目前在云数据技术领域的研究日新月异。用户在云环境下,通过IT共享数据资源并对其所需要使用的数据信息资源予以储存和管理,使得数据在资源利用效率上得以大幅度提高,但是也给云数据的隐私安全性带来了非常大的威胁与挑战。在当前的环境下,云计算的安全性核心关键点在于云数据存储的保护技术。我们需要寻求可靠、安全的保护方式来确保云数据的安全性能,这样才能为云计算提供一个稳定的基础。本研究选择云数据存储保护技术为研究对象,对数据加密技术进行了进一步的研究,并且尝试设计一种更加安全、高效率的云数据存储方案。本文主要的工作成果包括如下三点:1、本文通过研究云计算、云存储的国内外现有研究成果以及当前数据存储在隐私安全保护方面的主要技术、Hadoop平台技术优缺点,着重分析比较了各种不同数据安全保护机制的优缺点。文章以云数据存储用户数据的敏感性为切入点,通过将云数据按照不同的敏感度划分为不同的等级,构建了一套云存储环境中的云数据敏感度模型框架,制订了一套云数据存储安全保护方案,该方案根据所存储数据敏感度的差异性采用不同的加密保护方案,以实现对云环境中数据存储的安全性能的提升。本研究基于现有数据加密算法,提出了将对称加密算法与非对称加密算法相互结合的方案:AES-RSA算法、AES-ECC算法,以实现对云数据的有效保护,该方案解决了传统对称加密算法方案中所面临的密钥不易管理、安全性能较差等缺陷,并在加密的效能上得以显著改善与提升。2、本文针对传统加密算法(DES、RSA、ECC、AES)与研究提出的对称加密算法及非对称加密算法相互结合的算法进行了比较分析,通过利用Hadoop Eclipse搭建Hadoop集群实验平台测试。经验证本文所提出的对称加密与对称加密算法相结合的新型算法在安全性能、效率上均具备明显的优势。3、本文为了优化对云数据存储隐私的安全保护,设计了数据分割算法、标识符生成算法、数据隐藏算法三种算法,通过搭建Hadoop平台进行实验分析了隐私保护方案的可行性。实验证明数据表分块、标识符生产算法、数据隐藏算法优化了云数据存储的安全性能,同时在加密算法的执行效率上均有一定的提升,具备一定的优势。通过本文的研究所设计的云数据存储加密保护技术方案,提升了云数据存储的安全性与效率,然而受限于实验环境,研究仍需要持续深入,需完善云计算环境的仿真模拟程度,同时还需要进一步扩大对算法融合种类的试验研究,以优化与完善云数据存储保护方案。