云计算服务中数据安全问题探析

云计算是目前网络技术中一种最为超前的超级计算模式。越来越受到人们的关注。然而,云计算服务中数据的安全问题已经成为制约云计算快速发展的关键问题。对云计算服务中数据安全问题的探析不但是一个挑战,也是一个很重要的突破点。本文就对云计算服务中数据安全问题进行了探析。     

电力大数据安全治理体系研究

近年来,针对大数据的勒索攻击事件和数据泄露问题日趋严重,针对数据安全国家相继出台了一系列相关法律法规,明确了大数据安全工作的要求,电力大数据资产具有数据量大、分布面广、利用价值高、敏感度高等特点,急需开展大数据安全治理技术研究。在分析电力大数据安全面临的挑战的基础上,设计了电力大数据安全治理体系,提出了电力大数据安全治理要求,研发了电力大数据安全治理平台,在实验中对数据安全管控进行了验证。     

基于云计算的数据安全技术分析

在信息技术发展中,传统计算机数据技术与网络通信技术的结合存在一定问题,对数据的安全带来一定威胁。而基于云计算的数据安全技术应用,大大提高了数据存储的安全性,为信息技术发展提供了新的方向。文章对基于云计算的数据安全技术进行了分析。     

大数据环境下云数据的访问控制技术研究

传统的数据访问控制技术相对完善,基本可以达到保护数据资源不被非法访问的目的,可是随着计算机和网络技术的发展,云计算时代到来,数据的计算模式和存储模式都发生了翻天覆地的变化。有效地将数据访问控制技术应用到大数据环境下的云数据安全维护是如今云计算发展的重要项目。面对这个挑战,着重从访问控制模型、ABE密码机制和多用户访问控制等方面对大数据环境下云数据的访问控制进行研究。     

以数据信托推动数据要素市场化建设

数据信托作为一项突破性技术,为解决数据安全与管理的难题提供了全新的思路。目前世界范围内主要存在两种数据信托模式,分别是信息受托人模式和第三方信托模式,两种信托模式优势和劣势各有不同。我国通过学习数据信托方面的先进经验,也进行了一定的数据信托本土化的尝试,并且取得了一定成效。在此基础上,在推动数据要素市场化的环境背景下,通过对数据授权、数据要素流通、数据收益分配、数据安全等方面的分析,讨论数据信托如何推动数要素市场化。     

面向边缘计算的可信协同框架

在边缘计算环境中,边缘节点种类多样,分布范围广,工作环境差异大,这使得数据安全保障变得非常复杂,难以对其传输数据的可信性进行有效评价,从而影响整个边缘计算环境的安全性。针对上述问题,基于可信计算中密封密钥及群数字签名技术,该文提出边缘可信计算基(ETCB)的概念,并给出了构建ETCB的算法集,设计了面向边缘计算的可信数据验证协议,并对算法正确性和协议安全性进行了证明。该框架结合可信计算技术的优势,在不改变原有边缘计算模式的前提下,实现了数据的分布式可信验证。     

大数据云计算环境下的数据安全探讨

在互联网时代的大背景下,各行业都在利用云计算技术与大数据技术帮助企业进行数据管理与运营管理,这让大数据技术与云计算技术重要性不断提升的同时,数据安全问题也在受到更多企业关注。文章对大数据云计算过程中存在的数据安全问题加以简述,简单地分析了这些安全问题对用户隐私安全与企业数据安全的影响状况,针对性地提出了身份验证、加强管理等提高数据安全性的方式,希望能对提高数据安全起到作用。     

大数据安全测试环境的通用架构与技术体系

当前,大数据发展战略已上升至国家层面,“十四五”期间“网络强国、数字中国”建设目标也对大数据网络安全提出了更高的挑战和要求。为应对日益严峻的网络安全挑战,国内一些地区开始探索建设大数据安全测试环境。基于此,笔者对大数据安全测试环境的通用架构和技术体系进行研究分析,以期为我国大数据安全测试环境的建设提供参考。     

基于可视化技术的海量数据安全特征提取算法

由于传统算法在海量数据安全特征提取中应用效果不佳,不仅提取误差比较大,而且提取时间比较长,无法达到预期的特征提取效果,提出基于可视化技术的海量数据安全特征提取算法。在网络日志记录集中拾取与数据提取源相关的海量数据,利用聚类分析法对海量数据进行聚类分析,以数据的可靠性对海量数据安全特征进行识别,利用可视化技术对安全特征进行统计提取,以此完成基于可视化技术的海量数据安全特征提取。实验证明,设计方法数据安全特征提取误差小于1%,提取时间在1s以内,可以有效保证海量数据安全特征提取精度和速度。     

基于云技术的数据中心技术研究分析

云技术是一新计算模式,就目前来看,基于云技术的运用存在两个弊端,一是数据安全问题,包括数据不被丢失和不会泄漏;二是网络延迟或者中断。文章就针对基于云技术的数据中心进行分析。     

