大数据云计算数据研究3篇

大数据云计算数据篇1

目前最新的计算方式是大数据云计算技术，它融合了以往的传统计算机和互联网信息技术，建立了一种具有超强计算技术体系，来实现对计算机资源的远程管理，而计算机内的存储系统，也可以根据用户的个人需要去链接。

1大数据云计算应用的概述

数据的统计作为支撑人类发展的重要元素之一，大数据是被人类广泛使用的形式。尽管其精准度不高，但是仍旧获得人类的许多关键应用，是因为在决策性问题上数据的价值尤为重要。因为大数据是以收集网络用户私人信息的方式，作为获取信息的主要渠道，它涉及全部网络用户自身的权益安全问题，所以关注网络安全问题的人数与日俱增。近几年来可以明确地看到大数据分析准确率的提高，尽管目前仍然无法成为人类社会发展核心的数据资料，来代替社会统计学，但它还是具有无法忽视的实用价值，尤其表现在商业、行政管理等各大方面。伴随着数据价值的提升，在大数据分析平台上对网络应用信息的收集要求变得更加精细，也就意味着将会涉及网络用户更多的个人权益，而安全性保障的问题也迫在眉睫。所以，必须通过大数据挖掘更加全面的保护方式，也是当前网络领域发展的重大课题之一。

2大数据云计算技术的优势

2.1投入成本低覆盖广

成本资金高是传统计算机处理技术的一大弊端，最新网络技术的代表大数据云计算，可以用较低的成本来让一个系统平台涵盖所有的信息，为人类带来了便利。之所以可以做到这点是因为大数据云计算处理数据的操作，打破了传统的资源限制，结合了多种计算机技术群体工作，提高效率的同时降低了运营成本。此外，构建了数据资源池，随时共享资源，覆盖广泛。2.2统筹计算资源大多数的计算资源都集中在云计算里面。因为云计算中的这些计算资源尤为庞大，所以当在虚拟技术中遇到管理资源的问题会很容易得到解决。用户在登录云计算平台的时间、地点都不受约束，能够在便捷的条件下，极大程度上的满足自身需求。所以，依托于大数据云计算平台用户能够随时对数据信息进行收集、存储、发送等操作，无须要求高配置的计算机就能运作，高效便捷的数据操作在普通的网络用户的客户端就能完成。

2.3实现动态数据管理

各项信息的动态情况都在大数据处理状态。各种大小不均的信息都将排列成大数据，从而使得整个大数据系统的效率处在最优化的状态中，在如今的大环境下，现代的信息技术一般都会通过聚类技术和分布式技术，来对数据进行高效管理，并有效使用这些数据，从而使得在大数据系统里面的各种信息都有迹可循，极大程度满足网络用户对互联网应用中快捷访问信息的需求，使用率也得到了大幅提高。

2.4对各类数据进行有效分析

在发展企业经济的过程当中，能够快速完成一系列的市场状况的收集调研，并对调研后所得到的各类信息数据进行强有效地分析，都是应用大数据平台的具体表现。当数据分析结果产生价值时，为企业的发展技术和产品应用都能够起到支撑作用。

