云计算与大数据环境下的信息安全技术

文/刘佳祎

1 云计算和大数据环境的关键性技术

（1）云计算是一种高效性、实用性比较强的数据传输模式，也是存储信息的新模式，是大数据环境背景下的产物。云计算作为并行计算、分布式计算的发展延伸，分布在计算机互联网的各个主机中，并以媒介的存在方式将存数与运算隔离。通过云计算技术，将原有的单一的计算模式进行进一步的扩展，逐渐成为能够独当一面的数据中心计算模式，提高了计算的效率，保证了计算数据的高效性和稳定性，同样也提高了信息资源配置的广泛性和统一性。对云计算和大数据环境下的信息安全技术进行深入的探讨，要了解云计算的存储结构类型。

（2）IaaS层作为云计算技术的底层，通过构建与信息部署的分布而存在，主要对多种信息数据的整合，并且为云计算的应用服务中心提供海量的数据资源。云计算中的PaaS层也是对信息整合的一种技术，根据处理数据的规模和其复杂程度，PaaS层可以应对各种场景，因此PaaS层的数据分析和处理完成能力也更加强大。为了保证在更高的层面上，各种系统都可以有经济和复用性的体现。云计算的PaaS层可以依据分布存储的结构来保证数据的可靠性，利用存储算法提高数据的传输效率。

（3）在云计算技术中，SaaS层是其中的终端用户的服务提供者，SaaS层可以为各种计算机终端软件和硬件提供个性化的服务。其中包括基于Web服务的 Google Apps、Salesforce CRM等技术。多数的服务商和研究机构采取服务改革创新，研发新的管理技术，主要是为了进一步的提高云计算的服务能力，确保云计算数据的安全性，促进数据传输效率的提升。

2 关于数据的安全风险探讨

（1）要想控制云计算和大数据环境中存在的安全风险，必须要进行风险形式化，确保识别和处理安全风险有一定的实验基础。可以根据过滤数据流向环境中的风险，来确定不同环境下的具体情况，利用粗糙的理论对安全风险进行预测，提升安全性能。信息系统的安全风险主要来源于存储系统的数据资源，所以说，信息数据和安全风险之间的分散结构有着密切的关联。通过实验选择安全风险，可以清楚的了解到云计算和大数据环境下的风险分布情况。根据危险源的分布情况来确定信息系统的漏洞，并且对面临的安全风险进行筛选分析。

（2）安全风险识别技术的一个关键性因素就是进行风险筛选。目前，风险筛选主要内容是建立知识库，进行人工的分析筛选，在进行过程中要从安全事件中学习筛选的规则，并且要明确风险要素的筛选内容。只有这样，才可以有效的提高预测风险的能力，提升风险筛选的实用性。但是，由于信息风险存在不确定性和更多的可能性，所以首先得到的数据往往会出现含有一些噪声的情况，收集到的数据多为不准确和不完整的。在云计算中实行粗糙集理论，可以减少这种情况的发生。

3 在Peer2Peer环境下安全保护技术的分析

（1）Peer2Peer计算和云计算之间有着密切的联系，在计算机技术背景下，所面临的是越来越庞大的数据，因此会面临更大的挑战。由于安全技术方面存在复杂性，因此数据的流向就更难进行安全防护技术的应用。Peer2Peer环境下安全保护技术的实现，对我国的计算机信息安全防护问题有着十分重要的意义。目前，对Peer2Peer共享软件的大规模的使用，使得侵权组织不断扩大，因此提高了知识产权保护的难度。由于粗糙理论模型的运用，可以有助于我们通过集合划分准确的定位信息，加强对版权的保护。

（2）Peer2Peer技术的开发者必须要完善系统机制，解决各个终端的节点问题，扩大技术的涉及范围。模型的制作可以根据数据的监控情况进行分析研究，确保在这个过程中的安全性能，一切的行为操作都要符合诚信原则。由于在Peer2Peer网络结构中的信息处理技术需要靠近逻辑距离很近的端口，但是因为实际的物理位置距离比较远，所以Peer2Peer网络的端口的总数值变化很多，这些端口连接不当会引起计算机中病毒的情况发生。Peer2Peer网络的端口病毒引起的损失大于传统统网络结构引起的病毒情况。因此，我们制作的模型要通过数据追踪获得网络节点，根据粗糙集理论可以判别Peer2Peer网络的端口中是否有病毒存在，同样这对于云计算和大数据环境下多方位的信息安全技术的研究有着重要的意义。

4 总结

跨入信息时代后，计算机技术的快速发展为云计算和大数据技术提供了更为广阔的发展环境，随着数据科学的完善，信息网络和信息系统基础的架构也发生了改变。根据云计算和大数据环境的多方位发展方向，对其安全技术也提出了更高的发展要求。在计算机的数据和信息安全方面，不能再依靠单纯的入侵检测、病毒探测技术、安全性能检测等传统的安全技术，这些技术只能抵挡风险数值较低的入侵者。本文通过分析云计算和大数据环境状况，分析了在Peer2Peer环境下安全保护技术的应用情况，根据国际的科学研究方案提出信息安全技术的研究方向，对于多角度的信息安全有重要的意义。