“yiduo0214”通过精心收集，向本站投稿了14篇浅谈云计算环境下企事业单位财务管理会计的信息化发展论文，这次小编给大家整理后的浅谈云计算环境下企事业单位财务管理会计的信息化发展论文，供大家阅读参考。
篇1：浅谈云计算环境下企事业单位财务管理会计的信息化发展论文
浅谈云计算环境下企事业单位财务管理会计的信息化发展论文
前言
云计算技术属于一种新型的科学技术，是在互联网基础上发展起来的。通过互联网将数据进行集中处理，可以实现数据上的远程交换与处理。在企事业单位中运用云计算技术，不仅能保证财务会计工作的顺利完成，同时也可以实现企事业单位的稳定发展。
1 云计算的作用
对于企事业单位来说，在日常的运行管理中包含了设备、人力以及资源等方面的管理成本。所以将云计算服务运用到企事业单位的财务管理中不仅可以降低成本上的绝对值，同时也可以实现资源的节约与人力物力上的节约，从而获取良好的经济效益。对于云计算来说，其最大的优势就是要借助最小的资源分配来满足企事业单位管理信息化的构建。在财务管理控制理念的影响下，企事业单位如果采取了云计算的管理方法，不仅可以减少对硬件设施建设上的投入，同时也可以借助云服务来实现在线上的云计算功能。将云计算服务运用到信息化工作中同时也可以减少成本上的支出，实现安全与专业化的服务。就控制成本来说，就是要创造出更大的价值。所以在云计算的有效运用影响下，可以有效提高企事业单位的经济效益，同时也可以保证自身管理思路上的通畅，实现运行结构上的优化。
其次，随着我国科学技术的不断发展，云计算也得到了快速的发展，在企事业单位中的财务会计管理上运用云计算可以满足长远发展的需求。在我国企事业单位管理水平快速提高的基础上，云计算服务为财务会计信息化提供了便捷，同时也为移动办公提供了可能。在云服务中可以为工作人员提供便捷的平台，只需要人们按照特定的软件来实现服务上的框架对接，就可以保证财务管理上的灵活性与自由性，这样也就提高了移动办公的效果。
最后，云计算还可以为企事业单位中的财务管理工作提供有效的交流平台。不论是在决策管理上还是在采购销售等方面上都可以在云计算中所提供的平台上进行有效的整合，同时也可以将企事业单位中的信息在线沟通与写作等成为日常的工作形式之一，这样也就加强了各个部门之间信息的有效交流，提高了工作的效果。
2 存在的问题
对于云计算来说，已经成为了重要的发展渠道之一，同时也充分展现出了对计算机进行有效整合的理念。在云计算的影响下，可以让计算机群组资源实现有效的利用，同时也可以在降低成本的基础上来为更多用户提供高品质的服务内容。但是通过简单的整合还是难以满足现阶段云计算中的全部运用功能，其中也就涉及到了许多的专业领域知识与技能。当前，云计算在我国依然处于发展的阶段，所以在云计算服务上还存在着许多的问题。
2.1 信息化建设上的不足
当前我国的云计算还不成熟，而这一问题也与供应商自身的专业技术水平等方面有着一定的联系。虽然在正式投入到使用以后，其实践方式等方面也比较简单，但是在早期的建设中还是需要一定的人力与物力等来提供支持，在资金与技术的投入上也相对较大。就我国来说，由于处于刚刚起步的阶段，如果没有足够的支持也就难以保证客源上的稳定，最终也就不能实现长远的发展。
2.2 形式上的不足
通过调查可以看出，由于在云计算供应商服务上主要运用到了财务会计管理中，并为财务会计管理提供服务。但是在实践中只是单纯的从财务会计管理信息化上出发，并没有从企事业单位的整体上来进行转化，这样也就将财务会计管理与整体发展区分开来了。随着社会经济的不断发展云计算已经成为了发展的主流之一，所以就要做好拓展工作，只有真正让云端成为企事业单位的管理平台，才能满足企事业单位发展的需求。
2.3 自身安全性上存在不足
对于信息技术来说，并不是绝对的安全，主要是受到了计算机技术自身特性所决定的。其虽然具备了相对的安全，但是并不是具备完全绝对的安全。也正是受到这一因素的影响使得云计算在企事业单位的实践与推广中受到了一定的影响。如受到自身安全性的影响使得整体信息容易出现外露，这样也就出现严重的后果。所以想要更好的运用与推广云计算，就要从技术与管理的角度上出发，提高其安全性。
3 发展的措施
3.1 提高运营供应商自身的技术与水平
由于受到云计算在我国刚刚起步的影响，所以也就使得我国现阶段的云计算运营商在资金的投入等方面上存在着一定的不足，这样也就使得我国在云计算技术水平等方面上有着较大的发展空间。所以为了保证运营商自身技术与水平等方面可以实现快速的发展，政府方面就可以积极与相关部门进行协调，在掌握好我国现阶段市场实际情况的基础上来制定出有效的整合措施，通过对资源、技术以及人才等多方面进行整合，可以解决好云计算技术在发展中存在的问题，同时也可以降低投资上的'风险，从而满足发展的需求。其次，对于我国来说，还要积极出台相应的扶持政策，以此来为云计算技术提供良好的发展空间，同时也可以建设出相应的发展园区，以此来开展示范项目，实现自主研发。
3.2 保证云计算服务的多样性
对于云计算平台来说，在研发的过程中就要积极与企事业单位部门加强联系，这样才能更好的满足管理上的需求，同时也可以在相应的平台上实现财务的决策与分析等工作。其次，对于云计算服务来说，还要做好适应与调节工作，这样才能满足信息上的沟通需求，同时也可以成为企业中的沟通平台，实现信息化的建设。最后，对于云计算工作来说，还要对市场进行分析，这样才能为企事业单位提供出定制化的服务，从而满足不同单位中的不同财务会计管理要求，实现多方面的发展。
3.3 确保服务的安全
对于财务信息管理来说，对企事业单位有着极为重要的影响与作用，因此，对于云计算平台来说，就要做好财务会计信息的安全保障工作，同时还要完善好财务工作。首先，要坚持找出技术水平上的问题，解决好存在的安全隐患。其次，是要坚持站在企事业单位的层面，及时对云计算的运营商资质进行有效的审查，同时还要在为企事业单位提供有效的信息化技术的服务。最后，对于云计算服务的安全性来说，还要坚持从我国相关法律与制度的层面上出发，为云计算技术提供出适宜的发展环境，这样才能促使云计算服务可以更好的运用到企事业单位的财务会计管理中去，从而满足信息化的发展需求。
4 结语
综上所述，云计算是科学技术发展下的重要产物之一，是一种全新的管理手段。相关人员需要明确财务会计管理工作的核心地位，同时还要与实际性业务实现有效的融合，这样才能保证企事业单位财务工作的效果。
篇2：分析论文：云计算环境下大数据
分析论文：云计算环境下大数据
1大数据处理流程
基本的大数据的处理流程可以分成数据采集、数据处理与集成、数据分析和数据解释4个阶段。首先获取数据源的数据，因为在数据源端的数据包含各种各样的结构，需要使用某种方法将其进行预处理，使数据成为某种可以用一种算法分析的统一数据格式，接着需要找到这种数据分析的算法，将预处理过的数据进行算法特定的分析，并将分析的结果用可视化等手段呈现至用户端。
