大數據云計算環境下的數據安全探討

摘要：信息技術的飛躍，尤其是大數據與云計算的交織，徹底革新了數據處理的傳統模式。這些技術的廣泛應用，顯著提高了數據服務的效率，但也引發了數據安全的新挑戰。實踐中，數據安全事件屢見不鮮，給用戶帶來經濟損失，突顯出加強數據保護的緊迫性。為此，該文深入研究大數據與云計算環境下數據安全的問題，并提出有效的管理與防護策略，旨在為構建安全云環境提供參考。

關鍵詞：大數據；云計算環境；數據安全

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.08.076

中圖分類號：TP 309" " " " " " " " "文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）08-0-03

Discussion on Data Security in the Big Data Cloud Computing Environment

GU Xiaoteng

（Nanjing Research Institute of Electronic Engineering， Nanjing 210000， China）

Abstract： The leap of information technology， especially the interweaving of big data and cloud computing， has completely innovated the traditional mode of data processing. The wide application of these technologies has significantly improved the efficiency of data services， but also triggered new challenges in data security. In practice， data security incidents are common， which bring economic losses to users and highlight the urgency of strengthening data protection. To this end， this paper deeply studies the problem of data security in big data and cloud computing environment， and puts forward effective management and protection strategies， aiming to provide guidance for the construction of secure cloud environment.

Keywords： big data; cloud computing environment; data security

1" "研究背景

互聯網技術的快速演進，加深了社會對網絡的依賴，同步催生了云計算的蓬勃發展。作為虛擬化技術的產物，云計算讓使用者能彈性獲取網絡計算資源，滿足多樣化需求。云服務商在大數據環境下，提供了包括通信、存儲、計算和分析在內的全面服務[1]。用戶數據的集合構成了大數據，全部在云端進行高效管理。但云計算的便利也伴隨著安全隱憂。云安全聯盟指出，數據泄露與丟失是兩大主要威脅，分別影響數據隱私和完整性，對用戶構成嚴重風險。因此，強化安全措施，確保數據安全，是構建高效云環境的必要條件。

2" "大數據云計算的基本概述

大數據云計算作為互聯網技術的前沿成果，深度融合了網絡處理、計算能力和傳統互聯網技術，展現出動態可擴展的特性。這一技術突破了傳統的數據處理模式，顯著提升了數據處理的靈活性和效率，為企業提供了強大的數據支持，影響深遠。大數據云計算的核心優勢在于其資源池的構建，即通過大量計算機的集群形成資源池，構建起全面的計算系統，為用戶提供便捷、高效的服務。與傳統模式相比，大數據云計算在時效性和可靠性方面表現更佳，能夠顯著增強數據處理能力，促進資源的優化配置。此外，大數據云計算平臺具備高度的靈活性，能夠根據用戶需求動態調整存儲時間和資源配置，確保數據處理資源的高效利用。通過云計算終端與數據中心的無縫連接，用戶可以按需獲取所需資源，實現個性化服務。

3" "大數據云計算環境下的數據安全問題

3.1 數據隔離問題

在大數據與云計算的融合場景下，數據共享機制的實施往往伴隨著數據隔離的難題，這尤其對大型數據中心構成挑戰。由于它們廣泛采用大數據技術，一旦遭遇數據隔離，不僅可能導致關鍵信息的缺失，而且還會引發嚴重的經濟損失。隨著大數據技術應用邊界的不斷拓展，數據隔離的風險也隨之增加。特別是在資源跨域共享的情境下，若缺乏有效的加密手段，數據的安全性將大打折扣，使得敏感信息面臨更高的泄露風險。因此，強化數據隔離管理，尤其是在大數據云計算環境中，對于確保數據的連續可用性和安全性至關重要。這要求相關單位不僅要重視數據的高效流通，更要投入資源開發先進的加密技術和數據保護策略，以抵御潛在的隔離威脅，保障數據在傳輸和存儲過程中的完整性和私密性。

3.2 數據篡改問題

數據篡改，這一通過技術途徑非法改動數據的行為，對數據的真實性、完整性和合法性構成了嚴重威脅。在大數據廣泛應用的今天，篡改風險的上升趨勢不容忽視。黑客活動，諸如病毒傳播、惡意軟件植入或利用系統漏洞，已成為數據篡改的主要手段[2]。此類風險的表現形式多樣，其中，數據的非法訪問與轉移尤為突出，如黑客入侵、數據盜取等，可能導致數據泄露或被惡意篡改。內部威脅同樣存在，未授權的內部人員可能出于不當動機修改數據。數據破壞的后果十分嚴重，表現為數據的不一致性、錯誤性或不完整性，嚴重影響企業決策和個人信譽。

