大数据云计算环境下的数据安全
大数据与云计算技术在国家安全中的应用
大数据与云计算技术在国家安全中的应用近年来，随着科技的发展，大数据和云计算技术已经逐渐渗透到了各个行业。
作为新一代的信息技术，它们正在对我们的社会生活和国家安全产生着深远的影响。
本文将从大数据和云计算的角度来探讨它们在国家安全中的应用。
一、大数据在国家安全中的应用大数据是指海量、高维、异构的数据集合，通过高速计算和分析这些数据，能够发现隐藏着的规律和价值。
在国家安全中，大数据技术可以用来开展情报搜集、态势感知、防范和打击犯罪等工作。
1.情报搜集情报搜集是国家安全工作的重要部分，它能够提前发现突发事件和安全威胁。
而大数据技术的高效性和智能化，使得情报搜集工作更加精准和高效。
比如说，通过采集和分析互联网上的大数据，可以快速获取相关信息，发现安全风险，并及时进行应对。
2.态势感知态势感知是指通过监测和分析全局信息来预测未来某一时间、某一地点可能发生的安全事件。
大数据技术的数据聚合、多源融合和实时处理能力，可以更加精准和全面地掌握安全态势，及时发现事件，预测犯罪趋势。
3.防范和打击犯罪大数据技术在防范和打击犯罪方面也发挥着重要作用。
通过数据集成、挖掘和分析能够找出犯罪嫌疑人的行为模式和痕迹，制定更加有针对性的打击方案，降低犯罪率，提高社会治安。
二、云计算在国家安全中的应用云计算是指通过网络将数据、应用程序和存储资源进行整合分发，实现快速开发、部署和维护的计算方式。
在国家安全中，云计算技术可以用来加强安全防护、提高应急响应能力以及提高安全管理水平。
1.加强安全防护云安全是云计算的核心问题。
在大规模应用云计算的情况下，安全问题也就变得尤为重要。
云计算的多租户架构和资源共享机制，容易受到黑客攻击和数据泄露的威胁。
而强大的云安全技术可以提供更加全面和高效的安全保障。
2.提高应急响应能力在国家安全中，危机事件时常出现。
而云计算技术可以通过数据集成和实时处理，为应急响应提供精准和快速的决策依据。
在危机事件发生的时候，云计算技术能够及时提供相应的应急服务，实现快速应对。
云计算与大数据时代的数据安全
云计算与大数据时代的数据安全一、云计算与大数据的基本概念云计算是一种分布式计算的模型，它通过网络将计算资源进行统一的管理和分配。
云计算的出现，使得用户可以通过互联网访问到高性能的计算资源和各种应用服务。
随着云计算技术的发展和普及，大数据的出现也成为了一个热门话题。
大数据是指那些数据量特别大、传统存储、处理和管理方式已不能胜任的数据。
对于大数据的处理，需要借助云计算的技术手段来处理。
二、云计算与大数据的数据安全问题云计算与大数据的出现带来了方便和效率的同时，也带来了一系列的安全问题。
首先是数据泄露的问题。
由于云计算和大数据处理需要在网络上进行传输，因此传输过程中存在被攻击和窃听的风险。
其次是数据隐私的保护问题。
如果云计算和大数据的用户数据没有得到足够的保护，那么这些数据可能会被恶意使用和滥用。
最后，还有数据完整性的问题。
如果云计算和大数据处理过程中，数据发生篡改和损坏，那么就会影响到数据的真实性和准确性。
三、云计算与大数据的数据安全保障措施1. 数据加密对于传输过程中的数据，需要对其进行加密处理，防止数据在传输过程中被窃听和篡改。
同时，在存储过程中也需要对数据进行加密，以保证数据不会被非法获取。
2. 安全认证在用户访问云计算系统和大数据处理系统时，需要进行安全认证，防止非法用户访问系统。
同时，还需要对用户进行身份验证，防止冒名顶替的情况出现。
3. 安全管理对于云计算和大数据处理系统，需要进行安全管理，以保证系统的秩序和安全。
在系统运行过程中，需要对用户行为进行监测和评估，防止用户进行非法操作和滥用系统资源。
4. 备份和恢复对于重要的数据，需要进行备份和恢复，以保证数据在发生灾难性事件时可以及时恢复。
同时，在灾难性事件后，也需要对系统进行响应和恢复。
四、结论云计算与大数据的出现带来了高效和便利，但同时也带来了数据安全问题。
为了避免数据泄露、数据隐私被侵犯和数据完整性被损坏，我们需要采取一系列安全保障措施，包括数据加密、安全认证、安全管理和备份与恢复。
云计算环境下大数据存储安全策略研究
云计算环境下大数据存储安全策略研究随着互联网和技术的发展，我们进入了数字时代。
越来越多的数据产生和存储，加上云计算的兴起，使得数据存储和处理变得更加便捷和高效。
然而，与此同时，数据安全问题也变得越来越重要。
本文将探讨在云计算环境下大数据存储的安全策略研究。
一、大数据存储的安全挑战大数据存储是指存储数据所需的技术、方法和工具，包括存储介质、数据传输和处理等。
在存储大数据的过程中，数据安全是面临的重要挑战之一，其原因主要有以下几点：1.数据容易被窃取：随着大数据规模的不断增大，黑客和攻击者有更多机会去入侵其目标。
如果数据的安全措施不够完善，数据就会面临严重的危险。
2.恶意软件和病毒的侵入：随着恶意软件技术的发展，攻击者可以使用这些工具进入系统，窃取机密信息。
病毒程序也可以破坏数据。
3.内部泄露：有时デ部人员会窃取和泄露数据。
这是因为一些人想窃取公司的机密信息或者把数据卖给竞争对手。
以上这些威胁都需要我们在大数据存储期间采取相应的安全策略。
二、云计算环境下大数据存储的安全策略研究由于云计算提供了可扩展性、高性能、高效率和成本效益的好处，越来越多的企业和机构使用云计算技术进行数据存储。
然而，云计算环境中的数据存储也面临着很大的安全威胁。
因此，我们需要采取适当的安全策略来保护大数据存储。
1.网络安全策略：网络安全是云计算环境下的首要安全问题。
主要是因为大量的数据在网络上进行传输。
因此，我们需要采用防火墙和网络流量监控等技术手段来保护数据传输安全。
2.数据备份和恢复策略：针对意外情况发生，数据备份和恢复策略至关重要。
我们可以采用多种备份方法，例如全备份和增量备份等。
