云计算资源池数据安全防护及保障技术分析论文【最新5篇】

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研究基于云计算角度下的数据存储安全技术论文【第一篇】

研究基于云计算角度下的数据存储安全技术论文

随着科学技术的日益进步，互联网信息技术得到广泛的应用，云计算也得到较快的发展。云计算作为当今新型的计算机技术，在数据存储安全方面还存在一定的问题未得到充分的解决。根据云计算数据存储安全的现状分析，其研宄内容主要在于数据保护、加密算法、虚拟安全技术等方面，其中数据安全存储是关键部分，本文对云计算环境下数据存储安全的关键技术进行研究，保障用户的信息安全。

1.云计算与云存储的概述

云计算是指通过互联网进行动态的扩展且为虚拟化的资源，随着互联网相关服务的增加，按使用量付费的模式。网络的数据传输功能发展迅速，使得计算机逐渐组成了一个相互关联的集群，并且由统一的数据处理中心进行资源的调配和处理。其具有规模大、形式虚拟、兼容性强等特点。云计算中的关键环节在于云存储，其具有集群应用和分布式文件系统等功能，将网络中不同类型的存储设备通过应用软件进行组合工作，为用户提供业务访问等服务的系统，属于云计算衍生出的新兴的网络存储技术。当云计算系统需要存储和管理大量数据时，系统需要配置存储设备，此时，云存储成为主要进行数据存储和管理的核心云计算系统，方便用户随时随地，通过任何可联网的装置进行信息数据的存取。

2.云数据存储结构

云计算环境下数据存储结构利用了先进的互联网技术，实现了按照用户的网络需求来分配资源。与传统的数据存储结构比较，从服务和实际应用的角度分析，云数据存储是一个硬件的同时还是由客户端程序、访问接口、软件、服务器等设备组成的存储系统。

云数据存储结构通过云计算系统中的应用软件为用户提供数据存储及业务访问等服务，其中，存储层是云数据存储结构的最基层，其主要内容包含存储管理和虚拟化设备，存储层中的存储管理系统用于对硬件设施的维护和升级等功能。管理层是云数据存储结构的核心层，其通过分布式文件系统和集群管理技术进行内容分布和数据备份，具有良好的拓展性，还可以完成云存储系统中的数据加密等任务，符合用户对信息可用性及存储功能的需求。接口层属于云数据存储结构中的重要组成部分，其应有与云计算系统的结构开发与应用，供应商包括网络接入、身份论证、权限管控、应用软件接口等部分，供应商通过接口层为用户设置统一的编程，方便用户自主开发应用程序。云数据存储结构的顶层为访问层，其主要是系统应用程序的入口，用户通过访问层进入云计算系统，实现系统中的资源共享。

3.云计算环境下数据存储安全及其关键内容

云计算环境下数据存储安全

云计算在其实际应用中存在用户信息遭泄露等不安全问题，因此，云计算环境下数据存储安全问题是当前计算机技术发展过程中面临的挑战。为了降低企业中事务的使用成本，减少繁琐的工作程序，就需要在云数据存储的过程中，确保其安全可靠性，使的云计算系统提供优质的服务。在云计算技术的背景下，通过服务式的操作和存储数据，保证数据的稳定性。虽然个体用户使用的数据由提供商管理，用户存储和使用数据是借助网络服务的，但其数据的安全性也需要由云计算系统统一负责。可以将计算机的使用过程看成一个节点，当这些节点出现安全隐患问题时，就需要采取不同的手段对其进行访问和使用，即保证云计算中的安全存储与数据的传输、恢复联系起来，并且得以稳定的发展。

云计算环境下数据安全的关键内容

云数据安全的关键内容包括数据传输安全，其主要指在云计算的服务下，用户将数据传输给云计算系统服务商，由服务商进行数据的处理工作。其间，云计算需要确保用户的数据在传输过程中被加密，保证不被泄露。服务商获取用户数据后，按照行业要求进行保存，服务商还需要做到对用户进行权限认证之后再给予访问数据的权利，访问的对象只能访问自身的数据。云数据安全的关键内容包括数据存储安全，其主要指实现系统中存储数据资源共享的模式，在云计算系统服务下，服务商采取必要的手段隔离不同的数据。当用户准确知道其数据存放位置的情况下，服务商还需要保证对用户托管的数据进行了有效的备份，以防出现突发状况时，数据的丢失，云计算服务商需要最大限度地保护用户的数据，使其恢复到初始状态。在系统中，数据的残留极易泄露用户的信息，因此，云计算服务商需要保证为用户提供数据的安全性。云数据安全的关键内容还包括数据审计安全，通过云计算的服务模式，服务商为用户提供必要的信息支持，并且不对其他用户的数据造成威胁。云计算的服务费为保证数据的安全，需要协助第三方机构准确地对数据安全进行审计，保证用户的信息安全性，同时也促进云计算服务系统的健康长远发展。