3大数据云计算环境下的数据安全问题

3.1做好身份确认，加强数据访问安全

虽然计算机技术的发展日渐成熟，但现在还是面临着数据访问安全的难题。在如今的大数据云计算环境下，不仅网络系统的范围扩大，许多应用程序的服务也在扩大，导致很难对这些分散的权限进行整体控制，这时需要对使用终端的网络用户做到身份确认，在常使用的终端上绑定个人身份信息，方便对用户进行身份鉴别，同时划分网域、设置系统的访问权限，对每个账号实行系统管理，从而确保安全登录。个人用户的数据访问风险主要来源于某些带有恶意的访问，对网络使用者的计算机系统里数据的安全造成了威胁，而许多风险性事件也是由于这样的违规操作所产生的。通常情况下，国家都针对大数据资源进行了集中管理，个人计算机的用户一般都会开通云计算技术服务，不管是要在远程服务器中进行大规模的数据储存，抑或是在云计算平台中进行，都可以享有这些数据资源管理与分析的优先使用权力。企业中的数据访问风险主要来源于公司内部，如果员工出现了未按照规章制度工作的失职状况，或者进行了违规操作为自己谋求利益、窃取个人数据信息等活动，对企业云计算平台里的数据都会带来极大的影响，或者引起了连锁效应，从而使得公司日后更容易发生丢失、非法盗用数据信息等现象，这会直接对公司的利益造成损失，所以当操作失误等问题在公司内部人员身上发生时，管理人员一定要及时进行补救，通过大数据分析与云计算的技术手段，对信息数据进行管理时，可以避免信息泄露从而被不法分子使用，实现网络安全保护、降低网络风险、提高数据访问的安全性，从而，完善整个系统实现信息数据保护到位的状态。存在合理应用也同样代表需要访问。精细化处理数据是大数据产生价值的关键点，而云计算平台作为媒介，是人们处理数据时的必备通道。就其应用的属性而言，人们使用云计算平台要处在线上状态，因此若想完成这部分功能就必须要借助网关。不过，想要实现对网关的全面保护，在目前技术下，是根本无法做到的，处在一定保护下的网关仍然存在着被入侵的风险性。导致此风险性提升的原因有，人们在使用大数据云计算技术时，不健全的防护制度，又或者网关的安全不受到有效的保护，都可能导致恶意入侵者从某条常规的路径的轨迹里，通过一些技术手段追踪进入到存储信息的云平台，对信息数据安全构成威胁。

3.2数据的隔离安全问题

在如今的发展环境下，人们在使用大数据云计算平台时，常出现的问题之一是数据隔离安全。数据隔离的意思是指，在数据进行交互的过程之中，让本身数据与外界的环境相互隔离的手段。数据隔离安全在进行资源共享时显得尤为重要，大范围的资源共享导致了保密工作的困难大幅度提高，使大数据环境下数据的稳定性降低。将数据信息进行加密是当前主要采取的隔离手段，如此一来就算他人获得了数据信息，也能保护其不被直接暴露。在为数据进行加密时，可以采用各种进制模式，进制模式的种类虽然繁杂，但每一种也都是有迹可循的，这就让数据信息存在着被破解的可能性，加密手段简单则破解时间短，反之加密手段复杂则破解时间长。这就意味着处在隔离保护状态下的数据，仍旧有可能在数据传递的过程中发生信息暴露的情况，在传递的过程中，普通信息受到恶意侵袭的概率较低，安全性越高，反之，越为重要的信息受到恶意侵袭的概率则比较高，安全性越低。

3.3难以达到及时监控

处于线上状态的数据方便管理，同时也可以得到安全保障与监督。云计算平台的数据管理功能就是这样实现管理的，只是在数据管理过程期间无法让数据管理的安全性达到有效监控状态。大数据的类型具有重复性，这就使得在建立数据库之时，云计算平台的状态也无法及时进行完善。这样不完善的管理，让数据类型本身在实施监督过程中，无法对所有环节的掌握精准且及时。

3.4数据销毁问题

数据会被大数据云计算平台高频率的使用，工作中比较复杂的操作是对数据信息进行处理与分析，在从大数据云计算平台读取并运用了一些关键的数据之后，便会将其集中销毁，来保证这些数据没有泄漏到其他人的手中或使用，以确保大数据的安全性。所以，保证重要数据的安全重点操作之一便是数据销毁的问题，而数据销毁功能也必须让有关人员再次正视其意义。随着大数据云计算平台上所获取的信息量也越来越庞大，因此进行数据销毁也就要求整个系统耗费了不少的时间，同时也由于信息量很大，在进行销毁时会可能出现损毁不完全，从而让外人修复并还原了损毁不彻底的信息内容，恶意获取了信息，增加数据安全风险。

4大数据云计算环境下的数据安全保护措施

4.1加大对数据访问的控制功能

随着企业运营中大数据技术规模的扩大，同样日益增加的还有对大数据的需求量，对于访问管理技术的方法是各大企业必须要发展和提升的，通过合理地使用访问管理技术，就可以让信息安全性大大提高，该技术方案主要包括企业强制登录技术、企业角色登录管理技术，以及企业自主访问控制技术等。在不同的经济状况之下对应的技术条件也有所不同，合理利用才能大大提高资源效率。通过进一步研究并深入其功能特性，提高网络应用中针对数据信息进行的访问控制能力，让个人数据安全得到更多更完善的保障，为大数据云计算功能的升级以及高效平稳发展起到支撑作用。另外一种提高数据访问控制力的方法，是重新建立虚拟化架构，在这一过程中可以发现系统弊端，直接登录系统调用数据。当建立虚拟架构时，可以使应用在云计算平台与传统平台上实现彼此抽离，沟通也采用了彼此对立的方式，因此只要打通了一个安全入口为网络用户服务，便可以降低平台上遭到入侵或攻击的可能性。

