云计算环境下的数据安全技术

魏 丹

（中国西安卫星测控中心，陕西 西安 710043)

0 引 言

随着我国计算机技术的发展，大数据与云计算技术应运而生。社会中各行各业的发展都离不开计算机网络技术的相关应用，大数据与云计算技术简化了我国传统数据管理的一些相关程序，优化了数据处理方式，提升了数据的处理速度。但是在云计算环境下数据的处理方面仍然存在着安全问题，因此针对云计算的数据安全技术的研究就十分有必要。

1 大数据技术的基本内容

大数据技术是指工作人员针对于整个信息网络下大量的数据资源，结合自己所需要的数据信息实际情况，进行科学合理的数据选择。工作人员需要利用挖掘技术，提取有价值的数据信息，提高数据信息的利用率，优化大数据信息资源。

大数据技术主要围绕“数据价值化”这个核心来展开，涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现和数据应用等技术。数据采集技术涉及到物联网技术，实际上物联网也是大数据主要的数据来源，所以大数据与物联网的关系也非常密切，没有物联网的发展就不会有大数据[1]。

数据整理技术常见的就是数据清洗，常规的数据清洗技术涉及到正则表达式和结构化查询语言（Structured Query Language，SQL）的运用，以及根据具体的业务规则对于数据的合理性、真实性和完整性进行甄别。数据存储技术主要涉及到数据库技术，既包括SQL数据库也包括非关系型数据库（Not Only SQL，NoSQL）。

数据分析技术是大数据技术体系的核心环节之一，数据分析需要根据不同的数据类型采用不同的分析技术，目前主要的数据分析方式包括统计学分析方式和机器学习方式。掌握一定的算法知识和编程知识是数据分析的前提，对于初学者来说，可以从Python语言开始学起，进而学习如何采用Python语言完成算法实现和训练。

1.1 数据资源有效利用

针对大量的信息资源，根据数据信息的后期使用具体需求进行数据信息的有效选择，如果有比较完整的大数据系统，可以在不同的数据库下实现数据资源的有效利用。

1.2 有效保证数据足够准确

相关工作人员通过大数据技术的合理使用，可以将一些数据信息充分的挖掘出来，发挥数据信息的价值，满足相关客户的需求。而且工作人员通过大数据技术的实际应用，可以将一些有效的数据及时反映出来，将无效的数据进行清除，从而能够有效保证数据足够准确，发挥了数据信息的使用价值[2]。

1.3 数据信息的可视化显示

大数据技术所挖掘出来的数据信息具有可视化显示。简单来说，数据信息的可视化显示就是所挖掘出来的数据处理，工作人员不需要借助解码技术，大数据技术就能够将数据信息以可视化的方法进行数据信息的准确呈现。

1.4 数据挖掘要能够多层次展开

观察数据库中的大部分数据不难发现，大部分的数据处于动态变化，或者是交互形式。这种情况就需要工作人员运用数据挖掘系统，从而使得数据挖掘能够多层次的展开。

2 云计算技术所具有的特点以及优势

云计算技术应用范围的不断扩大在一定程度上减轻了相关人员的工作压力，以比较低的成本获得高价值的数据信息，可以根据自己的需求获取信息资源，并通过大量的数据信息的应用发挥数据信息的价值。

2.1 云计算技术集成了计算资源

云计算技术集成了一定数量的计算资源，工作人员在虚拟技术运行过程中降低了资源的管理难度。用户通过云平台的登录，可以随时随地使用需要的数据资源，提高了用户使用资源的便利性。用户还可以通过互联网数据中心平台，利用客户端完成自己所需的操作，随时随地地获取相关数据信息资源，大大便利了其工作的开展，并且大量信息资源平台的共享对计算机配置要求也不高。

2.2 大数据时代的数据信息是动态的

当前大数据时代背景下的有效信息成本在不断增加，云计算带来的利润也在不断增加。在当前云计算环境下，各个行业应用最为广泛的就是分布式技术。除此之外，也有相关聚类技术的应用[3]。相关工作人员通过这些技术进行数据的处理可以使大数据时代的信息得到高效的处理，更多地满足用户的实际需求，加速提高平台上数据信息的浏览量，获得更多的有效信息。

3 大数据云计算的数据安全问题

3.1 数据访问安全

在云计算环境下，数据所处的安全问题其实就是数据所受的访问控制，主要表现就是用户非法访问数据信息。非法访问数据的威胁包括两类：内部和外部威胁。用户应用大数据技术，将信息托管到云平台上，或者是选择将数据存储在远程服务器上。如果是相关内部人员受到利益诱惑，或者是存在失责现象，缺乏相关的安全法律知识以及意识，或者是服务器的内部人员做出了违法乱纪行为，并没有严格按照公司内部的规章制度进行数据安全的管理，在其他的数据计算以及存储、运输等各个操作方面也并没有按照标准要求严格进行，没有建立起来安全防护系统，就会导致整个的数据系统受到黑客攻击，使得用户的数据出现丢失的情况。这些问题都会影响大数据云计算环境下的数据安全。为了有效解决这一问题，工作人员应该在用户数据访问权限和相关的数据信息管理方面进行双层措施保护，一方面能够有效保证用户的数据安全，另一方面也能够使得用户对大数据与计算技术安心使用，有效促进相关数据技术的发展[4]。

