基于數據處理技術的計算機網絡安全存儲系統優化設計

摘要：文章提出了一種基于數據處理技術的計算機網絡安全存儲系統優化設計，旨在提升存儲效率、數據安全性及系統性能。通過采用加密技術、數據去重與壓縮、數據完整性保障等手段，結合分布式存儲與負載均衡策略，系統實現了多重優化。實驗結果表明，優化后的系統在數據存儲壓縮比、讀寫速度、訪問時延等方面顯著提升，存儲壓縮比從2.5∶1.0提高至3.2∶1.0，數據處理速度提升50%，訪問時延降低25%，系統吞吐量提升46.7%，恢復時間縮短60%。該研究驗證了數據處理技術在網絡安全存儲系統中的有效性，提升了系統的存儲能力、處理效率與安全性。

關鍵詞：數據處理技術；網絡安全；存儲優化

中圖分類號：TP393.08 文獻標志碼：A

0 引言

隨著信息技術的快速發展，網絡安全問題日益嚴峻，特別是在大數據時代，數據存儲與管理面臨巨大挑戰。傳統存儲系統往往存在存儲效率低、數據安全性差及系統性能瓶頸等問題，亟須對存儲系統進行優化和創新［1］。本文提出了一種基于數據處理技術的網絡安全存儲系統優化設計，結合加密技術、數據去重與壓縮等創新方法，提升存儲系統的安全性、性能和效率。本研究旨在探索數據處理技術如何在實際存儲系統中進行協同優化，以解決現有方案的不足并進一步提升系統的整體功能。

1 現有計算機網絡安全存儲系統的局限性

現有計算機網絡安全存儲系統在高并發和大數據量環境下存在性能瓶頸。傳統加密技術，如高級加密標準-256位（Advanced Encryption Standard-256， AES-256）和非對稱加密算法（Rivest-Shamir-Adleman，RSA）計算開銷大，導致吞吐量和響應速度下降，尤其在實時數據處理需求中表現不佳。在數據去重方面，傳統哈希算法，如安全哈希算法（Secure Hash Algorithm， SHA）、消息摘要算法（Message-Digest Algorithm version.5， MD5）在處理海量數據時效率低下，增加存儲負擔［2］。在數據完整性保障中，經典校驗和算法在頻繁更新時效率較低，缺乏快速錯誤修復機制。分布式存儲系統，如Ceph、分布式文件系統（Hadoop Distributed File System， HDFS）通過副本和獨立磁盤冗余陣列（Redundant Array of Independent Disks， RAID）實現冗余保護，但在高并發訪問下，仍面臨訪問延遲和吞吐量瓶頸。為提升性能與安全性，研究通過硬件加速、多核并行計算、智能去重策略與糾刪碼技術（如Reed-Solomon碼）優化現有架構，降低計算開銷，提高存儲效率，增強系統容錯和恢復能力。

2 基于數據處理技術的網絡安全存儲系統優化設計

2.1 系統架構設計優化

本研究提出的計算機網絡安全存儲系統架構優化設計由數據存儲模塊、數據處理模塊與安全防護模塊3部分組成，旨在提升系統的安全性與性能，網絡安全存儲系統總體架構如圖1所示。

2.2 數據處理技術在存儲系統中的應用

2.2.1 加密技術應用

在網絡安全存儲系統中，加密技術是保障數據機密性和完整性的核心手段。本研究采用混合加密方案，將對稱加密算法（如AES-256與RSA）結合，以實現高效且安全的數據保護［3］。對稱加密算法在數據加密過程中具有較高的效率，尤其適用于大規模數據加密；而非對稱加密則用于加密密鑰的安全傳輸與管理，確保密鑰交換的安全性。AES-256算法的加密公式如下：

