基于银行数据安全系统中云计算的应用研究论文（共五篇）

第一篇：基于银行数据安全系统中云计算的应用研究论文

随着计算机技术的迅猛发展，计算机与网络系统在我国各大银行广泛使用，电子商务、电子自动服务系统、网银等对银行业务信息化水平和服务质量的提高具有重要的作用。但在业务处理、应用的过程中，安全问题也暴露出来。如何确保云计算下的银行数据的安全是当前银行面临的一大课题。本文将分析云计算下银行数据信息安全存在的问题，并为确保银行数据的安全提出有效的途径。

目前，银行业的竞争愈加激烈，各大银行不断提高自己的业务水平、服务质量，增强自身的信息服务系统。计算机与网络系统在银行业务中的运用，提高了银行的工作效率，但计算机网络的安全也面临着挑战，如体统故障、计算机犯罪、安全事故等，这就需要银行利用有效的办法来解决安全问题，保障银行业务的安全开展，银行的稳定运营。云计算技术的的应用为解决安全问题提供了一个合理的办法，但我国的云计算技术还处于发展阶段，自身存在数据丢失等问题。因此，银行数据安全系统中云计算的应用需要利用有效的途径解决自身的问题，增强银行数据的安全性。

一、云计算的概念

云计算是指通过Internet服务的方式，将虚拟化的资源以动态的、易扩展的方式提供给外部客户。云计算具有规模大、虚拟化、通用性、易扩展性、高可靠性、灵活性、数据与应用共享、高度自治性和简单的终端、“按需提高服务”等特点。由于银行设计的数据多、业务广，网络银行的业务的运营等都需要数据的虚拟处理、数据的共享。在银行数据处理中，银行金融信息的交换、中间业务的交换都需要云计算的支持，大数据的处理。对于大数据的处理，数据的共享、数据的全面是大数据的特点，云计算的支持是银行数据处理的基础。

二、云计算在银行应用中的数据安全问题

(一)银行数据资源的可用性和安全性。为了避免数据信息的泄漏，云计算采用了各种适当的措施以确保服务质量。但银行数据信息的泄漏仍未能避免。从近几年的数据统计可知，云计算运用的失误在各种多发网络故障中所占的比例很大，例如亚马逊的S3服务中断、微软云计算平台停服22小时、Google Apps服务中断等，这些事件增加人们对于云计算技术安全的怀疑。如果银行数据资源的安全性得不到保证，现象了安全问题，人们的资金资源、金融体系将出现重大的损失。

(二)银行服务的规范性与风险承担。研究亚马逊公司的云服务合同，我们将发现合同存在一些规定的不合理性，在第某条款中有如下的规定：对于任何形式未经授权的访问、破坏、删除任何应用程序或内容不负有责任。在这样的合同中，服务提供商对于任何数据泄密事件及被破坏行为不承诺法律责任。由此可知，目前杜宇云计算的安全标准并没有规范的架构，云计算的合理性与安全性得不到保证，云计算服务的供应商易把风险转嫁给用户。

(三)用户的信任问题。云计算在我国网络系统的运用是一个新的技术概念，在银行系统中的普及应用将是一个漫长的过程。在我国银行的发展过程中，银行有法律的支持和保障，因此用户对银行的服务是放心的。但云计算的供应商，它的数据信息的安全没有具有公信力的第三方的保证，运营制度也不健全，用户对其缺乏一定的信任，这就阻碍了用户把数据放到其运营商的数据中心。

三、银行数据安全系统中云计算的运用策略

(一)制定完善的法律法规。云计算在银行数据安全系统的应用过程中，银行应开展对应用云计算相关标准和协定的分析研究，统一行业规范。银行数据的信息安全和保密关系到用户的资金安全和个人财产隐私，云计算企业的管理制度、企业信誉等都有可能影响云计算数据资源的安全性，这将对真个这个资金产业链造成影响。因此，在银行数据安全系统中的云计算的应用中，应设置相关的管理制度与章程，明确责任义务，提供管理、责任追究保障。

(二)确保银行数据信息资源的安全存储。为了确保银行数据信息的安全可靠，银行和云计算服务商都应采取可行的技术手段来防止数据丢失、泄漏。云计算服务商可采用先进的虚拟化的海量存储技术进行银行数据资源的存储、管理。此存储技术运用数据副本作为容错的方式，对虚拟盘创建副本，提高数据的可用性和访问性。这样方式的利用有助于银行数据资源的及时备份和长期保存。

(三)确保银行数据资源的完整性和保密性。在云计算环境中，必须加快数据信息安全设施建设的步伐，增强核心内容公钥基础设施的应用，以此来确保云计算中数据资源在传输中不被非法窃取。银行数据资源的规模大，对金融体系的分析，对财务管理的研究等都需要对银行数据信息的统计分析，大数据的应用需要数据资源的完整性，但在数据处理、通信交换的过程中数据的保密性受到威胁，在云计算的背景下，公钥基础设施的应用，对数据的加密等保证数据资源的完整性和安全性具有重要的意义。

(四)控制数据信息的用户访问。银行数据安全系统中云计算环境具有动态性、异构性和跨组织性等特点。用户对于银行系统中对云环境的运用就具有低门槛性，这样降低了数据信息的安全性。因此，银行可用选择的登录的形式对登录者的身份进行统一的认证，对用户进行授权，使其可以在身份安全的情况下访问数据资源。同时银行数据安全系统可利用PMI权限控制技术，对于不同层级的用户设置不同的资源访问级别，保障用户访问资源和其他数据资源的安全性。

四、结束语

银行数据安全系统中云计算的运用对于传统银行业务的处理带来了革新，对我国银行业务的发展、银行数据的安全等具有深远的意义。随着商业银行的快速发展和激烈竞争，银行的业务和银行网点也在逐渐增加，这使银行的数据资源安全受到挑战。云计算对我国银行业的发展提供了渠道，扩大的数据共享范围，但在数据的安全上仍存在一些需要完善的地方。银行和云计算技术人员应通过制度的完善、数据的完整、资源存储的安全等来保障银行数据信息的安全，实现银行的健康稳定发展。

第二篇：银行系统论文：银行管理会计应用研究

中国ⅩⅩ银行管理会计应用研究

[提要] 随着我国社会经济的不断发展，金融体制改革逐步深化，银行对管理会计信息质量提出了更高的要求。本文从管理会计的内涵与特征入手，分析管理会计在国内外银行业的应用，结合中国ⅩⅩ银行现实情况，提出农发行推广应用管理会计对策建议。

