在云计算背景下的移动互联网络安全问题探析

云计算技术、互联网络、移动客户端等技术设备的融合,催生了云计算背景下的移动互联网络技术的快速发展,但是因为移动客户端的数据在读、写、传、删等环节中的保密措施不到位,直接导致安全方面存在较大隐患。本文针对移动互联网络自身存在的问题、在云计算背景下更加尖锐的移动互联网络安全问题以及因为云计算技术而出现的新问题进行深入探析,并针对在云计算背景下的移动互联网络安全问题提出了一定的改进策略。     

移动云计算系统架构及其相关推进技术分析

云计算是一种基于互联网的计算机网络。通过互联网,可以将连接在互联网上的每个用户联系起来,提供可靠、高效的运算服务,所以称为云计算。移动云计算的概念是2010年3月5日由OpenGardens在博客上发布的一篇文章中提出的,被定义为"移动云生态系统中云计算服务的可用性。它合并了许多元素,包括使用者、企业、家庭基站、代码转换、端到端安全性、家庭网关和移动宽带的服务"。移动云计算是指通过移动网络,以按需、易扩展的方式获得所需的基础设施、平台、软件(或应用)等的一种IT资源或信息服务的交互与使用模式。本文介绍移动云计算的特点,系统结构,模型,相关关键技术,以及未来发展趋势。     

云计算中云安全防御策略的设计思路构架

云计算是一种基于互联网的计算方法,在云计算背景下,可以实现信息、资源共享,用户只需要通过浏览器或移动应用程序就可以访问云的服务。然而,在网络信息时代下,为了确保云计算应用越来越广泛,完善云安全的防御策略显得尤为重要。本文对云计算中云安全防御策略的设计思路构建进行探讨,从而提高云计算的安全性能。     

基于云计算的造价信息管理平台

正一、云计算云计算是一种基于互联网计算的全新的服务模式。云计算系统将各种数据通过网络存储在远程的分布式系统中,由远程的大规模云计算处理平台运行数据处理服务程序,用户按需定制或租用基于网络的接口来完成工作。在云计算的模式下,软件、平台和硬件都被抽象成计算资源,如同公共设施一般提供给公众,使得人们使用计算资源更加方便快捷。     

谈桌面虚拟化技术在企业办公中的应用

针对国内企业传统办公模式存在的缺陷,提出了基于云计算的桌面虚拟化技术,并阐述了该技术在企业办公中的应用方法,指出桌面虚拟化技术具有成本低、安全性高、管理便捷等优势。     

云计算下网络信息安全问题与解决对策研究

随着科学技术的迅猛发展,网络已经广泛地应用到各行各业。与此同时,云计算技术的发展推动了信息技术的革新,云计算受到各个国家的高度重视。云计算下网络信息的安全问题日益引起人们的重视。文章对云计算下网络信息安全管理系统的设计进行详细阐述,分析了云计算下网络信息安全存在的问题,对云计算网络信息安全存在问题的解决对策进行详细论述。     

云计算环境下的计算机网络安全问题分析

文章通过对云计算网络中存在的安全的特征进行分析,探究了云计算网络安全存在的问题,并指出相对应用的措施。     

云计算视域下数据挖掘技术

伴随计算机网络技术不断向前发展,云计算、大数据等现代信息技术广泛应用于各个领域,且发挥着重要的作用。本文基于云计算视角,深入研究了数据挖掘技术,结合当前数据挖掘方面应用存在的问题,提出了具体的措施建议,以期为不断推动云计算与数据挖掘技术全面融合方面的研究提供一定的借鉴。     

基于云计算的移动学习资源管理与平台构建

本文介绍了云计算和移动学习在教育领域的应用情况，探讨了基于移动云计算的学习资源管理建设与管理评价机制，研究了基于移动云计算的学习平台系统构建方案。     

基于感知价值和隐私关注的用户移动个性化推荐采纳

移动商务的发展带来了移动网络信息量的激增,为解决信息超载问题,提升用户体验,帮助消费者更加快捷高效地找到合意的商品或服务信息,许多电商网站开发了移动个性化推荐系统。所谓移动个性化推荐,就是以移动终端为载体,根据用户自身或相似用户过去的偏好和行为向其推荐可能感兴趣的商品或服务信息,是购物消费模式向服务消费模式转变的重要手段。鉴于移动个性化推荐主要依赖于用户信息挖掘,会引起用户对个人隐私信息泄露的关注,因此在推荐模型算法改进和移动营销实践中一定要考虑用户对移动个性化推荐的感知和行为意向。基于探索性因子分析、验证性因子分析、结构方程模型及回归分析,实证分析感知价值和隐私关注对用户移动个性化推荐采纳意愿的影响和作用机制发现,用户感知功能价值和体验价值对其移动个性化推荐采纳意愿的影响最为显著,其次是隐私关注,最后是安全价值,感知社会价值的影响不显著;隐私关注对用户感知功能价值和安全价值与移动个性化推荐采纳意愿之间的关系存在负向调节作用。因此,为更好地提高用户移动个性化推荐采纳意愿,唤起用户消费心理并转化成消费行为,一定要在进一步完善移动个性化推荐功能属性,通过加强基于情境的个性化推荐提升用户体验,提高推荐精准性和新颖性的同时,加强用户隐私保护,营造安全的移动营销环境。