4.基于云计算的数据存储安全技术

云计算环境下数据存储在保证数据运算效率的同时还需要确保其安全性，因此，服务商在为用户提供云存储服务时，需要对其信息进行加密保护，保证用户的数据出现在任一存储空间中，非授权用户看到的是无序的乱码，确保用户的个人信息不被泄露。在保证云计算服务商真实可信的前提下，需要将提高云计算的系统运算效率和安全性作为主要任务，探宄出适合互联网信息技术发展的数据存储安全技术。

数据加密技术

目前我国的云存储系统保护隐私数据的能力有限，为保证云存储数据的完整性，用户在使用互联网的同时也需要对自身信息进行有效的加密。云计算系统用户需要提高信息安全意识，加强数据的密钥管理，通过科学的数据加密技术保障云存储系统数据的安全性，提高其使用效率。用户在进行数据加密的过程前，对应的加密算法公钥需要用户端从密匙库中提取，之后应用对称加密的算法，形成具有校验信息的密钥。其中具备校验信息的密钥可以通过非对称的加密算法进行处理，确保其安全性，最后处理好的信息数据作为数据包储存于云端中。在重复加密过程中，保证所有的数据包完成数据加密的行为，方可截止，形成数据加密的'全过程。

数据隔离技术

在云计算模式的背景下，用户将随意摆放系统中的数据存储结构，因此，会出现多个用户将数据存储于同一个虚拟服务器中的现象。出现此类情况时，用户需要使用数据隔离技术，将自身的信息与其他用户的信息有效的隔离开，保证云计算环境下数据存储的安全性。

访问权限控制

当用户将数据上传至云计算数据存储系统后，云计算系统的提供商将享有访问该数据的优先权。如果用户需要限制服务商的访问权限，在上传个人数据的同时，需要将该数据的访问优先级别设置为自己，以此确保自身数据在云计算环境下数据存储的安全性。

数据加密传输

各类数据在云计算系统中的传输是必不可少的，因此，其在传输过程中的安全性是当前面临的大考验。数据的加密传输是指在数据的传输过程中在网络链路层、传输层等区域使用加密技术，以此确保用户数据的可用性和完整性。在数据传输的前期，通过加密协议为用户的数据传输提供加密通道，在数据传输的后期，则采用必要手段防治非法用户对数据的窃取，进而维护用户的数据安全，保证云计算环境下的数据加密传输。

5.结语

随着我国的信息技术不断发展，云计算技术在各行业中得以广泛的应用，其前景广阔。但在云计算的环境下，数据的安全问题成为当前亟待解决的问题。基于云计算的系统模式，构建云数据存储结构，通过数据加密技术、数据隔离技术、访问权限控制、数据加密传输等关键技术确保云计算的数据存储安全，提高云计算的运行效率，推动云存储系统的高效应用，促进我国云计算环境下数据存储结构的不断完善。

云计算下网络安全防范技术分析论文【第二篇】

（1）保证网络信息的安全最基本也是最核心的3点：保证数据的保密性、稳定性、可用性。（2）云环境下的网络具有一定的复杂性，用户在不断增加，信息、资源也在不断扩大，计算机病毒借助于网络设备中的漏洞植入其中来获得相关信息，肆意的改变网络系统和相关数据信息，使得访问的用户信息存在丢失的情况。（3）基于新兴的云计算环境中，云计算使得环境复杂化、多元化，规模扩大化，因此在解决数据安全问题、用户身份、验证、权限云计算应用问题、故障诊断、修复等问题上，对网络设备和信息资源配置提出了高要求。