1.1数据采集
大数据的采集是整个流程的基础，随着互联网技术和应用的发展以及各种终端设备的普及，使得数据的生产者范围越来越大，数据的产量也越来越多，数据之间的关联也越来越复杂，这也是大数据中“大”的体现，所以需要提高数据采集速度和精度要求。
1.2数据处理与集成
数据的处理与集成主要是对前一步采集到的大量数据进行适当的预处理，包括格式化、去噪以及进一步集成存储。因为数据采集步骤采集到的数据各种各样，其数据结构也并不统一，不利于之后的数据分析，而且，一些数据属于无效数据，需要去除，否则会影响数据分析的精度和可靠性，所以，需要将数据统一格式并且去除无效数据。通常会设计一些过滤器来完成这一任务。
1.3数据分析
在完成了数据的采集和处理后，需要对数据进行分析，因为在进行数据分析后才能体现所有大数据的`重要价值。数据分析的对象是上一步数据的处理与集成后的统一格式数据，需要根据所需数据的应用需求和价值体现方向对这些原始样本数据进一步地处理和分析。现有的数据分析通常指采用数据仓库和数据挖掘工具对集中存储的数据进行分析，数据分析服务与传统数据分析的差别在于其面向的对象不是数据，而是数据服务。
1.4数据解释
数据解释是对大数据分析结果的解释与展现，在数据处理流程中，数据结果的解释步骤是大数据分析的用户直接面对成果的步骤，传统的数据显示方式是用文本形式体现的，但是，随着数据量的加大，其分析结果也更复杂，传统的数据显示方法已经不足以满足数据分析结果输出的需求，因此，数据分析企业会引入“数据可视化技术”作为数据解释方式。通过可视化结果分析，可以形象地向用户展示数据分析结果。
2云计算与大数据分析的关系
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，是一种按使用量付费的模式。这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。目前，国内外已经有不少成熟的云计算的应用服务。数据分析是整个大数据处理流程里最核心的部分。数据分析是以数据的价值分析为目的的活动，而基于大数据的数据分析通常表现为对已获取的海量数据的分析，其数据来源可能是企业数据也可能是企业数据与互联网数据的融合。从目前的趋势来看，云计算是大数据的IT基础，是大数据分析的支撑平台，不断增长的数据量需要性能更高的数据分析平台承载。所以，云计算技术的不断发展可以为大数据分析提供更为灵活、迅速的部署方案，使得大数据分析的结果更加精确。另一方面，云计算的出现为大数据分析提供了扩展性更强，使用成本更低的存储资源和计算资源，使得中小企业也可以通过云计算来实现属于自己的大数据分析产品。大数据技术本身也是云计算技术的一种延伸。大数据技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括海量分布式文件系统、并行计算框架、数据库、实时流数据处理以及智能分析技术，如模式识别、自然语言理解、应用知识库等等。但是，大数据分析要走向云计算还要赖于数据通信带宽的提高和云资源的建设，需要确保原始数据能迁移到云环境以及资源池可以随需弹性扩展。
3基于云计算环境的Hadoop
为了给大数据处理分析提供一个性能更高、可靠性更好的平台，研究者基于MapReduce开发了一个基于云计算环境的开源平台Hadoop。Hadoop是一个以MapReduce算法为分布式计算框架，包括分布式文件系统（HDFS）、分布式数据库（Hbase、Cassandra）等功能模块在内的完整生态系统，已经成为当前最流行的大数据处理平台，并被广泛认可和开发应用。基于Hadoop，用户可编写处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个节点组成的大规模计算机集群上。
4实例分析
本节以电信运营商为例，说明在云计算环境中基于Hadoop的大数据分析给大数据用户带来的价值。当前传统语音和短信业务量下滑，智能终端快速增长，移动互联网业务发展迅速，大数据分析可以为运营商带来新的机会，帮助运营商更好地转型。本文数据分析样本来自于某运营商的个人语音和数据业务清单，通过Hadoop2.6.0在Ubuntu12.04系统中模拟了一个大数据分析平台来处理获得的样本。希望通过对样本数据的分析与挖掘，掌握样本本身的一些信息。以上分析只是一些很基本的简单分析，实际上样本数据中所蕴含的价值要远远大于本文体现的。以上举例意在说明基于云计算的大数据分析可以在数据分析上体现出良好的性能，为企业带来更丰富更有效率的信息提取、分类，并从中获益。
5结束语
基于云计算的大数据分析已经成为解决大数据问题的主要手段，云计算环境中的大数据分析平台部署需要综合考虑硬件、网络、软件等各方面的集成，使大数据的海量信息积累体现价值，显示云计算的性能优势，而没有云计算技术的支撑也不能进行高效和准确的大数据处理分析。最后本文通过一个例子来分析了基于云计算的大数据分析给企业带来的价值，由此可见，大数据需要云计算技术的深入挖掘，同时也促进了云计算技术的不断发展。
篇3：大数据环境下云会计的论文
大数据环境下云会计的论文
一、云会计面临的两大困境
云会计可以让企业将工作重心转移到经营管理上，而将会计信息化的基础建设和软件服务工作外包给互联网企业，这种模式所带来的优势和效率显而易见，将推动企业管理模式的转变和思维模式的转变。与此同时，要在企业中推广云会计的应用，还存在着急需突破的困境，这些困境不但制约云会计服务商的发展壮大，也无法消除企业采纳云会计的种种疑虑。首先是数据标准缺失困境。目前尚没有明确的指导性和约束性文件，云会计服务商只是凭着商业逻辑开发相关的软件并提供硬件基础服务，用户也只是根据自身需要选择相应的服务，至于是否符合未来云会计数据的要求，则无暇顾及。各厂商在开发产品和提供服务的过程中各自为政，为将来不同服务之间的互连互通带来严重障碍。例如，用户将数据托管给某个云会计服务商，一旦该服务商破产，用户能否将数据迁移至另一个云会计服务商？如果用户将数据同时托管给多个云会计服务商，能否便捷地执行跨云的数据访问和数据交换？目前在数据的处理标准方面还没有具体的突破，尤其是在数据汇集以后，如何整理？如何分析？如何访问？是三个密切联系又急需解决的问题。在大数据环境下，数据该如何共享？如何保持一致性？也必须有标准来支撑。另外，数据的质量标准是保证数据在各个环节保持一致的基础，这方面的缺失使数据的应用范围受到极大约束。由于数据标准的缺失，导致云会计的应用及服务标准也难以制定，如何对不同云会计服务商提供的服务进行统一的计量计费？如何定义和评价服务质量？如何对服务进行统一的部署？这些问题也使得云会计的普及举步维艰。其次是安全问题困境。云会计的安全不仅涉及当事企业，也与许多第三方企业的利益息息相关，这个问题解决得好，可以极大地促进云会计的发展，否则将使涉事企业面临经济、信用等多方面的巨大损失。一是存储方面的安全问题，云会计的存储技术运用虚拟化及分布式方法，用户并不知道数据的存储位置，云会计服务商的权限可能比用户还要高，因此云会计的数据在云中存储时，如果存储技术不完善，那么会计信息面临严重的安全隐患。二是传输方面的安全问题，传统的会计数据在内部传输时，加密方法一般比较简单，但传输到云会计服务商的云端时，可能被不法用户截取或篡改，甚至删除，将导致重大的损失。
