云計算環境下的數據加密與訪問控制

摘要：隨著云計算技術的廣泛應用，數據安全問題日益凸顯，文章深入研究了云計算環境下數據加密和訪問控制兩大關鍵技術，分析了對稱加密與非對稱加密以及混合加密等技術的特點與應用場景。探討了基于身份認證與基于角色以及基于屬性的訪問控制模型，提出了一種結合多層次加密與動態訪問控制及安全審計的安全防護方案。研究表明，所提出的方案能有效提升云環境下數據的安全性、完整性及可用性，同時增強訪問控制的靈活性和精細化管理能力。

關鍵詞：云計算；數據加密；訪問控制；混合加密；安全防護

中圖分類號：TP309" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）16-0085-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

云計算具有資源共享和按需服務的特點，因此，越來越多的企業選擇將數據遷移至云端，以實現成本節約和業務靈活性。隨著云計算技術的快速發展，其在企業數字化轉型中發揮著越來越重要的作用，已成為推動現代信息技術創新與應用的核心驅動力。

然而，云計算的開放性和共享性也帶來了數據泄露、篡改和非法訪問等安全風險。在多租戶共享環境下，數據面臨著更為復雜的安全威脅，傳統的安全防護機制難以滿足云計算環境下的安全需求。數據加密作為保障數據機密性的基礎技術，與訪問控制機制的有效結合，成為保護云環境數據安全的關鍵手段。

目前，云計算環境下的數據安全研究主要集中在單一安全技術的改進，缺乏對多種安全機制的協同優化。本文深入研究云計算環境下的數據加密與訪問控制技術，分析不同加密方案的特點與應用場景，探討多種訪問控制模型的優勢與局限，并提出一種融合多層次加密與動態訪問控制及安全審計的綜合防護方案，為提升云計算環境下的數據安全防護能力提供理論與實踐參考。

1 數據加密技術研究

1.1 對稱加密技術應用

對稱加密技術是使用相同密鑰進行加密和解密的密碼學方法，具有加密速度快與效率高的特點。作為傳統對稱加密的DES和3DES算法雖然已被廣泛使用，但由于密鑰長度和安全性的限制，在云計算環境中逐漸被AES算法取代。AES算法采用改進的分組加密結構，通過多輪替換和移位操作實現數據加密，具有更高的安全性和運算效率。

在數據傳輸安全方面，系統采用基于Diffie-Hellman密鑰交換協議的會話密鑰機制，該協議通過在不安全信道上安全地協商會話密鑰，有效解決了密鑰分發問題。然而，對稱加密的密鑰管理較為復雜，特別是在多用戶環境下，需要安全的密鑰分發和存儲機制，以防止密鑰泄露。為解決這一問題，系統采用分層密鑰結構，使用主密鑰加密數據加密密鑰，形成密鑰保護鏈。即使數據加密密鑰泄露，也不會危及主密鑰的安全，有效降低了系統的安全風險[1]。

1.2 非對稱加密技術應用

非對稱加密采用公鑰和私鑰對進行加密解密，其中公鑰可以公開分發，私鑰需嚴格保密。RSA算法是最為廣泛使用的非對稱加密算法，它通過選取兩個大素數的乘積作為加密基礎，利用分解大數的計算復雜性來保證加密的安全性。相比之下，橢圓曲線密碼學（ECC） 采用橢圓曲線上的離散對數問題構建加密體系，在相同安全強度下需要更短的密鑰長度，更適合資源受限的云計算環境。

在云存儲場景中，非對稱加密主要用于保護重要的控制信息和敏感數據，控制信息包括用戶身份認證憑證、訪問令牌及權限配置等系統管理數據；敏感數據則涵蓋用戶密碼哈希值、加密密鑰及數字證書等安全關鍵信息。此外，非對稱加密還廣泛應用于數字簽名，確保數據完整性和來源可信性，為云計算環境提供了基礎的安全保障機制[2]。

1.3 混合加密方案設計

混合加密方案結合了對稱加密的高效性和非對稱加密的安全性，是云計算環境下常用的數據加密方案。該方案通過對稱加密技術加密大量數據，同時使用非對稱加密保護密鑰傳輸，實現了性能與安全性的最優平衡（圖1） 。

