试论大数据云计算环境下的数据安全

大数据云计算是一种最近兴起的常用的计算方式。这种计算方式的能够借助最科学的算法将庞大的计算任务都更好地安排在计算机的组成系统中。此外,在大数据云计算的使用过程中也包含了大量的资源信息。而又因为在使用和操作的过程中非常容易出现数据安全隐患的问题,所以对大数据云计算环境下的数据安全进行分析显得尤为重要。本文主要结合大数据云计算的内涵和特点来更好地分析大数据云计算环境下的数据安全问题,并最终为如何更好地实现大数据云计算环境中的数据安全保护进行全方位的分析。     

云计算环境下的数据安全问题探讨

针对当前大数据的广泛应用,数据安全带来一系列隐患问题。本文首先对云计算环境下的数据安全隐患进行了简要分析,通过分析云计算中存在的数据安全问题,提出相应的数据安全保护策略。希望本文阐述能对相关工作人员提供一些建议和思考。     

探究大数据云计算环境下的数据安全

随着网络信息技术的迅速发展,拓展云计算与大数据技术的应用范围,使其深入人们日常生活中,改变了人们的生活方式和工作方式,可以快速处理和保存数据信息,提高工作效率,带来一场重大的科技革命。对此,笔者在研究中以数据安全为核心,分析大数据云计算环境下的数据安全问题,并提出大数据云计算环境下的数据安全保障措施,提高数据的准确性和及时性,并为相关研究人员提供一定的借鉴和帮助。     

浅谈大数据云计算环境下的数据安全分析

大数据云计算是一种新兴的计算方式,它通过一定的计算方法法将大的计算任务分布在大量的计算机组成的资源池里.用户若想要掌握大量的资源可以利用大数据云计算来实现.在对大数据云计算进行简单地介绍后,还要对其优点进行一定的分析,最后要对大数据云计算环境下的数据安全问题及对策进行着重讨论.     

云计算环境下开放数据安全性研究

基于云计算大数据平台架构在现代网络中占据着越来越重要的地位,数据越来越趋向于以分布式的方式部署在云存储设备上,原来局限于私有网络的资源和数据暴露在开放的互联网上,云计算环境下开放数据的安全性分析成为一个值得进一步研究的问题。     

基于大数据云计算环境的数据安全研究

云计算对促进信息数据计算具有重要意义,但由于数据量大,难以有效地保护隐私数据,因此云计算中的数据安全保护环境变得更加重要。笔者分析了大数据云计算数据的安全保护,对促进建立完整的数据安全系统具有重要意义。     

大数据云计算环境下的数据安全分析与对策研究

随着信息时代的快速发展和科学技术的不断进步,越来越多的行业正在利用大数据云计算来分析数据以获取有效的信息,而在大数据云计算环境下,数据安全已经成为人们关注的焦点.通过对大数据云计算的介绍,研究了大数据云计算的优势,论述了大数据云计算环境下数据安全的重要性,分析了大数据云计算环境中的数据安全问题,提出了解决对策,为大数据...     

大数据云计算环境下的数据安全分析

网络通信在大数据云计算技术的加持下,给人们提供了更加优质的数据服务,但数据质量的提升也伴随产生了更多安全隐患。本文笔者将在大数据云计算概念与优势分析的基础上,围绕云计算环境下的数据安全类别提出一些优化数据安全的策略。     

电子政务大数据环境下的数据安全研究

针对电子政务数据共享、业务协同、应急处置等政务业务发展需要,文章结合电子政务发展现状、存在主要问题以及技术发展需求,对数据和大数据基本术语的概念、特点和主要区别进行了分析阐述,提出了电子政务大数据的核心应用要点,并从数据本身全生命周期及大数据平台两个方面,提出了大数据环境下的政务数据安全的内容要求。     

云计算环境下开放数据安全性研究

云计算技术是计算机技术未来发展趋势,云计算技术基于Internet技术,现在是网络时代,数据在网络上传播,保护数据的安全性是迫在眉睫,在云计算技术开发大数据的平台下,如何保护数据的安全是学者广泛研究的范畴.本论文从基于云计算环境下对开发数据的安全性进行研究,从不同层面阐述数据安全性的重要,希望本论文能为研究元计算技术安全性的学者提供理论参考依据.     

