云计算背景下的信息安全问题研究
周健
摘 要： 信息安全是云计算系统正常应用的前提和基础，为了解决当前云计算背景下信息安全存在的问题，提高云计算系统的安全性，提出一种基于层次分析法和模糊理论相结合的云计算背景下信息安全评价策略。首先，针对当前云计算背景下信息安全评价指标体系的高冗余特性，采用相关分析对指标进行处理，提高指标的独立性；然后，采用层次分析法构建多层次评价指标体系，并采用模糊理论对计算背景下信息安全等级进行评价；最后，应用于具体云计算系统信息安全分析中，结果表明，该评价策略可以对云计算系统的安全状态进行客观估计，为云计算背景下信息安全风险决策提供可靠的信息。
关键词： 云计算； 信息安全； 层次分析法； 模糊理论； 评价指标
中图分类号： TN915.08?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）11?0084?04
Research on information security under cloud computing background
ZHOU Jian
（Suzhou Administration Institute， Suzhou 215011， China）
Abstract： The information security is the premise and foundation of normal application of the cloud computing system. In order to solve the problems existing in information security under cloud computing background， and improve the security of cloud computing system， an information security evaluation scheme combining analytic hierarchy process （AHP） with fuzzy theory under cloud computing background is put forward. Aiming at the high redundancy characteristic of the information security eva?luation index system under cloud computing background， the correlation analysis is adopted to process the index to improve the independence of the index. The AHP is used to construct the multi?level evaluation index system. The fuzzy theory is employed to evaluate the level of information security under cloud computing background. The evaluation index system is applied to the specific information security analysis of cloud computing system. The results show that the evaluation scheme can assess the security state of the cloud computing system objectively， which provides a reliable information for information security risk decision under cloud computing background.
Keywords： cloud computing； information security； analytic hierarchy process； fuzzy theory； evaluation index
0 引 言
隨着互联网规模的扩大，网络上每天处理的数据急剧增加，单一计算机系统不能满足大数据处理的要求，为此出现了云计算（Cloud Computing）系统。云计算系统加快了大规模数据处理的速度，提高了数据处理的效率，扩大了互联网的应用范围[1?3]。但同时，在云计算系统中还有许多安全问题，其中信息安全尤为重要，引起了专家的高度关注。
当前信息安全风险分析主要从定性和定量两方面进行，其中定性的信息安全风险分析方法主要有因素分析法、德尔斐法等[4?5]，具有评价过程简单等优点，但其主要通过专家进行评价，然而专家的知识有一定局限性，因此通用性比较差，而且评价结果说服力不强。定量的信息安全风险分析方法包括层次分析法、决策树法等，它们通过建立信息安全风险分析的评价指标，根据权值或者决策树得到信息安全风险所处的等级，实现过程比较简单，但是假设条件相当多，简化了信息安全风险问题，这样实际应用效果差[6]。为了克服单一定性分析方法和定量分析方法的局限性，有学者利用两者的优点提出基于人工智能的信息安全风险评价模型[7?9]，采用层次分析法对信息安全风险评价指标进行确定，采用神经网络、贝叶斯网络等建立信息安全风险评价的分类器，得到信息安全风险所处的等级，评价结果更加可靠，主观性少，而且结果的可解释性更优。但是在实际应用中，信息安全风险评价的指标多，指标之间存在高度冗余，使得数据之间的重复比较严重，如何有效消除数据之间的高度冗余是一个较大的问题，同时信息安全风险存在不确定性和模糊性，如何建立更加适应信息安全风险变化特点的评价模型具有重要意义[10]。
