大数据云计算环境下的数据安全问题与防护研究.pdf

DCWTechnology Study技术研究23数字通信世界2023.09随着大数据和云计算技术的快速发展，数据已成为企业和组织中最为重要的资产之一。本文旨在探讨大数据云计算环境下的数据安全问题和防护措施，以保障数据的安全性和隐私性1。1 大数据云计算的主要优势大数据云计算作为一种基于云计算技术的新型计算模式，具有高效性、可扩展性、灵活性、安全性和节能性等多重优势，在大数据处理和分析中扮演着至关重要的角色2。（1）高效性。相比传统的计算机技术，大数据云计算采用了分布式计算、存储、网络等技术，能够实现对大规模数据的高效处理和分析，提高了计算效率，缩短了计算时间。在大数据处理和分析中，时间就是金钱，因此高效性是大数据云计算的核心优势之一3。（2）可扩展性。随着业务的不断扩张，传统的计算机技术往往面临着计算资源不足的问题，而大数据云计算则可以根据需求动态地扩展计算资源，满足了大规模数据处理和分析的需求，具有较强的可扩展性。这使得企业或组织能够在不增加投入的情况下，快速应对业务的变化，提高了业务的灵活性和适应性4。（3）灵活性。大数据云计算可以根据用户需求提供不同的解决方案，包括批处理、流处理、实时处理等，具有较强的灵活性。在大数据处理和分析中，业务需求变化迅速，企业或组织需要能够快速地调整和改变解决方案，以适应业务的变化。而大数据云计算的灵活性正好满足了这种需求，使得企业或组织能够快速地适应市场的变化，提高了企业的竞争力。（4）安全性。大数据云计算采用了多种安全措施，如数据加密、访问控制、身份认证等，保障了数据的安全性和隐私性。在大数据处理和分析中，数据的安全性至关重要，因此保障数据的安全性是大数据云计算的重要任务之一5。（5）节能性。大数据云计算通过整合分布式计算、存储、网络等技术，实现了对大规模数据的处理和分析，能够降低能源消耗，具有较高的节能性。在大数据处理和分析中，能源消耗也是一项重要的考虑因素，因此大数据云计算的节能性也是其重要的优势之一。大数据云计算环境下的数据安全问题与防护研究杜向华，朱留情（杭州泽傲网络科技有限公司，浙江 杭州 310000）摘要：文章探讨了大数据云计算环境下的数据安全问题和防护措施，以保障数据的安全性和隐私性。首先分析了云计算环境下的数据安全问题，包括数据的存储、传输和使用过程中的安全隐患；其次介绍了常用的数据安全防护技术，包括数据加密、访问控制、身份认证和网络隔离；最后结合实际案例，阐述了如何在大数据云计算环境下实现数据安全防护，包括加强云端管理、优化数据存储和传输方式、采用多层次的安全防护体系等。关键词：云计算；数据安全；数据加密；访问控制；身份认证；网络隔离doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.09.008中图分类号：TP 309.2 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2023）09-0023-03Research on Data Security Issues and Protection in the Big Data Cloud Computing EnvironmentDU Xianghua,ZHU Liuqing(Hangzhou Zeao Network Technology Co.,Ltd.,Hangzhou 310000,China)Abstract:This article aims to explore data security issues and protective measures in the big data cloud computing environment,in order to ensure the security and privacy of data.Firstly,the data security issues in the cloud computing environment were introduced,including security risks during data storage,transmission,and use.Secondly,common data security protection technologies were introduced,including data encryption,access control,identity