云计算下非结构化大数据存储系统设计

当前云计算下非结构化大数据存储系统设计方法是通过使用分布式数据库存储跨区域的云计算数据和全局数据存储管理目录实现的,运行系统复杂,成本高昂。为此,提出基于HBase的云计算下非结构化大数据存储系统设计方法,首先对云计算下非结构化大数据进行分析,完成云计算下非结构化大数据提取,为云计算下非结构化大数据存储系统框架设计创造条件,并介绍HBase的特点,得到基于HBase非结构化大数据存储系统架构及运行流程,然后进行云计算下非结构化大数据存储结构模型总体设计及非结构化大数据分布式结构分析,采用负载均衡控制方法进行云计算下非结构化大数据存储系统冗余数据特征压缩及信息存储优化算法设计,完成云计算下非结构化大数据存储系统设计。通过仿真实验证明,所提方法能够有效降低云计算下非结构化大数据存储花费的时间,保证存储的数据可用、不丢失,方便云计算下非结构化大数据的使用,具有较强的使用价值。     

云平台下的NoSQL分布式大数据存储技术与应用

随着移动互联网云计算、大数据的快速发展,以图片、视频等组成的数据存储急剧增加,目前已有存储方式无法满足系统需要,而No SQL分布式大数据存储技术因其具有可扩展、快速读取、海量处理等特点,其在云计算领域如雨后春笋般被广泛应用。采用基于Hadoop平台和No SQL的Mongo DB数据库技术设计非结构化数据云存储架构,证明云存储的非结构化数据存储技术可缓解当前非结构化数据存储面临的难题,提升非结构化数据存储服务质量。     

基于自然语言的云数据库非结构化数据提取

以非结构化数据高精度提取为目的，利用改进K-均值算法聚类云数据库非结构化数据，对分类后非结构化数据进行归一化预处理；通过基于自然语言语义的数据库目标检索模型，对预处理后的多种云数据库非结构化数据，按照用户需求实时提取。经测试：所提方法在不同数据集中，对多种类型的云数据库非结构化数据提取结果存在可信度，最大偏差为1个，偏差极小，在可接受范围内，可高精度提取云数据库非结构化数据。     

基于区块链与可信度函数的电子加密信息上链存储方法

为优化加密信息在区块链的存储空间占比，提高上链存储速度，提出了基于区块链与可信度函数设计电子加密信息上链存储方法。建立基于区块链和可信度函数的信息加密分类模型，获取溯源凭证判定函数，对电子信息进行代理重加密；计算集群存储空间容量，使用加密密文直接匹配访问结构树；区分主体可信度与客体可信度，基于可信度函数分类电子加密信息，设计电子加密信息上链存储方法。实验结果表明，应用所提方法后，当文件数量在1 000～10 000个时，数据存储速度最快，存储空间占比以及存储速度上均有较大优化。     

基于卷积注意力门控循环网络的加密流量分类方法

流量加密技术给流量分类带来了新的挑战,为实现加密流量的快速准确分类,提出了一种基于卷积注意力门控循环网络的加密流量分类方法.将卷积神经网络和门控循环单元相结合,针对流量数据的特点,修改卷积神经网络的池化层以提取单个数据包特征,通过注意力机制寻找单个数据包的关键特征并赋予高权重;然后采用门控循环单元提取流层面数据包间的时...     

级联倾斜光纤光栅网络安全数据传输路径抗攻击能力研究

采用传统网络加密算法提升级联倾斜光纤光栅网络安全数据传输路径抗攻击能力时,加密密钥仅为56位,导致安全数据受攻击时易于被破解,安全性较低。研究提升级联倾斜光纤光栅网络安全数据传输路径抗攻击能力方法,该方法通过传输矩阵法分析级联倾斜光纤光栅传输原理,依据该原理采用优化的DES算法加密级联倾斜光纤光栅网络安全数据,将传统DES算法中56位密钥扩展处理至128位密钥后分为四轮,选取32位改造算法处理各轮密钥获取子密钥,异或运算32位明文以及子密钥,将Feistel加密算法应用于异或运算结果中实施轮函数运算后,对运算结果进行48位扩展变换处理,利用置乱处理方法对扩展变换后结果实施P排序操作,级联倾斜光纤光栅网络数据加密结果;将加密密文输出作为解密输入,采用优化的DES算法将加密信息恢复至明文信息实现网络安全数据解密。实验结果表明,采用该方法对级联倾斜光纤光栅网络安全数据传输路径抗攻击能力进行提升,抗攻击率高于96%。     