二、数据标准困境的解决方法
要解决云会计中的数据标准困境，必须厘清数据标准的制定原则和制定思路，才能推动云会计的健康发展。
（一）数据标准的制定原则
云会计的最大特点是数据海量、数据互通、数据复杂等不同于以往会计信息系统中的结构化数据格式，是一种大数据的表现形式。标准化的云会计数据不但有助于解决“信息孤岛”问题，更可以大大降低数据的使用成本、软件的兼容成本等。在制定标准化数据过程中，要树立高效性、可用性、经济性三者互相协调的观念，既要反对简单沿用他国标准的做法，也要摒弃完全定制化的观念，要坚持可持续、可协同的标准化思路。高效性是指云会计的数据标准要使得产出投入比最大化，如系统方面的投入与系统运算能力是否协调，存储空间的效率是否高效，数据中心的能源消耗是否最小化，设备的维护成本是否最低等；云会计的高效性直接影响到云会计服务商与企业用户的可持续发展，否则许多投入成本可能会演化为沉没成本。可用性是指云会计的数据标准不仅使云会计服务商能够满足用户当前的需求，而且能够不断升级，满足用户的未来需求。可用性越好，那么在发生业务变动时，系统的迁移性越好，即使在发生系统故障时，恢复时间也能最短化。经济性要考虑全周期的成本，如标准建设的成本、标准应用的成本等，另外一个值得注意的是用户的学习成本，虽然它不一定直接与用户的经济成本挂钩，但会影响到用户使用系统的积极性，一个难以掌握、难以使用的标准终究会遭到用户的抛弃，没有长久的生命力。
（二）数据标准的制定思路
鉴于以上所阐述的数据标准的制定原则，建议按照“官方引导，协同制定，继承扩展”的思路来制定数据标准。云会计的数据标准不仅是个别企业的标准，而且关系到所有企业能否相互交换、相互沟通的基础性工作。单纯由官方（协会或政府）统一进行设计，再把标准无偿地开放给社会使用，其优点是工作效率高、设计成本低，但标准并非直接来源于会计工作的实际情况，标准的客观性略差，可行性较低。单纯由民间设计，企业按照实际会计工作需要自主制定，再以某种收费或免费的方式向其他企业开放，其优点是标准相对客观，可行性较高，但整体的社会成本较高，推进速度慢、公信力差。这两种方式均难以克服固有的缺点，因此最好的方式是将官方的公信力和民间的积极性相结合，协调各方资源，协同制定数据标准，以公共产品的形式免费供给各企业使用。为了推动我国会计信息化的蓬勃发展，我国早在就制定并发布了《信息技术会计核算软件数据接口》（GB/T19581－）国家标准。于6月又发布了更新版的《财经信息技术会计核算软件数据接口》（GB/T24589-）系列国家标准。随着国际上以XBRL（可扩展商业报告语言，eXtensibleBusinessReportingLanguage）为基础的会计数据标准的诞生，我国于2010月发布了《可扩展商业报告语言（XBRL）技术规范》（GB/T25500.1-2010）系列国家标准和《企业会计准则通用分类标准》。由此可见，我国在会计数据标准的制定和应用方面始终走在国际的前沿，尤其是GB/T24589-2010系列标准，不仅包括了会计科目、会计账簿、记账凭证、会计报表，还涵盖了应收应付、固定资产等内容，填补了国内标准化方面的空白，即使在国际上也处于领先的地位。因此此类标准既具有社会意义，也具有经济意义；既推动国内会计事业的发展，也能助力国际会计事业的发展。因此，建议对该标准的实际应用情况进行跟踪研究，确切了解标准的应用效果和应用质量等，收集企业的反馈意见，发展并完善，结合云会计的特点，制定新版的标准，在国内推广的同时，也将其贡献给世界标准化组织，为其他国家或世界性组织提供参考。
（三）制定数据标准的具体建议
大数据环境下，为了使云会计真正高效、廉价地为企业服务，使云会计的有关应用早日落到实处，本文尝试提出制定数据标准的若干建议。基础性标准。基础性标准是原则性的、指导性的，为整体的标准体系提供总则规范、专用术语及参考架构等，目的`是为建立庞大的标准体系打下基础，起到统一、规范的作用，并为将来的标准建设提出原则性指导意见。数据的处理标准。数据的处理包含了数据整理、数据分析和数据访问三个部分，相应地就要制定数据整理标准、数据分析标准、数据访问标准。数据整理标准是指在数据采集汇聚后，初步的处理方式和方法，细分后又包含数据表示、数据注册和数据清理三类标准。数据分析标准主要针对大数据环境下数据分析的性能、功能等提出具体指标，并进行规范。数据访问标准则要求制定标准化的接口及共享方式，最大化地扩大数据的应用范围。数据的质量标准。数据的质量标准针对数据质量提出具体的管理要求和指标要求，确保数据的质量，使其在产生、存储、交换和使用等各个环节中保持一致，并对数据全生命周期进行规范化管理，一般应该包括元数据质量标准、质量评价标准和数据溯源标准三类。应用及服务标准。应用及服务标准主要是针对大数据提供的应用和服务，在技术、功能、开发、维护和管理等方面进行规范，主要包括开放数据集和数据服务平台两类标准。其中开放数据集标准是为了向第三方开放数据而制定的规范标准，数据服务平台标准是对大数据服务平台所提出的功能性、维护性和管理性标准。
三、安全困境的解决方法
云会计的应用使得用户与会计信息的物理存储位置产生空间上的分离，在通过互联网传输、储存和使用数据、信息的过程中，安全问题成为企业关注的一个重点，云会计服务商必须构建完善的安全管理机制，并随着技术的发展不断改善，才能保证企业获得安全的云会计服务。云会计的安全问题首先体现在会计信息的传输阶段。在企业内部传输时，在适当的物理措施和制度保证基础上，通过简单的加密就可以保证信息的安全。但会计信息一旦要传输至云中时，那么会计信息的安全性就受制于云会计服务商。由于云会计的信息传输载体是互联网，传输过程中信息可能被非法截留，甚至被篡改。第二个问题体现在会计信息的存储方面。云会计的应用可以使企业便捷地获得并处理会计信息，但云会计采用了虚拟化的分布式方法，用户并不清楚会计信息的存储位置，不法分子可能会对云端的会计信息发起攻击，盗取或篡改其中的信息。第三个问题体现在会计信息的使用阶段。作为商业机密，会计信息的使用对象一般是与财务密切相关的工作人员或企业管理人员，在日常工作中，保密不周、人机分离、密码过于简单、角色划分错乱、权限错配等都会使会计信息泄露出去。建议从以下包含技术手段及管理手段的七个方面展开工作，解决云会计的安全问题。
