大數據技術在計算機信息安全中的應用

文/呂立昌

信息技術的高速發展，為大數據技術在計算機信息系統中的廣泛應用提供了條件，也成為未來計算機行業發展的重要趨勢。大數據技術的有效應用，拓展了計算機信息系統的空間，為精準分析事物形勢、提升知識成績提供了強大的動力。但是在實踐中可以發現，也有一些問題阻礙了大數據技術在計算機信息系統中的有效應用，這也是全行業在新時期攻堅克難的重點方向。

1 大數據技術概述

大數據技術是根源于信息時代海量大數據而產生的一種現代化技術，大數據本身指的是很難在較短的時間片段完成信息收集及有效分析處理的數據組合，但是其本身卻具有極大的潛在價值，經由新技術及處理之后，簡化了相應的算法程序，從而客觀上提高了人對于信息的把控能力，將海量的數據信息轉化為可以為行業或經濟發展服務的重要資產。一般來看，在信息爆炸的時代，大數據的范圍也呈現出極其廣泛的狀態，例如，網購記錄、社交媒體發布內容等均可以成為大數據的構成部分。同時，其來源的廣泛性也決定了大數據形式的多樣性，其絕非僅僅局限與特定的“數字”信息，而是涵蓋圖片、音頻、視頻等多類數據信息。與傳統的數據處理技術相比，大數據技術除了本身基于龐大的數據信息之外，其存儲和計算能力均十分突出，打破了傳統軟件的儲存和計算限制。綜合來看，近年來大數據技術的發展勢頭不斷加快，已經滲透到了多個行業的關鍵領域，尤其是在計算機信息系統中應用最為突出、發展時間更長。除此之外，必須要注意的是，大數據技術龐大的數據信息為分析某一特定趨勢提供了更加豐富的參考，但是也可能使得其在應用過程中出現分辨困難、難以精準篩選有效信息等問題。

2 計算機信息系統中的大數據關鍵技術

2.1 云計算技術

云計算技術是大數據時代的典型代表，也是為大數據技術發展提供強大動力的關鍵技術。云計算技術基于分布式、并行式的計算方法梳理出相關的計算機數據信息，綜合互聯網上多樣化的信息資源，對其進行并行式網格化計算，實現對于多種資源的有效配置。在新時期，基于云計算技術的大數據技術可以實現對于計算機信息系統的有效處理，云計算本身的發展也推動著計算機數據處理能力的創新升級，使得交互性成為計算機信息系統的顯著特征，呼應了信息技術的發展要求。同時，云計算技術的發展也意味著數據儲存能力的擴大，這就進一步深入拓展了數據信息的空間，也使得基于大數據技術的計算機信息系統可以完成向多樣化領域的滲透。

2.2 數據備份技術

互聯網時代強大的交互性特征在位人類交往和經濟生活提供便利的同時，也對于信息保護尤其是隱私保護提出了挑戰，這也使得大數據技術應用過程中的信息保護始終是全社會關注的重點目標。因此數據備份也顯得尤為重要。在將大數據技術應用到計算機信息系統，尤其是企業信息系統的過程中時，數據備份技術可以最大程度提高企業信息的安全程度，營造一個安全穩定的存儲空間。當前，信息爆炸的時代特征滋生了信息泄露、隱私信息收到威脅的狀況，對于個人來說，完整的數據是保障個人生活便利的基礎，而對于企業來說，完整的數據更是關系到企業發展走向的關鍵因素，因此數據備份技術必須在實踐中不斷優化升級，從根源上解決因突發狀況造成的數據丟失狀況，為了提高數據備份技術的適用性，要特別注意其與企業的信息操作系統有效兼容，以確保突發事件出現時，能將信息丟失的概率降到最小。

3 大數據技術在計算機信息安全中的應用現狀

當前，關于大數據技術在計算機信息安全中的實踐和理論研究相對較多，契合了大數據時代的基本目標，部分前沿機構及企業也研發出了一些保障計算機信息安全大數據技術的產品。但是可以看出，如何利用好大數據技術準確、高效地發現并解決計算機信息安全問題誠然值得思考。