关键词：管理会计;成本管理;中国ⅩⅩ银行

随着经济全球化的不断加快和竞争的加剧，银行财务会计报告提供的事后会计信息已经远远不能满足管理者决策的要求，管理者需要更加全面、及时的管理会计信息，通过对经营管理各方面情况的变化和未来趋势进行预测。越来越多的银行开始探索建立科学的管理会计架构，满足各层级管理者实施决策和控制的需要。面对新形势新要求，中国ⅩⅩ银行(以下简称“农发行”)必须加快转型步伐，构建起现代管理会计体系。

一、管理会计的内涵及特点

管理会计又称“内部报告会计”，是指以企业现在和未来的资金运动为对象，以提高经济效益为目的，为企业内部管理者提供经营管理决策的科学依据为目标而进行的经济管理活动。管理会计主要包括成本核算、财务预算、盈利分析、资产负债管理、业绩评价等内部管理的核心内容，价值的创造与维护是其核心理念中最为重要的两点。因此，管理会计是银行的战略、业务、财务一体化最有效的工具，在银行经营管理活动中起到越来越重要的作用，有利于提高银行的竞争力和管理水平。管理会计具有以下特点：

1、管理会计的本质特点是规

划未来、控制现在。管理会计以决策会计为主体、以未来尚未发生的会计事项为主要对象编制各种管理报告，主要履行预测、决策、规划、控制和考核的职能，属于“经营型会计”;

2、管理会计为银行内部各级管理人员提供的一般是定性的、特定的、有选择的最优管理信息，业务报告并不对外公开发表;

3、管理会计的主体主要是银行内部各个责任单位，对它们日常工作的实绩和成果进行控制、评价与考核，更为突出以人为中心的行为管理;

4、管理会计的核算程序并不固定，通常不涉及填制凭证和账户处理，报表无统一的格式和固定的报告日期，可按管理人员的临时需要自行设计;

5、管理会计方式方法灵活多样，不受“公认会计准则”，但要服从管理人员或上级行的需要，以及成本效益关系的约束。

二、管理会计在银行经营管理中的应用与启示

(1)银行应用管理会计现状。国外业绩优良的银行都有结合自身战略的管理会计体系，管理者根据对比分析能够很清晰地量化各部门、各产品、各客户对银行的贡献，由此做出科学的决策。美联银行以COMPAS盈利能力核算管理模型为核心构建管理会计核算系统，科学地衡量产品、部门、客户和销售渠道的盈利能力，为经营单位控制成本、增加利润和计算风险调整资本收益提供及时信息。加拿大蒙特利尔银行20世纪90年代建立了全成本管理系统，通过作业成本法(ABC)将费用成本分摊到机构、部门、产品、客户的多维度核算、分析和监控。英国劳埃德银行将全部业务主要划分为经营、管理和服务三个方面，采用责任会计将机构根据业务性质划分为“利润中心”和“

成本中心”的方式，有效地提升了经营管理水平。

随着金融体制改革进程的加快，为改善内部经营管理、防范和化解金融风险、提高银行经济效益，我国多数商业银行逐渐重视管理会计的应用。中国工商银行从2001年开始建立机构、产品、部门、客户四个维度的管理会计系统，完成FIP设定、成本分摊等技术问题，2004年上线业绩价值管理系统(PVMS)和配套的成本归集还原系统。上海浦发银行从2003年开始实施管理会计项目，建设基于责任会计、以内部资金转移价格、全面成本分摊和风险资本分摊为主要内容的绩效分析和评价体系。中国农业银行于2007年开发了业绩价值管理系统(PVMS)，生成机构、产品和部门多维度管理会计信息，为农业银行转变业务发展模式和增长方式、准确界定创造价值的区域、部门和产品，提供了科学依据。

(2)银行应用管理会计的启示

一是成立专门的管理会计部门。通过设立专门的管理会计职能部门，负责产品、客户和机构的收入、成本、效益核算以及分析工作，运用管理会计方法测算银行的盈亏平衡点。通过盈亏平衡点的分析预测，可以准确测算银行保本经营前提下的资产运用总量与结构以及经营成本，使得管理层及时有效地了解产品、客户是给银行带来收益和亏损情况。

二是引入全面成本管理。全面成本管理是对银行经营管理活动的各层次、各门类、各环节实行成本调节与机会成本抉择的现代管理方式，促进银行的成本和经营管理发生新的改变。管理主体由单个部门

转向全行各部门，管理范围进一步扩大，有利于银行注重全面效益，完善效益管理机制;管理客体由单一的数额转向责任与数额，推动银行不断完善管理机制;管理重点转向事前和事中调节，改变事后核算管理，推动银行建立积极、动态的经营管理方式。

三是以责任会计加强内控。责任会计是各部门按职责不同将企业划分为成本中心、利润中心、投资中心等各种不同形式的责任中心。银行根据各职能部门性和承担的不同责任以及在经营过程中发挥的不同作用，通过划分若干个责任中心，明确各中心的权责范围、编制责任预算、严格控制成本费用、评价考核工作业绩，充分调动工作人员的积极性与创造性，进一步强化成本和风险意识，提高银行的管理水平。

三、农发行推行管理会计的必要性

(1)农发行发展现状及面临的新形势。随着金融体制改革的不断深化，农发行面临外部经济体制环境与内部经营管理的双重挑战。这就要求农发行的内部管理更加合理化、科学化，对外部环境的变化必须有较强的适应能力。当前，农发行实行的是统一法人领导下的“统一计划、统负盈亏”的分层经营、分层管理、分层核算的体制。在此情况下，建立管理会计体系，在经营管理及核算中划分责任中心，实施对各级核算单位的业绩考核与评估。在运用目标管理、价值核算、预算控制和决策分析的基础上，再通过“设立目标-记录实际-分析考评”机制来实现对过程的控制，用以引导各责任单位根据本部门的经营状况及责任目标，及时调整发展策略，努力提高经营效益。运用管

理会计，挖掘农发行内部潜力，将财务工作由营业费用的核算和控制转到追求最大效益、控制成本和考评绩效上来，加强投资和经营手段的决策分析，是农发行转变经营方式的必然要求。

(2)管理会计在农发行经营管理中的重要作用。随着现代信息技术的快速发展，以互联网为代表的新兴产业正在快速提升管理会计建设能力。建立管理会计制度是农发行应对市场环境变化的需要，对农发行的发展具有重要作用。

