探究大数据云计算环境下的数据安全

随着网络信息技术的迅速发展,拓展云计算与大数据技术的应用范围,使其深入人们日常生活中,改变了人们的生活方式和工作方式,可以快速处理和保存数据信息,提高工作效率,带来一场重大的科技革命。对此,笔者在研究中以数据安全为核心,分析大数据云计算环境下的数据安全问题,并提出大数据云计算环境下的数据安全保障措施,提高数据的准确性和及时性,并为相关研究人员提供一定的借鉴和帮助。     

云计算环境下的数据安全问题探讨

针对当前大数据的广泛应用,数据安全带来一系列隐患问题。本文首先对云计算环境下的数据安全隐患进行了简要分析,通过分析云计算中存在的数据安全问题,提出相应的数据安全保护策略。希望本文阐述能对相关工作人员提供一些建议和思考。     

浅谈大数据云计算环境下的数据安全分析

大数据云计算是一种新兴的计算方式,它通过一定的计算方法法将大的计算任务分布在大量的计算机组成的资源池里.用户若想要掌握大量的资源可以利用大数据云计算来实现.在对大数据云计算进行简单地介绍后,还要对其优点进行一定的分析,最后要对大数据云计算环境下的数据安全问题及对策进行着重讨论.     

云时代的数据安全风险及技术对策

云计算时代的到来,使数据安全问题日益突出,已经成为影响云计算继续发展的重要因素之一。针对数据在云计算环境下存在的几大安全风险,分析如何利用技术方法提高数据的安全性和稳定性。     

云计算模式下数据安全的关键技术与应用

在社会需求不断增长的情况下,云计算的应用领域越来越广泛,其特性更是影响着社会发展的多个不同的层面。在这一过程中用户通过网络获得数据,而网络的开放性是其作为重要的特征之一,这就使得数据的使用、备份等与安全有关的问题变得非常敏感和重要。从这个角度讲,最大限度的保障云中的数据安全,保护用户的利益将会成为云计算发展中的非常关键的环节。本文以此为基础,对云计算模式下数据安全的关键技术与应用问题进行了全面的研究,首先对云计算的应用领域与数据安全现状进行了阐述,然后以此为基础,讨论了云计算中数据安全的关键技术,最后,从多个不同的侧面探讨了云计算环境下的数据安全技术的应用。     

基于云环境下的数据安全问题研究

近些年在,在IT行业,云计算成为最热门的词汇,带动着IT行业的整体提速和前行。然而,随着云计算的蓬勃发展,数据安全隐患成为了无法规避的风险,受到了越来越多的关注和重视。最近权威IT厂商趋势,麦克菲,赛门铁克等纷纷发表关于云计算安全的企业调查报告显示43％的企业在近1年发生过网络安全问题,而全球各大网络厂商也频频发生安全事故。因此对于企业来说,如果确定要大规模使用云计算技术来应用于自己的网络服务之中,首当其冲的就是要解决数据安全所带来的风险和隐患。本文对云环境下的数据安全存在的问题进行分析,并提出一系列适合云计算的加密算法以及其他的数据安全防范措施,为云环境下如何保障数据安全提供的参考。     

云计算服务中数据安全的相关问题研究

云计算是一种数据密集型的运算方式,它在数据存储、数据计算及数据传输等方面都具有很大的优势。但是云计算在实际应用中所产生的数据安全问题令人担忧,数据的集中存储及网络上的安全传输问题目前没有得到充分的研究和解决,这也是云计算服务面临的挑战。该文对于云计算服务的数据安全现状进行详细的研究与分析,并且提出云计算服务数据安全保障的基本策略来提高云计算数据的安全性。     

互联网时代云计算数据的安全研究

针对在云计算领域数据丢失与泄露产生的损失和影响不断加剧,研究分析了云计算框架的安全策略,讨论常用的数据加密算法.依据云环境的特性,提出了在保证服务质量与数据完整的前提下,对云计算中使用的数据进行加密,同时使用各类工具进行身份验证,为各类使用者制定相关云计算安全服务体系.在对已有安全保护的技术对比分析和加密算法深入讨论的基础上,指出了云计算中数据安全的未来发展方向.     