3云计算环境下网络安全存在的问题

数据通信安全还存在漏洞

计算机网络两个主要功能是共享数据和传递信息，而数据通信就是其中主要环节之一。云计算环境下的网络中，构成数据通信不安全的因素主要有：蓄意攻击服务器，频繁在短时间内发送服务请求，利用通信来堵塞道路，导致正常用户的服务请求无法受理，或侵入系统删除、篡改数据等，还有就是黑ke入侵用户系统或服务器当中，对数据进行破坏性改变；有的则是在数据传输过程中进行监听，以窃取个人数据信息。

网络系统存在的不足

网络系统自身的不足，使得黑ke通过网络这个渠道，对数据库系统进行攻击，造成数据库系统保密性和完整性受到较大冲击，例如电子邮件中存在的漏洞，就使得信息存储安全受到了威胁。在传统网络环境中，数据虽进行了共享，但是多数数据还是单机存储的，其安全保证主要来自单个计算机自身安全系统，而在云计算环境下，网络数据存储在网络运营商的云平台，使得用户使用网络过程中是否安全，成了检验网络运营商诚信度，以及技术水平的检测器，另外，网络系统还存在身份认证的缺陷，使得身份认证成了黑ke主要攻击目标之一，黑ke通过入侵云平台管理器，非法窃取用户资料和密码等信息，或利用网络通道做病毒植入，以便窃取用户信息。

4加强“云计算”下计算机网络安全措施

随着网络技术的不断发展，网络信息已成为共享的最大平台资源，但技术飞跃的同时，网络病毒也在不断出新，为保证网络的安全，应积极采用防火墙技术、入侵检测技术、防病毒技术等技术以保障安全。主要防范措施归结为以下几点。

在防火墙上设置智能识别

为了确保网络数据通信安全，在防火墙上设置智能识别技术，提高对黑ke入侵的防御功能，避免网络欺骗和通信道路被堵塞，该技术能识别病毒篡改的IP地址，起到预防、阻止病毒对网络的伤害，并且对云计算中恶意数据能够准确识别，以避免造成对用户电脑的损害。

应用系统加密技术

系统加密技术中，公钥加密技术和私钥加密技术，可以把系统中数据应用代码来执行加密工作，给系统中数据增加了保护的屏障，同时应用过滤器筛选、阻止恶意程序和信息，在选择云服务运营商时，应从安全性上选择信誉等级高的商家，使得安全监控无缝化衔接，在个人监控之外，还有专业化运营商给予监控管理，从而降低了用户数据被泄露的发生率，通过用户密码设置技术的提高，以保证用户密码的安全性。

防御病毒技术

入侵计算机的病毒从数量上逐渐增多，给网络安全带来较大的挑衅，也使得反病毒技术不断提高，该类技术主要有动态技术和静态技术，动态技术预防病毒的能力较高，且该技术适用范围较宽，也能适用于低端资源，其简便、高效的性能，使得云端资源得到了有效控制，如病毒入侵时，会立即给予报警预告；而静态技术对网络运行的实时反应不灵敏，对系统内排毒随时排除方面不及动态技术，因此，防御病毒方面动态技术被广泛应用。

应用防护技术

防护技术是云计算环境下，网络安全技术的子系统技术，其工作内容包括，选择规范化技术软件时，应用更新不断查找漏洞并随时修复；为用户创建数据隔离体制，以避免虚拟机之间产生的攻击；以及强化了云平台安全技术；同时创建了安全可靠的数据存储体系。该技术的客户端检测软件，能发现云计算异常动态，截获木马、病毒的信息，并将其传送到服务器中自行分析，继而将解决方案传送到客户端。该技术还根据云计算环境临界设置的不足，设置云计算的安全防范系统，把子系统中安全防护技术延伸到整个云计算环境中，全面保护网络环境以提高网络防护能力。

应用多种身份认证渠道

为了降低身份认证中的危险系数，网络运营商可以应用多种身份认证渠道，来确保身份认证的安全性，例如，加入指纹和脸型、以及口令等认证方式，以提升网络的安全系数。在用户登录时，对非法认证用户从程序上给予及时的管理，并为防御起见，建立黑名单机制，从而更有效的强化云计算环境下的网络安全。

具体化的技术控制

目前，为了真正意义上保证云计算网络环境下的网络安全不受到损害，就必须构建起实用性的系统化安全框架；在此同时，引导相关人员对计算机安全网络所具备的理论知识进行研究学习，并保证其使用过程的优质性；可以采取上述所述的安全保护措施对网络安全进行保护，最终实现网络实际运用过程中的安全性与可靠性得到提升。

