大數據技術在信息安全系統中的應用研究

孔宇強

摘? ?要：近年來，隨著我國經濟水平不斷發展，我國在科學技術方面得到了很大提高，現階段我國正步入信息化時代，大數據技術已經在各個領域得到了廣泛應用，給人們的生活以及生產帶來了諸多便利。但是在信息發展越來越復雜的今天，安全問題也已經成為信息時代社會關注的重點問題，因此，文章對大數據技術在信息安全系統中的應用進行研究，希望能夠為相關從業者提供參考意見。

關鍵詞：大數據技術;信息安全系統;應用

我國正在進入大數據時代，這也是科技發展以及社會進步的必然結果，隨著國際化進程不斷加快，信息數量呈幾何式增長，信息在傳播和發展中也發生了一定變化。我國各個領域都需要信息和數據技術的參與，其與人們的生活與生產息息相關，但是這其中也存在一定安全隱患，因此，將大數據技術和信息安全系統相結合，能夠讓信息更加安全、更加可靠，這也是相關工作人員需要研究的方向。

1? ? 大數據技術在信息安全系統中應用的必要性

目前，國家信息安全問題已經成為社會廣泛關注的焦點，如果信息能夠得到有效保護，那么就能夠避免個人信息被泄露，而且還能夠在維護國家穩定和安全方面起到重要作用，所以這一問題引起了相關人士的廣泛關注。此外，信息系統存在漏洞會給一些不法分子提供可乘之機，這些年由于黑客攻擊造成的金融行業經濟損失案例不在少數，隨著黑客攻擊手段越來越多，一些能源部門和政府機構所發生的黑客攻擊事件發生率也在持續上升[1]。在這樣的大環境下，需要工作人員對黑客攻擊方式進行深入分析，并且采取有效的措施，才能避免所造成的損失，這也能夠從另一方面反映出目前防止黑客攻擊的方式還存在一定缺陷，而且黑客攻擊方式逐步升級。首先，目前的網絡系統攻擊具有一定的組織性，而且在攻擊之前這些非法黑客大多進行了周密計劃，導致原有的安全防護機制以及防護思想不斷被削弱，難以在第一時間對黑客攻擊行為采取有效解決措施。基于此，將大數據技術應用到信息安全系統中能夠有效解決這一問題，通過大數據技術對海量數據進行處理，能夠對即將發生的危險進行科學預知，對黑客所采取的攻擊方式進行檢測，這樣能夠讓安全防護體系更加完善，對于信息系統的安全有重要影響。

2? ? 大數據技術概述

所謂的大數據技術是工作人員以信息時代大數據為基礎而研發的一種全新的科學技術，雖然大數據自身并不能在較短時間內對數據進行收集和有效處理，但是大數據技術卻蘊含巨大潛力，通過新技術處理后能夠對算法程序進行簡化，并且讓人在信息把控能力上有進一步提高，可以將海量信息數據轉化為能夠給行業帶來發展潛力的重要資產。通常，在信息時代，大數據覆蓋面越來越廣，包括社交媒體、網購記錄等，而且由于大數據覆蓋面非常廣，所以大數據在形式上更加多樣，不是僅局限于數字技術，還包括視頻、音頻、圖片等多方面。將數據信息和傳統數據處理技術相比，大數據技術以龐大信息為基礎，在計算能力和儲存能力等方面有很大優勢，能夠打破過去軟件在計算和存儲方面的限制。總的來說，大數據技術具有廣闊的發展前景，目前其在各行各業中都得到了良好應用，特別是在信息安全系統中的應用最具代表性。

3? ? 大數據相關技術

3.1? 大數據處理通用技術架構

和傳統數據處理過程相比，大數據處理流程更加簡便，這是因為大數據技術所處理的對象屬于非結構化數據，而且數量龐大，因此，在全部處理環節中都可以對數據進行處理操作。現階段Map Reduce分布式處理方法已經是大數據處理最常見的方式之一，這種處理方式最早是谷歌公司研發的，其中就包括Map Reduce分布式處理程序、GFS文件系統等，還有分布式大規模數據庫管理系統。Map Reduce是軟件架構，又分為Map以及Reduce兩部分，能夠對海量數據進行分割，還能夠對數據進行分解與匯總，這樣在處理數據時就會更加高效、快速。

3.2? 大數據采集

在對數據進行采集指的是通過數據庫對客戶端發送的數據進行接收，這里的客戶端包括傳感器，APP，Web等多種形式。大數據采集具有訪問量大等特點，還能夠實現同步操作，能夠對海量數據進行操作與訪問，例如在某一時間段，火車售票網能夠有數百萬訪問量，這也是傳統數據采集難以比擬的。

