摘要：文章提出了一種基于數(shù)據(jù)處理技術(shù)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)，旨在提升存儲(chǔ)效率、數(shù)據(jù)安全性及系統(tǒng)性能。通過(guò)采用加密技術(shù)、數(shù)據(jù)去重與壓縮、數(shù)據(jù)完整性保障等手段，結(jié)合分布式存儲(chǔ)與負(fù)載均衡策略，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了多重優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，優(yōu)化后的系統(tǒng)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)壓縮比、讀寫(xiě)速度、訪問(wèn)時(shí)延等方面顯著提升，存儲(chǔ)壓縮比從2.5∶1.0提高至3.2∶1.0，數(shù)據(jù)處理速度提升50%，訪問(wèn)時(shí)延降低25%，系統(tǒng)吞吐量提升46.7%，恢復(fù)時(shí)間縮短60%。該研究驗(yàn)證了數(shù)據(jù)處理技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)中的有效性，提升了系統(tǒng)的存儲(chǔ)能力、處理效率與安全性。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)處理技術(shù)；網(wǎng)絡(luò)安全；存儲(chǔ)優(yōu)化

中圖分類號(hào)：TP393.08 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題日益嚴(yán)峻，特別是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理面臨巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)存儲(chǔ)系統(tǒng)往往存在存儲(chǔ)效率低、數(shù)據(jù)安全性差及系統(tǒng)性能瓶頸等問(wèn)題，亟須對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和創(chuàng)新［1］。本文提出了一種基于數(shù)據(jù)處理技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)，結(jié)合加密技術(shù)、數(shù)據(jù)去重與壓縮等創(chuàng)新方法，提升存儲(chǔ)系統(tǒng)的安全性、性能和效率。本研究旨在探索數(shù)據(jù)處理技術(shù)如何在實(shí)際存儲(chǔ)系統(tǒng)中進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化，以解決現(xiàn)有方案的不足并進(jìn)一步提升系統(tǒng)的整體功能。

1 現(xiàn)有計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)的局限性

現(xiàn)有計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)在高并發(fā)和大數(shù)據(jù)量環(huán)境下存在性能瓶頸。傳統(tǒng)加密技術(shù)，如高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)-256位（Advanced Encryption Standard-256， AES-256）和非對(duì)稱加密算法（Rivest-Shamir-Adleman，RSA）計(jì)算開(kāi)銷大，導(dǎo)致吞吐量和響應(yīng)速度下降，尤其在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理需求中表現(xiàn)不佳。在數(shù)據(jù)去重方面，傳統(tǒng)哈希算法，如安全哈希算法（Secure Hash Algorithm， SHA）、消息摘要算法（Message-Digest Algorithm version.5， MD5）在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)效率低下，增加存儲(chǔ)負(fù)擔(dān)［2］。在數(shù)據(jù)完整性保障中，經(jīng)典校驗(yàn)和算法在頻繁更新時(shí)效率較低，缺乏快速錯(cuò)誤修復(fù)機(jī)制。分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，如Ceph、分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System， HDFS）通過(guò)副本和獨(dú)立磁盤冗余陣列（Redundant Array of Independent Disks， RAID）實(shí)現(xiàn)冗余保護(hù)，但在高并發(fā)訪問(wèn)下，仍面臨訪問(wèn)延遲和吞吐量瓶頸。為提升性能與安全性，研究通過(guò)硬件加速、多核并行計(jì)算、智能去重策略與糾刪碼技術(shù)（如Reed-Solomon碼）優(yōu)化現(xiàn)有架構(gòu)，降低計(jì)算開(kāi)銷，提高存儲(chǔ)效率，增強(qiáng)系統(tǒng)容錯(cuò)和恢復(fù)能力。

2 基于數(shù)據(jù)處理技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化

本研究提出的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)由數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、數(shù)據(jù)處理模塊與安全防護(hù)模塊3部分組成，旨在提升系統(tǒng)的安全性與性能，網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。

2.2 數(shù)據(jù)處理技術(shù)在存儲(chǔ)系統(tǒng)中的應(yīng)用

2.2.1 加密技術(shù)應(yīng)用

在網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)中，加密技術(shù)是保障數(shù)據(jù)機(jī)密性和完整性的核心手段。本研究采用混合加密方案，將對(duì)稱加密算法（如AES-256與RSA）結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)高效且安全的數(shù)據(jù)保護(hù)［3］。對(duì)稱加密算法在數(shù)據(jù)加密過(guò)程中具有較高的效率，尤其適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)加密；而非對(duì)稱加密則用于加密密鑰的安全傳輸與管理，確保密鑰交換的安全性。AES-256算法的加密公式如下：

C=E（K，P）（1）

其中，C為加密后的密文；E為加密操作；K為密鑰；P為明文數(shù)據(jù)。AES-256使用256位密鑰長(zhǎng)度，有效提高了加密強(qiáng)度。

