大数据时代网络信息安全控制探究

张 晶

(山西省襄汾县职业技术教育中心,山西 襄汾 041500)

0 前言

随着网络技术的飞速发展,人类社会已经进入了大数据时代。大数据技术的应用为数据的深度挖掘提供了技术支持,但同时也带来了一系列网络信息安全问题,如网络系统瘫痪、信息传输泄密等。虽然网络信息安全控制已经上升至国家战略高度,但我国网络信息安全基础仍然薄弱,而且网络信息安全事故数量逐年增长,使我国网络信息安全面临着前所未有的挑战。因此,在大数据时代下保障网络信息安全显得尤为重要。

为了解决大数据时代下网络信息安全问题的根本原因,需要从人员、环境以及技术三个层面提出建议,进一步完善网络信息安全控制体系,保障大数据时代下网络信息安全。当前,已有多项研究针对大数据时代计算机网络信息安全进行了探讨,其中包括加强用户身份认证、树立高度的用户防范意识、加强访问权限管理以及通过立法加强防护等措施。同时,防火墙技术、病毒防护和查杀技术、网络监控技术等也可以应用于大数据时代计算机网络信息安全技术的研究。

1 大数据时代下的网络信息安全问题

1.1 大数据时代网络信息安全的特点

大数据时代背景下,网络信息安全已经成为人们越来越重视的问题之一。相较于传统信息安全,大数据时代网络信息安全呈现出以下特点:

1) 海量性:大数据时代背景下,网络数据量呈爆炸性增长,信息数量庞大,对信息安全保护提出更高的要求。

2) 复杂性:随着大数据时代技术的快速发展,人工智能等新技术已经广泛应用到网络信息安全领域,网络攻击手段更加高级和复杂,导致信息安全防御难度增加。

3) 实时性:大数据时代下,网络信息的流动具有良好的实时性,任何时刻都可能面临着各种安全威胁,因此信息安全应具备及时响应的能力。

4) 全球性:网络信息安全问题并非仅限于某个特定地域,而是普遍存在于全球,因此信息安全控制必须具有全球视野。

1.2 大数据时代网络信息安全的挑战

在大数据时代,网络信息安全面临着诸多挑战。首先,大数据的快速增长使得数据安全保护变得更加复杂和困难。同时,由于大数据的传输和存储需要借助云计算等技术,这也给网络信息安全带来了新的风险和挑战。其次,网络攻击技术不断更新和升级,黑客们可以利用漏洞对系统进行攻击,给网络信息安全带来了极大威胁。此外,网络蠕虫、病毒等恶意软件不断繁衍,更是对信息安全造成了迫在眉睫的威胁。另外,用户信息安全威胁也是大数据时代网络信息安全的挑战之一。

为了应对大数据时代网络信息安全挑战,需要采取科学、有效的控制措施。首先,完善人员和技术安全保障机制,对信息的收集、处理、传输以及存储等环节进行全面、细致、周到的保护。其次,强化技术攻防能力,使用先进的防御技术阻击入侵者,尽可能减少安全漏洞对网络信息的侵害。此外,对于用户信息的处理应当遵循合法合规的原则,事先告知用户并取得其同意,同时加密处理用户的敏感信息等方式,来保护用户的个人隐私。

1.3 大数据时代网络信息安全控制必要性

在大数据时代,网络信息安全问题日益复杂,屡屡遭受攻击和威胁。面对这一情况,建立全面、有效的网络信息安全控制机制成为必要。首先,大数据时代的网络信息安全问题具有高度的复杂性和破坏性。网络犯罪的手段不断升级,黑客攻击窃取、篡改信息、勒索钱财等,给个人、企业、国家带来严重损失。其次,大数据时代的网络信息无国界,数据来源广泛,传播速度快,威胁全球性的网络犯罪也因此呈现出高度联动性、交互性和复杂性。因此,建立集成化、协同化的网络信息安全控制机制显得极为关键。最后,在大数据时代内部审计难度大,网络信息安全风险无法得到有效识别和控制,需要建立实时、自动的风险控制预警机制。

