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数据安全论文范文1
关键词：无线网络；数据安全；思考
1无线网络安全问题的表现
1.1插入攻击插入攻击以部署非授权的设备或创建新的无线网络为基础，这种部署或创建往往没有经过安全过程或安全检查。可对接入点进行配置，要求客户端接入时输入口令。如果没有口令，入侵者就可以通过启用一个无线客户端与接入点通信，从而连接到内部网络。但有些接入点要求的所有客户端的访问口令竟然完全相同。这是很危险的。
1.2漫游攻击者攻击者没有必要在物理上位于企业建筑物内部，他们可以使用网络扫描器，如Netstumbler等工具。可以在移动的交通工具上用笔记本电脑或其它移动设备嗅探出无线网络，这种活动称为“wardriving”；走在大街上或通过企业网站执行同样的任务，这称为“warwalking”。
1.3欺诈性接入点所谓欺诈性接入点是指在未获得无线网络所有者的许可或知晓的情况下，就设置或存在的接入点。一些雇员有时安装欺诈性接入点，其目的是为了避开已安装的安全手段，创建隐蔽的无线网络。这种秘密网络虽然基本上无害，但它却可以构造出一个无保护措施的网络，并进而充当了入侵者进入企业网络的开放门户。
1.4双面恶魔攻击这种攻击有时也被称为“无线钓鱼”，双面恶魔其实就是一个以邻近的网络名称隐藏起来的欺诈性接入点。双面恶魔等待着一些盲目信任的用户进入错误的接入点，然后窃取个别网络的数据或攻击计算机。
1.5窃取网络资源有些用户喜欢从邻近的无线网络访问互联网，即使他们没有什么恶意企图，但仍会占用大量的网络带宽，严重影响网络性能。而更多的不速之客会利用这种连接从公司范围内发送邮件，或下载盗版内容，这会产生一些法律问题。
1.6对无线通信的劫持和监视正如在有线网络中一样，劫持和监视通过无线网络的网络通信是完全可能的。它包括两种情况，一是无线数据包分析，即熟练的攻击者用类似于有线网络的技术捕获无线通信。其中有许多工具可以捕获连接会话的最初部分，而其数据一般会包含用户名和口令。攻击者然后就可以用所捕获的信息来冒称一个合法用户，并劫持用户会话和执行一些非授权的命令等。第二种情况是广播包监视，这种监视依赖于集线器，所以很少见。
2保障无线网络安全的技术方法
2.1隐藏SSIDSSID，即ServiceSetIdentifier的简称，让无线客户端对不同无线网络的识别，类似我们的手机识别不同的移动运营商的机制。参数在设备缺省设定中是被AP无线接入点广播出去的，客户端只有收到这个参数或者手动设定与AP相同的SSID才能连接到无线网络。而我们如果把这个广播禁止，一般的漫游用户在无法找到SSID的情况下是无法连接到网络的。需要注意的是，如果黑客利用其他手段获取相应参数，仍可接入目标网络，因此，隐藏SSID适用于一般SOHO环境当作简单口令安全方式。
2.2MAC地址过滤顾名思义，这种方式就是通过对AP的设定，将指定的无线网卡的物理地址（MAC地址）输入到AP中。而AP对收到的每个数据包都会做出判断，只有符合设定标准的才能被转发，否则将会被丢弃。这种方式比较麻烦，而且不能支持大量的移动客户端。另外，如果黑客盗取合法的MAC地址信息，仍可以通过各种方法适用假冒的MAC地址登陆网络，一般SOHO，小型企业工作室可以采用该安全手段。
2.3WEP加密WEP是WiredEquivalentPrivacy的简称，所有经过WIFI认证的设备都支持该安全协定。采用64位或128位加密密钥的RC4加密算法，保证传输数据不会以明文方式被截获。该方法需要在每套移动设备和AP上配置密码，部署比较麻烦；使用静态非交换式密钥，安全性也受到了业界的质疑，但是它仍然可以阻挡一般的数据截获攻击，一般用于SOHO、中小型企业的安全加密。
2.4AP隔离类似于有线网络的VLAN，将所有的无线客户端设备完全隔离，使之只能访问AP连接的固定网络。该方法用于对酒店和机场等公共热点HotSpot的架设，让接入的无线客户端保持隔离，提供安全的Internet接入。
2.5802.1x协议802.1x协议由IEEE定义，用于以太网和无线局域网中的端口访问与控制。802.1x引入了PPP协议定义的扩展认证协议EAP。作为扩展认证协议，EAP可以采用MD5，一次性口令，智能卡，公共密钥等等更多的认证机制，从而提供更高级别的安全。