同时，为了提高数据恢复速度，我们可以使用云计算服务提供商提供的数据恢复服务。
3.访问控制策略：访问控制是防止未经授权的人员访问数据的控制策略。
我们可以通过用户名和密码进行身份验证，并根据用户角色和访问需求设置访问权限。
4.加密策略：数据加密应该在传输和存储的过程中进行。
大数据背景下云存储中数据安全技术研究
大数据背景下云存储中数据安全技术研究摘要云计算和大数据技术结合，使得信息网络和信息系统基础架构、系统结构发生变化，如何在安全防护策略、机制、技术、产品等方面加强创新，主动适应这些变化，如何落实“人防、物防、技防、制防”的安全管理策略逐渐成为各大研究机构部门的工作重点。
本文针对云存储安全的相关问题进行了系统综述，并通过其研究现状构建出比较完善的云存储安全研究问题和实例，从完整性审计、密文数据去重以及高效密文检索等多个方面阐述了云存储安全的研究内容、方法和意义。
关键词云存储安全；大数据；信息安全；完整性审计；密文数据1 云存储数据安全云存储，就是将数据存储在云端的一种存储方式。
它是一种在线存储的模式，即把数据存放在通常由第三方托管的服务器上。
因此，云存储具有高容量、高性能、高可扩展性、地理位置无约束、随需付费等优点。
云存储服务以数据的安全存储和管理为核心，但由于云存储的特性使数据脱离了数据拥有者的物理掌控，这导致云存储服务的安全性、可靠性以及可用性都面临着巨大的挑战。
国内外学者在云存储数据安全进行了大量研究[1-2]，主要集中在数据完整性审计、密文数据去重、可靠数据删除以及高效密文检索等多个方面。
2 完整性审计用户并不完全清楚自己在云上数据的真实情况。
为了保证自己的数据在云上完整且正确地存储，需要定期对云服务器上的数据进行审计，也就是用户能够高效地对云服务器存储数据的完整性和可用性进行审计。
而事实上，用户并不会将云数据全部取回进行验证，因为海量的数据取回会消耗大量带宽以及终端的计算资源，所以将数据全部取回不实际。
用户通过下载或使用关于原始文件的部分信息来执行外包数据的完整性验证。
数据完整性审计是云存储的重要安全技术之一，用于用户（或审计者）验证其存储于云端的数据是否保持完整。
完整性审计主要包含两种审计机制：可证明数据持有和可证明数据可恢复，其对应的网络模型如图1所示。
这两个方案都是基于审计方与云服务器通过挑战-响应协议来验证数据的准确性或可恢复性。
云计算大数据中心网络安全性能评估
云计算大数据中心网络安全性能评估随着云计算和大数据时代的到来，数据中心的规模和重要性不断增加。
然而，随之而来的是对网络安全性能的迫切需求。
针对云计算大数据中心网络安全性能评估这一主题，本文将从以下几个方面进行分析和探讨。
一、安全威胁评估云计算大数据中心的安全威胁潜在来源繁多，攻击方式也非常多样化。
常见的安全威胁包括但不限于：黑客攻击、病毒感染、拒绝服务攻击、社交工程等。
在保障网络安全的同时，我们也要经常性统计和分析安全事件发生的概率和影响程度，以制定更恰当合理的应对措施。
目前较为普遍的评估方法包括利用统计学模型和机器学习方法等。
二、网络拓扑结构评估对于大型数据中心网络拓扑结构，我们所需要考虑的是网络设计评估、资源优化评估和网络拓扑结构可用性评估。
这其中所涉及的问题比较复杂，需要我们对整个网络拓扑结构进行有效的建模和分析。
在评估过程中，我们需要考虑的因素包括：网络性能、实时高并发负载、网络拥塞与延迟、路由器数量、设备可靠性等。
三、规范合规性评估网络安全性能良好的网络和数据中心应当是管理合规、合法并且符合相关标准和规定的。
在评估规范合规性方面，我们需要关注网络可靠性、可用性以及数据技术标准等方面的落实是否符合现行的法律法规和技术标准，同时也要及时响应各个地区不断出台的新法规、新标准和技术要求。
四、技术水平评估网络安全性能评估还需要关注技术水平以及网络设备的发展速度。
每年都有新的网络安全威胁出现，我们必须保证自己的网络安全技术水平能够不断提升，能够及时发现并应对各种攻击手段。
同时，网络设备的发展速度也需要引起我们的关注。
不断更新的硬件设备和软件系统同样需要我们不断地跟进，确保自己有能力适应不断变化的技术环境。
综上所述，对于云计算大数据中心网络安全性能的评估，需要我们从多方面对其进行评估，确定出准确的安全性能指标。
只有科学和全面的评估措施，才能更好地保障云计算大数据中心网络的安全和可靠性。
云计算环境下的数据安全与隐私保护
云计算环境下的数据安全与隐私保护随着科技的进步和云计算技术的发展，越来越多的组织和个人将数据存储和处理迁移到云平台上。
云计算为用户提供了便利和高效的服务，同时也带来了数据安全和隐私保护的重要挑战。
本文将讨论云计算环境下的数据安全问题，并提出相应的隐私保护措施。
1. 云计算环境下的数据安全问题在云计算环境下，数据的安全性成为用户最为关注的问题之一。
以下是云计算环境下可能面临的数据安全问题的例子：1.1 数据泄露由于云计算平台的共享特性，不同用户的数据可能存储在同一台物理服务器上。
如果云平台没有良好的数据隔离机制，一旦其中一个用户的数据遭到攻击或泄露，其他用户的数据也可能受到影响。
1.2 数据篡改在数据传输和存储的过程中，数据可能会被篡改或修改。
黑客可以利用这一漏洞来修改用户的数据，从而导致用户的信息被篡改或者冒名顶替。
1.3 不可信的云服务提供商用户将数据存储和处理交给云平台，这也意味着用户将信任和授权交给了云服务提供商。
然而，如果云服务提供商本身不可信或存在安全漏洞，用户的数据可能会受到潜在的威胁。
2. 云计算环境下的隐私保护措施为了保护云计算环境下的数据安全和隐私，以下是一些常见的隐私保护措施：2.1 数据加密数据加密是最基本也是最有效的数据安全措施之一。
通过在数据传输和存储过程中将数据进行加密，可以有效防止未经授权的访问和篡改。
2.2 访问控制和身份验证云平台应该实施有效的访问控制机制和身份验证机制，以确保只有经过授权的用户可以访问和操作数据。