（一）研发云会计的大数据水印技术
以往为了加强对多媒体数据的版权保护，数字水印曾经是一种主要的加密手段，在不影响使用的前提下，将标识信息以隐蔽的方式插入到多媒体数据载体的内部。但云会计中的大数据具有无序性、动态性等特点，在其中插入水印要非常谨慎，其前提是会计大数据中存在冗余信息。可以将少量水印信息嵌入到会计大数据的冗余信息位置上，既可以识别出大数据的所有者及使用对象，也有利于追踪分布式环境下的泄密者。
（二）研发会计大数据的溯源技术
由于云会计数据的来源繁杂多样，有必要记录这些数据的来源以及传播和计算过程，可以采用数据库领域的数据溯源技术，通过标记法对数据进行标记，记录数据在云端的查询与传播历史。数据溯源技术应用于云会计中还需要解决以下两个问题：（1）数据溯源是否危及隐私保护。数据溯源要分析会计大数据的来源，而数据来源本身就是非常敏感的隐私数据，这样的溯源可能无法获得用户的谅解。（2）数据溯源的自身安全保护，当前大多数大数据溯源技术并未充分考虑安全问题，如标记本身是否正确、标记与数据之间是否绑定等，而大数据的高速性、大规模、多样性等特点使之更难解决。
（三）加强用户身份及会计云身份的认证
在云会计的应用中，除了对用户身份的认证外，还必须设置对会计云的身份认证，只有这种双向认证得到有效落实，云中的数据才能被安全地合法访问。首先，会计云是一个海量的分布式系统，拥有庞大的用户群体，具有动态性和跨区域的特点，很难对违法数据进行跟踪和管制。如果云会计服务商不能对用户进行严格的认证，就会给恶意攻击者留下可乘之机。因此无论用户在何处登录，云会计服务商和应用程序都要验证用户的合法身份。其次，为达到欺诈目的而在互联网上驻留的“黑会计云”也将不断涌现，用户可能遭到恶意软件的攻击，也可能会被网络钓鱼。因此用户在使用会计云之前，必须对会计云的身份进行验证。为了达到用户与会计云的双向认证，必须建立跨云认证模型，实现用户与会计云之间安全且高效的互相认证，确保双方的数据安全。
（四）制定用户可验证的数据存储方案
用户把自身的数据存储在云中，就必须依赖云会计服务商确保数据的安全性，但在外包服务的商业模式下，云会计服务商的可信度难以评估，很难让用户相信自己的数据被云会计服务商正确地存储、处理，为此云会计服务商必须制定用户可验证的数据存储方案。云会计服务商可以建立一种动态化更新及开放式验证的数据完整性核查方案，确保数据的完整性及可恢复性，使用户随时可以知晓存储在云中的数据的正确性，即使在数据遭到一定程度的损坏时，也能从会计云中取回全部数据。在此基础上，拟订数据泄露的问责方案，使用户在怀疑数据遭到泄露时，可以核查甚至追究云会计服务商的相应责任。
（五）设置动态数据的安全保护机制
在功能日益复杂的情况下，云会计的应用程序也不断大型化，云会计服务商的安全保护经验和技术水平也参差不齐，为用户提供的应用程序肯定会存在各种安全漏洞。在云会计为多个用户提供服务的环境下，一个相同的服务进程要处理多个用户的数据，如果应用程序存在安全漏洞，那么个别的恶意用户就有机会盗用其他用户的权限，窃取数据和商业机密，所以应该设置防止非法用户恶意操作的动态化数据安全保护机制。可以对数据流进行分散控制，一方面对数据进行细粒度标记；另一方面基于数据流策略对数据的流向进行约束，从而实现在相同的服务进程中对不同的用户数据进行隔离，达到保护数据的目的。
（六）建设可信的会计云计算平台
在云会计环境下，用户将数据及计算全部托管到云端，不仅无法对自身的数据进行控制，更无法对云会计服务商的计算过程进行监督，为了达到用户对云会计信任的目的，云会计服务商必须通过一整套安全技术手段，建设用户可以远程监督的云会计计算平台，从而提高用户的信任度。可以通过建设虚拟的可信云会计计算平台，为数据存储及会计核算中的所有数据提供可信的运行环境。
（七）建设管理、心理、法律三个安全软屏障
除了上述各种技术手段保障云会计的安全外，还应该从管理、心理、法律三个方面建设安全软屏障，从而达到“软硬结合”的境界，全方位保障云会计的健康运行。
1.管理软屏障。
作为高端的会计信息化系统，云会计的安全保障离不开“三分技术，七分管理”，对物理设备和从业人员进行严格管理。对物理设备既要做好外围隔离工作，也要在移动和更换过程中严格控制。对从业人员建立严格的身份控制和权限划分，不同级别的从业人员只能访问权限内的数据。经常更换用户名和密码，对数据访问行为进行严格记录。云会计服务商不能获取用户的会计数据，只能操作工作权限内的数据。
2.心理软屏障。
利用各种宣传手段对用户和管理人员进行软约束，使其了解云会计的安全特点和自身应该严守的工作规范，避免由于误操作和恶意操作给云会计带来各种威胁。
3.法律软屏障。
云会计的安全需要法律作为后盾，对云会计服务商及其他责任主体的行为进行约束和规范，确保云会计安全的技术手段和各种软屏障手段得到严格执行，从而保障云会计的隐私和数据使用权不被误用。
篇4：云计算环境下的网络技术及其发展论文
云计算是以互联网技术为基础的,进行信息资源的整合和优化,进而通过云软件进行统一的数据整理。在云计算环境下,扩展、延伸了用户资源,使用户信息不在受到限制和制约,起到一定的积极作用。但是,云计算的应用也为网络安全技术带来了一系列问题,不容忽视,我们要予以正确的处理方法,从而推动网络数据大时代的稳定发展。
1云计算在信息时代实施的特点
1.1虚拟化技术
云计算就显著的特征便是虚拟化特点,是一种虚拟化资源。具体包括了资源虚拟化和应用虚拟化两个方面。利用虚拟化技术的形式实行监督与管理,更利于操作过程中的扩展、移动以及备份等等方面。
1.2延续扩展性
目前,众多的软件与硬件都对虚拟化有了一定程度上的应用,而且可以同时运用不同硬件厂家的产品和低配的机器物件,都可以获得高性质的效能。
1.3高度依赖性
虚拟化技术可以对客户的应用程序进行开放式管理,就算是单独的服务器发生故障,也会有其他的配置来应用,重在确保应用程序的正常运作。
1.4信息资源的共享性
在云计算业务中,可以提供对计算、存储、社交以及软件等多种IT基础设施资源的服务,使信息资源更加清晰、透明,保证了网络技术信息资源的共享性。
篇5：云计算环境下的网络技术及其发展论文
(1)云计算是一种全新的计算服务模式,是计算技术的一次重大变革。无论对于计算机领域,还是各个行业领域来说,都会产生极大的推动作用,以提供更良好的发展机遇。(2)通过云计算,用户可以根据自身的发展需要,来进行选择,使用成本较为低廉,而且还能大幅度地降低升级硬件软件的费用[1]。(3)云计算在网络技术平台中具有强大的存储和计算能力,能够完成以前不能完成的信息处理工作,提供更广阔的智能化应用;(4)机遇与挑战并存的局面。云计算在网络技术的推广和发展,对人们的日常生活的影响越来越深刻。是一种新生的事物,具有强大的生命力和发展潜力。与此同时,新的需求不断出现,例如:实时搜索、社交网络等方面的应用,将给云计算带来新的挑战。