4.2加大数据共享隔离功能

在中国大数据云计算技术的大环境下，将云端信息储存功能对每一个互联网用户都开放，便于所有互联网用户上传个人信息，由于信息的传输过程具有双向性，在云端保存的个人信息也能够相互回传。同时，数据隔离的高风险性导致信息泄露的发生概率也相应提高了，为真正实现数据共享功能，针对数据传递过程中存在的安全问题，采取专业技术在传递数据的途中进行数据共享隔离，加大识别可疑的网络用户的能力，通过使用识别认证等手段发现了可疑对象时，就能够有效地对该网络用户及时使用数据隔离手段。还可以通过运用现代的计算机技术，针对网络应用和公共大数据资源进一步实施有效的识别检测，从而辅助政府的工作人员及时确认并识别可疑的网络用户，有效采取共享隔离手段，进而提升数据传递过程中的数据安全性。

4.3加强数据存储的备份加密功能

大数据云计算的重要功能之一是信息存储的运用，为了能够大幅度提升数据信息的安全保障，在进行存储数据的过程中，不仅要对其进行保密，还要进行加密操作，预防私自篡改或窃取数据信息的行为发生。加密功能主要是针对存储数据进行的操作，具体来讲如果遇到恶意入侵时，系统自主检测到后将会改变数据信息的查看形式，在对方计算机内会显示乱码状态，使之不能获取到正确的信息数据。所以，进行强有效的加密处理，可以很大幅度地提高信息的稳定性，保证在大数据处理云计算环境下，各种信息资料的完整性和可信度。我们可以通过密文的手段来保护那些比较关键的信息内容，或者通过密钥的手段在网络进行保护。由于互联网用户信息的整体安全程度取决于信息加密，如果需要对信息内容进行访问就需要收集密钥，而不同级别的密钥获取难度也不同，这将有助于人们分别信息安全数据的重要程度，才能更加高效的保证安全性。通过不停完善对密码的控制模型，从而提高了大数据云计算的顺利进行。由于保密手段的不完善，大数据中还是存在着被非法行为所窃取的可能性。所以，目前一些管理者还是选用了数据的自毁模式，在被非法破解的过程中可以进行对数据的自毁，从而防止被非法调用，而在此背景下，做好备份工作是有效减少经济损失的关键。因此，管理层必须通过责任机制，明晰职责，并辅以惩罚体系，从而保证备份工作的开展。

4.4做好预防措施，提高安全意识

即时监测的缺陷仍然是当前信息化水平无法克服的问题，所以要降低由于即时监测而造成的风险，必须采取积极的安全预防措施。其中强化对薄弱环节的监测和完善监控工作的反应制度都能弥补即时监测的缺陷。一系列技术性手段能够起到的作用是有限的，想要从根本上防止个人信息泄露，最重要的是呼吁广大网络公民提高自我防范意识，保护好个人隐私信息。

5结束语

通过以上研究，在目前的大数据云计算环境下，对保障数据安全工作也存在着一定的困难，在利用大数据云计算技术对数据资料进行储存与处理的过程中，都有可能会出现数据存储问题、数据销毁问题以及对数据安全隔离等的状况，这也正是由于上述情况的不定期出现，为人们数据资产的安全性带来了一定的危险，所以，对于怎样更好地保障安全工作，就需要有关专业人士进一步强化对大数据云计算安全特性的深入研究，把提高对信息储存资料的安全和保密、提高对数据的访问控制能力以及提高对数据共享隔离能力作为研发的重要方向，从而有助于公司管理层更好地开展对大数据云计算技术数据的保护管控等工作。

作者:王冰兰 刘洋 单位:鹤壁汽车工程职业学院

大数据云计算数据篇2

0引言

网络技术大量应用于各个产业中,不论是传统的生产业还是学校、医院等机构,其发展的进程都与网络有着密切的连接。而在网络技术中,信息与数据起到了最重要的推进作用,依托于信息与数据的大数据云计算技术就是当下各个产业的主流发展方向。通过大数据云计算技术,企业可以掌握更多有利发展的信息,让其在运营中拥有更为明显的优势。但大数据云计算技术中心信息安全的问题也影响了一些企业发展。因此,各企业在加快信息化发展的同时,也要加强信息安全工作,保护企业与用户的信息安全。

