大數據云計算環境下的數據安全問題分析

周斌

（中國移動通信集團上海有限公司 上海市 200232）

自改革開放以來，信息化經濟特征越發明顯。對人們而言，無論是在學習、生活中還是工作中，對網絡都表現出了較強的依賴性。當利用網絡進行數據傳輸和信息管理時，會使得在網絡環境中的數據量呈現出急劇增長態勢。將這些數據進行集中化處理，便稱之為是“大數據”。從其特點來看，量級較為龐大。如果僅是利用人工分析的方式，很有可能會因為其中的疏忽，導致一些數據的意義未能充分發掘。針對該方面內容，便需要借助到其他工具的優勢，突破人為方面的局限性問題。在此背景下，云計算技術出現，并得到了廣泛應用。將二者進行有效融合，形成特定的大數據云計算環境。但從另一方面來看，在這過程中，會受到網絡環境的影響，導致數據方面出現許多的安全問題。為此，本篇文章在綜合了相關調查和研究之后完成，針對其中所涉及到的相關概念進行分析，并提出提升數據安全的具體措施。

1 大數據與云計算的相關概念概述

1.1 大數據和云計算的概念

1.1.1 大數據概念分析

從大數據概念角度進行分析，其主要指的是在整個網絡系統運行過程中所產生的數據集合體。其數據量較為龐大，如果可以對其進行有效分析，可以在很大程度上提升工作效率。但需要注意的是，因數據繁雜性特征較為明顯，如果未對其進行合理化使用，還會造成許多潛在的問題。從其分類來看，可以簡單分為有利用價值信息和無利用價值信息。如果發現個人信息出現了泄露問題，則可以將其判定為有用價值信息的泄露。如果發現其中存在著一些重復性信息，則以將其認定為是無利用價值信息。針對該方面內容來看，在今后工作中，便需要相關工作人員對其進行深入探討和分析。對信息進行科學化分析，為其工作的順利開展奠定良好基礎。

1.1.2 云計算概念分析

云計算是在云技術的基礎之上形成的，在其內部還包括了智能邏輯和各種算法。在此概念上，便可以將其定義為是一種資源化計算工具。在具體應用過程中，只需要相關工作人員結合具體工作需求，完成數據、信息的快速導入即可。對于工作人員而言，還可以充分發揮出人工智能云服務的積極作用，對云計算技術進行合理化應用，從而實現對數據信息的有效分析和計算。從數據結果角度分析，其在一定程度上彰顯出了數據信息的基本性特征、數據和數據之間所存在的聯系以及數據總量等相關性內容。只需要利用人工識別的方式，便可以對其進行準確判斷，從而更好的完成對信息控制工作。

1.2 大數據與云計算的關系分析

在利用大數據和云計算進行各種數據分析過程中，其職能和角色已經發生了較為明顯的變化，分別代表了數據源和數據管理工作。其中，在大數據方面，包含了海量數據。在數據特點方面，表現為流動速度快、數據種類多的特點，其所包含的各種信息和數據都可以作為最初的數據源。借助到云計算技術和智能邏輯算法、計算算法的優勢，將其和現代網絡傳輸功能進行有效結合。將其所包含的數據在短時間之內快速完成數據分別、數據計算以及信息挖掘等相關性工作。因其中的數據種類較多、總量較大，云計算技術會結合網絡運行的實際情況，將數據分為若干等份。隨后，結合既定工作需求，將這些數據合理化分配到各個計算機上。在此過程中，計算機便是連接網絡資源和寬帶資源的集中點。所有計算機設備都會同時運行，完成對數據分析工作。從其特點來看，計算效率高、準確效率高。再利用網絡傳輸的功能，完成對各項計算結果的交互工作，幫助工作人員更為全面化的了解到大數據和云計算之間所存在的種種聯系。最后，將所有分析結果、計算結果進行集中化處理。對于數據源中所包含的信息進行再次深度挖掘，使得其積極作用可以在最大程度上得到有效發揮。綜合該方面特點來看，大數據和云計算技術之間產生了較為密切的聯系。對用戶來講，其應該在應用過程中，及時了解到二者功能優勢。結合既定工作需求，對其合理化使用。進一步提升數據利用效率，并且還可以滿足多項工作需求。由此可見：研究大數據云計算環境下的數據安全具有積極的社會意義，希望本篇文章的發表可以對相關工作人員產生一定啟示，從而更好的提升數據的安全性和穩定性，促進相關工作的順利開展。

