徐先景
巨野县卫生健康综合执法大队
摘 要：大數据云计算是信息时代的产物，尤其是信息时代来临，计算机网络的普及应用，对于数据的处理需求也在进一步提升，大数据已经成为互联网时代的主要发展趋势。大数据技术可以充分发挥信息的应用价值，云计算可以存储海量的数据信息，这样就提高了数据的使用效率，充分发挥数据价值，同时数据安全问题更加突出，本文分析了大数据云计算环境下的数据安全现状，并提出相应的解决措施。
关键词：大数据? 云计算? 数据安全? 问题对策
1? 大数据云计算技术概述
1.1 大数据技术概述
大数据技术，就是从海量的数据资源查找、挖掘所需要的信息，并对其进行分析应用的过程，可以有效提高数据信息的利用效率，优化信息资源，充分发挥数据信息的价值。大数据技术主要是对数据信息的利用，但是不同的信息资源对于数据信息的需求也各不相同，大数据系统在完整的情况下，可以在不同的数据库下运行，数据信息的准确性是大数据技术进行数据信息挖掘的基础。
1.2 云计算技术概述
云计算从狭义上说就是可以为用户提供资源的网络，用户可以按照自己需求来从网络“云”上获取需要的资源，按照需求量来使用;从广义上来说，是与计算机技术、网络技术等相关的一种服务，将许多计算资源进行集合，并采用软件进行自动化管理手段。总体来说，云计算时信息时代发展的产物，是分布式计算、效用计算、负载均衡、网络存储、虚拟化等计算机技术融合并革新的结果。总体来看，云计算具备较强的扩展性，协调计算机资源，为用户提供全新的体验。
1.3 大数据云计算概述
大数据云计算是当前最新的计算模式，主要将传统的计算机技术和网络技术进行有机的结合，实现远程分配计算机资源，用户可以根据自己的需求来连接计算机存储系统，方便用户使用。大数据云计算机技术主要是将大量的计算机终端通过虚拟化技术整合到一个具备超强计算能力系统中去，然后借助SaaS、LaaS等服务模式来分配用户端数据，从而来满足用户需要。
2? 大数据云计算的优势与重要性分析
2.1 投入成本低，资源覆盖广
传统的计算机处理技术需要投入高昂的资金成本，大数据云计算技术集成了最新的计算机网络技术，将所有的数据信息集中到一个系统平台中，方便用户处理个人信息。大数据云计算在对数据进行操作的时候是联合多种计算机技术进行集中工作，打破了资源的限制，提高了用户的资源查找效率，降低大量的时间、运营成本。另外，云计算属于一个大型的资源池，可以实现大量计算机资源共享，云计算采用网络的连接方式，客户通过网络获取计算机资源中的信息，规模庞大，覆盖范围广。
2.2 管理方便，操作灵活
大数据云计算的一项关键技术就是虚拟技术，利用互联网来连接所有的数据资源，然后借助相应的数据管理工具来对数据进行管理，这样可以节约用户的时间。在对数据的实际应用过程中，大数据云计算环境下的数据信息具有动态性，可以按照实际情况进行伸缩，还可以借助虚拟技术，抽象化底层架构，实现云统一管理与应用。在对数据资源进行操作这一过程中，用户只需要将资金的实际需求提供给大数据云计算平台就可以得到自己所需的结果，操作简单，用户不需要关心除了结果以外的任何信息，用户只需要为自己所需要的内容进行付费，有效降低运营费用。除此之外，大数据云计算环境下的虚拟技术，对硬件要求也很低，操作灵活方便，可以降低实际用户成本。
2.3 大数据云计算环境下数据安全重要性分析
大数据云计算环境下的数据安全问题是由于网络开放性、共享性等特征所导致，加上我国的计算机网络技术起步较晚，发展较快，很多设施都不完善，尤其是网络安全防御机制，这就导致网络安全问题频发，制约了计算机网络技术的普及。大数据云计算作为新型的计算机技术，整合了传统计算机技术与分布式技术、虚拟技术、网络工程等，具有超强的计算能力，可以对海量数据进行筛选、分析，给人们提供了很大方便，因此数据安全问题就显得尤为重要。
3? 大数据云计算环境下的数据安全问题
3.1 数据访问存在的安全隐患