為提高加密性能，本方案采用硬件加速和多核并行計(jì)算技術(shù)優(yōu)化AES-256的處理過(guò)程。硬件加速使用專用加密芯片，如可信平臺(tái)模塊（Trusted Platform Module， TPM）加速加密與解密過(guò)程，減少CPU負(fù)載，從而提升處理速度。在高并發(fā)環(huán)境中，多核并行計(jì)算能同時(shí)處理多個(gè)數(shù)據(jù)塊，進(jìn)一步提高加密效率，降低延遲［4］。此外，非對(duì)稱加密算法RSA被用來(lái)加密對(duì)稱密鑰，采用2048位密鑰長(zhǎng)度以確保安全性。RSA加密的基本公式如下：

2.2.2 數(shù)據(jù)去重與壓縮技術(shù)

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)去重與壓縮技術(shù)對(duì)提高存儲(chǔ)效率與性能具有重要意義。數(shù)據(jù)去重技術(shù)通過(guò)消除冗余數(shù)據(jù)，顯著降低存儲(chǔ)需求。常用的去重算法包括基于哈希的去重方法和內(nèi)容一致性檢測(cè)技術(shù)［5］。數(shù)據(jù)去重過(guò)程通過(guò)哈希算法生成唯一標(biāo)識(shí)符（哈希值），然后比對(duì)存儲(chǔ)的哈希值，若已存在相同哈希值的數(shù)據(jù)塊，則進(jìn)行引用而非重復(fù)存儲(chǔ)。哈希函數(shù)的一般形式為：

2.2.3 數(shù)據(jù)完整性與一致性保障

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)完整性與一致性確保是保障存儲(chǔ)數(shù)據(jù)不被篡改且在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間保持一致性的關(guān)鍵技術(shù)［6］。為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)完整性的驗(yàn)證，本研究采用校驗(yàn)和算法與數(shù)據(jù)一致性算法。校驗(yàn)和是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)塊的每一位進(jìn)行特定的數(shù)學(xué)運(yùn)算得到摘要值，用于檢測(cè)數(shù)據(jù)是否發(fā)生變更。常見(jiàn)的校驗(yàn)和算法包括循環(huán)冗余校驗(yàn)（Cyclic Redundancy Check， CRC）和MD5。CRC算法的計(jì)算公式為：

2.3 安全性與性能優(yōu)化設(shè)計(jì)

在本系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)中，安全性與性能的提升通過(guò)精確的硬件選型與高效的技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)。存儲(chǔ)系統(tǒng)采用Dell PowerEdge R740xd服務(wù)器，配備Intel Xeon Gold 6248R處理器和256GB糾錯(cuò)碼（Error Correcting Code，ECC）內(nèi)存，支持高性能計(jì)算與大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。分布式存儲(chǔ)基于Ceph與GlusterFS，采用數(shù)據(jù)分片與副本機(jī)制，提升數(shù)據(jù)可靠性與系統(tǒng)可擴(kuò)展性。為保障數(shù)據(jù)加密，使用Thales CipherTrust Cloud Key Manager（FIPS 140-2級(jí)）管理密鑰，結(jié)合AES-256加密算法，確保數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ)的安全性。性能優(yōu)化采用F5 BIG-IP i5800負(fù)載均衡器，支持安全套接字層（Secure Sockets Layer，SSL）卸載功能，有效減少服務(wù)器負(fù)載，提升流量處理能力。為加速數(shù)據(jù)訪問(wèn)，本研究部署Intel Optane SSD 905P作為緩存層，提供0.25 ms的極低延遲，顯著減少I/O瓶頸，提升數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度。容錯(cuò)設(shè)計(jì)上，ZFS文件系統(tǒng)結(jié)合RAID-Z冗余配置與Reed-Solomon編碼技術(shù)，確保數(shù)據(jù)完整性與一致性，支持在硬件故障發(fā)生時(shí)自動(dòng)修復(fù)數(shù)據(jù)，維持高可用性。通過(guò)這些技術(shù)手段的綜合運(yùn)用，系統(tǒng)在提升性能的同時(shí)確保了高安全性與容錯(cuò)能力，滿足了大數(shù)據(jù)環(huán)境下的安全存儲(chǔ)需求。

2.4 數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)的協(xié)同優(yōu)化

數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)的協(xié)同優(yōu)化通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與高效存儲(chǔ)管理機(jī)制的融合，提升系統(tǒng)整體性能。在數(shù)據(jù)處理方面，本研究采用Hadoop YARN與Spark框架進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)處理，結(jié)合內(nèi)存計(jì)算優(yōu)化數(shù)據(jù)處理速度，確保高吞吐量與低延遲。存儲(chǔ)管理方面，利用Ceph分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)與HDFS實(shí)現(xiàn)高可擴(kuò)展性與容錯(cuò)能力，基于數(shù)據(jù)分片與副本策略優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與訪問(wèn)。通過(guò)MapReduce算法進(jìn)行并行數(shù)據(jù)處理，利用數(shù)據(jù)流圖優(yōu)化任務(wù)調(diào)度與執(zhí)行，提升處理效率。為提高存儲(chǔ)效率，結(jié)合ZFS文件系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮與去重，采用LZ4與Zlib算法減少存儲(chǔ)空間，提升存儲(chǔ)密度與傳輸速率。代碼實(shí)現(xiàn)使用Python與PySpark進(jìn)行存儲(chǔ)層與計(jì)算層的協(xié)同優(yōu)化，確保數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)的高效協(xié)作。數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)的協(xié)同優(yōu)化核心代碼如圖2所示。

