云端数据存储安全技术分析
【摘要】随着网络的普及和互联网技术的深入发展，大数据时代已经到来，传统的数据存储方式灵活度不够、空间不足、在管理和数据处理方面也带来了种种难题，无法满足人们的工作需求。云端数据存储开启了数据存储的新形态，但是在人们欢庆其带来的种种便利之余，数据泄露的事故也层出不穷，这彰显了现行云存储技术的短板，也就使得很多企业对云存储望而生畏，在一定程度上增加了云端数据存储的推广难度，阻碍其发展。
因此清楚了解各种数据的安全需求，透彻的分析现行云存储方面的关键技术，了解其不足，才能明确未来技术的攻克方向，以最快速度走出云端数据存储的“魔障”。
【关键词】云存储数据加密密文访问控制完整性审计重复删除
一、云存储发展现状
随着网络的普及和技术的发展，我们已经进入海量数据时代，云计算应运而生，云存储是在云计算的基础上发展而来的新兴存储形态，因其容量大、可以不受时间和地域的限制对资料进行上传下载，而且还可以按需购买等优点受到许多企业、组织或是个人的青睐。很多公司都租用了用于企业
内部小范围的私有企业云，便于数据分析处理，节省数据管理方面的开支，降低了企业成本，而像华为、OPPO、vivo等很多做移动终端的大型企业也都向用户提供云服务，当然还有很多专门做云存储空间租用的企业，像我们经常用到的百度云、SaaS、360云盘等。据相关调查数据显示，全球公有云市场规模正逐年递增，云端数据存储正在得到越来越多的企业关注，同时吸引了大批资金用于开发与研究新的数据存储安全技术。
虽然云存储解决了很多难题，但是此起彼伏的数据存储安全事故也不断挑弄着我们的神经，例如2010年6月，苹果公司发生Ipad用户隐私数据泄露，2015年4月多省社保信息遭泄露，数千万个人隐私泄密等等，它让我们清楚的认识到在云端数据存储这种模式下，数据资料被上传至虚拟空间，使数据脱离了我们的实际操控范围，在数据的上传下载的过程中极有可能会被恶意改写或是盗取等引起数据安全事故，带来无法挽回的损失，这引起了用户对云存储提供商可靠性以及数据安全性的担忧[1]。基于此，我们大多数是采用数据加密的方式将数据放置云端，但是这样一来又使很多功能如数据检索、运算等难以实现，带来很多技术难题。
二、云存储关键技术
为了保证云端数据的完整性、机密性与可用性，打消用户的使用疑虑，促云计算快速发展，国内外企业和学者做了
大量研究，其中一些技术已经比较成熟或是提出了相应的技术模型，较好的解决了目前的一些问题。
（一）数据加密技术
加密无疑是保护云中存储的数据的安全性和隐私性的
重要方法之一[2]，目前比较好的加密技术就是收敛加密与基于属性的数据加密技术。
收敛加密即相同的数据资料经过加密后生成相同的密文，有利于重复数据的冗余删除，提升空间利用率；另一方面由于密钥的生成方式与明文的散列值密切相关，这样一来可以利用生成的密钥来检验明文的完整性；用户访问权限被撤销后，不是马上重新加密数据，而是采用特定事件触发加密，待数据修改时同时生成新的密钥，减少了密钥的生成、分发与管理。
基于属性的加密机制（attribute-based encryption，ABE）是一种控制接受者对加密数据的解密能力的密码机制，只要用户拥有的属性满足一定的介入策略时就可以解密信息[3]。根据属性加密，不需了解属性所属方，这样就不会侵犯用户的隐私；只有私钥具备解密数据属性时才可以解密明文，并且在这个过程中，不同的用户之间私钥不可以联合，保证的数据的安全性；还可以实现灵活的访问控制。
（二）数据销毁
云计算提供商通过计算资源租用和存储资源租用的方
式对外提供服务，那么对同一租户的相同数据进行重复数据删除，在结束租用期限时，清空该租户的所有信息，释放空间，使利益最大化，用户可以基于自身需求，及时清除失去存储意义的数据等一系列数据销毁技术是保护数据安全与
隐私的另一重要方法。
1、基于密文的重复数据删除技术
由于同一明文经过不同的密钥加密后会产生不同的密文，因此系统对这些重复数据无法有效识别和删除，所以目前只能依赖特殊的加密方法即收敛加密，使相同的明文生成相同的密文，这样便可以进行重复数据删除操作，但是这种加密方法针对性强，无法适应海量数据的加密趋势，因此，支持删冗的一般性加密方法是一大技术挑战。
2、数据的可信删除
存储在云端的数据都会经过加密，因此，对此部分数据的删除只需要所有人都无法解密明文即可，这样就转换成为密钥的删除技术。2007年Perlman等人在文献中首次提出了可信删除（assured delete）的机制[4]，即通过建立第三方可信机制，将时间或是用户的某项特定操作作为删除的触发条件，使其可以在规定的时间后将密钥删除，这与张逢?吹热颂岢龅幕?于可信计算数据销毁机制本质是一样的。
三、技术挑战与重点突破方向
（一）公开审计数据安全难以保障
数据的公开审计需要提供相关内容进行检测，这期间重要数据，隐私内容就需要公开或是提供给第三方，数据安全控制难以保障。另一方面如何根据云端数据的时时更新，进行动态审计，也是技术的攻克难点。
（二）数据残留问题难以解决
如何实现数据的有效删除，是空间释放中面临的安全问题，无论是将数据放进垃圾箱还是交给专门的第三方处理，都可能会导致信息泄露；另外租赁到期必然要进行空间回收，数据是否有效删除直接带来了上一位与下一位租户数据之
间能否有效隔离开来以及数据隐私方面的问题。
（三）针对海量数据的加解密技术
目前的数据加解密技术不具有一般性特点，复杂度较高，针对海量数据的加解密必然会带来用时长、效率低、查询处理等多方面的问题。
四、总结
云计算异军突起，云存储作为云计算的技术支撑，其地位必然不必多说，从云端数据安全存储的总体发展情况来看，一些加解密技术已日渐成熟，但是还缺乏一般性；当前一些技术领域方面的研究如加解密、数据销毁、完整性审计等大多还是分开展开研究的，缺乏联合性；一些技术研究长期停留在实验和模型阶段，缺乏有效的实践。从发展方向来看，基于云端数据存储的自由特性，需要我们在保证数据安全的
前提下，尽可能的提高数据加解密的效率，降低时间复杂度，使密文搜索、空间回收、数据处理等操作成为可能，当然这需要政府、社会各界以及我们每个人的共同努力，我相信在不久的将来，我们一定可以将云端数据存储的优势更好的发挥出来，给大家带来更好的用户体验。