1大数据云计算的概念以及优点分析

大数据云计算是一种新形式的计算模式,主要是通过将传统的并行处理、分布式处理、网络存储、网络虚拟化等计算机技术和网络技术有机融合发展得到的一种产物。通过远程的大量计算机组成资源池,再分布计算资源,用户就可以根据自己的实际需求远程连接计算机和存储系统。通过这些“大数据云”,用户可以根据需求通过终端接入数据中心来计算所需的数据,这主要是依靠“大数据云”将无数多的计算机通过虚拟化,整合出一个具备超强计算能力的系统,同时把这强大的能力通过一些先进的服务模式分散到实际的用户那里。因此大数据云计算的优势是非常明显的,其主要的优点有以下两点。

1.1应用便捷,管理灵活

大数据云计算能够将诸多的计算资源进行高度整合,通过软件或者人工的方式进行管理,用户可以依据自身的实际需求灵活使用大数据云计算。在虚拟平台中,用户能够自由使用各类资源,即便是没有资源链接的情况下,也可以由大数据系统自主进行资源链接的搜索,最终获取目标的资源内容。在这种情况下,用户仅仅通过对终端的控制即可达成预期的目标,且整个过程对硬件的要求相对较低,这也意味着用户的前期成本投入可以得到较大的控制,且应用便捷,管理灵活。

1.2高性价比

大数据云计算主要通过互联网实现资源的高度整合,其包括数据库、集群系统和分布式处理系统等。对于用户而言,在使用大数据云计算时,仅需要登录终端,与大数据系统的IDC进行连接即可,且获取资源的范畴进一步扩展,这也意味着用户仅需要较低的成本,即可获取高价值、高精准性的丰富信息。

2大数据云计算平台中数据安全问题的重要性

大数据云计算技术就是通过网络中大量的信息内容,对个人或企业进行精准的数据分析与画像。对于个人而言,大数据云计算技术可以利用个人在网络中留存的信息判断出详细的个人信息。对于企业而言,大数据云计算技术也可以对企业的经营状况进行直观的判断。因此,一旦大数据信息内容出现安全问题,就会对个人的隐私与企业的运营造成极为严重的影响。在大数据信息重要性不断提升的当下,其影响范围也在不断扩大。

3大数据与云计算技术应用的必要性

大数据云计算应用对于企业发展有重要的价值。由于大数据云计算技术已经较为成熟,所以企业可以通过较低的成本,完成对大量零散数据的整合与分析,并帮助企业获得有利于发展的信息内容,解决企业在信息化时展下,数据处理难度大的问题。大数据云计算技术依托于网络,企业可以将大量的数据内容存储于云端,需要数据时,只需要访问本地计算机,不需要自行搭建信息管理与数据存储平台,不仅节省了企业的部分运营成本,还不会影响企业的数据处理效果。同时,大数据云计算技术通过统一的数据平台进行数据内容的管理,企业只需要通过平台就可以完成数据的管理与处理工作,不需要额外耗费资源对平台进行维护,所有的信息安全、处理工作都能够由平台完成,降低了对企业技术层面的需求,让大量中小型企业都能够应用大数据技术。大数据云计算平台是由负责数据处理的企业进行管理的,这类企业的运营重心就在于数据管理与数据安全性。所以企业将信息存储在这些平台,可以以较为简单的方式获得较高的应用感受。相较于企业自行搭建数据管理平台,专业性强的云计算平台在应用层面上能够提升用户的使用效率与数据安全性。

4大数据云计算平台中存在的数据安全问题

4.1外部的恶意访问

大数据云计算环境中最常见的安全问题就是来自外部人员的恶意访问,恶意访问的原因一般会分为以下两种。第一种是由于平台自身安全性不足。如果平台没有搭建起足够的安全防护系统,并对文件进行加密工作,就很有可能导致外部人员通过技术手段进行恶意访问。这一问题不仅会影响大数据云计算平台的数据安全性,也是引发数据泄露的主要原因。第二种是由于内部人员的影响。一些大数据云计算平台的工作人员为了获得收益,会利用自身的权限,擅自访问、拷贝、出售平台中的数据。这一情况一般隐秘性较强且不易发现,部分情况下会造成比外部恶意访问更严重的影响。