authentication,and network isolation.Finally,based on practical cases,this article elaborates on how to achieve data security protection in a big data cloud computing environment,including strengthening cloud management,optimizing data storage and transmission methods,and adopting a multi-level security protection system.Key words:cloud computing;data security;data encryption;access control;identity authentication;network isolationDIGITCW技术 研究Technology Study24DIGITCW2023.092 大数据云计算环境下的数据安全问题2.1 数据泄露风险数据泄露风险包括以下现象：网购行为：随着网购的盛行，人们会将自己的个人信息详细地填写在快递单上，这样在收到商品之后如果将快递袋随意扔掉，那么上面的个人信息很容易遭到泄露。点击非法网站的行为：如果在上网的过程中马虎大意，随意点击一些不安全的网站，那么也会泄露自己的个人信息。随意扫描二维码：现在二维码已经和我们每个人的生活密切相关，如果我们在平时随意扫描一些来源不明的二维码，也会让自己的个人信息有泄露的风险。数据泄露会带来严重的后果，如身份盗用、金融损失、隐私侵犯、法律风险等。为了保护个人信息安全，我们应该采取有效的措施来预防数据泄露，如不随意丢弃快递单、不轻易将个人信息泄露给他人等。同时，也应该加强自我保护意识，注意保护自己的设备和数据，避免被黑客攻击和病毒感染。2.2 数据篡改风险数据篡改是指通过技术手段对数据进行非法修改，包括修改数据的真实性、完整性和合法性。随着大数据应用的广泛普及，数据篡改的风险也越来越高。黑客可能通过病毒感染、恶意软件、漏洞等方式对数据进行篡改。数据篡改风险的现象包括但不限于以下几种：数据被恶意获取或转移：黑客攻击、数据被盗窃等行为可能会导致数据泄露或篡改。例如，未经授权的第三方可能会获取敏感数据或未经授权的员工可能会恶意修改数据。数据破坏：数据篡改可能会导致数据不一致、错误、不完整等问题，使数据被破坏，从而影响企业或个人的决策和声誉。例如，未经授权的员工可能会使用特殊软件对数据进行篡改。其他信息安全风险：包括但不限于政府部门组织授权监测的暴露在互联网上的数据库、大数据平台等数据资产信息，以及有关单位掌握的威胁数据安全的其他风险信息等。数据篡改风险是一个严重的问题，可能会对企业或个人造成严重的后果。为了保护数据的安全性，企业应该采取有效的措施来预防数据篡改，例如，定期进行数据备份和恢复，对数据进行加密和签名等。同时，还应该建立完善的数据安全管理体系，包括数据访问控制、数据加密、数据备份、数据审计等。个人也应该加强自我保护意识，不随意修改自己的个人信息，并及时更新软件和系统，避免遭受数据篡改的风险。2.3 数据恶意使用风险数据恶意使用是指企业或个人未经授权将机密或敏感数据用于非法目的。随着大数据技术的广泛应用，数据恶意使用的风险也越来越高。例如，企业可能将机密的客户数据用于广告营销，从而导致客户流失和商业损失。为了应对数据恶意使用的风险，企业应该采取有效的措施来保护数据的安全性。同时，还应该加强网络安全监控，实时监控网络的安全状况，及时发现和解决网络安全问题。3 大数据云计算环境下的数据安全问题的应对3.1 加强数据安全意识要应对大数据云计算环境下的数据安全问题，首先要加强数据安全意识。企业和个人应该充分认识到数据安全的重要性，并采取有效的措施来保护数据的安全性。例如，定期备份数据、设置防火墙、使用加密技术等。一是加强员工数据安全意识培训。企业应该加强员工的数据安全意识培训，提高员工的数据安全技能，尤其是对于关键岗位的员工，应该进行更加严格的安全培训和认证。二是建立数据安全管理体系。企业应该建立完善的数据安全管理体系，包括数据访问控制、数据加密、数据备份、数据审计等，确保企业的数据安全管理工作有章可循、有据可依。三是加强网络安全监控和数据保护技术的研发和应用。企业应该加强网络安全监控，实时监控网络的安全状况，及时发现和解决网络安全问题。