2.6WPAWPA即Wi-Fiprotectedaccess的简称，下一代无线规格802.11i之前的过渡方案，也是该标准内的一小部分。WPA率先使用802.11i中的加密技术-TKIP（TemporalKeyIntegrityProtocol），这项技术可大幅解决802.11原先使用WEP所隐藏的安全问题。很多客户端和AP并不支持WPA协议，而且TKIP加密仍不能满足高端企业和政府的加密需求，该方法多用于企业无线网络部署。:
2.7WPA2WPA2与WPA后向兼容，支持更高级的AES加密，能够更好地解决无线
网络的安全问题。由于部分AP和大多数移动客户端不支持此协议，尽管微软已经提供最新的WPA2补丁，但是仍需要对客户端逐一部署。该方法适用于企业、政府及SOHO用户。
2.802.11iIEEE正在开发的新一代的无线规格，致力于彻底解决无线网络的安全问题，草案中包含加密技术AES（AdvancedEncryptionStandard）与TKIP，以及认证协议IEEE802.1x。尽管理论上讲此协议可以彻底解决无线网络安全问题，适用于所有企业网络的无线部署，但是目前为止尚未有支持此协议的产品问世。
3结语
数据安全论文范文2
大数据（BigData）本身是一个比较抽象的概念，至今尚未有一个公认的定义。Wiki定义“大数据”是利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗的时间超过可容忍时间的数据集［1］。Gartner这样定义“：大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产［2］。也有研究者形象化地描述“大数据”是未来的新石油。不同的定义基本都是根据大数据的特征归纳阐述给出。比较具有代表性的是4V定义，认为大数据具有4个特点：规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）和价值性（value）。即数据规模巨大，从TB级跃升到PB级；数据类型多样，包含结构化、半结构化和非结构化的多种数据类型；高效的数据处理能力及蕴含着极高的价值。
2大数据时代图书馆信息安全面临的威胁
大数据时代，数据资源将逐渐成为图书馆最重要的资产之一，决策行为将在数据分析的基础上做出。作为以数据分析利用和信息服务为己任的图书馆，它的信息安全将面临着大数据带来的挑战。
2.1存储安全问题
图书馆关注的数据已不仅限于书目信息、读者信息、电子期刊等业务数据，还延伸到微信、微博、移动网络等读者活动中产生的很难估量的社会化数据。如此庞大的数据集对图书馆的存储、软硬件设施是个考验。如何防止这些数据丢失、损毁、被非法盗取及利用是图书馆安全存储面临的一项挑战。另外，大数据环境下的图书馆为了降低成本，通常会将数据存储在云端，云的开放性，海量用户共存性等都带来了潜在的威胁。
2.2网络安全问题
图书馆是以网络为基础来传递信息和数字资源，为读者提供服务。在网络上，大数据成为更易被攻击的显著目标。图书馆的“大数据”不仅包含了海量数据资源，还包含了读者行为、敏感数据等，这些海量的信息资源将吸引更多的攻击者，也使大数据成为更有吸引力的目标。另外，黑客利用大数据发起的僵尸网络攻击，能够同时控制百万台机器，这是传统单点攻击做不到的。利用大数据，黑客能够发动APT攻击，APT的攻击代码隐藏在大数据中，很难被检测到。
2.3隐私泄露问题
社交网络、微博、移动网络等这些信息服务新形式的快速发展，互联网每时每刻都在产生海量的数据。读者的个人数据可能被任意搜索、获取，这将极大地威胁隐私安全。一方面，图书馆的海量数据信息资源、读者信息、读者行为、科研信息等数据高度集中，即使不被盗取滥用，也增加了数据泄露的风险。另一方面，对于某些重要数据、敏感数据以及隐私数据的挖掘分析，其使用权没有明确界定，这都将会涉及隐私泄露。
2.4知识产权问题
大数据时代，图书馆虽然会把越来越多的数据资源交给“云”提供商代为托管，但是图书馆应完全拥有这些被托管数据资源的知识产权。然而现实中“，云”提供商利用大数据技术对图书馆的数据资源进行挖掘、发现、分析进而整合成新的数据产品加以利用，本该由图书馆所唯一拥有的数据，一旦被“云”提供商开发成产品，知识产权的界定就成为图书馆要面临的新难题。
3大数据时代图书馆信息安全应对策略
