大数据应用中网络安全保障浅析

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摘要：伴随云计算、移动互联网、物联网的深化发展下，人们社会生活进步发展更加的依赖计算机网络技术，社会范围内产生的数据信息数量不断增长，这些信息中包含一些敏感因素，在使用、管理不当的情况下会诱发信息泄露、信息盗取、信息篡改等不安全事故，严重损害了计算机网络信息安全。如何在庞大的数据信息资源中保障这些数据的安全成为相关人员需要思考和解决的问题。文章在阐述大数据应用内涵以及其应用过程中所面临的网络安全的基础上，就如何借助大数据技术保障网络安全进行探究。

关键词：大数据；网络安全保障；网络环境

网络信息安全关系到使用者和整个网络系统建设安全，严重的情况下还会威胁到社会经济的发展。在信息网络、通信技术、科学技术的深入发展下，计算机系统应用发生安全问题的概率增大，加上在复杂的网络架构下，网络系统数据信息分析也开始变得更加复杂，多样化的数据信息加大了系统网络漏洞发生的概率，如何保障数据信息系统的运行安全，做好计算机系统的安全防护成为相关人员需要思考和解决的问题。在大数据技术的深入发展下，计算机网络系统运行过程中所面临的安全问题也开始拥有更多的解决方案，通过使用大数据技术能够有效减少计算机网络系统安全运行保护的难度和资金投入，保障数据信息的应用安全。为此，本文结合信息环境背景下网络安全的基本表现，就如何借助大数据来保障网络信息安全进行探究，现将具体情况汇报如下。

1大数据概述

在2011年5月的时候，全球有名的咨询公司麦肯锡公司发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》报告中第一次提出了大数据的内涵概念，并在报告中指出大数据技术已经渗透到人们生活、生产的各个领域，对社会各行业的发展产生了深刻的影响。人们在高效率使用海量数据信息的情况下将会进一步带动社会经济发展，促进消费[1]。经过一系列的应用分析我们总结出，大数据不是对数据量大小的定量描述，是一种在种类繁多、数量庞大的多样化数据信息中来快速获取数据信息，在信息获取之后根据实际应用需要来选择恰当的工具来处理、管理、整理数据信息的信息处理技术。在移动互联网、物联网、云计算技术的深入发展下，人类社会范围内所产生的数据信息以指数级发展，在这些数据信息中有一些信息十分敏感，甚至还会牵扯到国家机密，这些信息在传递和使用的过程中很容易遭受攻击，攻击形式多样，包括窃取、泄露、篡改、病毒等。大数据环境下的网络安全关系到社会经济效益的获得，如何在大数据环境下保障网络信息的安全得到了相关人员的关注[2]。

2大数据时代背景下的网络安全

在大数据环境下，网络上经常会出现大量的敏感信息，具体如图一所示，根据图一发现在社会信息数量增多的背景下网络信息安全的保障工作面临更多的挑战，需要人们加强对大数据环境下网络信息使用安全的分析。（1）物理安全分析在大数据网络环境下，网络物理层面的安全是整个网络系统安全的重要技术，在网络信息工程建设的过程中需要注重因地制宜地进行网络系统规划设计。同时，考虑到温度、湿度对机房的影响，安放计算机系统的机房还需要做好防潮防尘工作；考虑到各个线路之间的间隔距离，在计算机系统设计的过程中需要做好防电磁干扰的工作；考虑到对各个设备的应用保护，还需要做好线路保护工作；考虑到报警的及时有效，要对报警装置和报警系统实施必要的备份管理[3]。（2）信息内容安全分析在大数据信息环境下，信息内容的安全性具体体现在两个方面，一方面是防范信息的泄露，一方面是防范信息的破坏。信息泄露主要是指在没有经过合法用户授权的情况下被非法用户侦破、获取或者破解目标系统中的数据信息。在这个过程中一旦信息被泄露会遭受破就会为计算机系统的使用用户带来困扰。信息破坏是系统出现故障、非法使用、病毒入侵而导致的内容被删减、修改、破坏，在遭受到肆意的破坏、删减和篡改之后数据信息的完整性就会遭受破坏，甚至还会威胁到整个社会经济的发展。（3）信息传播安全分析在网络环境下，数据信息传输的基本载体是各个网络通信协议，比如HTTP、XMPP、IP、TCP等，但是这些协议并不是专门针对数据信息安全所设计的，在实际应用中存在一系列的安全漏洞，在缺乏数据信息安全保护机制的保护下会使得一些非法信息入侵到网络系统，最终泄露和破坏用户的信息[4]。（4）管理安全分析管理是确保信息网络系统稳定运行和安全使用的关键，信息安全管理制度不完善、实践操作性较差等都有可能诱发计算机系统的安全风险，比如在计算机系统应用的过程中如果无法对违规操作网络的人员予以实时性的监督控制，就会在网络信息系统使用的过程中诱发信息安全问题。

