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大数据集群-hadoop的安全防护作者：刘海卫来源：《中国新通信》2021年第16期【摘要】大数据产业是目前国家信息产业的重点发展方向。
越来越多的单位和企业都开始使用大数据系统存储重要且敏感的数据，这些数据是企业长期积累的财富，必须严密保护。
但是大数据系统也带来了全新的安全挑战，如果不能很好的应对这个挑战，企业的数据就会面临巨大的风险，势必会影响人们使用大数据系统的信心。
【关键词】 hadoop安全大数据安全计算机集群安全组件安全一、Hadoop面临的安全挑战大数据产业是目前国家信息产业的重点发展方向。
越来越多的单位和企业都开始使用大数据系统存储重要且敏感的数据，这些数据是企业长期积累的财富，必须严密保护。
但是大数据系统也带来了全新的安全挑战，如果不能很好的应对这个挑战，企业的数据就会面临巨大的风险，势必会影响人们使用大数据系统的信心。
Hadoop集成了数据采集、数据存储、数据分析、数据展示等各方面的多个组件，是目前最常用的处理大数据的架构。
但hadoop的安全性是比较差的，因为hadoop设计初衷是为搜索引擎建立网页索引，本来是在企业内部可信环境下使用的，安全并不是其重点考虑的问题，加上hadoop服务组件众多，所以hadoop平台天生就有认证分散，弱授权、弱审计且分散的特点，给安全工作带来很大的不便。
它面临的安全风险主要体现在以下几个方面：1.具有集群规模大、内部互信度高的特点，集群内部机器存在SSH免密登录的问题，因此只要集群内部一台机器被入侵，往往整个集群都沦陷。
2.系统是为了数据共享，所以是开放的，与之交互的外部应用系统和用户也可能是动态变化的，这会给大数据系统认证和权限管理带来很大麻烦。
3.系统组件多，且各个组件弱认证、弱授权、弱审计，存在着很大的安全风险。
4.系统内部能够动态扩容，新加入的机器也可能会带来新的安全隐患。
5.系统的存储、传输都采用明文形式，很容易造成信息泄露。
二、Hadoop安全防护研究针对hadoop集群规模大机器多、内部互信度高（存在SSH免密登录）的特点，我们设计了封闭的大数据集群安全架构。
1前言假设你的Openldap已经配置好并成功运行，本文只是介绍如何使Openldap使用Kerberos 来验证用户身份。
本配置在F C5上通过，在使用r h e时，很可能会有不同的情况。
2名词解释 K e r b e r o s 基于共享密钥的安全机制，由MIT发明，现在已经被标准化，最新是版本5，简称krb5。
Kerberos特别适合局域网络，Windows2k及以上系统的安全机制即基于kerberos。
Kerberos 有多个实现版本，本文使用的一个它的实现叫做m i t-k e r b e r o s。
S A S L 简单认证和安全层(Simple Authentication and Security Layer)。
也是一套RFC定义的标准。
它的核心思想是把用户认证和安全传输从应用程序中隔离出来。
像SMTP协议在定义之初都没有考虑到用户认证等问题，现在SMTP可以配置使用SASL来完成这方面的工作。
O p e n l d a p同样如此。
S A S L支持多种认证方法，比如 A N O N Y M O U S:无需认证。
P L A I N：明文密码方式(c l e a r t e x t p a s s w o r d) DIGEST-MD5: HTTP Digest 兼容的安全机制，基于MD5，可以提供数据的安全传输层。
这个是方便性和安全性结合得最好的一种方式。
也是默认的方式。
GSSAPI：Generic Security Services Application Program Interface Gssapi本身是一套API，由IETF标准化。
其最主要也是着名的实现是基于Kerberos的。
所以一般说到g s s a p i都暗指k e r b e r o s实现。
E X T E R N A L：认证已经在环境中实现了，比如S S L/T L S,I P S e c.C y r u s S A S L C y r u s-S A S L是S A S L协议最常用的一个实现。
第36卷 第5期2009年5月计算机科学Comp uter Science Vol.36No.5May 2009到稿日期:2008206213 本文研究得到国家自然科学基金(60473057,90604007,60703075,90718017)和高等学校博士学科专项科研基金资助课题(20070006055)的支持。
赵倩倩 硕士研究生,研究方向为安全协议的形式化验证;李舟军 教授,博士生导师,研究方向为进程代数理论、安全协议的形式化验证及数据挖掘;周 倜 博士研究生,研究方向为安全协议的形式化验证。
K erberos 5协议的形式化分析综述赵倩倩1 李舟军1 周 倜2(北京航空航天大学计算机学院 北京100083)1 (国防科技大学计算机学院 长沙410073)2摘 要 网络认证协议Kerberos 5提供三方认证机制,允许客户在单次登录的前提下实现对多个网络应用服务器的身份认证,目前该协议已得到广泛应用。
FreeBSD ,Linux 服务器以及微软公司的Windows 系列均采用该协议提供网络安全认证,因而该协议自身的安全性引起人们的广泛关注。
由于该协议采用时间戳机制,同时涉及4个参与方,协议的复杂度较高,如何对其安全性进行全面的形式化分析与验证,一直是安全协议分析领域的研究热点与难点。
目前国际上对其验证的方法主要分为两类,分别是基于符号模型的验证方法和基于计算模型的验证方法。
全面系统地介绍和分析了目前国际上对该协议的形式化验证工作,在此基础上简要介绍作者目前的研究工作。