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云端数据存储安全技术分析 【摘要】随着网络的普及和互联网技术的深入发展，大数据时代已经到来，传统的数据存储方式灵活度不够、空间不足、在管理和数据处理方面也带来了种种难题，无法满足人们的工作需求。云端数据存储开启了数据存储的新形态，但是在人们欢庆其带来的种种便利之余，数据泄露的事故也层出不穷，这彰显了现行云存储技术的短板，也就使得很多企业对云存储望而生畏，在一定程度上增加了云端数据存储的推广难度，阻碍其发展。 因此清楚了解各种数据的安全需求，透彻的分析现行云存储方面的关键技术，了解其不足，才能明确未来技术的攻克方向，以最快速度走出云端数据存储的“魔障”。 【关键词】云存储数据加密密文访问控制完整性审计重复删除 一、云存储发展现状 随着网络的普及和技术的发展，我们已经进入海量数据时代，云计算应运而生，云存储是在云计算的基础上发展而来的新兴存储形态，因其容量大、可以不受时间和地域的限制对资料进行上传下载，而且还可以按需购买等优点受到许多企业、组织或是个人的青睐。很多公司都租用了用于企业
内部小范围的私有企业云，便于数据分析处理，节省数据管理方面的开支，降低了企业成本，而像华为、OPPO、vivo等很多做移动终端的大型企业也都向用户提供云服务，当然还有很多专门做云存储空间租用的企业，像我们经常用到的百度云、SaaS、360云盘等。据相关调查数据显示，全球公有云市场规模正逐年递增，云端数据存储正在得到越来越多的企业关注，同时吸引了大批资金用于开发与研究新的数据存储安全技术。 虽然云存储解决了很多难题，但是此起彼伏的数据存储安全事故也不断挑弄着我们的神经，例如2010年6月，苹果公司发生Ipad用户隐私数据泄露，2015年4月多省社保信息遭泄露，数千万个人隐私泄密等等，它让我们清楚的认识到在云端数据存储这种模式下，数据资料被上传至虚拟空间，使数据脱离了我们的实际操控范围，在数据的上传下载的过程中极有可能会被恶意改写或是盗取等引起数据安全事故，带来无法挽回的损失，这引起了用户对云存储提供商可靠性以及数据安全性的担忧[1]。基于此，我们大多数是采用数据加密的方式将数据放置云端，但是这样一来又使很多功能如数据检索、运算等难以实现，带来很多技术难题。 二、云存储关键技术 为了保证云端数据的完整性、机密性与可用性，打消用户的使用疑虑，促云计算快速发展，国内外企业和学者做了
海量空间数据存储技术研究作者：作者单位：唐立文，宇文静波唐立文(装备指挥技术学院试验指挥系北京 101416，宇文静波(装备指挥技术学院装备指挥系北京 101416 相似文献(10条 1.期刊论文戴海滨.秦勇.于剑.刘峰.周慧娟铁路地理信息系统中海量空间数据组织及分布式解决方案 -中国铁道科学2004,25(5 铁路地理信息系统采用分布式空间数据库系统和技术实现海量空间数据的组织、管理和共享.提出中心、分中心、子中心三层空间数据库分布存储模式,实现空间数据的全局一致和本地存放.铁路基础图库主要包括不同比例尺下的矢量和栅格数据.空间数据库的访问和同步采用复制和持久缓存.复制形成主从数据库结构,从数据库逻辑上是主数据库全部或部分的镜象.持久缓存是在本地形成对远程空间数据的部分缓存,本地所有的请求都通过持久缓存来访问. 2.学位论文骆炎民基于XML的WebGIS及其数据共享的研究 2003 随着计算机技术、网络通信技术、地球空间技术的发展，传统的GIS向着信息共享的WebGIS发展，WebGIS正成为大众化的信息工具，越来越多的 Web站点提供空间数据服务。但我们不得不面对这样的一个现实：数以万计的Web站点之间无法很好地沟通和协作，很难通过浏览器访问、处理这些分布于Web的海量空间数据；而且由于行业政策和数据安全的原因，这些空间资源
大多是存于特定的GIS系统和桌面应用中，各自独立、相对封闭，从而形成空间信息孤岛，难以满足Internet上空间信息决策所需的共享的需要。此外，从地理空间信息处理系统到地理空间信息基础设施和数字地球，地理空间信息共享是它们必须解决的核心问题之一。因此，对地理空间信息共享理论基础及其解决方案的研究迫在眉睫；表达、传输和显示不同格式空间数据，实现空间信息共享是数字地球建设的关键技术之一，GIS技术正在向更适合于Web的方向发展。本文着重于探索新的网络技术及其在地理信息领域中的应用。 3.学位论文马维峰面向Virtual Globe的异构多源空间信息系统体系结构与关键技术 2008 GIS软件技术经过30多年的发展，取得了巨大发展，但是随着GIS应用和集成程度的深入、Internet和高性能个人计算设备的普及，GIS软件技术也面临着诸多新的问题和挑战，主要表现为：GIS封闭式的体系结构与IT主流信息系统体系结构脱节，GIS与其他IT应用功能集成、数据集成困难；基于地图 (二维数据的数据组织和表现方式不适应空间信息应用发展的需求；表现方式单一，三维表现能力不足。现有GIS基础平台软件的设计思想、体系结构和数据组织已经不适应GIS应用发展的要求，尤其不能适应“数字地球”、“数字城市”、“数字区域”建设中对海量多源异构数据组织和管理、数据集成、互操作、应用集成、可视化和三维可视化的需求。 Virtual Globe 是目前“数字地球”最主要的软件实现技术，Vtrtual Globe通过三维可视化引擎，在用户桌面显示一个数字地球的可视化平台，用户可以通过鼠标、键盘操作在三维空间尺度对整个地球进行漫游、缩放等操作。随着Google Earth的普及，Virtual Globe已成为空间数据发布、可视化、表达、集成的一个重要途径和手段。 Virtual Globe技术在空间数据表达、海量空间数据组织、应用集成等方面对GIS软件技术具有重要的参考价值：从空间数据表达和可视化角度，基于Virtual Globe的空间信息可视化方式是GIS软件二维电子地图表达方式的最好替代者，其空间表达方式可以作为基于地图表达方式的数字化天然替代，对于GIS基础平台研究具有重要借鉴意义；从空间数据组织角度，Virtual Globe技术打破了以图层为基础的空间数据组织方式，为解决全球尺度海量数据的分布式存取提供了新的思路；从应用集成和空间数据互操作角度，基于VirtualGlobe的组件化GIS平台可以提供更好的与其他IT系统与应用的集成方式。论文在现有理论和技术基础上，借鉴和引入