云计算环境下的数据安全性研究

云计算作为一种全新的互联网应用模式,其应用发展迅速,而安全性是用户选择云计算应用时首先考虑的因素。在介绍云计算的概念、特点基础上,结合数字图书馆数据安全的现状,探讨了云计算环境下数字图书馆面临的安全问题,给出云计算环境下的数据安全性解决策略和建议,最后使用仿真技术进行安全研究实验。     

基于云计算的电力信息系统数据安全技术探讨

随着电力信息系统发展应用中用户数据安全需求的提高,数据安全问题已成为困扰电力信息系统发展的关键问题之一。如今,云计算的发展如火如荼,正逐渐被应用于各行各业之中。以云计算技术为基础,结合电力信息系统数据安全需求,对云计算环境下电力信息系统的数据安全问题进行了探讨。     

数据仓库的填充与访问

数据仓库是连接底层数据源与上层应用的枢纽。该文介绍了数据仓库的填充(与数据源的连接)和数据仓库的访问(与应用界面的连接)技术,包括与数据库数据源和非数据库数据源的连接以及采用组件工具访问数据仓库的方式和实现方法。     

平行数据:从大数据到数据智能*

为了解决实际问题,大数据分析处理系统需要获取数据,然而实际场景中收集到的实际数据通常不完备.另外,大多数问题的解决方案通常是由问题引导或者仅仅进行数据分析,运行参数调整和设定带有较大的盲目性,难以达到应用的智能性.为此,文中提出平行数据的概念和框架,根据实际数据经计算实验产生真正的虚拟大数据,结合默顿定律,以期待的解决方案与问题进行广义对偶,引导大数据聚焦到实际问题.实际数据与虚拟数据动态互动,平行演化,形成一个虚实相生、数据动态变化的过程,最终使数据具备智能,进而解决未知的问题.平行数据不但是一种数据表示形式,更是一种数据演化机制与方式,其特色是虚实互动,所有数据的动力学轨迹构成了数据动力学系统.平行数据为数据处理、表示、挖掘和应用提供了一个新的范式.     

数据处理中的数据交换问题

为有效地解决实际问题,可能要使不同语言进行混合编程,这样就涉及到数据的传递和不同类型的数据文件之间的转换,这里讨论几种常用数据交换问题。     

数据仓库和数据挖掘

Making a business decision using data from severaldifferent enterprise databases can be complicated. Data warehousesconsolidate data into a central repository and give you the OLAP toolsnecessary to retrieve data pertinent to the solution.DefinitionA data warehouse is used to consolidate this data into a central storeand to arrange it to make analysis easier, which means the data is lessnormalized than your traditional application database. Data is typicallytransferred in batch to the centra…     

基于数据抽取器实现数据挖掘

通过定义ＳＯＬ数据挖掘抽取器,设计了数据挖掘算法和数据库管理系统的接口的框架体系。并通过一个常用的数据挖掘算法简单贝叶斯算法说明了这种标准的ＳＯＬ数据挖掘抽取器的适用性。     

数据仓库中的数据提取

数据仓库的思想和工具在企业中得到了越来越广泛的体现和应用,在当前典型的数据仓库应用中,数据仓库的填充或者说数据的提取,转换和加载是设计人员遇到的最大挑战之一,预计在数据仓库的设计过程中,80％的努力都将用于此过程。该文从工程角度介绍了数据提取、转换和加载的过程和实现方式,并介绍了4种可灵活应用的数据提取方法。     

面向客户数据仓库的数据集成方法

数据集成问题是建立数据仓库过程中的重要问题之一，而客户资料又是其中最难以集成的数据，对于该问题目前还没有一个很好的解决方法。我们总结在实际实践中取得的经验，提出了一套切实可行的解决方案，同时兼顾了集成效率和准确率两方面因素，实际应用效果比较理想。     

数据转换过程的串行化方法

随着数据仓库和数据集成的发展,数据清洗的工作越来越多,用户在进行数据清洗时需要对数据的内容进行多次处理。在设计清洗的建模过程中,用户可能对同一个数据进行多次的清洗和转换处理,由于步骤多,用户往往不知道清洗和转换步骤出现错误。该文对前述问题进行论述,并针对这种清洗和转换处理中的赋值冲突和范围冲突提出解决方法。     

数据仓库中数据质量控制研究

随着数据仓库的深入应用,数据质量问题成为关系到数据仓库建设成败和数据能否有效应用的重要关键问题。该文首先讨论数据仓库环境下存在的数据质量问题以及保证数据质量的重要性,然后提出数据质量的度量和评价指标,最后给出了数据仓库实施和运行过程中数据质量控制的数据质量成熟度模型和保证仓库数据质量的方法。