大数据时代的网络安全分析大数据时代的网络安全分析 (1)1.引言 (2)2.大数据简析 (2)2.1大数据是什么？ (2)2.2大数据可以做什么？ (2)2.3大数据如何工作？ (3)2.4大数据存在的问题 (3)3.网络安全简析 (4)3.1 网络环境开放 (4)3.2 遭遇黑客攻击 (4)3.3 人为的操作失误 (4)3.4 感染计算机病毒 (5)4.大数据时代的网络安全问题 (5)4.1个人隐私信息的泄露 (5)4.2信息的储存和安全防护问题 (5)5. 大数据时代下网络信息安全的应对措施 (5)5.1 技术措施 (5)5.2 政策建议 (6)6.结束语 (6)1.引言我国实行改革开放四十年以来，各项基础建设和科学技术都取得了不同程度的发展，其中互联网技术和信息技术在经历第一次和第二次的更新变革后迎来第三次浪潮并诞生了“大数据”这一产物。

从诞生至今的这些年因信息技术和互联网技术的不断进步，对于计算机技术、信息技术以及数据的运用都得到了较大程度的发展和进步，我国也进入大数据时代并不断地向前探索。

与海外的一些国家相比，我国信息技术以及整体水平的发展状况还是相当乐观的，在信息网络系统的某些技术部分我国也已经达到国际先进水平。

然而，仅有先进的应用技术和产业而没有安全技术并不能使互联网稳定、持续地发展下去，就如同一个国家只注重发展经济而不关注国家防御，这个国家就是脆弱的，因此互联网要想稳固持续发展就需要探究维护互联网安全的方法。

本文从大数据时代的背景和意义着手，并对比国内外发展状况，接着分析网络安全技术方面的挑战，最后提出相关政策建议，以期能够为我国网络安全技术的发展提供一些帮助。

2.大数据简析大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。

大数据的5V特点（IBM提出）：V olume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

2.1大数据是什么？这一切都始于数字时代到来后我们所产生的数据量的指数激增。

这主要是因为计算机、因特网和技术能够从我们生活的真实世界中获取信息，并将其转化为数字数据。

在2017年，当我们上网时、当我们携带配备GPS的智能手机时、当我们通过社交媒体或聊天应用程序与我们的朋友沟通时、以及我们在购物时，我们会生成数据。

你可以说，我们所做的涉及数字交易的一切都会留下数字足迹，这几乎是我们生活的一切。

除此之外，机器生成的数据量也在快速增长。

当我们的“智能”家庭设备彼此通信或与他们的家庭服务器通信时，数据就会生成和共享。

世界各地的工厂和工厂的工业机械越来越多地配备了传感器来收集和传输数据。

很快，自动驾驶的汽车将走上街头，将他们所到之处周围的环境实时、四维的地图发送回家。

2.2大数据可以做什么？这种不断增长的流传感器信息、照片、文本、声音和视频数据，是大数据的基础。

我们现在可以用一些甚至几年前都不可能的方式使用这些数据。

现在，大数据项目可以帮助我们：治疗疾病和预防癌症——数据驱动医学，包括分析大量的医学记录和图像，这些模式可以帮助及早发现疾病并开发新药；饲养饥饿者——农业正在被数据革命化，这些数据可用于最大限度地提高作物产量，最大限度地减少释放到生态系统中的污染物数量，并优化机器和设备的使用；探索遥远的行星——美国航空航天局分析数百万的数据点，并利用它们来模拟每个可能性，将其流浪者降落在火星表面，并计划未来的任务；预测和应对自然灾害和人为灾害——分析传感器数据，以预测下一步可能发生的地震，人类行为模式帮助援助组织救援幸存者提供线索。

大数据技术也用于监测和保护难民远离世界各地的战区；防止犯罪——警察部队越来越多地采用基于自己情报和公共数据集的数据驱动战略，以便更有效地部署资源，并在需要时起到威慑作用；使我们的日常生活更轻松，更方便——在线购物、大众旅游或休闲度假，选择最好的时间预订航班，或是决定接下来要观看的电影……因为大数据，这一切都变得更加容易。

2.3大数据如何工作？大数据的工作原理是，你对任何事情或任何情况了解越多，你可以更可靠地预测将来会发生什么。

通过比较更多的数据点，以前被隐藏的关系将开始出现，这些关系有望包含我们如何开始改变的见解。

通常这是通过一个过程来完成的，该过程基于我们可以收集的数据建立模型，然后运行模拟，每次调整数据点的值，并监视它如何影响我们的结果。

这个过程是自动化的——今天先进的分析技术将运行数以百万计的这些模拟，调整所有可能的变量，直到找到有助于解决问题的模式或洞察力。

数据越来越以非结构化的形式出现在我们身上，这意味着数据不能轻易放入具有行和列的结构化表格中。

这些数据中的大部分是图片和视频的形式-从卫星图像到上传到Facebook或Twitter的照片，以及电子邮件和即时通讯和录音电话。

为了理解所有这些，大数据项目通常使用人工智能和机器学习的尖端分析。

例如，通过教育电脑来识别这些数据所代表的内容——通过图像识别或自然语言处理，他们可以比人类更快速，更可靠的可靠地识别图案。

在过去的几年里，通过“即服务”平台，一个强烈的趋势是向大数据工具和技术的转移。

企业和组织从第三方云服务提供商租用服务器空间、软件系统和处理能力。

所有的工作都是在服务提供商的系统上进行的，客户只需支付所使用的任何费用。

这种模式使得任何组织都可以访问大数据驱动的发现和转换，并消除了在硬件、软件、房地和技术人员身上花费大量资金的需要。

2.4大数据存在的问题今天，大数据给了我们前所未有的洞察力和机会，但也引发了必须解决的担忧和问题：数据隐私——我们现在生成的大量数据包含了许多关于我们个人生活的信息，其中大部分是我们有权保持隐私的权利。