3大数据技术在网络安全分析中的应用意义

从当前网络安全事业发展实际情况来看，大数据技术在其中的应用作用日益凸显出来。从发展实际情况来看，信息化、网络化是现代网络安全发展的基础，网络信息安全不仅关系到民众的生活隐私，而且也关系到国家社会经济发展和企业的进步。在现代网络体系架构日益复杂的背景下，数据信息的来源也更加广泛，数据信息开始以指数的形式，按照曲线的速度快速增长。在当前信息时代背景下，数据信息的安全分析数量级开始从TB级升级到PB级别，快速增长的数据一方面说明网络信息的管理更加精细化，一方面也对网络信息系统的应用性能以及配备的设备提出更好的要求。如何完善数据信息设备的性能、实现对数据信息的升级管理、解决系统信息漏洞问题开始成为网络系统建设人员需要思考和解决的重要问题[5]。

4现代信息网络存在的安全问题

4.1信息被窃取的问题

在现代信息网络技术日益发达的社会，网络信息系统所应用的领域和范围不断增加。不管是企业还是学校以及各个社会场所，对网络信息系统的需求量都呈现出快速增长的状态。比如在现代医院可以借助计算机系统对患者的各项数据进行对比分析，从而更好诊断患者病情；学校可以借助计算机系统来对学生的学籍成绩以及档案信息进行全面记录。在这个过程中，如果有不法分子利用非法手段窃取经济网络信息，则是会对各个领域的发展产生十分不利的影响，加重网络信息安全威胁。

4.2身份被伪造的问题

近几年，伴随互联网在我国社会各个领域的布局发展，身份伪造的案例也日益增多，从发展实际情况来看，伪造身份主要是通过信息漏洞来窃取数据信息，是一种严重的违法行为。从实际操作情况来看，计算机黑客会通过娴熟先进的网络信息技术来攻克计算机网络系统漏洞，从而进入到目标网络信息系统中进行数据资料信息内容的窃取。在此期间，由于一些被伪造的身份在网络流动中很难被定位且伪造身份的行为很难被发现，由此也会加重数据库信息应用的混乱[6]。

4.3信息系统网络安全管理不到位所诱发的问题

在我国当前网络信息化建设过程中，信息安全管理问题一直没有得到足够的重视，经过调查研究发现，当前社会中有很多工作人员对自己所在单位的信息网络系统运用不够熟练，甚至一些单位没有组织工作人员对安全信息网络应用以及相关问题的处理开展培训，由此滋生出比较多的企业信息系统安全漏洞问题，这些漏洞问题一旦被不法分子发现并加以利用，就有可能引发比较严重的信息丢失和网络信息系统安全问题。

5大数据技术在网络安全分析中的具体应用

针对各个形式的计算机系统网络安全漏洞问题，大数据技术能够因地制宜选择恰当的技术来解决这些网络系统安全漏洞问题，由此来保证计算机系统的应用安全。在应用大数据技术保障计算机系统安全的过程中，工作人员可以借助大数据技术将比较分散的日常化日志和信息数据流量整合在一起，而后进行集中化的处理，在此期间还可以借助信息采集处理技术来对一些数据信息实施检索和分类管理，提升数据信息的应用成效，节省数据信息分析所需要消耗的时间。同时，借助大数技术的数据关联分析和整合应用还能够对系统内部的信息实施整体性的分析，在发现信息使用安全问题的时候及时采取必要的手段来保护和维护系统的数据信息安全[7]。