1、有利于农发行加强成本核算。管理会计在业务体系上倡导实现垂直管理，强调建立一体化的责任中心，并建立成本控制的责任制。现代管理会计使成本核算的基础进一步加强，有助于农发行在其内部降低成本、挖掘潜力，并实现集约化经营投入使用，解决成本费用在部门、产品、客户之间分摊的问题，准确度量机构、部门的业绩，确定产品、客户的盈利性贡献度。

2、有利于农发行进行科学的业绩考评。管理会计体系中有一套进行业绩考核和评价的完整、科学的方法，为建立激励机制提供了客观、合理的依据。考核和评价，是指通过实际与预算的比较，确定差异，分析差异形成的原因，并据以对责任者的业绩进行评价和对生产经营进行调整的过程，这一过程往往在标准成本法和责任会计的实施中表现出来。中国ⅩⅩ银行应建立一套科学合理的激励机制，对其经营业绩进行考核，并实行相应的奖惩，充分调动各部门和全体员工的积极性，促进农发行的长期稳定发展。

3、有利于农发行提高经营管理水平。国内外先进银行的经验表

明，作为内部控制支柱的管理会计体系，能够有效地控制银行经营者和管理者的行为，给管理决策提供有力的支持，并提供科学的考核标准，提升银行的活力和效率。通过强化成本控制、加强对各种成本的绩效考核，应用成本控制技术手段，使银行在激烈的市场竞争中获得成本优势;掌握农发行经营管理中各环节、全过程的业务效益状况，围绕实现农发行总体绩效进行不断完善，促进农发行实现其战略目标。

四、农发行应用管理会计对策建议

(1)优化组织架构，建立专门的“责任中心”。责任会计制度是现代管理会计的重要内容，根据权、责、利相统一原则，按照目标大小和责任层次高低将各个机构和部门划分为若干个单位，把责任单位视同相对独立、自负盈亏的核算单位，这些责任单位就是责任中心，责任中心应对其所控制的收入、成本、费用、利润等指标承担责任。依据农发行“一级法人，分级管理”的体制以及政策性银行改革的需要，可以建立以全行决策中心为首，下级行对上级行负责的纵向责任中心;建立本行各业务和非业务部门之间，各部门对本级决策中心负责的横向责任中心;建立以专业部门为首，实行下级行专业部门对上级部门专业部门负责的纵横结合的责任中心。通过划分责任中心，规范农发行的内部管理，贯彻农发行的总体发展目标。

(2)实行全面预算，强化责任预算和成本控制。成本控制是中国ⅩⅩ银行应用管理会计的重要内容，通过责任预算和成本控制，有助于强化农发行各分支机构和部门对管理会计工作的认同和支持。农发

行应在统一计划、统一领导下，通过财务部门牵头组织，确定成本控制目标并将其细化。在具体的经营管理过程中，建立一套较为科学的、行之有效的成本核算、成本管理和考核办法，完善事前控制、事中控制和事后检查监督的跟踪系统，并进行反馈控制，不断细化目标成本、从而形成明确的成本控制网络，落实成本管理落。

(3)建立健全会计信息系统，提高整体运作效率。扎实推进农发行科技支撑平台的建设，优化财会系统，为管理会计体系的建设提供技术保障。会计需要的数据主要来源于会计信息系统，通过对会计数据的采集、加工、整理形成管理会计所需要的信息。农发行应加快建立管理会计基础信息系统，为业务决策提供完整准确的各类数据。管理会计信息系统主要包括基础信息系统、管理信息系统、规划决策系统、业务控制系统、责任会计考评系统、评价分析系统等。同时，建立金融信息系统，将金融数据进行加工整理，使之成为一套完整的各个责任中心执行责任预算情况的信息系统。

>参考文献：

[1]李志辉，崔光华.基于开发性金融的政策性银行转型――论中国ⅩⅩ银行的改革[J].金融研究，2008.8.[2]胡玉明，叶志锋，范海峰.中国管理会计理论与实践[J].会计研究，2008.9.[3]周小川.积极推进中国政策性银行的改革与发展[J].中国金融，2006.10.[4]林鹏轩.关于中国ⅩⅩ银行转型问题的思考[J].现代管理科

学，2011.8.[5]曲丽晓.管理会计在我国的发展及应用现状分析[J].中国外资，2014.4.四、提高公允价值计量中会计职业判断能力的策略

(1)优化会计职业判断的外部环境。会计职业判断在一定程度上具有主观性，会计人员的判断结果往往会受到所处环境的影响，因此会计人员在进行会计职业判断时，必须考虑所处的外部环境，其中对职业判断的结果影响较大的外部环境主要是会计法规体系和会计监督体系。

1、完善职业判断的会计法规体系。会计法律、法规、制度是保证会计工作有序运行的基础，是规范会计行为、进行会计职业判断的依据和准绳。如果法律体系不完善，必然影响到会计工作的顺利进行，加大会计职业判断的难度。目前，我国已初步建立了以《会计法》为核心，以行政法规和部门规章为支撑的会计法规体系。但是，我国的会计法规体系还不完善，存在立法滞后及相关法规不统一等问题。那么，当会计人员在工作中遇到这些问题时，只能依靠自己的专业知识和从业经验对经济业务的处理作出最佳的选择和判断，这无疑加大了会计职业判断的难度。因此，要进一步完善会计法规体系，为会计职业判断提供必要的评价依据。就公允价值而言，我国财政部于2014年1月发布的《企业会计准则第39号――公允价值计量》，标志着我国公允价值计量的规范建设向前迈进了一大步，这无疑更有利于会计人员在计量公允价值时作出更加正确的职业判断。

2、构建良好的会计监督体系。会计监督对于提高会计工作质量、维护社会经济秩序有着重要的现实意义。只有从宏观方面上，加强会计监督体制的建设，才能使得会计人员在进行职业判断过程中做到“有章可循”，使会计人员能够做出较为客观、公正的职业判断。我国《会计法》在制度上构建了“三位一体”的会计监督体系，即以单位负责人为责任主体的内部会计监督、以注册会计师为主体的社会监督、以财政部门为主体的国家监督。现行的“三位一体”会计监督体系在保护企业财产安全完整、维护社会经济秩序等方面，发挥了一定的作用。但不断出现的会计造假案件，使我们清楚地看到会计监督体系存在着诸多问题，亟待完善。

