大数据环境下的网络安全及维护方案研究

籍宝华

（贵州财经大学，贵阳 550025）

1 引言

在大数据环境背景下，信息技术对人们的生活造成了一定的影响但是也为人们的生活提供了一定的方便，由于信息技术的不断发展，各式各样的电子商务活动也日益频繁，但是在这个过程中会为用户带来一定的网络安全隐患，容易对用户的财产以及个人信息带来一定的影响，因此，在大数据环境下加强网络完全管理以及维护是当前必然趋势，良好的安全管理措施能够全面针对所有威胁进行有效处理，从而保证计算机网络信息的安全性，加强网络维护的安全性还能够提升用户信息的完整性以及保密性，针对大数据环境下的网络安全以及维护进行研究具有重要意义。

2 大数据环境下面临的网络安全阐述

当前互联网信息技术的发展速度相对较快，因此用户对互联网信息也提出了相对较高的要求，互联网的重要组成部分是其中的数据以及信息资源，目前，数据泄露以及用户的安全隐私是互联网信息发展的重要保障，也是阻碍互联网发展的重要因素，如果互联网信息发生数据数据泄露事故，其造成的影响是无法想象的，大数据不仅信息储存的容量大，而且储存的信息具有多样化的特点，另外大数据信息的价值密度低。作为信息数据安全以及隐私保护的重要内容，因此对信息的准确性、信息的真实性以及信息的有效性都有相对较高要求。

2.1 用户隐私泄露风险

信息技术以及网络环境下，我国缺乏相对完善的大数据保护手段以及对用户的隐私保护手段，一些用户将个人数据以及隐私提供的过程中，无法将这些信息准确存放，用户的身份信息、财产信息、住址以及通信信息等内容无法通过精准且有效的路径进行储存，因此，无法有效掌控用户对数据的传输、保存、处理以及销毁的过程，不能够确保在这个过程中不会出现隐私泄露的状况，因此，用户的个人隐私安全存在一定的风险以及威胁，而且，当前大数据的使用没有一定的顺序，为企业和政府相关的敏感信息附带了一定的真实感风险。

2.2 信息储存风险

大数据信息在保存的过程中，需要将其定性为结构化信息以及非结构化信息进行储存，而且还要对大数据信息进行处理以及大规模的集体管理，传统的数据库处理技术在信息处理的过程中多是采用结构化的信息数据处理，利用关系型数据库储存信息的手段，但是这种方式无法有效地处理呈现多维化数据的非结构化的信息和数据，相对在大数据信息储存中多是非结构化信息数据处理，但是当前的关系型数据库技术还不是很成熟，而且内置机制尚不安全，数据检验的完整性以及数据检验的品质得不有效保证，因此，对于大数据的保存以及安全防护中还存在一些问题，无法避免储存的信息被恶意篡改，或者用户重要信息失窃的现象发生。

2.3 网络安全存在的风险

随着当下网络节点的不断增加，网络安全、维护以及防御逐渐显露出其中的价值和意义，由于当前网络信息技术还不够完善，导致信息数据在传输的过程中存在一定的安全隐患，一些不法分子能够利用数据传输的漏洞截获用户传输的信息。病毒的侵袭、黑客的非法闯入、数据"窃听"和拦截，都是当前网络安全中存在的隐患，如果用户是个人PC，那么虚拟财产也会受到网络黑客的威胁。而且当前大数据技术已经成为不法分子热衷的攻击手段，攻击的精准性以及攻击水平相对较高，例如APT攻击技术，不仅能够持续攻击而且针对性较强、威胁性较大，我国现有的网络技术一般难以将其检测出来[1]。

2.4 基础设备存在的风险

基础设备是保障大数据运行的根本，基础设备也是大数据安全运行的关键，分布式和虚拟化是大数据的基本特征，不法分子如果想要破坏大数据的正常运行，可以选择非授权访问，进而在大数据基础设备传输数据过程中，侵入基础设备，从而对传输过程中的数据信息进行大肆破坏，最终导致用户的个人信息以及隐私被泄露。而且网络病毒也是造成基础设备存在安全威胁的重要原因，网络病毒的侵入也是导致大数据正常运行以及信息泄露的重要因素。

3 大数据环境下网络安全维护体系的研究

我国当前正处于互联网时代，而且随着互联网技术的发展必将会普及各个领域，互联网信息技术当前还是一把双刃剑，既会为用户的生活带来便捷也会对用户的安全隐私以及财产安全带来一定的隐患，因此，安全的网络环境是保障大数据运行的基础，确保大数据的正常运行，才能发挥大数据在当前社会中的效率以及应用价值，安全的网络环境才能推动互联网健康的发展。

3.1 大数据维护目标

大数据安全维护首先要有安全维护的目标也就是确保用户传输数据的完整性、保证数据源的可塑性和保证数据信息的保密性。传输数据的完整性所指的是大数据在传输过程中以及造作中的完整程度，确保用户传输的数据是正确的，并没有经过恶意的篡改，或者是没有经过授权被使用的数据，保证数据信息的完整性是网络安全维护的基础，保证数据信息的完整性也就是保证数据的有效性。数据源的可塑性指的是利用数字签名的手段来支持设计最终输入的验证，以此确认数据信息是否是用户自己的，大数据环境下网络安全维护中数字签名的手段能够确保数据源的有效性，数据的完整性以及数据的可塑性能够通过相关手段进行验证，数据溯源的有效保证能够稳定获取大数据中的信息价值。

3.2 明确大数据安全维护对象

良好地对大数据基础设备以及大数据资产进行安全维护是当前大数据安全维护的核心，也是最基本的对象。对保存设备、软件和网络设备以及计算分析设备进行合理的安全维护是保障大数据基础设备的关键，也可以说，大数据的基础设备维护倾向于物力方面的维护，进而保证数据的安全。由于基础设备是大数据的安全运行的关键，具有分布式的特征，所以在大数据基础设备维护中要扩展基础设备，使其具有较高的处理能力以及感知能力，从而提升大数据运行的安全性。数据资产所指的是大数据经过收集整理得到的数据，经过个人或是企业的操作，为其带来一定的经济利益，数据资产是大数据安全维护中重要的部分，所以，完善相关的维护，进一步发挥实务作用是极其有必要的。

3.3 大数据维护措施

大数据维护措施可以分为以下两个方面，主要是战略维护、运行维护，其中战略维护主要是对大数据维护的战略目标进行维护，从而实行整体的战略规划，而且战略维护在大数据的安全维护中要相对全面一些，不仅要考虑技术制度还要健全网络空间法，对数据的监管也要加大力度，而且数据安全维护方面的专业人才也需要进行培养，进一步保证战略维护中各个环节的有序进行。运行维护主要是针对大数据基础设备以及资产数据运行中对企业、个人以及政府进行有效的协调，以此丰富其对基础设备的管理，数据的有效管理能够提升数据的保密性。建立备注册制度，从而增强数据的管理力度，进一步确保数据的完整性以及可塑性。

4 结论

大数据的网络安全管理核心是能够给用户信息以及隐私提供一定的保障，但是，当前存在的问题已经对用户的信息以及隐私造成了严重影响，因此，加强大数据的网络安全与维护是当前互联网信息技术发展的必然趋势，解决当前存在的信息泄露问题才能够更好地维护大数据信息的正常运行。希望本篇文章能够对网络安全以及维护提供一些实质性的帮助。