可信性的云计算

在云计算的网络环境下，使用可信赖的云计算形式将云服务分配到不同的用户。在该状态下的软硬件都是具备可信赖性的，所以可以明确用户所进行的所有操作是否是可信任的，然后在此基础上了解外包数据在完整性要机密性等方面的问题，实现信息泄露行为的避免。

5结语

网络正在飞速的发展，基于新型的云计算将会成为未来的主导，但就目前而言，云计算下的网络安全问题还很多，比如系统不够完善，数据通信安全不保障，身份认证有缺陷，系统薄弱，环境复杂等，这就需要我们增强技术的路径，完善技术，从而解决网络安全问题，保障用户安全。

引用：

[1]闫盛，石淼。基于云计算环境下的网络安全技术实现[J].计算机光盘软件与应用，2014.

[2]黄长慧，王海珍。云计算数据安全研究[J].网络安全技术与应用，2014.

[3]毛黎华。云计算下网络安全技术实现的路径分析[J].网络安全技术与应用，2014.

[4]刘伊玲。基于“云计算”环境下的网络安全策略初探[J].科技创新与应用，2012.

[5]姚远耀，张予民。云计算在网络安全领域的应用[J].科技广场，2009.

云计算资源池数据安全防护及保障技术分析论文【第三篇】

云计算资源池数据安全防护及保障技术分析论文

随着科技发展，云计算极大的促进了业务保障工作的开展，由于用户数量不断增多，业务也在不断扩大，云计算资源池数据安全防护也有迎来了新的发展契机，因此本文将从云计算与资源池基本情况入手，重点分析云计算资源池数据安全防护与保障技术。

一、前言

云计算的出现改变了传统电信运营商的发展模式，使电信企业实现了精细化管理，尤其是云计算资源集中成为了可能，便于计算信息服务，不仅降低了成本与能源消耗，还促进了企业进一步发展。但依然需要重视与计算资源池数据安全防护，并联系实际提出信息安全保障技术，只有这样才能促进企业又好又快发展。

二、云计算含义

云计算概念最早出现于，其定义与内涵一直是IT界讨论重点，由于认识与理解不同，导致云计算含义始终没有明确定义。现阶段，美国相关部门对云计算框架模型进行了描述，并概括云计算的特征。

云计算特点有以下几点：第一，网络接入广泛，即通过云计算实现网络供应，并涉及大量客户端；第二，资源池，它以物理资源为基础，在虚拟化的作用下，逐渐映射成为具有虚拟化、模块功能化以及多用户服务的资源池，并按照系统要求为客户提供服务；第三，快速弹性计算，这一特征要求系统规模与计算资源一定联系用户需要实际进行调整；第四，按需自服务，它要求云计算服务是不需要人工参与就能进行的服务，以自助服务为主，如开通服务、更换配置、缴费等；第五，服务检测，它要求运服务是可以进行检测的，同时也制定了明确的收费标准与政策，所有服务都是透明的，便于服务者与用户查询[1]。

三、云计算资源池概述

云计算资源池就是将服务器物理资源转化为逻辑资源，使得一台服务器可以转化为几台甚至几百台相互隔离的虚拟服务器，不仅可以提升资源利用率，还可以使系统管理更加简化，便于服务器资源整合，同时也可以使IT界更好的应对业务变化。要利用云计算，就要构建大容量资源池，确保在业务高峰期能够满足用户各种要求，为用户提供优质服务。

