文/劉佳祎
(1)云計算是一種高效性、實用性比較強的數據傳輸模式,也是存儲信息的新模式,是大數據環境背景下的產物。云計算作為并行計算、分布式計算的發展延伸,分布在計算機互聯網的各個主機中,并以媒介的存在方式將存數與運算隔離。通過云計算技術,將原有的單一的計算模式進行進一步的擴展,逐漸成為能夠獨當一面的數據中心計算模式,提高了計算的效率,保證了計算數據的高效性和穩定性,同樣也提高了信息資源配置的廣泛性和統一性。對云計算和大數據環境下的信息安全技術進行深入的探討,要了解云計算的存儲結構類型。
(2)IaaS層作為云計算技術的底層,通過構建與信息部署的分布而存在,主要對多種信息數據的整合,并且為云計算的應用服務中心提供海量的數據資源。云計算中的PaaS層也是對信息整合的一種技術,根據處理數據的規模和其復雜程度,PaaS層可以應對各種場景,因此PaaS層的數據分析和處理完成能力也更加強大。為了保證在更高的層面上,各種系統都可以有經濟和復用性的體現。云計算的PaaS層可以依據分布存儲的結構來保證數據的可靠性,利用存儲算法提高數據的傳輸效率。
(3)在云計算技術中,SaaS層是其中的終端用戶的服務提供者,SaaS層可以為各種計算機終端軟件和硬件提供個性化的服務。其中包括基于Web服務的 Google Apps、Salesforce CRM等技術。多數的服務商和研究機構采取服務改革創新,研發新的管理技術,主要是為了進一步的提高云計算的服務能力,確保云計算數據的安全性,促進數據傳輸效率的提升。
(1)要想控制云計算和大數據環境中存在的安全風險,必須要進行風險形式化,確保識別和處理安全風險有一定的實驗基礎。可以根據過濾數據流向環境中的風險,來確定不同環境下的具體情況,利用粗糙的理論對安全風險進行預測,提升安全性能。信息系統的安全風險主要來源于存儲系統的數據資源,所以說,信息數據和安全風險之間的分散結構有著密切的關聯。通過實驗選擇安全風險,可以清楚的了解到云計算和大數據環境下的風險分布情況。根據危險源的分布情況來確定信息系統的漏洞,并且對面臨的安全風險進行篩選分析。
(2)安全風險識別技術的一個關鍵性因素就是進行風險篩選。目前,風險篩選主要內容是建立知識庫,進行人工的分析篩選,在進行過程中要從安全事件中學習篩選的規則,并且要明確風險要素的篩選內容。只有這樣,才可以有效的提高預測風險的能力,提升風險篩選的實用性。但是,由于信息風險存在不確定性和更多的可能性,所以首先得到的數據往往會出現含有一些噪聲的情況,收集到的數據多為不準確和不完整的。在云計算中實行粗糙集理論,可以減少這種情況的發生。
(1)Peer2Peer計算和云計算之間有著密切的聯系,在計算機技術背景下,所面臨的是越來越龐大的數據,因此會面臨更大的挑戰。由于安全技術方面存在復雜性,因此數據的流向就更難進行安全防護技術的應用。Peer2Peer環境下安全保護技術的實現,對我國的計算機信息安全防護問題有著十分重要的意義。目前,對Peer2Peer共享軟件的大規模的使用,使得侵權組織不斷擴大,因此提高了知識產權保護的難度。由于粗糙理論模型的運用,可以有助于我們通過集合劃分準確的定位信息,加強對版權的保護。
(2)Peer2Peer技術的開發者必須要完善系統機制,解決各個終端的節點問題,擴大技術的涉及范圍。模型的制作可以根據數據的監控情況進行分析研究,確保在這個過程中的安全性能,一切的行為操作都要符合誠信原則。由于在Peer2Peer網絡結構中的信息處理技術需要靠近邏輯距離很近的端口,但是因為實際的物理位置距離比較遠,所以Peer2Peer網絡的端口的總數值變化很多,這些端口連接不當會引起計算機中病毒的情況發生。Peer2Peer網絡的端口病毒引起的損失大于傳統統網絡結構引起的病毒情況。因此,我們制作的模型要通過數據追蹤獲得網絡節點,根據粗糙集理論可以判別Peer2Peer網絡的端口中是否有病毒存在,同樣這對于云計算和大數據環境下多方位的信息安全技術的研究有著重要的意義。
跨入信息時代后,計算機技術的快速發展為云計算和大數據技術提供了更為廣闊的發展環境,隨著數據科學的完善,信息網絡和信息系統基礎的架構也發生了改變。根據云計算和大數據環境的多方位發展方向,對其安全技術也提出了更高的發展要求。在計算機的數據和信息安全方面,不能再依靠單純的入侵檢測、病毒探測技術、安全性能檢測等傳統的安全技術,這些技術只能抵擋風險數值較低的入侵者。本文通過分析云計算和大數據環境狀況,分析了在Peer2Peer環境下安全保護技術的應用情況,根據國際的科學研究方案提出信息安全技術的研究方向,對于多角度的信息安全有重要的意義。