关于数据安全与效率

思年华 2011-04-26 10:14:23
各位前辈:
大家好,小弟尚在象牙塔中磨练,最近需要写一篇论文——关于云中数据的安全性和查询效率。请各位前辈根据自己的一些实践经验,提点意见。不要觉得什么建议,只要有思路,本人不甚感激。相关信息如下:
云计算/云服务, 企业将大量数据存入云中,却对云服务不是100%信任,所以存储的是加密的数据文件
企业有很多客户,需要访问数据,按照关键字进行数据查询,查询的关键字同样会被加密。
所以在云中需要进行加密信息的检索,还有什么多维检索,范围检索等等。
还有一些什么授权机制
本人看了一些论文,头都大了。特向各位请教,主要关注点是数据的安全性和访问效率。多谢了
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xuri422 2011-06-09
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思年华 2011-05-02
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[Quote=引用 1 楼 yiyaaixuexi 的回复:]

所有敏感或重要的数据需要被妥善地存放在云存储架构中,包括归档数据。当归档数据通过磁带保管并运输时,对磁带的加密及密钥的管理也成为需要考虑的安全问题。
云计算所采用的技术和服务同样可以被黑客利用来发送垃圾邮件,或者发起针对下载、数据上传统计、恶意代码监测等更为高级的恶意程序攻击。所以,云计算安全技术和传统的安全技术一样:云计算服务提供商需要采用防火墙保证不被非法访问;使用杀病毒软件保证其……
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多谢您的回复,现在又一个方向是可检索加密,也就是数据加密后对云保密,但依然能够通过加密的关键字检索到需要的数据。相对来说,研究范围局限一些,不知您有没有什么好的想法?
念茜 2011-04-28
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所有敏感或重要的数据需要被妥善地存放在云存储架构中,包括归档数据。当归档数据通过磁带保管并运输时,对磁带的加密及密钥的管理也成为需要考虑的安全问题。
云计算所采用的技术和服务同样可以被黑客利用来发送垃圾邮件,或者发起针对下载、数据上传统计、恶意代码监测等更为高级的恶意程序攻击。所以,云计算安全技术和传统的安全技术一样:云计算服务提供商需要采用防火墙保证不被非法访问;使用杀病毒软件保证其内部的机器不被感染;用入侵检测和防御设备防止黑客的入侵;用户采用数据加密、文件内容过滤等防止敏感数据存放在相对不安全的云里。
课题一高性能高扩展的千亿级实时数据仓库全实现 随着我们从IT时代步入DT时代,数据积累量也与日俱增,同时伴随着互联网的发展,越来越多的应用场景产生,传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂, 因此基于大数据构建的数据仓库最先在互联网行业得到了尝试。 高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现(PC、移动、小程序) ,以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,对电商数据仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解,具体指标包括:每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量域多方位分析、营销域多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用,与互联网企业大数据技术同步,让大家能够真正学到大数据企业级数据仓库的实战经验。 本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验,大数据企业在职架构师亲自授课,全程实操代码,带你体验真实的大数据开发过程,代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑,你完全可以将本案例直接应用于企业。 课题二基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖教程 随着互联网的发展,数据的不断膨胀,从刚开始的关系型数据库到非关系型数据库,再到大数据技术,技术的不断演进最终是随着数据膨胀而不断改变,最初的数据仓库能解决我们的问题,但是随着时代发展,企业已经不满足于数据仓库,希望有更强大的技术来支撑数据的存储,包括结构化,非结构化的数据等,希望能够积累企业的数据,从中挖掘出更大的价值。基于这个背景,数据湖的技术应运而生。 本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解,结合业务实现数据湖平台,让大家在实践中理解和掌握数据湖技术,未来数据湖的需求也会不断加大,希望同学们抓住这个机遇。 项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解,具体分析指标包含:流量分析,订单分析,用户行为分析,营销分析,广告分析等,能承载海量数据的实时分析,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。 课题三基于电商业务全链路数据中台落地方案(全渠道、全环节、全流程) 在互联网发展浪潮中,数据对于企业的价值是非常大的,怎么管理好数据,以及快速挖掘数据价值,共享数据价值,急需一套解决方案,在数据开发中,核心数据模型的变化是相对缓慢的,同时,对数据进行维护的工作量也非常大;但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化,是非常快速的。数据中台的出现,就是为了弥补数据开发和应用开发之间,由于开发速度不匹配,出现的响应力跟不上的问题。数据中台解决的问题,包括:效率问题、协作问题、能力问题,数据中台是聚合和治理跨域数据,将数据抽象封装成服务,提供给前台以业务价值的逻辑概念。 本课程基于真实企业数据中台建设架构进行讲解,带大家构建数据中台,通过学习完本课程可以节省你摸索的时间,节省企业成本,提高企业开发效率。 课程包含几大模块:数据源管理、数据接入管理、数据质量管理、数据质量报告、数据安全管理、数据查询IDE、数据血缘以及元数据管理、数据中台实战应用等,对于数据中台涉及到的业务以及技术进行详尽的讲解。

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