3 實(shí)驗(yàn)與性能評(píng)估

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與測(cè)試平臺(tái)

本研究實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建在高性能計(jì)算平臺(tái)上，硬件配置包括Intel Xeon E5-2670 v3處理器、128 GB DDR4內(nèi)存及NVIDIA Tesla P100 GPU加速數(shù)據(jù)處理。存儲(chǔ)設(shè)備為24TB非易失性存儲(chǔ)器快速通道固態(tài)硬盤（Non-Volatile Memory Express SSD，NVMe SSD）陣列，系統(tǒng)運(yùn)行于CentOS 7.9，使用Hadoop 3.3.1與Apache Spark 3.0.1支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用Ceph 16.2分布式系統(tǒng)，結(jié)合HDFS與ZFS進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮與去重，提升存儲(chǔ)效率。網(wǎng)絡(luò)層使用10 GB Ethernet優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸與訪問(wèn)延遲。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)涵蓋多個(gè)節(jié)點(diǎn)，模擬大數(shù)據(jù)處理（500 GB MapReduce作業(yè)）與高并發(fā)存取（1000個(gè)客戶端同時(shí)訪問(wèn)數(shù)據(jù)）。性能評(píng)估指標(biāo)包括數(shù)據(jù)處理速度、存儲(chǔ)響應(yīng)時(shí)間、系統(tǒng)吞吐量、負(fù)載均衡能力和容錯(cuò)恢復(fù)時(shí)間，確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可比性與嚴(yán)謹(jǐn)性。

3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

本實(shí)驗(yàn)旨在驗(yàn)證基于數(shù)據(jù)處理技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)優(yōu)化效果，重點(diǎn)評(píng)估存儲(chǔ)效率、處理速度和安全性。實(shí)驗(yàn)在Intel Xeon Gold 6248處理器、256 GB RAM的計(jì)算集群上進(jìn)行，使用Apache Kafka平臺(tái)和2 TB NVMe SSD存儲(chǔ)設(shè)備，負(fù)載測(cè)試涵蓋低、中、高負(fù)載情境（50 MB、500 MB、5 GB數(shù)據(jù)流）。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了數(shù)據(jù)處理技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)中的有效性，顯著提升了存儲(chǔ)效率、處理速度和安全性。

4 結(jié)語(yǔ)

本研究通過(guò)對(duì)現(xiàn)有計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)的改進(jìn)，提出了基于數(shù)據(jù)處理技術(shù)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)方案并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性。優(yōu)化后的系統(tǒng)在存儲(chǔ)效率、處理速度和安全性方面均顯著提升，驗(yàn)證了多項(xiàng)技術(shù)的協(xié)同優(yōu)化效果。數(shù)據(jù)壓縮與去重技術(shù)有效提高了存儲(chǔ)效率，負(fù)載均衡與容錯(cuò)機(jī)制提升了系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，本研究提出的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案具有較強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用潛力，可為大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

參考文獻(xiàn)

［1］崔英敏.基于云計(jì)算的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］.電腦編程技巧與維護(hù)， 2023（7）：170-172.

［2］康建萍.計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)保密與安全技術(shù)［J］.電子技術(shù)與軟件工程， 2022（18）：21-24.

［3］諶驊，曹睿成.計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全中數(shù)據(jù)加密技術(shù)的應(yīng)用研究［J］.科技資訊，2024（20）：51-53.

［4］陳吉祥，劉永.計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中隱私信息安全存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］.信息記錄材料， 2023（1）：132-134.

［5］權(quán)哲銳，劉普.數(shù)據(jù)處理技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)中的應(yīng)用［J］.信息與電腦（理論版），2024（14）：127-129.

［6］劉煜.利用數(shù)據(jù)處理技術(shù)開(kāi)展計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］.科技與創(chuàng)新， 2024（8）：89-91.

（編輯 王永超編輯）

Optimization design of computer network security storage system based on data processing technology

LU "Meiyue

（Heilongjiang Province Corps Daqing Detachment of the Armed Police， Daqing 163000， China）

Abstract： This study optimizes a computer network security storage system using data processing technology to enhance efficiency， security and performance. By integrating encryption， data deduplication， compression， integrity protection， distributed storage and load balancing， multiple optimizations are achieved. Experimental results show a storage compression ratio increase from 2.5∶1.0 to 3.2∶1.0， a 50% boost in processing speed， a 25% reduction in access latency， a 46.7% rise in throughput， and a 60% faster recovery time. The study verifies the effectiveness of data processing technology in network security storage system， and improves the storage capacity， porcessing efficiency and security of the system.

Key words： data processing technology; network security; storage optimization