大数据应用模式与安全风险

高欣

【摘要】 现阶段我国的科学技术得到了很大程度发展，一些先进技术的应用范围也越来越广。当前各领域数据生成的速度不断加快，所以需要处理的数据量就急剧膨胀，对数据的高效处理及分析应用就显得格外重要。本文主要就大数据的特征以及应用模式进行分析，然后就其安全风险和应对策略进行详细探究，希望此次理论研究对实际应用起到积极促进作用。

【关键词】 大数据 安全风险 模式

当前的数据特点比较突出的就是数量比较大，种类比较多，所以在当前数据加速生成的形势下就要运用科学的大数据应用模式，以提升对数据的分析处理效率。对大数据应用模式和安全风险进行理论研究，能进一步促进大数据应用模式的推广使用。

一、大数据的特征以及应用模式分析

1、大数据的应用特征分析。大数据的特征体现在数据量巨大、数据类型繁多、价值高密度低、处理速度快几个层面，通过对采集到的大数据进行分析能够获得知识和对发展趋势进行推测。大数据有着大量原始和真实的信息，可有效对个体的差异进行摒除，可有效对自然以及社会现象实施预测。大数据对个性化特征分析的掌握能力上也比较强，企业在长时间以及多维度积累的数据能够为分析用户行为提供依据，从而将个体的轮廓能得到准确的描绘[1]。不仅如此，还能够通过对数据信息的分析，对真相能得到有效辨识。此外，大数据在数据的采集以及预处理能力上也比较强。

2、大数据应用模式分析。大数据的应用模式通常通过云计算技术实现，云计算是并行计算以及分布计算和网络计算作为基础的应用技术，其对网络的存储以及虚拟化等技术进行了有机融合，并把原来要个人计算机和私有数据中心执行的任务转交给具有专业存储功能的计算机中心完成[2]。在这一大数据运行模式下，基础设施购买方面所花费的成本得到节约，企业或者个人能够按照计量方式来支付租赁计算资源。大数据的数据来源比较广泛，所以在应用模式分析上也比较多样，能按照不同的特性进行分类。从数据的规模情况来看，可将分析应用模式分成内存级以及海量级。所谓的内存级，是指数据的总量不超过集群内存的最大值[3]。当前的服务器内存量已经比较大，能够将热点数据常驻内存，从而达到提高数据分析效率的目的。所谓海量级，是指数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。对于海量数据，最简单方法即是分治法，即分开处理，大而化小，小而治之。此外，也可以用集群分布式对海量数据进行处理[4]。

二、大数据安全风险及应对策略探究

2.1大数据安全风险分析

大数据的应用在当前逐渐形成普遍化的发展趋势，与此同时，对数据安全的需求也愈来愈大。云计算的特征使得数据在安全上的风险比较大，如果大数据没有被妥善的处理，那么对用户的隐私侵害风险就比较大[5]。个人隐私的泄漏主要是对人们的状态及行为预测上形成的，通过对用户的上网信息进行收集分析，发现用户的消费习惯以及喜好，从而提供针对性的服务，这从很大程度上对用户的隐私信息泄露埋下了隐患。从实际发展情况来看，用户数据的收集以及存储和管理等方面还不规范，监管的力度也不强。另外，大数据的可信程度也面临着很大的挑战，人们不知道哪些信息是真实的，哪些是虚假的。从实际的情况来看，有些数据是刻意制造的，从而也就造成了错误的结论。还有是在大数据的访问控制方面存在着很大的难度，不能准确的预测角色实现角色的划分等。

2.2大数据安全应对策略探究

对大数据的安全问题进行有效应对，要对实际问题进行详细的分析，然后针对性的加以制定措施。首先对数据信息采取加密措施是必要的，加密技术对数据的安全保护比较有效，可通过动态加密的技术对所要传输的文件进行加密处理后，再将其存储到云端，就能有效保障数据的安全性。还可通过数据备份的方式，对数据的篡改以及窃取等加强防护[6]。除此之外，要对数据信息的安全加强管理，对大数据的可靠性以及安全进行管理，对数据请求行为加强监控，从而建立有效监控机制。

三、结语

总而言之，对于当前的大数据应用模式的发展，要从基础做起，融合云计算领域中云存储空间以及快速数据处理的先进技术，对数据的安全风险问题也要加以针对性地解决，如此才能将大数据应用模式的作用发挥到最大限度。此次主要从大数据应用模式和风险及应对策略几个方面进行分析，希望有助于实际大数据应用模式的实际应用。

参 考 文 献

[1]黄伟，何亨，李涛，曾朋，董新华.基于SDS架构的多级DDoS防护机制[J].计算机工程与应用，2014，（05）：26-27.

[2]许庆光，李强，余祥，刘峻宇.输入验证漏洞检测中的疑点标记和传播方法研究[J].安徽大学学报（自然科学版），2015，（14）：32-33.

[3]庞博.基于内控堡垒主机的运维审计实践[J].科技资讯，2015，（15）：25-26.

[4]熊海青.大数据背景下计算机网络安全防范措施[J].计算机光盘软件与应用，2015，（02）：47-48.

[5]孙伟，胥斌.试论大数据应用模式与安全风险[J].中国新通信，2015，（16）：62-63.

[6]沈淑涛.云计算数据安全风险及防范策略[J].软件导刊，2015，（03）：61-62.