2 大數據云計算環境所存在的數據安全問題分析

2.1 大數據云計算環境下的數據訪問安全隱患問題

因大數據云計算的安全性、數據存儲量大特征較為明顯，并且在當代社會快速發展過程中，每時每刻都會出現大量信息。而人們為了進一步提升信息和數據安全性，更為快速、便捷的使用各項信息和數據，往往會將其保存在大數據云計算環境中。將這種方式有效運用到工作中，便緩解了在現實層面上所出現的種種數據安全問題，從而進一步提升了數據和信息使用的便捷性。但需要注意的是，任何事物的發展都需要從兩個角度分析。在正視到大數據云計算環境優勢的同時，也需要看到其中所存在的安全問題。其中，最為明顯的問題便是在數據訪問過程中所出現的安全問題。從數據訪問含義來看，其主要強調的是用戶在利用大數據云計算系統進行各項操作時，所必須要展開的一項活動。比如：將一些新信息、新數據導入到該系統中，便是一種較為典型性的數據訪問操作方式。然而在此過程中，卻會經常出現黑客攻擊云平臺。利用非法手段的方式，完成對訪問機制的騙取工作。當其進入到數據庫內部中，便會隨意改動、破壞、盜取其中所存在的各項數據。對用戶而言，當出現了該問題之后，便會產生經濟和信息上的損失，需要對此引起足夠重視。

2.2 大數據云計算環境下的數據隔離能效不足問題

結合針對現階段大數據云計算系統在運用過程中所出現的問題來看：在其最初發展階段中，便已經有相關工作人員充分認識到安全方面的問題。并且在具體應用過程中，會結合相關工作環境的具體性要求，借助到一些科學、合理防范舉措的優勢，對其中所出現的信息進行安全防范。但從最終效果來看，并未達到理想狀態。當出現了黑客攻擊現象時，未能夠進行提前預防。對黑客來講，其可以從多個角度共同侵入，對大數據產生了極大威脅。比如：在早期大數據云計算系統應用過程中，便出現了多次數據傳輸時黑客侵入的問題。他們會根據這些數據和網絡環境的特點，破譯其中的數據。截獲傳輸數據的現象時有發生，對網絡環境的穩定性、安全運行產生了極大影響。當時所采取的加密方式較為傳統，安全性相對較差，便需要對其進行不斷優化和調整。但需要注意的是，在數據隔離能效不足方面，其除了受到隔離手段的影響，還會因隔離體系的布置情況發生相應變化。在一些用戶利用隔離手段進行安全防護時，并沒有將自身所利用的計算機系統和外界進行完全隔離。當處于狀態時，黑客便可以更為便捷侵入內部計算機，從而出現隔離能效不足的問題。

2.3 大數據云計算環境下的殘留數據安全問題

在現階段利用大數據云計算系統時，很多用戶在完成工作之后，會對信息進行刪除。但如果利用較為常規化的手段，并未能實現對數據信息的完全銷毀。在終端設備上，經常性會出現一些信息殘留的問題。但對于用戶而言，其相關意識不足，并未能充分認識到數據殘留對計算機系統所產生的影響。相應的，也不會利用一些防護手段對信息進行保護。一些專業性能力較高的黑客人員，便可以更為便捷的進入到計算機系統中，完成對信息的催還和盜取工作，或者進行其他方面的操作。