信息存储的安全技术 朱立谷，任勇 （中国传媒大学计算机学院） 1.前言 随着数字信息的爆炸式增长，个人与组织对这些信息的依赖性不断增加，数据成为最重要的资产，而存储系统作为数据的储藏地和数据保护的最后一道防线，正逐渐成为整个信息系统的中心；此外，由于存储系统的网络化，被网络上的众多计算机共享，从而使存储系统变得更易受到攻击，存储系统往往成为攻击者的首选目标，达到窃取、篡改或破坏数据的目的；同时，数据在整个生命周期中会经过多个用户、网络和存储设备，存在多个可能的攻击点，数据在传输和存储过程中的安全性变得至关重要。 因此，人们对存储的关注中心发生了变化，在关心存储的容量、性能、可靠性和扩展性的同时，人们更关心存储的数据不被泄漏、篡改或删除，并在需要时候可以即时访问。 2.存储系统的安全 针对存储安全，SNIA（Storage Network Industrial Association，网络存储工业协会）给出了一个最基本的定义：保证数据在存储网络中的传输和存储的机密性（Confidentiality）、完整性（Integrity）和可用性（Availability）。机密性就是对抗对手的被动攻击，要保证数据不能被非法用户或未被授权用户复制和读取，或者即便数据被截获，其所表达的信息也不被非授权者所理解；完整性就是对抗对手主动攻击，数据不能被包括黑客、病毒和非法用户修改，防止信息被未经授权的篡改；可用性就是确保信息及信息系统能够为授权使用者所正常使用，要求在遇到包括攻击、灾难性事件等数据不能丢失。 存储系统提供的存储安全服务主要包括认证和授权、可用性、机密性和完整性、密钥共享和密钥管理施、审计和人侵检测等方面。 (1) 认证和授权。认证和授权是一个存储系统应该提供的最基本的安全服务，存储服务器在允许数据的生产者、消费者和管理者访问读或写之前，应该认证他们的身份是否合法，如果合法，则给一定的访问权限。认证可使用口令、数字签名和信息认证码等技术；授权可通过访问控制列表等或使用证书中列举了证书所有者的访问权限。 (2) 可用性。系统失效和拒绝服务攻击是难以阻止的，存储系统常采用复制与备份、冗余与容错等技术保证系统的可用性。
大数据存储技术研究 3013218099 软工二班张敬喆 1.背景介绍 大数据已成为当前社会各界关注的焦点。从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。 然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。 2.相关工作 为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。 在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的类似开源和
数据分析中常用得10种图表 1折线图 折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化得连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据得趋势。 表1家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1月68 45 139 84 252 2月33 66 166 88 265 3月43 79 160 94 282 4月61 18 115 65 194 5月29 19 78 42 126 6月22 49 118 63 189 图1 数点折线图 图2堆积折线图
图3百分比堆积折线图 2柱型图 柱状图主要用来表示各组数据之间得差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图与棱锥图。 图4二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据得大小还可以显示总量得大小。 图5堆积柱形图
图6百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数得百分比,该图得目得就是强调每个数据系列得比例。 4线-柱图 图7线-柱图 这种类型得图不仅可以显示出同类别得比较,更可以显示出平均销售量得趋势情况。 5两轴线-柱图 月份工资收 入(元) 其她收入 (元) 工资占其她收入得百分 比 1月5850 12000 48、75% 2月5840 15000 38、93% 3月4450 20000 22、25%
4月6500 10000 65、00% 5月5200 18000 28、89% 6月5500 30000 18、33% 图8两轴线-柱图 操作步骤:01 绘制成一样得柱形图,如下表所示: 图1 操作步骤02: 左键单击要更改得数据,划红线部分所示,单击右键选择【设置数据系列格式】,打开盖对话框,将【系列选项】中得【系统绘制在】更改为“次坐标轴”,得到图4得展示结果。
数据分析 我们设样本一为抽样总体，样本二为男生的抽样总体，样本三为女生的抽样总体。 一、生活费水平的分析 1. 对样本一的分析 由整理后输入计算机的数据，我们绘制出样本一生活费水平的频数分布表和直方图，结果如下： 样本一生活费水平的频数分布表 频率百分比有效百分比累积百分 500以下26 500-70024 700-9009 900以上6 总数65 由上图可以看出：样本一（即本科生抽样全体）月生活费500元以下所占频数最高。 样本一（总体）平均月生活费置信区间的构造表 One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 频数65