(2)提高会计人员自身职业素养

1、加强会计人员职业道德建设。会计人员职业道德，就是会计人员在执业过程中应当遵循的道德规范和行为准则。会计职业道德在一定程度上能指导会计人员的行为方向，影响到会计职业判断的结果，从而影响到会计工作的质量，并最终影响企业的发展。因此，会计人员的职业操守及职业道德直接影响到企业的发展前途。目前我国国内上市公司财务造假问题比比皆是，出现这些问题与公司财会人员的职业道德不高有着一定的关系。我国现行的会计准则对很多会计事项的处理只做了原则性的要求，为会计职业判断提供了更广阔的空间，同时也对会计人员的职业道德提出了更高的要求。因此，企业要不断提高会计人员的职业道德水平。具体措施包括以下几点：首先，企业应该选择那些爱岗敬业、诚实守信、作风优良的人员担任财务工

作的重要岗位，选对、选好财务负责人才能使企业的财务工作步入正轨;其次，要定期安排对会计人员进行职业道德教育，让会计人员明确自身的责任和义务;最后，对于道德高尚和道德缺失的会计人员要制定相应奖惩措施和标准，通过这样的奖惩体系来提督促会计人员在执业过程中加强职业责任感，遵守职业纪律，合理约束自己的行为，做出恰当、公允的职业判断。

2、提高会计人员执业技能。会计人员的执业技能是影响会计职业判断公允性的最主要因素。提高会计人员执业技能，要求做到两手抓：一是抓专业知识。会计是一门业务水平要求较高的职业，会计人员的执业技能要求会计不仅要具有深厚的会计专业知识，还应当了解和掌握与会计工作相关的财政、税收、法律、金融等方面的知识，只有这样才能更好地服务于会计工作，对一些不确定会计事项有很好的职业判断;二是抓实践经验。会计是一项实践性很强的工作，仅有丰富的专业知识做不好会计工作，这就要求会计人员要勇于实践，在会计实践工作中了解会计职业判断的方法和程序，学会分析、判断和总结，不断总结从业经验，从实践中掌握会计职业判断的技巧并不断提高。

总之，公允价值的计量对于企业的内部管理是至关重要的，其直接关乎企业的资产状况及运营情况，而会计职业判断直接影响着公允价值的公允性与正确性。因而，提高会计人员的职业判断能力应该从优化会计职业判断的外部环境和提高会计人员自身职业素养两方面入手，使会计职业判断从根本上得到较大的提升，从而为企业的投资

人、债权人提供较为真实的财务信息。

>参考文献：

[1]中华人民共和国财政部.企业会计准则第39号――公允价值计量.http：//www.xiexiebang.com，2014.1.26.[2]企业会计准则编审委员会.企业会计准则――应用指南[M].上海：立信会计出版社，2007.[3]杨红心.公允价值在会计职业判断中的应用[J].财会研究，2008.6.[4]姜晶.公允价值会计职业判断影响因素研究[D].湖南大学硕士学位论文，2014.4.[5]潘瑶.论公允价值应用中的会计职业判断[J].财会通讯，2015.1.

第三篇：大数据与云计算论文

大数据与云计算

摘 要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及，并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本

专题报告包含以下四个方面内容：1.大数据的价值；2.大数据带来的挑战;3.大数据研究成果；4.云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法;云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。关键词：大数据 云计算 数据挖掘 对审计影响 政策建议 引言

目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。

一、大数据、云计算的涵义与特征

随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金(2012)说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”(一)大数据的涵义与特征

“数据”(data)这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心(IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大(Volume)，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快(Velocity)，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多(Variety)，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高(Value)。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值(金良，2012)。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。

(1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。

(2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不可行，甚至变得不受欢迎。大数据纷繁多样，优劣掺杂，精准度已不再是分析事物总体的主要手段。拥有了大数据，不再需要对一个事物的现象深究，只要掌握事物的大致发展趋势即可，更重要的是追求数据的及时性和使用效率。与依赖于小数据和精确性的时代相比较，大数据更注重数据的完整性和混杂性，帮助人们进一步认识事物的全貌和真相。

(3)是在大数据时代，人们难以寻求事物直接的因果关系，而是深入认识和利用事物的相关关系。长期以来，寻找因果关系是人类发展过程中形成的传统习惯。寻求因果关系即使很困难且用途不大，但人们无法摆脱认识的传统思维。在大数据时代，人们不必将主要精力放在事物之间因果关系的分析上，而是将主要精力放在寻找事物之间的相关关系上。事物之间的相关关系可能不会准确地告知事物发生的内在原因，但是它会提醒人们事情之间的相互联系。人们可以通过找到一个事物的良好相关关系，帮助其捕捉到事物的现在和预测未来。(二)云计算的涵义与特征

“云计算”概念产生于谷歌和IBM 等大型互联网公司处理海量数据的实践。2006 年8 月9 日，Google首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念。2007 年10 月，Google 与IBM 开始在美国大学校园推广云计算技术的计划，这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支持(Michael Mille，2009)。目前全世界关于“云计算”的定义有很多。“云计算”是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，是通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。美国国家标准技术研究院(NIST)2009年关于云计算的定义是: “云计算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、服务等)，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。”根据这一定义，云计算的特征主要表现为: 首先，云计算是一种计算模式，具有时间和网络存储的功能。其次，云计算是一条接入路径，通过广泛接入网络以获取计算能力，通过标准机制进行访问。第三，云计算是一个资源池，云计算服务提供商的计算资源，通过多租户模式为不同用户提供服务，并根据用户的需求动态提供不同的物理的或虚拟的资源。第四，云计算是一系列伸缩技术，在信息化和互联网环境下的计算规模可以快速扩大或缩小，计算能力可以快速、弹性获得。第五，云计算是一项可计量的服务，云计算资源的使用情况可以通过云计算系统检测、控制、计量，以自动控制和优化资源使用。(三)大数据与云计算的关系

从整体上看，大数据与云计算是相辅相成的。大数据主要专注实际业务，着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法，强调的是数据存储能力。云计算主要关注“计算”，关注IT 架构，提供IT 解决方案，强调的是计算能力，即数据处理能力。如果没有大数据的数据存储，那么云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地;如果没有云计算的数据处理能力，则大数据的数据存储再丰富，也终究难以用于实践中去。

从技术上看，大数据依赖于云计算。海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapＲeduce 编程模型都是云计算的关键技术，也都是大数据的技术基础。而数据之所以会变“大”，最重要的便是云计算提供的技术平台。数据被放到“云”上之后，打破了过去那种各自分割的数据存储，更容易被收集和获得，大数据才能呈现在人们眼前。而巨量的数据也只能依靠云计算强大的数据处理能力，才能够“淘尽黄沙始得金”。

