计接口，存储过程中必须展开信息分类、格式标准化等处理。

4.3 防火墙技术

防火墙是目前使用最广泛的技术之一，在互联网的应用过程中发挥出了重要作用，可以在云平台大数据信息安全中使用，主要起到非法访问限制的功能，从而避免黑客攻击等安全问题。简单来说防火墙的安装设置，一般处于系统边界，云平台与外部网络连接处，针对访问权限展开管理监督，因此能够大大提高云平台大数据信息的安全性。另外防火墙的设置，能够把网络划分为多个网格，在针对访问请求进行控制，并记录相应的使用情况，针对非法访问展开阻断，出现供给也能及时处罚警报，以此来确保内部网络的安全性。

4.4 入侵容忍技术

针对云平台大数据的特征，可以采用入侵容忍技术对数据信息展开保护，该技术的优点在于遭受攻击，或发生相应的故障后，仍然可以提供部分功能，确保能够继续完成任务，并且具有自我修复等重要功能。该技术一般为多个部分组成，如事件收集器，能够收集、整理数据信息，并传输至事件分析器中，针对数据展开有效分析，另外数据信息在分析处理后可以进入数据库。控制中心全面监控系统运行状态，在出现问题后可以给出相应的处理措施，入侵容忍单元则能够还原重构被保护系统，或起到转移手工节点的效果，从而确保系统可以继续提供服务，大大增强了系统的安全稳定性。

4.5 入侵检测技术

入侵检测也是非常重要的技术，在云平台大数据信息安全防护中，可以起到至关重要的作用，尤其是对于数据信息的安全防护性能非常好。其原理就是针对云平台应用过程中的数据信息展开分析，并做出有效的判断，尤其是违背安全协议的异常行为，可以针对网络异常展开实时监测，并根据系统算法判断入侵行为是否存在，与防火墙技术类似，甚至可以说是防火墙技术的补充，两者结合使用能够达到更好的效果，充分提高大数据信息的安全性。该技术主要分为两个种类，首先是异常入侵检测，主要针对异常行为进行分析和判断，其次是模式检测，以模式特征为重要依据，从而发现入侵行为，并及时对云平台大数据信息展开保护，避免由黑客入侵造成的数据损失。

5 结束语

当下我国信息技术发展十分迅速，云平台也得到了广泛运用，其中大数据信息安全成为关键环节，加强网络安全防范是非常重要的任务，由于云平台承载的大数据量较多，增加安全系数、构建安全体系，可以为用户提供更多的安全保障。另外在云平台大数据发展初期，本身就存在一定安全隐患，因此必须要采取适当的措施，保证数据信息的安全，以此来推动云平台大数据发展。尤其是数据信息入侵检测与安全防护，针对云平台的开放性特点进行分析，既要体现出云平台的共享性，同时也要针对大数据信息安全进行保护，从而提高云平台大数据的安全性能。

[1]杨鑫. 基于云平台的大数据信息安全机制研究[J]. 情报科学，2017，V35（001）：110-114.

[2]周先春，孙文荣，嵇亚婷. 基于云计算的大数据安全隐私保护研究[J]. 软件，2018，39（10）：60-63.

[3]朱凌廷，何剑，吴辉. 基于云平台的大数据信息安全机制研究[J]. 中国新通信，2019.

[4]黎丽. 基于云计算的大数据安全保护初探[J]. 移动信息，2017（2）：00127-00128.