大数据云计算下钢铁行业数据安全隐患与改善策略

大数据云计算下钢铁行业数据安全 隐患与改善策略

王辉 叶鑫 韩福君 孔维林

建龙西林钢铁有限公司 黑龙江省伊春市 153000

摘要：大数据云计算具有更强的数据计算能力，并且实现了远程处理终端与企业系统紧密连接的目标。原则上大数据云计算简化了数据处理以及信息存储的实施环节，方便随时获得终端网络提供的数据运算支持。大数据云计算的全面推广的同时也会增加威胁钢铁行业的潜在安全隐患，钢铁行业对于钢铁行业数据安全风险需要保持应有的警觉意识。目前面临大数据云计算的全新技术背景，有效实施数据安全保障的举措必须受到钢铁行业的重视。

关键词：钢铁行业；大数据云计算；数据安全；问题对策

　　引言

作为运行全新技术模式来讲，大数据云计算在实施数据处理的重要环节中占据关键地位。钢铁行业由于拥有了大数据云计算的手段提供支撑，则可以做到同时处理海量的网络运行数据，避免在实施数据处理时产生误差。并且，大数据云计算的手段还能为企业提供存储网络数据的全新技术方式，拓展了存储数据的总量与范围。因此在大数据云计算的当前阶段背景下，对于钢铁行业数据安全威胁必须保持良好的警觉性，进而充分体现了严格保障钢铁行业数据安全的重要意义。

1 大数据云计算在钢铁行业数据安全方面的技术优势

　　1.1实施全面的企业数据管理优势

在统一搭建云处理平台的前提下，网络终端企业不必分别查找各种分散性的网络数据信息，而是可以做到统一处理多种类型的网络数据与信息。因此可以判断出，大数据云计算具有简化处理数据环节的效果，充分保障了终端钢铁行业可以拥有充足的数据分析时间，并且方便了终端企业全面管理现有的数据信息资源。目前在云平台作为支撑的基础上，企业可以运用自动搜索的方式来查找相应数据资源，有助于企业随时了解网络平台范围的数据资源更新现状。

　　1.2减少数据处理增强数据处理能力。

数据处理成本决定于网络数据的处理方式，因而体现了云计算手段融入数据处理各个实施环节的必要性。钢铁行业通过搭建集成处理平台的做法，应当能够整合多种不同类型的网络数据资源，合理分配现有的数据处理资源。企业在具备合法访问身份的前提下，就可以随时登录网络云平台，进而达到了全面获取数据处理结论的目的。云平台可以增强处理各种网络信息的能力，确保平台处理结果具有良好的精确性程度。

　　1.3便于全面加快数据信息的处理速度。

云计算平台可以借助数据挖掘手段来处理大量数据，确保将原始的网络系统数据转换成为再次利用的数据资源。在人工实施网络数据处理的传统模式下，技术人员将会浪费较长时间用于统计各类的网络数据信息，并且造成了较多的人力资源消耗。但是与之相比，运用云计算与大数据整合的手段可以明显加快处理各类网络信息的速度，增强了信息处理的精确性保障，同时还可以达到缩短信息处理以及数据计算时间的效果。

2 大数据云计算环境下的钢铁行业数据存在的安全问题

1.1 数据访问安全性

　　 大数据信息的核心价值便是在于应用，存在应用便意味着进行访问。而大数据的特殊性便是在于通过云计算平台进行存储和挖掘，否则难以有效批量处理大宗数据内容。可以理解为，大数据产生价值的关键在于数据的处理，而数据处理的必要介质便是云计算平台。从其使用属性来说，云计算平台必须采取线上手段进行应用，由此则需要进行访问，继而必须通过网关才能够实现相关功能。但是，目前人类信息技术水平下，网关的安全性仍旧无法得到绝对的保障，即存在被侵入的可能性。所以，数据访问安全性已然成为大数据云计算环境下的核心问题。若防护机制不完善，或无法有效保障网关的安全性，侵入者甚至能够通过常规渠道侵入到云计算平台中。与此同时，访问安全也包括人为环境的安全，如使用者的操作失误，也可能让平台暴露，继而出现数据安全问题。

