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云中数据存储的安全问题的解决策略

时间:2019-07-23 15:14作者:曼切
本文导读:这是一篇关于云中数据存储的安全问题的解决策略的文章,近年来, 随着科学技术水平的飞速发展, 网络中的数据量呈现线性快速增长的趋势, 为了能够解决这种海量且高密度的数据量, 就必须引入更快更强大的运算体系。

  摘    要: 本文针对当前云计算环境中存在的某些问题, 提出了数据存储及数据传输、接收的相关方法。通过相关的方法, 可以有效的提高云环境中的某些数据存储安全问题。

  关键词: 云计算; 聚簇存储; 对称加密;

  近年来, 随着科学技术水平的飞速发展, 网络中的数据量呈现线性快速增长的趋势, 为了能够解决这种海量且高密度的数据量, 就必须引入更快更强大的运算体系。云计算作为一种能够解决这一问题的技术, 它就是利用互联网的桥梁和衔接的作用实现了云计算和高密度的信息互用。数据存储作为云计算中的一个重要核心部分, 它的安全问题至关重要。本文就是要通过分析当前数据存储中存在的某些问题, 找到解决问题的方法。

  云计算出现以前, 企业的数据存储在本地, 企业支出的成本较高, 云计算的方式是按需付费, 比传统的方式更加的节约成本。存储在云上面的数据, 需要实现对其它的用户是透明模式, 保证用户的数据安全。如何确保存储在云端数据的安全, 是当前企业研究的核心问题。在当前的云计算存储的环境中, 主要通过以下三个方面来解决云中数据存储的安全问题:可靠性、存储效率、高效的保护机制。

  1、 存储效率

  当前, 为了能够提高云环境下的设备的信息存储效率, 主要采用的方法有:一种是基于多维属性聚簇存储模型存储方法。该方法的存储原理为:依据在云计算中环境中, 对需要存储的信息进行空间上的分片处理, 同时通过并行及流水的方式对接受到的高密度的信息进行存储。另外的一种方式是基于分段融合模糊聚类的信息存储方式。该方法的存储原理为:通过建立高密度的信息安全存储网格分布结构模型对数据进行结构上的分析, 然后利用分段式的匹配检测方法对高密度的信息进行特征抓取分解, 实现数据的冗余合并, 最后结合第一种方式进行分簇的模糊聚类。

  当前的这两种方式能够快速的实现数据的存储, 但是也存在了一定的不足:

  (1) 在云环境中以数据为中心, 相关的高密度的信息存储在信息的节点上, 最终导致了存储空间使用的过快, 相关的存储介质利用率底下。

  (2) 不能够动态的考虑每个节点的空间使用情况, 造成节点丢失。

  为了能够提高云计算环境下数据存储的当前问题, 可以采用基于关联的高密度信息小文件聚簇的方法。该方法的存储过程为:首先, 通过收集云环境下的存储节点的能耗参数。然后, 将全部节点的信息汇聚到管理节点上。接着, 以机架为单元, 遍历相关的聚类的簇, 计算每个簇到中心节点的距离。最后, 依据节点的聚类的矩阵进行相关的计算。

云中数据存储的安全问题的解决策略

  利用改进后的数据存储方式, 就可以将数据存储过程中访问量偏低的信息簇所在的节点进行休眠处理, 这样就可以大大的提高存储设备的存储效率。

  2 、可靠性

  在云计算机的环境中, 用户的数据存储在云端, 在云设计之初, 就需要考虑到用户数据存储的安全问题, 一般是通过相关的加密算法进行加密之后存储在云端的环境中, 即使相关的非法用户获取了云端的数据, 也是没有序列化的信息, 无法获取其中的相关信息。但是在云的传输过程中, 需要对数据进行上传和下载的操作, 在这个过程中, 就需要研究相关的策略对数据的传输过程进行保护。当前针对这一问题主要是通过非对称和对称的加密算法。在大量的数据传输过程中, 需要对加密及解密的速度有要求, 故使用的概率较大。对称加密算法的基本原理为:发送和接受数据的双方共同约定一个密钥对数据进行加密及解密。此种算法的优势就是使用公开的算法、加解密速度很快, 但是缺点就是因为双方使用同样的秘钥, 导致数据传输过程中安全性得不到保障。另外一种非对称的加密算法, 其基本的原理为:将加密及解密的密钥分开, 通过一定的算法来控制整个数据的加密及解密的复杂度。此种加密的方法好处就是密钥的体系较为灵活, 但是整个密码运算复杂度太高, 运算的速度太慢。为了能够保证云中的数据的安全, 可以将以上的两种算法结合起来使用。

  3、 高效的保护机制

  云端的数据存储在相关的服务器环境中, 也需要使用相关的硬件和软件的防御措施。为了确保云端数据存储的安全, 也需要安装相关的软件防火墙及专业的硬件。防火墙能够利用相关的策略来有效的隔离外来的攻击及不合法的数据请求, 仅仅允许授权的用户通过。与此同时, 还需要引入入侵检测的体制, 利用采集服务器系统与Internet预设的相关关键性的信息, 对客户端发送来的数据业务请求进行检测, 判断数据请求的合法性。将入侵检测设备与防火墙进行有效的组合, 可以对不法的数据请求进行过滤, 可以起到对云端存储的数据进行有效的保护。同时, 针对流入到云端的数据, 还可以通过沙箱预检测机制进行有效的数据过滤, 结合杀毒软件的引擎对数据进行筛选, 也可以确保云端数据的安全。

  为了确保云端数据存储的安全, 还需要构建相关管理的机制与策略。数据存储在服务器环境中, 就需要有健全的机房管理制度、应急响应制度及网络管理制度等。在相关制度的制约下, 提高云端管理人员的安全意识。同时, 为了确保云端存储的数据安全, 还需要建立服务器的数据备份的制度, 要求管理人员按照管理章程对上传到云端的数据及时的进行备份, 一旦数据出现损坏时, 对服务器进行还原, 确保数据的安全。

  随着云计算的应用越来越广泛, 如何确保云端环境中相关节点的数据存储的安全, 是一个值得关注的焦点问题。除了本文提出的改进相关存储节点的存储算法及数据传输过程中的算法外, 还有许多方面可以改进。因此, 在未来的云计算应用中, 有必要采取更合理的措施, 确保云端数据的安全。

  参考文献

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  [2]叶耀龙.信息加密技术在计算机网络安全中的应用探讨[J].网络安全技术与应用, 2014 (06) :100-130.
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