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.     

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。     

大数据环境下的云计算信息安全问题

大数据时代,大数据技术不断更新和发展,并在各个领域得到广泛应用,由此引发的信息安全问题日益受到人们的关注,云计算信息安全问题成为当前关注的焦点。云计算信息安全问题的攻击渠道具有多样化。基于此,以云计算安全困境为基础,分析大数据环境下基于云计算的高校财务共享信息安全问题,以期能够确保信息安全,满足社会发展需求。     

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。     

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。     

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。     

云计算环境下网络安全数据存储系统设计

随着信息多元化和多用户模式的出现,传统的计算机信息技术已经不能满足人们的需求,开始转向对云计算技术的开发与应用。文章提出基于云计算环境的网络安全数据存储系统设计方案,设计了1个包含数据接入层、数据存储层、数据服务层的3层架构体系。另外,还提出基于身份认证、访问控制、加密技术的安全保障措施,保证了系统的数据安全性。     

云计算环境下的大数据可靠存储关键技术概述

呈指数级增长的大数据需要被可靠存储,而云计算环境下的大规模分布式存储节点和数据,极大地提升了数据丢失或失效的几率,该文从云端数据中心拓扑结构的设计、数据容灾技术的相关策略及系统节能减耗等三个方面进行了系统的阐述,为大数据的可靠存储技术研究提供了一定的参考依据。     

云计算环境下数据存储安全技术研究

随着云计算服务应用的不断深入,数据存储的安全问题引起了用户的高度关注。为确保数据在网络服务器上的存储安全性,存储加密技术被广泛的应用。基于此,提出云计算环境下的数据储存安全技术问题。通过理论知识分析云计算与云存储的架构,了解云计算与云存储的关系,针对数据存储安全现状提出混合加密解密技术,弥补单独使用对称加密和非对称加密的不足。结果证明：混合加密解密技术兼顾了数据存储安全性与传输效率,是一种解决数据存储安全问题的可行性方案。     

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。     

基于云计算的大数据处理技术

为解决大数据处理的瓶颈,分析了大数据及云计算的关键技术,论述了大数据和云计算之间的关系,利用云计算在数据存储、数据管理和虚拟化等方面的技术优势,构建了基于云计算的大数据管理和处理模式,为大数据的研究及应用提供了新的思路和技术基础。     

集团型企业云数据中心建设的阶段性研究

云计算是目前炙手可热的话题,其影响已渗入社会的方方面面。本文分析了云计算对企业的价值,企业实现云计算所需经历的阶段和工作重点,以及如何保障云计算的核心服务架构的实现。     

基于私有云平台的烟草工业营销数据采集与分析系统应用研究

现代企业在重组合并后,往往面临着原有业务系统各自分散独立、整合难的问题。无法从海量历史积累数据中提取有价值的信息。采用私有云技术构建企业营销数据的采集与分析系统,可以快速、有效地整合相关软、硬件资源。在私有云技术的有效支撑下,引入精细化营销理论,形成营销数据业务的智能分析和预测。项目最终实现了烟草工业企业的原有系统的集成与营销数据中心的建设。为企业的生产经营做出科学规划,产生了良好的经济效益。     

云计算环境下不可靠数据恢复方法研究

由于云计算环境下不可靠数据中包含有利用价值的信息,但直接使用可能会给计算机带来负担,所以需要对云计算环境下不可靠数据进行恢复;当前大多数方法对不可靠数据进行复写时,利用地址映射层分配新的写入地址,因此不可靠的数据在一段时间内仍存在于云存储中,在这样的系统上实现对其的保护,不需额外保存数据的更新信息;通过FLASH的带外区记录时间戳,在FTL的映射项中增加时间戳信息,在不跟踪映射表每次更新的情况下,达到数据快速恢复的目的;但这种方法对云存储系统性能产生不利影响;为此,提出一种基于张量Tucker阈值的云计算环境下不可靠数据恢复方法,首先利用云计算环境下节点自身的随机秘钥生成器产生随机会话密钥,并对不可靠数据HMAC报文鉴别码进行计算,从而实现保护和重构;在此基础上,将不可靠数据的阈值分解过程与奇异阈值方法相结合,从而得到Tncker阈值算子,实现动态的数据恢复,恢复过程中利用Tucker阈值算子与增广拉格朗日乘子方法相结合的方式选择n-秩相似张量,提出基于增广拉格朗日乘子方法的不可靠数据Tucker阈值恢复方法,完成云计算环境下不可靠数据恢复;实验证明,所提方法能够有效提高不可靠数据恢复的准确性,降低数据恢复的能耗和时间,具有较强的可行性,为该课题的应用研究提供理论依据。     