大数据资源将成为图书馆的核心资产。图书馆在利用数据处理、数据挖掘、数据分析等技术获取大数据蕴藏的高价值，创新服务模式，提高服务质量的同时，应重点考虑如何确保数据资源存储安全，如何降低网络安全威胁，如何防止隐私泄露等。大数据时代的图书馆应首先从技术层面保障存储安全，提高网络安全防范技术；其次，建立数据监管体系，对读者和图书馆的重要数据、敏感数据、隐私数据进行监管；最后，加强图书馆信息安全制度和相关政策法规建设。
3.1保障存储安全
图书馆的数据资源在无限增长，规模日益庞大，保障这些数据资源的安全存储显得尤为重要，同时对硬件设施也是巨大考验。现有的存储系统无法充分有效地存储、管理、分析大数据，限制了数据的增长。大数据时代的图书馆为了降低运维成本，缓解硬件设施压力，应考虑将数据和信息存储在云端，利用云存储实现数据的存储、管理以及分析。云存储，即基于云计算的存储系统，其可扩展性、灵活性、运算高效性能够解决大数据存储和管理存在的问题。但是，云存储具有数据规模海量、管理高度集中、系统规模巨大、平台开放复杂等特点，这些都将对信息安全带来威胁。因此，保障云安全是大数据时代图书馆信息安全的基础。图书馆作为云存储服务用户，最关心的就是存储在云端的数据是否完整安全，是否有人非法访问，以及当合法访问这些数据时是否能获得有效且正确的数据。因此，应重点研究运用身份认证、加密存储、数据灾备这3种技术手段来保障云安全。
（1）身份认证。
加强图书馆云存储上数据的管理，实行身份认证，确保管理员、读者用户、云存储服务提供商等经过认证获得访问权限后，才可管理、分析、访问“云”上的数据资源。云存储具有跨平台、异构、分布式等特点，为了提高管理员、用户的访问效率，应建立有效的单点登录统一身份认证系统，支持各图书馆云存储之间共享认证服务和用户身份信息，减少重复验证带来的运行开销。
（2）加密存储。
对文件和数据进行加密保存，确保图书馆云存储上的数据资源在存储和传输过程中，不被意外或非意外损毁、丢失、处理及非法利用。加密存储主要包含两部分工作：一是密钥的管理和产生，二是应用密钥对数据进行加密存储和解密读取。云存储系统为每位注册用户生成一个解密密钥，系统将数据加密存储在数据中心，用户读取加密数据后，利用自己的解密密钥恢复数据，得到原始数据。这一过程对存储性能和网络传输效率会有一定影响，因此图书馆一方面要加快对加密存储技术的研究；另一方面可以考虑先只对重要数据、敏感数据、个人信息数据进行加密存储。
（3）数据灾备。
云计算技术对于数据灾备具有天生的优势。将虚拟化技术、分布式技术和云计算技术结合可实现多点备份、数据自动冗余存储、云节点无单点故障数据级灾备。图书馆可以利用云存储在不同的地方建设两个及以上的图书馆云存储数据中心，构成一个跨地域的统一存储平台，各业务部门和每个用户都可以共享共用这些数据。保证只要有一个数据中心完整，所有数据就不会丢失且能够提供持续服务。
3.2提高网络安全防护技术
随着图书馆数据资源总量的增加和新型社交网络下读者原创数据爆炸性增长，网络在线数据呈现急剧增长的趋势，导致黑客的攻击欲望比以往更为强烈，其手段和工具也更为复杂、更加专业。大数据对图书馆网络安全策略提出更高的要求，从技术层面来说，图书馆网络安全策略包括漏洞扫描、入侵检测、访问控制和网络安全审计4种技术手段，任何一个单一的防范手段都无法保障图书馆网络的安全性。
（1）漏洞扫描。
漏洞扫描包括检测路由器、交换机、防火墙、各应用服务器OS、应用系统以及工作人员用机的安全补丁、系统漏洞、病毒感染等问题。漏洞扫描系统应及时发现系统漏洞、木马、病毒、蠕虫、后门程序、网络攻击、ARP等，并提供修复、查杀、拦截、防御的有效工具，同时能够对图书馆整个网络系统进行风险评估，以便采取相应措施及时消除系统中的安全隐患。与以往的漏洞扫描不同的是，大数据时代，对于海量数据的扫描，将会花费很长的时间，因此需要研究解决如何提高网络海量数据检测扫描的精确度和速度。
（2）入侵检测。
随着图书馆信息资源和数据资源共建共享步伐的加快，图书馆私有云和行业云的建设加快，网络应用范围在不断扩大，来自校园网内部和外部的黑客攻击、非法访问等安全问题与日俱增，因此对恶意入侵的检测与防范刻不容缓。大数据对信息安全是把双刃剑，应利用大数据的分析技术，通过分析来源信息，能够自动确定网络异常。进一步研究更有效的检测手段，完成APT高端检测，做到多点、长时、多类型的检测。
（3）访问控制。