从上述分析可知：我们有95%的把握认为重庆工商大学本科生的月生活费平均水平在元~元之间。 样本一男生月生活费水平的频数分布表 Statistics 频数 N Valid38 Missing0 Mean Std. Error of Mean Std. Deviation 频数 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid500以下14 500-70015 700-9004 900以上5 Total38 由上图可以看出：样本二月生活费500-700所占频数最高，是月生活费的众数。分析众数后，我们进一步分析月生活费的平均水平，得出结果如下： T-Test
One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 频数38 从上述分析可知：我们有95%的把握认为重庆工商大学科生男生的月生活费平均水平在 元~元之间。 3．对样本三的分析 由整理后输入计算机的数据，绘制出样本三女生月生活费水平的频数分布表和直方图，结果如下： 样本三女生月生活费水平的频数分布表 Statistics 频数 N Valid27 Missing0 Mean Std. Error of Mean Std. Deviation
大数据存储方式概述 随着信息社会的发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着Internet的发展，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展，数据从GB、TB 到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。 一、海量数据存储简介 海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此，用户需要不断地扩张存储空间。但是，存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此，统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上，结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。 数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。 针对以上的问题，重复数据删除和自动精简配置两项技术在近年来受到了广泛的关注和追捧。重复数据删除通过文件块级的比对，将重复的数据块删除而只留下单一实例。这一做法使得冗余的存储空间得到释放，从客观上增加了存储容量。 二、企业在处理海量数据存储中存在的问题 目前企业存储面临几个问题，一是存储数据的成本在不断地增加，如何削减开支节约成本以保证高可用性；二是数据存储容量爆炸性增长且难以预估；三是越来越复杂的环境使得存储的数据无法管理。企业信息架构如何适应现状去提供一个较为理想的解决方案，目前业界有几个发展方向。 1.存储虚拟化 对于存储面临的难题，业界采用的解决手段之一就是存储虚拟化。虚拟存储的概念实际上在早期的计算机虚拟存储器中就已经很好地得以体现，常说的网络存储虚拟化只不过是在更大规模范围内体现存储虚拟化的思想。该技术通过聚合多个存储设备的空间，灵活部署存储空间的分配，从而实现现有存储空间高利用率，避免了不必要的设备开支。 存储虚拟化的好处显而易见，可实现存储系统的整合，提高存储空间的利用率，简化系统的管理，保护原有投资等。越来越多的厂商正积极投身于存储虚拟化领域，比如数据复制、自动精简配置等技术也用到了虚拟化技术。虚拟化并不是一个单独的产品，而是存储系统的一项基本功能。它对于整合异构存储环境、降低系统整体拥有成本是十分有效的。在存储系统的各个层面和不同应用领域都广泛使用虚拟化这个概念。考虑整个存储层次大体分为应用、文件和块设备三个层次，相应的虚拟化技术也大致可以按这三个层次分类。 目前大部分设备提供商和服务提供商都在自己的产品中包含存储虚拟化技术，使得用户能够方便地使用。 2.容量扩展 目前而言，在发展趋势上，存储管理的重点已经从对存储资源的管理转变到对数据资源
存储安全通常包括两层含义： 一是存储设备自身的可靠性和可用性(设备安全)。 二是保存在存储设备上数据的逻辑安全(应用安全)。 在搭建复杂的存储系统时，理想的数据保护解决方案必须解决业务对高性能与可用性的需求，能随环境伸缩．并利用新的存储技术．如磁盘阵列、NAS、SAN和快照技术等，在整个企业范围内实现跨平台管理，包括跨越多个操作系统及应用进行备份／恢复管理。 在传统软件领域分类中，存储管理与安全两者的界限比较明显．但随着应用的复杂程度愈来愈高，以及用户安全意识的提高，存储安全的问题更为复杂。存储管理过程中的安全需求也越来越强烈。 在这种环境下，存储软件和安全软件紧密结合成了大势所趋。就目前而言，通过收购和合并安全软件厂商大幅度提高存储安全性还有待时日。但就CA而言，从开始就将安全性作为存储解决方案的重要原则，因为具有同时拥有存储管理软件和安全管理软件的先天优势，可以从容地将安全技术与存储管理技术有机集成，以提高存储数据的安全保障。 要分析一个存储系统是否能够充分满足企业的数据安全需要，主要可以通过以下几点关键特性加以分析： ◆数据备份和容灾能力，这是存储安全保障的重要标志，目前存储管理领域也主要是就这些方面加强数据的安全性。 作为存储管理和安全管理领域的CA公司．在其BrightStor智能存储管理解决方案中．也体现出了对存储安全的充分考虑。 其BrightStor数据可用性解决方案．能提供全面的跨平台备份／恢复、灾难恢复、数据复制及故障切换、分层数据管理等诸多特性．能够帮助企业安全的管理数据资源．同时最大限度地实现数据存储和管理同业务目标的协调统一。 ◆抗病毒能力。在各种病毒层出不穷的环境下．对许多IT系统的管理员而言．怎样确保每天在系统中存取的数据不曾被病毒感染是个重要的问题． CA的数据可用性解决方案中最重要的产品之-BrightStor ARCsever Backup就 包括了一个集成的病毒扫描引擎．是一个集成反病毒能力的备份／恢复解决方案． 可以智能地对,6fi-~备份及恢复数据进行反病毒扫描．确保备份数据不受病毒的侵扰。病毒扫描引擎动态地更新病毒．保护用户的所有数据免于最新病毒的感染。 ◆数据加密能力。今年国外企业数据丢失案件频频发生．因此．除了要对数据进行备份．还需要保证存储设备上的数据在丢失后不至于带来更大的灾害。因此．要求存储系统对数据进行加密．以加强安全性。 针对这种情况．在CA的BrightStor AROsever Backup中集成了数据加密能力。系统使用：3~-$1 68位加密算法对备份到介质上的数据进行加密．通过网络传输数据时可对数据进行更好的保护．防止黑客侦听．
