14 科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 科技资讯 2018 NO.27 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 信 息 技 术 DOI： 10.16661/j.cnki.1672-3791.2018.27.014 大数据云计算环境下的数据安全研究 马瑞成 (哈尔滨市第九中学 黑龙江哈尔滨 150040) 摘 要： 针对大数据云计算环境下的数据安全问题进行分析， 突出表现在数据访问安全、 数据隔离安全及数据销毁安全 等方面。 结合大数据云计算环境下的数据安全管理需求， 提出针对性的管理与防范对策， 以期能够优化数据管理的效果， 降低数据安全问题的发生率。 关键词： 大数据 云计算环境 数据安全 中图分类号： TP309 文献标识码： A 文章编号： 1672-3791(2018)09(c)-0014-02 作者简介： 马瑞成 （2000， 11—） ， 男， 汉族， 黑龙江哈尔滨人， 高中， 研究方向： 信息化管理。 在网络信息技术快速发展的时代背景下， 大数据云计 算的方式逐渐融入人们的生活， 对人们的生活方式与工作 方式产生了较大影响， 与此同时， 数据安全问题也逐渐受 到人们的广泛关注。 大数据云计算在为人们带来诸多便 利的同时， 也增加了数据泄露、 信息窃取等风险发生率， 致 使各类风险问题频繁发生。 因此在大数据云计算环境下 ， 需要提升对数据安全管理的重视程度， 构建网络防护系 统， 降低网络侵袭发生率， 保证数据的安全性。 文章将结 合当前大数据云计算环境下的数据安全进行分析， 希望 能够对相关研究活动带来一定借鉴价值。 1 大数据云计算环境下的数据安全问题分析 大数据云计算环境下的数据安全问题， 突出表现在数 据访问安全、 数据隔离安全及数据销毁安全等方面。 1.1 数据访问安全 大数据云计算环境对数据资源的安全性产生了一定的 影响， 使得用户非法访问数据的问题频频发生[1]。 数据安 全受到内部与外部的双重威胁， 比如用户可以通过云平台 技术实现数据的保存， 其为数据保存提供了更便利的条 件。 但云平台在接收数据、 应用程序的过程中， 在内部安 全防护体系不够完善的情况下 ， 比较易于受到 "黑客" 的攻 击， 进而造成用户数据泄露或丢失等问题的发生。 在内部 工作人员进行违规操作时， 也会增加数据安全问题的发生 率， 因此需要加强安全防护管理力度。 1.2 数据隔离安全 站在数据安全的视角而言， 数据共享期间风险系数较 高， 且风险承担的对象多为企业或者政府等， 其数据资料 较多， 影响范围较大[2]。 在面临数据隔离不当的情况下， 易 于出现丢失、 窃取数据的风险， 会对企业与政府的工作产 生较大影响。 在数据化的环境下， 不管是企业还是政府， 其数据应 用频率的提升， 数据技术的应用范围的扩展， 都使数据隔 离安全管理显得尤为重要。 在集体化的办公氛围中， 数据 共享的频率较高， 且在数据资料较多的情况下， 共享的时 间较长。 在未对数据实施加密处理的情况下， 会影响其安 全性， 在数据共享或者数据传输的过程中易于发生数据 窃取等不良情况。 针对上述问题， 需要予以 "一对一" 管理， 构建数据隔离化模式， 从而保证数据的安全。 1.3 数据销毁安全 在大数据云计算的环境下， 数据处理难度较大。 在数 据获取、 数据应用完成后， 需要对其进行销毁， 进而避免 非法窃取问题的发生[3]。 其在销毁不够全面的情况下， 易 被不法分子利用。 2 大数据云计算环境下的数据安全管理途径 在大数据云计算的环境下， 可以通过健全网络防护系 统， 加强数据共享隔离及矩阵乱序数据加密等方式， 保证 数据的安全。 2.1 健全网络防护系统 在大数据云计算的环境下， 可以通过构建云平台服务 系统的方式， 提升数据管理的效果及管理的安全性[4]。 大 数据云计算管理期间可以设置用户访问的权限， 优化数据 加密、 解密技术， 增加秘钥的安全系数， 降低非法入侵发 生率， 这将对数据的安全产生重要影响。 在大数据云计算的环境下需要定期实施网络防护系 统的安全性检查， 早点发现漏洞并及时整改、 修复漏洞， 保 证网络安全。 工作人员需要严格按照数据安全管理的规 定， 认真开展数据操作活动。 在虚拟化大数据云计算的平 台中， 根据信任模型在短时间内建立保护性VMM指令， 进 而最大限度降低外界因素对数据安全带来的不良影响。 结合用户的实际需求选择IAA云服务类型， 根据数据安全 管理对操作系统模式实施动态调节， 持续提升数据管理 的安全性。 2.2 加强数据共享隔离 在大数据时代下， 用户信息和数据需要通过网络计算 的方式， 传输于云端， 其具有一定虚拟性。 为了避免在
【大数据云计算环境下的数据安全研究】
随着网络信息技术的飞速发展，大数据云计算已经深入到人们的日常生活和工作中，极大地改变了信息处理的方式。然而，随之而来的是数据安全问题的日益凸显，尤其是数据访问安全、数据隔离安全以及数据销毁安全等方面的问题。
**数据访问安全** 是大数据云计算环境中的首要挑战。由于云平台提供了便捷的数据存储方式，但也可能成为非法访问的目标。内部和外部的威胁并存，比如，云平台自身安全防护体系的不足可能导致“黑客”入侵，造成数据泄露或丢失。此外，内部员工的不当操作也可能威胁数据安全。因此，加强安全防护管理，防止非法访问至关重要。
**数据隔离安全** 是另一个关键领域。在大数据环境下，企业、政府等组织的数据共享频繁，如果隔离措施不到位，可能导致敏感信息丢失或被盗取，对组织运营产生严重影响。尤其在数据量大、共享时间长的情况下，未加密的数据在共享和传输过程中存在安全隐患。为此，采取“一对一”管理策略，建立数据隔离模式，以保障数据安全。
**数据销毁安全** 也是不容忽视的一环。大数据云计算环境下的数据处理复杂，数据销毁不彻底可能会留下安全隐患，被不法分子利用。因此，确保数据在完成生命周期后得到妥善销毁，是防止非法窃取的重要手段。
面对这些问题，**大数据云计算环境下的数据安全管理途径** 包括：
1. **健全网络防护系统** ：构建强大的云平台服务系统，设定用户访问权限，提升数据加密和解密技术，增强秘钥安全，减少非法入侵的可能性。定期进行网络防护系统的安全性检查，及时发现并修复漏洞，保证网络安全。同时，利用虚拟化技术建立保护机制，抵御外部威胁，并根据用户需求动态调整云服务类型和操作系统模式，增强数据安全管理的灵活性和安全性。
2. **加强数据共享隔离** ：在数据传输和共享时，应考虑数据的虚拟性质，采取有效的隔离措施。通过对数据加密，确保数据在共享和传输过程中的安全性，防止信息被非法获取。此外，建立严格的数据管理和操作规程，确保所有操作符合安全规范。
大数据云计算环境下的数据安全需要多维度的防护策略，包括强化网络防御、实施数据隔离和确保数据销毁的安全性。只有这样，才能在享受大数据云计算带来的便利的同时，最大程度地降低数据安全风险，保障个人信息和组织信息的安全。