5.1借助大数据技术实现对数据信息的采集、存储、检索和分析

（1）数据信息的采集工作依托大数据技术下的Chukwa工具能够对数据信息进行全面收集整理，通过分布采集处理数据信息来更好提升数据信息的利用率，提高数据信息的处理效率，打破传统意义上数据信息的整理应用局限。（2）数据信息的存储在现代网络信息技术的快速发展下，社会范围内所产生的数据信息也在不断增多，在这样的背景下，借助大数据技术能够对数据信息进行整体化归类管理和存储应用，根据使用者的需要来为其提供能够满足其使用需求的数据信息，提高数据信息的检索速率。在数据信息完成检索之后还能够对这些信息进行分类存储管理，定期维护和保障数据信息的应用安全。对于满足使用标准的数据信息来说，可以通过分布式的方式来对数据信息的架构进行计算，即将需要分析的数据先放置在对应的计算节点上，使用Hive技术来对数据信息脚本实施宏观分析，挖掘安全的数据信息，从而提升数据信息的应用整理成效。对于一些需要实时分析处理的数据信息来说可以使用Strom、Spark的计算方法来将各类数据信息整合到计算机节点中，从而实现在数据信息流经节点的时候实现对数据信息的精准化分析，提高数据信息的检索应用成效，保障数据新的应用安全。[8]（3）数据信息的检索借助大数据技术来完成对安全数据的查询和检索应用，根据需要找到对应的数据信息样本。考虑到数据信息的多样性以及数据样本中存在不需要的冗余数据，为此，在检索和整理利用数据信息的过程中可以使用MapReduce等工具来打造出更为完善的数据信息检索框架，对数据中的请求主语实施分析，将分析结果放置在分析节点上，最终实现对数据信息的统一化分析处理。（4）数据信息的分析工作可以使用Strom、Spark计算方法来将数据信息融合在计算机节点中，而后使用流式计算方法来对复杂的数据信息进行简便化处理，并结合实际情况制定出数据信息的电联处理和分析方法。通过使用以上的方法能够实现对提取数据信息的精准定位和实时分析，并实现对数据信息应用的监督控制，在数据信息传输过程中一旦发现异常行为，相关人员会在第一时间处理数据信息。

5.2多元数据和多阶段数据的关联分析

在大数据技术的支持下能够对复杂的数据信息进行简便化处理，由此将原本复杂化的信息处理行为变得简单，并以最短的时间、最快的速度来完成对数据信息的深度挖掘，分析出数据信息传递过程中的多元异构现象，针对问题制定出对应的解决措施。另外，在对数据信息分析的过程中还会找到和它产生关联的异构信息，为数据信息系统的安全化运行提供重要信息支持。比如在数据信息运行的过程中发现了主机遭受攻击的现象，这个时候借助大数据技术能够实现对网络安全系统的预防处理，在真正意义上做到防患于未然。

5.3打造出基于大数据技术的网络安全平台

在细化大数据系统结构的基础上，按照从上到下的顺序来将数据系统分阶段、分层次的展示出来，从而为数据信息的使用者更为全面地展现出数据信息的波动和变化，在这些层面上还需要对影响数据信息应用的客户层的情报信息进行多元异构处理，从而提升数据信息的处理速率，确保系统中的海量数据信息能够被长期、有效的存储。另外，通过对这些数据信息的结构化、半结构化存储整合处理还能够提升数据信息应用的可视化水平，确保数据信息的应用能够始终处于安全的状态。在打造大数据技术网络安全平台的过程中还需要注重使用Strom、Spark等计算方法来将数据信息融合到计算机网络节点上，按照HNase、GBase的列式来实现对数据信息的高效率检索和整合化应用，提高数据信息的检索应用成效。在此期间，对于非结构化的数据信息还可以使用Hive技术来进行封装处理，提高数据信息的应用成效。

6结束语

综上所述，在计算机网络架构的深入发展下，数据信息的来源更加广泛，网络信息安全问题被提到了前所未有重视的层面。网络安全问题不仅关系到人们的日常生活隐私，而且也关系到国家、社会的网络信息安全。文章在阐述网络信息安全问题的基础上，提出借助大数据技术优化信息网络的思想主张，旨在能够在大数据技术的支持下来更好的完善信息网络建设，保障计算机系统的运行安全。

作者:王荣汉 彭添焕 毛铂明 周亿城 单位:湖南省科学技术信息研究所科技信息中心