基于大数据的企业数据信息安全与预警系统设计研究

宋金成

摘要：随着企业信息化程度的不断提高，数据信息安全问题变得日益突出，威胁和攻击不断演化，因此，建立一种高效、实时的安全防护系统变得尤为重要。旨在探讨如何利用大数据技术，包括数据采集、存储、处理和分析，来构建全面的企业数据信息安全系统。首先，介绍了数据信息安全与预警系统，明确其定义、工作原理以及组成部分。其次，分别从威胁类型和攻击手段两个层面探讨了企业数据信息安全面临的威胁。最后，探讨了数据信息安全与预警系统设计，进而为企业的数据信息安全提供可靠保障。

关键词：大数据；企业；数据信息安全；预警系统

一、前言

随着信息技术的迅速发展和企业信息化的普及，大量的数据和信息被企业广泛采集和利用。同时，企业数据信息安全面临的威胁不断增加。数据泄露、网络攻击、内部威胁等安全问题已成为企业面临的重大挑战之一。为了应对这些威胁，企业需要建立高效的数据信息安全与预警系统，以保护其核心业务和敏感数据。

二、数据信息安全与预警系统概述

（一）系统定义

数据信息安全与预警系统是一种综合性的安全管理系统，其主要目标是监测、分析和预警与数据和信息安全相关的潜在威胁和风险。这一系统的范围涵盖了广泛的领域，包括网络安全、数据保护、身份验证和访问控制等，其核心任务是实时收集和处理来自多个数据源的信息，通过分析这些信息来识别潜在的威胁，然后采取措施来应对这些威胁，以保护企业或组织的数据和信息资产的完整性、可用性和保密性。

（二）系统的工作原理

数据信息安全与预警系统的工作原理基于大数据技术和复杂的算法模型。

首先，系统会持续收集来自各种数据源的信息，包括网络流量、设备日志、用户活动记录等，这些数据被存储在一个中央数据仓库中。系统的核心工作在于数据分析和处理阶段。它采用高度智能化的算法和模型对大量数据进行实时分析，其中的关键步骤是数据预处理，包括数据清洗、去噪和格式转换等，以确保数据的质量和一致性。其次，系统利用数据挖掘技术和机器学习算法来识别模式和规律。它会建立模型来分析正常行为模式和异常行为模式，并能够不断学习和适应新的威胁。安全事件检测是系统的关键任务，它依据事先定义的规则、行为模式和异常指标，检测潜在的安全事件，如未经授权的访问、恶意软件活动等。一旦安全事件被识别，系统进行风险评估，确定严重性和可能的影响，以便紧急处理高风险事件。最后，系统能够实时预警并通知相关安全团队或管理员，并自动采取预定义的响应措施，如封锁威胁源、隔离受感染设备，保障企业的数据和信息资产。系统的自动化和实时性使得企业能够主动维护信息安全，及时应对潜在威胁和风险。

（三）系统的主要组成部分

在数据信息安全与预警系统的概述中，为了确保系统的有效运行，关键要素即主要组成部分，分为以下五个方面：首先是数据收集模块，负责从网络设备、服务器、防火墙、操作系统、应用程序以及用户行为等多源数据源中获取信息数据，确保系统能够持续收集大量信息进行后续分析处理。其次是数据存储与管理模块，将收集到的信息数据存储在中央数据仓库中，并高效管理数据，通常采用高度可扩展的数据库系统确保数据的安全性和可用性。再次，数据分析与处理模块作为系统的核心，利用数据挖掘和机器学习算法对大量数据进行实时分析和处理，识别潜在安全事件、评估风险并生成相关警报和报告。此外，预警与响应模块能够在检测到潜在安全威胁或异常事件时，实时生成预警通知并通知相关安全团队或管理员，同时自动采取预定义的响应措施以减轻威胁影响。最后，数据可视化与报告模块通过图表、图形和报表等方式展示信息，帮助用户更好地理解安全状况和趋势，为决策者提供全面的信息安全格局视图[1]。