在具體實現中，系統采用AES-GCM（Advanced Encryption Standard with Galois/Counter Mode） 作為主要的數據加密算法，AES-GCM是一種帶認證的對稱加密算法，可同時提供數據加密和完整性校驗。系統首先動態生成會話密鑰用于數據加密，再使用接收方的公鑰加密會話密鑰，從而解決了對稱加密中的密鑰分發問題。這種分層設計既保證了大規模數據加密的效率，又確保了密鑰傳輸的安全性。

2 訪問控制機制設計

2.1 基于身份的訪問控制

基于身份的訪問控制（Identity-Based Access Control，IBAC） 是云計算環境中最基礎的訪問控制機制，通過驗證用戶身份來實現對數據資源的訪問管理。該機制將用戶身份標識與訪問權限直接關聯，構建了一套基于身份認證的權限分配體系。

在具體實現中，系統采用多重身份驗證機制提升認證可靠性，包括靜態密碼與動態驗證碼的組合、密碼與生物特征（指紋與面部識別） 雙重認證，以及基于硬件令牌的身份驗證等多種方式。訪問控制列表（ACL） 采用層次化的數據結構存儲用戶身份與權限映射關系，通過哈希索引優化查詢效率，同時使用加密存儲保護敏感的身份信息。

系統引入智能行為分析模塊，基于機器學習算法建立用戶登錄行為模型。異常登錄行為的判定基于多維度特征分析，包括登錄時間異常度、地理位置變化、設備指紋識別以及操作行為模式等。當檢測到異常時，系統根據風險等級采取不同級別的預警措施，從二次驗證到賬戶臨時鎖定等遞進式防護策略。

基于身份的訪問控制模型實現簡單，易于管理，但其擴展性較差。在大規模與動態的云環境中，權限管理成本較高，難以滿足復雜的訪問控制需求。同時，這種以身份為中心的訪問控制機制也缺乏對資源屬性和環境上下文的綜合考慮，在細粒度訪問控制方面存在明顯局限[3]。

2.2 基于角色的訪問控制

基于角色的訪問控制（Role-Based Access Control，RBAC） 是一種將用戶與權限解耦的訪問控制模型，通過引入角色這一中間層，實現了權限管理的抽象化和結構化。RBAC模型在云計算環境中表現出顯著優勢，能夠有效降低權限管理的復雜度，提高系統安全性。

在角色管理方面，系統管理員首先基于組織架構和業務需求定義角色層級體系，為每個角色配置相應的權限集合。權限分配過程采用模板化配置方式，通過權限模板快速構建基礎角色，再根據具體需求進行細化調整。角色繼承機制支持多層級權限傳遞，子角色自動獲得父角色的所有權限，同時可以擴展特定權限，有效降低了權限配置的冗余度。

為防止權限過度集中，系統引入角色互斥機制，限制用戶同時擁有多個互斥角色，從而防止權限濫用。例如，財務審批和財務執行這兩個角色被設置為互斥，以確保職責分離。在會話管理方面，系統實現了基于上下文感知的動態會話控制，根據用戶行為、訪問時間和環境等因素，動態調整單一會話中可激活的角色數量，增強了訪問控制的安全性。

此外，系統支持臨時角色授權，可為特定項目或任務創建具有時效性的角色，并在任務完成后自動撤銷相關權限，實現了細粒度的權限控制。這種基于時間約束的角色管理機制既保證了項目執行的靈活性，又避免了權限遺留的安全隱患。

2.3 基于屬性的訪問控制

基于屬性的訪問控制（Attribute-Based Access Control，ABAC） 是一種動態的訪問控制模型，通過評估用戶屬性、環境屬性和資源屬性等多維度信息來做出訪問控制決策。與傳統的基于身份（IBAC） 和基于角色（RBAC） 的訪問控制相比，ABAC提供了更細粒度和靈活的訪問控制機制。ABAC包含多種核心屬性類型：用戶屬性（如職位級別、所屬部門和安全級別等） 、環境屬性（如訪問時間、地理位置和網絡環境等） 、資源屬性（如數據分類、敏感等級和所有者等） ，以及操作屬性（如讀取、修改和刪除等） 。