同时，还应该加强数据保护技术的研发和应用，如数据备份、数据加密、数据审计等，以确保数据的安全性。四是企业应该制定数据安全应急预案，包括数据备份、数据加密、数据审计等，以确保在数据安全事件发生时能够迅速采取有效措施进行处理。五是加强对数据安全事件的监督和管理。企业应该加强数据安全事件的监督和管理，建立数据安全事件的应急响应机制和事后审查机制，确保数据安全事件得到及时有效的处理。总之，加强数据安全意识的对策及实践需要企业和个人的共同努力，只有加强数据安全意识，建立完善的数据安全管理制度，加强网络安全监控和数据保护技术的研发和应用，才能有效地保护企业或个人的数据安全。3.2 建立完善的数据安全管理体系首先，需要制定明确的数据安全策略，包括数据的保密、完整性、可用性和可追溯性等方面。策略的制定应当考虑企业的实际情况和业务需求，同时要与法律法规和行业标准保持一致。组织架构和人员管理。建立数据安全管理体系需要有一个专门负责数据安全的组织架构，并配备具备相关专业技能的DCWTechnology Study技术研究25数字通信世界2023.09人员。这些人员应当有明确的职责和权限，并应当在数据安全方面进行培训和技能提升。确定重要数据资产。在建立数据安全管理体系之前，需要明确哪些数据是重要的，需要进行重点保护。这些重要数据资产可能包括客户信息、商业秘密、财务数据等。对于这些数据资产，需要采取更加严格的安全措施。数据分类和风险管理。根据数据的敏感性和重要程度，对数据进行分类，并根据不同的类别制定不同的安全措施。同时，需要对不同类型的数据资产进行风险管理，识别出可能的安全威胁和漏洞，并采取措施加以防范。数据访问和权限控制。对于数据的访问和权限控制，应当制定严格的策略和措施。只有具备相应权限的人员才能访问敏感数据和重要数据资产。同时，需要加强多层次身份验证和授权管理，确保数据的安全性和保密性。数据备份和恢复。为了确保数据的安全性，需要对数据进行备份和恢复。备份数据需要存储在安全可靠的地方，并需要进行定期测试和演练，以确保在发生数据丢失时能够及时恢复数据。企业应该加强数据安全事件的监督和整改，建立数据安全事件的应急响应机制和事后审查机制，确保数据安全事件得到及时有效的处理（见图1）。由此可见，建立完善的数据安全管理体系是一个系统性、复杂性和长期性的任务。需要从多个角度出发，采取多种措施来确保数据的安全性和保密性。图1 企业数据安全治理体系数据保护技术的应用也需要重视。一方面，政府和企业应加强对数据保护技术的推广和应用，通过制定相关政策和规范，推动数据保护技术的应用。另一方面，企业应加强对员工的数据安全意识培养和技术培训，提高员工对数据安全的重视程度和防范意识，确保数据保护技术得到有效应用。企业应该加强数据安全事件的监督和整改，建立数据安全事件的应急响应机制和事后审查机制，确保数据安全事件得到及时有效的处理（见图2）。为此，加强数据保护技术的研发和应用对策及实践案例需要企业和个人的共同努力，只有加强数据安全意识，建立完善的数据安全管理制度，加强网络安全监控和数据保护技术的研发和应用，才能有效地保护企业或个人的数据安全。图2 大数据开发应用安全平台3.3 加强数据保护技术的研发和应用首先，加强数据保护技术的研发，需要从多个方面入手。一方面，政府和企业应加大对数据保护技术研发的投入，培育更多具有创新能力和竞争力的数据保护技术企业，鼓励产学研用结合，推动技术创新和应用。另一方面，企业应注重提高自身数据保护技术水平，加强内部技术团队建设，推动技术研发和应用，提高数据保护的效率和安全性。其次，加强4 结束语综上所述，信息技术的发展为大数据云计算的应用提供了强大的支撑，但同时也增加了数据安全问题的发生概率。为了保证数据安全，应该加强数据访问控制、完善数据加密技术等相关技术，并采取有效的防护措施，以确保数据的安全性。只有这样，才能实现大数据云计算的可持续发展，更好地服务于人们的生活和工作。参考文献1 刘淑青大数据环境下计算机网络信息安全研究J无线互联科技，2022(14):1-3.2 陈泽恩基于云计算环境的数据中心网络安全风险控制策略J中国新通信，2023(1):121-123.3 何军，朱建帮面向云计算的网络环境中数据安全传递方法研究J景德镇学院学报，2021(6):93-96.4 邓桦，宋甫元，付玲，等云计算环境下数据安全与隐私保护研究综述J湖南大学学报：自然科学版，2022(4):1-10.5 孙继霖云计算与大数据环境下的信息通信安全技术研究J通信电源技术，2022(24):116-117.