三、数据信息安全威胁分析

（一）威胁类型

1.内部威胁

内部威胁是数据信息安全领域中一个重要的威胁类型，它涉及组织内部的员工、合作伙伴或其他被授权人员可能故意或不慎造成的安全风险。

首先是恶意行为，内部威胁可以由员工或其他内部人员故意发起，他们可能试图窃取敏感数据、滥用系统权限、传播恶意软件、进行欺诈或破坏网络安全。这种威胁类型通常需要系统具备实时监测和行为分析能力，以便及早发现可疑活动。其次是无意的疏忽或错误，内部威胁也可能是由于员工或合作伙伴无意的疏忽、错误或不当操作而引发的。例如，员工可能误删除了重要文件、泄露敏感信息、点击了恶意链接或下载了恶意附件。这种类型的威胁需要教育和培训员工以提高安全意识和操作技能。

2.外部威胁

外部威胁是数据信息安全领域中另一个重要的威胁类型，它涉及来自组织外部的攻击者、恶意实体或恶意软件，可能对组织的数据和系统造成威胁。

首先，外部威胁通常包括各种网络攻击，如病毒、恶意软件、勒索软件、网络钓鱼、拒绝服务攻击（DDoS）等。这些攻击旨在窃取敏感数据、破坏系统、勒索金钱或干扰业务运营。防御这些威胁需要有效的网络安全策略，包括防火墙、入侵检测系统、反病毒软件和安全补丁管理。其次，外部威胁还可能涉及针对员工、客户或合作伙伴的社交工程攻击，攻击者可能伪装成可信任的实体，欺骗人们分享敏感信息、点击恶意链接或执行恶意操作。防御社交工程攻击需要加强员工的安全意识培训和实施强化的社交工程防护措施。最后，外部威胁还可能包括攻击者利用未经修补的操作系统或应用程序漏洞来入侵系统。这种类型的攻击通常难以检测和防御，因此需要及时应用安全补丁和持续监测漏洞情报[2]。

（二）攻击手段

1.恶意软件

恶意软件包括各种恶意代码和程序，旨在潜伏在受害者的计算机、网络或设备上执行恶意操作，以获取未经授权的访问、窃取敏感信息或对系统造成损害。恶意软件的种类多种多样，一些常见的类型包括。

病毒（Viruses）。病毒是一种能够通过感染其他程序或文件来复制自身的恶意软件。一旦感染，病毒可能会损坏数据、破坏系统或传播到其他计算机。

木马（Trojans）。木马是一种伪装成合法程序或文件的恶意软件，一旦被用户执行，它们会启动恶意操作，包括远程控制、数据窃取或系统破坏。

勒索软件（Ransomware）。勒索软件用于加密受害者的文件，然后勒索受害者支付赎金以获取解密密钥。这种恶意软件已经成为一个严重的问题，对企业和个人造成了财务损失和数据丢失。

间谍软件（Spyware）。间谍软件用于监视和窃取用户的在线活动、敏感信息或密码。攻击者可以使用这些信息来盗取身份、进行欺诈活动或窃取敏感数据。

2.社交工程

社交工程基本原理是通过操纵人们的信任和社交技巧来欺骗个体，使其主动披露敏感信息、提供凭证或执行不安全的操作。攻击者通常伪装成被信任的实体，如友好的同事、技术支持人员、银行或社交媒体网站，以引诱受害者执行危险操作。社交工程攻击的主要形式包括以下几种。

钓鱼攻击（Phishing）。钓鱼攻击是通过电子邮件、短信或社交媒体等渠道发送虚假的信息，骗取受害者的敏感信息，如用户名、密码、信用卡账号等。这些信息可能被用于非法用途，如盗取身份或进行欺诈活动。

预文本攻击（Pretexting）。预文本攻击涉及攻击者制造一个虚假的情节或假装需要紧急帮助，以诱使受害者提供个人或机密信息。攻击者可能会声称自己是公司高管、警察、医生或其他被信任的角色。

身份欺诈（Impersonation）。身份欺诈攻击者伪装成受害者信任的人员或实体，以获取访问权限或信息。这可能涉及伪造电子邮件、社交媒体账户或电话呼叫。

社交工程电话攻击。攻击者通过电话呼叫目标，试图获取敏感信息或欺骗受害者执行特定操作。这种攻击通常包括虚构的威胁或紧急情况，以诱使受害者提供信息或执行操作[3]。

四、数据信息安全与预警系统设计

（一）系统架构

1.数据采集层

数据采集层的任务是负责收集来自不同数据源的原始数据，包括网络流量、日志文件、设备数据等，以供后续的安全分析和处理。在设计数据采集层时，需要考虑以下关键方面，以确保高效、可靠地获取数据。

