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云计算安全研究,通过维普数据库检索到的相关论文。

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简介:
云计算安全研究是当前信息安全领域中一个至关重要的研究方向,其意义和价值日益凸显。为了应对日益复杂的网络环境和不断演变的威胁,对云计算环境的安全问题进行深入的研究具有重要的现实意义和学术价值。因此,云计算安全研究被反复强调和重视。

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  • ——来自
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    本文基于维普数据库,探讨了当前云计算环境下的安全性挑战与解决方案,旨在为研究人员及行业从业者提供有价值的参考和借鉴。 云计算安全研究着重探讨了在云端环境中保护数据、应用程序和服务免受各种威胁的方法和技术。随着越来越多的企业和个人依赖于云服务来存储和处理敏感信息,确保这些资源的安全性变得尤为重要。本领域不仅关注传统的网络安全问题,如恶意软件防护和入侵检测系统,还特别强调身份验证机制的优化以及加密技术的应用以增强数据隐私保护。 此外,云计算安全研究还包括对新兴威胁模型的研究与分析,并提出相应的缓解措施;同时也致力于开发自动化的监控工具和技术来实时响应潜在的安全事件。通过不断改进和完善相关策略及实践手段,可以有效提升整个云生态系统的安全性水平,从而推动其持续健康发展。
  • 中大-
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    本论文深入探讨了云计算环境下大数据面临的安全挑战,并提出了一系列增强数据保护和隐私维护的技术策略。 大数据是一项持续发展的技术,在数据量急剧增加的背景下能够处理并存储大量且多样的信息,为科学与商业领域的客户及实验提供了丰富的知识资源。云计算则提供了一系列的功能支持,如可用性、可扩展性、可靠性以及容错能力,并构建了一个适合于合并和管理大规模数据集的环境。尽管大数据技术已经解决了许多现有的问题,但仍然存在一些挑战或差距需要改进和完善,比如数据异构性、安全性、灾难恢复机制、可伸缩性和隐私保护等问题尚未完全解决。 本段落旨在阐述大数据的概念及其特征分类,并通过云计算平台对这些概念进行深入分析和探讨其在安全方面的技术应用。此外,文章还进一步描述了这两种技术之间的相互关系。
  • 与隐私
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    本文深入探讨了在云计算环境下数据安全和用户隐私保护所面临的挑战,并提出了若干有效的应对策略和技术手段。 尽管云计算范式仍在持续演进和发展,但它近期获得了显著的动力。然而,安全性和隐私问题成为了其迅速普及的主要障碍。本段落探讨了因云技术独特特性而加剧的安全与隐私挑战,并分析这些挑战如何影响不同的交付及部署模式。此外,我们还讨论了解决这些问题的各种策略、现有的解决方案以及构建一个值得信赖的云计算环境所需的工作。
  • 环境中访问控制策略
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    本研究论文深入探讨了在云计算环境下,如何设计和实施有效的安全大数据访问控制策略,以保障数据的安全性和隐私性。通过分析现有技术的局限性,提出了一种新的访问控制模型,旨在提高数据保护水平的同时,满足不同用户的数据访问需求。 术语“大数据”指的是处理数据量庞大或极其庞大的情况。高容量的数据集合被称作大数据。在计算机科学工程领域,传统的硬盘和其他存储设备曾是存放大量数据的主要方式,它们的存储能力通常以千兆字节(GB)甚至太字节(TB)为单位进行衡量。 近年来,云技术的发展使得我们能够在云端更高效地管理和储存大规模的数据集。因此,在这项研究中,我将关注在云计算环境中大数据如何被安全有效地存储和访问的问题,并探索从云端获取大量数据的安全方法。 此外,我的工作还将涵盖现有文献中的研究成果及其所提出的算法。本论文的重点是基于属性的加密(ABE),这是一种能够确保云环境下大数据端到端安全性的重要技术。然而,在利用ABE构建访问控制机制时,如何有效地更新策略始终是一个具有挑战性的课题。
  • 于遥感中多模态