加密环境下大数据特征集并行存储方法研究

针对传统方法存在数据存储速度慢,容量小的问题,提出一种加密环境下大数据特征集并行存储方法。采用MMSE算法对大数据特征集进行优化处理,以获得并行的大数据特征集。在加密环境下,当内存中保留数据记录达到一定数量时,在并行处理后的数据中插入批量Hash索引。以此为基础,基于Map函数对数据进行映射处理,进而完成对大数据特征集的并行存储。实验结果表明,利用所提方法的存储过程中数据分布通道具有较好的一致性,且存储速度约为传统方法的3倍,存储容量大。     

基于网络蜜罐的无线传感网络安全存储加密方法

文章提出了一种基于网络蜜罐的无线传感网络安全存储加密方法。其以存储数据的特征向量为基础,对数据进行分类,在上述基础上,利用网络蜜罐技术计算模型的数据量,构建数据加密模型,同时通过计算数据加密后编码的反函数,实现数据加密的过程。通过上述的设计,完成对无线传感网络安全存储加密方法的设计。在仿真实验中,和以往的无线传感网络安全存储加密方法相比,本文中设计的基于网络蜜罐的无线传感网络安全存储加密方法的密文相关性采用信息熵为7.9940,在进行数据加密时有更高的安全性。     

基于密码学的网络多模态信息动态加密系统设计

为改善传统的网络信息加密系统抗攻击力较差、容易出现数据丢失、解密后的密文不完整的情况,设计基于密码学的网络多模态信息动态加密系统。设计网络加密卡,将其嵌入网络层和链路之间,通过加密卡上的加密模块实现加密功能状态转换,利用PCIE总线接口实现设备的基本协议功能,完成设备与主机之间的数据交互。在此基础上,依据密码学中的密码体制改变密钥的长度,利用基于密码学的动态算法和软件程序,实现网络多模态信息动态加密。测试结果表明,在受到攻击后,与传统加密系统进行加解密后的结果相比,利用基于密码学的动态加密系统加密的密文保存完整,解密后的明文与原始明文相同,抗攻击能力强。     

基于.NET的BLOB数据存储加密技术

为了解决信息系统开发中非结构化数据存储访问与加密的难题,将这类数据以二进制对象字段(BLOB)存储在数据库中,并以二进制数据流方式实现数据的加密、传输、存储与访问,从而达到快速安全访问此类数据的目的.本文详细介绍了基于ADO数据访问技术操作BLOB数据的原理与方法,并在此基础上给出了基于VC++.NET和ADO数据访问技术实例应用和部分程序代码.     

智能电网海量非结构化数据分布式存储研究

为了加快非结构化电网数据存储的译码速率,从而促进电网主机分布式存储能力的提升,提出智能电网海量非结构化数据分布式存储方法。定义MongoDB数据格式的方法,对电网信息实施复制处理,联合分布式存储架构完成智能电网海量非结构化数据库搭建。在此基础上,分析电网数据的特性能力,通过信息增删排查的方式,确定最终的分布式查询语句,搭建智能电网海量非结构化数据分布式存储模型,实现数据的分布式存储。与局部修复型存储编码方法相比,在分布式存储模型作用下,电网主机的存储译码速率最大值能够达到54.5 MB/s,可在实现非结构化电网数据快速转码的同时,提升电网主机分布式存储能力。     

基于物联网的医疗大数据信息安全集中存储

传统的医疗信息存储方法存在数据处理速率偏低问题，提出一种医疗大数据信息安全集中存储方法。通过物联网设计数据集存储模型，将Veritas Backup Exec作为数据恢复与备份软件，依托物联网实现数据恢复与备份；采用密文存储算法进行密文索引向量加密存储，构建物联网中间件的医疗数据中心；通过多个主机对存储设备进行共享，实现可靠性极高的备份。结果表明，该方法的数据下载与上传速率较高，并且数据服务响应较快。     