接入图书馆网络的用户，在使用海量数据资源之前，必须进行身份认证和权限划分，用户通过认证获得授权之后，才可以根据自己的权限访问相应的数据资源和应用系统，获取相关的数据分析结果等。采用单点、统一认证方式，并结合PMI权限控制技术，加大认证加密技术研究，有效控制不同用户分不同级别访问管理数据、访问数据、获取数据以及应用大数据分析结果。
（4）网络安全审计。
相比入侵检测系统，网络安全审计没有实时性要求，因此可以对海量的服务器运行日志、数据库操作记录、系统活动等历史数据进行分析，并且可以利用大数据进行更加精细和复杂的分析，发现更多的黑客攻击种类，其误报率也将低于传统的入侵检测。
3.3建立数据安全监管机制
大数据关键技术的快速发展，为图书馆大数据的存储与分析奠定了基础，大数据将成为图书馆的重要资产。但是，海量数据和数据分析结果一旦泄露，相对于以往，对读者个人甚至整个图书馆界将会造成巨大的经济损失，还可能导致声誉受损，严重的还要承担相关法律责任。大数据安全不仅是技术问题，更是管理问题。因此，大数据时代，图书馆除了要从技术上实现存储安全、云安全、网络安全等方式来抵御外来的信息安全威胁，更需要加强在数据安全监管、数据资源共享机制、数据隐私保护、敏感数据审计等方面的制度建设，从管理上防止图书馆核心数据、隐私数据和敏感数据的泄露。力图建立贯穿于数据生命周期的数据监管机制。在技术层面，运用先进的信息技术手段开展数据监管工作，如利用现有隐理、数据预处理等技术保障数据在使用和传输中能够拒绝服务攻击、数据传输机密性及DNS安全等。在管理层面，提高图书馆工作人员的信息安全意识，加强各业务部门内部管理，明确重要数据库的范围，创新有效科学的数据监管手段与方法，制定终端设备尤其是移动终端的安全使用规程，制定并完善重要数据、敏感数据、隐私数据的安全操作和管理制度，规范大数据的使用方法和流程。
3.4加强图书馆信息安全制度建设
依据信息安全管理国际标准ISO27000，明确大数据时代图书馆的实际安全需求和安全目标，量化各类数据资源的安全指标，建立全方位、立体、深度的信息安全防御体系。以信息安全防御体系为基础，建立信息安全责任人负责制的组织机构；制定日常安全运维制度，包括存储、业务系统以及各应用系统的安全运行监控制度、数据监管制度、移动终端检测制度、网络安全制度等；制定应急响应制度，包括数据灾备制度、数据恢复制度、故障系统恢复制度等。对于存储在云端的数据，建立数据共享制度和机密保护制度。根据保密级别、共享级别、开放级别等明确访问权限等级划分，制定数据的访问、检索、下载、分析等方面的规定；建立身份认证和权限控制机制，控制非法授权访问数据；制定数据云存储的安全规定，加密关键数据；制定数据所有权条款，防止“云”提供商第三方泄密。建立相应的法律政策保护数据利用时涉及的知识产权，保障数据资源的合理合法使用，维护图书馆利益，保护知识产权。
4结语
数据安全论文范文3
1.1安全技术资金不足
煤炭的持续开采会受到地质条件的直接影响，过去国家投入众多的设施，使用至今均已出现老化，并且维修量非常大。随着矿井的不断延深，矿压极度强化，巷道的维修任务更是不断的增加，矿井的供电以及通风、提升与排水等都不能适应生产的需要。
1.2安全管理模式传统
与西方发达产煤国家相比较，我国的煤矿使用技术研究起步很晚。并且人力、财力非常缺乏，某些重大的安全技术问题，比如冲击地压以及煤和瓦斯的突出、地热以及突水等灾害不能进行有效的预测和控制。且受到以往传统运营思想的直接作用与影响以及各个企业的经济实力的约束，我国的煤矿生产装备和安全监控设施相对落后。井巷的断面设计以及支护强度的确定、支护材料的型号选择较小。生产设施功率以及矿井的供风量等富余参数非常低，极易出现事故。绝大多数的煤炭企业还是利用以往传统的安全管理模式，各种报表计算仍是靠人工劳动并且精确度很低。信息传送的时间较长，且速度较慢，管理者的工作重复性很大，资料查询十分困难，并且工作效率很低。安全检查以及等级鉴定等总是凭借主观意念以及相关的经验。
1.3安全信息管理体制不健全
安全信息可以说是安全管理工作的重要依据，它主要包括事故和职业伤害的有效记录与分析统计，职业的安全卫生设施的相关研究与设计、生产以及检验技术，法律法规以及相应技术标准和其变化的动态，教育培训以及宣传和社会活动，国内的新型技术动态以及隐患评估与技术经济类分析和咨询、决策的体系。信息体制的健全是安全体制工程以及计算机技术的有效结合，可促使安全工作转型为定性和定量的超前预测，不过大多数矿井还是处于起步与摸索阶段，并未呈现出健全的体制，真正的使用还有待进一步的发展。
