云计算安全体系设计与实现综述

云计算的安全性既要面对传统信息技术带来的安全威胁,又要面对云计算核心技术,如虚拟化带来的新风险。根据经典的以安全策略(policy)、保护(protection)、检测(detection)和响应(response)为核心的安全模型—PPDR模型,结合笔者在云服务商工作积累的多年安全实践,论述了云计算安全体系设计与实现的关键技术,包括网络、主机、应用、数据和运维运营5个层面的安全设计与实现,并对云计算安全相关的技术趋势进行了展望。提出一种经实战检验的云计算安全体系的设计与实现,特别是数据安全体系的设计与实现。该体系上线3年来,已消减针对云平台99.99%以上的安全攻击,经受住了现网大规模安全实战的考验。     

云计算下异构数据集成模型的构建

为使用户能够将现有的应用系统向云计算环境迁移,将原有的异构数据处理无缝的映射为云计算环境下通用的数据服务和行为,从云计算和云存储的理论和模型出发,面向大规模的数据密集应用,针对各种异构数据库存储系统和云存储系统,构建云计算环境下异构数据模型,为用户提供透明、统一的异构数据集成和访问接口服务。实践证明:云计算下基于本体的异构数据集成模型的构建,可以为云计算环境下各业务应用提供统一的数据管理和处理方法,方便、快捷地实现异构数据统一的检索与查询以及业务应用所处理的各种异构数据之间实质性关联与映射。     

云计算给图书馆发展带来的机遇与挑战

云计算是计算机网络发展的一个趋势,代表了一种新的数据处理方式和人们未来的一种生活方式,在不久的将来,云计算必将在图书馆中得到大规模的普及应用。在介绍云计算概念、技术特点、现状的基础上,探讨了云计算技术给图书馆发展带来的机遇与挑战。     

基于Hadoop云平台的数据传输保护研究

Hadoop是一套开放的云计算平台,使用Map Reduce处理数据的分割与合并,简单的设置就可使用云计算的强大功能.但随之而来的是个人数据在没有任何保护的情况下随时可能遭受攻击,因此云平台上的个人信息安全问题就显得格外重要.本研究提出了一种具备安全数据传输的Hadoop云平台规则来增加云数据分割与合并的安全度.实验结果证明,本安全方案确实提高了云平台数据传输的安全性.     

兼顾网络带宽的节能云数据副本布局算法

由于云数据中心作为云应用服务的重要基础设施,在满足日益增长的用户需求的同时,也导致了云数据中心能耗的急剧上涨。为了降低能耗和提高云应用服务质量,文中通过全面考虑云数据中心的服务器和网络设备的能耗,兼顾网络带宽建立了云数据中心的能耗计算模型,提出了一种全新的以能耗优化为目标的云数据副本的布局算法,并通过GreenCloud验证了所提出的节能模型和算法的有效性。实验结果表明：文中提出的布局算法能有效地降低云数据中心的能耗和对网络带宽的消耗,从而提升了用户对云应用服务质量的满意度。     

云计算环境中数据分布式强制访问控制算法研究

在云计算环境中,用户把敏感数据外包在云端,所以数据强制访问控制成为目前云计算研究中亟需解决的问题。当前常用的解决算法是加密数据密钥,但这种算法因密钥分发及数据管理导致计算开销大。因此,提出一种新的云计算环境中数据分布式强制访问控制算法,介绍了云计算环境中数据访问流程,分析基于密文策略和属性的加密算法,利用属性集合对云计算环境中的用户身份进行描述,通过访问控制树表示数据分布式强制访问控制结构,在用户属性集符合既定访问控制结构的情况下,用户才能够完成对数据的解密。通过属性私钥申请、文件上传和文件下载三个过程实现数据分布式强制访问控制。实验结果表明,所提算法在效率、安全性、内存消耗和控制精度四个方面均显示出了很大的优势。     

云计算中数据存储安全的研究

云计算作为IT发展的下一阶段,尽管有很多的优势,如提高业务的灵活性、可扩展性、工作效率以及企业的盈利能力,但是在带来这些优势的同时也带来云计算新的安全风险和问题.在众多的安全问题中,数据的存储安全已经成为云计算安全的核心问题.针对云计算数据的特点,在对数据加密技术研究的基础之上,本文讨论数据的敏感性问题,结合数据加密方法的优点,提出将数据分为不同安全级别然后结合密码技术,从而达到数据的在云计算环境下安全存储的方案.     