大数据信息安全的三维存储加密方法

为了解决当前存储方法在应对大数据存储时存在的安全问题,提出了基于三维改进加密的大数据信息存储方法。该方法利用相位对重要信息进行提取,在大数据中心将提取到的信息重新构建成三维信息,然后对其采用随机相位加密方法存储,并通过聚类隐藏掉重要信息,实现对大数据的安全存储。搭建实验平台对该方法进行性能对比验证,证明了该方法在大数据信息存储方面更加安全稳定。     

基于MapReduce物联网大数据处理框架设计

针对传统方法处理物联网中大数据时缺乏可扩展性，提出了基于MapReduce的物联网大数据处理框架，用于实现对各种形式的数据资源，包括结构化、半结构化和非结构化数据的处理，该框架为基于物联网的大数据智能应用提供了技术支持。使用K-最近邻技术来清除噪声数据；使用奇异值分解来降低数据的维数；使用模糊C均值和基于密度的空间聚类的混合技术来处理噪声数据。实验结果表明，所提出的框架具有较好的可扩展性和拟合精度，在IADL活动数据集上的准确率为98.9%。     

数据仓库与大数据融合的探讨

针对传统企业对非结构化数据缺乏有效利用的问题,探讨了基于数据仓库与大数据融合的企业大数据解决方案.根据数据仓库建设理论和下一代企业级数据仓库架构,利用Hadoop技术进行非结构化数据的收集、处理及存储,通过与传统数据仓库和BI工具共同协作,解决企业大数据应用困难的问题.数据仓库与大数据技术的融合解决了传统企业数据处理的障碍,从而推动大数据项目的实施.     

大数据环境下基于NoSQL数据库的存储技术研究

文章通过研究和分析了典型的NoSQL数据库技术,基于该平台和Hadoop云架构,完成了非结构化的数据云存储架构的设计,可以很好的解决传统的关系型数据库在应对非结构化数据存储过程中的效率低下等问题。     

面向大数据的数据服务中心设计与应用研究

大数据管理对传统的基于关系数据库管理系统为核心的数据管理服务平台提出了挑战,研究开发支持结构化和非结构化数据统一管理的数据管理与服务中心成为一项非常迫切并且重要的任务,汇总分析出大数据服务中心四项关键技术,采用可配置泛化表模型等技术,设计了基于Hadoop平台的数据服务中心系统原型BIG-DMS和基于BIG-DMS的数据综合服务平台应用方案,支持结构化和非结构化数据的统一存储、管理和访问服务。     

医院双活数据中心建设方案

医院数据中心涉及的系统较多,逐渐形成了经典的分层整合信息架构。文章基于医院数据中心建设需求展开,指出传统数据中心存在的缺点,建议将结构化数据和非结构化数据分别单独构建双活数据中心。通过分布式存储双活副本,结合目前成熟的服务器虚拟化技术,双活数据中心解决方案能轻松打破数据中心不同位置存储设备和服务器业务应用壁垒。     

面向数据库查询的非结构化数据融合存储系统

为提升非结构化数据处理过程中数据库主机的存储能力,设计了面向数据库查询制度的非结构化数据融合存储系统。根据非结构化存储框架连接形式,确定融合控制电路对于数据存储载体的约束作用能力,完成数据融合存储系统的关联硬件执行环境搭建。定义查询指令所属类型,通过优化非结构化数据目标的方式,得到最终的数据融合代价估算结果,完善面向数据库查询的信息参量存储策略。联合相关硬件执行设备,实现非结构化数据融合存储系统设计。实验结果表明,与传统I/O模拟器存储网络相比,在处理非结构化数据时,融合存储系统的数据库主机明显具备更强的信息存储能力,与之相关的数据信息连接并发个数值也相对更大。     

云存储应用中的加密存储及其检索技术

云计算自身的数据安全问题阻碍其推广应用。通过对数据进行加密可以保护企业及个人用户的数据隐私。对加密数据有效检索难以通过传统信息检索方式实现。文章在分析云存储应用中的存储安全技术基础上,针对加密存储的需求,基于常见的加密检索方法和相关技术,结合自己的研究成果,提出了一种基于全同态加密的检索方法,该方法能在一种程度上提高检索效率。