大数据时代的企业信息安全保障

大数据蕴藏着巨大的价值信息,但同时其数据安全也面临严峻挑战。本文在分析大数据基本特征的基础上,提出了当前大数据面临的安全挑战,并从大数据的存储、应用和管理等方面阐述了大数据安全的应对策略。     

云计算环境下的网络安全技术

云计算机具有强大的数据处理功能,能够满足安全高效信息服务及高吞吐率信息服务等多种应用需求,且可以根据需要对存储能力与计算能力进行扩展。但在网络环境下云计算机同样面临许多网络安全问题,因此本文对云计算机环境下常见的网络安全问题进行了探讨,包括拒绝服务安全攻击、中间人安全攻击、SQL注入安全攻击、跨站脚本安全攻击及网络嗅探;同时分析了云计算机环境下的网络安全技术,包括用户端安全技术,服务器端安全技术,用户端与云端互动时的安全技术。     

云计算数据安全研究

进入新时期以来,国内科学技术得到较快的发展,人们日常生活中接触到的数据也不断增多.其中利用互联网络提供的便捷云计算模式已经逐步进入人们的生活,给人们日常共享软硬件资源以及相关信息提供了非常便捷的条件.本文中笔者结合自身多年对于云计算数据的研究工作,对云计算数据的安全性进行了全面的研究,供相关人士参考,以共同提高我国云计算数据的安全性.     

Differentiated management strategies on cloud computing data security driven by data value

ABSTRACT

Data security is a primary concern for the enterprise moving data to cloud. This study attempts to match the data of different values with the different security management strategies from the perspective of the enterprise user. With the help of core ideas on data value evaluation in information lifecycle management, this study extracts usage features and user features from the operating data of the enterprise information system, and applies K-means to cluster the data according to its value. A total of 39,348 records of logon log and 120 records of users from the information system of a ship-fitting manufacturer in China were collected for an empirical study. The functional modules of the manufacturer’s information system are divided into five classes according to their value, which is proven reasonable by the discriminant function obtained via discriminant analysis. The differentiated data security management strategies on cloud computing are formulated for a case study with five types of data to enhance the enterprise’s active cloud computing data security defense.     

电力大数据调度云的优化

由于电力大数据的体量大、类型多、速度快等特点,传统计算难以对其很好地处理.在深入研究云计算技术的基础上,尝试在调度业务中引用云计算.介绍了一种调度云框架,详细说明了调度云基础设施层、平台层、服务层的层次结构,阐明了调度云的五种应用服务,并设计了调度云的拓扑结构和工作流程.通过仿真比较了云计算和传统计算的效率,验证了利用云计算处理电力大数据的可行性.最后,提出了一种在系统内存中对电力大数据进行处理的云计算方法,并通过实验证明云计算方法能够实现调度云的优化.     

农业大数据综述

云计算、物联网、大量社交网络的兴起使我们社会的数据种类和数量都呈井喷式增长,大数据时代已经到来。农业信息化是现代农业建设的重要内容,农业物联网等应用使农业产业发展中的应用日渐深入。在大数据背景下,大数据分析也为农业信息化提供了技术支持。对农业大数据的相关概念进行阐述,介绍了大数据的分析过程,以及对可应用于农业大数据的各项技术进行了介绍。最后简要分析了农业大数据未来发展所要面临的挑战。     

大数据和云计算技术的应用策略

目前,大数据和云计算在各行业得到了广泛运用,提升了企业的经济效益和社会效益,也为人们的生活创造了便利条件。文章主要分析了大数据和云计算技术,并对其应用策略进行了探讨,以供相关人员参考。     

A security framework in G-Hadoop for big data computing across distributed Cloud data centres

MapReduce is regarded as an adequate programming model for large-scale data-intensive applications. The Hadoop framework is a well-known MapReduce implementation that runs the MapReduce tasks on a cluster system. G-Hadoop is an extension of the Hadoop MapReduce framework with the functionality of allowing the MapReduce tasks to run on multiple clusters. However, G-Hadoop simply reuses the user authentication and job submission mechanism of Hadoop, which is designed for a single cluster. This work proposes a new security model for G-Hadoop. The security model is based on several security solutions such as public key cryptography and the SSL protocol, and is dedicatedly designed for distributed environments. This security framework simplifies the users authentication and job submission process of the current G-Hadoop implementation with a single-sign-on approach. In addition, the designed security framework provides a number of different security mechanisms to protect the G-Hadoop system from traditional attacks.     

云计算环境下的信息安全问题及策略

本文介绍了云计算的概念、体系架构,分析了云计算环境下可能存在的信息安全风险和隐患,着重探讨了应对安全风险的一系列策略。