3云计算环境下影响网络安全的威胁因素
3.1网络威胁因素
在云计算环境下,使用不善会造成一定的风险威胁,主要有以下三个方面:(1)信息数据被盗窃。在云计算环境下,一旦用户的相关数据被恶意窃取或盗听,使个人信息的安全性受到严重的威胁和控制。(2)信息数据被修改。在云计算环境下,未经用户同意而对数据进行改动和删除,进而导致数据的完整性和统一性遭到破坏[2]。
3.2存储威胁因素
(1)用户数据保密工作不够系统、完备,一旦计算机遭到破坏和恶意攻击,就会使数据安全受到极大的挑战;(2)数据备份一旦丢失,就会影响到整体的信息数据,很难得到恢复和改良。
3.3身份验证威胁因素
(1)对合法用户已经验证的信息并进行窃取,会出现用户信息泄漏,影响数据安全;(2)通过第三方信息服务设备盗取用户信息;(3)一些用户利用非正常手段进行信息操作行为。
3.4数据安全审计威胁因素
在云计算的数据安全审计中,审计记录如出现不清晰、不准确的现象,会导致审计作用不能得到最大程度地发挥和利用。
篇6：云计算环境下的网络技术及其发展论文
4.1增强网络技术的监督管理职能
通过实施一定的网络技术监管手段,进而保障云计算环境下用户的安全和稳定,营造安全、和谐、顺畅的.云计算环境,主要的网络技术手段如下:(1)及时更新信息软件,以防安全威胁的侵入;(2)建立健全云计算安全防御体系建设,对风险进行事前防御;(3)加强网络安全技术的研发工作,根据存储中存在的数据风险,提高数据存储安全性能。
4.2优化身份验证和访问机制
要加强第三方认证体系的建设,建立健全全方位、多样化的认证形式。可以考虑引入指纹和语音技术来进行验证,如出现非法认证出现,要及时追踪、严查。在访问机制上,要不断完善访问机制,用户的权限和空间需求有着明显的差异性特征,因此,十分有必要建立完整统一的访问机制。
4.3深入审计与网络环境检测
建立完善、全面的信息审计机制,对用户的操作采用科学、准确的记录方式,并且要加强日志分析,方便用户一旦出现违法操作行为能够及时进行报警跟踪。在审计制度的建立上,要将内部与外部有机地结合起来,在保证用户数据保密的基础上,制定防范风险的安全保障机制。此外,在数据传输的过程之中,要采用严密的加密防护措施,避免在传输过程中出现数据泄漏。
5结语
综上所述,云计算是网络技术发展的必然趋势,势在必行,顺应了互联网信息化时代的变革和创新。但是。在实践的网络技术应用中,依然存在着较多的问题和不足,我们要不断制定改进措施及对策。要不断与时俱进、开拓创新,积极向国外先进信息数据资源进行学习和借鉴,从而不断完善云计算在我国网络技术的应用和发展,为公众营造广阔、安全的信息使用环境,将可持续发展战略贯彻到实处。
参考文献
[1]徐晓,钟义伟.云计算环境下的网络技术分析[J].信息与电脑(理论版),(12):21-22.
[2]闫盛,石淼.基于云计算环境下的网络安全技术实现[J].计算机光盘软件与应用,(23):168-170.
篇7：云计算环境下信息安全对策论文
摘要:论文旨在增强云计算环境下的信息安全性，从云计算概念和规范核心的概述为依据分析了云计算服务模型和云计算发布模型，从安全边界、数据安全及数据应用安全三个角度分析了云计算环境下信息安全问题，进而总结了云计算环境下信息安全问题的解决对策。
关键词:云计算;信息安全;解决对策
云计算是互联网和计算机技术融合下的产物，现阶段呈现出大规模化和集约化发展，直接影响着各行各业的发展。当然云计算正以庞大的数据铺天盖地地走进人们的日常生活和工作中，为人们的信息交流及生活工作提供便利时也不可避免地存在着一定信息安全隐患。如何提高云计算环境下信息安全性成为人们高度重视的一个焦点，对此论文就云计算环境下信息安全做了简要分析和研究。
1云计算的相关概述
云计算经美国国家标准技术研究院推出以后，在业界具有颇高的认可度，并对云计算定义为一个模型，可以按照实际需求访问可配置计算资源，这个计算资源包括一些服务器、网络、应用程序、存储设备和相关服务等。一般来说，云计算具有广泛的网络访问、按需的自我服务、快速的弹性能力、资源池及可度量的服务这五个本质特点。
1.1云计算服务模型
云计算服务模型主要有软件即服务、平台即服务和架构即服务三个部分。软件即服务往往运行在云基础设施上，应用程序从多种客户端设备访问后从瘦客户端界面打开浏览器。软件即服务过程中客户不需要管理控制云基础架构，就可以完成可配置的应用程序设置。平台即服务也即是客户借助云供应商支持下的开发工具和开发语言，进而开发出应用程序，在云基础架构上发布以后，客户也是不需要管理和控制就可以完成云基础架构及程序运行过程中的环境配置。架构即服务过程也即是通过对客户提供存储、处理和网络时，这时候客户仅仅需要运行软件，就可以完成操作系统的控制，还能控制程序所选择的网络组件。
1.2云计算发布模型
云计算发布模型包括私有云、社区云、公有云及混合云四个。云基础架构经过一个组织独立操作后，云基础架构就会被管理，且在某种条件下和无条件下有特定的存在状态。社区云也即是云基础架构可由多个组织共享，且存在可供分享的社区，在第三方机构管理中在某种条件下和无条件下可能存在。公有云也即是云基础架构是被一个公共群体使用，某个组织一旦拥有这种云基础架构，可能会提供云服务。混合云也即是云基础架构的云数量大于或者等于2个，在一定标准下这些云技术结合在一起，且在应用程序中有很强的可移植性。
篇8：云计算环境下信息安全对策论文
云计算环境下信息安全问题主要存在于用户和信息资源高度集中阶段，可从安全边界难以定义、数据安全及应用安全三个角度具体来说。
2.1安全边界难以定义问题
云计算不同于传统网络逻辑和物理上的安全域界定，而是依附于传统网络可以清楚知道定义的边界，还清楚地定义了保护设备用户，然而云计算有庞大的用户数量，分散的数据存放，这就很难为更多的'用户带来安全性的保障。
2.2数据安全问题
用户使用云计算服务时不清楚所用数据的具体托管服务器所属哪个，使得云用户和云服务商使用云计算服务的时候，不可避免地出现了数据丢失和数据窃取的安全问题。从数据安全问题解读，可从数据隐私、数据隔离角度说起。
2.2.1数据隐私
软件即服务供应商具有处理敏感数据的能力，其他供应商并没有这种能力，敏感数据也即是隐私数据。云计算服务中的数据具有共享特点，但用户没有独立存储区，很多具有潜在危险的数据很难引起用户的高度关注，尤其是在云服务中局域网数据访问风险和利益评估方法也有很好的适用性。云计算不同于传统软件，数据的维护并不是借助于第三方的维护，这是因为云计算架构数据具有分散存储特点，且都具有明文形式存储特点。防火墙虽然可作为一种保护方式，但依然会泄露一些关键性的数据，因此实现弹性计算过程和保护数据隐私可从构建私有云和构建混合云来实现。
2.2.2数据隔离