《数据收集整理》教材分析与重难点突破 重难点： 本节课教学的重点是用调查法收集整理数据，难点是用调查法收集整理数据的过程 突破建议： 1.挖掘情境内涵，理解“选择校服”的本质。 教学这部分内容时,教师首先要创设定校服的情境, 在叙述情境的过程中出示例1红、黄、蓝、白四种颜色，然后提问“选哪种颜色合适？”回答这个问题时，要让学生充分进入情境，真正参与进来。 首先让学生自己观察、思考、交流。在交流中可能大部分学生会选自己喜欢的颜色，因此五花八门。 然后教师要注意引导学生：刚才同学们是针对自己喜欢的颜色来确定校服的。谁来说一说什么是校服？从而引发学生思考、讨论。 最后使学生明确校服的颜色不是以个人的观点为主的，它需要统筹大家的意见。使学生明白，最合理的是选择大部分同学都喜欢的颜色。到底是什么颜色呢？这就需要确定4种颜色中哪种颜色是大多数学生最喜欢的，引出用统计解决问题的方法，即体现了统计的必要，也体现了统计的作用与价值，同时引发下个研讨内容。 2.抓住问题冲突，引出收集信息的方法。 本课解决问题的方法是抽样调查法，调查法是学生首次运用，学生没有这部分知识经验。因此在教学时先通过小组研讨制定解决问题的方案，然后通过全班交流，教师适时的引导从而制定好调查计划。
从研讨到制定计划这一环节中教师要注意倾听学生的发言，能够在顺应学生思维的前提下，顺思导学，引导学生总结解决问题的方法即调查法。 比如：当学生知道校服的颜色不是以个人的观点为主的，它需要统筹大家的意见后，引发学生思考：如何来听取大家的意见呢？ 学生的意见可能很多，预设到的答案可能是： （1）在学门口挨个询问？对此学生会反驳太麻烦了，全校人数太多，一天也问不完。 （2）打电话询问。 （3）听老师的。 当学生出现这样的问题时，教师不要立刻给出答案。而是把多种方法都呈现给孩子，让他们针对这些方法进行讨论，指出不足及修改的方案。在这样的前提下，教师抓住学生的一些有用信息进行引导，全校人数太多不好操作，我们可以划分成班级来统计，然后根据众多班级同学的想法来确定校服颜色。这样抽样调查的名词学生不会说出，但是他们会用自己的语言来描述即先调查人数少的同学的意见，在慢慢到人数多同学的意见，从而把这种方法具体的形象的让学生理解。 3.优化调查方式，便于统计。 在学生懂得调查本班同学的意见后，思考用什么方式来记录哪种颜色的人数呢？一般的方法举手、起立、投票等。让学生充分地想、说。可以引导学生多说几种方式，使其体会到调查方式的多样化。在
PB级大数据存储与分析解析 部门： xxx 时间： xxx 制作人：xxx 整理范文，仅供参考，可下载自行修改
PB级大数据存储技术与分析技术解读 2018年12月2日 目录 一、PB级大数据存储技术解读2 二、大数据分析系统应规避的问题5 三、剖析Hadoop和大数据的七误解8 四、6个优秀的开源文件系统助力大数据分析13 五、大数据与关系型数据库是否水火不容？NO (17) 六、大数据探讨：如何整理1700亿条Twitter发布信息？21 七、畅谈阿里巴巴的大数据梦26 八、Twitter利用Storm系统处理实时大数据35 一、PB级大数据存储技术解读 对于存储管理人员来说，大数据应该分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是——大数据存储是用于大数据分析的。然而，到目前为止这是两种截然不同的计算机技术领域。本文就重点解读一下PB级大数据存储技术，希望对您有所帮助。b5E2RGbCAP
越来越多的存储产品都在融入大数据的概念和功能，并使之成为产品的一大卖点。但对于从事存储管理的专业人员来说，对“大数据”在具体应用场景中的特点和区别有所了解。p1EanqFDPw 大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。DXDiTa9E3d 在快速变化的技术趋势中有两个特点需要存储管理人员重视起来。 第一，大数据分析流程和传统的数据仓库的方式完全不同，其已经变成了业务部门级别和数据中心级别的关键应用。这也是存储管理员的切入点。随着基础平台(分布式计算或其它架构>变得业务关键化，用户群较以往更加地依赖这一平台，这也使得其成为企业安全性、数据保护和数据管理策略的关键课题。RTCrpUDGiT
数据存储安全存在的灾难 整理： 想想你能猜出存储数据安全面临的第一大威胁是什么呢？如果你说是黑客或者惹事生非的公司内部人员，那你就错了。尽管恶意威胁是个老大难问题，但出于好意的员工更有可能在无意中泄露贵公司的存储数据，比如通过文件共享网络或丢失的笔记本电脑泄露数据。 实际上，安全咨询机构波耐蒙研究所（Ponemon Institute）的一项近期调查发现，粗心大意的内部人员无疑是数据安全面临的最大威胁，占到了所有泄密事件的78%。P> 在这篇特写报道中，你将了解一些最新的数据保护技术，不但可以保护公司内部的存储数据，还可以保护通过笔记本电脑、磁带及其他移动介质随意进出贵公司的存储数据。 遗憾的是，数据泄密事件对企业界来说已经成了一种生活方式。据美国身份失窃资源中心（ITRC）声称，2008年登记在案的数据泄密事件比前一年增加了47%。身份失窃专家兼加利福尼亚州欧文Identity Doctor公司的创办人Craig Muller表示，而那些事件只是媒体公开报道的事件。他说：“我经常接到电子邮件，说是哪家公司发生了泄密事件。” 公众绝对感受到了疼痛。在2008年波耐蒙研究所开展的一项调查中，美国各地的1795名成人调查对象当中超过一半（55%）表示，自己在之前的24个月里接到过至少两起数据泄密事件通知;8%的人表示接到过至少四起这类通知。 