“大数据”时代背景下的计算机信息处理技术安全分析

◆龚 皓 干 彬 凌 俭

（四川传媒学院 四川 611745）

“大数据”时代背景下的计算机信息处理技术安全分析

◆龚 皓 干 彬 凌 俭

（四川传媒学院 四川 611745）

现代社会的快速发展离不开计算机技术与信息技术，经过这么多年的发展，计算机信息技术已经成为社会发展的主要动力之一。同时，计算机信息技术也使得大数据时代的到来变得理所应当，因此在本文中，本文对大数据的概念以及其自身特点进行研究与分析，将如今大数据技术在应用过程中所面临的挑战与机遇进行介绍。除此之外，对大数据技术所应用的关键技术进行介绍，为计算机信息技术的不断完善提供帮助。

大数据时代；计算机信息处理；应用技术

0 前言

随着计算机信息技术的不断发展，在人们在日常生产与管理的过程中对数据和信息的生成和处理也越发重视。计算机信息技术与数据化的快速发展，使数据搜索存储以及交换技术的发展走向了快速发展时期。随之而来的就是大数据时代，大数据时代的来临属于计算机信息技术发展的必然结果，因为其能够为社会群体的日常生活与生产，提供更加丰富的信息资源和信息处理技术，在如今信息化的社会中，其所发挥的作用无可替代。

1 大数据

1.1 概念

现如今所说的大数据就是指拥有数量巨大特点的信息数据，因为这一类信息数据数量巨大，所以在对其进行处理时，如今的主流计算机软件不能够在一定时间内对这些信息进行获取、处理、存储以及传输和管理等操作。这不仅仅是因为其数据量巨大，而且这些数据种类繁多，对这些数据进行处理时，有时候还会出现数据处理重复的情况。大数据主要体现在大，对于这个大的定义，目前在行业内还没有一个统一标准，最笼统的标准就是数据量处于10TB-1PB以上，在这个范围内的数据都可以归类为大数据。

1.2 特点

大数据的特点有很多，主要可以归类为数量大、种类多、速度快。

首先，数量大就是指进行信息处理的大量数据，这些数据在依靠计算机技术进行处理时数据量变得越来越大，已经从TB发展到PB这一层次。其次，种类多则是指随着现代社会的不断发展，信息技术应用越来越广泛，所以在进行信息处理时其来源变得多种多样，人们对信息的需求也更加多元化，原始的结构化以及半结构化数据也开始向着多样化方向发展，这就是所谓的种类多。最后，是速度快。因为大数据的数据量巨大，所以在进行处理时就需要处理速度足够快，这样才能够使信息的传播与扩散不会阻滞，进而满足社会群众对信息数据的需求。以上就是大数据的特点，大数据中所应用的主要技术就是以大数据的特点为基础来实施。

2 大数据下计算机信息处理应用技术

大数据背景下的计算机信息处理技术有很多，主要包括以下几种：

（1）DEEP WEB数据感知与获取技术

DEEP WEB数据感知与获取技术，就是在网络中通过利用深层空间技术，进行信息的抽取分析以及集成。在网络中进行这些操作的基础，就是依靠信息数据的动态变化、数据分布式处理与访问以及信息的规模技术。通过这一系列的操作，对网络上的大量数据进行分析以及处理，最终实现对具有高质量特点信息数据的集成、抽取以及整合。

（2）数据分析技术

大数据背景下计算机信息处理所应用的数据分析技术，就是指在进行数据处理时依靠情感分析、网络分析、空间分析以及数据时域序列分析和数据回归分析等技术进行数据分析，数据分析技术在大数据处理工作中占据重要地位。在数据分析技术中，空间分析技术是将地理数据编码、几何以及网络拓补技术进行有机融合，进而实现对数据的综合分析。网络分析技术则是在进行数据分析时，依靠网络特征为基础来进行。情感分析技术，则是利用以自然语言为基础的编码技术来进行数据分析。

（3）可视化技术

可视化技术，我们可以从字面来进行理解，就是指在进行数据的分析以及处理时，能够将分析与处理结果以图片动画和图表等形式进行展示。这样的表现形式能够使人们对数据的理解更加直观，便于人们进行沟通和交流。这项技术对于工作量巨大的数据分析与处理人员来说具有很大帮助。