4.2缺少数据的加密手段

大数据云计算平台所有的信息管理与处理过程都需要经过网络进行传输。在传输过程中,如果企业与平台方只通过单纯的权限账号进行信息访问与下载,可能发生数据在传输过程中被恶意访问与拦截的情况。这会让大量数据内容直接展现给外部人员,对企业与企业用户的信息安全造成严重的影响。如果传输信息的是国家机构,有可能导致大量公民信息被泄露,造成社会层面的不良影响。而这些问题的根本原因都是由于未对文件进行加密处理,很多企业缺少相关加密技术。国家机构由于信息复杂程度高,加密难度高,也会导致信息泄露。如果外部人员在拦截信息后,进行篡改,所造成的影响甚至会比泄露更加恶劣,影响国家机构的运行。

4.3监控的局限性较强

大数据信息安全问题的重点在于对大数据云计算平台的管理,需要监控大数据云计算平台对信息处理、存储和传输的全过程。虽然这样的监控较为全面,但必然会提升安全管理的难度。

4.4数据隔离存在安全风险

数据隔离是将数据内容与外界相隔绝的方式。目前,最常用的方法就是通过企业自己进行数据的加密处理,即使数据在传输中泄露,也会因为缺少解密手段而无法访问,以此来避免信息泄露的情况发生。但目前大部分的加密手段都拥有对应的破解方法,其区别只是在于破解难度与所需要的破解时间。因此,目前数据隔离的安全问题依旧处于未解决的状态,只要数据被拦截或泄露,即使经过加密,其数据内容也很可能被泄露。这是目前难以应对的安全问题[1]。

4.5信息更新不及时,管理难度较高

在信息化时代中,人们对于计算机的依赖性较高,无论是工作还是学习都需要通过计算机完成。从时展趋势可以看出,社会整体对于大数据信息的需求量持续增加,这意味着大数据系统的负荷增加,对其后台管理提出了更高的要求。当大数据系统的使用频率增加后,系统能依据用户需求作出不同的分析和处理变换操作,而这些操作并不单纯是数据的变化,还面临着安全场景的变化。大数据系统的变化不仅直接增加了后台的管理难度,也进一步提高了计算机系统的监控要求。由此可见,随着大数据云计算的使用需求量增加,网络的更新问题也就随之出现,进一步提升了管理难度。

4.6计算机病毒问题

在当前的时代背景下,由于计算机病毒所造成的安全问题频繁出现,且随着病毒开发技术的进步,计算机病毒所需的代码容量逐渐减少,更容易寄生于计算机程序中,且多数病毒存在潜伏期,因此难以在前期及时被发现。大数据云计算的应用在一定程度上扩宽了用户的信息查询范围,并为用户提供了便捷化的资源链接。但大数据云计算在对资源内容的审核方面却存在明显的弊端,其仅能够提供资源链接,却不能够对资源的安全性作出判断。这也意味着用户将在无法确定资源的安全性。

5大数据云计算背景下,具体的数据安全加强方式

5.1重视用户的身份验证工作提高访问安全

数据安全问题最简单的保护方法就是对访问者的管理。目前,绝大部分的数据访问都需要进行用户身份的验证,从最基础的密码验证,再到手机号验证、身份证验证。这些验证方式虽然在一定程度上提高了信息安全,但由于这些密码、手机号本身就属于容易泄露的信息内容,所以在安全性方面依旧存疑。目前,其更进一步的身份验证方法有以下几种:(1)数字签名。这种由平台方设置的具体的数字签名验证方式无法复制,只能由访问用户使用,可以较为安全地验证用户的身份。(2)生物验证。生物验证会通过用户的脸部信息、虹膜、指纹等无法复制的个人特点进行验证。这一验证在生物学层面具有非常高的安全性,对于提高身份验证的安全性有较好的效果。现阶段,生物验证已经成为主流的身份验证方式,其中面部识别技术应用范围最广。生物验证技术在保护数据安全方面具有不可替代的价值,可以确保是本人操作,有效避免了数据泄露。(3)身份证验证。身份证验证就是通过身份证号进行验证。这一验证可以对用户的实际个人信息进行有效访问,在应用中也具有足够的安全性,可以提升大数据云计算平台的访问安全性。