基于云计算技术的出错数据恢复技术研究

为了保证数据存储的安全和数据的完整性,研究了基于云计算技术的出错数据恢复技术。首先介绍了云数据完整性检测技术,主要介绍了完整性检测模型和动态云数据完整性检测。并在此基础上研究了云数据恢复技术,提出基于动态分级管理机制的云数据恢复技术。最后,验证了该数据恢复技术的有效性。     

基于云计算的大数据存储安全的研究

随着网络技术以及云计算的发展,越来越多的数据资料将被存放在云平台,云计算与云存储的安全性也成为了用户选择云服务时最关注的一个问题.文中通过研究国内外的最新研究成果,提出了云存储的安全模型,从云端接入安全、大数据存储的加密安全和数据的完整一致性检验等方面具体归纳概括了国内外的研究趋势.文中归纳了最新的数据安全存储技术及相关方案,综合比较分析其优缺点.最后对基于云计算的大数据存储技术进行了展望.     

浅谈云计算与图书馆数据中心

云计算代表着整个IT行业的发展大趋势,已经成为目前最受瞩目的中心话题;并且亚马逊（AMAZON）、谷歌（GOOGLE）、微软、EMC等许多国际知名IT公司都在积极地研究和部署云计算,并已经开始提供云计算商业服务。鉴于此,探讨了未来在图书馆建立云计算数据中心的可能性。     

引入资源即服务的云计算架构及其应用

提出引入资源的四层云计算构架,阐述资源在云环境中的必要性.同时从资源的角度,给出云和云计算的概念.设计云计算环境下的数据采集模型,并从数据资源的角度,设计应用广义搜索树的面向云计算的数据预处理机制.与已有的云计算构架对比,该构架更能体现出云计算技术的特性,为云计算提供了一个思考方向.     

云计算数据中心的虚拟资源自适应供给模型

随着云计算技术的飞速发展,云计算数据中心的规模越来越大,随之而来的资源管理、运维调度、能耗开销等问题也开始日益严峻。本文对云计算数据中心的设计思路与设计结构进行了详细的介绍,先从云计算数据中心的总体结构进行分析,随后引入虚拟资源自适应供给模型概述,通过综合分析三种不同的虚拟资源供给模型优劣,提出利用多层次网络队列方法搭建虚拟资源自适应供给模型,通过综合考量模型的平均响应时间、服务器利用率、使用成本等因素,对虚拟资源进行合理的规划与调度,最终帮助云计算数据中心配置合适数量的虚拟机,做出合理的资源调度策略,力求优化数据中心的运维调度,降低能耗开销,提高能源利用效率,推动能源发展。     

云计算下大规模非显著特征多传感数据融合系统设计

云计算环境下存在大规模非显著特征多传感数据,传统数据融合系统容易受到传感器自身干扰,融合结果不可靠。为此,设计了一种新的云计算下大规模非显著特征多传感数据融合系统。给出融合系统总体结构,介绍了非显著特征数据采集模块。利用模糊理论与协方差匹配技术对经典卡尔曼滤波技术中的噪声协方差进行修正,以滤除传感器自身噪声。在云计算环境中,以联合滤波结构为基础,实现云计算下大规模非显著特征多传感数据的融合。实验结果表明,所设计系统融合结果可靠、实用性强。     

基于云计算的大数据关键特征高效提取方法研究

传统特征提取方法不适于大数据特征提取,提取效率低;为此,提出一种新的基于云计算的大数据关键特征高效提取方法。介绍了云计算中的MapReduce编程模型,给出Map与Reduce两个阶段的任务执行过程,通过MapReduce编程模型对大数据关键特征提取方法进行编程和处理,在云计算中实现高效运算。通过样本局部特征对特征集合进行评价,选择大数据关键特征。通过相空间重建保证大数据特征的不变性,在此基础上,引入关联维实现大数据关键特征的提取。实验结果表明,采用所提方法对大数据关键特征进行提取,可行性和效率高,与其他方法相比有更好的性能。     