2空间数据挖掘技术
数据挖掘研究行业的持续进展，开始由起初的关系数据以及事务数据挖掘，发展至对空间数据库的不断挖掘。空间的信息还在逐渐地呈现各类信息体制的主体与基础。空间数据是一项非常关键的数据，具有比普通关系数据库和事务数据库更丰富、复杂的相关语义信息，且蕴含了更丰富的知识。所以，虽说数据的挖掘最初是出现在关系数据挖掘以及事务的数据库，不过因为空间数据库中的发掘知识，这就很快引起了各个研究者的关注与重视。很多的数据挖掘类研究工作都是从关系型以及事务型数据库拓展至空间数据库的。在地学领域中，随着卫星以及遥感技术的不断使用，逐渐丰富的空间以及非空间的数据采集与储存在较大空间数据库中，大量的地理数据已经算是超过了人们的处理能力，并且传统的地学分析很难在这些数据中萃取并发现地学知识，这也就给现阶段的GIS带来了很大的挑战，急切的需要强化GIS相应的分析功能，提升GIS处理地学实际状况的能力。数据挖掘以及知识发现的产生能满足地球空间的数据处理要求，并推进了传统地学空间分析的不断发展。依据地学空间数据的特性，把数据挖掘的方式融进GIS技术中，呈现地学空间数据挖掘和知识发展的新地学数据分析理念与依据。
3煤矿安全管理水平的提升
3.1建设评价指标体制库
评价指标体制库是矿井的自然灾害危害存在的具体参数式的知识库。模型的组建务必要根据矿井的瓦斯以及水害等自然灾害危害呈现的不同指标体制和其临界值构建一定的指标体制库，危害的警报识别参数关键是采掘工程的平面图动态开采面以及相应的巷道。各种瓦斯的危害以及水害隐患和通风隐患均呈现一定的评价指标库。
3.2构建专业的分析模型库
依据瓦斯以及水害等诸多不同的矿井自然灾害类别构建相关的专业性模型库，比如瓦斯的灾害预测，应根据矿井的地质条件以及煤层所赋存的状况构建瓦斯的地质区分图，再根据采掘工程的平面图动态呈现的采掘信息以及相应的瓦斯分区构建关联并实行相应的比较分析，确定可以采集区域未来的可采区域是不是高瓦斯区域。
3．3构建以GIS空间分析为基础的方法库
GIS空间分析可以说是矿井自然灾害的隐患高度识别的关键性方式，并且还是安全故障警报的主要路径。比如断层的防水层的有效划分，关键是根据断层的保安煤柱来实行可靠的确定。断层的保安煤柱确定可以利用GIS缓冲区域的分析得到。空间的统计分析以及多源信息有效拟合和数据挖掘亦是瓦斯和水害等安全隐患监测经常使用GIS空间分析方式，如物探水文的异常区域确定以及瓦斯突出相应的危险区域确定。
3．4决策支持体制与煤矿管理水平
评价指标体制库以及模型库、方式库与图形库均是矿井的自然灾害隐患识别和决策的最基础。利用矿井的自然灾害隐患识别决策来支持体系具体的功能呈现矿井的自然灾害隐患识别以及决策分析，在根源处提高煤矿的安全管理水平。分类构建矿井的自然灾害实时监控体系，进行动态跟踪相应的灾害实时数据，并事实呈现矿井的自然灾害数据或是信息和自然灾害的指标体系库以及模型库与知识库、空间数据库的合理化比较，并运用图形库的数据再通过GIS空间分析方式来确定安全隐患的，矿井自然灾害的隐患实时警报并进行决策分析，以提交空间数据的自然灾害隐患识别以及分析处理的决策性报告。
4结语
数据安全论文范文4
计算机的操作系统是固定不变的,在当前网络信息化高速发展的现代,计算机操作系统中的各种迅速发展的网络程序搭载在计算机操作系统中,不同的技术水平互相融合容易出现各种漏洞,这些漏洞如若被病毒和黑客发现,就容易给计算机病毒和黑客入侵计算机系统或程序盗取、破坏信息数据的途径。入侵的病毒或黑客可能对计算机进行针对性得进行某些操作影响整个网络系统的运行,对数据相关的个人和机构的数据安全带来威胁,有时还会破坏计算机的软硬件设置。网络的开放性,给实际网络应用中带来了许多便利,但是也给不法分子更方便地进行不法行为的途径。如各种文件的传递可能附有病毒,而感染了病毒的计算机不一定能够及时发现,感染病毒的计算机可能在使用中就泄漏需要保密的信息,或者使计算机系统破坏,甚至使计算机软硬件损坏以致不能修复,容易造成个人或者企业财产甚至安全问题。我们需要强化计算机的安全防护系统,数据的加密技术可以一定程度上阻碍保密信息的泄漏。
2数据加密技术在计算机网络安全中的应用
2.1数据加密技术在软件加密中的应用
