探讨大数据云计算环境下的数据安全
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摘 要：人类的发展需要统计数据的支持，大数据便是人类目前广泛使用的数据形式之一。虽然其精准性较低，但是，但数据在决策方向上，具有这相对突出的价值，这也是其得到应用的关键。然而，近年来网络安全问题得到更多的关注，大数据以采集用户信息为主导的信息获取模式，其安全问题更加关系到所有网络用户的权益。故此本文将主要探讨大数据云计算环境下的数据安全，以期能够借助问题和建议的提出，为相关领域提供些许理论支持。
关键词：大数据;云计算;数据安全
DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.20.113
近年来大数据的准确性有了显著的提升，虽然仍无法替代统计学作为人类发展核心数据资源，但依然能够在商业、行政管理等诸多领域发挥出巨大价值。然而，随着数据价值的提升，也就意味着大数据云计算平台更加详细的获取了用户的信息，其安全性也将更多的涉及到用户权益。故此，基于大数据云计算环境实现数据安全的保障，已然是当前互联网领域发展的重要课题之一。
1 大数据云计算环境下的数据安全问题
上文中提到，大数据云计算环境下的数据安全，不仅关系到运营主体的利益，更加影响到用户的权益。而在此背景下，关注安全问题，有效保障数据安全，已然成为了目前亟待解决的问题之一。对此，本文根据当前大数据云计算环境面临的主要问题进行梳理，提出下述三个方面的问题：
1.1 数据访问安全性
大数据信息的核心价值便是在于应用，存在应用便意味着进行访问。而大数据的特殊性便是在于通过云计算平台进行存储和挖掘，否则难以有效批量处理大宗数据内容。可以理解为，大数据产生价值的关键在于数据的处理，而数据处理的必要介质便是云计算平台。从其使用属性来说，云计算平台必须采取线上手段进行应用，由此则需要进行访问，继而必须通过网关才能够实现相关功能。但是，目前人类信息技术水平下，网关的安全性仍旧无法得到绝对的保障，即存在被侵入的可能性。所以，数据访问安全性已然成为大数据云计算环境下的核心问题。若防护机制不完善，或无法有效保障网关的安全性，侵入者甚至能够通过常规渠道侵入到云计算平台中。与此同时，访问安全也包括人为环境的安全，如使用者的操作失误，也可能让平台暴露，继而出现数据安全问题。
1.2 数据的隔离安全问题
所谓的数据隔离，便是指在数据交互过程中，实现数据与外界环境相隔离的手段。目前采取主要的手段便是数据加密，继而确保数据在被他人获取时，不会被存在直接泄露的问题。但是，数据加密手段可能存在不同的进制，而任何有迹可寻的进制模式，都能够得到破解，其中的逻辑关系为加密手段越复杂，需要破解的时间也就越长。所以，目前数据的隔离安全问题根本无法得到保障，也就意味着数据的传输实则处于带有一定保护性的暴露状态。在此背景下，越为重要的信息在安全性上也就越低，越为重要的信息被攻击的可能性也就越高。
1.3 难以达到即时监控
虽然云计算平台的数据管理属于线上状态，能够采取及时的安全防护和监督。但是，在进行安全管理过程中，实则无法实现及时监控。其原因主要在于数据形式的特殊性和复杂性，特殊性在于数据模式需要依据特定媒介的转换，否则无法进行统一挖掘，而转换的过程则属于无防备状态，所以数据安全并不理想。而复杂性则是在于数据的类型，由此也导致了云计算平台在构建数据库体系时，一直无法达成完善的状态。正是由于数据类型管理本身的不完善，在实施监督过程中必然难以准确及时估计到所有环节。
2 大数据云计算环境下的数据安全保护措施
基于上述内容中，对于数据访问、隔离安全和即时监控三个层面的问题，本文通过笔者的实践经验提出了下述三点建议，以期能够为相关领域实践者提供些许理论支持。
2.1 构建虚拟化框架
解决数据访问安全问题，必须要从结构上入手，先行解决数据访问的弊端，即借助互联网直接登入平台调取数据。该形式所存在的漏洞较多，其本身的容错性也难以满足诉求。而采取虚拟化框架的构建，则能够将云计算平台与传统线上应用相抽离，实现相互对立的沟通方式，由此仅需要为使用者留下更加安全的入口，便能够减少平台被侵入或攻击的可能性。
2.2 做好数据备份的工作
虽然当前的信息技术已经能够保证数据传输的稳定性，但是，由于加密手段的不完善，数据仍旧有被攻击的可能。目前一些管理者采取了数据自毁模式，在被恶意破解的过程中实现数据的自毁，由此避免被恶意调用，而在此背景下，加强备份工作也将是问题发生时，有效降低损失的关键。对此，管理者应当采取责任管理机制，明确权责，并辅以奖懲体系，由此确保备份工作的推进。
2.3 做好安全预防措施
即时监控的弊端依然是当前信息技术水平无法解决的问题，所以，为了减少缺乏即时监控所带来的风险，应当采取积极的预防措施。其中应包括对薄弱环节的强化监控，以及监控工作的反应机制，从而弥补即时监控的不足。
3 结语
本文以数据安全为研究对象，通过对大数据云计算平台的数据安全研究，提出了三个方面的问题，并在问题基础上提出了建议。故此，以期本文的研究内容和过程，能够对相关领域的发展提供些许理论助力。
参考文献：
[1]刘恩军.大数据云计算环境下的数据安全分析[J].网络安全技术与应用，2019（05）.
[2]向剑波.浅谈大数据云计算环境下的数据安全[J].科学技术创新，2019（04）.
[3]何昊洁，陈昕.大数据云计算环境下的数据安全分析[J].中国新通信，2019（03）.
作者简介：李浩（1988-），男，湖北京山人，硕士研究生，工程师，研究方向：大数据云计算、智能算法、信息化。
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