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大数据与云计算的安全问题及解决思路分析

作者:未知

  摘 要 随着互联网技术的不断进步,大数据与云计算逐渐走入人们的生活中。作为科技发展的前沿领域,大数据与云计算在其应用中存在哪些安全问题?我们又该如何解决这些问题,使大数据与云计算更好地服务我们的生活?文章从基本观念出发,对上述问题进行深入研究,希望可以为该行业的发展做出自己的贡献。
  关键词 大数据;云计算;安全问题;解决思路
  中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708(2019)231-0155-02
  大数据与云计算在我国发展迅速,并且逐渐在社会经济和日常生活中占据越来越重要的地位。与此同时,随着应用范围的不断扩大,大数据与云计算存在的安全问题逐渐显露出来,因此有必要进行问题分析与风险控制。通过对大数据与云计算的多角度分析,可以做到从不同方面提出有效的防范措施与建议,将隐患扼杀在摇篮中。从而维护使用者的合法权益,为新兴互联网产业发展创造良好的?环境。
  1 大数据与云计算概述
  1.1 大数据概念
  大数据是一种对于大规模数据的获取、存储、管理和分析的商业模式和技术平台的泛指,它适用于海量、高增长率和多样化的信息,从大数据中挖掘潜在巨大价值。到目前为止还没有统一的定义。
  麦肯锡研究所给出的比较权威的定义是:一种在数据获取、存储、管理、分析方面的规模都远远超出经典数据库软件工具能力的數据集合。
  1.2 大数据特点[1]
  1)种类繁多(Variety):目前,大数据统计领域不只局限于数据库的信息处理,但更多的是消费行为,智能穿戴数据等的半结构化或非结构化的数据。2)速度快(Velocity):大数据的产生与处理速度非常快。互联网时代,人们每时每刻都在输出数据,并且这些数据需要及时处理,不然存储、管理等花费很大。3)容量大(Volume):容量大对应的是数据数量庞大,从大数据的概念不难看出这是一门基于统计学的学科,自然需要大量的数据。4)真实性高(Veracity):优秀的数据处理可以得到数据间的潜在联系,统计学家内特·西尔弗就曾利用大数据技术预测2012年美国选举结果可见其真实性。5)价值密度低(Value):大数据虽然蕴含着巨大的价值,但是密度却很低,需要对海量的数据进行科学的处理,从而一个出色的算法对于大数据而言是必不可少的。
  1.3 云计算概念
  云计算[2](Cloud?Computing),是一种基于互联网的相关服务的计算方式,通过这种方法,许多数据处理可以放在“云端”进行。因此,云计算甚至可以让用户体验每秒十万亿次的运算能力。中国科学院计算技术院士程学旗曾说:“云”计算是一个“隐形”的推手,具有非常强大的支撑作用。
  同样的,对于云计算的定义也不是很统一。NIST(美国国家标准与技术院)的较为广泛的定义是:云计算是一种提供可用的、便捷的、按需的网络访问的付费模式,付费标准按照使用量来确定。用户会进入可配置的计算资源共享池(资源包括服务器,存储,应用软件,网络等),这些资源能够被快速高效提供,并且很好管理。
  1.4 云计算特点[3]
  1)虚拟化:云计算的用户所请求的资源不都是具有固定形态的实体,而是从“云”而来。用户无需了解是怎样的计算服务器,只需提供所需的算法即可。
  2)高可靠性:云计算有许多诸如多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保证服务质量,因此对于许多企业使用云计算比使用本地计算机更为?可靠。
  3)通用性:云计算的服务面积辐射广泛,不只针对特定的应用,可以通过用户的自身需求来设计运算机制。
  4)按需服务:云计算本身就是一个极为庞大的资源,用户可以自由购买,使用。
  5)成本较低:云计算的自动化集中管理模式为大量的用户免去了数据中心管理、维护的成本,同时基于云计算的高运算速率,用户们可以只用几天时间完成以前需要近数十倍价钱、时间才能完成的任务。
  2 大数据与云计算的安全问题[4]
  2.1 数据销毁
  在大数据云计算环境中,对数据的操作流程繁多,其中对部分重要数据进行数据销毁处理是很重要的步骤之一。在对一些数据使用后需要通过销毁的方式来防止机密泄露,如果部分关键数据未被彻底销毁,会存在很大的安全隐患。同时正在销毁的数据也有可能被非法访问盗取,由于数据销毁工作量大,工作时间相对较长,加上防盗系统较弱等原因,使得窃取难度相对较低。使用这些分析后的“有价值”数据,不法分子可以轻而易举的得到大数据公司客户的隐私信息,从而对使用者造成伤害,进而对大数据运营公司名誉造成损害。