C=E（K，P）（1）

其中，C為加密后的密文；E為加密操作；K為密鑰；P為明文數據。AES-256使用256位密鑰長度，有效提高了加密強度。

為提高加密性能，本方案采用硬件加速和多核并行計算技術優化AES-256的處理過程。硬件加速使用專用加密芯片，如可信平臺模塊（Trusted Platform Module， TPM）加速加密與解密過程，減少CPU負載，從而提升處理速度。在高并發環境中，多核并行計算能同時處理多個數據塊，進一步提高加密效率，降低延遲［4］。此外，非對稱加密算法RSA被用來加密對稱密鑰，采用2048位密鑰長度以確保安全性。RSA加密的基本公式如下：

2.2.2 數據去重與壓縮技術

在計算機網絡安全存儲系統中，數據去重與壓縮技術對提高存儲效率與性能具有重要意義。數據去重技術通過消除冗余數據，顯著降低存儲需求。常用的去重算法包括基于哈希的去重方法和內容一致性檢測技術［5］。數據去重過程通過哈希算法生成唯一標識符（哈希值），然后比對存儲的哈希值，若已存在相同哈希值的數據塊，則進行引用而非重復存儲。哈希函數的一般形式為：

2.2.3 數據完整性與一致性保障

在計算機網絡安全存儲系統中，數據完整性與一致性確保是保障存儲數據不被篡改且在多個節點之間保持一致性的關鍵技術［6］。為實現數據完整性的驗證，本研究采用校驗和算法與數據一致性算法。校驗和是通過對數據塊的每一位進行特定的數學運算得到摘要值，用于檢測數據是否發生變更。常見的校驗和算法包括循環冗余校驗（Cyclic Redundancy Check， CRC）和MD5。CRC算法的計算公式為：

2.3 安全性與性能優化設計

在本系統優化設計中，安全性與性能的提升通過精確的硬件選型與高效的技術方案實現。存儲系統采用Dell PowerEdge R740xd服務器，配備Intel Xeon Gold 6248R處理器和256GB糾錯碼（Error Correcting Code，ECC）內存，支持高性能計算與大規模數據存儲。分布式存儲基于Ceph與GlusterFS，采用數據分片與副本機制，提升數據可靠性與系統可擴展性。為保障數據加密，使用Thales CipherTrust Cloud Key Manager（FIPS 140-2級）管理密鑰，結合AES-256加密算法，確保數據傳輸與存儲的安全性。性能優化采用F5 BIG-IP i5800負載均衡器，支持安全套接字層（Secure Sockets Layer，SSL）卸載功能，有效減少服務器負載，提升流量處理能力。為加速數據訪問，本研究部署Intel Optane SSD 905P作為緩存層，提供0.25 ms的極低延遲，顯著減少I/O瓶頸，提升數據訪問速度。容錯設計上，ZFS文件系統結合RAID-Z冗余配置與Reed-Solomon編碼技術，確保數據完整性與一致性，支持在硬件故障發生時自動修復數據，維持高可用性。通過這些技術手段的綜合運用，系統在提升性能的同時確保了高安全性與容錯能力，滿足了大數據環境下的安全存儲需求。

2.4 數據處理與存儲的協同優化

數據處理與存儲的協同優化通過大數據分析技術與高效存儲管理機制的融合，提升系統整體性能。在數據處理方面，本研究采用Hadoop YARN與Spark框架進行分布式數據處理，結合內存計算優化數據處理速度，確保高吞吐量與低延遲。存儲管理方面，利用Ceph分布式存儲系統與HDFS實現高可擴展性與容錯能力，基于數據分片與副本策略優化數據存儲與訪問。通過MapReduce算法進行并行數據處理，利用數據流圖優化任務調度與執行，提升處理效率。為提高存儲效率，結合ZFS文件系統進行數據壓縮與去重，采用LZ4與Zlib算法減少存儲空間，提升存儲密度與傳輸速率。代碼實現使用Python與PySpark進行存儲層與計算層的協同優化，確保數據處理與存儲的高效協作。數據處理與存儲的協同優化核心代碼如圖2所示。