　　1.2 数据的隔离安全问题

　　 所谓的数据隔离，便是指在数据交互过程中，实现数据与外界环境相隔离的手段。目前采取主要的手段便是数据加密，继而确保数据在被他人获取时，不会被存在直接泄露的问题。但是，数据加密手段可能存在不同的进制，而任何有迹可寻的进制模式，都能够得到破解，其中的逻辑关系为加密手段越复杂，需要破解的时间也就越长。所以，目前数据的隔离安全问题根本无法得到保障，也就意味着数据的传输实则处于带有一定保护性的暴露状态。在此背景下，越为重要的信息在安全性上也就越低，越为重要的信息被攻击的可能性也就越高。

　　1.3 难以达到即时监控

　　 虽然云计算平台的数据管理属于线上状态，能够采取及时的安全防护和监督。但是，在进行安全管理过程中，实则无法实现及时监控。其原因主要在于数据形式的特殊性和复杂性，特殊性在于数据模式需要依据特定媒介的转换，否则无法进行统一挖掘，而转换的过程则属于无防备状态，所以数据安全并不理想。而复杂性则是在于数据的类型，由此也导致了云计算平台在构建数据库体系时，一直无法达成完善的状态。正是由于数据类型管理本身的不完善，在实施监督过程中必然难以准确及时估计到所有环节。

3 钢铁行业有效实施数据安全保护的具体对策

　　3.1严格控制访问云平台系统的行为

　　非法访问行为构成了侵犯企业数据隐私与数据安全的最重要威胁因素，因此目前必须运用监管非法网络访问的做法来防控网络数据丢失的不良后果，充分保護钢铁行业隐私。具体对于云平台系统在设置访问控制的基础上，网络终端企业应当启用自动筛选与甄别的云平台访问监管机制，从而保证云平台系统自动鉴别不法访问，方便企业对其实施必要的处理。从现状来看，对于非法访问行为应当设置强制性的访问控制，严格杜绝不法分子随意侵入网络平台并且盗取企业隐私的风险。对于身份认证的访问控制手段来讲，钢铁行业应当做到正确利用身份认证的措施，其中主要包含口令认证、面部特征认证与其他的访问认证途径。经过严格的前期访问认证环节，非法访问者将不再具有任何侵入网络系统的机会，避免了非法入侵造成的网络数据损失。目前对于多数的云计算系统而言，设置受控访问以及角色访问的两种访问控制手段具有明显的必要性。

　　3.2正确运用网络数据隔离技术

　　数据隔离技术的实施目标在于隔离非法入侵行为，企业对于需要进行加密处理的平台存储数据都应当实施严格的数据隔离处理，全面隔离关键的网络数据信息。在传输网络数据的环节中，企业对于访问网络数据的权限应当进行明确的设定，并且运用数据解密与数据加密的做法保护数据隐私，增强网络数据的安全防护保障。钢铁行业还要定期检测数据存储漏洞，全面防控存储漏洞风险。

　　3.3对于存储数据实施全面的加密处理

　　钢铁行业必须具备更强的数据安全防护认识，并且应当充分意识到数据隐私丢失造成的不良后果。钢铁行业在增强安全隐私意识的前提下，应当确保全面加密各类网络数据信息，通过设置访问密码的措施来保护数据安全。网络终端企业应当拥有唯一的密钥，并且在管理密钥与发放密钥的环节中实施统一的密钥监管措施。钢铁行业如果需要进行数据上传的操作，那么务必充分保证云计算以及云存储的安全性，避免随意发放密钥。网络终端企业对于重要程度较高的数据信息必须保留相应的数据备份，以防由于数据丢失而造成信息安全遭受损失，增强网络系统防护中的安全保障。

4 结语

　　保护钢铁行业数据安全的举措应当贯穿于大数据云计算的各个实施环节中，运用网络科技手段来搭建信息安全的重要屏障，隔绝外界风险因素给企业数据信息造成的安全隐患。在未来的实践中，技术人员针对大数据云计算的数据存储以及数据计算手段仍然需要不断加以优化，改进现有的数据安全存储技术。并且，作为钢铁行业本身也要增强保护数据隐私以及个人财产安全的意识，确保正确利用网络数据计算平台，增强对于钢铁行业数据安全的监管力度。

参考文献

　　[1] 王凤领.大数据云计算环境下的数据安全分析与对策研究[J].网络安全技术与应用，2019（6）：88-91.

　　[2] 徐刚.大数据云计算环境下的数据安全问题研究[J].科学技术创新，2019（7）：68-69.

　　[3] 郭鹏.大数据背景下云计算安全服务的构建模式研究[J].山东农业工程学院学报，2019，37（2）：37-38.