这样可以减少潜在的安全风险和数据泄露的可能性。
2.3 数据隔离云平台应该对不同用户之间的数据进行隔离，确保用户的数据不会被其他用户访问和修改。
这可以通过虚拟化技术和访问权限控制来实现。
2.4 安全审计和监控云平台应该建立完善的安全审计和监控机制，及时监测和预防潜在的安全威胁。
定期审计和监控可以帮助及早发现异常行为，并采取相应的应对措施。
3. 未来的发展趋势和挑战随着云计算技术的不断发展，数据安全和隐私保护仍然是一个持续的挑战。
基于大数据时代背景下的计算机网络信息安全
基于大数据时代背景下的计算机网络信息安全随着数字化、网络化、智能化的发展，大数据时代已经到来。
计算机网络信息安全问题成为了大数据时代面临的严峻挑战。
计算机网络信息安全，是指保护计算机网络系统的数据、信息、资产免受非法侵入、窃取、篡改、破坏、泄露等风险的措施和技术。
计算机网络信息安全主要包括网络安全、应用安全、数据安全等方面。
本文将从以下三个方面介绍大数据时代背景下的计算机网络信息安全。
一、大数据的安全挑战在大数据时代，数据的处理和应用首先需要的是数据的安全保障。
大数据的处理不仅仅是对数据量的处理，更是对数据质量和安全的要求，因为一旦数据泄露或遭受破坏，对个人、对企业的损失将是不可承受的。
大数据存储、传输、处理、分析过程中容易产生的诸如安全风险、数据泄露、隐私保护等问题就是大数据的安全挑战。
当今，在大数据技术的应用过程中，数据众多、数据来源复杂、数据存放位置难以掌控、数据的可视化和可操作性要求极高，因此数据安全的难度也是极大的。
盗取大数据用于恶意用途的技术手段也不断更新，大数据的安全保障短板不断被攻破，使得数据安全成为重点，数据泄露给个人和企业带来的损失和影响也越来越大。
二、计算机网络安全防护策略1、加强访问权限的控制访问权限的授权必须谨慎，只有经过严格审批授权的用户才可以访问相关的数据。
为此，可以针对不同级别的数据设置不同的权限控制，以确保敏感信息的保护。
2、数据加密保护加密技术可以有效地防止数据泄露、窃听、篡改等安全问题的产生。
在大数据系统中，可以遇到各种类型的数据加密，如整个数据集的加密、数据的一部分加密、数据传输过程中的加密、被加密数据集的入侵检测和检查等。
3、网络和系统安全监测需要对计算机网络和系统进行24小时监测，对异常情况进行实时警报和快速反应处理。
通过对网络的监测，可以防止黑客攻击、恶意软件的攻击以及其它的网络安全威胁。
4、完善的安全意识培训与普及提高员工的安全意识很重要，企业需要定期进行网络安全培训，使员工充分了解安全的重要性、安全的风险、如何应对危险的方法。
云计算时代下的数据安全具备的优势
解 方法 。 面 对 这 样 的 困 境 我 们 应 该 重 网 络 的 特 性 。 传 统 的 系 统 搭 建 往 安 全 依 靠 的 是 完 善 的 数 据 系 统 ， 而
监 控 和 数 据 防 入 侵 系 统 构 成 了 传 然 要 改 变 系 统 搭 建 的 方 式 ， 尤 其 是 序 ， 相 应 的 安 全 需 求 成 几 何 倍 数 增
统 的端 点安全模 式 。一般来 说 ， 企 数 据 安 全 系 统 的 搭 建 。 对 此 ， 很 多 长 。 这 与 传 统 的 数 据 安 全 策 略 是 相
循环 的怪 圈。 无 论 是 防 火 墙 还 是 内 搭 建 方 式 与 以 前 不 同 了 。由 于 数 据 据 安 全 则 是 全 能 型 的 数 据 安 全 模 部 管 理 系 统 ， 只 要 有 新 的 功 能 出 的 处 理 和 运 算 的 重 点 放 到 了 网 络 式 。 这 完 全 取 决 于 两 者 对 于 内 部 威
大 家 都 不 愿 意 看 到 这 样 的 局 有 太 大 的需 求 。 因 为 设 备 的 可 监 视 护 。
面， 但 是 却 不 知 道 该 怎 样 避 免 这 种 性 ， 往 往 代 替 了 严 格 的 数 据 监 控 策
其 次 ，在 传 统 的 端 点 安 全 模 式
局面 。 想 要 解 决 问 题 就 要 首 先 来 了 略 。 这 样 导 致 一 旦 数 据 发 展 到 网 对 于 数 据 处 理 过 程 中 出 现 的 安 全
怎 么办呢 ？ 是 把 这 种 局 面 继 续 延 续 往 依 托 于 固 定 的 局 域 网 络 ， 这 样 的 端 点 安 全 模 式 则 是 掺 杂 了 大 量 的
云计算环境下的数据安全存储技术
通过 互联 网上 的各种 存储 设备 ， 以构成 庞 大 的云存 储 可 系统 ， 这也 是 云计 算环 境下 对数 据进 行存 储 和调 用 的基 础。 这样 。 存 储就 可 以通 过分 布 式 的系 统来 实现 将 分 云 散存 储设 备 整合为 一个 高性 能整体 的 目的。
储 和传 输方 案 ， 方案 通 过将 对称 加 密和 费对 称加 密 算 该 相结合 ， 实现 对 数 据 的加 密 和解 密 ， 云计 算 服 务 在 应 为 用 中的数据 安全 问题 找到一 种行 之有 效 的方法
２ 云计算相关概念
从
计 算 中所 面临 的数据 安全性 问题 。
５ 结 束 语
云计算 已经逐 渐成 为人 们 热衷 研 究和 开发 的领域 ， 受 到 了人们 的普 遍关 注 。 文对 基于 云计 算模 型 的数据 本 存储 服务 模 型进行 广 泛研 究 ， 用一 种 面 向服务 的数据 采 存储 和传 输 方案 。 方案 通 过将 对称 加 密 和费对 称 加 密 该 算 相结 合 ， 现对 数 据 的加 密 和 解 密 ， 云 计 算 服 务 在 实 为