软件是计算机运用不可或缺的组成部分,在计算机的日常运用时,病毒和网络黑客最常侵入计算机软件,软件由于设计上的漏洞也最容易遭受病毒和黑客的入侵。在软件中应用数据加密技术进行软件加密,可以对计算机病毒及网络黑客的入侵进行有效的阻挡。加密程序的执行过程中,加密操作员必须对加密数据进行检测,避免文件中隐藏有病毒,若是检测出病毒,必须进行相应处理及检测软件、数据和系统的完整性和保密性,遏制病毒的蔓延。因此,数据加密技术在软件加密中的应用,对计算机网络安全和信息数据的保护,起到了至关重要的作用。
2.2数据加密技术应用于网络数据库加密
现有使用的网络数据库管理系统平台大部分是WindowsNT或者Unix,它们的平台操作系统的安全评价级别通常为C1级或者C2级,故而计算机拥有相对来说仍然比较脆弱的存储系统和数据传输公共信道,一些保密数据以及各种密码容易被PC机之类的设备以各种方式窃取、篡改或破坏。
2.3数据加密技术在电子商务中的应用
随着电子商务的快速兴起,现代社会更加信息化,人们的日学习工作生活方式发生了巨大变化。电子商务需以网络运行为载体,在网络平台上才能进行交易,因此电子商务无法摆脱网络因素存在的各种风险,若是不运用有效的加密技术,交易中的各种隐私信息将会轻易被不法分子窃取,造成交易双方的重大损失,影响双方信誉及继续合作可能性。网络平台和交易信息的安全性也影响电子商务的交易安全,应用数字证书、SET安全协议以及数字签名等数据加密技术,可以提高计算机网络环境安全,保障双方交易的相关信息的安全。
2.4数据加密技术应用于虚拟专用网络
现有许多企业单位大多建立了局域网供内部信息交流,由于各个分支机构的距离位置远近不同,需要应用一个专业路线联通各个局域网,达到机构间的网络信息交流。数据加密技术应用于虚拟专业网络中时,主要是当数据进行传输,虚拟专用网络能够被自动保存在路由器中,路由器中的硬件会对其进行加密,加密后的密文再在互联网中传播,到达接收数据的路由后,再自动进行解密,使接受者则能够安全看到数据信息。
3结语
数据安全论文范文5
第一条 为加强对具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务和相关新技术新应用的安全管理，规范互联网信息服务活动，维护国家安全、社会秩序和公共利益，根据《中华人民共和国网络安全法》《互联网信息服务管理办法》《计算机信息网络国际联网安全保护管理办法》，制订本规定。
第二条 本规定所称具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务，包括下列情形：
（一）开办论坛、博客、微博客、聊天室、通讯群组、公众账号、短视频、网络直播、信息分享、小程序等信息服务或者附设相应功能；
（二）开办提供公众舆论表达渠道或者具有发动社会公众从事特定活动能力的其他互联网信息服务。
第三条 互联网信息服务提供者具有下列情形之一的，应当依照本规定自行开展安全评估，并对评估结果负责：
（一）具有舆论属性或社会动员能力的信息服务上线，或者信息服务增设相关功能的；
（二）使用新技术新应用，使信息服务的功能属性、技术实现方式、基础资源配置等发生重大变更，导致舆论属性或者社会动员能力发生重大变化的；
（三）用户规模显著增加，导致信息服务的舆论属性或者社会动员能力发生重大变化的；
（四）发生违法有害信息传播扩散，表明已有安全措施难以有效防控网络安全风险的；
（五）地市级以上网信部门或者公安机关书面通知需要进行安全评估的其他情形。
第四条 互联网信息服务提供者可以自行实施安全评估，也可以委托第三方安全评估机构实施。
第五条 互联网信息服务提供者开展安全评估，应当对信息服务和新技术新应用的合法性，落实法律、行政法规、部门规章和标准规定的安全措施的有效性，防控安全风险的有效性等情况进行全面评估，并重点评估下列内容：
（一）确定与所提供服务相适应的安全管理负责人、信息审核人员或者建立安全管理机构的情况；
（二）用户真实身份核验以及注册信息留存措施；
（三）对用户的账号、操作时间、操作类型、网络源地址和目标地址、网络源端口、客户端硬件特征等日志信息，以及用户信息记录的留存措施；
（四）对用户账号和通讯群组名称、昵称、简介、备注、标识，信息、转发、评论和通讯群组等服务功能中违法有害信息的防范处置和有关记录保存措施；
（五）个人信息保护以及防范违法有害信息传播扩散、社会动员功能失控风险的技术措施；
（六）建立投诉、举报制度，公布投诉、举报方式等信息，及时受理并处理有关投诉和举报的情况；