四、云计算资源池数据的安全防护与保障技术分析

软件安全防护措施与保障技术

云计算资源池平台中的各个虚拟终端都需要通过虚拟主机虚拟层与外部进行交互与联系，一旦虚拟层出现漏洞或被入侵，就会导致虚拟环境发生风险，因此，强化虚拟层安全异常重要。云计算资源池管理服务器属于虚拟化平台基础架构组成部分，用于虚拟主机、网络与各系统的统一控制与管理，这就需要联系实际情况做好虚拟服务器入侵检测工作，并建立起良好安全控制系统与防护功能，这也是确保虚拟架构安全加固的必要方式。在资源池中应用安全防护软件，主要是为给资源管理服务器提供入虚拟入侵检测策略，强化入侵防护能力。对于IDS入侵检测来说，因包括以下几点策略：首先，对重点虚拟化文件访问进行监控，同时也要对监控虚拟化软件关键命令与工具执行；其次，了解虚拟化软件关键配置变化情况，且实时关注虚拟机标准网络接口与各关键部分的工作情况，制定出较为简单的虚拟软件动作监控日志；再者，重视虚拟化管理服务器上的`成功与失败访问，确定执行命令，并做好虚拟管理服务器关键事件通用与审计工作；最后，确保虚拟管理服务器主机始终保持完整，了解主机配置变化[2]。IPS入侵安全防护则要关注以下几点策略：第一，重视Windows安全防护，加强对管理服务器应用组件的保护，确定基本架构组件与应用程序文件，更要重视敏感数据目录的构建；第二，控制管理服务器网络访问权限，增加可信应用程序，对需要访问的管理服务器访问工具加以保护；第三，调整好Windows基线，了解用户与用户组的变化情况，一旦发生登录失败，就要检查重点配置文件等是否被篡改；第四，检查文件是否完整，若不完整就要通过管理平台调整检查策略，实时了解平台中各种文件的变更与配置情况，同时也要监控管理平台日志，尤其要重视Web交互日志[3]。

核心

业务主机安全防护与保障技术

不管是物理服务器还是虚拟化服务器，都会遇到相同的安全防护问题，主要有网络是否被入侵，是否遭到病毒攻击，是否存在漏洞或数据被盗等情况。资源池安全管理平台需要为物理机与虚拟化服务器提供全套安全防护体系，强化系统入侵，不断增强虚拟服务器系统的安全性，确保数据安全，所以，核心业务主机的安全防护与保障措施需要从以下几方面入手：第一，做到零日攻击，为实现这一目标可以利用沙盒技术与白名单技术来完成，可以有效减少恶意程序借助零日漏洞攻击重点业务服务器，同时也能有效防止恶意程序的传播。第二，加强对细粒度系统的访问与控制，通过锁定操作系统程序等，对各个操作系统与应用程序进行控制，并为其创建以行为虚拟Shell为基础，用于监控内核系统调用情况的策略，且通过设计访问控制列表，监控与访问程序，能够识别与核对用户身份与权限，明确可以访问的网址与访问时间、权限[4]。第三，确保文件等完整，主要是重视物理主机与虚拟主机的完整性，保证两者中的文件无论怎样变动都不会发生实时性改变；第四，收集与制定适用于物理与虚拟服务器使用的机制，并将其直接呈现在控制台上，联系手机应用程序确定策略控制与白名单；第五，重视系统与用户监控审计，不仅要监控用户登录核心进程，还要通过这种方式拦截用户登录过程，利用主机用户进行行为审计等；第六，构建高性能防火墙，强化防火墙性能，监控TCP/UDP实时流量，加大对缓冲区的防护，做好进程访问控制，重视各进程启动保护。此外，还要关注物理服务器与虚拟服务器系统的监控与审计，强化系统入侵防护，真正做好检测工作。

运维管理的安全防护与保障技术

云计算资源池管理特性较为特殊，管理员权限较大，如果人员变化将直接影响业务安全。为保证运维安全，实时验证用户信息就要构建合适的云计算资源池堡垒机制，记录与保存操作过程。可以从以下几方面入手：首先，为云计算资源池供应细粒度访问控制，减少虚拟化平台的特权访问，重视用户访问虚拟资产管理；其次，做好自动定期系统配置与安全设置评估工作，准确记录成功操作与失败操作，以便为数据审计提供可靠依据，同时，重视命令级别的访问控制，区分管理权限，确定虚拟机访问对象；再者，重视账号集成管理，及时回收现有资源池管理员权限，无论是哪一用户都要经过运维管理软件认证以后才可以管理虚拟平台；最后，根据虚拟机的不同进行区分授权，通过多方认证以后才能使用服务器，这也是保证其身份合法的重要举措[5]。

大数据安全分析重塑安全防护架构论文【第四篇】

大数据安全分析重塑安全防护架构论文

启明星辰泰合产品本部产品总监叶蓬认为，信息安全的大数据化、传统安全分析面对新型威胁的缺陷、情境感知和智能安全的发展大势，使得大数据安全分析迅速进入了网络安全领域。而一旦网络安全遇到大数据安全分析，就必然被深刻地影响并重塑。这种重塑体现在安全防护架构、安全分析体系和业务模式等诸多方面。在大数据安全分析重塑安全防护架构方面，叶蓬认为主要体现在以下六个方面。