越来越多的人被要求在我们泄露的个人数据量和大数据驱动的应用程序和服务提供的便利之间取得平衡。

我们允许谁访问这些数据？数据安全——即使我们同意某人由于特定目的拥有我们的数据，我们可以相信他们能保持数据的安全吗？现有的法律框架是否能够规范这种规模的数据使用？数据歧视——当一切都被知晓时，根据人们生活中的数据来歧视人们是否会被接受？我们已经使用信用评分来决定谁可以借钱，而保险主要是由数据驱动的。

我们可以期待更详细的分析和评估，并且必须注意，这样做不是为了使那些已经拥有较少资源和获取信息的人的生活变得更加困难。

面对这些挑战也是“大数据”的一部分。

他们当然是关于在学术界使用大数据辩论的主要部分。

但是，他们也必须由想要利用大数据业务的人来解决。

如果不这样做，可能会导致巨额的罚款，因为做的任何事都与个人资料有关。

我们一次又一次地看到，未能解决这些问题常常是大数据企业举措失败的原因之一。

当人们第一次开始谈论“大数据”时，有时被视为一种时尚——最新的时髦科技术语将被谈论一段时间，然后在下一个大事情中静静地被忘记。

现在还没有被证明是这样的——事实上，虽然较新的流行语言已经弹出，但大数据仍然是所有这些的驱动力。

我们可用的数据量只会增加，分析技术将变得更有能力。

3.网络安全简析3.1 网络环境开放当前，计算机网络具有开放性特点，使得内部的信息容易受到攻击，出现安全问题。

同时为满足网络的开放性，大多网络系统应用IP 协议，在使用过程中，由于其安全防御能力较弱，不利于对网络信息的安全的保护。

3.2 遭遇黑客攻击黑客具有较高的计算机水平，当网络遭受黑客攻击时，就会造成信息丢失、系统瘫痪等问题。

黑客常使用两种方式攻击计算机系统：（1）有针对性对攻击目标进行选取，然后进行主动攻击，例如：破坏目标信息数据、盗取目标账号信息；（2）是通过破译或者截获被攻击的目标信息，这种情况计算机可正常运行。

但是这两种形式的恶意攻击会使被攻击对象信息丢失，严重威胁网络用户的信息安全。

3.3 人为的操作失误计算机的各项功能需要使用者实际的操作才能实现，部分用户不具备专业的网络知识，导致网络意安全识薄弱，同时技术水平较低，不能对信息正确进行加密，设置账户安全密码以及使用安全的输入等。

当使用者操作时下载携带木马的程序或者浏览病毒网站时，就会对计算系统造成破坏，对信息安全造成影响。

3.4 感染计算机病毒在大数据下，网络所处的环境开放程度更高，各种数据在传播过程中的速度更快，这些特点导致计算机感染病毒的概率增加。

计算机的病毒形式具有多样化特点，部分病毒能通过移动设备进行传播，例如：U 盘和光盘等。

还能通过网站链接或者电子邮件进行传播。

网络病毒种类繁多，且隐蔽性强，为网络信息的安全性造成了巨大的影响。

4.大数据时代的网络安全问题4.1个人隐私信息的泄露在大数据快速发展的过程中最应注意的就是安全问题，就如同一个国家在发展经济建设保证国家富裕的同时要大量投资建设国防，因为安全无小事，成长得越快就越要顾及安全。

当前大数据在日常生活中的应用如智能家居这一项，当住宅区的一个用户使用了智能家居和配套系统时，就算不采取专门的网络信息安全技术，一般也不会出现问题。

但若大多数用户都在使用物联网智能家居就造成这些信号数据交叉传播，在一定的范围内就能够捕捉获取到用户所传播的信号，再通过传感节点标识进行区分，在没有安全措施的情况下想获取利用这些信息并利用是很简单的事情，因此个人隐私信息的不安全是大数据时代下网络信息安全问题中的重要部分。

4.2信息的储存和安全防护问题信息技术经过多年的发展和完善，在基本技术建设和安全措施方面已经有了相对完善和成熟的方法手段，从物联网系统的整体构架着手分析可知，物联网的信息传输和处理都是以我们熟悉的互联网和信息技术为基础，在这一部分可以运用一般的信息安全防护手段。

而新型的云计算平台其整体构建和体系与一般信息系统有所不同，也因此需要特殊的安全防护技术。

5. 大数据时代下网络信息安全的应对措施5.1 技术措施大数据应用的众多范畴内，以工业物联网举例，其物联网的组件为大量的生产作业设备。

而系统对设备的实时数据需求较高，数据的获取传输以及处理都需要即时，这就给安全防护技术带来了挑战。

因其特点鲜明，在做安全防护措施时要与传统的信息安全技术有所区别。

针对工业物联网网络，应建立一套新的安全架构，也就是入侵容忍系统，它能够实现当一个主机遭到入侵时，无论对方是恶意软件还是非法远程都无法影响该主机控制下的终端。

当前传统的信息安全防护技术一般都没有入侵容忍性，因此，想要实现物联网网络信息的安全防护需要这一系统。

此外，对于物联网系统中的传感器以及RFID 等设备，当前对其信息储存和安全防护措施的研究和成果还不足。