但是公司对于如何保护自己仍然心里没底。在波耐蒙研究所上个月发布的调查中，接受调查的577名安全专业人士当中只有16%表示，自己对目前的安全做法防止客户或员工的数据丢失或被偷表示有信心或很有信心。 提升信心的一个办法就是分析实际的泄密事件，并从中汲取教训。下文剖析了五种常见的泄密事件，并且给出了如何避免类似灾难的忠告。 一、设备被偷 回顾：2006年5月，为美国退伍军人管理局工作的一个分包商在家里丢失了笔记本电脑和存储磁盘后，有关2650万名退伍军人的个人数据被泄密了。后来两样东西都找回来了，相关人员也被绳之以法。联邦调查局声称，数据没有被窃取;但这起事件促使退伍军人管理局进行全面整改。然而，2007年1月发生了另一起泄密事件：当时退伍军人管理局在亚拉巴马州的一家医疗机构丢失了一台笔记本电脑，结果导致53500名退伍军人和130余万名医生的个人数据泄密。 代价：到2006年6月，退伍军人管理局每天花20万美元来运营呼叫中心，答复有关泄
郑州轻院轻工职业学院 专科毕业设计（论文） 题目保证数据的储存安全 学生姓名马贺 专业班级W 0 8 学号20080320 系别计算机 指导教师(职称) 吴彦国（高级讲师） 完成时间 2012 年05 月 25 日
保证数据的储存安全 摘要 随着网络技术的不断发展，越来越多的信息以存储的形式存在，尤其是随着网络存储(SAN与NAS)的发展，人们逐渐意识到存储安全的重要性。面对一个越来越开放的网络环境，高效安全的信息存储与传输已经成为网络经济发展必不可少的特性。由于黑客入侵、内部人员泄密、管理员权限的滥用等原因，很容易发生文件或资料丢失泄漏，由此造成的重大后果将是无法弥补的，通过安全存储技术的应用，在相当程度上能够有效地防止此类事件的发生，避免由于资料泄漏所造成的严重损失。事实上，一些统计资料表明，由于数据丢失和泄露造成的经济损失远远超过了物理受灾损失。安全的信息存储技术在其中扮演了突出的角色。开放式环境下的安全存储技术研究旨在面向开放式的网络环境，利用加密技术、身份鉴别与认证技术、访问控制技术提供安全的存储与传输能力，获取强大的信息安全保证。本文通过四个部分的论述，详细的阐述了数据存储和传输的安全的重要行及对策。包括第一部分,数据存储的产生与发展；第二部分, 数据的重要性；第三部分,是全文的重点部分，数据存储安全和数据传输安全；第四步对本文进行总结以及论述了网络安全的防护措施。 关键词：网络存储网络传输网络安全
Guarantee the data safe storage Abstract With the continuous development of network technology, more and more information is stored in the form of existence, especially with the network storage ( SAN and NAS ) development, people gradually realize the importance of storage security. Faced with an increasingly open network environment, efficient and safe storage of information transmission network has become an essential characteristic of economic development. As a result of hacking, internal leakage, administrator rights abuse and other reasons, is prone to files or data loss caused by leakage, the major consequences will be unable to make up, through the security storage technology application, to a considerable extent, can effectively prevent the occurrence of such events, avoid the information leakage caused by severe loss. In fact, some statistics show that, due to data loss and leak caused economic losses far exceeded the physical disaster losses. Secure information storage technique in which a prominent role. Open environment safe storage technology research aimed at the open network environment, using encryption, authentication and authentication technology, access control technique provides secure storage and transmission capacity, to obtain a strong information security assurance. In this paper, through the four parts of the paper, describes the data storage and transmission security important line and countermeasures. Including the first part, the emergence and development of network storage; the second part, the importance of data; the third part, is the key part of the full text, security of data storage and data transmission security; the fourth step in this paper summarizes and discusses the network security protection measures. Key words: network storage network transmission network security