从侧重点看，大数据与云计算的侧重点不同。大数据的侧重点是各种数据，广泛、深入挖掘巨量数据，发现数据中的价值，迫使企业从“业务驱动”转变为“数据驱动”。而云计算主要通过互联网广泛获取、扩展和管理计算及存储资源和能力，其侧重点是IT 资源、处理能力和各种应用，以帮助企业节省IT部署成本。云计算使企业的IT 部门受益，而大数据使企业的业务管理部门受益。

从结果看，大数据与云计算带来不同的变化。大数据对社会经济带来的变化是巨大的，涉及到各个领域。大数据已经与资本、人力一起作为生产的主要因素影响着社会经济的发展。数据创造价值，而挖掘数据价值、利用数据的“推动力”就是云计算。云计算将信息存储、分享和挖掘能力极大提高，更经济、高效地将巨量、高速、多变的终端数据存储下来，并随时进行计算与分析。通过云计算对大数据进行分析、总结与预测，会使得决策更可靠，释放出更多大数据的内在价值。

二、大数据、云计算技术对审计的影响分析

审计技术和方法的发展是随着科学和管理技术的发展而发展的。现代审计技术和方法体系是在原始的查账基础上从低级向高级、从不完备到比较完备发展起来的。在业务和会计处理手工操作阶段，审计实施的是账表导向的审计技术和方法;当内部控制理论和方法全面应用于业务和会计处理时，审计实施的是系统导向的审计技术和方法;当风险管理理论和方法全面应用于业务和财务管理时，审计实施的是风险导向审计技术和方法;与风险导向审计技术和方法并行的是，计算机技术广泛应用于业务和会计处理时，审计实施的是IT 审计技术和方法。目前，面对大数据、云计算技术的产生和发展，审计人员需要应时而变来适应由此而带来的变化，分析大数据、云计算技术对审计方式、审计抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等技术和方法的影响。(一)大数据、云计算技术促进持续审计方式的发展

传统审计中，审计人员只是在被审计单位业务完成后才进行审计，而且审计过程中并不是审计所有的数据和信息，只是抽取其中有的一部分进行审计。这种事后和有限的审计对被审计单位复杂的生产经营和管理系统来说很难及时做出正确的评价，而且对于评价日益频繁和复杂的经营管理活动的真实性和合法性则显得过于迟缓。随着信息技术迅速发展，越来越多的审计组织对被审计单位开始实施持续审计方式，以解决审计结果与经济活动的时差问题。但是，审计人员实施持续审计时，往往受目前业务条件和信息化手段的限制，取得的非结构化数据无法数据化，或者无法取得相关的明细数据，致使对问题的判断也难以进一步具体和深入。而大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展，使信息技术与大数据、云计算技术较好交叉融合，尤其对业务数据和风险控制“实时性”要求较高的特定行业，如银行、证券、保险等行业，在这些行业中实施持续审计迫在眉睫。如审计组织对商业银行的审计，实行与商业银行建立业务和数据系统的接口，在开发的持续审计系统中固化了非结构化数据结构化和数据分析模块，该模块可以在海量贷款客户中挖掘、分析出行业性和区域性贷款风险趋势，实现在线的风险预警，并将发现的风险数据、超预警值指标及问题登记为疑点，并建立实时审计工作底稿，按照重要程度进行归类、核实或下发给现场审计人员进行现场核实，以较好处理非结构化数据的利用和数据的实时分析利用问题。(二)大数据、云计算技术促进总体审计模式的应用

现时的审计模式是在评价被审计单位风险基础上实施抽样审计。在不可能收集和分析被审计单位全部经济业务数据的情况下，现时的审计模式主要依赖于审计抽样，从局部入手推断整体，即从抽取的样本着手进行审计，再据此推断审计对象的整体情况。这种抽样审计模式，由于抽取样本的有限性，而忽视了大量和具体的业务活动，使审计人员无法完全发现和揭示被审计单位的重大舞弊行为，隐藏着重大的审计风险。而大数据、云计算技术对审计人员而言，不仅仅是一种可供采用的技术手段，这些技术和方法将给审计人员提供实施总体审计模式的可行性。利用大数据、云计算技术，对数据的跨行业、跨企业搜集和分析，可以不用随机抽样方法，而采用搜集和分析被审计单位所有数据的总体审计模式。利用大数据、云计算技术的总体审计模式是要分析与审计对象相关的所有数据，使得审计人员可以建立总体审计的思维模式，可以使现代审计获得革命性的变化。审计人员实施总体审计模式，可以规避审计抽样风险。如果能够收集总体的所有数据，就能看到更细微、深入的信息，对数据进行多角度的深层次分析，从而发现隐藏在细节数据中的对审计问题更具价值的信息。同时，审计人员实施总体审计模式，能发现从审计抽样模式所不能发现的问题。大数据、云计算技术给审计人员提供了一种能够从总体把握审计对象的技术手段，从而帮助审计人员能从总体的视角发现以前难以发现的问题。

(三)大数据、云计算技术促进审计成果的综合应用

目前，审计人员的审计成果主要是提供给被审计单位的审计报告，其格式固定，内容单一，包含的信息量较少。随着大数据、云计算技术在审计中广泛应用，审计人员的审计成果除了审计报告外，还有在审计过程中采集、挖掘、分析和处理的大量的资料和数据，可以提供给被审计单位用于改进经营管理，促进审计成果的综合应用，提高审计成果的综合应用效果。首先，审计人员通过对审计中获取的大量数据和相关情况资料的汇总、归纳，从中找出财务、业务和经营管理等方面的内在规律、共性问题和发展趋势，通过汇总归纳宏观性和综合性较强的审计信息，为被审计单位投资者和其他利益相关者提供数据证明、关联分析和决策建议，从而促进被审计单位管理水平的提高。其次，审计人员通过应用大数据、云计算技术，可以将同一问题归入不同的类别进行分析和处理，从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。再次，审计人员将审计成果进行智能化留存，通过大数据、云计算技术，将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势，向被审计单位进行预警。最后。审计人员将审计成果、被审计单位与审计问题进行关联，并进行信息化处理，在进行下次审计时，减少实地审计的时间和工作量，提高审计工作的效率。(四)大数据、云计算技术促进相关关系证据的应用