在ABAC中，策略規則定義了屬性之間的邏輯關系和約束條件。例如，一個典型的策略規則可能是：當用戶職位級別大于等于“經理”且訪問時間在工作時間范圍內（9：00—18：00） ，且資源敏感等級不超過“中級”時，允許訪問。這種基于多個條件組合的規則使得訪問控制更加精確和靈活。

2.3.1 ABAC在云計算中的應用

在云計算環境中，ABAC模型展現出顯著優勢。首先，它具有優秀的動態適應性，能夠根據實時變化的屬性值自動調整訪問權限；其次，ABAC提供細粒度控制能力，可以基于多維度屬性組合制定精確的訪問策略；最后，通過統一的策略管理平臺，ABAC簡化了跨云服務的訪問控制管理。

2.3.2 訪問控制模型對比

ABAC通過多重機制來防范越權訪問和數據泄漏風險。首先是多維度驗證，通過綜合評估多個屬性來降低單一屬性被突破的風險；其次是動態評估機制，系統會實時檢查屬性值的變化，確保訪問決策始終有效。此外，ABAC還實現了基于精確屬性組合的最小權限原則，并通過詳細記錄屬性變化和訪問決策過程來支持安全審計。

為了更好地理解ABAC的應用，可以考慮一個醫療數據訪問控制的實例。假設一個主治醫生需要訪問患者病歷，系統會評估以下屬性：用戶屬性包括醫生的職位（主治醫生） 、所屬科室（心內科） 和值班狀態（在崗） ；環境屬性包括訪問時間（工作日9：00—17：00） 、訪問位置（醫院內網） 和設備類型（醫院工作站） ；資源屬性包括數據類型（病歷記錄） 、科室歸屬（心內科） 和保密級別（二級） 。

訪問控制策略規定：只有當醫生的科室與病歷的科室歸屬相同，且醫生處于在崗狀態，同時訪問發生在工作時間內、來自醫院內網且使用醫院工作站時，才允許訪問。這個例子展示了ABAC如何通過組合多個屬性條件來實現精確的訪問控制，既保障了患者隱私，又確保了醫療服務的正常開展。

3 安全防護策略優化

3.1 多層次加密體系構建

多層次加密體系整合多種加密技術，構建完整的數據保護機制。該體系主要包含數據加密、密鑰管理及更新機制三個核心組件。在數據加密層面，針對不同安全等級的數據采用差異化的加密策略：對一般數據使用高效的對稱加密算法（如AES-256） ，對敏感數據采用非對稱加密與數字簽名相結合的方案，對高度敏感數據則引入同態加密機制，支持數據在加密狀態下進行計算處理，避免解密環節可能帶來的安全風險。在密鑰管理方面，采用分層密鑰架構：根密鑰用于加密數據加密密鑰，數據加密密鑰用于直接加密數據。通過這種分層結構降低密鑰泄露的影響范圍，同時實施嚴格的密鑰分發和權限控制，對密鑰的生成、分發、存儲、備份及銷毀等全生命周期進行規范化管理。此外，系統建立了動態密鑰更新機制：一般密鑰每季度輪換一次，敏感數據的密鑰每月更新，發生安全事件時立即觸發密鑰更新，確保密鑰始終保持最新狀態。該體系的優勢在于實現了全方位的數據保護，支持靈活的加密策略調整，簡化了密鑰管理流程，并具備較強的安全事件響應能力。

3.2 動態訪問控制實現

動態訪問控制是一種基于實時分析與持續評估的自適應安全機制，通過動態調整訪問策略來應對不斷變化的安全威脅。系統首先構建用戶行為模型，該模型基于多維度特征，包括登錄時間分布、操作序列模式、資源訪問頻率及數據傳輸量等指標。基于這些特征，系統利用支持向量機（SVM） 和隨機森林等機器學習算法，對用戶行為進行分類和異常檢測。在信任等級評估方面，系統采用基于分值的動態評估模型：初始信任分值為80分，隨著用戶行為的表現進行動態調整。正常操作每次加1分，可疑行為每次扣5分，確認的違規行為扣20分。當信任分值降至60分以下時，系統自動降低用戶權限級別；低于40分時，臨時凍結部分敏感操作權限；低于20分時，觸發賬號安全審查。對于異常行為的判定，系統設置了多重閾值：單位時間內訪問頻率超過歷史均值的3倍、非常規時段的操作行為和跨地域的異常登錄等。一旦觸發異常閾值，系統會立即啟動阻斷機制，包括要求二次認證、限制數據下載量和暫停特權操作等措施。該機制的優勢在于能夠實現安全防護的精確性和靈活性，大幅減少誤判率，同時顯著提升了系統應對新型攻擊的能力[5]。