当前针对单机的信息安全风险分析研究已经不少，但是针对云计算背景下的信息安全研究相对较少，为了提高云计算系统的安全性，提出一种基于层次分析法和模糊理论相结合的云计算背景下信息安全评价策略。首先采用相关分析法对云计算背景下信息安全评价指标体系进行处理，然后采用层次分析法构建多层次评价指标体系，并采用模糊理论对计算背景下信息安全等级进行评价，结果表明，该评价策略可以对云计算系统的安全状态进行客观估计，为云计算背景下信息安全分析提供了一种新的研究思路。
1 云计算系统的工作原理
在云环境下，数据处理方式常采用Map/Reduce的模式，将一个大规模数据处理问题划分成为多个小规模，然后采用各个节点并行进行处理，提高数据完成效率，减少执行时间，具体如图1所示。在数据和信息处理过程中，一些非法或者没有授权用户对系统的信息进行非法窃取，或者对信息进行破坏，产生了云计算背景下信息安全问题。
图1 云计算背景下的数据处理原理
2 云计算背景下信息安全问题的影响因子
在云计算系统中，信息安全问题是多种影响因素共同作用的结果，影响云计算背景下信息安全问题的因素，即常说的安全风险评价指标。基于全面性和科学性的原则建立如图2所示的云计算背景下信息安全风险评价指标体系。
3 云计算背景下信息安全问题评价模型的实现
3.1 相关分析法消除指标的冗余特性
在云计算背景下信息安全问题处理过程中，各種指标之间具有一定的相关性，当相关性较大时，指标之间的信息冗余就比较严重，对云计算背景下信息安全问题分析结果产生干扰，导致风险评价结果不准确，为此采用相关分析方法消除指标之间的冗余特性，以便后续云计算背景下信息安全风险评价的建模。设专家组由人组成，分别对指标属性A和B量化打分，如表1所示。
图2 评价指标体系的原始结构
表1 信息安全风险指标的专家打分表
[指标 … … 指标 … … ]
由于每一种计算背景下信息安全风险评价指标均包括一定的随机噪声，采用式（1）和式（2）消除指标和中的随机噪声：
（1）
（2）
采用式（3）和式（4）统计它们的标准差和
（3）
（4）
指标之间的相关性值为：
（5）
如果>0，表示两个指标和之间是一种正相关关系；如果<0，表示两个指标和之间是一种负相关关系；如果表示两个指标和不相关，相互独立。
采用相关分析法对所有指标之间的相关性进行检测，去掉一些指标之间的冗余特征，增加指标的独立性，以便后续的指标处理。
3.2 建立层次结构的云计算背景下信息风险评价指标
根据云计算背景下信息风险评价指标的特点，考虑全面性、可操作、科学性等原则，采用层次分析法建立层次结构的云计算背景信息风险评价指标体系，具体如图3所示。
3.3 模糊理论的云计算背景下信息风险评价
模糊理论是一种人工智能综合评价算法，根据模糊集合论和最大隶属度原则对指标与风险之间的关系进行估计，从而得到云计算背景下信息风险评价结果，判断信息安全的状态，具体步骤如下：
Step1：建立云计算背景下信息风险评价的指标集。建立云计算背景信息风险评价准则集合为表示准则的个数，且有那么第个准则为表示第个准则的指标数量。
Step2：建立云计算背景下信息风险评价的评语集合。表示云计算背景下信息风险评价等级的评语集合，表示云计算背景下信息风险评价的评判等级。
Step3：建立云计算背景下信息风险的模糊评判矩阵。根据指标集和评语集的关系，得到每一层指标评价矩阵对的模糊映射为那么有：
（6）
模糊评判矩阵见表2。
表2 模糊评判矩阵
[ … … … … ]
Step4：确定云计算背景下信息风险评价指标权重。由于每一个指标对云计算背景下信息风险评价的贡献不同，采用综合评价法，一个专家对个指标进行风险评价得到个权重。表示第个权重值，表示第个权重值。进而采用权重进行定量分析，具体为：
① 同一层指标两两进行对比，得到权值的比值为：
（7）
式中：>0。
② 计算矩阵每一行的乘积得到权值=且有=
③ 根据式（8）对进行归一化处理，得到特征向量处理结果如下所示：
（8）
④ 对矩阵一致性进行检验，具体为：
（9）
（10）
（11）
其中：CI代表一致性指标；RI代表相应的平均随机一致性指标；CR为一致性，当时，可接受一致性检验，否则将对判断矩阵修正。
⑤ 进行一致性检验后，建立指标的权重向量为且0<。
Step5：云计算背景下信息风险的综合评价。根据权重向量和模糊评价矩阵不同层的评价结果得到云计算背景下信息风险的最终评价结果且有：
（12）
式中“”表示模糊算子。
根据模糊评判结果得到云计算背景下的信息安全风险评价等级。
4 云计算背景下信息安全问题的实例分析
为了检测层次分析法和模糊理论相结合的云计算背景下信息安全评价方法的性能，对一个计算系统信息安全状态进行估计，首先建立云计算背景下信息安全风险评估的模糊评估矩阵，具体见表3。
确定不同层次云计算背景下信息风险评价指标的权重，两两比较得到的结果为：
（13）
采用层次分析法计算指标的权重，得到各层指标的权重向量为：
最后得到云计算背景下的信息安全风险较低，比较安全。
5 结 论
针对云计算背景下信息不安全的難题，提出基于层次分析法和模糊理论相结合的云计算背景下信息安全评价策略，具体为：
（1） 构建云计算背景下的信息安全风险评价指标体系，并采用相关分析法对指标冗余性进行检测，去除指标之间的冗余，增强指标之间的独立性，提高信息安全风险评价速度。
（2） 针对云计算背景下信息安全评价指标体系的随机性和不确定性，采用层次分析法确定指标的权值，构建多层次评价指标体系，使信息安全风险评价结果更加客观和可信。
（3） 根据云计算背景下信息安全变化的模糊性，引入模糊理论对云计算背景下信息安全等级进行评价，提高信息安全风险评价精度，评价结果更加科学。
（4） 具体应用实例结果表明，该评价策略是一种精度高、速度快的云计算背景下信息安全评价工具，易于操作和推广。
由于云计算背景下信息安全变化具有一定的非线性，通过引入人工智能学习算法对信息安全风险进行建模与评价，这是下一步要进行的研究工作。
参考文献
[1] 李乔，郑啸.云计算研究现状综述[J].计算机科学，2011，38（4）：32?36.