5.2重视对数据安全的预防工作

数据安全问题最重要的应对方式永远都是预防,大数据云计算平台需要提前进行安全系统的建设,为企业的数据信息提供全面的安全保障。首先,企业可以建立起完善的数据访问系统,在系统内部,对用户的身份信息进行严格的审核。当审核通过后,系统也应当对用户的访问情况进行全程的记录,当发生下载、传输等高危行为时,也需要及时进行重复的验证工作,避免信息发生泄露,确保信息访问具有足够的安全性。其次,对平台系统需要进行定期的全面检查,并保持安全系统的升级。在发现安全系统存在漏洞后,需要第一时间与技术人员联系,并商讨具体的技术升级方法,迅速对信息安全问题进行处理,确保安全系统长期保持稳定运作状态,让安全系统的技术等级不断提升。最后,在技术安全层面,需要建立信息防火墙,通过信息防火墙对数据内容进行全面防护,阻拦并记录外部的恶意访问,根据外部信息攻击的情况,进行系统层面的升级与发展,以此来建立起完善的安全系统[2]。

5.3完善现有的数据隔离工作

大数据云计算平台数据安全最关键的一点就是数据隔离工作,能够让信息在泄露后依旧存在一定的保护性,在一定时间内保护用户信息。所以在进行数据隔离时,需要积极选择加密技术更强的加密手段,确保信息在加密的过程中拥有足够的安全性,且不会因为加密而影响到数据的完整性。当需要对加密数据进行访问时,需要在完成身份验证后,才能够通过使用密钥对加密数据进行访问与管理。平台内部工作人员在对数据进行管理与访问时,也应当在不影响数据完整度的情况下,以规定的方式进行数据的访问与管理,避免安全隐患[3]。

5.4加强对数据内容的加密工作

在管理数据的过程中,大数据信息化平台需要对所有的数据内容进行加密处理,让信息内容在拥有安全平台保护的同时,自身也拥有一定的保护手段[4]。平台与企业在进行数据传输时,还应当先对数据的加密情况进行检查,所有数据都不能在未加密的情况下通过网络传输,以避免数据因为在未加密的情况下传输而产生泄露与安全问题。当用户需要单方面访问数据时,只需要通过账号与身份认证在平台下载数据,并使用自己的密钥与平台提供的解密文件对数据进行解密即可。企业与用户在有需要的情况下可以将数据在本地,利用存储介质进行存储保存,避免出现信息遗漏的情况,以此提升整体信息的安全性[5]。但这一方式需要企业对存储介质进行严格的管理与保存,避免出现存储介质遗漏的情况,以此来保护数据的安全。

5.5加强数据监督管理

大数据云计算自身的开放性和共享性决定了其所需要处理的资源数量庞大,庞大的资源数量也决定了仅依靠后台的监控管理不足实现对数据整体的有效管控。这种情况下,应当优先考虑应用网络监管技术,并将密码技术应用其中,以保证云计算的信息安全性。此外,后台系统需要进一步加强对云计算的整体监管,并为用户提供安全的身份认证系统,以实现对数据的有效监督管理。

6结语

如今,在大数据技术与云计算技术飞速发展的当下,各行业都取得了一定的发展,人们在大数据技术的影响下,生活质量也有了很大提升。但在大数据与云计算技术飞速发展的背后,其数据安全的问题也一直影响着企业与人们的安全与隐私。所以,企业与大数据云计算平台在应用大数据技术的同时,也应当积极进行技术层面的升级,通过身份验证的加强、安全平台的完善与数据内容的加密等方式,让信息的安全问题得以缓解,保障所有企业与用户的信息安全。

作者:刘小杰 单位:赤峰工业职业技术学院

大数据云计算数据篇3

引言

信息化时代背景下，人们在日常工作与生活中，已习惯通过网络形式进行数据传输或者数据信息获取。新时期，大数据具有着数据量庞大、数据传输速度快等诸多优势。此外，云计算技术可以帮助人们在较短时间内获得所需信息。然而，因大数据云计算环境具有着一定的开放性，使的数据信息安全性受到了较大程度的威胁。为此，结合现实中的安全隐患问题，制定出相应的防范对策，就显得尤为重要。

一、大数据云计算的优势

1.1便捷性

大数据云计算技术是将计算机资源与其他各项资源有机融合在一起，并通过人工或软件实施管理操作，以此帮助客户高效便捷地获取所需的数据信息。依托虚拟化平台，用户可以结合自身需要获取所需资源。这不仅降低了用户的投入成本，也为用户有效开展各项工作提供了诸多便利。