首先，数据采集层需要支持多种数据源的集成和连接。不同的数据源可能使用不同的协议和格式来传输数据，因此系统需要具备灵活性，以能够与各种数据源进行通信和数据交换。这可能涉及网络抓包、日志文件解析、数据库查询等多种数据获取方式。其次，数据采集层需要具备数据预处理和清洗的能力。原始数据往往包含噪音、重复或不规范的内容，需要在采集过程中进行过滤和清理，以确保数据的质量和一致性。这包括数据格式转换、去重、错误修复等操作。再次，数据采集层需要考虑数据的实时性和频率。某些安全事件可能需要实时监测和响应，因此数据采集层需要能够以低延迟的方式获取数据。最后，数据采集层应具备容错和可伸缩性。系统可能会面临网络故障、数据源的不稳定性等问题，因此需要具备容错机制，以确保数据采集的连续性。此外，随着数据量的增加，系统应能够扩展和适应不断变化的数据规模。

2.数据处理层

首先，数据处理层需要支持数据的解析和结构化。原始数据往往以各种不同的格式和结构存在，包括日志文件、网络流量包、数据库记录等。数据处理层需要能够识别和解析这些不同格式的数据，并将其转化为统一的数据模型，以便后续的分析和查询。其次，数据处理层需要进行数据清洗和预处理。原始数据可能包含噪音、异常值或不完整的信息，需要在处理过程中进行清理和修复。这包括数据去重、异常值处理、数据合并等操作，以确保数据的质量和准确性。再次，数据处理层需要支持数据的聚合和汇总。安全数据通常包含大量的细节信息，需要进行聚合和汇总，以生成更高层次的洞察力。例如，将安全事件按时间、地理位置或攻击类型进行聚合，可以帮助分析人员识别趋势和模式。最后，数据处理层应具备实时处理和批处理的能力。某些安全事件需要实时监测和响应，因此数据处理层需要能够以低延迟的方式进行实时处理。同时，对于历史数据的分析和报告生成，需要支持批处理操作。

3.数据预警与报告层

首先，数据预警与报告层需要具备实时监测的能力。它应该能够持续监测处理层生成的数据，以及时发现和响应安全事件。这包括对网络流量、系统日志、用户行为等的实时监控。其次，系统应该能够自动识别潜在的安全威胁和异常行为。这可能涉及使用各种安全分析算法、机器学习模型和规则引擎来检测异常模式和攻击迹象。当发现异常时，系统应生成预警并采取相应的响应措施。再次，数据预警与报告层需要支持多种通知和报警方式。它可以通过电子邮件、短信、即时消息、电话呼叫等方式向安全团队和相关人员发送预警信息，以确保信息的及时传达和响应。最后，系统应具备审计和记录功能。所有的预警、报告和响应活动都应被记录下来，以支持合规性审计和后续的分析。这有助于追踪安全事件的发展和处理历史[4]。

（二）算法与模型

1.机器学习算法

首先，算法的选择取决于安全任务和数据类型。不同的安全任务，如入侵检测、威胁情报分析、恶意软件检测等，可能需要不同类型的机器学习算法。同时，数据类型也影响算法的选择，例如，对于文本日志数据，自然语言处理技术可能更适用，而对于网络流量数据，时间序列分析和深度学习技术可能更合适。其次，数据特征工程是关键步骤。在应用机器学习算法之前，需要对原始数据进行特征提取，将数据转化为可供算法处理的形式。特征工程包括数据清洗、标准化、降维和特征选择等操作，可以提高模型的性能和泛化能力。再次，模型的训练和调优是必要的。机器学习算法通常需要在大规模数据上进行训练，并进行参数调整以优化性能。这需要仔细选择训练数据集、交叉验证方法和性能指标，以确保模型的鲁棒性和准确性。最后，算法的部署和监测是关键步骤。一旦模型训练完成，它需要在实际安全系统中部署，并定期监测性能。这包括模型的集成、性能监测、漂移检测和自动化决策等。