第32卷第10期2011年10月 微计算机应用 MICROCOMPUTER APPLICATIONS Vol.32No.10 Oct.2011海量数据存储管理技术研究 刘阳成周俭谢玉波 （华北计算技术研究所地理信息与数据库研究室北京100083） 摘要：海量数据存储管理在各行业的信息化过程中越来越重要，受到了广泛的关注。综述了海量存储管理技术的研究及应用现状，介绍了一些关键技术，包括数据存储架构，分级存储，数据自动化归档，业务流程控制，并发设计，数据服务等，最后，结合当前海量数据存储管理技术，指出了海量数据存储管理面临的一些新的发展方向。 关键词：海量数据存储管理分级存储业务自动化并发设计数据服务 Mass Data Storage Management Technology Research LIU Yangcheng，ZHOU Jian，XIE Yubo （Department of GIS＆DB，North China Institude of Computing Technology，Beijing，100083，China） Abstract：Mass data storage management becomes more and more important in process of many areas.Key techniques about this inclu-ding storage structure，hierarchical storage，auto import，process control，concurrent design and data service were https://www.doczj.com/doc/008575623.html,st，combi-ning present development of mass data storage and management，it pointed out some new direction of it. Keywords：mass data，storage management，hierarchical storage，business automation，concurrent design，data service 海量存储管理技术得到了越来越多的关注和应用。随着各行各业信息化程度的提高，企业数据急剧膨胀，尤其是近年来卫星遥感技术的发展，海量数据存储管理在国民经济中应用的越来越广泛。结合近年来从事的海量数据存储管理研究及实际项目研发，谈谈海量存储管理的若干技术。 1存储技术发展 海量信息存储早期采用大型服务器存储，基本都是以服务器为中心的处理模式，使用直连存储（Direct Attached Storage），存储设备（包括磁盘阵列，磁带库，光盘库等）作为服务器的外设使用。随着网络技术的发展，服务器之间交换数据或向磁盘库等存储设备备份数据时，开始通过局域网进行，这主要依赖网络附加存储（Network Attached Storage）技术来实现网络存储。NAS实际上使用TCP/IP协议的以太网文件服务器，它安装优化的文件系统和瘦操作系统（弱化计算功能，增强数据的安全管理）。NAS将存储设备从服务器的后端移到通信网络上来，具有成本低、易安装、易管理、有效利用原有存储设备等优点，但这将占用大量的网络开销，严重影响网络的整体性能。为了能够共享大容量，高速度存储设备，并且不占用局域网资源的海量信息传输和备份，就需要专用存储区域网络（Storage Area Network）来实现。 目前海量存储系统大多采用SAN存储架构的文件共享系统，所有服务器（客户端）都以光纤通道（Fibre Channel，简称FC）直接访问盘阵上的共享文件系统（如图1所示）。数据在存储上是共享的，数据在任何一台服务器（客户端）上都可以直接通过FC链路进行访问，无需考虑服务器（客户端）的操作系统平台，存储区 本文于2011－07－26收到。
授课教案 班级：17计1班课程：office2010 授课教师：黄媚
教学过程设计 教学环节及 时间分配 教学内容师生活动设计意图导入新课 （ 3分钟） 讲授新课 （ 20分 钟） 通过一个与该节相同的例子观看， 导入本次新课。 第七章电子表格中的数据处理 7、2 数据处理与分析 7.2.1 数据的查找与替换 1、数据查找 单击任意单元格-开始-【编辑】组-查 找和替换-查找-在“查找和替换”的对 话框输入查找内容-选择“查找全部” 2、数据替换 单击任意单元格-开始-【编辑】组-查 找和替换-替换-在“查找和替换”的“替 换”对话框输入查找内容和替换内容- 选择“全部替换” 教师示范操作 学生认真听课并回 答教师提出的问 题。 当堂的师生互动 能让学生更能加 深对操作步骤的 印象，对其中运用 到的按钮印象更 深刻
序 选 7.2.2 数据排序 1、使用排序按钮快速排序 开始-【编辑】组-排序和筛选 表示数据按递增顺序排列，使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排列，使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格-数据-【排序和筛选】组-排序-确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式 数据包含标题——排序时保留字段名称 通过学生自主练习，提高学生动手操作能力。
