大数据时代信息安全面临的机遇与挑战

杨燕琳

（长郡中学，湖南 长沙 410002）

大数据时代是当前信息技术产业发展的基础，也是其未来重要的发展方向。因此，做好大数据时代技术特征研究，对于提高信息技术质量，发挥大数据技术性能起到了重要的促进作用。在这一过程中，如何针对大数据时代中信息安全管理遇到的挑战，将其转变为大数据技术的发展机遇，就成为了信息安全技术与管理研究的重要内容。

这一研究的开展一方面有助于大数据背景下，网络信息安全质量的提升；另一方面，也为大数据技术发展提供了发展空间。

1 大数据技术的主要特征分析

区别于传统的网络信息技术，大数据技术在应用中具有十分鲜明的技术与管理特征。而这些特征不仅是其主要的技术优势，反之也会成为其信息安全中遇到的主要问题。在实际的网络信息管理中，这些特征可以概括为以下4点。

1.1 数据量极为庞大

随着计算机技术与网络技术的不断发展，人类计算机数据整体数量也在不断提升中，其数据储存容量由KB到GB体量发展了几十年时间。但是随着大数据技术的应用，计算机储存体量在十几年以内已经由TB发展为PB（PB=1 000 TB），以及EB（EB=1 000 PB）计量。特别是当前大型企业数据存储已经出现了独立的EB级别计算机系统。这种数据体量级别的高速提升有利于大数据管理作用的发挥，但也会造成数据信息管理问题的出现。

1.2 数据种类的不断增加

在当前的大数据应用体系中，数据信息的种类不仅包括了传统的数据信息，还包括了图片、视频、录音等多种数据信息模式。而大数据系统则是通过对这些信息中的数据性内容进行全面的分析、采集、归类，形成有用的大数据内容。这些种类繁多的数据信息对于计算机网络系统的工作能力有着极大的考验，其管理工作的复杂性远远超过传统的网络数据管理。

1.3 数据分析处理速度较快

为了应对大数据处理中庞大的数据体量和复杂的数据类型，大数据处理技术在实际应用中采用了高速分析处理技术，提升了数据处理的整体质量。比如在大数据处理中，云技术的广泛应用就是利用网络平台的理论无限大功能，实现网络数据的高速处理过程。其中，云计算、云数据库和云分析技术的广泛采用，已经成为大数据时代技术的主要特征。

2 网络信息安全带来的挑战和机遇

在新的大数据时代中，新技术的应用为网络信息安全带来了极大的挑战，同时，也为信息安全设计发展带来了极大的机遇。就目前网络信息安全实际情况而言，其挑战与机遇可以概括为以下几个方面的内容。

2.1 网络数据攻击的主要目标

在当前的网络信息攻击中，大数据目标往往会成为攻击的主要目标。造成这一问题的主要原因包括以下2点：①攻击目标明显。由于大数据分析计算中的数据基数较大，因此，其数据目标远远大于普通的数据库系统，进而更加容易被黑客、病毒等攻击。②数据攻击效益高。由于大数据模式中所储存的数据体量与内容极多，因此，一次攻击所获得数据量远远高于攻击普通目标，黑客攻击这类目标所获得效益远远高于普通目标。

针对容易成为网络攻击目标的情况，技术人员开展相关技术研究，提高了大数据模式下数据的安全性。主要的应对方式包括以下2方面的内容：①云安全技术的应用。为了应对较为集中与高级的数据攻击模式，安全技术人员在传统的安全防范基础上广泛应用了云安全技术（云防火墙、云安全软件等），从网络层面便开始数据攻击的防范工作。同时，安全技术人员还可以利用云安全的网络合作模式，形成网络整体的数据安全防护管理，提高单一大数据系统的安全性。②新型反数据攻击技术的应用。在单纯的数据防范技术基础上，技术研究者还根据大数据技术特征发展出了新型反数据攻击技术。这一技术就是利用大数据模式，对防范中发现的攻击者技术特征进行数据分析与推理，查找攻击者IP地址或区域，并对其进行反向攻击，进而为网络安全管理部门工作提供数据坐标支持。虽然目前这一技术处于研究阶段，但其在未来的大数据网络技术应用中一定会得到广泛应用。

2.2 各类隐私的泄露

由于大数据采集中获得的各类数据内容来源于网络，且内容较为复杂，因此，其数据构成中包括了大量的个人详细信息、企业经营数据等隐私类数据内容。在这种情况下，大数据处理中很容易造成隐私泄露问题的出现，甚至造成严重的泄密问题。

为了应对大数据模式下可能造成的隐私泄密问题，管理者在传统的隐私保密基础上，应做好以下3点工作：①继续完善大数据处理技术，对隐私性问题开展自动保护措施，提高数据信息的安全性；②做好数据报告与数据分析处理人员的规范化管理，避免因其违反隐私保护规则造成的隐私泄露问题出现；③根据大数据时代的技术特征，做好隐私保护等各项互联网法律法规建设，确实做好隐私保护法治建设。

2.3 存储技术面对的挑战

大数据模式下，计算机传统的存储技术受到了极大的挑战。在实际的数据存储中，这一挑战包括了以下3个问题：①由于数据储存量较大，进而对传统的计算机储存系统容量造成了极大挑战，特别是企业在不使用以PB为单位的存储系统时，难以真正使用数据系统，但更换这类存储系统又需要极大的成本支出。②传统的存储系统采用的是一体化的存储方法，难以针对存储数据类型差异进行自动分类储存。在大数据运行中，这种储存方式会影响后期分析、管理等工作的开展，进而造成数据处理速度的下降。③传统的储存方式对计算机病毒、木马等安全问题防御力较差，极容易造成数据储存问题的出现。

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