《大数据云计算信息安全问题分析》

大数据云计算信息安全问题分析

【摘要】本文基于大数据和云计算技术的研究现状和社会调研的分析，结合数学建模的思想建立贝叶斯模型进行数据评价，并进一步匹配出不同统计需求时安全系数最高的算法。从而保证云计算潜在信息安全体系的完善。

【关键词】大数据云计算；贝叶斯模型；安全系数

1背景

数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。近年来，大数据在互联网和信息行业的应用十分广泛。在大数据时代到来的同时，云计算也是一种新兴的计算服务方式，以其便利、经济、高可扩展性等优势，在各行各业中快速兴起。用户将计算任务和数据都委托给云服务商，大大减轻了用户计算与存储的负担。但与此同时，也存在着用户失去对自己的计算任务和数据失去控制的风险，然而从我国信息行业对用户信息保护情况来看，信息保护方面存在一定的不完善性，有待数据保护算法的改进从而顺应大数据时代云计算的推广。

2内容介绍

本团队旨在基于对大数据和云计算技术的研究现状和社会调研的分析并结合数学建模的思想建立贝叶斯模型进行数据评价，并进一步匹配出不同统计需求时安全系数最高的算法。从而保证云计算潜在信息安全体系的完善。具体研究内容如下：首先，搜集并评估数据，进而建立评价系统，综合评价服务提供商，采用专家咨询法确定服务提供商的数据恢复及储存能力，安全认证与外部审计的结果，对外部调查是否有记录存档，客户的反馈，以及提供商自身防护能力的权重方案。其次，优化提供商安全系统，提供有向选择，本团队对建立的评价系统做出的评价结果全网开放，一方面可促进云计算服务提供商自身对用户的信息安全保护系统的提高和完善，另一方面此评价系统也可以为用户提供有向选择。最后改善信息安全体系，减少信息安全问题，从而促进提供商完善自身的信息安全保护系统，进而达到减少信息泄露的问题。

3结果

1）建立评价系统，综合评价服务提供商：我们队在前期准备中，通过对大数据及云计算服务提供商的资料调查及分析。采用专家咨询法确定服务提供商的数据恢复及储存能力，安全认证与外部审计的结果，对外部调查是否有记录存档，客户的反馈，以及提供商自身防护能力的权重方案，建立贝叶斯综合评估模型，并应用此模型对云计算服务提供商进行综合评价，保证评价结果的准确性及全面性。2）优化提供商安全系统，提供有向选择：我们建立的评价系统做出的评价结果全网开放，一方面可促进云计算服务提供商自身对用户的信息安全保护系统的提高和完善，另一方面此评价系统也可以为用户提供有向选择。3）改善信息安全体系，减少信息安全问题：通过对各个云计算服务提供商的信息安全保护系统进行评价对比后，提供商可以了解自己的欠缺之处，从而促进提供商完善自身的信息安全保护系统，进而达到减少信息泄露的问题。

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