【 ｂｔ ｃ Ａ ｏｄ ｏ ｐｔｇｎｈ ａ ｒ ｌ ｓｎ ｅ ｒ ｅｓ ｆｅｅ ｐ ｅｔ ａ ｆｙｎ ｅ ｏｄ ｍ ｕｎ ｒｒａｃ ｌｅｄｏ ｓ ｅ Ａ ｓａｔ】 ｓ ｌ ｍ ｕｎ ｅ ｉｐ ｂ ｍ ｃｓ ｄｖｌ ｍ ｎ ｄｔｓ ｅ ｕ ｐｔｇ ｅ ｏ ｎ ｓ ｌ ｅ ｅ ｒ ｃｕｃ ｉ ｉｔ ｍ ｎ ｏ ｅ ｉｔ ｐ ｈ ｏ ｏ ｏ ， ａ ａ ｔｉｔ ｄ ｃ ｈ ｏ ｉ ｐｆ ｍ ｅ 廿 ｎ ｔｕ ｔ ｈ
应 用 中 的数 据 安 全 问 题 找 到 一 种 行 之 有 效 的 方 法 。
大数据环境下的网络安全漏洞分析
大数据环境下的网络安全漏洞分析在大数据时代，我们随时随地都在产生数据，这些数据包含着我们的个人信息，商业机密等重要信息。
而这些信息也时刻受到网络安全的威胁，如何保障数据的安全成为了每个人都需要关注的问题。
一、大数据环境下的安全威胁在大数据环境下，数据的来源相当广泛，包括了传统的电子邮件，聊天记录，网页浏览记录，社交媒体数据和移动设备数据等几乎所有形式的数字信息。
而面对如此之多的数据，数据的安全难以得到保证。
数据泄露是其中一个最主要的安全威胁。
一旦数据被盗取，可以导致外界对个人，企业或机构进行的攻击行为。
这会给公司或个人带来很大的损失，以及社会生态系统的破坏。
而网络犯罪分子往往是利用云计算和大数据技术的漏洞进行攻击。
二、大数据环境下的安全漏洞分析1. 数据库漏洞数据库漏洞一直是攻击者最喜欢攻击的目标。
由于数据库依靠用户名和密码进行访问，所以黑客利用这一漏洞常常通过猜测、破解用户名和密码的方式来实现入侵。
为了减少这些类型的攻击，最好将数据存储在安全的服务器上，同时加密保存。
2. 缺乏数据加密数据加密对于保护个人和敏感信息具有至关重要的作用。
在没有加密保护的情况下，攻击者甚至可以在网络中拦截您的数据。
因此，重要数据应该使用高级加密算法保护和存储，以避免泄露。
3. 社交网络漏洞社交网络是网络攻击的主要目标之一。
社交网络数据通常是公开的，这使得攻击者可以更轻易地获取关于个人、公司和组织内部信息。
为避免受攻击，应该定期检查用户的社交帐户、设置更高的隐私级别、规避社交媒体上的点击欺骗，并保持警惕。
4. SQL注入攻击SQL注入攻击是一种利用网站漏洞来访问数据库的方式。
攻击者可以在网站中注入恶意的SQL代码，从而获取敏感信息、修改网站内容或完全接管网站。
防范这种攻击的最佳方法是使用过滤器和编写安全的网站代码。
三、大数据环境下的安全防护措施1. 设定合理权限为了避免潜在的数据泄露和恶意攻击，应按职责和权限，将授权访问保持在最低限度。
大数据、云计算和人工智能等新技术应用带来的网络安全风险
大数据时代，随着网络新技术的不断涌现，结合传统互联网和工业等方面的应用，促生出物 联网、云计算、区块链和人工智能等方面的新业务，极大地促进了生产力的发展并为人们的生 活带来了诸多便利。但新技术的发展总会带来安全方面的不确定性，使得不法分子利用业务 制度管理、法律法规制定和技术框架研发本身存在的漏洞给消费者、企业甚至国家安全带来风 险。
云服务器导致数据跨境泄露 的情况也时有发生。
三是外部黑客攻击的风 险。
导致国家的企业信息系 统遭受外部黑客攻击的原因 包括两方面。一方面是新技 术发展催生出新型高级的网 络 攻 击 手 段，另 一 方 面 则 是 新技术本身存在的漏洞被黑 客利用。基于上述网络安全 风 险，国 家 层 面 上 应 尽 快 加 强新技术领域法律法规的制 定，遏 制 关 键 数 据 和 个 人 信 息泄露 ；行业层面上需制定 新 技 术 基 础 设 施 使 用 标 准， 减少数据采集设备安全漏 洞 ；企业层面上应研发新技 术 安 全 保 护 框 架，加 强 内 部 业务安全管理。N
大数据、云计算和人工智能等 新技术应用带来的网络安全风险
■ 赛迪智库 张博卿
一是内部业务运转的风 险。
当前，人们利用大数据分 析 和 挖 掘 辅 助 管 理 决 策，但 大数据的非结构化的存储方 式使得传统的数据管理手段 不 再 适 用，导 致 数 据 存 在 丢 失、不一致和失真的情况，同 时数据被众多物联网设备和 应 用 软 件 所 采 集，数 据 来 源 广泛，数据种类多样，无法保 证数据的真实性。若利用虚 假和不完整数据进行大数据 分 析 和 挖 掘，将 影 响 结 果 的 正 确 性，甚 至 造 成 重 大 决 策 失误。另一类常见的业务运 营 风 险 是 设 备 和 服 务 宕 机， 这在云技术和云存储业务上 表现的尤为突出。大数据和 云 存 储 技 术 下，服 务 商 内 部 的小故障和失误都会被无限
大数据环境下的数据安全问题及应对策略
要 从 以 下几 方 面 着 手 ： 一是 防止 Ａ Ｐ Ｔ（ Ａｄ ｖ ａ ｎ ｃ ｅ ｄ Ｐ ｅ ｒ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｎ ｔ Ｔ ｈ ｒ ｅ ａ ｔ ， 高 级 持 续
、
性威 胁） 攻击 。 借助 大 数 据 处 理 技 术 ， 针对 Ａ Ｐ Ｔ安全攻击隐蔽能力强 、 长
一
量较高 ， 虽然相对价值密度较低 ， 但是对它里面所蕴 藏的潜在信息 ， 随着快 速 处 理 和 分 析 提 取 技 术 的 发展 ， 可 以快 速 捕 捉 到 有 价 值 的信 息 以 提供 参 考 决策 。 然而， 大数据 掀起新一轮生产率提高和消费者盈余浪潮的同时， 随之 而 来 的是 信 息安 全 的挑 战 。 １ ． 网络化社会使大数据易成为攻击 目标 网络化社会 的形成 ， 为大数据在各个 行业领 域实现资源共享 和数 据互 通 搭 建 平 台和 通 道 。 基 于 云 计 算 的 网 络 化 社 会 为 大 数 据 提 供 了 一 个 开 放 的 环境 ， 分布在不 同地 区的资源 可以快速整合 ， 动态配置 ， 实现数据 集合 的共 建共享 。 而且 ， 网络访 问便捷化和数据流的形成， 为实现资源的快速弹性推 送和个性化服务 提供基础。正因为平 台的暴露 ， 使得蕴含着海量 数据和潜 在价值 的大数据 更容易吸引黑客的攻 击。 也就是说， 在开放的网络化社会 ， 大数 据的数据量 大且相互关联 ， 对于攻击 者而言 ， 相对 低的成本 可以获得 “ 滚雪球 ” 的收益。 近年来在互联网上发生的用户账号的信息失窃等连锁反 应 可 以看 出 ， 大 数据 更 容 易 吸 引 黑 客 ， 而 且一旦遭受攻击 。 失窃 的 数 据 量 也