审计人员在审计过程中，应根据充分、适当的审计证据发表审计意见，出具审计报告。但是，在大数据、云计算环境下，审计人员既面临巨量数据筛选的考验，又面临搜集适当审计证据的挑战。审计人员在搜集审计证据时，传统的思维路径都是基于因果关系来搜集审计证据，而大数据分析将会更多地运用相关关系分析来搜集和发现审计证据。但从审计证据发现的角度来看，由于大数据技术提供了前所未有的跨领域、可供量化的维度，使得审计问题大量的相关信息能够得以记录和计算分析。大数据、云计算技术没有改变事物间的因果关系，但在大数据、云计算技术中对相关关系的开发和利用，使得数据分析对因果逻辑关系的依赖降低了，甚至更多地倾向于应用基于相关关系的数据分析，以相关关系分析为基础的验证是大数据、云计算技术的一项重要特征。在大数据、云计算技术环境下，审计人员能搜集到的审计证据大多是电子证据(秦荣生，2013)。电子证据本身就非常复杂，云计算技术使获取有因果关系的证据更加困难。审计人员应从长期依赖因果关系来搜集和发现审计证据，转变成为利用相关关系来搜集和发现审计证据。(五)大数据、云计算技术促进高效数据审计的发展

直到今天，审计人员的数字审计技术依然建立在精准的基础上。这种思维方式适用于掌握“小数据量”的情况，因为需要分析的数据很少，所以审计人员必须尽可能精准地量化被审计单位的业务。随着大数据、云计算技术成为日常生活中的一部分，审计人员应开始从一个比以前更大、更全面的角度来理解被审计单位，将“样本= 总体”植入审计人员的思维中。相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据更强调数据的完整性和混杂性，帮助审计人员进一步接近事情的真相，“局部”和“精确”将不再是审计人员追求的目标，审计人员追求的是事物的“全貌”和“高效”。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现。在实施审计时，审计人员应利用大数据、云计算技术，使用分布式拓朴结构、云数据库、联网审计、数据挖掘等新型的技术手段和工具，以提高审计的效率。

(六)大数据、云计算技术促进大数据审计师的发展

大数据、云计算时代，数据的真实、可靠是大数据发挥作用的前提。这客观上要求专业人员来对大数据的真实性、可靠性进行鉴证，审计人员可以扮演这种角色，或者称为数据审计师。能对大数据真实性、可靠性进行鉴证的数据审计师应该是计算机科学、数学、统计学和审计学领域的专家，他们应有大数据分析和预测的评估能力。数据审计师应恪守公正的立场和严守保密的原则，面对海量的数据和纷繁复杂的相关关系，选取分析和预测工具，以及解读数据及数据计算结果是否真实、可靠。一旦出现争议，数据审计师有权审查与分析结果相关的运算法则、统计方法以及数据采集、挖掘和处理过程。数据审计师的出现是为满足以市场为导向来解决数据真实性、可靠性问题的需求，这与20 世纪初期为了处理财务信息虚假而出现的审计人员一样，都是为了满足新需求而出现的。

三、大数据挖掘

数据的价值只有通过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。在业界，全球著名的Google、EMC、惠普、IBM、微软等互联网公司都已经意识到大数据挖掘的重要意义。上述IT 巨头们纷纷通过收购大数据分析公司，进行技术整合，希望从大数据中挖掘更多的商业价值。数据挖掘通常需要遍历训练数据获得相关的统计信息，用于求解或优化模型参数，在大规模数据上进行频繁的数据访问需要耗费大量运算时间。数据挖掘领域长期受益于并行算法和架构的使用，使得性能逐渐提升。过去15 年来，效果尤其显著。试图将这些进步结合起来，并且提炼。GPU平台从并行上得到的性能提升十分显著。这些GPU平台由于采用并行架构，使用并行编程方法，使得计算能力呈几何级数增长。即便是图形处理、游戏编程是公认的复杂，它们也从并行化受益颇多。研究显示数据挖掘、图遍历、有限状态机是并行化未来的热门方向。MapReduce 框架已经被证明是提升GPU 运行数据挖掘算法性能的重要工具。D.Luo 等提出一种非平凡的策略用来并行一系列数据挖掘与数据挖掘问题，包括一类分类SVM 和两类分类SVM，非负最小二乘问题，及L1 正则化回归（lasso）问题。由此得到的乘法算法，可以被直截了当地在如MapReduce 和CUDA 的并行计算环境中实现。K.Shim 在MapReduce 框架下，讨论如何设计高MapReduce 算法，对当前一些基于MapReduce 的数据挖掘和数据挖掘算法进行归纳总结，以便进行大数据的分析。Junbo Zhang 等提出一种新的大数据挖掘技术，即利用MapRedue 实现并行的基于粗糙集的知识获取算法，还提出了下一步的研究方向，即集中于用基于并行技术的粗糙集算法处理非结构化数据。F.Gao 提出了一种新的近似算法使基于核的数据挖掘算法可以有效的处理大规模数据集。当前的基于核的数据挖掘算法由于需要计算核矩阵面临着可伸缩性问题，计算核矩阵需要O(N2)的时间和空间复杂度来计算和存储。该算法计算核矩阵时大幅度降低计算和内存开销，而且并没有明显影响结果的精确度。此外，通过折中结果的一些精度可以控制近似水平。它独立于随后使用的数据挖掘算法并且可以被它们使用。为了阐明近似算法的效果，在其上开发了一个变种的谱聚类算法，此外设计了一个所提出算法的基于MapReduce 的实现。在合成和真实数据集上的实验结果显示，所提出的算法可以获得显著的时间和空间节省。Christian Kaiser 等还利用MapReduce 框架分布式实现了训练一系列核函数学习机，该方法适用于基于核的分类和回归。Christian Kaiser 还介绍了一种扩展版的区域到点建模方法，来适应来自空间区域的大量数据。Yael Ben-Haim 研究了三种MapReduce 实现架构下并行决策树分类算法的设计, 并在Phoenix 共享内存架构上对SPRINT 算法进行了具体的并行实现。F.Yan 考虑了潜在狄利克雷分配（LDA）的两种推理方法——塌缩吉布斯采样（collapsed Gibbssampling，CGS）和塌缩变分贝叶斯推理（collapsedvariational Bayesian，CVB）在GPU 上的并行化问题。为解决GPU 上的有限内存限制问题，F.Yan 提出一种能有效降低内存开销的新颖数据划分方案。这种划分方案也能平衡多重处理器的计算开销，并能容易地避免内存访问冲突。他们使用数据流来处理超大的数据集。大量实验表明F.Yan 的并行推理方法得到的LDA 模型一贯地具有与串行推理方法相同的预测能力；但在一个有30 个多核处理器的GPU 上，CGS 方法得到了26倍的加速，CVB 方法得到了196 倍的加速。他们提出的划分方案和数据流方式使他们的方法在有更多多重处理器时可伸缩，而且可被作为通用技术来并行其它数据挖掘模型。Bao-Liang Lu 提出了一种并行的支持向量机，称为最小最大模块化网络(M3)，它是基“分而治之”的思想解决大规模问题的有效的学习算法。针对异构云中进行大数据分析服务的并行化问题G.Jung 提出了最大覆盖装箱算法来决定系统中多少节点、哪些节点应该应用于大数据分析的并行执行。这种方法可以使大数据进行分配使得各个计算节点可以同步的结束计算，并且使数据块的传输可以和上一个块的计算进行重叠来节省时间。实验表明，这种方法比其他的方法可以提高大约60% 的性能。在分布式系统方面，Cheng 等人 提出一个面向大规模可伸缩数据分析的可伸缩的分布式系统——GLADE。GLADE 通过用户自定义聚合（UDA）接口并且在输入数据上有效地运行来进行数据分析。文章从两个方面来论证了系统的有效性。第一，文章展示了如何使用一系列分析功能来完成数据处理。第二，文章将GLADE 与两种不同类型的系统进行比较：一个用UDA 进行改良的关系型数据库（PostgreSQL）和MapReduce(Hadoop)。然后从运行结果、伸缩性以及运行时间上对不同类型的系统进行了比较。