3.2 数据隔离安全

对于云计算环境下的数据使用来说，数据隔离安全存在一定问题，主要表现在数据共享操作过程中。从大数据云计算技术的主要使用对象来看，大部分是一些企业单位或者政府，特别是随着科学技术的不断发展，越来越多的企业意识到了数据技术所带来的一些便利，进而在进行获取相关数据信息资源时，更多会选择利用云计算大数据平台数据处理。另外，随着社会团体对于数据项目技术使用范围的不断扩展，数据隔离安全越发明显。在办公集体环境下，避免不了数据的共享，工作人员在进行数据信息传输过程中，就需要时刻保持传输的数据信息共享性。而且为了能够使得企业内部的员工都能够查看数据信息，在进行传输过程中，相关工作人员并没有对于所需要传输的数据进行加密操作，整个数据与外部计算机环境处于互相接触的状态，容易造成信息在传输过程中的泄露，而且黑客会更容易窃取数据，导致许多加密信息外漏。但是，客户希望自己所获得的数据是唯一的，数据的共享必须是一对一，不能使得他们所获取的相关数据信息出现在其他企业或者是领域。此外，在进行数据传输过程中，没有及时建立隔离体系，也是当下大数据云计算环境下处理数据安全所面临的重要问题[5]。

3.3 数据容易被销毁

在大数据云计算环境背景下数据处理过程复杂而又烦琐，工作人员对于已经用过的数据也需要做出处理进行销毁，从而有效避免被其他的用户访问。而作为数据处理的重要环节，相关工作人员应该加大对于数据销毁的重视力度，以维护用户的个人权益。如果工作人员没有办法在终端对于数据进行完全销毁，就无法保证数据不被其他用户访问，造成数据泄露。特别是在大数据云计算背景下，工作人员所面临的数据销毁工作往往比较多，整个过程比较消耗时间，较长的数据销毁时间很可能会导致数据在这个时期被窃取，或者是工作人员并没有彻底销毁数据，若被其他用户得到，很可能利用一些非法的技术手段对整个数据进行恢复，造成数据的泄露。数据泄露的根本原因就是数据在进行销毁过程中消耗的时间较长，在这样长的数据销毁过程中，工作人员无法保证不会出现意外情况。除此之外，也存在数据销毁不彻底的现象，导致了数据存在一定残留问题，出现数据信息泄露情况。

4 云计算环境下数据安全保护措施以及优化策略

4.1 云计算环境下数据安全保护措施

4.1.1 提高用户身份管理技术水平

大数据云计算环境下，数据安全所面临的问题是多样性的，工作人员在进行实际的数据安全管理工作中需要加强对于用户身份管理技术的重视力度。

（1）采用针对性的技术管理用户的访问身份。对于用户访问过程进行身份验证，能够有效保证数据信息足够安全。（2）运用密码认证对于用户身份进行管理。（3）通过口令认证技术。

在对用户身份管理的过程中，用户进行身份验证是有前提的，需要在可信第三方身份验证协议基础上加以实施，保障整个通信完整，以有效保障数据安全。

4.1.2 科学运用访问控制技术

对于数据安全的控制需要工作人员应用多元化的技术手段，科学运用访问控制技术，从而有效保证数据安全。自主访问控制技术以及相关的强制访问控制技术等都是比较重要的访问技术类型，在实际应用中，用户可以根据访问数据信息的具体条件进行有效登录，或者是通过密码验证后有效保证后期访问数据信息能够顺利进行。工作人员需要在访问控制技术的科学合理应用下保障数据安全。

4.2 云计算环境下数据安全的保护优化策略

4.2.1 及时完善数据的监督管理体系

为了能够有效保障数据安全，需要相关工作人员在大数据计算环境下加强数据安全的控制力度，做好数据监督管理工作。特别是随着互联网时代的快速发展，人们对于计算机技术的依赖性正在逐渐增加，数据的应用范围非常广泛，为了能够有效保障数据的安全，需要工作人员加大对于数据的监管力度，及时完善数据的监督管理体系，从整体上提升数据的安全管理质量，有效保证数据安全。

4.2.2 利用数据共享隔离控制技术

工作人员需要加强对于数据的共享隔离管理，从不同的角度出发，有效提升数据共享隔离力度，从而能够安全实现数据的共享过程，减少相关企业以及其他部门在进行数据传输过程中出现数据泄露的情况。工作人员可以利用数据共享隔离控制技术对用户所共享的资源以及相关的数据信息进行准确检测。科学合理地应用隔离控制技术，尽可能排除其他的相关用户，以保障数据的共享安全。

5 结 论

随着我国互联网的快速发展，云计算技术正受到人们的重视。人们在进行数据信息资源利用时，需要加强对于数据的安全保护力度，从多方面多层次出发，有效地对数据安全采用管理举措，以保障在大数据云计算环境下的数据安全，整体上提升数据安全技术应用，促进我国大数据互联网时代的快速发展，极大程度地便利了人们的生活以及工作。不断优化数据安全策略，也有效解决了当下数据信息的安全问题，同时提升了经济和社会效益。