大数据、云计算和人工智能等新技术应用带来的网络安全风险及应对措施
大数据、云计算和人工智能等新技术应用带来的网络安全风险及应对措施摘要：大数据、云计算及人工智能是目前影响力较大的几种新型技术，对人类的生产及科技发展都有着不可代替的推动作用，但这些新技术应用过程中会带来一些网络安全风险及问题，如果不采取有效的应对措施预防这些风险及问题，不仅会降低这些新技术的应用价值，还会阻碍社会进步及发展。
对此，本文探讨了大数据、云计算和人工智能等新技术应用带来的网络安全风险及应对措施。
关键词：大数据；云计算；人工智能；网络安全风险；应对措施大数据、云计算和人工智能都是数字化及信息网络时代的产物，都具有很强的数字化、信息化及网络化特点，能够满足数字化及信息网络时代发展要求，推动社会经济及科学技术发展。
有学者指出“大数据、云计算和人工智能等新技术应用过程中会出现隐私信息泄露、网络病毒感染及黑客入侵等网络安全问题，都对社会进步及发展造成了不利影响。
”所以大数据、云计算和人工智能等新技术应用过程中还需要注意网络安全风险预测及预防。
1大数据、云计算和人工智能等新技术应用带来的网络安全风险1.1内部业务运转风险大数据技术、云计算技术及人工智能技术，这些技术应用虽然能够完善企业管理体系、创新企业经营模式、提高企业业务运转效率。
但因为大数据、云计算及人工智能等技术的普及性及开放性，所以在有网络的地方就能够实现数据及信息共享，这增加了内部业务运转过程中各种数据丢失、数据失真等风险发生率[1]。
此外，大数据、云计算和人工智能等新技术的应用需要借助各种设备及服务系统，当设备及系统出现停机等不良现象时就会出现业务运行运营风险。
1.2重要数据及隐私泄露风险众所周知，大数据技术、云计算技术及人工智能技术都是信息网络时代的产物，具有信息化及网络化特点，只要有网络就能够实现数据及信息共享，很多不法分子就利用网络便捷性，通过各种网络系统或者网站等搜集各种重要数据信息，还会利用黑客技术、软件病毒入侵等手段获取个人隐私，导致重要数据及个人隐私在数据信息共享或者传送中泄露出去，增加各种网络安全事故发生率，严重者还会给企业或者个人造成经济损伤及人身伤害[2]。
云计算环境下的大数据安全性研究
云计算环境下的大数据安全性研究随着云计算技术的迅猛发展，大数据的存储、分析和挖掘已经成为了企业和组织日常工作中重要的一环。
然而，随着数据规模的不断扩大，数据安全性问题也随之浮出水面。
那么，云计算环境下的大数据安全性究竟是怎样的呢？本文将着重探讨大数据在云计算环境下的安全研究。
一、云计算环境下的大数据安全1.数据隐私问题在云计算环境下，用户的数据不仅保存在本地，同时也存储在云端服务器上。
这样，一旦云端服务器遭到黑客攻击或管理员泄露数据，用户的数据隐私就会受到威胁。
因此，如何保护用户的数据隐私是云计算环境下大数据安全的核心问题之一。
2.数据完整性问题数据完整性问题是指数据在传输和存储过程中，是否保持原始状态不被篡改。
在云计算环境下，数据通过网络传输和存储，极易遭到黑客的攻击和篡改。
一旦数据被篡改，不仅会影响数据结果的准确性，同时也会对企业造成严重的经济损失。
3.数据可用性问题数据可用性问题是指数据是否能够被及时地获取和使用，以保证企业日常工作的顺畅进行。
在云计算环境下，由于数据的存储和计算处理都在云端完成，所以数据的可用性问题不容忽视。
如果云端服务器遭到攻击或发生故障，会导致大量数据损失，严重影响企业的正常运营。
二、云计算环境下的大数据安全性研究1.保护数据隐私的技术研究为了保护数据隐私，研究人员提出了一些新的技术方法。
其中，加密技术是保护数据隐私最常用的方式之一。
将敏感数据加密后存储在云端，即使黑客攻击成功，也无法获取明文数据。
此外，数据混淆、数据脱敏等技术也可以有效降低数据泄露的风险。
2.保证数据完整性的技术研究为了保证数据的完整性，研究人员提出了一些新的技术方法。
其中，数字签名技术是保证数据完整性最常用的方式之一。
数字签名可以保证数据的来源和完整性，并且可以证明数据的不可抵赖性。
此外，数据检验和、数据镜像等技术也可以有效提高数据完整性。
3.提高数据可用性的技术研究为了提高数据的可用性，研究人员提出了一些新的技术方法。
云计算环境下大数据安全与隐私保护研究
云计算环境下大数据安全与隐私保护研究随着互联网的快速发展，越来越多的数据被不断地产生、传输和存储。
这些数据包括个人信息、金融数据、医疗数据、企业数据等，难以用传统的存储方式来管理。
同时，云计算技术的出现，使得大数据的处理变得更为高效。
然而，云计算环境下的大数据安全与隐私保护成为了当前亟需解决的问题。
一、云计算环境中的大数据安全问题在云计算环境下，大量的数据需要存储在云端服务器中。
这就意味着，数据的安全问题需要得到充分考虑。
一旦数据被盗取或泄露，将对企业、个人和社会带来不可估量的损失。
1.1 数据的保密性在云计算环境中，数据的保密性是最基本的安全要求。
因此，数据的存储需要采用加密技术来保证数据的安全性。
同时，在数据交换时也需要使用SSL/TLS等加密协议来加强数据的保密性。
1.2 数据的完整性数据的完整性是指数据不被修改、伪造或篡改的能力。
在云存储中，数据可能会因为各种原因受到破坏，如病毒攻击、黑客入侵等。
因此，在数据传输和存储过程中，需要使用一些技术来保证数据的完整性，如数字签名、消息验证码等。
1.3 数据的可用性数据的可用性指的是用户可以在需要时访问到数据。
在云计算环境中，数据的可用性也是一个重要的问题。