（4）分布式处理技术

分布式数据处理就是数据的分布式存储和处理，如今主要依靠谷歌公司的GFS技术实现。这项技术在进行应用时，是将数据进行以列为单位的划分，这样能够使数据的压缩程度加快，而且对数据的循环利用效率也会大大提高。而且在进行数据的存储时，利用行列混合式存储结构是最好的选择，能够使数据的压缩以及查询时间都大大减少，并且还能够是使磁盘空间调到最科学合理的利用。

（5）数据挖掘技术

以内容信息为基础的数据挖掘技术，就是指在进行信息检索时以网络搜索技术以及信息实体关联技术为依靠来进行数据信息的分析以及挖掘。这项技术现实中的应用就是热点信息搜索的排序学习算法，通过对网络上信息数据的关注特点以及媒体的信息量等特点，来实现有效信息数据的搜索。如今，应用最广泛的学习算法包括逐点，逐对及逐列等。

（6）高效索引技术

数据高效索引技术是由谷歌公司所提出，现如今这项技术应用在聚簇索引以及互补式聚簇索引技术技术的研究工作中。互补式聚簇索引技术，是依靠多副本索引技术建立相互补充的数据索引表，这样就能够实现数据查询时的优化。

（7）聚类及分类分析技术

聚类分析技术是指在数据点没有进行明确标明的情况下，将数据统一集合，然后分成多个对象组，通过对对象组内的数据进行分析，进而达到对数据进行综合查询的目的。分类分析技术则是通过对明确数据点进行归类及分析，经过分析之后形成新的数据点，在此基础上进行针对性的假设以及客观结构预测，进而达到对之后信息发展的预估。

（8）关联规则及机器学习技术

关联规则学习技术就是利用对比以及排序等方法将庞大以及复杂的数据之间所存在的潜在关联规则找出，然后对复杂庞大的数据进行分析处理。这项技术就是就是对数据间所存在的复杂关联规则进行寻找，然后再对数据进行反复的筛选，进而实现对庞大数据的处理。机器学习技术则是利用计算机来进行拟人化的学习，在学习过程中通过对已经存在的信息知识体系进行重新组织，进而达到对数据的处理及分析。这项技术主要应用在人工智能领域，在数据处理工作中的应用则主要体现在数据挖掘技术中，是核心技术。

（9）神经网络及遗传算法技术

大数据处理中所应用的遗传算法技术，是以现如今生物界所表现出的进化发展规律和具有数据演化随机化特点的数据搜索办法为基础，进而对庞大的数据信息进行搜索。遗传算法技术中的寻优方法是概率化，也就利用概率化方法达到对数据信息搜索方向自动调整的目的。现如今遗传算法技术的应用比较广泛，在物流地址选择，机器学习以及信号处理等领域得到了大范围应用，发挥出显著效果。神经网络技术则是对生物运动神经的网络行为进行模拟，然后将所模拟到的神经网络运行方式大数据处理分析的运行方式，应用神经网络技术进行大数据处理分析，还需要与分布式处理算法进行结合，这样才能发挥出更好的处理效果【6】。

在计算机系统数据库中构筑防火墙可以对访问的信息进行过滤。设置防火墙是现在普遍应用的一种数据库安全防护措施。保证计算机网路的访问命令都要严格的经过防火墙的过滤和分析，才能进入计算机的目标数据库。防火墙是计算机应用系统中保护数据库安全的一个重要技术。且防火墙有两种类型，分别是硬件防火墙和软件防火墙。两种防火墙的数据库保护形式虽然不同，但原理是一样的，都是通过对外部信息进行审核来实现对内部网络环境的保护。防火墙是计算机数据库保护技术中一项重要的保护措施，其外部有信息的过滤功能有效保护数据库的安全。

3 结语

大数据时代下的计算机信息数据处理将会面临更多的挑战与机遇，挑战则是指在发展过程中，需要不断对数据处理技术进行更新以及完善，机遇则是指计算机信息处理技术以大数据为依托，在未来的应用将会越来越广泛，成为推动社会进步的重要力量。因此，对于大数据背景下的计算机信息处理技术，要做好完善以及优化工作，使其能够发挥出更加重要的作用。

[1] 李春辉．“大数据”背景下的计算机信息处理技术分析[J]．电子技术与软件工程，2014．

[2] 吕敬全．“大数据”时代背景下计算机信息处理技术分析[J]．信息与电脑：理论版，2013．