云计算中网络用户共享数据时总是喜欢采用数据加密的方式保障安全，然而真实的云计算环境下为更保数据安全可以将自己的数据和其他用户的数据隔离开来。云计算平台软件多用于多租户架构中，客户数据均保存在一个软件系统实例中，这就需要逐步开发出更多的数据隔离机制保障客户间数据的安全性。云计算环境下数据隔离技术很难保证绝对的安全，且耗资巨大，带给用户承担的风险极大。
2.3应用安全问题
应用安全问题主要包括终端安全问题、SaaS应用安全、PaaS应用安全、IaaS应用安全三个方面。用户终端的安全和网络环境下的信息安全密切相关，只要用户终端合理部署安全软件，才能保证云计算环境下的信息安全。PaaS模式下用户使用的云基础设施是有服务商提供的，比如底层基础设施包括操作系统、网络及存储，这种模式下服务商主要是做好基础设施的维护工作，最大程度上提供应用程序时也要保证组件的安全性，使用应用软件的用户仅仅需要关注操作层的安全，这就说明PaaS服务提供商的选择是至关重要的。PaaS应用安全问题主要是PaaS云使用户创建用户和具有购买行为产生后，用户在基础设施上并没有管理和控制权限，但是在基础设施基础之上的操作层和管理层中具有操作管理权限。PaaS提供商保障平台软件包安全时，也要清楚认识服务提供商，对其做好风险评估工作，也要关注PaaS面临配置不当的相关问题，结合自身需求适当更改安装配置，这就加深了对安全配置流程深度的了解。IaaS应用安全过程，用户并不了解IaaS云提供商的，同时云提供商也不关注用户的操作，这就需要用户从自身做起，保证数据操作过程均在安全范畴内。
篇9：云计算环境下信息安全对策论文
云计算的发展带给人们便利时也引发了安全问题，云计算的发展面临着前所未有的安全挑战，这就需要各行各业的相关者从安全角度确保云计算环境下的信息安全。当前云计算关键领域安全指南中认为，云计算关键领域的安全控制需要加深对用户的安全指导，为用户提供更加全面的用户使用云服务指南，要求用户熟悉SaaS云、PaaS云、IaaS云的安全解决对策，在云计算安全指南中为云服务商提供更有效的信息安全指导对策。在管理层面上而言，云计算环境下信息安全问题要以管理控制手段降低云计算安全风险。具体来说，云计算环境下信息安全问题的解决可从以下几个方面做起：
3.1正确认识云计算环境的利与弊
云计算作为网络基础设施发展产物，不可置疑地带给人们日常生活和工作极大的便利，也和信息产业发展规律相符合，总的来说云计算的发展是积极乐观的。但是，云计算环境下的信息安全问题也在接踵而至，用户在实践云计算时要不断提升对云计算环境信息安全度的辨别能力，避免盲目进行云计算，也要通过正规途径获得云计算知识产权。
3.2做好自主云计算产业的标准建设
自主云计算产业的建设工作要利用虚拟化技术整合硬件，实现硬件的按需分配，也要在云计算操作系统层面提升云计算的存储能力，保持云计算系统的正常运行。云计算核心技术的发展融入各行各业的发展，为各行业发展带来促进作用时也不可避免地带来了一系列问题，这就需要在云计算环境信息使用中规范各行各业云计算数据使用行为，尽量主动掌握云计算产业链，提供更加完整的云计算产业链，从国家战略高度制定云计算信息使用的标准规范。云计算标准建设发展中也要统一标准魏用户制定使用安全目标，确定云服务商安全服务能力的范畴，将其作为重要参考依据。
3.3构建具有可控性的云计算安全监管体系
云计算产业发展中应不断完善云计算监控技术体系，快速识别云计算的安全是否受到了攻击，对其应有一套完整的预警和预防措施。比如说云客户的主机被攻入带给云服务商DoS攻击，更改云服务商的服务标准窃取用户计算资源过程的钱财，这就需要云服务商有一个安全有效的监管体系，避免遭遇攻击，全力维护云计算环境下的信息安全，也要及时识别用户实际行动中的云操作。做好云计算过程的内容监控对云计算环境下的信息安全也有很大的重要意义，通过动态性持续性检测过程严厉抨击负面消极及黄色内容的网站，确保云计算环境下的信息安全。
4结语
总而言之，云计算环境下信息安全保障需要用户、云计算服务商及国家相关管理人员的共同参与。用户要不断提升自己对云计算相关知识的安全认识，采用正确渠道使用云计算下的操作和管理。云计算服务商要为用户提供安全有效的云服务，正确识别用户信息，保障用户云计算环境下信息的安全，避免用户信息的窃取。国家相关管理人要依据云计算发展的方向，为云计算在各行各业发展中制定更加完善的标准作为指导依据，构建相对安全的云计算环境。
参考文献
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篇10：云计算环境下大规模数据处理技术研究论文
1.1大规模廉价计算平台
利用虛拟化技术，能够实现大规模廉价计算平台，将存储、应用程序、网络、计算等资源作为虛拟化实体。对闲散的计算资源进行抽象，使之形成相互之间完全独立的虛拟服务器实例，从而独立的完成数据处理和计算。通过这种方式，就能够实现底层硬件的虛拟化。构建可扩展计算节点资源池，并在其中实现集成管理虛拟计算流程和计算节点。这样，大规模数据子处理任务就能够完成实时迁移、资源转换、系统监控和任务部署。
建设大规模计算平台的过程，也是云计算环境下大规模数据处理的一个重要步骤。具体来说，首先要对数据处理需要的资源进行参数化的配置，根据相应的.要求进行定制。通过这一过程，用户能够获取自己需要的资源。在不同的操作模式下为用户提供参数服务。在设置参数完成定制之后，以此为基础，在大规模数据处理的时候，部署存储和计算资源，设定计算流程和数据处理方案。将相关参数设置信息在存储和计算资源的配置文件当中进行写入之后，以此对计算流程进行分配，从而在计算节点中启动相关的资源，并且管理和部署计算节点的定制处理服务。
部署工具通过网络连接到目标计算节点和计算流程，然后执行大规模数据处理方案。然后根据相应的方案，通过代码对存储和计算资源进行分配和执行。将部署在计算节点进行进行启动，利用网络在各个计算节点发送数据处理命令，从而完成调度和部署计算流程的工作。
1.2Map Reduce技术的支持
采用Map Reduce分布式和并行式编程模型，从而在模型内部对任务容错处理、计算节点负载均衡、空间局部性优化、并行任务调度等方加以实现。在Map Reduce的开发过程中，只需对Map、Reduce两个接口进行定义，通过计算机集群，对用户编写程序进行运行，拆分大规模数据集合，使之形成若干数据片段，从而得到一系列键值对[4]。然后向一个Map任务中分配一个数据片段，在Map Reduce框架下，向大规模计算集群中的节点进行子任务的分配。最后，结合得到的键值对进行计算，生成键值对集合，向Reduce当中进行输出。
