高欣
【摘要】 現階段我國的科學技術得到了很大程度發展,一些先進技術的應用范圍也越來越廣。當前各領域數據生成的速度不斷加快,所以需要處理的數據量就急劇膨脹,對數據的高效處理及分析應用就顯得格外重要。本文主要就大數據的特征以及應用模式進行分析,然后就其安全風險和應對策略進行詳細探究,希望此次理論研究對實際應用起到積極促進作用。
【關鍵詞】 大數據 安全風險 模式
當前的數據特點比較突出的就是數量比較大,種類比較多,所以在當前數據加速生成的形勢下就要運用科學的大數據應用模式,以提升對數據的分析處理效率。對大數據應用模式和安全風險進行理論研究,能進一步促進大數據應用模式的推廣使用。
一、大數據的特征以及應用模式分析
1、大數據的應用特征分析。大數據的特征體現在數據量巨大、數據類型繁多、價值高密度低、處理速度快幾個層面,通過對采集到的大數據進行分析能夠獲得知識和對發展趨勢進行推測。大數據有著大量原始和真實的信息,可有效對個體的差異進行摒除,可有效對自然以及社會現象實施預測。大數據對個性化特征分析的掌握能力上也比較強,企業在長時間以及多維度積累的數據能夠為分析用戶行為提供依據,從而將個體的輪廓能得到準確的描繪[1]。不僅如此,還能夠通過對數據信息的分析,對真相能得到有效辨識。此外,大數據在數據的采集以及預處理能力上也比較強。
2、大數據應用模式分析。大數據的應用模式通常通過云計算技術實現,云計算是并行計算以及分布計算和網絡計算作為基礎的應用技術,其對網絡的存儲以及虛擬化等技術進行了有機融合,并把原來要個人計算機和私有數據中心執行的任務轉交給具有專業存儲功能的計算機中心完成[2]。在這一大數據運行模式下,基礎設施購買方面所花費的成本得到節約,企業或者個人能夠按照計量方式來支付租賃計算資源。大數據的數據來源比較廣泛,所以在應用模式分析上也比較多樣,能按照不同的特性進行分類。從數據的規模情況來看,可將分析應用模式分成內存級以及海量級。所謂的內存級,是指數據的總量不超過集群內存的最大值[3]。當前的服務器內存量已經比較大,能夠將熱點數據常駐內存,從而達到提高數據分析效率的目的。所謂海量級,是指數據量很大,可能是TB級別甚至是PB級別,無法一次性載入內存或者無法在較短時間內處理完成。對于海量數據,最簡單方法即是分治法,即分開處理,大而化小,小而治之。此外,也可以用集群分布式對海量數據進行處理[4]。
二、大數據安全風險及應對策略探究
2.1大數據安全風險分析
大數據的應用在當前逐漸形成普遍化的發展趨勢,與此同時,對數據安全的需求也愈來愈大。云計算的特征使得數據在安全上的風險比較大,如果大數據沒有被妥善的處理,那么對用戶的隱私侵害風險就比較大[5]。個人隱私的泄漏主要是對人們的狀態及行為預測上形成的,通過對用戶的上網信息進行收集分析,發現用戶的消費習慣以及喜好,從而提供針對性的服務,這從很大程度上對用戶的隱私信息泄露埋下了隱患。從實際發展情況來看,用戶數據的收集以及存儲和管理等方面還不規范,監管的力度也不強。另外,大數據的可信程度也面臨著很大的挑戰,人們不知道哪些信息是真實的,哪些是虛假的。從實際的情況來看,有些數據是刻意制造的,從而也就造成了錯誤的結論。還有是在大數據的訪問控制方面存在著很大的難度,不能準確的預測角色實現角色的劃分等。
2.2大數據安全應對策略探究
對大數據的安全問題進行有效應對,要對實際問題進行詳細的分析,然后針對性的加以制定措施。首先對數據信息采取加密措施是必要的,加密技術對數據的安全保護比較有效,可通過動態加密的技術對所要傳輸的文件進行加密處理后,再將其存儲到云端,就能有效保障數據的安全性。還可通過數據備份的方式,對數據的篡改以及竊取等加強防護[6]。除此之外,要對數據信息的安全加強管理,對大數據的可靠性以及安全進行管理,對數據請求行為加強監控,從而建立有效監控機制。
三、結語
總而言之,對于當前的大數據應用模式的發展,要從基礎做起,融合云計算領域中云存儲空間以及快速數據處理的先進技術,對數據的安全風險問題也要加以針對性地解決,如此才能將大數據應用模式的作用發揮到最大限度。此次主要從大數據應用模式和風險及應對策略幾個方面進行分析,希望有助于實際大數據應用模式的實際應用。
參 考 文 獻
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