[2] 冯登国，张阳，张玉清.信息安全风险评估综述[J].通信学报， 2004，25（7）：10?18.
[3] 高阳，罗军舟.基于灰色关联决策算法的信息安全风险评估方法[J].东南大学学报（自然科学版），2009，39（2）：225?229.
[4] 唐作其，陈选文，戴海涛，等.多属性群决策理论信息安全风险评估方法研究[J].计算机工程与应用，2011，47（15）：104?106.
[5] 王桢珍，姜欣，武小悦，等.信息安全风险概率计算的贝叶斯网络模型[J].电子学报，2010，38（2）：18?22.
[6] 赵冬梅，马建峰，王跃生.信息系统的模糊风险评估模型[J].通信学报，2007，28（4）：51?56.
[7] 阮慧，党德鹏.基于RBF模糊神经网络的信息安全风险评估[J].计算机工程与设计，2011，32（6）：2113?2115.
[8] 赵冬梅，刘金星，马建峰.基于小波神经网络的信息安全风险评估[J].计算机科学，2010，37（2）：90?93.
[9] 赵冬梅，刘海峰，刘晨光.基于BP神经网络的信息安全风险评估[J].计算机工程与应用，2007，43（1）：139?141.
[10] 党德鹏，孟真.基于支持向量机的信息安全风险评估[J].华中科技大学学报（自然科学版），2010，38（3）：46?49.
摘 要： 信息安全是云计算系统正常应用的前提和基础，为了解决当前云计算背景下信息安全存在的问题，提高云计算系统的安全性，提出一种基于层次分析法和模糊理论相结合的云计算背景下信息安全评价策略。首先，针对当前云计算背景下信息安全评价指标体系的高冗余特性，采用相关分析对指标进行处理，提高指标的独立性；然后，采用层次分析法构建多层次评价指标体系，并采用模糊理论对计算背景下信息安全等级进行评价；最后，应用于具体云计算系统信息安全分析中，结果表明，该评价策略可以对云计算系统的安全状态进行客观估计，为云计算背景下信息安全风险决策提供可靠的信息。
关键词： 云计算； 信息安全； 层次分析法； 模糊理论； 评价指标
中图分类号： TN915.08?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）11?0084?04
Research on information security under cloud computing background
ZHOU Jian
（Suzhou Administration Institute， Suzhou 215011， China）
Abstract： The information security is the premise and foundation of normal application of the cloud computing system. In order to solve the problems existing in information security under cloud computing background， and improve the security of cloud computing system， an information security evaluation scheme combining analytic hierarchy process （AHP） with fuzzy theory under cloud computing background is put forward. Aiming at the high redundancy characteristic of the information security eva?luation index system under cloud computing background， the correlation analysis is adopted to process the index to improve the independence of the index. The AHP is used to construct the multi?level evaluation index system. The fuzzy theory is employed to evaluate the level of information security under cloud computing background. The evaluation index system is applied to the specific information security analysis of cloud computing system. The results show that the evaluation scheme can assess the security state of the cloud computing system objectively， which provides a reliable information for information security risk decision under cloud computing background.