四、总结 大数据的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存储，满足这种要求的存储离不开云计算。高速产生的大数据只有通过云计算的方式才能在可等待的时间内对其进行处理。同时，云计算是提高对大数据的分析与理解能力的一个可行方案。大数据的价值也只有通

过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。总之，云计算是大数据处理的核心支撑技术，是大数据挖掘的主流方式。没有互联网，就没有虚拟化技术为核心的云计算技术，没有云计算就没有大数据处理的支撑技术。

参考文献

秦荣生.大数据、云计算技术对审计的影响研究 何清.大数据与云计算

张为民.云计算: 深刻改变未来

文峰.云计算与云审计———关于未来审计的概念与框架的一些思考

Big data and cloud computing Big Data(Big Data)in recent years, more and more occasions, the concept is mentioned more and more people, And often, and cloud computing together, what is the relationship between cloud computing and big data become a hot topic.this Special report contains the following four aspects: 1.The value of big data;2.Big data challenge;3.Big data research;4.Cloud computing is the mainstream way of data mining.Through this report on our understanding of big data, as well as the understanding of the value of big data, large data processing and mining technology, large data mainly focus on “data”, provide the technology and methods of data collection, mining and analysis;Cloud computing technology focusing on “computing”, providing IT solutions.Big data and cloud computing technology can promote the development of continuous audit mode, the overall audit mode of application, the audit results of comprehensive application, the application of related evidence, the development of efficient data audit and the development of large data auditor.Strengthen big data and cloud computing technology measures of audit applications include set up long-term development strategy, accelerate the construction of the audit regulations, establish a platform, to strengthen research and development and improve the utilization ability.Keywords: big data cloud computing data mining impact on the audit policy Suggestions

第四篇：计算机系统教学应用论文：云计算理论及技术在高校的应用研究

计算机系统教学应用论文：云计算理论及技术在高校的应用研究

[摘要]云计算借助互联网的庞大资源体系,以一种全新的计算模式向用户提供服务。云计算以其安全可靠的数据存储和强大的计算能力,必将对高等教育的信息化建设产生积极的影响。

[关键词]云计算 信息化 高校

一、云计算简介

1.云计算的定义

云计算是一种基于互联网的超级计算模式。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。云计算实质上是通过互联网访问应用和服务,而这些应用或者服务通常不是运行在自己的服务器上,而是由第三方提供。它的目标是把一切都拿到网络上,云就是网络,网络就是计算机。云计算依靠强大的计算能力,使得成千上万的终端用户不担心所使用的计算技术和接入的方式等,都能够进行有效的依靠网络连接起来的硬件平台的计算能力来实施多种应用。云计算的新颖之处在于它几乎可以提供无限的廉价存储和计算能力。

基于云计算的原理和其固有的特点,云计算比其它新技术更容易进入高校。云计算对用户端的设备要求很低,这一特点决定云计算将会在学校大受欢迎。

2.云计算的特点

(1)服务提供的多元性

云就是庞大的计算机群,具备极高的计算、存储能力,能够完成单机所完不成的海量计算、存储等工作。云将调用云中的计算机群,使用基于海量数据的数据挖掘技术来搜索网络中的数据库资源,并运用各种方法为用户反馈出尽可能详尽、准确的结果,极大的扩展了而不是传统意义上的基于某个具体服务器为用户提供相应服务的工作模式;同时云中的计算机可以通过相应技术保持网络数据库信息的及时更新,用以保证用户服务的快速、准确。

(2)使用的便捷性

在云计算模式中所有应用和服务请求的数据资源均存储在云中,用户可以在任意场合、时间通过网络接入云平台,使用统一的云服务,按照自身的需求获取所需信息,并可以实现不同终端、设备间的数据与应用共享,为工作带来极大的便利和效率。

(3)服务的安全性

分布式系统具有高度容错机制,云计算作为分布式处理技术的发展,依托据存储中心可以实现严格、有效的控制、配置与管理,具有更好的可靠性、安全性和连接性能,同时高度集中化的数据管理、严格的权限管理策略可以让用户避免数据丢失、病毒入侵等麻烦。

(4)用户端设备成本低廉

由于云计算模式下大量的计算及存储工作都被放到了网络上,作为个人的用户端就完全可以简化到只有一个浏览器了。云计算模式中

用户只需通过网络使用服务商所提供的相关服务,并按实际使用情况付费,具体的计算机系统硬件配置、设备运行维护开支和服务器系统软、硬件升级都由云服务提供商来完成。云计算的端设备和现在的PC机相比,云计算终端功耗低,成本低廉,终端用户使用简单,维护方便。

二、云计算为高校教育信息化建设提供新的思路

1.云计算能大大节约信息化的资金投入

目前的高校信息化建设中成本主要来源于软硬件的购置、日常维护及设备更新等,如果将这些建立在云计算和服务的基础之上,将大大减少资金投入。其一,整个网络课程建设的基础平台将是云服务提供商提供的跨平台、运算能力强大、资源丰富的统一的通用信息平台,无需购买本地服务器,仅需投入少数管理终端及云接入设备即可;其二,所有的服务提供均由云端提供,无需为保证服务器运行的可靠性、保证存储在服务器中的数据资源的安全以及避免因网络访问异常导致服务器瘫痪而对网络服务器响应及接入数量等进行限制,因此原来维护、升级等工作几乎降至最低,管理成本也相应可以大大降低。