1.2成本投入低

大数据云计算环境下，用户可以整合应用网络技术、集群技术以及分布式处理等设备，实现终端与大数据IDC连接。在获取所需信息资源时，用户借助统一化的应用平台，安全登录大数云，并结合自身需要有效检索信息、获取信息。因此，大数据云计算背景下，资源共享程度逐步提高，且客户无需投入过多的成本。

1.3资源种类繁多，覆盖面广

相较于传统的计算机处理技术，大数据云计算技术时多种先进的计算机网络技术的融合体。通过将所收集到的数据信息集中到一个系统化平台中，便于用户高效处理个人信息。在数据操作过程中，大数据云计算环境下，可以将多种计算机技术进行集中化工作，打破了信息资源间的壁垒，并有效提高了资源信息查找效率。大数据云计算环境下，数据信息种类繁多，覆盖面较广，用户可以借助网络连接方式，依托网络快速查询所需要的计算机资源，进而更好的服务于自身工作。

1.4管理工作具有的便捷性

虚拟技术是大数据云计算环境下的关键性技术。依托互联网资源，将所有数据资源进行高效连接，并借助相应的数据化管理工具，高效地实施数据管理工作。在应用数据信息时，大数据云计算环境下的数据信息具有着动态性、系统，可以结合实际情况进行动态化伸缩，并凭借虚拟技术提高底层架构合理性，有效实现统一性的大数据信息云管理。在数据操作过程中，用户只需要将相应的数据需求提供给大数据云计算系统，即可以快速地获得所需要的结果。因此，从操作形式来看具有着便捷性。此外，大数据云计算环境下的虚拟技术对硬件整体的性能要求较低，使得整体上数据操作具有了便捷性与灵活性。

二、大数据云计算环境下到数据安全问题

2.1数据访问存在安全隐患

大数据云计算环境下，人们为了更好地存储信息、保护信息与使用信息，往往会将数据信息存储到大数据云平台中。尽管大数据云计算在数据存储管理等诸多方面具有着一定的优势，然而大数据与云计算环境下的数据安全隐患问题则受到了人们广泛的重视。访问环节的数据安全隐患较为突出。为了获取大数据云计算信息，用户需要依托大数据云计算系统完成数据访问操作。在此环节，一旦访问操作受到黑客等不法手段的攻击，极易影响到整个数据库的安全性，使得数据被篡改破坏，进而给用户带来不同程度的损失。

2.2残留数据存在安全隐患

在实际操作中，用户在应用完相应的数据信息后，出于安全考虑，往往会及时删除相应的数据信息。然而，在删除过程中，若用户所应用的删除手段缺乏科学合理性，或者数据信息删除不彻底，会导致一定的数据残留被存储在终端平台中。此外，若用户未科学合理认知数据残留，亦或者未及时意识到数据残留所带来的安全隐患，极易影响到客户自身的信息安全。尤其是在大数据云计算环境下，我国相关平台在残留数据方面的保护工作跟不上，给黑客等不法分子实施不法行为等提供了诸多便利。不法分子依托残留数据，极易还原残留数据，进而造成信息泄露，影响到数据安全性与计算机网络的安全性。

2.3数据业务安全隐患

数据业务是大数据云计算环境下的重要表现形式。尤其，随着各行各业快速发展，业务量逐步增加。为了推动业务关系稳步进行，业务双方需要不断进行沟通与交流，以此达成交易。然而在沟通过程中，一旦沟通信息得不到强有力的保护，极易出现泄漏，并威胁到业务双方的合法权益。比如，黑客通过业务网络对业务流程进行动态化监控，进而不断复制或者篡改业务数据信息，进而使得业务合作方受到较大的经济损失。

2.4数据隔离潜在安全隐患

隔离隐患是大数据云计算环境下，数据信息共享过程中的另一项安全隐患。此类隐患多发生在企业机构等集体性用户身上。大数据与云计算技术的快速发展，使得各行各业逐步加大了大数据建设力度，这也无形增加了数据隔离安全问题管控难度。企业在运营过程中往往需要进行资源信息共享。数据资源在共享过程中一旦得不到强有力的保护，极易出现外泄，进而损害到信息资源的安全性。因此，在数据隔离环节需要制定完善的隔离方案，积极构建一对一信息资源共享模式。从目前情况来看，我国缺乏相对完善的隔离体系，造成大数据云计算系统存在较大的隔离安全隐患。

