大数据云计算信息安全问题分析
时间:2022-10-17 03:05:09
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【摘要】本文基于大数据和云计算技术的研究现状和社会调研的分析,结合数学建模的思想建立贝叶斯模型进行数据评价,并进一步匹配出不同统计需求时安全系数最高的算法。从而保证云计算潜在信息安全体系的完善。
1背景
数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。近年来,大数据在互联网和信息行业的应用十分广泛。在大数据时代到来的同时,云计算也是一种新兴的计算服务方式,以其便利、经济、高可扩展性等优势,在各行各业中快速兴起。用户将计算任务和数据都委托给云服务商,大大减轻了用户计算与存储的负担。但与此同时,也存在着用户失去对自己的计算任务和数据失去控制的风险,然而从我国信息行业对用户信息保护情况来看,信息保护方面存在一定的不完善性,有待数据保护算法的改进从而顺应大数据时代云计算的推广。
2内容介绍
本团队旨在基于对大数据和云计算技术的研究现状和社会调研的分析并结合数学建模的思想建立贝叶斯模型进行数据评价,并进一步匹配出不同统计需求时安全系数最高的算法。从而保证云计算潜在信息安全体系的完善。具体研究内容如下:首先,搜集并评估数据,进而建立评价系统,综合评价服务提供商,采用专家咨询法确定服务提供商的数据恢复及储存能力,安全认证与外部审计的结果,对外部调查是否有记录存档,客户的反馈,以及提供商自身防护能力的权重方案。其次,优化提供商安全系统,提供有向选择,本团队对建立的评价系统做出的评价结果全网开放,一方面可促进云计算服务提供商自身对用户的信息安全保护系统的提高和完善,另一方面此评价系统也可以为用户提供有向选择。最后改善信息安全体系,减少信息安全问题,从而促进提供商完善自身的信息安全保护系统,进而达到减少信息泄露的问题。
3结果
1)建立评价系统,综合评价服务提供商:我们队在前期准备中,通过对大数据及云计算服务提供商的资料调查及分析。采用专家咨询法确定服务提供商的数据恢复及储存能力,安全认证与外部审计的结果,对外部调查是否有记录存档,客户的反馈,以及提供商自身防护能力的权重方案,建立贝叶斯综合评估模型,并应用此模型对云计算服务提供商进行综合评价,保证评价结果的准确性及全面性。2)优化提供商安全系统,提供有向选择:我们建立的评价系统做出的评价结果全网开放,一方面可促进云计算服务提供商自身对用户的信息安全保护系统的提高和完善,另一方面此评价系统也可以为用户提供有向选择。3)改善信息安全体系,减少信息安全问题:通过对各个云计算服务提供商的信息安全保护系统进行评价对比后,提供商可以了解自己的欠缺之处,从而促进提供商完善自身的信息安全保护系统,进而达到减少信息泄露的问题。
4总结
我们团队将前期收集的数据进行整理、统计、处理、观察及分析,建立相关模型,并通过专家咨询法确定了权重方案,通过对大数据及云计算服务提供商的资料调查及分析,采用专家咨询法确定服务提供商的数据恢复及储存能力,安全认证与外部审计的结果,对外部调查是否有记录存档,客户的反馈,以及提供商自身防护能力的权重方案,建立贝叶斯综合评估模型,最后建立贝叶斯网进行数据评估,选取“weekday=0”的记录先以中类为分析对象,进而得到关联性较强的中类组合。
5对于信息保护的建议
经过调查研究,现针对大数据信息安全问题提出四点建议:1)加强政府部门管理力度,完善政府部门在数据管理方面的监管方式。2)建立健全相关法律法规,完善相关法律体系。以事实为依据,以法律为准绳,对有意或以盈利目的泄露客户信息的人员和企业,应采用严肃处理。3)加强宣传力度使公民提高自我保护意识,数据保护意识。4)相关企事业单位加强客户信息保管,加强信息保密工作。
参考文献
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作者:刘芳 竹温双 姜娜 单位:沈阳师范大学
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