基于免疫学和模糊聚类的云安全算法研究

随着信息化的不断发展,互联网中的数据量呈现爆炸性的增长,一些企事业单位已经意识到通过挖掘和分析大数据,能够有效地了解行业发展趋势后开拓新的业务模式,显著提高自身的运营效率和竞争优势。海量的数据处理需求使得拥有强大的计算能力的云计算成为大数据时代的必然选择。然而企业的数据安全问题关系到核心商业机密乃至整个企业的生命,因此安全问题自然成为大数据时代的重点研究方向。本文通过人工免疫理论改进传统的模糊聚类算法,提出一个将生物免疫原理和模糊聚类算法相结合应用于云系统的安全模型。