大数据安全与隐私保护

2021-11-23温炜

商品与质量 2021年31期

温炜

国网宁夏电力党校宁夏银川 750001

当今社会信息数据已经成为了人们生活和工作必不可少的一种资源，通过个人PC端、移动端、云端产生传递的数据将能实现大量的交互功能。信息时代下，数据安全问题和海量数据信息处理问题逐渐走入人们的视线，如果不能做好数据处理分析和用户隐私保护则会对人们正常生活带来不利影响。大数据技术的提出将会为计算机科学、医疗卫生、金融、零售等行业提供更加精准合理的数据预测和评估，为各行业的管理规划工作开展提供参考[1]。在电力行业中电力大数据关键技术研究与开发是当前电力企业的重要发展方向，但由于大数据技术还不够成熟尤其是在服务器节点、终端机安全性能上，这要求电力企业加大相关资源配置通过对电力大数据技术的优化改良使大数据技术更好服务于电力系统运行。

1 大数据技术分析

1.1 大数据来源及其特征

信息时代下的大数据具有大规模、高速性、多样性、复杂性等特点，通过大数据技术应用可实现数据资源化、与云计算融合、为科学研究提供分析模式等。随着现代科学技术的不断成熟与发展，数据信息的来源和种类也逐渐趋于多样化，只有明确大数据来源及其分类构成后才能更好地挖掘数据、分析数据。当前大数据的来源大致分为互联网信息、数据库信息、数字设备采集信息三类。互联网信息主要是由个人PC端或移动端用户产生，在人们生活交互过程中会产生大量的文字、图片、音频等信息，通过对这类数据信息的收集整理能够更有效地实现定制化、个性化服务，为人们的生活和工作提供便利。数据库信息多数是以文件、数据库、多媒体这类数据集的形式存在，这类信息包含了日志和统计信息对于数据整理、筛选、分析具有重要意义，具有较高的信息价值。而数字设备运行收集或产生的信息与人们直接相干性较弱，更多的是被管理系统、相关机构收集，通过对海量数据信息的收集分析为行业发展提供预测。在电力行业中电力大数据的来源多数为数字设备采集信息，通过智能电表的推广普及电力用户用电信息将能通过专有的信息网络传输至电力系统终端，为电力调度、电费调整等工作开展提供有效的数据支持，并且在配电网建设过程中自动化设备的配置建设能够将配电线路设备运行状态信息进行实时传递，使维护检修工作能够更具针对性地开展。

1.2 大数据分析目标

由于大数据技术在各个行业领域内都有着广泛的应用，大数据技术的用途和作用方式存在一定差距，在利用大数据分析目标时需要明确大数据技术的功能特点，从而更为精准有效地分析目标。大数据技术的功能主要分为知识获取与趋势预测、分析个体特征、分析辨识真伪三个方面。在知识获取与趋势预测中是通过对数据库大体量的原始数据信息进行分类筛选，找准单个数据的差异与特征，从而为用户提供更为准确的数据检索，并能通过对数据库信息的深度挖掘展开对社会现象、事态发展趋势的预测，使数据信息的价值得到最大化利用。分析掌握个体特征的功能主要是用于企业产品服务或业务服务中，现代化企业多维度的经营发展将会产生大量的用户数据信息，只有做到对每一用户个体数据进行透彻分析并作出满足用户需求的调整才能提高企业的社会竞争力。利用大数据技术可以对个体用户的年龄分布、操作习惯、职业等信息进行分析处理，进而制定出更加符合市场需求的产品服务。而在事实真伪辨识上主要是通过利用大数据技术对事实相关信息进行收集，从不同信息来源、用户评论、舆论导向中对虚假垃圾信息进行过滤，提高数据信息的真实性和时效性。在电力大数据应用方面，大数据分析目标主要是作用于电力用户通过对电力用户用电信息、用电行为、用电习惯的收集整理进而对电力规划、电费调整、配电网络建设等工作提供参考[2]。