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    本文深入探讨了遥感领域内多模态数据检索的关键技术与应用挑战,旨在促进不同类型传感器数据的有效融合和智能分析。通过综合运用机器学习及深度学习方法,研究提高了大规模异构遥感图像、视频及其他地理信息的搜索效率和准确性,为环境监测、灾害预警等领域提供了有力的技术支持。 我们所处的世界本质上是多模态的:包括视觉场景、听觉声音、视频以及味觉体验。近年来,在计算机视觉文献中,处理多种模式数据的多模态应用,尤其是图像-文本检索(匹配),成为了一个热门且重要的研究领域。然而,大多数现有的遥感图像检索方法仍然依赖于传统的图像-图像匹配技术。 本段落旨在引起遥感领域的研究人员对最近的发展——即基于多模态数据检索(特别是图像与文本之间的匹配)的兴趣。这种方向之所以重要,是因为它对于人类智能而言至关重要,并且得益于深度学习技术的显著进步。通过强调当前研究中面临的三大主要挑战:多模态表示、相似性度量以及可用数据集的问题,本段落旨在帮助研究人员更好地理解视觉和文本内容之间的关联,并缩小不同模式(如图像与文字)间的语义差距。
  • 基于大机网络--.docx
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    本文为一篇关于计算机安全领域的学术论文,主要探讨了如何利用大数据技术增强和优化现有的网络防御机制,以应对日益复杂的网络安全挑战。通过分析大量数据,提出了提高系统检测能力和响应速度的新方法。 摘要:在大数据时代背景下,计算机网络安全面临病毒威胁、黑客攻击、系统性漏洞、钓鱼网站以及操作失误等问题,并且用户自身的安全意识不足也加剧了这些问题的严重性。因此,需构建有效的网络安全监测架构并安装防火墙以提升防护能力;重视培养网络管理人员的专业技能和综合素质;保障用户的账户信息安全;建立安全威胁预警机制,提高数据库加密水平与及时修复系统漏洞的能力,从而丰富防范措施、增强安全性。 关键词:大数据, 计算机, 网络安全 1. 大数据时代下的计算机网络安全问题 随着技术的发展,大数据的形成主要依赖于网络技术和用户信息共享。基于此背景,在讨论计算机网络安全时需考虑各种威胁形式以制定针对性防护策略。 1.1 病毒威胁 病毒具备自我复制、传染性及破坏力等特点,能够导致系统瘫痪或数据丢失。例如木马病毒在开放终端中广泛传播并快速繁殖,对用户造成严重危害。 1.2 黑客攻击 黑客的攻击方式主要有软件节点型和主动型两种类型。前者主要针对特定文件进行攻击而不被察觉;后者则直接全面入侵计算机系统直至其瘫痪或数据丢失。 1.3 系统性漏洞 在软件开发过程中,不可避免地存在某些系统缺陷或后门供非法分子利用,从而造成重大经济损失及安全威胁。 1.4 钓鱼网站 如果用户缺乏警惕心,在假冒正规的钓鱼网站上留下个人信息,则可能导致财产损失等严重后果。 1.5 操作失误 由于人为因素的影响,操作过程中可能出现错误甚至导致整个系统崩溃的情况发生。 1.6 用户网络安全意识薄弱 随着计算机技术的发展和新型病毒不断出现,增强用户的网络防护意识变得尤为重要。访问未知或不安全网站可能会使电脑感染恶意软件。 2. 大数据背景下的计算机网络安全防范措施 为了应对上述挑战,在大数据背景下应采取以下几项关键措施来加强计算机系统的安全性: 2.1 建立全面的网络安全监控体系,并安装防火墙 使用如腾讯电脑管家、360杀毒等安全软件进行实时网络检测,及时发现并警告潜在威胁。 2.2 加强网络安全管理团队的专业培训与发展 通过定期组织专业课程和绩效评估来提高员工的技术水平与职业素养,确保其能够有效应对各种挑战。 2.3 确保用户账户的安全性 鉴于每个账号密码的重要性如同现实中的身份证件一样重要,在大数据时代保护网络信息的隐私性和安全性显得尤为重要。
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    本文聚焦于高维度且变量间存在高度相关性的葡萄数据集的分析,提出了一种有效的降维方法,旨在提高数据分析效率和模型预测精度。 传统上,葡萄栽培者对研究葡萄叶与叶柄的生物化学特性和其光谱反射率之间的关系非常感兴趣,目的是为了了解果实成熟度、水分状况、营养水平以及疾病风险等信息。本段落中,我们使用330至2510纳米范围内的高光谱成像技术来评估葡萄园中的营养状态。这产生了一个具有大量变量的复杂数据集,并且这些变量之间存在高度相关性。 在多元统计建模过程中,识别有助于预测和解释营养状况的关键波段(或变量)至关重要。近年来,研究者开发了许多连续、无偏、稀疏并且准确的变量选择方法来解决这个问题。本段落中我们比较了五种不同的模型:弹性网回归、多步自适应弹性网回归、Minimax凹面惩罚回归、迭代确定性独立筛选以及用于波长变量选择的功能数据分析。 在进行了上述分析后,通过逐步回归进一步优化这些稀疏模型的预测性能。使用高维和高度相关的葡萄园光谱数据集进行比较研究发现,弹性网方法在变量选择方面表现最佳,并且能够提供最准确的预测结果。
  • 模型综述().pdf
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    本文为一篇关于三维模型检索领域的研究综述性文章,系统回顾了该领域的发展历程、当前技术及未来趋势,旨在为相关研究人员提供参考与借鉴。 在当前的信息化浪潮中,三维建模技术正在深刻地影响并改善着我们的生活。作为这一领域中的关键技术之一,三维模型检索被广泛应用于计算机辅助设计以及面部识别等多个方面。