On Peer-Assisted Data Dissemination in Data Center Networks: Analysis and Implementation简

Data Center Networks （DCNs） are the fundamental infrastructure for cloud computing. Driven by the massive parallel computing tasks in cloud computing, one-to-many data dissemination becomes one of the most important traffic patterns in DCNs. Many architectures and protocols are proposed to meet this demand. However, these proposals either require complicated configurations on switches and servers, or cannot deliver an optimal performance. In this paper, we propose the peer-assisted data dissemination for DCNs. This approach utilizes the rich physical connections with high bandwidths and mutli-path connections, to facilitate efficient one-to-many data dissemination. We prove that an optimal P2P data dissemination schedule exists for FatTree, a specially- designed DCN architecture. We then present a theoretical analysis of this algorithm in the general multi-rooted tree topology, a widely-used DCN architecture. Additionally, we explore the performance of an intuitive line structure for data dissemination. Our analysis and experimental results prove that this simple structure is able to produce a comparable performance to the optimal algorithm. Since DCN applications heavily rely on virtualization to achieve optimal resource sharing, we present a general implementation method for the proposed algorithms, which aims to mitigate the impact of the potentially-high churn rate of the virtual machines.     

面向移动云计算的轻量级数据完整性验证方法

研究了面向移动云计算的数据完整性验证技术,依托BLS短签名算法和Merkle哈希树,提出了一种适合在移动云计算环境中部署的数据完整性验证方案.该方案针对移动云计算环境中的移动设备计算能力较低和通信传输能力较弱的情况进行设计,能以相对较少的计算量和较低的数据通信量完成可信度较高的数据完整性验证.该方案还具有支持验证外包、无需源文件块直接参与验证、验证中无状态信息保存、以及支持对云端数据的动态操作等特性,适合于移动云计算环境中面向数据的应用.     

基于任务分类思维的云计算海量资源改进调度

对云计算海量数据下的资源调度的研究过程中,进行资源调度时资源分配无法到达合理化调度,存在资源调度效率低的问题。提出分类思维的云计算海量数据资源优化调度方法。该方法引入膜计算概念,将云计算下的海量资源调度的总任务划分为多个子任务,并详细计算每个子任务的资源调度任务量。将优化调度系统内部分解为主膜和辅助膜,利用蝙蝠算法在辅助膜内进行资源分配个体寻优,并将优化后的资源分配最优个体传送到主膜间进行云计算海量数据下的资源分配优化。实验仿真证明,基于改进膜计算蝙蝠算法的云计算海量数据下的资源优化调度方法调度效率高,分配较为均衡。     

基于IDC的云计算应用研究

为了缓解移动通信枢纽电力资源压力, 解决硬件设备陈旧老化, 满足当前业务量和数据量提取、 转换和加载, 通过云计算的分布式计算、 虚拟化技术和ETL（Extraction Transformation Loading）工具等方法, 对IDC（Internet Data Center）机房中BASS（Business Analysis Support System）系统的数据集市云架构进行了改造升级。经过实际测试应用表明, 改造升级的BASS系统的数据集市在数据处理方面更加精细化； 在数据量交互计算方面, 更加均衡、 稳定、 高效； 同时, 降低了BASS系统整体运营成本, 提高了基础资源的效率。     

基于云计算的模糊规则挖掘算法在入侵检测中的应用

提出了一种基于云计算的模糊规则挖掘算法的入侵规则检测方法.以模糊集理论为基础,提出了在入侵关联规则挖掘中将特征属性模糊集作为单一属性来处理的模糊规则挖掘算法,有效地解决入侵规则中出现不相关规则和"尖锐边界"等问题.在云计算平台上进行算法的验证,利用云计算平台可进行大规模计算和数据处理的特点,得出该思想在入侵检测具有较好的应用效果和前景.     

云计算在电子商务领域的应用发展

基于云计算的电子商务是一种具有发展前景的新型商务模式,从云计算的概念出发,介绍了云计算对电子商务的影响及电子商务领域的云计算技术发展,指出了云计算在电商领域的基本解决方案及广阔发展前景。