3 實驗與性能評估

3.1 實驗環境與測試平臺

本研究實驗環境搭建在高性能計算平臺上，硬件配置包括Intel Xeon E5-2670 v3處理器、128 GB DDR4內存及NVIDIA Tesla P100 GPU加速數據處理。存儲設備為24TB非易失性存儲器快速通道固態硬盤（Non-Volatile Memory Express SSD，NVMe SSD）陣列，系統運行于CentOS 7.9，使用Hadoop 3.3.1與Apache Spark 3.0.1支持大規模數據處理。數據存儲采用Ceph 16.2分布式系統，結合HDFS與ZFS進行數據壓縮與去重，提升存儲效率。網絡層使用10 GB Ethernet優化數據傳輸與訪問延遲。實驗平臺涵蓋多個節點，模擬大數據處理（500 GB MapReduce作業）與高并發存取（1000個客戶端同時訪問數據）。性能評估指標包括數據處理速度、存儲響應時間、系統吞吐量、負載均衡能力和容錯恢復時間，確保實驗結果的可比性與嚴謹性。

3.2 實驗設計與結果分析

本實驗旨在驗證基于數據處理技術的網絡安全存儲系統優化效果，重點評估存儲效率、處理速度和安全性。實驗在Intel Xeon Gold 6248處理器、256 GB RAM的計算集群上進行，使用Apache Kafka平臺和2 TB NVMe SSD存儲設備，負載測試涵蓋低、中、高負載情境（50 MB、500 MB、5 GB數據流）。實驗數據如表1所示，實驗結果驗證了數據處理技術在網絡安全存儲系統中的有效性，顯著提升了存儲效率、處理速度和安全性。

4 結語

本研究通過對現有計算機網絡安全存儲系統的改進，提出了基于數據處理技術的計算機網絡安全存儲系統優化設計方案并通過實驗驗證了其有效性。優化后的系統在存儲效率、處理速度和安全性方面均顯著提升，驗證了多項技術的協同優化效果。數據壓縮與去重技術有效提高了存儲效率，負載均衡與容錯機制提升了系統的性能和穩定性。實驗數據表明，本研究提出的優化設計方案具有較強的實際應用潛力，可為大規模網絡安全存儲系統的設計與優化提供理論依據和技術支持。

參考文獻

［1］崔英敏.基于云計算的計算機網絡安全存儲系統設計與實現［J］.電腦編程技巧與維護， 2023（7）：170-172.

［2］康建萍.計算機的數據保密與安全技術［J］.電子技術與軟件工程， 2022（18）：21-24.

［3］諶驊，曹睿成.計算機網絡安全中數據加密技術的應用研究［J］.科技資訊，2024（20）：51-53.

［4］陳吉祥，劉永.計算機網絡中隱私信息安全存儲系統設計［J］.信息記錄材料， 2023（1）：132-134.

［5］權哲銳，劉普.數據處理技術在計算機網絡安全存儲系統中的應用［J］.信息與電腦（理論版），2024（14）：127-129.

［6］劉煜.利用數據處理技術開展計算機網絡安全存儲系統設計［J］.科技與創新， 2024（8）：89-91.

（編輯 王永超編輯）

Optimization design of computer network security storage system based on data processing technology

LU "Meiyue

（Heilongjiang Province Corps Daqing Detachment of the Armed Police， Daqing 163000， China）

Abstract： This study optimizes a computer network security storage system using data processing technology to enhance efficiency， security and performance. By integrating encryption， data deduplication， compression， integrity protection， distributed storage and load balancing， multiple optimizations are achieved. Experimental results show a storage compression ratio increase from 2.5∶1.0 to 3.2∶1.0， a 50% boost in processing speed， a 25% reduction in access latency， a 46.7% rise in throughput， and a 60% faster recovery time. The study verifies the effectiveness of data processing technology in network security storage system， and improves the storage capacity， porcessing efficiency and security of the system.

Key words： data processing technology; network security; storage optimization