针对这个问题，可以使用多备份技术来增加数据的可靠性。
二、云计算环境中的大数据隐私保护问题随着大数据的发展，人们越来越关注数据的隐私保护问题。
在云计算环境中，大数据隐私保护同样具有重要意义。
云计算服务提供商需要采取一些技术手段来保护用户的隐私信息。
2.1 数据加密数据加密是一种有效的方式来保护数据的隐私性。
在数据传输、存储和处理过程中，需要对数据进行加密处理，如使用对称加密算法、公钥加密算法等。
2.2 数据脱敏数据脱敏是指在保证数据可用性的前提下，将用户数据中的敏感信息脱离出来，以免敏感信息泄漏。
如将用户的姓名、电话号码等敏感信息脱离出来，在处理和存储数据时只保留非敏感数据。
2.3 访问控制在云计算环境中，需要对用户进行访问控制。
探析基于大数据环境下的数据安全论文
探析基于大数据环境下的数据安全论文•相关推荐探析基于大数据环境下的数据安全论文一、大数据的概念大数据是互联网技术和云计算技术迅猛发展的产物，指的是无法在规定的时间内使用当前通用的数据管理工具进行收集处理的规模巨大且形式多样化的数据信息。
大数据的研究如今已成为国内外学者、政府机构、研究机构广泛关注的前沿科技。
其主要来源是人们在使用互联网和各种终端设备所产生和输出的各种文字、图片或者视频、文件等种类繁多的数据信息。
二、大数据环境的特点通过对大数据概念的研究我们可以看到大数据环境的特点如下：(一)数据量大且呈几何级数增长趋势大数据时代的来临，各种智能终端、移动设备、传感器以及社交网络每时每刻都有大量的数据产生，并且呈现出几何级数的增长趋势。
预计至2020年，全球电子数据将会超过35ZB。
(二)数据形式多种多样随着信息化技术的发展，大数据中的主流数据由以普通文本为代表的结构化数据逐步演化为自由文本形式存在的非结构化数据。
互联网技术的发展改变了传统数据的二维结构，随着手机及各种终端设备应用范围的拓展，网页、图片、音频视频等非结构化数据的发展显得尤为迅速。
统计结果显示，非机构化数据在大数据中所占的比例已达百分之八十以上。
(三)价值密度低对大数据进行分析可以获得大量有价值的信息，可以对生产生活起到一定的指导作用，因为数据来源的不同，获得的数据信息也是复杂多样，因此大数据以成千上万倍的速度增长，这使得大数据的存储和计算分析成本大大提高。
同时也导致大数据的统计缺少细化处理，信息的价值含量低。
(四)具有高效的运算速度和运算能力大数据的运算系统属于一个分布式机构的系统，以海杜普大数据框架为基础，充分发挥集群的效力，来使自身达到高效的运算速度和运算能力。
信息数据发掘技术的不断发展以及大量应用程序的开发和使用和搜索引擎的使用推广必然会使大数据提取和分析变得更快更高效。
三、大数据环境下存在的数据安全问题(一)网络技术的发展普及发展使数据安全面临巨大风险随着互联网技术的全球推广使用以及无线路由器、服务器等设备技术的发展，网络的日常应用越来越便捷，信息数据的获取也越来越高效，同时不同行业大数据资源共享也变得十分便利。
云计算环境下数据安全与隐私保护_陈克非
４］ 高管认为安全问题 ， 包括访问控制 、 数据保护是云计算中的关键因素 ［ ．
பைடு நூலகம்
近年来关于云计算隐私泄露的问题层出不穷 ， 引发了云计算的信任危机 ， 对云计算发展造成了严重不 斯诺登 “ 棱镜门 ” 事件曝光了美国国家安全局的秘密监听计划 ， 事件表明美国政府通过 利的影响 ． １ ３年， ２ ０ 苹果 技术手段一直在对各大网络服务商的服务器进行监听 ， 并对获取的用户数据进行分析 ． １ ２年８月， ２ ０
第６期
陈克非 ， 等： 云计算环境下数据安全与隐私保护
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３ 安全应对之策
云计算的特色 是 将 大 量 计 算 资 源 、 存储资源与 软件资源链接在一起 ， 形成规模巨大的虚 拟 共 享 Ｉ Ｔ 资源池 ， 为个人用户提供集中的公共服务 ． 用户将个 人数 据 交 由 公 共 数 据 中 心 管 理 ， 出于安全性的考虑 用户 数 据 自 然 需 要 先 进 行 加 密 ． 具有挑战性的问题 是如何实现密文数据的快速搜索 、 有效共享等 ， 同时 搜索的相 关 信 息 作 为 用 户 隐 私 也 能 得 到 充 分 的 保 护 ；另外针对云计算的一项特色服务外包 计 算 需 要 提供 对 委 托 人 的 保 护 ， 即云服务商可以在不知道用 户数 据 的 情 况 下 为 用 户 计 算 处 理 数 据 ， 保护了用户 的数据隐私性 ； 还 有， 在 云 计 算、 移动互联和大数据 环境下 ， 用户一方面需要得到便捷的服务 ， 另一方面 个人 隐 私 也 要 得 到 有 效 的 保 护 ， 这就需要建立一种 ， 支持数据分 割 机 制 的 新 型 混 合 云 存 储 框 架 （ 图 １） 既能 保 护 用 户 数 据 的 隐 私 ， 又可充分利用云平台的 计算和存储能力 ． ３． １ 隐私感知混合云数据存取处理 ［］ 混合云是由两个或者多个 根 据Ｎ Ｔ的定义 ８ ， Ｉ Ｓ 独立运行却绑定 在 一 起 的 云 组 成 的 混 合 体 ， 它可支 持数据和应用在 不 同 云 之 间 迁 移 ． 由私有云和公有 云组成的混合云 兼 具 了 两 种 云 的 优 点 ， 既有私有云 的隐私性 ， 也具有公有云的低计算成本 ． 因此混合云 成为许多公司或 机 构 的 首 选 模 式 ， 并被认为是将来
大智移云环境下企业财务管理面临的新问题
大智移云环境下企业财务管理面临的新问题随着大数据、云计算、人工智能等技术的不断发展，企业财务管理也面临着新的挑战和问题。
在大智移云的环境下，企业财务管理需要面对以下几个方面的新问题：1. 数据安全问题：在大数据、云计算的环境下，企业财务信息的存储、传输、处理难以保证安全。
一旦发生数据泄露或者信息被窃取，企业将面临巨大的损失和风险。