大数据时代下计算机网络信息存在的安全问题研究

随着云计算技术的发展,大数据技术的不断成熟,人类社会逐步从信息时代,迈入大数据时代。在大数据时代背景下,谁掌握了信息资源,谁就掌握了商机,可凭借信息差迅速建立优势,赢得市场竞争,获得最大利益。但大数据时代给信息传播带来便利的同时也带来了一系列信息安全问题,增加了信息泄露风险,诸多企业和个人都面临着信息安全问题。因此,文章将针对大数据时代下计算机网络信息存在的安全问题展开探讨和分析。     

大数据安全背景下密码技术探讨

随着信息技术的发展,目前社会已经进入了大数据时代。大数据使得人们的生活更加方便,国家、社会各领域、各行业的发展中发挥了巨大的推动作用。但是,随之而来的是用户个人隐私泄露问题,在一定程度上,与社会、军事、政治安全也具有密切关联。因此,文章对大数据背景下的安全风险进行分析,与可搜索加密、安全多方计算、同态加密等技术结合,对基于大数据背景的密码领域展开探讨,可为相关工作的开展提供参考。     

网络大数据安全问题及其解决对策研究

现如今的21世纪,随着“互联网+”的飞速发展,网络信息数据也不断开放,因此,21世纪也被誉为了计算机互联网时代。这也导致目前人们获取数据的最主要的途径已经开始转变为从互联网上获取数据。这也在一定条件上为网络大数据的应用和发展创造了非常有利的条件。但是,在近几年,随着互联网的不断发展,网络大数据的规模不断扩大,在数据的采集、存储以及共享方面发生了巨大的变化。这也暴露出了一些网络数据安全方面的问题,例如隐私保护问题等。面对现代日益信息化的社会,网络大数据安全问题已经成为目前影响网络发展的最大的“绊脚石”。因此,目前对网络大数据的安全问题进行深入的研究,并对其进行相关对策的探究,已经成为目前主要的任务。针对于此,文章对现代网络大数据安全问题及其解决对策进行了相关的研究,希望能为相关者提供一些借鉴的经验。     

基于大数据环境下网络安全相关问题探索

大数据网络和互联网平台、物联网平台、计算机技术等存在紧密联系,大数据环境为人们正常生产和生活提供了便利,也带来一些网络安全问题。在大数据背景下,需要重点分析网络安全相关问题,强化安全技术的研究力度,借助先进技术提升网络安全性,为大数据环境下的网络系统良好运行发展夯实基础。     

大数据时代计算机网络信息安全及防护分析

文章指出,随着互联网的普及和广泛应用,我国已经全面进入大数据时代.大数据时代,信息的传输更加便捷,计算机网络的信息安全也面临更大威胁.在这种环境下,有必要结合最先进的技术如云计算等,针对计算机网络信息安全进行防护,推动计算机网络的健康发展.     

基于Spark平台的大数据挖掘技术分析

文章指出,大数据技术现在越来越成熟,大大提高了数据信息的利用率,尤其是大数据挖掘技术可以从海量的数据中挖掘具有价值的信息,为社会的生产生活提供更大的助力.基于大数据自身所具有的数量大、多样性突出等特点,在进行数据挖掘时,想要达到较高处理速度、效率以及实时性效果,还需要不断地进行研究.Spark平台是一个针对超大数据集合...     

高职大数据应用人才培养研究

随着信息技术的发展,大数据成为国家性战略资源,对社会、经济发展的影响力越来越大。人才短缺成为掣肘大数据行业发展的重要因素之一,培养适合社会需求的大数据人才是高等教育亟待解决的问题。文章分析了高职院校大数据应用性人才培养中存在的问题和难点,从需求为导向的角度探讨高职大数据的人才培养模式。     

云计算安全相关标准研究现状初探

云计算带来了广阔的应用前景,但也对传统的信息安全技术在云计算模式下的应用提出了新的挑战,安全和标准化是云计算所面临的众多问题中的关键所在。目前,各国政府机构和研究组织正在积极着手研究相关问题,文中围绕云计算安全标准研究展开,介绍当前主要的云安全标准组织情况,并就各自在云计算安全领域的标准研究情况进行概述,对其主要研究成果进行扼要分析,希望为国内云计算安全标准的研究提供部分借鉴。     

大数据时代的安防行业发展

分析大数据发展给传统安防行业、企业安防带来的影响与机遇,探索将大数据技术与云计算、物联网等技术在安防领域的应用组合模式。最后,结合目前大数据在安防工程应用中出现的问题,思考其发展前景。     

云计算数据安全和隐私保护研究

云计算作为新的IT应用模式,数据安全和隐私保护是云用户最为关心和重视的,其重要性对云计算的安全至关重要。文章详细阐述和分析了云计算带来的数据安全和隐私泄露风险,研究了在云计算环境下的数据安全和隐私保护手段,从云计算数据和隐私的产生、使用、存储和销毁全生命周期阐述和分析了其安全防护手段,并给出了数据安全和隐私保护模型,并对该模型做了详细阐述,对云计算的具体应用和推广具有一定的指导意义。