Keywords： cloud computing； information security； analytic hierarchy process； fuzzy theory； evaluation index
0 引 言
隨着互联网规模的扩大，网络上每天处理的数据急剧增加，单一计算机系统不能满足大数据处理的要求，为此出现了云计算（Cloud Computing）系统。云计算系统加快了大规模数据处理的速度，提高了数据处理的效率，扩大了互联网的应用范围[1?3]。但同时，在云计算系统中还有许多安全问题，其中信息安全尤为重要，引起了专家的高度关注。
当前信息安全风险分析主要从定性和定量两方面进行，其中定性的信息安全风险分析方法主要有因素分析法、德尔斐法等[4?5]，具有评价过程简单等优点，但其主要通过专家进行评价，然而专家的知识有一定局限性，因此通用性比较差，而且评价结果说服力不强。定量的信息安全风险分析方法包括层次分析法、决策树法等，它们通过建立信息安全风险分析的评价指标，根据权值或者决策树得到信息安全风险所处的等级，实现过程比较简单，但是假设条件相当多，简化了信息安全风险问题，这样实际应用效果差[6]。为了克服单一定性分析方法和定量分析方法的局限性，有学者利用两者的优点提出基于人工智能的信息安全风险评价模型[7?9]，采用层次分析法对信息安全风险评价指标进行确定，采用神经网络、贝叶斯网络等建立信息安全风险评价的分类器，得到信息安全风险所处的等级，评价结果更加可靠，主观性少，而且结果的可解释性更优。但是在实际应用中，信息安全风险评价的指标多，指标之间存在高度冗余，使得数据之间的重复比较严重，如何有效消除数据之间的高度冗余是一个较大的问题，同时信息安全风险存在不确定性和模糊性，如何建立更加适应信息安全风险变化特点的评价模型具有重要意义[10]。
当前针对单机的信息安全风险分析研究已经不少，但是针对云计算背景下的信息安全研究相对较少，为了提高云计算系统的安全性，提出一种基于层次分析法和模糊理论相结合的云计算背景下信息安全评价策略。首先采用相关分析法对云计算背景下信息安全评价指标体系进行处理，然后采用层次分析法构建多层次评价指标体系，并采用模糊理论对计算背景下信息安全等级进行评价，结果表明，该评价策略可以对云计算系统的安全状态进行客观估计，为云计算背景下信息安全分析提供了一种新的研究思路。
1 云计算系统的工作原理
在云环境下，数据处理方式常采用Map/Reduce的模式，将一个大规模数据处理问题划分成为多个小规模，然后采用各个节点并行进行处理，提高数据完成效率，减少执行时间，具体如图1所示。在数据和信息处理过程中，一些非法或者没有授权用户对系统的信息进行非法窃取，或者对信息进行破坏，产生了云计算背景下信息安全问题。
图1 云计算背景下的数据处理原理
2 云计算背景下信息安全问题的影响因子
在云计算系统中，信息安全问题是多种影响因素共同作用的结果，影响云计算背景下信息安全问题的因素，即常说的安全风险评价指标。基于全面性和科学性的原则建立如图2所示的云计算背景下信息安全风险评价指标体系。
3 云计算背景下信息安全问题评价模型的实现
3.1 相关分析法消除指标的冗余特性
在云计算背景下信息安全问题处理过程中，各種指标之间具有一定的相关性，当相关性较大时，指标之间的信息冗余就比较严重，对云计算背景下信息安全问题分析结果产生干扰，导致风险评价结果不准确，为此采用相关分析方法消除指标之间的冗余特性，以便后续云计算背景下信息安全风险评价的建模。设专家组由人组成，分别对指标属性A和B量化打分，如表1所示。
图2 评价指标体系的原始结构
表1 信息安全风险指标的专家打分表
[指标 … … 指标 … … ]
由于每一种计算背景下信息安全风险评价指标均包括一定的随机噪声，采用式（1）和式（2）消除指标和中的随机噪声：
（1）
（2）
采用式（3）和式（4）统计它们的标准差和
（3）
（4）
指标之间的相关性值为：
（5）
如果>0，表示两个指标和之间是一种正相关关系；如果<0，表示两个指标和之间是一种负相关关系；如果表示两个指标和不相关，相互独立。
采用相关分析法对所有指标之间的相关性进行检测，去掉一些指标之间的冗余特征，增加指标的独立性，以便后续的指标处理。
3.2 建立层次结构的云计算背景下信息风险评价指标
根据云计算背景下信息风险评价指标的特点，考虑全面性、可操作、科学性等原则，采用层次分析法建立层次结构的云计算背景信息风险评价指标体系，具体如图3所示。