7.2.3 数据筛选 1、自动筛选 按值列表、按格式、按条件 选择所需单元格-数据-【排序和筛选】组- “筛选”下拉按钮-选择所需值-确定 2、自定义筛选 选择所需的单元格区域或表-数据-【排序和筛选】组-筛选
[参考论文]大数据存储技术标准化论文大数据存储技术标准化论文 摘要:大数据作为信息化时代的战略新兴产业，发展速度势不可挡，虽然目前国内还没有大数据存储的统一标准，但国内很多公司关注并投入到这一领域。制定符合中国国情的大数据存储接口标准，对促进整个产业的稳定发展具有重要的现实意义。 1 引言 随着互联网Web2.0的兴起和云计算的发展，大数据的价值越来越受到人们的重视，人们对数据的处理实时性和有效性要求也越来越高。大数据的应用已经进入了各行各业了，如商业智能、公共服务、科学研究等领域。目前大数据的分析技术发展十分迅速，尤其是大数据分析平台Hadoop得到了各大厂商的极大关注，基于Hadoop平台进行的大数据分析、数据存储研究正在进行[3]。目前国际、国内尚未出现大数据分析的全流程标准服务和接口定义，本文研究的重点是根据国内大数据的实际现状，采用hadoop平台进行大数据存储处理的全流程分析以及各个功能模块进行对比研究，提出建立大数据存储的标准化体系的建议，有利于促进形成大数据存储的基础性标准，从而为产业发展提供了有力的保障。 2 大数据存储技术的种类 大数据可能由TB级(或者甚至PB级)信息组成，既包括结构化数据(数据库、日志、SQL等)以及非结构化数据(社交媒体帖子、传感器、多媒体数据)[2]。大部分这些数据缺乏索引或者其他组织结构，可能由很多不同文件类型组成。针对不同类型的海量数据，业 界提出了不同的存储技术。 2.1 分布式文件系统
分布式文件系统主要代表有Google的GFS和Hadoop中的HDFS。GFS是一个可扩展的分布式文件系统，是针对与大规模数据处理和Google应用特性而设计的，他运行在廉价的普通硬件上，可以提供高容错、高性能的服务。 HDFS是开源的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，运行在跨机架的集群机器之上，具有高吞吐量来访问大数据集应用程序。它采用了主/从结构，由一个NameNode节点和多个DataNode节点来组成，NameNode主节点是主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作;DataNode是集群中一般节点，它负责节点的数据的存储。客户端通过NameNode 向DataNode节点交互访问文件系统，联系NameNode获得文件的元数，而文件I/O 操作则是直接和DataNode进行交互的。HDFS允许用户以文件的形式存储数据，HDFS将大规模数据分割成多个64M为单位的数据块，采用数据块序列的形式存储在多个数据节点组成的分布式集群中。它具有很强的可扩展性，通过在集群中增加数据节点来满足不断增长的数据规模，同时它也具有高可靠性和高容错性，每个数据块在不同的节点中有三个副本，在海量大数据处理方面有很强的性能优势。 2.2 半结构化数据NoSQL数据库 NoSQL是一种打破了关系型数据库长久以来占主导地位的快速成长起来的非关系松散数据存储类型，这种数据存储不需要事先设计好 的表结构，它也不会出现表之间的连接操作和水平分割。他可以弥补关系数据库在处理数据密集型应用方面表现出的性能差、扩展性差、灵活性差等问题，NoSQL数据库了是作为关系数据库的补充。目前主流的NoSQL数据库有文档型数据库、列存储数据库、键值对(Key-Value)存储数据库。 (1)列存储数据库:列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合与批量数据处理和即席查询[1]。列存储将所有记录中相同字段的数据聚合存储，它通常用于应付分布式存储文件系统。典型的列存储数据库有Cassandra、
一、数据库知识 单项选择题 1. 数据库系统的核心是（B） A、数据模型 B、数据库管理系统 C、软件工具 D、数据库 2. 下列叙述中正确的是(C)。 A、数据库是一个独立的系统，不需要操作系统的支持 B、数据库设计是指设计数据库管理系统 C、数据库技术的根本目标是要解决数据共享的问题 D、数据库系统中，数据的物理结构必须与逻辑结构一致 3. 下列模式中，能够给出数据库物理存储结构与物理存取方法的是( A )。 A、内模式 B、外模式 C、概念模式 D、逻辑模式 4. SQL语句中修改表结构的命令是(C )。 A、MODIFY TABLE B、MODIFY STRUCTURE C、ALTER TABLE D、ALTER STRUCTURE 5. SELECT-SQL语句是(B ) 。 A、选择工作区语句 B、数据查询语句 C、选择标准语句 D、数据修改语句 6. SQL语言是( C )语言。 A、层次数据库 B、网络数据库 C、关系数据库 D、非数据库 7. 如果要创建一个数据组分组报表，第一个分组表达式是"部门"，第二个分组表达式是"性别"，第三个分组表达式是"基本工资
"，当前索引的索引表达式应当是( B )。 A、部门+性别+基本工资 B、部门+性别+STR(基本工资) C、STR(基本工资)+性别+部门 D、性别+部门+STR(基本工资) 8. 数据库DB、数据库系统DBS、数据库管理系统DBMS三者之间的关系是( A )。 A、DBS包括DB和BMS B、DBMS包括DB和DBS C、DB包括DBS和DBMS D、DBS就是DB，也就是DBMS 9. 下列有关数据库的描述，正确的是( C )。 A、数据库是一个DBF文件 B、数据库是一个关系 C、数据库是一个结构化的数据集合 D、数据库是一组文件 10. 下列说法中，不属于数据模型所描述的内容的是( C )。 A、数据结构 B、数据操作 C、数据查询 D、数据约束 11. 数据库管理系统能实现对数据库中数据的查询、插入、修改和删除等操作，这种功能称为( C ) 。 A．数据定义功能 B．数据管理功能 C．数据操纵功能 D．数据控制功能 12. 数据库管理系统是( B ) 。 A．操作系统的一部分 B．在操作系统支持下的系统软件 C．一种编译程序