2.真正实现资源整合,建立统一的资源平台

将高校信息化建立在云计算和服务的基础之上,将繁重的网络信息平台建设、服务器的配备、课程资源的存储与管理等工作交给云服务提供商,那么现有分散的、自成一体、本地化的网络信息平台将转变成为一个与具体网络运行环境、网络服务器系统、网络操作系统无

关的强大的统一的通用信息平台,在这个平台上以成千上万的云服务器为依托,拥有着极其强大的计算功能、海量的网络资源,现有的网络课程建设中存在的软、硬件资源重复投入、虚拟化教学设备运行能力支持等问题将迎刃而解。

3.云计算的应用能够保证高校师生的信息安全

校园网内的计算机病毒的防控一直是一个十分棘手的问题,尤其在多媒体教室及计算机实验室。一台机器中毒,很快就会传遍所有机器。杀毒软件授权使用费用对高校来说也是一笔不小的开支,但对病毒仍不能有效的防控。而在云计算环境下,云计算提供商拥有先进技术和专业团队来负责这些资源的安全维护工作,师生们只需通过网络,就能访问自己的数据。本地不再存储任何数据,因而不用担心病毒入侵造成的破坏。所以,云计算在高校的应用既省去了高校在信息安全方面的开支,又确保了高校师生的信息安全。

三、结束语

云计算能为高校信息化提供所需的基础设施和软件环境,帮助高校摆脱资金不足、专业技术人员匮乏等各种困扰,其在高校教学、科研中的应用前景十分广阔。云计算的发展趋势已经呈现,一定会为高校的教学质量、科研水平等方面的提升贡献出自己的力量。信息技术已经从计算机时代走向互联网时代,教育信息化也将从以计算机辅助教育应用为中心走向以数据、计算和服务为中心。云计算为这种转变提供了机会和技术实现,并使之成为可能,为高等学校教育信息化的发

展和建设提供了新的模式。

第五篇：大数据与云计算的安全

云计算和大数据结合的安全问题

摘要：云计算的浪潮还没有过去，大数据时代已经到来。在对大数据的含义、特征、影响和意义进行系统总结的基础上，分析了大数据与云计算的关系，论述大数据和云计算的安全将给消费者和电商带来更加高效的转型。

关键字：云计算，大数据，电商

所谓通信，最简单的理解，也是最基本的理解，就是人与人沟通的方法。无论是现在的电话，还是网络，解决的最基本的问题，实际还是人与人的沟通。现代通信技术，就是随着科技的不断发展，如何采用最新的技术来不断优化通信的各种方式，让人与人的沟通变得更为便捷，有效。随着计算机技术的广泛普及与计算机远程信息处理应用的发展，云计算和大数据应运而生。、一、大数据的介绍

大数据（Big Data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法）。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域，目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和或虚拟化技术。

二、云计算的介绍

云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。几年之内,云计算已从新兴技术发展成为当今的热点技术。云计算从节约成本的工具到盈利的推动器，从ISP（网络服务提供商）到电信企业，已然成功地从内置的IT 系统演变成公共的服务。然而人们担心他们在云端的数据安全。正因为此，用户应该期待看到更安全的应用程序和技术上来。许多新的加密技术，安全协议，在未来会越来越多的呈现出来。其中的安全性和遵从性的问题仍然是阻碍云计算发展的重要原因。三、二者联系和安全策略

近几年由于科技的不断发展，3G网络视频通话，移动互联网、物联网、智能手机，这些科技产品都一一涌现，充斥着我们的生活，确实互联网给我们的生活带来了方便，但同时恶意软件，黑客入侵电脑，这些人为的破坏，也影响着个人或者企业的信息安全。在这个时候新技术云计算的出现，就给传统互联网信息安全带来了希望，但同时也面临解决新的安全挑战。

多种方式应对云计算安全挑战—云计算给信息安全带来的挑战包括：第一，传统安全产品无法应对云计算环境下的网络结构和协议。在云计算环境中，可能前端的Web服务器和后端的数据库都处在一个物理服务器上，这样它们之间的网络交互直接用虚拟交换机就可以了，数据根本不经过物理交换机，如果不到物理交换机，则信息安全设备拿不到它的数据，导致对其访问控制、审计、攻击的检测，都没办法实现。第二，云计算技术特性带来一些新的安全需求。云安全架构的一个关键特点是云服务提供商所在的等级越低，云服务用户自己所要承担的安全能力和管理职责就越多。数据安全包括：数据传输、数据隔离、数据残留。应用安全包括：终端用户安全、SaaS安全、PaaS安全、IaaS安全。虚拟化安全包括：虚拟化软件、虚拟服务器等。第三，云计算环境对安全产品的计算性能提出了非常大的挑战。目前保护信息安全产品的性能已经远远落后于网络设备。大数据将会化解APT(高级持续威胁)危机—近一两年，APT攻击是非常热门的话题。简单的说就是黑客组织针对一个有价值的目标，进行长期、缓慢的，但是非常有技术含量的攻击。我们知道未来大数据和云计算将推动下一代安全数据的创新。大数据和云计算扩展了整个IT领域的计算和存储资源，给信息安全提供了信息平台和大数据处理的技术支撑，为整个信息安全产品的革新创造了一个更大的可能性。其中数据加密就是对数据信息的重新组合，只有在收发双方的基础上才能够还原网络信息，数据加密技术能够确保校园网内部信息数据的安全性与完整性，并具有一定的保密作用，从某种意义上来说它是其他安全技术的基本保证，经过加密的网络数据能够确保数据在收录、传输、使用及转换中不被第三方得知数据信息内容。

综上所述：大数据是本，云计算是术，移动互联网是用。三者紧密结合在一起才能让整个信息安全系统更有效的服务现代人们的生活。在大数据环境下，即高流量、巨大海量数据、高可靠性。更多需要通过检测、分析、发现及预警的安全保障体系，实现可靠性、可用性与安全性的完美结合；利用大数据分析，可提前、精确、有效地发现已知或未知的安全威胁；可实现数据访问的记录、分析及取证；可实现有效、精确地发现隐私数据的检测分析与防护。安全检测与大数据技术结合，利用云计算能力及大数据处理机制实现信息访问和审计，安全威胁智能的发现，隐私数据的保护。

参考文献：《大数据时代》--[英]维克托·迈尔-舍恩伯格（ViktorMayer-Schönberger）--浙江人民出版社

电子图书：《云计算安全指南》--Ronald L.Krutz，Russell Dean Vines（著）张立强(译)

姓名：孙飞龙

学号：12901337

学院：信息工程学院