为了控制大数据时代网络信息安全问题,需要采取一系列措施。首先是加强网络安全意识教育,提高个人和企业网络安全防范意识,减少安全漏洞。其次是建立安全性高、可靠性强的网络信息安全技术系统,如漏洞管理、威胁分析、应急响应等,以提高安全性。再次是通过建立安全联合防线,配合公安等相关部门,加强反病毒、防黑客、防欺诈等各方面的网络安全防护。最后,建立网络安全管理平台,实现对企业内部安全态势和网络资源的实时监控和管理,及时处理网络安全事件。以上一系列措施的综合实施,才能够保障大数据时代网络信息安全的高效运行,减少安全风险和网络犯罪给社会带来的损失。

2 大数据时代网络信息安全控制技术

2.1 数据加密技术

数据加密技术是大数据时代网络信息安全控制的重要组成部分,它主要目的是对数据进行加密保护,以保障数据的机密性、完整性和可用性。数据加密技术是通过使用加密算法对数据进行加密,使得未授权的用户无法访问或破解其中的数据内容。现今常用的加密算法主要有对称加密算法和非对称加密算法两种。

对称加密算法是指加密和解密所使用的密钥相同,常见的对称加密算法有DES、3DES、AES等。这类算法的加密和解密速度较快,但是在密钥的分发和管理上存在一定的问题,容易被攻击者利用暴力破解等方式获取密钥,从而导致数据泄露的风险。

非对称加密算法是指加密和解密所使用的密钥不同,常见的非对称加密算法有RSA、DSA等。这类算法的安全性相对较高,但是由于使用的是不同的密钥,所以加密和解密速度较慢,无法满足大数据时代的数据处理要求。

2.2 访问控制技术

在大数据时代,网络信息的安全成为了一个重要的话题,各种新型网络安全技术应运而生。其中,访问控制技术是一种重要的网络安全技术,能够保证数字资产在网络中的访问受到管理,并限制非授权行为,从而避免信息被泄露或者篡改等风险。

访问控制技术主要分为基于角色的访问控制(Role Based Access Control,RBAC),基于属性的访问控制(Attribute Based Access Control,ABAC)以及基于策略的访问控制(Policy Based Access Control,PBAC)等几类。RBAC是目前普遍应用的一种访问控制技术,它将用户分为不同的角色,为每种角色分配不同的权限,从而实现对数字资产的控制;ABAC则是一种更加灵活高效的访问控制技术,它可以根据用户所拥有的属性来进行访问控制,避免了RBAC的繁琐性;而PBAC则是将访问控制规则抽象出来,形成策略,从而实现对数字资产进行多方面控制。

与RBAC相比,ABAC能够更好地满足大数据时代信息访问的灵活性需求。当一个用户需要访问某个特定数据时,ABAC系统能够根据该用户的属性访问该数据,而RBAC则需要将用户先分配到某个角色,再将该角色授权该用户访问该数据,这种方式显然比ABAC复杂。同时,ABAC技术也更能够适应信息化应用需求和业务变化。

2.3 安全审计技术

安全审计技术作为大数据时代网络信息安全控制技术的重要组成部分,其作用在于对系统运行状态的追踪、分析、记录和监控。在发生安全事故时,安全审计技术可以对历史操作行为进行还原、定位和追踪,为事故溯源提供有力的证据。因此,在当前信息数量爆炸式增长的时代,如何利用安全审计技术提高网络信息安全已成为一项重要的研究方向。

首先,安全审计技术需要建立完善的安全审计机制和规范,以便对网络系统进行及时、准确的追踪和记录。同时,应该制定相应的监管制度,对网络系统的运行过程中进行持续性的监控,并对安全审计信息的采集和处理进行规范化管理。

其次,安全审计技术需要通过分析和挖掘网络系统中的安全审计信息,寻找网络系统中存在的风险和漏洞,及时进行修复和加固,以加强网络系统的安全性。安全审计技术需要结合其他网络安全技术,形成一个相互协调的网络安全管理体系,以保障网络系统的安全和稳定运行。

最后,安全审计技术需要根据新的技术和威胁随时进行优化和升级,以保持适应信息技术发展和网络安全态势的变化。同时,还需要加强对安全审计技术人才的培养,提升他们的科技水平和实践能力。

3 大数据时代网络信息安全控制方法

3.1 基于机器学习的网络攻击检测方法

随着网络技术的不断发展,网络攻击手段也越来越复杂,传统的网络安全防御手段已经不能满足当下的网络环境需要。因此,研究基于机器学习的网络攻击检测方法成为当前网络信息安全领域的热点问题之一。