Reduce当中每一个Reduce任务，都会向二元组集合当中进行分配，输入集合片段，运行Reduce函数，输出二元组键值对。如果数据处理任务失败，也能够自动重新进行计算。在大规模数据处理当中，是高度并行操作Map的，这一步骤对于大规模数据的高效处理来说，具有不可忽视的意义。基于云计算环境下，对规模数据信息大都能够达到TB级别或GB级别。在长时间处理大规模数据的时候，如果发生数据处理任务失败的情况，能够防止发生计算任务重新执行的情况。由于数据块是被复制的，因此在容错性方面，还会关系到负载均衡的情况。
篇11：云计算环境下大规模数据处理技术研究论文
在大规模数据资源和计算资源当中，对云计算技术、计算机网络技术进行引入，建立大规模数据处理框架模型。主要包含了两级结构，其一是虛拟资源体系、大规模廉价计算机集群，其二是大规模数据处理分析的处理监测管理体系、数据处理服务请求、以及相应的基础架构。利用限制的计算机资源，对虛拟资源层和物理设备进行构建，从而形成最底层的物理资源，形成同构的数据处理资源池或接近于同构的数据处理资源池。在第二级结构当中，最为重要的就是软件体系，能够为大规模数据处理提供服务。采用Hadoop核心技术，对数据处理接口进行编写。通过这种方式，在不同的学科和领域当中，能够提供相应的大规模数据处理服务，从而使用户能够享有良好的计算平台软件支持。
在这一框架的设计与实现当中，对Hadoop分布式开源计算机框架进行了应用，对其中的HDFS分布式文件系统，以及Map Reduce进行应用，从而对大规模数据处理业务进行处理和协调。在计算节点当中，对放置在Map Reduce任务进行映射，对大规模数据进行划分，使之形成若干子块，并对数据块的数量、规格等参数加以掌握。通过HDFS功能，可以在每一个计算节点当中，对数据块副块进行智能的放置，同时针对各个节点，对具体的角色进行设计。在大规模数据处理的过程当中，需要利用Reduce函数、Map函数、以及相关的程序进行分布化处理。在Hadoop当中，为了对Map Reduce进行运行，提供了一个API进行支持。
3结论
在当前信息化的时代背景当中，计算机和网络的广泛应用，使得各个领域中的数据量和信息量与日倶增。而对于这些海量的大规模数据来说，利用传统的数据处理方式，往往难以取得十分理想的处理效果。基于此，可在云计算环境下，开发和利用相应的大规模数据处理技术，以此来支持社会各个领域当中的大规模数据处理需要，从而数字化的时代当中，始终保持较高的工作效率和良好的工作效果。
篇12：云计算环境下的数据挖掘研究论文
摘要：文章首先对云计算的特点进行简要分析, 在此基础上对云计算环境下的数据挖掘进行研究。期望通过本文的论述能够对数据挖掘效率的提高有所帮助。
关键词：云计算; 数据挖掘; 服务;
1 云计算的特点分析
1.1 超大规模
国内外大型互联网企业纷纷建立起云平台, 开启一大批服务器, 如Google公司、亚马逊公司、微软公司等公司都建立了云平台, 大幅度提升了网络平台数据运算效率、存储效率和交互效率, 使云计算具备超大规模特点。
1.2 虚拟化
云平台是向网络平台提供资源的平台, 网络用户可借助云计算技术在任意位置获取应用服务, 这种应用服务不是固定实体, 而是虚拟化的。在云平台上, 需要运行虚拟化的搜索、储存、上传下载操作, 网络用户无需了解资源的获取渠道, 只要通过终端设备就可以获取网络服务信息, 实现数据快速互传。
1.3 可靠性高
云平台可提高数据互传、存储的可靠性, 其采用计算节点同构可互传、数据多副本容错等措施增强服务的可靠性, 即使在数据传输或存储丢失的情况下, 也可以找回渠道恢复数据, 与计算机自带硬盘相比, 网络云计算平台的可靠性更高。
1.4 通用性强
云计算技术的针对性不强, 对其他设备没有过高的要求, 只需在网络平台上建设平台, 配备足够的服务器, 就可以实现云计算技术的应用。在同一云平台的支撑下, 可满足不同设备的运行要求。
1.5 扩展性好
云平台既可以满足不同类型企业的需求, 也可以满足个人用户需求, 其本身带有动态伸缩性。用户可根据自身需求对空间、功能进行定制, 满足个性化的应用要求, 使云平台具备良好的扩展性。
1.6 按需服务
云平台可提供充足的空间, 便于用户在云平台上存储、调用、传输数据资源。为了避免用户过度占用云平台资源, 云平台一般设置了计费标准, 要求用户按需购入占用量, 促使云平台成为可交易的资源。
篇13：云计算环境下的数据挖掘研究论文
2.1 数据挖掘服务层次结构
2.1.1 基础设施层
该层主要为整个数据挖掘服务提供存储和计算资源, 在基础设施层运行中, 通过接口可连接网络资源与物理资源, 实现不同类型资源的高度共享。该层还提供数据挖掘服务的虚拟化接口, 满足资源对接要求, 为资源存储、共享提供技术支撑。
2.1.2 虚拟化层
在云计算技术上建立数据挖掘服务模式, 利用虚拟化层快速处理大量资源。在结构体系中, 虚拟化层根据云计算技术虚拟化汇聚分布式资源, 在封装处理虚拟资源的基础上, 分类和管理不同资源, 从而提高挖掘服务执行效率。在对资源进行封装后, 通过开发和利用平台层实现资源共享。虚拟化技术是资源封装的重要技术, 既可以提高资源运行效率, 也可以实现对资源的合理调动, 提高服务模式的便捷性。
2.1.3平台层
在数据挖掘服务模式中,平台层作为数据核心服务部分, 负责管理不同数据及其功能, 实现不同服务目录的高效管理。用户可根据服务内容和使用需求组合不同服务目录, 发挥数据功能性管理作用。在平台层中, 可有效调度计算资源, 提高计算资源的运行效率, 这使得平台层在数据挖掘服务中占据着不可替代的地位。
2.1.4 应用层
该层由终端层和接口层组成, 其中接口层为用户提供服务等级, 满足各种服务请求, 终端层将服务请求显示出来, 并且可根据请求的服务内容作出评价。在终端层的内容访问中, 根据用户访问请求、访问内容对访问接入作出不同选择, 再结合用户访问情况, 借助终端设备实现数据挖掘服务。
2.2 体系的建模流程
2.2.1 对服务进行自定义
在数据挖掘服务运行时, 可通过自定义完成相关数据的搜集, 从而快速找到与之相关的资源。由此可以使数据挖掘人员开展工作时, 对候选加以充分利用, 进而形成服务目录, 为用户使用提供方便。
2.2.2 组件构建
在对数据挖掘服务组件进行构建时, 应当确保调用服务接口的统一性, 同时在构建其它服务组件时, 需要绑定服务和数据, 从而构建起数量更多的组件, 为用户提供所需的数据挖掘服务模式。
2.3 数据挖掘体系的服务过程
2.3.1 分析阶段
该阶段主要负责分析数据挖掘内容, 确定需要挖掘的`数据, 根据对应的数据服务内容设置相应的服务模式, 并对服务模式作出定义。为保证数据挖掘与实际需求相符, 在数据挖掘时需先进行数据分析, 深入到外部环境中调查市场发展趋势和市场需求情况, 以市场为导向开发大数据挖掘模式, 使云计算下的数据挖掘服务更具备高效性、实用性和针对性。
2.3.2 设计阶段