3.3 數據存儲安全問題

在大數據與云計算交織的環境中，數據的海量積累與存儲安全之間的矛盾日益凸顯。數據的龐大體量與存儲的不確定性，導致有價值的信息在采集和儲存后難以得到有效利用。尤其是在數據生命周期的末尾，其銷毀環節的重要性往往被忽視，從而引發了數據竊取的頻發，特別是在數據傳輸過程中，殘留的信息仍可能被高級技術手段深度恢復，這一風險不容小覷。另外，數據存儲安全還面臨著自然災害等不可抗力的挑戰。盡管大數據平臺普遍采用了容災技術，以保障數據在災難面前的連續性和可恢復性，將關鍵信息遷移至云端，但這同樣潛藏著數據泄露的隱患。云環境下的數據安全防護變得尤為重要，需綜合考慮多層防御策略。

4" "大數據云計算環境中的數據保護策略

4.1 強化數據安全意識

在大數據與云計算交織的數字時代，數據安全已成為企業和個人不可回避的首要課題。強化數據安全意識，構建全面的防護體系，是應對數據安全挑戰的基石。首先，提升全員數據安全素養至關重要。組織應開展常態化數據安全教育，尤其針對關鍵崗位人員，實施嚴格的培訓與考核，培養敏銳的安全警覺性和專業技能。其次，構建健全的數據安全管理體系必不可少。企業需制定詳盡的數據訪問規則、加密標準、備份流程與審計制度，確保數據安全管理有規可依，有序運行。再者，深化網絡安全監控與數據保護技術創新勢在必行。實時監控網絡狀態，及時識別并應對安全威脅；同時，持續研發并應用先進數據保護技術，如加密算法、審計系統等，加固數據防線。此外，預案準備與事件管理同樣關鍵。企業應預先制定詳實的數據安全應急預案，涵蓋數據備份、加密、審計等措施，確保在安全危機時迅速反應，有效控制損害。最后，強化數據安全事件的監督與復盤機制。建立緊急響應與事后評估流程，確保每一次安全事件都能得到妥善處置，從中汲取教訓，不斷完善安全策略。

4.2 強化病毒防御機制的構建

確保數據平臺的穩定運行，關鍵在于提升數據系統的安全性，這要求在信息系統架構中，著重強化病毒防御機制的構建，以最小化系統漏洞所帶來的病毒侵襲風險。在系統維護的日常工作中，管理人員需不斷提升自身技能，緊跟病毒演變趨勢，運用先進的防御系統，實現對病毒活動的早期偵測與有效阻斷，以此增強互聯網基礎設施的整體安全韌性。因此，強化病毒防御系統不僅意味著技術升級，更關乎管理者的能力提升與責任落實，確保防御措施與時俱進，有效抵御網絡威脅，保障數據平臺的長期穩健運行[3]。

4.3 落實數據信息隔離的實施

在大數據與云計算交織的數字生態系統中，互聯網技術構建了數據流通與共享的橋梁。然而，云計算的虛擬特性亦帶來了潛在的安全風險，為此，數據信息隔離成為保障系統穩定運行的關鍵舉措。通過物理隔離與技術手段相結合，信息隔離構筑了堅實的第一道防線，有效阻擋了外部非法訪問，確保了數據的機密性與完整性。這種隔離策略不僅限于物理層面，更涵蓋了網絡、應用等多個維度，全方位保護數據免受侵害。數據隔離機制的實施，極大地提升了信息提取的安全系數，實現了在數據傳輸與共享過程中的風險最小化，為用戶提供了安全可靠的數據服務環境。

4.4 完善互聯網的防護機制

在大數據與云計算交織的網絡環境中，優化內部信息控制體系是提升數據治理效能，確保用戶數據安全的基石。防火墻技術作為物理隔離的有效手段，扮演著網絡防御的前沿角色，是構建系統安全框架的必備組件。通過深化防火墻的應用，可以嚴密監控并過濾進出系統的數據流，對可疑活動進行即時響應與攔截，有效阻止未授權訪問，為計算機系統筑起一道堅固的防線。與此同時，建立健全的安全管理規章制度，對系統中潛在的非法操作進行預警與管控，進一步加固了數據安全的防線。隨著數字技術的演進，加密技術，尤其是數據鏈式加密，成為信息防護體系中不可或缺的一環，它能顯著增強數據的保密性。為了完善互聯網防護機制，日常的信息系統維護與安全審計同樣不可忽視，及時排查隱患，調整優化數據安全策略，確保數據的完整與穩定。