  2.2 数据存储
  大数据是基于统计学的科学数据算法,数据存储是所有大数据运营商的必修课。显而易见的是大量数据就需要大量的设备来存储,从而导致设备的管理、连接、维护与修缮、布局等难度增加。一方面要防止外界黑客攻击数据存储中心,另一方面还要保证数据不会在存储中损失。例如,微软公司就将微软服务器及数据中心迁到水下,减少成本的同时还可以防止因机房温度过高而导致服务器出现宕机的事故,从而达到高效数据存储的目的。
  2.3 虚假数据
  在大数据与云计算的运行过程中,数据的真实与否是能否得到有价值信息的关键。而在现实中,会有许多原因产生虚假数据,有的是来自于用户的不良习惯,有的是因为固件衰老损耗,还有计算失误与不法分子的干扰等。如果系统处理的虚假数据过多将会导致得出的结果与实际情况相差较大,从而给出一个错误的结论,而依靠大数据分析进行商业企划等重要活动的使用者将为这些错误买单。例如,某些网络平台的商家通过刷单刷好评的方式跻身“优秀商家”的行列,而在这背后往往是无辜的消费者和大数据运营商在承受损失。
  3 解决思路
  3.1 政策方面   出台相应的优惠政策对大数据、云计算企业进行鼓励[5]。由于目前我国大数据平台的基础软硬件系统尚未完全的实现自主研发,许多规模较大的大数据、云计算运营商所使用的服务器、数据库等多数来自美国等发达国家的企业,这样就导致外方资本可以轻而易举的获取涉及国家安全与个人隐私的敏感数据。因此,鼓励优秀的计算机人才和相关企业自主创新,使该产业的核心竞争力掌握在自己手中是很有必要的。
  同时,出台并完善相关的法律法规来严格管理敏感的数据,为数据的安全使用提供法律保障。有计划的将部分大数据、云计算服务公司纳入国家网络安全审查中,及时监管云存储、云计算,防止不法分子窃密。严格审核有关国家机密的大数据公司的重要岗位人员的动向,对于泄露国家机密的不法分子绝不姑息。
  3.2 技术方面
  相关公司和研究所应该加强技术研发和人才培养,争取掌握核心技术,占领科技制高点,逐步完善大数据、云计算信息安全体系。
  随着物联网、人工智能(AI)、虚拟现实技术(VR)等高新技术的不断发展,大数据与云计算作为数据处理的主要工具,将面临越来越多的新问题,如:运算算法、存储空间、网络传输[6]等安全问题。这些都需要科技公司与时俱进,加大新技术的研发力度。我国的国际地位正日益提高,使得不少心怀恶意的企业、军事力量对我国虎视眈眈,这就要求相关数据公司要建立与国家机构配合的技术通道,从而做到数据共享与联合保护。
  3.3 个人方面
  个人应学习了解相关的法律法规、基本数据安全常识和作为大数据用户的权利与义务,学会利用法律武器保护自己的合法权益与盗取信息的不法分子作斗争。同时,当不再需要相关的数据服务时应要求相应公司彻底删除有关服务数据,防止不法分子窃取私密信息。想要利用数据信息牟利的个人也要意识到触犯法律的严重性,切不可抱着侥幸的态度进行信息犯罪。
  4 总结与展望
  文章简述了大数据与云计算的概念、特点,同时重点阐述了可能产生的安全问题并提供了解决思路。虽然大数据与云计算的概念早已提出,但是大数据与云计算仍处于发展的初期阶段,关于这两个高新技术还有许多需要改进的地方,相关产业还有很长的一段路要走。相信随着科技的不断进步,这些问题终将被解决,从而使人们可以更加安全的享受科技发展带来的便利。
  参考文献
  [1]何清.大数据与云计算[J].科技促进发展,2014(1):36.
  [2]尹林.大数据与云计算的关系探讨[J].通信与信息技术,2015(5):50-52.
  [3]陈俞凯,宋灏.浅谈大数据与云计算的关系及发展趋势[J].电脑知识与技术,2017,13(13):6.
  [4]邢伟,苏圣魁.大数据云计算环境下的數据安全分析[J].通讯世界,2016(7):25.
  [5]李鸿雁.大数据云计算环境下的数据安全探讨[J].信息与电脑(理论版),2017(3):201-202.
  [6]陈震.大数据云计算环境下的数据安全问题与防护[J].电子世界,2017(18):44-45.
论文来源:《科技传播》 2019年6期
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