3.3 模糊理论的云计算背景下信息风险评价
模糊理论是一种人工智能综合评价算法，根据模糊集合论和最大隶属度原则对指标与风险之间的关系进行估计，从而得到云计算背景下信息风险评价结果，判断信息安全的状态，具体步骤如下：
Step1：建立云计算背景下信息风险评价的指标集。建立云计算背景信息风险评价准则集合为表示准则的个数，且有那么第个准则为表示第个准则的指标数量。
Step2：建立云计算背景下信息风险评价的评语集合。表示云计算背景下信息风险评价等级的评语集合，表示云计算背景下信息风险评价的评判等级。
Step3：建立云计算背景下信息风险的模糊评判矩阵。根据指标集和评语集的关系，得到每一层指标评价矩阵对的模糊映射为那么有：
（6）
模糊评判矩阵见表2。
表2 模糊评判矩阵
[ … … … … ]
Step4：确定云计算背景下信息风险评价指标权重。由于每一个指标对云计算背景下信息风险评价的贡献不同，采用综合评价法，一个专家对个指标进行风险评价得到个权重。表示第个权重值，表示第个权重值。进而采用权重进行定量分析，具体为：
① 同一层指标两两进行对比，得到权值的比值为：
（7）
式中：>0。
② 计算矩阵每一行的乘积得到权值=且有=
③ 根据式（8）对进行归一化处理，得到特征向量处理结果如下所示：
（8）
④ 对矩阵一致性进行检验，具体为：
（9）
（10）
（11）
其中：CI代表一致性指标；RI代表相应的平均随机一致性指标；CR为一致性，当时，可接受一致性检验，否则将对判断矩阵修正。
⑤ 进行一致性检验后，建立指标的权重向量为且0<。
Step5：云计算背景下信息风险的综合评价。根据权重向量和模糊评价矩阵不同层的评价结果得到云计算背景下信息风险的最终评价结果且有：
（12）
式中“”表示模糊算子。
根据模糊评判结果得到云计算背景下的信息安全风险评价等级。
4 云计算背景下信息安全问题的实例分析
为了检测层次分析法和模糊理论相结合的云计算背景下信息安全评价方法的性能，对一个计算系统信息安全状态进行估计，首先建立云计算背景下信息安全风险评估的模糊评估矩阵，具体见表3。
确定不同层次云计算背景下信息风险评价指标的权重，两两比较得到的结果为：
（13）
采用层次分析法计算指标的权重，得到各层指标的权重向量为：
最后得到云计算背景下的信息安全风险较低，比较安全。
5 结 论
针对云计算背景下信息不安全的難题，提出基于层次分析法和模糊理论相结合的云计算背景下信息安全评价策略，具体为：
（1） 构建云计算背景下的信息安全风险评价指标体系，并采用相关分析法对指标冗余性进行检测，去除指标之间的冗余，增强指标之间的独立性，提高信息安全风险评价速度。
（2） 针对云计算背景下信息安全评价指标体系的随机性和不确定性，采用层次分析法确定指标的权值，构建多层次评价指标体系，使信息安全风险评价结果更加客观和可信。
（3） 根据云计算背景下信息安全变化的模糊性，引入模糊理论对云计算背景下信息安全等级进行评价，提高信息安全风险评价精度，评价结果更加科学。
（4） 具体应用实例结果表明，该评价策略是一种精度高、速度快的云计算背景下信息安全评价工具，易于操作和推广。
由于云计算背景下信息安全变化具有一定的非线性，通过引入人工智能学习算法对信息安全风险进行建模与评价，这是下一步要进行的研究工作。
参考文献
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[5] 王桢珍，姜欣，武小悦，等.信息安全风险概率计算的贝叶斯网络模型[J].电子学报，2010，38（2）：18?22.
[6] 赵冬梅，马建峰，王跃生.信息系统的模糊风险评估模型[J].通信学报，2007，28（4）：51?56.
[7] 阮慧，党德鹏.基于RBF模糊神经网络的信息安全风险评估[J].计算机工程与设计，2011，32（6）：2113?2115.
[8] 赵冬梅，刘金星，马建峰.基于小波神经网络的信息安全风险评估[J].计算机科学，2010，37（2）：90?93.
[9] 赵冬梅，刘海峰，刘晨光.基于BP神经网络的信息安全风险评估[J].计算机工程与应用，2007，43（1）：139?141.
[10] 党德鹏，孟真.基于支持向量机的信息安全风险评估[J].华中科技大学学报（自然科学版），2010，38（3）：46?49.