（七）建立为网信部门依法履行互联网信息服务监督管理职责提供技术、数据支持和协助的工作机制的情况；
（八）建立为公安机关、国家安全机关依法维护国家安全和查处违法犯罪提供技术、数据支持和协助的工作机制的情况。
第六条 互联网信息服务提供者在安全评估中发现存在安全隐患的，应当及时整改，直至消除相关安全隐患。
经过安全评估，符合法律、行政法规、部门规章和标准的，应当形成安全评估报告。安全评估报告应当包括下列内容：
（一）互联网信息服务的功能、服务范围、软硬件设施、部署位置等基本情况和相关证照获取情况；
（二）安全管理制度和技术措施落实情况及风险防控效果；
（三）安全评估结论；
（四）其他应当说明的相关情况。
第七条 互联网信息服务提供者应当将安全评估报告通过全国互联网安全管理服务平台提交所在地地市级以上网信部门和公安机关。
具有本规定第三条第一项、第二项情形的，互联网信息服务提供者应当在信息服务、新技术新应用上线或者功能增设前提交安全评估报告；具有本规定第三条第三、四、五项情形的，应当自相关情形发生之日起30个工作日内提交安全评估报告。
第八条 地市级以上网信部门和公安机关应当依据各自职责对安全评估报告进行书面审查。
发现安全评估报告内容、项目缺失，或者安全评估方法明显不当的，应当责令互联网信息服务提供者限期重新评估。
发现安全评估报告内容不清的，可以责令互联网信息服务提供者补充说明。
第九条 网信部门和公安机关根据对安全评估报告的书面审查情况，认为有必要的，应当依据各自职责对互联网信息服务提供者开展现场检查。
网信部门和公安机关开展现场检查原则上应当联合实施，不得干扰互联网信息服务提供者正常的业务活动。
第十条 对存在较大安全风险、可能影响国家安全、社会秩序和公共利益的互联网信息服务，省级以上网信部门和公安机关应当组织专家进行评审，必要时可以会同属地相关部门开展现场检查。
第十一条 网信部门和公安机关开展现场检查，应当依照有关法律、行政法规、部门规章的规定进行。
第十二条 网信部门和公安机关应当建立监测管理制度，加强网络安全风险管理，督促互联网信息服务提供者依法履行网络安全义务。
发现具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务提供者未按本规定开展安全评估的，网信部门和公安机关应当通知其按本规定开展安全评估。
第十三条 网信部门和公安机关发现具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务提供者拒不按照本规定开展安全评估的，应当通过全国互联网安全管理服务平台向公众提示该互联网信息服务存在安全风险，并依照各自职责对该互联网信息服务实施监督检查，发现存在违法行为的，应当依法处理。
第十四条 网信部门统筹协调具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务安全评估工作，公安机关的安全评估工作情况定期通报网信部门。
第十五条 网信部门、公安机关及其工作人员对在履行职责中知悉的国家秘密、商业秘密和个人信息应当严格保密，不得泄露、出售或者非法向他人提供。
数据安全论文范文6
【 关键词 】 云计算；多维免疫；数据安全
【 Abstract 】 With the development of information technology in the electric power system， the requirement for data security is also more and more high. The problem of data security has become a common problem. This paper mainly analyzes the multidimensional immune cloud data security technology， analyzes the concept of cloud computing and data security， data security in cloud computing model， has made the thorough discussion on multidimensional immune security cloud data， for reference.