因此，企业需要加强数据安全的措施，建立完善的数据安全管理体系，加强人员培训，提高员工的数据安全意识。
2. 数据质量问题：在大数据的环境下，企业需要处理的数据量非常庞大，而且数据来源、格式、结构也非常多样化，这就给企业数据的质量带来了很大的挑战。
如果企业不能保证数据的准确性、完整性和一致性，可能会对企业决策产生严重的影响。
因此，企业需要加强数据质量管理，建立数据质量控制机制，确保数据的准确性、完整性和一致性。
3. 学习成本问题：在大智移云的环境下，企业需要采用新的技术和方法，需要对员工进行培训和学习。
而且，新技术和方法的更新速度非常快，企业需要不断地更新员工的知识和技能。
这就给企业带来了很大的学习成本，企业需要投入足够的时间和资源来进行人才培养和知识管理。
4. 管理模式问题：在大智移云的环境下，企业的管理模式也需要发生改变。
传统的集中式管理模式已经无法适应企业发展的需要，企业需要采用分散式、协同式的管理模式。
此外，企业还需要采用自主创新等新的管理方式和策略，以适应新的市场和客户需求。
5. 成本控制问题：在大智移云的环境下，企业需要面对越来越复杂的运营成本，如云计算、软件许可、网络设备等。
为了降低运营成本，企业需要采用更加精益、高效的管理方式，如采用云计算、虚拟化等技术降低运营成本，采用电子化、自动化的管理方式提高效率。
面对以上问题，企业需要加强组织创新、技术创新、管理创新，建立更加协同、高效、智能的企业财务管理体系，以适应大智移云的新环境。
大数据时代背景下的数据安全
大数据 云计算数码世界 P .165大数据时代背景下的数据安全折宇超 西安工业大学 信息技术中心摘要：数据的爆发式增长凸显出了数据安全的重要性，大数据目前在收集、存储、使用的过程中都存在相应的安全风险，对人们的生活与工作有着严重的影响。
本文分析了目前大数据信息安全存在的问题，并对这些问题提出了相应的解决措施。
关键词：大数据 信息系统安全 数据安全引言大数据的发展离不开“互联网+”时代的到来，互联网使得各类移动/PC 平台的后台数据不断增加。
基于不同类别的大数据进行的数据分析技术可以挖掘大数据中蕴含的潜在规律，为各行各业提供决策支持，但是数据一旦泄露，后果非常严重。
在学校，数字化校园平台的建设使得各个系统互连互通，数字化校园的中心数据库中存储了各个业务系统需要交换共享的以及大数据分析平台需要的大量数据，数字化校园使得一个业务系统的数据可以共享给另一个业务系统，这就增加了数据的流动性与透明性，也使得数据安全越来越成为一个值得关注的问题。
1 大数据安全概述1.1大数据概述结合云计算与物联网技术的发展，大数据无处不在，已经渗透进了人们生活的方方面面。
大数据具有4V 特征，即规模性、多样性、高速性和价值性。
规模性指得是“数量大”，随着电子商务和社交网络的快速发展，越来越多的用户信息呈现爆发式的增长。
多样性指得是数据形式的多样性，比如存在诸如视频、图片、邮件、结构化的系统数据等。
第三个特征高速性指得是大数据可以通过互联网进行传播、云计算进行处理等，比传统媒介的交换速度快。
最后一个价值性是大数据的核心特征，它指的是可以使用机器学习和关联分析等方法对海量数据进行挖掘分析，得出有价值的数据结果。
1.2数据安全概述在使用数据的同时，数据的安全隐私成为一个关键的问题，国家已经出台了《国家网络安全法》并且制定了《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》等一系列标准，这里面包括了数据安全的相关规定和要求，但是实际的信息系统仍然会出现数据泄露问题，比如58同城全国简历遭泄露，淘宝每条仅售3毛事件等。
信息安全的网络安全云安全大数据
信息安全的网络安全云安全大数据随着科技的不断发展，信息安全的问题也变得日益重要。
在互联网时代，随处可见网络安全威胁的存在，同时云安全和大数据的应用也给信息安全带来了新的挑战和机遇。
一、网络安全网络安全是指防止网络上的信息泄露、被篡改和被破坏的一种保护措施。
对于企业和个人来说，网络安全是至关重要的，因为一旦网络被入侵，可能会导致重要信息被窃取，造成巨大的经济损失和声誉风险。
网络安全的核心是建立一个完善的信息安全体系，包括强大的防火墙、入侵检测系统、数据加密等技术手段。
同时，人们也应该提高信息安全的意识，警惕网络钓鱼、恶意软件等网络攻击手段。
二、云安全随着云计算的兴起，云安全成为了一个全新的领域。
云安全是指保护云计算环境下的数据和系统免受攻击和风险的措施。
云计算的好处在于能够提供大规模、高效率、低成本的计算和存储服务，但与此同时也带来了诸多安全隐患。
云安全的核心是建立一个安全的云计算基础设施，包括身份验证、访问控制、数据隔离等措施。
此外，及时更新软件和强化网络监测也是确保云安全的重要方法。
三、大数据安全大数据时代的到来，给信息安全带来了巨大的挑战。
大数据安全是指保护大数据系统中的数据不被泄露和滥用的措施。
大数据的特点在于数据量大、种类多、速度快，因此，数据的安全性难以采用传统的方法进行保护。
大数据安全需要建立完善的数据分类、加密和权限控制体系，确保敏感数据的安全性。
另外，对于大数据的安全监控和数据泄露的预警也是非常重要的。
四、信息安全的挑战与机遇随着信息技术的快速发展，信息安全面临着前所未有的挑战，但同时也孕育着巨大的机遇。
例如，人工智能技术的应用可以帮助企业及时发现和应对安全威胁，区块链技术可以为数据的安全传输提供可靠的保障。
此外，各国政府和企业也应加强合作，共同推动信息安全的国际标准和合规体系的建设。
综上所述，信息安全是一个综合性、复杂性的领域，其中网络安全、云安全和大数据安全是其重要组成部分。
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大数据云计算环境下的数据安全