基于机器学习的网络攻击检测方法是一种自适应的、动态的、非线性的检测方法,其具有良好的鲁棒性和扩展性。其主要思想是通过对网络流量数据的特征提取和训练数据的自动分类来检测网络攻击行为。

针对网络攻击检测方法的分类,主要分为基于有监督学习和无监督学习的方法。在有监督学习中,基于神经网络、支持向量机等算法的方法应用广泛,其中,支持向量机常被用于二分类方案,该分类方案具有较高的分类精度和鲁棒性。而在无监督学习中,基于聚类的方法较为流行,该方法主要通过聚类算法对训练数据进行分类,实现对网络流量的异常检测。

3.2 基于深度学习的威胁情报分析方法

在大数据时代,网络安全面临着各种威胁和挑战。为了实现网络信息的安全控制,深度学习作为一种重要的机器学习技术,正在被广泛研究和应用。基于深度学习的威胁情报分析方法可以有效地提高网络安全防御能力。

通过深度学习技术,可以对大量的网络数据进行学习和分析,自动提取出其中的规律和模式。对于各种网络攻击,例如DDoS攻击、SQL注入攻击等,基于深度学习的威胁情报分析方法可以对其进行快速识别,从而及时采取相应的安全防御措施。

在实际应用中,基于深度学习的威胁情报分析方法需要建立相应的深度神经网络模型,并训练模型来对不同类型的网络攻击进行分类。针对不同的网络攻击,需要收集大量的网络数据,进行特征提取和标注,用于模型的训练和测试。在模型训练过程中,需要结合现有的安全防御知识,将其应用到深度学习模型中,增强模型的学习能力和判别能力。

3.3 基于区块链的网络信息安全控制方法

区块链作为一种去中心化、不可篡改、安全可靠的新型技术,被广泛应用于金融业、政务管理等领域。在网络信息安全控制方面,区块链也具有独特的优势和应用前景。首先,区块链采用去中心化的分布式存储方式,不依赖于单一的实体或组织,防止了信息被篡改或删除的可能性。其次,区块链通过密码学技术保证了数据的隐私性和安全性。数据只能被授权的人访问,确保了信息的安全。

基于区块链的网络信息安全控制方法主要包括数据身份验证、访问控制、数据备份和恢复等方面。数据身份验证是指通过区块链技术,实现对用户身份的验证和认证。该方法可以有效地防止恶意用户的入侵,保护数据的安全性。访问控制针对不同的用户和角色,设置不同的权限和访问等级。通过区块链技术,实现对不同用户访问信息的限制,防止未经授权的用户访问敏感信息。数据备份和恢复是指在数据丢失或损坏时,通过区块链技术进行快速的数据恢复。区块链技术提供了可靠的数据备份和恢复方案,可以有效地降低数据丢失、泄露等风险,保护数据的完整性和可靠性。

3.4 基于云计算的网络安全防御方法

基于云计算的网络安全防御方法主要是指利用云计算技术实现网络安全防御的方法。而具体实现的过程则是通过云计算技术将网络安全防范所需的资源以服务的形式提供给用户,从而分摊安全防护成本、提高安全性能、快速响应网络安全事件。在这种方法中,云计算技术可以提供强大的计算能力、存储能力、带宽能力来保障网络安全。同时,云计算还提供了多轮的安全防护保证控制最高水平。基于云计算的网络安全防御方法能够对网络攻击行为进行实时监控、及时警告和相应处理,保护网络资源的安全性。这种方法不仅可以提高网络安全防护能力,而且也可以在网络异常情况上及时地对网络系统提供帮助。基于云计算的网络安全防御方法具有成本低、性能高、易扩展等优势,是一种适合大规模网络系统的安全控制方法。

4 结语

总之,在当前的背景下,探究大数据时代下网络信息安全控制的问题已经成为一项紧迫的任务。在这个过程中,需要对现有的问题进行深入分析,提出有效的解决对策,同时也需要探索新的研究方法。通过这些工作,可以为保障大数据时代下网络信息安全作出贡献,促进网络健康有序的发展,推动网络信息安全的应用,具有重要的研究意义和实践价值。