一是大数据安全分析重塑SIEM和安管平台。

在所有网络安全领域中，大数据安全分析对安全管理平台(SOC平台、安管平台)和安全信息与事件分析(SIEM)系统的影响最为深远。

传统的SIEM和安管平台由于其核心的安全事件采集、分析及存储引擎的架构是针对中小数据集合而设计的，在面对大数据的时候运行乏力，难以为继。SIEM和安管平台都具有安全事件(日志)的采集、存储、分析、展示等几个过程，正好与大数据分析的收集、存储、分析和可视化过程完全相同。因此，SIEM和安管平台天然具有应用大数据分析技术的特质。而将传统SIEM和安管平台的安全事件采集、分析及存储引擎更换为大数据分析引擎后，SIEM和安管平台被带到了一个全新的高度，进入大数据时代。

大数据安全分析技术的运用已经成为未来SIEM和安管平台的关键技术发展趋势之一。

二是大数据安全分析推动高级威胁检测。

传统的安全分析是构建在基于特征的检测基础之上的，只能做到知所已知，难以应对高级威胁的挑战。而要更好地检测高级威胁，就需要知所未知，这也就催生了诸如行为异常分析技术的发展。行为异常分析的。本质就是一种机器学习，自动建立起一个正常的基线，从而去帮助分析人员识别异常。面对天量的待分析数据，要想达成理想的异常分析结果，借助大数据分析技术成为明智之举。

同时，为了对抗高级威胁，还需要有长时间周期的数据分析能力，而这正是大数据分析的优势所在。

此外，安全分析人员在进行高级威胁检测的过程中需要不断地对感兴趣的安全数据进行数据勘探，而要针对天量数据实现即席的交互式分析，需要有强大的数据查询引擎，这同样也是大数据分析的优势所在。

三是大数据安全分析促进欺诈检测。

客户业务的日益复杂和线上业务的不断丰富，使得欺诈检测遭遇了前所未有的挑战。现代的欺诈检测系统大都具备基于行为轮廓的异常检测能力，而对天量的用户、账号、实体、业务的访问行为信息进行建模绝非易事，大数据技术的引入有助于提升建模过程的速度和准确度。大数据安全分析技术正在重塑欺诈检测系统。

四是大数据安全分析增强各类安全产品。

除了前面提及的已经显著受到大数据技术影响的安全防护系统之外，很多传统的安全防护系统也同样正在引入大数据安全分析技术。

借助大数据安全分析技术，DLP系统将变得更加智能，不仅能够对已经标定的敏感信息进行检测，还能对用户使用数据的行为过程进行建模，从而针对更多地难以进行简单标定的敏感信息的访问进行异常检测。

借助大数据安全分析技术，通过对DAM系统收集到的海量数据库访问日志进行业务建模，从而识别用户的业务违规，使得DAM系统的价值得到进一步提升。

借助大数据安全分析技术，能够实现针对IAM和4A系统的用户违规智能审计。通过对IAM和4A系统的海量用户访问日志进行建模和机器学习，发现小概率的异常事件。

借助大数据安全分析技术，还能够提升静态应用安全测试(SAST)系统的检测速率，并能够通过高效地聚类/分类等算法更好地寻找应用系统的安全漏洞。

五是大数据安全分析激发网络威胁情报分析与协作。

随着高级威胁的日益泛滥，尤其是网络空间安全对抗逐步上升到专门组织、国家层面，很多传统的犯罪分析和战争的理论及战略战术被不断引入网络空间安全之中。这其中，最显著的一个趋势就是网络威胁情报的兴起。

Gartner认为，威胁情报是一种基于证据的知识，包括了情境、机制、指标、隐含和实际可行的建议。威胁情报描述了现存的、或者是即将出现针对资产的威胁或危险，并可以用于通知主体针对相关威胁或危险采取某种响应。

威胁情报最大的好处就是能够直接作用于企业和组织的安全防护设施，实现高效快速的威胁检测和阻断。

但是威胁情报信息的获得绝非易事。专业的威胁情报服务提供商能够采集互联网上的各种数据，既包括浅层Web，也包括深层Web，甚至是暗网(Dark Web)的数据，抑或是授权客户的数据，然后基本上都利用大数据分析技术产生有关攻击者的威胁情报信息。

谁也不可能独立获得最全的威胁情报，就像我们的反恐或者犯罪调查一样，各个情报组织间的合作至关重要。网络威胁情报亦是如此。利用大数据分析技术，有的厂商建立起一个威胁情报的分享和协作平台，进行威胁情报的交换，更大限度地发挥情报的价值。