在學術研究領域產生了一系列相關的理論結果，計算機病毒防治技術國家館工程實驗室提出了一種基于大數據平臺的大規模網絡異常流量實時監測系統架構，并對其中的關鍵性技術進行了討論，形成了一定的研究結果，這一安全系統也實現了離線的批量處理計算和實時的流式處理計算的有機結合。在企業應用領域，奇虎公司取得了業內矚目的成果，其提出的“云+終端+邊界”安全模型囊括了360的系列計算機產品，也大有擴張之勢頭，對于提高計算機信息安全保障質量具有一定的指向意義。

4 未來大數據技術在計算機信息安全中的應用展望

4.1 借助大數據技術，打造強大的安全服務后臺

安全服務后臺是保障計算機信息安全的基本載體，其通過集約化的功能處理，實現了認證、授權、監控、分析、預警及響應多樣化服務的一體化，為把握信息安全的實時狀態并及時調動處理方案提供了條件。其可以形成如圖1的體系閉環。

這一防御體系本質上是一種自學習安全防御體系，其中大數據的重要意義主要表現在如下方面：

大數據技術的應用，可以有效解決龐大數據基數及異構數據量的問題，這是保障信息安全的基礎。在后臺智能化安全服務的過程中，會涵蓋大量的用戶數據、日志信息、流量數據等多樣化數據信息，其數據類型更是涉及到廣闊的結構化數據、文本、圖片等非機構化數據，這就需要大數據技術對其進行精準有效的管理。

4.2 基于大數據的安全智能化發展

計算機信息安全的防御對象主要是有目的性的黑客攻擊，新時期信息技術的高速發展也使得黑客攻擊呈現出協同化、多元化的特點，這對于有效防御提出了新的挑戰。這固然需要信息安全管理人員強化自身專業素養，但是由于信息時代黑客攻擊的新特點，單單依靠管理人員的力量很難快速在海量的信息中準確辨別出安全事故，使得解決問題的效率受到阻礙，為黑客攻擊惡劣影響的擴散提供了時間。

基于這一背景，計算機信息安全運營維護的實踐中，市場用戶對于安全事故的智能化判定及快速響應處置需求持續提高，值得大數據技術的發展參考。而從計算機信息安全的整體方向來看，安全化、智能化的維護目標也成為技術發展的潮流。但是必須注意的是，精準判定事故及相應處置必然需要依托于先驗知識，且對于相關先驗知識具有豐富性、多樣性的需求，還需要利用現代化技術把握信息安全的基本特征，從而實現自動學習的效果，而這些目標的實現又需要立足于基礎性的算法理論基礎。大數據技術的深入發展為這一理想目標的實現創造了條件，大數據技術實現了對于先驗知識庫、基礎算法、機器學習等核心技術的有機融合，而在其未來的應用過程中，核心技術的融合也是決定其信息安全應用效果的關鍵。

4.3 應用大數據技術實現對于信息安全發展方向的預測

信息時代網絡攻擊存在著極強的難以預測性，依靠傳統的防御體系很難實現對攻擊程度、攻擊目標等關鍵因素的有效預測，這就造成了攻擊的強大性與信息的脆弱性之間的現實矛盾。因此，需要基于大數據技術和大數據思維實現對于后期特定時間范圍內的信息安全風險分布狀態的有效預測。這一發展方向不僅僅局限于特定大數據技術的發展，更多的是利用大數據思維實現對于發展方向的把握，在形成最后的預測結果之后，信息安全運維中心可以依照不同類型的安全設備策略，確定最終的針對性調整方式，有效保障各個設備之間的協同效應，提高信息安全系統的主動防御性能。

5 結束語

大數據技術與計算機信息安全的高度融合，是未來全行業的發展方向，而在這一發展過程中，如何保障基礎性的信息安全值得專業人員探究思考。新時期，挑戰信息安全的威脅隱患類型更加多樣，其技術手段也向精密化、隱蔽化方向發展，這就要求必須強化大數據技術的信息安全防御職能，拓展大數據技術安全防護的基本框架，為優化大數據技術在計算機信息安全中的應用打下基礎。