云计算技术在计算机网络安全存储中的应用研究

云计算技术是当前十分高效的数据存储与处理技术,可适应大数据环境对海量网络数据进行计算与处理,并提供安全的储存服务。而网络环境中数据面临被泄漏、篡改、非法使用及网络攻击等安全问题,为更好提升计算机网络数据存储的安全性,该文从多角度探究了云计算技术的应用,涉及技术部署、架构、算法、模型建构及各类安全防护技术,并基于实例探究如何全方位地提升计算机网络存储安全性。     

大数据时代下计算机网络安全防范

该文以大数据时代计算机安全防范的概念和特点介入点,简要阐述了强化网络安全防范的价值以及当前网络风险的常见种类和特征,在此基础上对现阶段计算机网络安全防范中存在的问题进行了分析,并从多个层面提出具体的防范策略。最后,从实际出发对大数据时代下计算机网络安全防范的运用进行简要分析,以期凸显大数据时代下计算机网络安全防范工作的重要性与价值,推动我国计算机网络安全防范水平的进一步提升。     

基于边缘计算的非结构化大数据动态安全存储算法

针对非结构化大数据边缘安全性较差,存储效果受限的问题,提出基于边缘计算的非结构化大数据动态安全存储算法。有效分析和识别非结构化大数据,利用构建的数据敏感级别识别模型确立非结构化大数据敏感度等级并加密。基于边缘计算及云计算,建立云边协同架构,利用该架构编写的分布式压缩感知-同时正交匹配追踪(DCS-SOMP:Distributed Compressed Sensing-Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit)算法对加密数据进行压缩采集,以此降低数据存储量,最终将非结构化加密数据上传至云边协同框架各个边缘,实现非结构化大数据动态安全存储。经存储量、元数据占比、加密耗时和带宽消耗测试实验,结果表明该算法鲁棒性较高,能保证实际应用性。     

基于面向对象的大数据存储模型研究

随着大数据存储需求的不断扩大,网络存储技术面临如何存储并管理海量数据的问题.通过对现有各种大数据存储模型进行了对比分析,针对现有存储模型存储的局限性和大数据存储的特点,提出了一种基于数据特征的面向对象存储思想.采用虚拟类技术设计并实现了一种基于面向对象的大数据存储模型.在仿真环境中,对该模型的分类关键模块与非结构化数据存储性能进行了测试与分析,实验结果表明该模型分类模块误差较小,读写效率较高,而且随着数据的增大,非结构化存储性能保持稳定.     

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.     

计算机网络安全面临的问题及防范

本文从九十年代我国计算机网络迅速发展而逐步面临着网络安全的许多威胁问题,提出研究网络安全问题的重要性,并针对计算机网络安全问题的特点,论述了在网络安全设计及应用中应遵循的原则和应采取的安全技术及防范措施。     

网格环境下的数据存储研究

解决好网格环境下的数据存储是实现全球性数据共享的基础,研究了网格环境下数据存储的主要技术．基于开放网格服务体系结构(OGSA),存储主要是通过存储服务来实现的,给出了存储服务注册方法、存储服务实例应用,结果表明,使用服务的方式实现数据存储具有重要的应用价值。     

浅谈计算机网络安全

随着计算机技术和网络技术的飞速发展,计算机网络信息安全也显得越来越重要。计算机网络信息安全主要是指网络系统中的硬件、软件及其系统中的数据受到合理有效的保护,不因偶然的失误或者恶意的破坏导致系统资料被更改和泄露,系统可以连续可靠且正常地运行,网络服务不中断。就计算机网络安全的维护问题提几点粗浅看法。     

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.     

基于HDFS的企业私有云存储的研究

针对目前企业海量数据存储和管理的问题,本文通过对私有云存储和HDFS技术的研究,提出基于HDFS技术构建企业私有云存储系统。通过实验验证,该系统具有安全可靠性高、扩展性好、开发和运行的成本较低等特点,能够满足企业对海量资源安全可靠、高效快速的存储。     

基于区块链的非结构化大数据动态安全存储

当前大数据交互的不透明性以及数据文件访问形式的不合理性, 导致大数据存储存在存储延时长、 安全性较差的问题, 为此提出基于区块链的非结构化大数据动态安全存储技术。 构建多用户规则调度模型, 利用存储数据包生成独立的行向量与 n 阶矩阵, 基于列不满秩概率完成存储算法设计; 采用区块链非对称加密技术的公私钥, 实现透明与完整的数据交互, 对次要信息与数据访问形式实施记录。 引入分布式文件系统, 将其与Mongo DB 非关系型数据库有效结合, 从而使非结构化大数据得到安全存储。 仿真实验结果表明, 该方法不仅具有理想的存储速率, 而且使大数据的完整性得到了保证, 具有理想的有效性与实践性。     

计算机网络安全性研究

计算机全球网及地区网的迅猛发展,使网络通信及数据安全越来越引起广泛关注,就计算机网络的安全问题,试图给出一个较为客现的分析和估计,并针对网络通信和资源安全,阐述当前的研究热点及可能的相关技术。     

网络环境下个人数据的存储安全和隐私保护的影响因素研究

阐述了网络环境中个人数据的存储安全和隐私保护的研究背景和目的,分析了网络环境下个人数据存储终端的影响因素,论述了隐私保护、隐私泄露、隐私安全和信息存储的关系及影响.     

高校计算机网络安全课程教学研究

分析高校计算机网络安全课程的特点及知识构成,对于如何提高该门课程的教学质量,分别从课堂教学、课后练习与研究报告、课程设计、实践教学4个方面进行探讨.     

计算机网络安全及其防范措施的探讨

随着计算机网络的普及,网络安全日显重要。本文分析了计算机网络的不安全因素,并对当前常用的几种网络安全防范技术进行了探讨。     

大数据环境下安全数据失真机理模型研究

为了防治数据失真,以提高大数据的应用能力及决策的准确性,基于数据失真的理论,描述了安全数据失真的影响因素和流动过程,剖析了安全数据失真的成因,进而构建了安全数据失真的机理模型,并提出了安全数据失真的防治策略。结果表明：导致安全大数据失真的原因是安全数据的采集、分析、认知和反馈不充分,减少安全数据失真可从失真前、失真时和失真后3个时期进行。     

计算机网络安全与防范研究

本文通过对计算机网络安全的概念和面临的威胁进行分析,深入研究了计算机网络安全防范措施。     

一种计算机网络安全监测系统的模式研究

检测器的生成时间能很大程度上影响计算机网络安全监测系统.对穷举检测器生成算法、线性检测器生成算法、贪心检测器生成算法这三种生成器算法之间的关系进行了对比研究,计算出了3种算法的时间复杂度和空间复杂度.