2.4 大數據云計算環境下的數據業務安全問題

在大數據云計算系統中，還會存在著許多數據方面的業務。并且在社會經濟快速發展的過程中，業務總量也呈現出了快速增長的態勢。在業務關系方面，其聯系更為緊密。對用戶而言，唯有在加強了各種信息化業務的聯系之后，才可以更為快速的完成各項交易工作。但在此過程中，便可能會因為業務溝通和交流方面的問題，導致其中業務信息、數據信息出現泄露問題。當出現了該問題之后，并不會及時發現，會讓業務其中一方出現損失問題。在一些情節較為嚴重的狀況下，雙方可能都會受損。此時的監控系統和安全防范系統較為薄弱，黑客更是很容易侵入其中的業務網絡系統。對于其中所出現的各種數據和信息進行復制、粘貼、篡改等，使得數據安全方面的問題較為凸顯。

3 大數據云計算環境中的提升數據安全防護的具體措施

3.1 數據安全防護中的數據接口集成

為了進一步提升數據的安全性、便捷性和有效性，在大數據云計算環境所開展的各項信息和數據收集工作，應該充分發揮出局域網、以太組網的形式，構建一個相對較為系統性、封閉式網絡環境。在此環境中，需要將大數據和云計算共同納入到該體系中。隨后，讓該網絡環境保持一個相對較為封閉式狀態。結合具體工作需求，完成少量數據接口的開放工作。同時，還需要針對整個數據流動情況，從大體上把控，為后期管理工作的順利開展奠定良好基礎。從數據接口的代表式特點來看，其最為明顯的特征便是數據流動方向的集中化優勢。將其方式運用到數據管理工作中，可以從整體上提升數據分析和管理的準確性。針對其中所出現的安全隱患問題，進行提前防范，從而有效提升數據的安全性和防護有效性。

3.2 數據安全防護中的防護邏輯設定

當開展大數據云計算環境的防護邏輯設定時，需要在完成數據接口集成工作之后完成。就目前工作現狀來看，在數據安全防護方面，其主要可以分為三種情況。即：即正常數據信息、惡意數據信息、未知數據信息。針對這三種不同類別數據，借助到云計算中所具備的計算功能，便可以完成對數據信息和特征的有效分析。之后，根據數據信息特征，完成信息識別工作。對其進行合理化分類。最后，再根據這些信息的特征，對其分析和處理。如果發現在邏輯上，云計算結果顯示為信息正常狀態。則可以充分發揮出數據接口的積極作用，完成數據訪問和數據交互工作。但如果發現在數據信息顯示上屬于后兩類，則需要拒絕訪問，從而更好的實現對數據安全的有效隔離。針對其中所出現的各種工作任務，對其進行有效控制。在這種方式運用過程中，便可以實現對整個大數據云計算環境的有效控制和管理，從而避免了一些虛假信息、潛在危險信息的接入。對黑客來講，其將無法進入到該環境中，提升了數據的安全性。

3.3 數據安全防護中的防護系統自我更新

當開展大數據云計算信息識別工作時，其中所出現的各項信息和相關性數據都會被納入到大數據系統中，并進入到最終所需要利用到的“知識庫”。從其特點來看，這相當于是一種數據存儲庫。當其面臨一些未知數據信息時，大數據云計算系統在下一次遇到相同信息后即可識別，說明該防護系統具有自我更新的作用，結合防護邏輯能應對未知安全問題。

4 結束語

綜合上述內容來看，在大數據云計算環境下所開展的相關工作，可以有效提升工作效率。對工作人員而言，可以對其產生極大便利。但因該技術的研究仍然處在初期研究階段。在具體應用過程中便會不可避免出現數據安全方面的問題。在今后工作中，相關工作人員需要對其展開深入分析和研究，針對在當前工作中所存在的問題，對其進行深入研究。找出提升數據安全的具體措施，從而更好的保護數據安全。