2.异常检测模型

首先，异常检测模型需要深入理解正常行为模式。这意味着建立一个全面的基准或模型，用于描述正常行为的各种特征、统计属性和模式。这个基准可以基于历史数据、用户行为分析或网络流量分析等方式构建，以便后续的异常检测与正常行为的差异进行对比。其次，模型需要能够高效地分析大规模的数据流。这包括使用各种统计方法、机器学习算法和深度学习技术，以自动识别异常行为。例如，一些常用的算法包括基于统计的方法（如均值-方差检测）、基于机器学习的方法（如支持向量机、随机森林）以及基于深度学习的方法（如循环神经网络、卷积神经网络）。模型的选择取决于数据的特性和问题的复杂性。再次，阈值的设置也是异常检测模型中的关键问题。确定何时将某个行为标记为异常需要平衡误报率和漏报率。太低的阈值会导致大量的误报，而太高的阈值则可能漏掉重要的安全事件。最后，异常检测模型的性能和准确性需要不断监测和调整。威胁环境和数据分布可能会发生变化，因此模型需要能够适应新的威胁和变化的数据分布。定期的模型性能评估和更新是必要的，以确保其持续有效。

（三）用户界面与交互

1.用户权限管理

首先，系统需要支持多层次的用户权限。不同用户可能具有不同的角色和职责，因此需要定义不同的权限级别和访问权限，以确保用户只能访问他们需要的信息和功能。例如，安全管理员可能需要更高级的权限，以查看和管理所有安全事件，而普通用户只能访问与其工作职责相关的信息。其次，权限管理需要具备灵活性和可配置性。系统管理员应能够轻松地添加、修改或删除用户账户，并分配适当的权限。这也包括对权限的动态调整，以适应组织内部的变化和安全需求。再次，权限管理还需要考虑角色基础的访问控制。通过将用户分组到不同的角色中，并为每个角色定义一组权限，可以简化权限管理并提高系统的可维护性。这样，当一个用户被分配到特定角色时，他们自动继承了该角色的权限，而不需要单独分配。最后，用户权限管理也需要考虑单点登录（SSO）和多因素认证（MFA）等安全增强功能，以提高系统的安全性。SSO允许用户一次登录即可访问多个系统，而MFA要求用户提供多种身份验证因素，增加了访问的安全性。

2.数据可视化界面

数据可视化界面为系统用户提供了一种直观的方式来理解和分析安全事件、威胁趋势和异常行为。在设计数据可视化界面时，需要考虑以下关键方面，以确保用户能够有效地获取和解释安全信息。

首先，数据可视化界面需要提供多种图表和图形，以展示安全数据的不同方面。这包括折线图、柱状图、饼图、热力图等，以便用户能够根据需要选择最合适的可视化方式来呈现数据。例如，折线图可以用于显示安全事件的时间趋势，而热力图可以用于可视化网络流量的分布。其次，界面需要支持交互性。用户应能够与可视化图表进行互动，如放大、缩小、筛选和排序数据，以便深入分析和探索安全信息。这有助于用户更好地理解数据背后的模式和关联。再次，数据可视化界面还应考虑个性化定制。用户可能有不同的需求和关注点，因此界面应允许用户自定义可视化配置，选择特定的指标和视图，以满足其特定的分析需求。最后，用户界面需要关注可视化的清晰度和易读性。图表和图形应具备清晰的标签、图例和颜色方案，以确保用户能够轻松理解信息，而不会引起混淆或误解[5]。

五、结语

综合而言，基于大数据的企业数据信息安全与预警系统为企业提供了一种强大的工具，以更好地保护其数据和信息资源。通过系统的合理设计和持续改进，企业可以提高信息安全的水平，降低风险，并更好地满足不断变化的信息安全需求。

参考文献

[1]张冉.大数据时代下企业财务风险预警系统问题研究[J].财会学习，2022（26）：11-14.

[2]李金，梁奎，王靖.大数据技术在企业安全生产预警系统中的运用分析[J].新型工业化，2022，12（04）：35-38+42.

[3]王莉.关于大数据技术在企业安全生产预警系统中的运用分析[J].信息技术与信息化，2021（01）：222-224.

[4]曹玉洁.基于大数据的企业安全生产预警系统研究[D].上海：上海应用技术大学，2019.

[5]赵善龙，罗金满.大数据技术在企业安全生产预警系统中的应用[J].中国高新科技，2017，1（03）：43-45.

作者单位：青岛海达诚采购服务有限公司

责任编辑：张津平