综述：基于云的物联网技术中的数据安全与隐私保护：风险分析及有效对策的制定

《Recent Advances in Computer Science and Communications》：Data Security and Privacy Preservation in Cloud-Based IoT Technologies: An Analysis of Risks and the Creation of Robust Countermeasures

物联网（IoT）作为提升生产力、自动化和用户体验的重要技术，在云计算和分布式计算环境中广泛应用。然而，数据完整性、保密性、认证及威胁识别等问题仍需解决。本文提出基于区块链和机器学习的创新方法，以增强云-IoT环境下的数据安全与隐私保护，并探讨未来方向如用户身份验证、安全增强和攻击恢复机制。

　　

摘要

物联网（IoT）是一项革命性技术，被应用于许多不同行业，以提高生产力、实现自动化，并在云计算和分布式计算环境中提升用户体验的舒适度。云计算至关重要，因为它能够自动存储和处理物联网应用程序产生的海量数据，从而更有效地管理数据。因此，终端用户、企业和政府机构正以越来越快的速度向云计算平台迁移。然而，文献调查显示，还存在数据完整性、保密性、身份验证和威胁识别等一系列问题，这些问题必须得到解决才能提升数据安全和隐私保护水平。为了有效应对当前的数据安全挑战，现有的方法需要进一步完善。在云与物联网的融合环境中，确保端到端的数据传输安全需要创新且可靠的协议架构。一些解决云数据相关问题的新技术包括边缘计算、雾计算、区块链和机器学习。本文详细分析了各种安全风险，对它们进行了分类，并提出了保护云物联网数据的可能防御措施。同时，本文还重点介绍了区块链技术和机器学习等在隐私与数据安全方面的创新应用。此外，本文还探讨了当今云物联网环境中存在的数据隐私和安全问题，并提出了未来的发展方向，如加强终端用户身份验证、提升安全性以及制定数据攻击事件下的恢复程序。

关键词： 大数据, 云物联网计算, 数据安全, 机器学习, 隐私保护, 强有力对策.