3.3 安全審計與監控

安全審計與監控是確保數據安全的關鍵環節，通過對系統活動的全程記錄、分析及追溯，實現對安全威脅的及時發現和處置（圖2） 。在日志采集層面，系統全面記錄四類關鍵數據：用戶層面的操作軌跡（包括登錄認證、權限變更及資源訪問等行為日志） 、系統層面的運行狀態（包括CPU利用率、內存使用及網絡流量等性能指標） 、安全層面的事件記錄（包括入侵檢測、病毒防護、防火墻等安全設備日志） ，以及合規層面的達標評估數據。針對這些多維數據，系統采用Spark分布式計算框架進行大數據分析，通過異常檢測算法（如隔離森林、局部異常因子等） 識別可疑行為模式，利用關聯規則挖掘技術發現攻擊鏈條。系統每周自動生成安全審計報告，報告主要包含5個部分：系統整體安全評分與趨勢分析、高危操作統計與追蹤、安全合規達標評估（對照等級保護要求） 、安全事件分析與處置記錄，以及下一步安全加固建議。系統采用可視化方式呈現審計結果，包括安全態勢大屏、風險趨勢圖表及異常事件熱力圖等，使安全管理人員能夠直觀地了解系統安全狀況。安全審計與監控的重要意義在于：建立了完整的安全事件追溯機制，為事后調查提供依據；通過持續的安全態勢感知，支持管理者做出正確的安全決策；同時滿足合規性要求，確保系統運行始終符合相關標準和規范。

3.4 安全防護協同機制

安全防護協同機制通過三個維度實現加密與訪問控制及審計的深度融合。在策略協同層面，系統采用統一的安全策略管理中心，實現策略的集中配置與聯動：當調整數據加密級別時，自動更新相應的訪問權限閾值和審計規則；設置訪問控制規則時，同步生成對應的加密要求和審計跟蹤策略；配置審計規則時，自動關聯訪問控制閾值和加密強度要求。在數據協同方面，三個模塊通過共享數據池實現信息互通：加密模塊向訪問控制模塊提供密鑰使用記錄，訪問控制模塊基于這些記錄評估用戶可信度；審計模塊收集的異常行為數據會反饋給訪問控制模塊，用于動態調整訪問權限；同時審計結果也會影響加密模塊的密鑰更新策略。在事件協同層面，系統構建了統一的安全事件響應框架：當發現可疑訪問時，訪問控制模塊觸發預警，加密模塊自動提升敏感數據的加密強度，審計模塊加密保存相關日志用于后續取證；若確認發生數據泄露，加密模塊立即啟動密鑰輪換，訪問控制模塊收緊相關用戶權限，審計模塊記錄完整事件鏈并生成分析報告，三個模塊協同保障系統安全。

4 結束語

云計算環境下數據加密與訪問控制是保障數據安全的核心技術。通過構建多層次加密體系、實現動態訪問控制、建立完善的安全審計機制，能夠有效防范數據安全威脅，保障云計算環境中數據的機密性、完整性及可用性。未來隨著新型攻擊手段的出現，數據加密與訪問控制技術仍需不斷創新和完善。

參考文獻：

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[3] 于濟源.云計算環境下計算機網絡的優化與管理[J].數字技術與應用，2024，42（11）：64-66.

[4] 徐海霞，張金果.云計算中的數據安全與隱私保護策略分析[J].電子技術，2024，53（10）：250-251.

[5] 韓國彬.云計算環境下的數據安全與訪問控制[J].信息與電腦（理論版），2024，36（7）：158-160.

【通聯編輯：謝媛媛】