简言之，借助大数据安全分析技术，威胁情报分析与共享这个新兴的安全分析领域获得了突飞猛进的进步，当前正处于聚光灯下。

六是大数据安全分析造就大数据安全分析平台。

大数据安全分析不仅重塑着传统的安全防护系统，催化着威胁情报，有时候也显性化地表现为一个专有的分析平台。

如前所述，大数据安全分析不是一个产品分类，而代表一种技术，各种安全产品都能够运用大数据安全分析技术。在一个较为完备的基于大数据安全分析的解决方案中，通常会有一个大数据安全分析平台作为整个方案的核心部件，承载大数据分析的核心功能，将分散的安全要素信息进行集中、存储、分析、可视化，对分析的结果进行分发，对分析的任务进行调度，将各种分散的安全分析技术整合到一起，实现各种技术间的互动。此时，通常意义上的SIEM(安全信息与事件分析系统)、安全运营中心(SOC、安管平台)、DLP(数据防泄露系统)、4A系统(认证、账号、授权、审计)等都在这个大数据安全分析平台之下。

云计算的数据安全和隐私保护论文【第五篇】

云计算的数据安全和隐私保护论文

在云计算出现之后，对于这项技术，用户最为关心的往往是数据是否安全自身的隐私是否能够得到保护。本文通过对于云技术数据存储原理的介绍对于数据的生命周期的各个环节进行了研究，对于数据生命周期过程中所涉及的数据的安全以及用户的隐私进行了相关研究与分析，在研究云平台数据安全的基础上对于数据安全以及隐私的保护提出了相应的算法，对于数据加密进行了优化并且使得资源得到了优化配置。

云计算是一种较以往来说完全不同的服务形式，云技术的出现受到了众多的企业的关注。目前几乎所有的计算机企业都将云技术作为自身重点发展的领域，并且在这个基础上开发了一大批的基于云计算的服务。但是出于对云计算平台的数据安全以及隐私的考虑很多企业对基于云计算的服务存在一定的疑虑，对于企业自身的一些应用程序或者是数据，为了安全以及隐私并不愿意将其放到云计算平台上，所以作为云计算来讲，云计算的数据信息安全以及隐私的保护，是目前云计算平台发展过程中一个必须要逾越的障碍。

一、云计算数据的生命周期

数据生成

在数据的生成过程中会牵扯到数据的所有权的问题。在传统的服务方式下，企业往往通过自身所建立的服务器来对自身的数据进行安全管理。但是将传统的数据平台转化成为云计算平台之后，数据的安全问题就应该引起足够的重视。对于企业和客户的隐私数据，作为客户的企业来讲必须要了解自身的哪些数据被云平台提供商所获悉，并且作为客户要采取一定的措施来避免云计算平台商来获取自身的敏感的数据。

数据迁移

在进行企业内部数据迁移的过程中，数据的传输往往没有进行加密或者是采用非常简单的约定的算法进行加密。当企业的数据转向云平台的过程中，数据的安全以及隐私数据都要得到相应的安全保障。所以在数据迁移的过程中应该采取更加复杂有效的加密算法，防止这些数据被其他客户获取，另外还要保证数据在传输过程中的完整性应该采取一定的校验手段来保障数据的完整性，使得数据在迁移的过程中不会发生数据丢失的情况。数据在传输过程中的完整性以及安全性保障不仅仅在将客户的数据传输到云平台的过程中，还存在于不同的云存储系统之间的数据的迁移，这个过程中的数据迁移也应该将数据的完整性和数据的安全性工作做好。

数据使用

传统的数据存储的方式一般面向静态的数据对象并且采用一定的加密方式对数据进行加密。但是在这个过程中云计算程序中的某些数据会被两个数学模型所调用，数据的加密会引发一系列的问题，加密之后会导致索引和查询的次数激增。所以对于静态数据的使用相应的云计算程序中并没有相应的加密措施。并且云计算的租用者往往不是一个，其用户数量是非常多的，云平台对于数据的处理往往是采用未加密的静态数据，这种未加密的静态数据在使用的过程中是一个潜在的安全隐患，可能会导致用户数据安全问题，以及隐私得到泄露。

