基于大数据基础下的信息安全测评关键技术探究

摘 要 本文对大数据基础下信息安全测评关键技术，包括云端信息数据安全测评方式中的数据传输、文件访问、数据存储、数据删除、数据备份与恢复共五大维度分别进行了论述，并对虚拟化安全测评进行了简要的介绍，旨在为大数据技术下的测评工作做出贡献。

关键词 大数据;信息安全测评;数据;技术

随着大数据在内的新技术新应用的快速发展，测评安全等级保护工作也于2019年10月1日正式进入2.0时代。信息安全云测评成为测评领域发展的新趋势。但受限于当前测评领域发展时间较短，加之以其特殊的计算机核心架构，在测评过程中信息安全性能否得到有效的保障也引起了社会广泛关注。对于普通用户而言，引入的测试技术能否保证自身隐私信息的安全性成为其选择大数据测试服务的首要因素之一[1]。基于此，本文将针对大数据背景下信息安全测评关键技术进行详细的论述，旨在提升我国的云端测试水平。

1大数据基础下信息安全测评关键技术

1.1 云端信息数据安全测评方式

大数据技术下的数据安全处理模式，设计到的核心技术更为多样，且涉及的关联技术更多，数据中转节点更为繁杂。对于云端信息数据安全测评，可以从数据传输、文件访问、数据存储、数据删除、数据备份与恢复五大维度予以分别论述。

云端数据传输安全。测试重点在于保证高质量传输安全的同时，多方分析代码漏洞，最大限度减少泄露可能。当前各大测试部门常用的方式为展开随机性的数据抓取，并对代码予以多方位分析，用多平台测试软件对代码予以复核[2]。将测试数据传输回云端，再次由云端的专家数据库对传输方法可靠性进行验证，输出最终测试结论。

云端文件訪问安全。测试重点包括访问前权限查询、准入身份复核、用户特征性信息核对、既往访问记录访问习惯复核，根据对用户画像进行分析，有针对性的开放部分权限。同时对数据传输途中，传输的流畅性稳定性予以监控，防止非目标用户拦截信息。在这其中，访问控制测评为调控测评效果关键节点。测试核心需接入云端数据处理中心模块，识别并验证访问系统用户的性质，是否为木马入侵等行为。对于通过验证的用户，则需根据其历史指令行为，开放部分功能应用权限，对于数据库底层核心内容，只有调试人员才可查看，用以保证系统的稳定性与数据的安全性。

对访问安全测评内容予以深层次论述，在设计测试系统时，应至少涵盖以下环节的测试：用户画像识别，开放权限调控等，并保证数据传输过程中，无权限用户不会获取到未通过权限允许的数据。云端平台在测试时，同样需给予软件自身同样的身份证明文件，且用户标识唯一，便于识别以及检测用户所能获取到的资源仅限于检测主体，权限开放区域严格限制。

云端数据存储安全。测试重点在于保证数据传输时完全保密性与稳定性。数据传输保密性即为：针对涉及敏感数据信息的传输，应严控非权限用户访问的权利，同时为防止数据传输途中发生移除、篡改、无法读取的风险，应建立数据定期备份，定期删除措施。数据传输完整性指的是在数据传输途中，防止数据发生缺失，数据在云端平台有着严密的完整性校验过程。当前国家为了稳控数据检测过程中，数据不被泄露，故在云端检测技术上，检测校验方式应满足国家规范[3]。最后，也是最为关键的一点，数据完整性校验方式，必须兼容软件与云端检测平台，在稳定运行同时，严防数据泄露等意外事件发生。

云端数据删除权限调控。云端测试数据需经由备份才可保证信息完整性，但为了防止信息备份造成信息泄露风险，测试系统自身应设置信息定期删除机制，并严格按照国家规定标准，保证备份数据能被有效清除。

数据备份与恢复机制设置。为保证数据备份与删除时的数据安全，任何一项测试行为均需受到严格监控，并加以记录。用户自身不允许存储明文数据资源，同时在进行数据恢复程序的应用时，应对所恢复数据的完整性与可运行性予以同步验证。最后对数据备份基础情况：备份内容、备份周期、清理周期等数据予以总结，为下一次测试奠定基础。

1.2 云端测试虚拟化技术

测试工作开展时，测评人员需预先做好虚拟化测试端的准备工作，详细为物理硬件故障处理准备，并做好供电系统，散热系统的预备。针对虚拟化服务器，测评重点在于隔离平台的有效性监控、软硬件相互隔离、三权分离及安全审计四大方面内容。通过对各检测主体间的相互隔离，能避免无关信息对测评结果造成的影响，也可对其内存资源、CPU资源间的相互影响予以多方位论证;针对网络虚拟化测评，测评重点在于网络隔离、访问权限控制及带宽管理。经由对测评主体的安全设计标准予以识别，对流量控制信息与服务器带宽间的相互约束程度进行测评，并对访问主体的访问内容与访问方式相关信息进行收集，上传至云端进行整体化的数据分析[4];针对存储虚拟化测评主体，测评重点在于数据访问控制，数据备份恢复支持、系统保护、安全审计、存储规划、逻辑隔离等多维度内容。要保证数据信息的存储与释放安全性、测评主体间的虚拟服务器相互间存储访问权限是否同步开放等。另外，针对虚拟服务器存在逻辑卷挂载情况时，是否波及关联服务器间的挂载服务等。

2结束语

综上，基于大数据基础下的信息安全测评技术的发展与应用，符合现代社会系统测评的客观需要，但在测评过程中信息安全的调控仍是测试行业发展的重点方向之一。当前，研究基于大数据信息安全测评要求下，相关测试中心应当配备云端测试基础设备，软件及多平台实体支持以及系统化的技术支持。虽然我国在信息安全测试领域的发展仍处于发展中阶段，但经由相关人员的不但努力，不断完善测试框架，并对测试中的关键技术予以优化，大数据下的云端测评将会得到长远发展。

参考文献

[1] 马冬冬.试论大数据环境下的信息安全检测技术[J].建筑工程技术与设计，2018，5（36）：278.

[2] 薛佳桦.试论基于大数据环境下的计算机信息安全技术[J].电子制作，2018，12（12）：53-55，46.

[3] 朱光磊.探究大数据环境中信息安全保障对策[J].大科技，2019（3）： 240.

[4] 成建宏，潘积文，郑少波，等.大数据环境下的信息安全检测技术[J].信息安全研究，2018，4（5）：433-439.

作者简介

丁维炜（1984-），男，吉林长春人;学历：本科职称：初级助理工程师，现就职单位：吉林信息安全测评中心，研究方向：计算机信息安全与项目信息管理。