2 大数据技术应用面临的安全挑战

2.1 用户隐私问题

信息时代下，用户隐私问题成为了信息管理的重要工作内容，通过设置隐私保护、连接关系匿名保护等方式将能有效确保用户信息不会泄漏。但由于大数据技术应用涉及到大量的数据信息，需要通过对用户信息的深入挖掘才能对用户行为习惯进行预测分析，这导致用户信息虽然被匿名处理但在大数据技术应用过程中将会公开化用户信息，存在用户信息泄露的风险。一些大数据计算公司还会通过特殊渠道购买用户信息来进行一些预测，使用户更加倾向于自身公布的信息或产品。

2.2 数据可信度

大数据可信度是大数据技术应用最大的一个威胁。信息时代下信息数据将会对人们的生活和工作提供了较大便利，人们享受信息带来的便利同时并不会去思考信息的真伪性，伪造或带有错误引导的信息容易驱使人们作出一些违法的事。在进行大数据技术开发和应用过程中应重视数据可信度对人们行为的影响，降低数据在传播过程中的失真度或通过人工干预的方式加大对数据信息采集过程、传播过程的审核，从而使数据信息更加真实可靠地传播和利用。

3 电力大数据安全体系架构

3.1 建立电力大数据安全体系框架

面对大数据技术应用过程中存在的用户隐私和数据可信度问题，在构建电力大数据安全体系框架过程中需要加大数据采集、管理方面的认证，使电力数据信息得到严格审核的同时又能确保数据信息在传播过程中不会出现失真的情况。在数据层中需要开发设计出适合于大数据技术应用的多接口方式，便于数据高速导入。而在数据基础平台层中电力企业应加大软硬基础配置的投入，只有在基础平台的完整建立下大数据系统运行才能更加稳定。在大数据分析层中，应落实到数据分析与修正工作上使电力数据信息更具指示性，数据价值得到充分发挥。在应用层中需要根据电力企业当前的电力规划目标，通过大数据技术生成的用电预测、节电优化、错峰调度等参数模型展开对照分析，求同存异使大数据技术分析结果得到有效应用。而在服务层方面，则应对服务和应用接口进行拓展延伸使电力大数据系统能够对外提供相应的电力大数据服务，使电力企业电力服务模式更加多元丰富。为了确保每一层面的信息安全，需要对存储于电力大数据系统中的数据信息制定安全控制策略，在数据接口出要求进行用户身份认证、授权信息审核等才能进一步访问数据库信息。而在大数据系统可视化组件方面的安全防护上还应通过多安全引擎、多租户管理等方式对组件访问权限、信息获取等进行管理。通过电力大数据安全体系框架的建立，大数据技术将能有效应用于电力企业各项业务工作之中[3]。

3.2 多租户安全管理技术

电力大数据安全体系的运行离不开安全管理工作的有效开展。由于电力大数据系统会将电力企业多个部门的数据信息集成整合在一起，如果不能对各类数据信息的来源、作用方式进行管理则会对电力企业各部门工作衔接带来一定影响。多租户安全管理技术的提出将更加便于对大数据资源池中的数据进行采集应用，不同租户可以使用不同的CPU和控制系统对数据池中的数据信息进行使用，数据使用过程中不会互相干扰。并且还能根据电力企业各部门的职责对用户设定相应的优先级，从而实现更高的服务质量控制。多租户安全管理也能通过对数据空间和磁盘临时空间的配置情况进行管理，大大提高了数据资源的利用率。

3.3 大数据环境隔离技术

大数据技术是在分布式开放环境下应用，这导致一些数据信息极易出现泄露或恶意篡改的情况。利用虚拟防火墙来开发大数据环境安全隔离技术将能实现大数据存储、管理及开放分析环境的安全隔离目的。通过禁用大数据环境下终端设备和服务器设备向外复制的功能，杜绝内部信息向外发生泄漏，并对电力企业内网设置访问限制，内部设备只能通过内网进行数据传输和查询，内部设备间可以进行相互访问。在大数据环境隔离技术的应用下，电力大数据安全体系运行将不会受到外部网络环境的影响，电力大数据系统产生的数据信息将更具有可信度。