关键词 Kerberos 5,形式化分析,认证性,保密性 Survey on Formal Analysis of K erberos 5ZHAO Qian 2qian 1 L I Zhou 2jun 1 ZHOU Ti 2(Depart ment of Computer ,Beihang University ,Beijing 100083,China )1(Depart ment of Computer Science ,National University of Defence Technology ,Changsha 410073,China )2Abstract Network Authentication Protocol Kerberos 5provides us with a third 2party authentication mechanism.The protocol was designed to allow a client to repeatedly authenticate herself to multiple network servers based on a single login.Nowadays this protocol has been widely used in Windows serials as well as FreeBSD and Linux system for net 2work authentication.As a result ,the security properties of it attract great attention.Since the protocol adopts timestamp and involves four participants ,how to formally analyze and verify its security comes to be a hot and hard research point.Many methods were carried out internationally ,which can be divided into two main approaches :one based the symbolic model and another based on the computational model.This paper introduced and analyzed typical formally work on ana 2lyses of Kerberos 5over the world across 2the 2board and systematically ,finally showed out our current research effort.K eyw ords Kerberos 5,Formally analysis ,Authentication ,Confidentiality 1 引言伴随开放网络系统的飞速发展,网络系统的安全性及可靠性面临严峻的挑战。
大数据平台建设方案随着互联网的快速发展，我们进入了信息爆炸的时代。
大数据作为新一代的核心驱动力，正逐渐成为各行业的重要资源。
在这个背景下，如何构建一个高效的大数据平台，成为了各个企业与组织亟待解决的问题。
本文将着重探讨大数据平台的建设方案，从不同的角度与维度入手，为读者带来深度思考与新的观点。
一、平台架构设计在构建大数据平台之前，我们首先需要设计一套合理的平台架构。
一个好的平台架构应该具备以下几个要素：1. 数据采集与存储层：这是大数据平台的基础，应该具备高效、稳定的数据采集与存储能力。
在采集层，我们可以使用各种数据采集工具和技术，如Flume、Kafka等，将数据从不同的数据源收集到平台中。
在存储层，我们可以选择使用Hadoop、HBase等分布式存储系统，确保数据的高可靠性和可扩展性。
2. 数据处理与计算层：这是大数据平台的核心，主要用于对数据进行分析与挖掘。
在这一层，我们可以使用各种计算框架和引擎，如MapReduce、Spark等，处理海量的结构化和非结构化数据，提取有价值的信息。
同时，可以采用机器学习和深度学习算法，对数据进行建模和预测，为业务决策提供支持。
3. 数据可视化与应用层：这是大数据平台的最终目标，将处理后的数据以可视化的形式展现出来，并应用于各个业务场景中。
在这一层，我们可以使用各种数据可视化工具和技术，如Tableau、PowerBI等，将数据转化为直观、易懂的图表和报表。
同时，可以开发各种基于大数据的应用程序，实现个性化的服务和精准营销。
二、技术选型与整合在搭建大数据平台时，选择合适的技术和工具非常重要。
不同的技术和工具在处理大数据的能力和效率上存在差异，因此需要进行合理的技术选型与整合。
1. 数据存储技术：在选择数据存储技术时，应考虑数据的类型、规模和访问要求。
如果数据主要为结构化数据，并且需要进行实时查询和分析，可以选择关系型数据库；如果数据主要为非结构化数据，并且需要进行批量处理和分析，可以选择分布式文件系统。
kerberos 跨域原理
Kerberos是一种网络认证协议，用于在计算机网络中实现身份
验证。
它的跨域原理涉及到几个重要的概念和步骤。
首先，Kerberos基于客户端-服务器模型，其中包括三个主要
组件，客户端、认证服务器（AS）和票据授予服务（TGS）。
当用户
想要访问网络资源时，客户端会向AS发送身份验证请求。
AS会验
证用户的身份，并生成一个加密的票据（Ticket-Granting Ticket，TGT），然后将其发送回客户端。
接下来，客户端使用TGT向TGS发送请求，请求访问特定的服务。
TGS会验证TGT的有效性，如果通过验证，TGS会生成一个用于
访问特定服务的票据，并将其发送回客户端。
最后，客户端使用这个服务票据向目标服务发送请求。
目标服
务会验证票据的有效性，如果通过验证，就会向客户端提供所需的
服务。
整个过程中，Kerberos使用对称密钥加密技术来确保安全通信。
这意味着客户端和各个服务器都共享一个密钥，用于加密和解密通
信中的数据。
总的来说，Kerberos的跨域原理基于票据和对称密钥加密，通过认证服务器和票据授予服务的配合，实现了安全的跨域身份验证和授权。
这种机制有效地保护了网络通信的安全性和隐私性。