数据共享

数据在共享的过程中其使用的范围也变大了，这对于数据的控制变得更加的复杂，几乎在数据的每个环节都有可能发生数据的安全问题。数据可以按照事前制定的相关的访问和共享规则进行访问和共享，但是在数据的访问过程中很可能会造成数据的进一步流转。在数据共享的过程中，如果与第三方实现数据共享的时候，数据的所有者应该采取一定的措施限制第三方没有约束的进行数据的传播。所以对于客户共享的部分数据来讲，出了按照一定的方式进行数据的授权之外，还需要对数据的共享方式进行研究，并考虑在数据共享的过程中如何防止用户的敏感数据被共享。

数据存储

一般来讲云平台存储系统中的数据存储大致可以分为两个方面，包括简单的存储服务以及较为复杂的应用程序数据存储服务。将数据保存在云平台当中，要考虑到数据的完整性、安全性等。解决这些问题的最为常用的办法就是对数据进行加密处理，为了使得数据的加密达到其应有的效果，要对算法的可靠性进行详细的验证。随着云计算平台所传输、存储和处理数据量越来越大，在对数据进行加密的过程中要兼顾数据的传输速度以及数据的传输的效率，所以在云计算平台当中一般采取云对称式的加密算法来对云平台中的数据进行加密处理。对于数据加密算法的选择以及管理一般应该由数据的所有者掌管以保证数据传输和处理过程中的安全性。但是较为现实的情况是一般客户都没有相关方面的安全知识，他们往往只做的就是让云提供商来提供相应的加密算法的密钥。随着云平台客户的增多以及客户数据量的增大、对于上述数据的'管理以及加密工作也将变得异常复杂。为了保证数据的完整性，要在数据传输的过程中对于相关数据进行检验，对于本地数据的使用以及迁移都要引起足够的重视。

数据销毁

云平台中数据的删除也是保证数据安全的一个非常重要的方面。最为常用的计算机删除的方式并没有将数据真正从计算机的硬盘上删除，其删除的只不过是文件的相应的索引；另外对磁盘进行格式化也是如此，磁盘的格式化仅仅是为操作系统创建一个新的索引，将磁盘的扇区标记为未使用过，经过这样删除方式操作的数据一旦发生的入侵采用一定的数据恢复方式就能够将磁盘上的数据恢复。对于企业较为敏感甚至是秘密级的数据，云计算提供商可以考虑采用磁盘擦写的方式来完成对于数据的删除，或者采用一定的数据销毁的算法甚至是物理销毁来对用户的数据安全和隐私进行保护。

二、隐私保护需求

在云计算平台的存储系统中存在着许多种不同类型的数据，包括文档、视频、图片、电子邮件等等。每种数据对于用户来讲，数据的安全性和重要性都是有所差别的，这是因为这些数据中所涉及的信息的重要程度是不同的。对于上述数据根据重要程度进行等级划分，划分的依据是数据的重要程度和数据的敏感程度。如果为了保障用户的隐私在其中加入了较为复杂的加密算法，会使得云平台大量的资源被消耗掉，从而会使得整个云平台工作的效率大大的降低；但是如果对于数据采用的都是较为简单的加密算法的话，数据在云平台存储或者是处理的过程中就有可能造成数据的泄露。所以对于不同需求的客户要采取不同的数据加密算法来对数据进行保护。

三、隐私保护级别划分与密钥更新频率

如果要对云平台设置一个数据安全的略，那么就需要将数据的隐私级别和用户的隐私级别联系起来。作为云服务提供商可以根据数据对于用户隐私程度的不同来设定相应的隐私等级。可以将数据的隐私划分为三个等级：隐私级别1：在这个数据隐私等级中不包括用户较为敏感的数据，该等级的数据可以采用较为简单的加密算法，使得系统的资源不至于被浪费太多。级别2：在这个等级的数据当中有部分数据对于用户来讲是非常敏感的，那么就要针对这些数据区域，采用与此等级相符的加密算法。级别3：在这个级别的数据当中存在着大量的用户隐私数据，那么应该对该等级的数据采取较为复杂的加密算法使得数据的安全得到保证。

四、小结

本文对于云计算过程中数据的生命周期进行了研究，对于云计算过程中所涉及到的数据的安全以及数据的隐私进行了简要的分析，并且在分析的基础上提出了一种有效保护数据安全的以及客户隐私的加密算法，使得数据加密的算法得到了优化，数据的安全和客户的隐私得到了保障。