Hadoop中大数据安全增强：Rhino与Sentry实用程序

"这篇研究论文探讨了在大数据环境中使用Hadoop时如何设计增强的Apache和Rhino实用程序以提升安全性。Hadoop作为一个分布式信息分发平台，对于处理海量数据至关重要。然而，随着大数据的不断增长，安全性问题变得越来越重要。在Hadoop的早期应用中，安全性并未得到充分考虑，用户服务缺乏有效的身份验证，任何人都可能访问和操作数据。 文章指出，为了加强Hadoop的安全性，已经开发了增强型Rhino和Sentry实用程序。增强型Rhino通过可拆分的加密编解码器实现了数据加密，有助于保护在Hadoop集群中存储的信息。此外，它还通过实施Hadoop单点登录（Single Sign-On, SSO），减少了用户重复认证的需求，从而增强了身份验证流程。在授权方面，增强型Rhino提供了一种分散式的授权机制，特别是针对HBase设计。 另一方面，增强型Sentry实用程序引入了基于角色的授权，允许更细粒度的权限控制，可以将不同的服务与特定的权限绑定，确保用户只能访问他们被授权的服务。这两种增强工具可以结合使用，以提供一个更强大的安全框架，保护Hadoop系统免受潜在威胁。 论文还关注了基于Hadoop的ARIA加密算法在HDFS（Hadoop Distributed File System）数据加密中的应用，以及通过增强的Rhino Utility对联邦身份验证和组织实施的复杂安全性改进措施。这些方法旨在提高Hadoop的安全性，防止未经授权的访问和数据泄露。 这篇研究论文深入分析了Hadoop的安全性挑战，并提出了一套综合的安全增强策略，包括加密、身份验证和授权，通过使用增强的Rhino和Sentry实用程序来加强大数据环境中的安全性。" 这篇论文是在第二届国际新兴趋势在科学和技术工程系统会议（ICETSE-2019）上发表的，展示了学者们对于大数据安全性的深入研究和创新解决方案。作者包括来自印度各地的科研人员，他们共同致力于解决Hadoop在大数据处理中的安全性问题。