分布式计算中可靠的数据放置方法

数据放置活动在以计算为主的分布式计算中被看作是次要的任务。文章将数据放置工作与计算工作区别对待,定义分布式计算过程中的数据放置模型,给出数据放置协议和可靠的数据传输算法,使得数据放置活动在分布式计算中像计算工作一样被排列、调度、监控、管理以及检测。对数据放置方法进行了系统的评价,取得了较好的效果。     

网络计算环境下大容量数据安全存储策略研究

近年来,随着计算机技术的发展,网络环境下的数据运算能力愈来愈强;加之,大数据时代的来临将人们日常生活、工作、学习的物质化信息转化为数据化关联性链条,通过网络进行大数据资源共享,简化了工作学习的繁杂,提升了工作学习效率;但是,传统的网络储存策略常常出现数据泄露、储存服务器数据溢出等一系列储存安全问题;针对问题产生原因,提出网络计算环境下大容量数据安全存储策略研究方法;通过采用数据修正单元、逻辑补偿单元与节点加密单元,对传统网络储存策略进行动态化针对性解决;通过仿真实验证明,提出的网络计算环境下大容量数据安全存储策略研究方法,具有数据储存响应速度快、反渗透逻辑性强、数据安全级别高、易用性强的优点。     

改进的云计算环境下数据确定性删除模型

针对云计算环境下用户要通过云服务提供商进行数据管理,缺乏直接管理权限的情况进行研究,改进了利用分布式哈希表（DHT）网络特性实现云环境下数据确定性删除的方案,提出KDTPC模型,让数据拥有者在保留由密钥派生树生成的加密密钥的同时,也保留提取出的部分密文,并且在分发密钥时去掉计算最小树密钥集合的步骤。该方案可以加大用户对云中数据的控制,增强密文抗暴力攻击的能力,在保证安全性能不降低的前提下减少时间开销。     

云计算环境下的数据安全存储技术

作为云计算在发展过程中的主要问题,数据安全在云计算使用中的性能还需要大幅提高,同时,还应该有效提高数据运行中的读写效率问题。本文在研究已有算法的基础上,采用对称和费对称的加密算法来对数据进行加密和解密操作,从而有效实现了一种安全性和读写效率都比较高的数据存储策略,从而顺利实现数据在安全性达到非对称密钥加密的前提下,使所用算法阿德效率更加接近对称密钥加密的水平。     

移动计算环境下远程用户体验数据挖掘方法研究

在移动计算环境下,通过对远程用户的体验数据优化挖掘,满足远程用户的个性化需求,提高对远程用户QoS服务质量;传统的数据挖掘方法采用显著特征关联信息提取算法,当远程用户体验数据之间的差异性特征不明显时,挖掘的准确性不好;提出一种基于关联用户自适应链路跟踪补偿的移动计算环境下远程用户体验数据挖掘模型,进行远程用户体验数据挖掘模型的总体设计和数据结构特征分析,对采集的远程用户体验数据进行非线性时间序列分解,对数据序列通过自相关特征匹配和特征压缩实现挖掘数据的指向性信息优化提取,采用关联用户自适应链路跟踪补偿方法实现对数据挖掘误差的控制和补偿,提高了数据挖掘的准确性和有效性;仿真结果表明,采用该挖掘方法进行移动计算环境下远程用户体验数据挖掘的准确度高,实时性较好,满足了移动远程用户的个性化需求,提高了对用户服务的针对性。