【 Keywords 】 cloud computing； multidimensional immune； data security
1 引言
云计算是目前计算机领域研究的重点课题，采用云计算技术可以设计出一种先进的信息应用模式，充分利用计算机资源。随着互联网技术的发展，计算机技术促进了云计算的开发和应用，使云计算的应用更加廉价和强大。基于多维免疫的云计算，可以给用户的硬件使用带来方便，云计算使用的是先驱简单存储服务和弹性云计算服务。随着世界各大企业开始关注云计算，关于云计算安全的问题也出现了。只有保证云计算系统的数据机密性和完整性，才能促进云计算系统的科学性和安全性。云计算的安全正面临着威胁，通过研究云计算技术，建立云计算的数据安全模型，多维免疫的云计算模型，这个模型是建立在云计算技术架构上的。运用免疫学原理，提出适合云计算架构的多维免疫算法。这个算法的优势是以克隆算法为主要对象，是一种面向云计算的免疫算法。
2 云计算数据安全模型
云计算是下一代的IT架构。运用云计算，可以把应用软件和数据迁移到很大的数据中心。云计算的这一特点带来了很大的安全问题。要研究云计算数据的安全特征，就要首先了解云计算的数据安全模型。
2.1 云计算数据应用系统模型
云计算的平台构架主要技术有并行编程的模式，分布式文件系统，数据处理模型。其层次如图1所示。
云计算的数据应用共分为三个层次：应用层、索引层和数据存储层。同时要了解云计算数据应用系统的三个要素：用户、应用服务器和数据中心。这三个要素各有着不同的功能，用户的功能是存储数据，在数据计算的基础上，计算个体用户和组织用户的数据。应用服务器的功能是维护云计算的系统。数据中心的功能是存贮实际的数据信息。但是，在云计算数据应用系统模型中，存在着很大的安全威胁，主要是来自传统数据的威胁，容易受到影响的对象有客户端、主从结构和病毒的传播，通信的安全性。其中，病毒的传播主要是通过互联网的数据交易服务，病毒侵入计算机网络系统，它的破坏性远远大于单机系统，用户也很难进行防范。现在的互联网中，病毒一般有隐蔽性，传播速度也很快。另外，病毒的制造技术也越来越高级，不仅可以破坏用户的程序，还可以窃取信息，造成系统的交叉感染。这种感传染性的病毒危害性非常大。对于通信故障，网络中通常分为两种类型的安全攻击类型：主动攻击和被动攻击。常见的攻击手段有偷窃、分析、冒充、篡改。对于数据安全来说，除了上述的数据安全，还有新数据的安全威胁，主要表现在几个方面：保密失效威胁、分布式可用威胁、动态完整性威胁。
2.2 云计算数据安全模型
该数据安全模型主要分三个层次：第一层的功能是负责验证用户的身份，保证云计算中数据的安全；第二层的功能是负责对用户的数据进行保密处理，保护用户的隐私；第三层的功能是恢复用户误删的数据，是系统保护用户数据的最后一道防线。这三层结构是相互联系，层层深入。首先要验证用户的身份，保证用户的数据信息不被篡改。如果非法用户进入的系统，则进入系统后还要经过加密保护和防御系统。最后是文件恢复的层次，这一层次可以帮助用户在数据受损的情况下修复数据。
3 多维免疫的云数据安全
3.1 多维免疫算法
多维免疫算法的组成主要依靠生物原理、免疫系统的多维模型、多维免疫的基本原则组成。其中，生物原理是把生物学的理论应用在云计算中。人工免疫系统发展到现在，在免疫能力的发挥方面有了很大的发展。免疫能力的增长是一个漫长的过程，后天的免疫的生成更是一个艰难的过程。在一个系统生成初期，完全没有后天的免疫能力，但是随着身体的成长，免疫细胞逐渐增多，免疫系统也开始形成。多维免疫系统的形成也是这样的。
3.2 多维免疫的数据安全原理
阻碍多维免疫的数据安全的因素主要有不可靠网络、节点故障、超大规模的用户访问、数据更新引起的数据不一致性等。为了提高数据管理的安全性，云计算为用户提供了一个一致的入口，只有向用户提供透明的文件，进行文件数据的定位数据选择。对于数据管理服务，应该注意，这项服务是连接用户和系统的。应用服务器和数据中心共同组成了云计算数据应用系统。应用服务器主要目的是方便用户访问历史和相关的文件信息。
3.3 多维免疫的云数据安全策略
主要包括文件分布的策略，HDFS 文件冗余度计算，多维免疫的文件分布，数据块选择机制等。对于云计算中的用户文件，需要考虑到数据块的数量分布、数据块的颗粒度和数据库的创建时间。多维免疫的文件分布中，首先要掌握文件分布的原理，多维免疫算法和云计算中文件的创建和文件块的分配法是一致的。
4 结束语
多维免疫算法及其数据安全应用非常重要，首先需要制定科学的多维免疫算法的实现方案，通过研究云计算技术，建立云计算的数据安全模型，多维免疫的云计算模型，这个模型是建立在云计算技术架构上的。运用免疫学原理，提出适合云计算架构的多维免疫算法。然后全面了解多维免疫算法的数据安全的原理，掌握云计算的数据安全要素的特征。采用定量分析的方法，才能完善多维免疫的云计算数据安全管理内容。只有保证云计算系统的数据机密性和完整性，才能促进云计算系统的科学性和安全性。
云计算的安全正面临着威胁，通过研究云计算技术，建立云计算的数据安全模型，多维免疫的云计算模型，保证云计算数据的安全性。
参考文献
[1] 戴跃发.基于多维免疫的云计算数据安全技术研究[D].国防科学技术大学，2010.
[2] 李志勇，易灿，刘彦姝等.云计算数据保密与安全问题研究综述[J].硅谷，2014，（19）：52-52，66.
[3] 赵莉，王魁t.基于加密机制的云计算数据可靠存储方案研究[J].信阳师范学院学报（自然科学版），2014，（4）：593-596.
[4] 叶志伟.面向云计算数据隐私保护的访问控制策略研究[D].哈尔滨工业大学，2012.
