随着现代网络技术、信息技术的快速发展,大数据云计算已经渗透到各个行业。不过,在实践中,受各种因素的影响,用户在应用大数据、云计算的过程中,会出现不同程度的数据安全事故,从而带来了相应损失。

摄图网_安全带锁的主板的数字图像(隐私计算)

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在Web3.0时代,我们可以在分布式存储、分布式计算、智能合约等技术的支持下,全方面地保护数据安全。但是因为软件、产品、监管环境复杂等因素,Web3.0的应用短时间内无法大规模落地。

那么,在Web2.0向Web3.0过渡期间,云计算平台还掌握在互联网巨头手中的当下,应该如何保证数据安全呢?

要找到解决措施首先需要找到问题所在。

哪些方面容易出现数据安全问题?

大数据云计算环境中的数据安全问题反映在许多方面,主要包括以下几个几点。

1、数据访问安全问题

因为没有很好的安全防御系统和数据访问管理体系,用户非法访问数据的现象十分明显。特别当用户为企业内部员工时,经常不按照规定操作,在应用大数据云计算时,也会影响数据安全。

2、数据隔离安全问题

数据隔离安全问题是大数据云计算环境中的重要安全问题,从使用角度来看,它主要是出现在大部分用户共享操作中,当数据传输和共享过程中,数据加密处理不好,或者企业的大部分数据没有与外部计算机隔离,就会给黑客破坏数据安全的机会,造成资源信息泄露。

3、数据销毁安全问题

被损坏的数据如果不在终端清理,数据容易被盗窃和泄漏。还有一些用户通过技术手段恢复数据时,导致数据泄露。另外,网络系统本身就有漏洞,数据存储在云端,存在数据完整性安全问题,大量数据的移动也增加了网络负担,黑客利用漏洞进行攻击,导致数据信息泄露。

4、访问路径多问题

云计算平台上的数据资源往往是为了方便用户的下一次搜索而存储,如此,网络存储设备的前端也会包含各种不同的设备存储服务,恶意入侵者可以通过不同的路径来发现漏洞,攻击服务系统,这给实际资源的数据安全带来了一定的威胁。

针对这些问题,行业人士提出了自己的策略。建议主要有以下几点:

1、 建立完善的数据隔离防护系统。

改进云的后端服务器, 根据用户类型设计处理范围,对于数据类型隔离传输,有针对性地进行数据处理。设置好安全密钥,对数据进行加密解密,提高用户访问限制,设置有限审查数据访问,对网络保护系统进行定期检查、漏洞检测,提高云数据环境的安全性。

2、 做好数据的备份与恢复

随着科学技术的发展,数据存储方式也在逐渐增加,数据存储量的增加造成的破坏风险也在增大,有些数据一旦破坏很难恢复或无法恢复,为了避免系统故障造成的数据丢失,有必要对数据进行分类和备份。

3、 加密储存数据

通过加密存储数据来防止用户信息被访问和篡改。即使它被访问,由于加密的信息是乱码,攻击者也查看不到具体内容。在加密管理上,采用集中式用户分权机制和密钥管理,在选择加密算法时,采用较高加密性能的对称加密算法,实现对用户信息存储的高效、安全的管理和维护。

4、 避免所有数据在云端处理

为了保证数据在实际使用中的安全性和稳定性,在数据处理过程中需要对关键数据、重要数据进行分类,对重要数据进行备份,不仅在云中保存一个副本,而且还必须采用传统的数据管理方法保存另一个副本。

5、 做好身份认证

随着组织网络、系统和应用的扩展,在大数据云计算中,一些权限逐渐分散,数据控制模型和信息管理也出现了问题,这个问题如果不能有效地解决,将影响云计算服务的正常使用,身份认证是基于身份体系结构的,通过对账户口令进行认证,保存用户的账户信息,而不是在所有系统中使用,为了实现最终的访问,有必要建立专门的身份认证模型。

要求所有用户在实际使用数据和存储的过程中,不断地完善数据安全性,提高身份认证的可靠性,在保证信息安全的同时,也能够加速社会的发展。但要在根本上解决数据安全问题,还是需要利用Web3.0技术打造新一代互联网基础,将集中式互联网服务体系转化为分布式服务体系。只有这样才能够极大地提升大数据应用价值,利用大数据更快更稳定地促进社会和谐发展。

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