面向大数据的异构信息安全交换平台设计与开发

胡能发

（韩山师范学院计算机与信息工程学院，广东 潮州521041）

0 引言

在现代高科技的背景下，大数据应运而生，已经深刻地影响到社会的各个方面，其重要性不言而喻。但随着大数据的广泛应用，不仅表现出了众多的优点，但同时也出现了许多问题。

大数据与云计算深度融合，已经成为许多企业非常重要的资源，在移动互联网、物联网、人工智能等领域，实现了许多理论与技术上的突破。随着企业的不断发展，其规模与业务领域的扩展，多元化的企业经管理，大数据对企业的决策具有无法替代的作用。但是，随着大数据的不断壮大与广泛应用，数据的安全性问题也越来越突出，尤其是数据采集的合法性与数据泄露问题更为严重，此外，数据来源复杂，数据本身的属性更复杂，数据之间的相互关联更复杂，这必然造成了数据共享的困难，而如何保障数据的有效共享及其在应用过程中的安全性与完整性，是人们必须面对的现实问题。

现有的基于同构信息网的信息交换的平台众多，技术也相对成熟，但企业之间情况复杂，异构数据非常普遍，因此，如何有效地在大规模异构信息网络中进行信息共享，建立一个基于大数据的公共数据交换平台，很有必要。

1 系统分析

1.1 系统架构模型结构

系统架构模型主要功能为：

（1）数据传输与接收，数据来源分为两种，一种来自系统内部，另一种来自外部，两部分数据可以由平台进行发送与接收入处理。

（2）业务接口，各种数据需要分析、分离与集成，以便进行数据交换。

（3）控制管理，包括数据安全处理、数据共享、数据交换与日志生成等。

（4）扩展性，由于企业之间业务变动较频繁，系统必须后备足够的冗余度，确保系统可扩展，对未来可能出的现新型数据类型，具有灵活的处理能力。此外，在设计过程中必须保证数据的完整性、一致性与安全性。由于不同业务之间的数据源存在着语义上的区别，业务集成与数据整合时，应根据一定的数据转换模式和规则，进行统一数据结构和字段语义编码转换。由于各企业业务系统有着自己的业务数据系统，有自己的用户权限管理模式，因此要实现对数据源访问权限的隔离和控制。其总体结构如图1所示。

图1 数据整合总体结构

1.2 基于云计算与智能计算技术的数据分析

由于数据来属性复杂，从中挖掘出适应于企业的有价值的信息，一种行之有交的算法是智能算法，即半监督机器学习算法。这种智能算法对训练样本的数量要求不高，即使只有少量的样本，也能得到相对理想的结果，在行异构信息网络环境下，进行数据挖掘的最佳手段。

云计算是一种分布式计算模型，可以将众多计算机组成一个分布式并行处理系统，使各种应用系统能够共同完成任务，实现云计算、云存储等。

1.3 基于XML技术的异构信息交换

数据共享问题一直是企业数据应用的核心，1998年2月，3C组织于制定的一种通用语言规范XML，非常适用于不同企业之间的数据交换，而且它的可靠性高，目前几乎所有数据库管理系统及应用软件，都对它提供了良好的支持，这种通用语言规范XML，互操作性好，方便在各种异构平台与异构数据之间作为中间桥梁，进行数据的传输与交互。

1.4 平台设计实现

平台的设计采用了VS.NET。由于VS.NET具有全方位、多语言、跨平台、跨设备的优点，因此它所开发的应用程序，几乎适应所有设备，而且由于开发工具完全采用软件工程规范，开发效率高，成其是其界面开发的可视化，使得应用程序开了周期大大缩短，错误率低，应此，使得平台安全性得到了提高。VS.NET提供了对数据库的有力支持，其ADO.NET控件可以非常方便地与数据库建立链接，通过SQL存储过程实对应用软件进行保密通信，从而实现了数据的安全性、一致性与完整性。

2 结语

大数据与云计算在应用中产生，在应用中发展，促进了许多技术的进步。在具体的设计过程中，应用程序不轻易使用单独的SQL语句命令，发出多个SQL请求，而是将大量语句集成在存储过程中，由存储过程进行安全验证，统一调用，从而降低了网络流量，提高了数据安全性。面向大数据的异构信息安全交换平台，着重解决以下几个问题。

（1）设计安全系统的整体框架；

（2）设计和实现了用户管理及身份认证系统；

（3）设计和实现了用户权限管理和授权系统；

（4）设计客户端身份的认证和授权；

（5）设计和实现了对数据的完整性和安全性；

（6）设计和实现了存储过程的安全保护；

（7）通过存储过程实现提高了网络传输能力与安全性。