该阶段要根据前期市场调查情况对数据挖掘服务方案进行设计, 最终确定符合用户使用习惯的数据处理模式。数据挖掘服务模式设计不仅关系到用户体验的满意程度, 而且还影响着数据挖掘服务运行效率。在某些特定的情况下, 甚至可能对供应商与消费者带来利益冲突, 阻碍数据挖掘服务在信息化环境中的有效应用, 为了解决上述问题, 必须以市场调查为前提开展数据挖掘服务模式设计, 避免不必要的矛盾。
2.3.3 开发阶段
在该阶段, 一套相对完整的数据挖掘服务体系会随着设计得以呈现, 各种服务内容与方法在该阶段中得到合理应用。体系开发时, 应对各项功能进行定义, 并将所有的功能整合到一起, 以此来实现多种不同的服务目标, 确保数据挖掘服务模式的高效运行。对体系进行开发的过程中, 可基于服务接口的实现, 对相关的功能进行有效地协调, 从而使开发出来的功能更符合用户的使用需要, 由此可使数据挖掘服务的价值得以充分体现, 有利于推动数据挖掘服务市场的持续、稳定发展。
3 结论
综上所述, 云计算以其自身所具备的诸多特点, 在诸多领域中得到越来越广泛的应用。本文在简要阐述云计算特点的基础上, 对云计算环境下的数据挖掘进行分析研究, 提出数据挖掘服务模式的构建方法, 以期能够对数据挖掘效率的进一步提升有所帮助。
参考文献
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篇14：刍议云计算环境下的数据安全论文
刍议云计算环境下的数据安全论文
基于互联网技术的基础上出现了云计算，其主要功能就是提供方便快捷的互联网服务技术、安全可靠的数据存储以及超强的计算能力。但由于技术上的缺失，如何保证数据的安全，成为云计算的一大难题。本文将就这一问题进行探讨，找出解决信息安全问题的有效方法。
随着互联网信息技术的发展，云计算被得到广泛关注，并在商业上被广泛运用。随着社会的发展，计算机技术被广发运用。但由于计算机能耗、硬件成本及行业人员运用成本的不断加大等问题出现，互联网急需解决这些问题的新方案，云计算应运而生。
1 什么是云计算
云是对互联网的一种比喻说法，是基于互联网增加的相关服务。主要包括增加计算机存储空间、降低计算机能量消耗、解决硬件成本与人员运用成本问题等。目前云计算的解释至少有100多种说法，但被人们普遍接受的是NIST定义，大意是云计算是一种可提供便捷的、按需的、可用的网络访问，进而达到资源共享目的.的按使用量付费的一种计算机服务模式。通过对云计算的使用，只需进行很少的管理工作，就会实现工作效率最大化。
2 云计算的安全问题
2.1 虚拟化安全问题
网络虚拟化，对于加强租户云服务在平台、软件、基础设施层面的能力是及其有利的。但同时虚拟化的运用也会造成许多的技术安全问题。虚拟化的主要安全问题存在于主机中，设想以下几种可能：
(1)主机遭到破坏，这种情况会使主机管理内容的客户端服务器被攻克，致使用户信息流失。
(2)假设所虚拟的网络遭到破坏，随之客户端也会停止工作，信息安全受到威胁。
(3)如果主机共享与客户端共享遭到安全问题，那么犯罪分子就会利用这些问题对客户端进行攻击，窃取数据信息，造成损失。总而言之，如果主机出现损坏情况，所有的虚拟化网络都会出现问题。若要保护云计算的安全，保护好主机是必要的。
2.2 数据集中后的问题
目前互联网使用安全问题已经被热切关注。互联网用户经常在网络上存储一些隐私或是重要信息，若数据管理出现疏漏，致使这些信息丢失对于用户来说无疑是致命的。因此，对于数据集中后的管理，云服务提供商应对云计算内部的控制机制以及安全管理进行有效果的审计工作，确保用户的放心程度。
2.3 终端安全问题
作为个人信息的载体，其安全问题影响互联网的整个环节的安全。所以终端的安全性极其重要。互联网浏览器中都存在着一定程度上的软件漏洞，这些漏洞使用户的终端被攻击的风险加大，从而使云计算的安全成为一大问题。
2.4 云平台遭受攻击及法律风险问题
由于用户的信息资源集中在云平台上，使得云平台易成为\客攻击的目标，使网络环境安全受到了严重威胁。由于计算机网络的虚拟性，以及云计算的信息流动量大使得针对信息监管方面的法律不健全。在数据安全出现问题是无法有效的维护用户合法权益。
3 移动互联网环境下的云计算安全建议
在互联网云服务的使用中为保证用户数据信息安全，云服务提供商与用户都要加强安全防范意识。
3.1 云服务提供商
云计算安全防控技术的加强有助于数据信息的安全性，如对云终端、服务系统数据、网络运营环境等方面，在技术上加以提升，以确保用户数据信息安全。
3.1.1 加强云终端的安全控制
随着互联网技术的发展，移动终端较固定终端的重要性越来越重要。已经成为用户工作、学习中不可或缺的用品，大量的信息被用户存储到云终端。因此，为保护用户信息安全，必须要加强对云终端的安全控制。
3.1.2 加强移动网络传输与接入的安全性
在用移动网络进行消息传输与接入时要加强安全意识，现在许多\客利用信息传输盗取用户信息。冒用身份对信息进行恶意篡改、遭受拒绝服务等。因此，在进行移动网络传输与接入时一定要加强其安全性。
3.1.3 加强对云服务业务系统的访问控制
应针对业务系统制订一套安全统一的策略管理模式，以免服务业务流程被非法控制，致使用户信赖度降低。同时，加强对用户身份的认证核实，确保用户登录多个业务系统时，身份信息不被泄露。
3.1.4 对互联网运营环境进行优化
要对互联网中的危害互联网环境的因素进行及时清除，保证互联网环境的优化。还要对用户的身份及IP地址实行统一管理，提高云服务下用户数据信息安全性。
3.2 用户要加强信息数据安全的防范意识
许多云计算用户在数据安全的防范意识不强。在享受云服务的方便时，忽略了信息安全保护。许多用户往往在数据信息收到侵扰、盗用后才知道进行防护，但损失已经造成。因此要加强用户的安全防范意识。
3.2.1 采用加密技术
在运用计算机云服务存储数据时，要注意对所存数据进行加密处理。使得不法分子无法轻易获得数据信息，保证信息安全性。
3.2.3 阅读隐私声明使用过滤器
互联网隐私声明繁多，但基本上运营商都会为自己利益考虑，而使得隐私条款充满漏洞。不利于在数据出现安全问题后，用户的维权行为。因此，在使用某种云服务时，要仔细阅读其隐私声明。如若无法满足用户需求的隐私保护可选择不用，或是对信息进行筛选，有针对性的进行存储。还要注意使用过滤器，现今网络上的敏感数据很多，影响用户的互联网安全使用环境，易造成信息流失。使用或滤器会对数据进行有效监测，确保数据在流失时可以被及时发现，以组织数据丢失。使使用者在数据共享上享有一定程度的自由。
4 结语
在云计算存储大量数据信息的前提下，增强云计算运行环境安全已经是重大问题了。云服务运营商，要想在互联网上获得长足发展，使用户长久的信任，形成品牌。对于云计算数据安全的技术提升成为关键。而作为云计算的使用者，数据信息的拥有者，数据的安全性必须被极度关注。