5" "深化數據保護技術創新與實踐

5.1 數據采集安全

數據安全管理的核心在于精細的分類、分級與加密機制。針對數據分類效率低下的問題，需依據業務類型與數據等級，結合業務特性、保密需求及安全管理流程，實現數據的高效分類。數據分級應構建多層次結構，按不同安全級別定制管理策略，同時，基于數據管理者身份，細化分級標準，以多元視角審視數據分類。在數據分級合理性與敏感數據管理上，強化安全性能管控，以數據所有者與潛在危害為核心考慮，通過多級分類，設定復合型安全措施。利用先進識別技術，對敏感數據精準標記，簡化管理流程，實現關鍵詞與特征的多維識別。數據脫敏領域，綜合關鍵詞、特征與隱私檢索，有效保護用戶隱私，提升數據質量與可用性。采用數據變換算法與加密技術，定制多種加密方案，拓寬保護邊界。

5.2 數據存儲安全

在多維度數據安全存儲領域，關鍵挑戰是預防數據損失，尤其需防范硬件故障引起的資料不足。為解決此問題，通過采用存儲隔離、存儲加密、敏感信息加密和完整性校驗等安全機制，確保平臺關鍵配置信息、業務虛擬機等數據存儲的安全性。存儲隔離通過存儲虛擬化、存儲訪問權限控制、存儲物理隔離等方式實現用戶存儲資源的安全隔離，防止數據的越界訪問；存儲加密主要實現業務虛擬機鏡像數據的加密存儲及云盤安全加固能力，數據以密文的方式在存儲介質上存儲，需要持有特定的密鑰才能訪問數據；敏感信息加密主要針對平臺的關鍵配置信息，通過密文數據庫存儲和密文配置文件存儲等方式，確保敏感信息不泄露；完整性校驗通過檢查數據特征值的變更情況來驗證數據是否被修改，主要目的是防止虛擬機鏡像文件、關鍵配置文件被惡意修改，通過對虛擬機的磁盤鏡像元數據進行加密存儲，當虛擬機重新開機時，先獲取磁盤鏡像的元數據并比對，校驗通過則直接開機，若檢驗不通過，則能夠提示并阻止非法鏡像、數據的加載，具體實現原理如圖1所示。通過這些多層次、全方位的存儲安全手段，可及時發現并修補安全漏洞，構建穩定可靠的數據存儲環境，有效對抗各種安全威脅。

5.3 數據使用安全

在數據安全領域，細粒度訪問控制機制是數據安全的關鍵，它基于用戶屬性和系統參數，精確定義訪問權限，特別適合于大數據環境下的高精度控制。此機制結合業務與數據特性，設計出適應性強的訪問策略，有效平衡數據保護與共享需求，防范數據泄露風險。數據全生命周期的安全管理，覆蓋資源申請、數據處理至存儲歸檔各階段，必須遵循嚴格的安全審計流程。這一策略確保數據在每個操作環節均得到妥善保護，構建起全面的數據安全防護網，為大數據時代的高效與安全數據使用奠定基礎。

6" "結束語

總而言之，信息技術的迅猛演進為大數據與云計算的廣泛應用奠定了堅實基礎，然而，隨之而來的數據安全挑戰亦不容忽視。為了確保數據安全無虞，必須強化數據訪問的管控機制，精進加密技術，同時輔以周密的防護策略，共同筑起數據安全的銅墻鐵壁。唯有如此，才能在保障信息安全的前提下，推動大數據與云計算的健康持續發展，使其更有效地服務于社會生活。通過不懈的努力，人們能夠最大化地發揮大數據與云計算的潛力，同時化解伴隨而來的安全風險，創造一個既高效又安全的信息技術生態環境。

參考文獻

[1] 陳曉慧，郭琳．大數據云計算環境下的數據安全問題與防護研究[J]．互聯網周刊，2022，（23）：78-80．

[2] 劉子銘．大數據背景下信息通信網絡安全管理策略研究[J]．網絡安全技術與應用，2021（11）：55-56．

[3] 王雪誠，馬海群．總體國家安全觀下我國數據安全制度構建探究[J]．現代情報，2021，41（9）：40-52．

作者簡介：顧瀟騰（1991—），男，漢族，江蘇南京人，工程師，碩士研究生，從事網絡規劃和數據中心系統建設。