发表时间：2019-06-05T14:58:42.027Z 来源：《中国西部科技》2019年第5期作者：贾同凯[导读] 目前我们处于信息化的时代，同时云计算与大数据也得到了快速的发展，本文对云计算和大数据的内涵进行分析，多方面的论述了云计算的大数据存在的安全隐患问题，并且提出了相应的保护措施，从而推动我国云计算平台服务的不断发展。
中车大连机车车辆有限公司在信息化的时代背景下，云计算服务得到了广泛的应用与传播，其成为我国信息产业发展的主要方向。
飞速发展的信息化要在云计算服务的指导下进行一次科学有效的技术改革。
云计算服务对我们社会的发展来说是至关重要的，但是在发展过程中存在着一些问题，其安全性一直没有得到有效的解决。
因此要对大数据安全隐私保护问题进行有效的讨论与分析，从而使云计算更好地给人们提供便利。
一、云计算与大数据的概念
1.1云计算
云计算主要依靠互联网技术，对传统的计算模式进行突破，利用云平台给用户提供信息，同时做到信息共享，更好地满足计算机和网络设备的需求。
利用云计算可以使信息行业的工作效率有效的提高，云计算这种方式具有一定的先进性，符合时代的发展，更好地满足社会的需求。
1.2大数据
大数据拥有着很多数据量，如果用传统的数据管理方式不利于开展管理和处理的工作，因此要利用信息技术对数据进行存储与处理，使海量资料得到有效的管理，大数据在处理和管理数据方面充分的发挥着自身的作用。
二、基于云计算的大数据安全隐私问题
2.1基于云计算的数据隐私
在云计算的网络环境中，数据的安全隐私问题十分的复杂，而且认识问题所涉及的内容比较多，因为有不同用户，所以对需求的侧重点也不同，对用户的数据进行保护。
当用户进行搜索的时候，要对用户的搜索内容与范围等进行保护，要根据用户需求对用户数据的隐私内容进行保护。
总之要根据用户的不同需求对数据信息进行有效的保障工作，同时要做到有侧重点的进行。
2.2云计算平台数据的安全隐私服务
用户的安全隐私对于云计算来说是十分重要的，面对云计算平台数据中的安全隐私问题要进行充分的考虑，因此云平台要使用相关的技术进行云计算服务，从而使安全隐私得到保障。
如果有用户将数据通过云服务存储的云计算平台中，当使用这些资料的时候要得到授权，以此保证数据的安全使用。
云平台安全隐私服务方面，要符合我国信息时代的需求，这样也有利于我国经济社会的发展，因此云计算的工作人员要格外关注这些问题。
2.3常见的基于云计算的大数据安全隐私问题探讨与思考
目前云计算平台对于我国的经济发展来说起到了至关重要的作用，推动着我国经济的不断提高，但是在使用过程中还存在着一系列的安全问题，这就对我国云计算平台有着负面的影响。
因此要对大数据安全隐私问题进行探讨与思考。
（1）用户加密方面。
有些用户为了应用平台上的存储服务功能，用户会通过特定的算法对相关的个人信息进行有效的处理与加密，从而有效地提高信息的安全性。
但是对于云计算平台来说，框架设计还存在着不科学的现象，就会在对数据进行分析的时候出现错误，不能很好地进行加密处理，因此云计算的相关工作人员要重视该问题。
（2）保证远程数据的完整性。
使用云计算平台的用户要根据相关的规定对数据进行上传，但是在上传的过程中数据的完整性会有一定的难度，如果数据没有完整的上传，就会对用户造成很大的影响，也会对云服务平台的能力产生负面影响，所以要对云计算数据的完整性问题进行解决。
（3）数据计算的隐私保护方面。
相关的部门要重视数据计算的信息和结果，还要使云计算平台的安全保护规模加大，这样可以使信息减少泄露的情况。
2.4常见的影响大数据数据隐私的安全问题
在大数据的云服务平台中安全隐私问题，主要出现在存储数据方面。
在对数据进行存储的过程中，会涉及到信息的安全性问题。
因此相关的部门要考虑到大数据的特点，同时根据云计算平台的发展情况对大数据的特征进行有效的考虑并加以重视，使安全隐私问题得到有效的解决，如果没有及时的解决，就会受到来自数据厂商、服务提供商和外部入侵者带的威胁，这样就会造成严重的后果。
因此要从云计算服务的角度入手，做好大数据的安全隐私问题。
（1）大数据在云计算平台的应用问题中，数据拥有者会造成用户隐私的侵害，同时也要考虑到拥有者对数据的控制能力是存在一定局限性的，对于侵害问题有效解决难度就会加大。
（2）由于应用提供商的技术或者在对待数据进行处理的时候，没有较为完善的服务体系，这样就会使数据信息在云平台的安全性受到威胁，相关的工作人员要对这一点格外的关注，提高云平台服务水平。
（3）当大数据信息应用到云平台服务当中时，所包括的技术性问题具有一定的复杂性，同时互联网又具有一定的多样性和开放性，所以在这种环境下就会导致大数据出现安全问题，所以要对安全性问题进行有效的解决，使云计算可以具有一定的可靠性，让更多的人使用云计算。
三、基于云计算的大数据安全隐私保护措施
云计算大数据的有关部门要根据实际情况，对数据进行科学有效的保护措施，提高我国云计算平台的服务。
为了更好地使大数据的安全隐私得到有效的保障，云服务供应商应该利用隐式机制来使云计算具有一定的安全可靠性。
这种机制是使用加密的形式，只能在搞清楚矩阵中所有元素的信息时，才可以对平台的内容进行获取，这样可以提高安全性，同时具有一定的实践效果。
利用隐式机制的安全措施可以使云计算平台充分发挥自身的优势，更好地满足用户的需求，同时还有利于云计算的安全性能有效的提高。
结束语：目前我们生活在信息化的时代，云计算平台得到了广泛的应用，但是其中会涉及到安全隐私问题，所以要对这些问题进行深入的研究与思考，找到相应的解决措施，从而有效地提高云计算的安全性，更好地解决存在的问题，推动我国社会的稳定发展，让云计算更好地为人们提供便利。
参考文献：
[1]刘明,孙银.浅谈大数据云计算环境下的数据安全[J].南方农机,2019,50(05):147+150.
[2]朱彬,张文桥,何泓林.大数据云计算环境下的数据安全[J].电子技术与软件工程,2019(03):196.。