数据访问控制安全是大数据云计算环境下的主要问题之一，安全风险系数高，安全问题也比较突出，其主要问题是用户对数据进行非法访问。
一般来说都是内部操作人员的问题，用户使用大数据技术将数据投入到云平台，云计算服务商会得到数据，并且将这些数据存储到云服务器中，在这个过程中，如果没有建立完善的安全防护系统体系，就容易遭受到非法攻击，破坏数据信息的完整性，从而导致系统崩潰。除此之外，如果云计算服务商技术人员没有严格按照相关规定进行安全操作，或者是为了牟取私利，擅自出售数据信息，从而影响数据信息。
3.2 数据隔离存在的安全隐患
数据隔离安全隐患是大数据云计算环境下数据共享操作出现的安全隐患，主要是企业机构等集体性用户。随着科学技术的快速升级，大数据云计算技术从起初的企业、政府等领域开始拓宽，深入应用到各个领域，数据隔离安全问题越来越严重。尤其是企业机构在运营中资源是共享的，因此要保证数据资源的流动性，资源流动性越强，数据加密程度就越弱。如果在外部做不好数据隔离，就会给黑客提供攻击的机会，损坏信息资源，导致信息泄露等。这里需要注意的是，共享的资源是一对一的，但是目前缺乏完善的隔离体系，会导致第三方可以查阅，这就会造成大数据云计算出现严重的隔离问题，从而影响数据的安全。
3.3 数据损坏存在的安全隐患
大数据云计算背景下的数据处理更为复杂繁琐，对于数据的收集、存储、处理都是过程性的，为了保障数据安全，不被非法窃取，就需要在使用数据后进行彻底销毁。然而大数据云计算背景下数据规模庞大，销毁大规模的数据需要很长时间，在这个时间段内，数据就会被窃取掉，从而导致数据难以清除销毁，影响数据系统安全。另外，还有些用户可以通过技术手段来恢复数据，在加上网络系统自身存在漏洞，数据的流动也会增加网络负担等，都会导致泄露数据信息，影响数据的完整性。
4? 大数据时代云计算环境下数据安全相关对策分析
4.1 做好身份认证，强化访问控制
大数据云计算环境下，网络系统、应用程序等服务范围都会扩大，很多权限都被分散，云平台呈现出来的数据库包含了每个人都可以使用的数据，很难对其进行控制，这就使得信息管理与控制模式之间存在巨大的困难。这就需要做好身份认证来对终端用户进行鉴别，完善身份认证技术，将个人信息与常用终端进行绑定，并进行网域划分，做好系统访问权限设置，针对账号进行管理，确保账号安全登录。除此之外，还要强化数据访问控制，尤其是大数据云计算环境下，针对复杂的环境就要强化访问控制措施，以便于更好地开展维护控制工作。
4.2 强化数据隔离，提高安全意识
强化数据隔离是大数据云计算环境下数据保护的关键，在这种背景下，数据信息的存储主要是采用虚拟技术存储在云端，然后借助网络平台再传递给用户。这就需要强化不同用户间的资源共享，严格检测网络环境，避免共享资源被非法窃取。这里需要注意的是，云平台的高度共享性，很容易造成数据的泄露，因此敏感度较高的数据尽量不要放在云平台上。除此之外，还可以建立数据安全保护系统，优化安全技术，避免数据信息遭到攻击，提高数据信息安全系数，及时处理风险问题，保障数据的完整有效。
4.3 优化大数据云计算环境下的数据加密技术
大数据云计算环境下，数据信息都具有社会公用属性，用户无法确定数据是否被保存妥当。因此在进行数据共享的时候要对其进行加密处理，用户先对数据进行加密，然后将加密过的数据信息发送到云数据中心，使用者利用密钥来对其进行解密处理，从而增加数据信息的安全性。常见的数据加密方式有属性基加密，在密文中增加用户信息和时间信息，用户可以打印不同时间段的日志。
5? 结语
综上所述，大数据云计算是当前时代发展的主要趋势，便利了人们的日常生活，但是存在诸多安全问题。这就需要对其进行重视，不断研究优化安全技术，从而来提高数据的安全系数，确保数据信息被泄露。
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