云计算怎样保证数据安全性( 三 )
对于企业较为敏感甚至是秘密级的数据，云计算提供商可以考虑采用磁盘擦写的方式来完成对于数据的删除，或者采用一定的数据销毁的算法甚至是物理销毁来对用户的数据安全和隐私进行保护。
对于企业而言，是否选择云数据库来解决自身的数据存储方案，以及是否全部选择通过云服务，需要根据自身的实际行业环境、特点以及防止承担风险能力去评估！
对企业而言，选择「适合自身」的那一款更重要！
■网友
云计算如何保证数据安全性回答：
1.数据安全性 ，若是指数据防丢失，则是数据写多份，一般至少2份，再多则一般最多3份的模式；
2.数据安全性，若是防误操作，则是通过数据的日志信息 及延迟复制实现的；
要是防窃取的话，若是黑客就没办法了，需要从安全角度去评估。要是防内部，往往加密，公有云。
■网友
无意间看到这个问题，先给题主点个赞，这确实是个好问题，都知道大数据技术的创新应用带来了云计算的飞速发展，但很少有人注意到，大数据搜集与分析等带来的安全问题也给我们带来前所未有的挑战。
比如，通过对人口健康数据、基因数据的挖掘可以得出国民身体健康的趋势，如果被敌对国家利用，将直接威胁国家安全。对于个人而言，个人信息泄露，轻则造成财产受损，重则可能会影响自身身心健康与人身安全。
由于大数据的应用较晚，国内外有关数据安全保障的法律法规很不完善，仅仅依靠社会良知与企业责任感来保障大数据安全是行不通的，我认为可以从技术层面来保障大数据安全。
首先，可以开发相关基于大数据的威胁发现技术。利用该技术，企业可以超越以往的“保护-检测-响 应-恢复”（PDRR）模式，更主动地发现潜在的数据安全威胁。除此之外，云计算下大数据应用的软硬件基础设施、技术框架也直接影响大数据下的信息安全，对大数据的硬件及软件的安全能力进行科学评估，及时发现安全漏洞，可以加强大数据应用框架的安全性能术，使企业与用户的信息安全的可控。
其次，提倡企业采用基于大数据的安全认证技术。在收集数据的过程中，企业应对获得的数据进行分析，获得用户行为和设备行为的特征，进而通过鉴别操作者行为及其设备行为来确定其身份。
另一方面，在进行大数据分析时，可以构建适合的数学分析模型与算法，借助机器学习技术，从数据中获取必要的安全信息，产生安全防护价值，使机器学习技术真正为数据安全服务
■网友
感谢 @天行者 邀请。虽然是一个很老的问题，但这个话题一直存在，这里分享网易云的一些经验。
公有云的数据安全不是一个孤立的问题，广义的安全，也包括数据的完整性、数据的私密性，我们可以从网络、数据库、存储、运维等方面思考。
网络安全防护：
高吞吐量的 DDoS 外网防护更完善的防火墙，入侵检测，WAF更完善的流量清洗规则 数据库安全防护：
高可用：主备切换数据零丢失高可靠：同城双活，异地备份安全性：访问控制，IP 白名单 存储安全防护：
高可靠：超大容量，三份备份，异地同步安全性：访问控制，防盗链运维安全：
数据对运维也是机密的，需要流程保障不断更新的虚拟机和容器镜像建设漏洞不断更新的病毒库网易云为您提供DDoS高防服务，欢迎点击免费试用。
■网友
数据隐私性是信息安全的重要维度。云计算通过密钥技术、新算法和加密算法等身份验证手段来保护数据隐私，同时对数据本身增强了保护。数据传输、存储及处理的各个阶段对数据进行加密，利用云技术对信息进行处理，实现信息隐蔽，保护用户数据安全。云计算基础上建立安全密码监管、密码体系、密码运行等相关机制，可以在一定程度上促进密码技术的发展。有机结合云计算业务和云计算基础上的密钥保存、安全加密、密钥分发、密钥协商等技术，系统应用的时候还应该包括密钥分割技术、密钥恢复技术、端加密技术、智能卡、USB-KEY、防篡改模块等。云计算就是通过上述方法对数据做到安全保护的。
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