2.5数据损坏安全风险

大数据云计算背景下，数据处理环节众多，且数据收集、存储、处理等工作均具有着较强的过程性。为了防止数据被篡改或者泄露，需要在应用完数据信息后，及时开展销毁工作。然而，大数据云计算背景下，数据信息资源种类繁多，数量庞大，销毁大规模的数据往往需要花费较长时间。一旦销毁过程中数据被窃取，极易影响到销毁质量，并威胁到数据信息安全性。此外，有些不法分子会借助相应的信息技术手段恢复部分数据，并影响到数据的安全性与完整性。

三、大数据云计算环境下的安全问题解决对策

3.1做好数据接口集成工作

大数据云计算背景下，相关工作人员应该做好相关数据接口的集成工作。依托局域网、以太网、组网等方式，提高网络环境的封闭性。通过向大数据云计算技术融合在内，合理规避封闭式网络环境下不必要的数据接口量，为数据管控工作顺利进行营造良好条件。在数据接口集成工作质量与效率得到有效提高时，可以对数据流动方向进行集中化管理，有效减少对分散数据信息的管理操作，使得数据安全防护流程逐步便捷化，进而从整体上提高数据安全信息识别速度与防护质量。

3.2科学合理设置防护逻辑

相关工作人员在做好数据接口集成管理的基础之上，需要积极开展防护逻辑设定工作。从目前情况来看，数据安全防护中的数据信息多被细化为三大类型，即正常数据信息、恶意数据信息与未知数据信息。在数据信息管理过程中，工作人员是可以凭借云计算功能，对数据信息特征进行全面精准地分析，并做好数据信息识别、数据信息分类等各项工作。结合云计算结果，有针对性地做好数据接口设定工作。若云计算结果显示数据信息正常，则可以借助数据接口，展开数据访问或者参与数据交互。反之，当数据分析结果显示数据为恶意数据或者是未知数据时，则需要做好数据安全隔离工作，并拒绝访问，从整体上提高数据信息安全性。

3.3逐步更新与优化防护系统

在大数据云计算环境下，若数据信息识别结果为未知数据时，则系统会将此类数据作为防护数据信息导入大数据库中。大数据云计算系统在后续的信息识别操作中，一旦遇到此类信息可以自动启动防护系统，并结合防护逻辑科学合理应对未知安全问题。

3.4加大数据隔离力度，提高安全防护意识

大数据云计算背景下，数据存储多采用的是虚拟技术，并依托相应的网络平台实现数据信息传输。不同用户间通过实现高效的资源共享，可以快速地获取所需数据信息。然而，因网络数据环境具有着开放性，且云平台的共享程度较高，极易造成数据泄露。为了保证数据安全性，用户群体可以尽量规避将敏感度较高的数据信息放置在云平台上。与此同时，需要建立科学完善的数据信息安全防护系统，不断更新安全技术，防止数据信息遭受到外来攻击，从整体上提供高数据信息安全性。

3.5提高数据加密技术水平

大数据云计算背景下，数据信息共享程度逐步提高，使得数据信息具有了一定的社会公用属性。一旦用户无法确定数据信息是否被妥善保存时，会直接影响到数据安全性。新时期，在数据共享过程中，用户需要做好数据加密操作。依托先进的数据加密技术，将数据信息安全快速地存放到云数据中心。目前常见的数据加密方式有属性基加密。通过在加密数据中添加用户信息与时间信息，从整体上提高数据的安全性。

四、结束语

总之，大数据云计算技术在各行各业得到了较为广泛的应用。然而，因大数据云计算技术具有着开放性，导致数据信息在存储共享过程中存在一定的安全隐患。新时期，用户在将大数据与云计算技术应用到日常工作中时，逐步给予了数据信息安全管控工作足够重视。以上内容分析了大数据与云计算环境下常见的数据安全问题，并提出了相应的数据安全管理对策。希望相关工作者可以从中得到一定的启发或者帮助，推动大数据云计算技术高效、快速发展，并更好的服务于个人与企业。

参考文献

[1]朱登发.大数据云计算环境下的数据安全及防范对策探讨[J].电脑知识与技术,2018,14(4):22-23.

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作者:韩文瑾 单位:重庆邮电大学