3.3? 大數據分享

現階段大數據分享是借助開放數據平臺以及數據市場等方式來實現的，通過對數據平臺進行開放，能夠對本地的醫療、教育、娛樂和服務進行覆蓋，并提供相關數據集合，用戶可以對應用程序接口（Application Program Interface，API）進行訪問，還能夠通過軟件開發工具包（Software Development Kit，SDK）將數據移植到應用當中。線數劇集能夠具備下載數據功能，還能夠讓用戶上傳數據，并且利用數據進行交流，數據集市和數據平臺能夠對一些有需求的用戶產生吸引，并且能夠讓更多數據開發者通過數據平臺開發相關程序。

3.4? 大數據存儲級管理

在對大數據技術進行應用的過程中，需要對數據進行良好管理，還要對其進行妥善存儲，否則在應用大數據技術時就會存在阻礙，難以在海量信息中得到想要的數據。現階段大數據的管理與存儲主要分成以下幾種：非關系型數據庫、數據倉庫以及分布式文件系統。

4? ? 信息安全系統

信息安全系統分為數據采集與分析兩個部分。在采集數據時，將IDC數據進行分流，并經過服務器過濾分流的數據。經鏈路將數據傳送到數據分析平臺，并借助分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，HDFS）平臺處理數據日志，能夠保留半年時間。借助大數據技術能夠有效解決以下方面問題：第一，能夠有效處理好信息安全系統的數據保存問題，包括地址信息、日志、用戶信息等數據[2]。在大數據技術應用背景下，能夠處理好數據保存問題，進而形成虛擬存儲結構，對冗余資源進行定期優化。第二，能夠提供更多的數據處理方式，對數據價值進行深度挖掘，讓機器具備自我學習能力等。

5? ? 大數據技術在信息安全系統中的應用

將大數據技術應用到信息安全系統中，能夠提高數據處理和分析能力，而且數據主導決策也是信息安全系統中最為關鍵的一環。

5.1? 數據獲取能力

那些客觀存在的數據是對數據進行有效利用的前提，更是決策人員在做決定時最重要的依據，所以在大數據技術背景下，工作人員應該在數據獲取能力方面有所提高，這樣能夠積累更多的數據，信息安全系統需要在數據獲取方式建設上予以重視。

5.2? 數據傳輸和存儲能力

目前，在信息安全系統中數據移植是最大開銷，而且目前的信息安全系統存儲數據能力還遠遠趕不上數據增長速度，因此，在數據存儲和傳輸方面還存在一定困難。基于此，信息安全系統要能夠具備良好的數據傳輸能力，讓數據能夠高效、流暢地運轉。此外，信息安全系統還要具備強大的數據存儲能力，這樣在傳輸時能夠減少延遲，擴大存儲量，能夠讓數據實現智能化存儲，并具有一定的抗攻擊性和兼容性。

5.3? 數據處理能力

在信息安全系統中，除了有獲取數據、傳輸數據、存儲數據的問題外，最重要的一點就是如何在海量的數據中對有價值的信息進行智能化、自動化的篩選，并最終對數據進行有效處理，這樣能夠讓決策者有更好的決策依據，這也是目前大數據技術應用最重要的一點。所以在大數據時代，需要信息安全系統能夠對海量數據進行科學處理，能夠將其中無用的冗雜信息進行剔除，這樣能夠將有價值的信息精準挑選出來。

5.4? 大數據安全

隨著科學技術水平不斷發展，大數據技術可以在數據處理和數據存儲上得到進一步提升，因此，在應用大數據技術時更要注重信息安全問題，防止信息數據被篡改和竊取，避免個人隱私泄露。因此在應用大數據技術的過程中，要找到數據保護和數據開發的平衡點，因此需要對現有的信息安全機制進行完善，通過應用大數據技術能夠讓信息安全系統更具可靠性，讓信息更加安全。

6? ? 未來應用趨勢

6.1? 基于大數據構建安全服務后臺

通常來說，后臺具備多種功能，而且形式多樣，在不同行業設置信息中心能夠對信息安全系統進行全面掌握，在落實安全防御機制時，應用大數據技術具有以下幾個特點：可以對大數據量以及異構數據等問題進行收集和處理，并且按照后臺安全服務的特點能夠保存更多的用戶數據和信息，在數據類型方面包括文本數據、結構化數據以及非結構化數據等。

6.2? 基于大數據的安全智能化發展

隨著科學技術水平不斷提高，黑客也掌握了更多攻擊方式，和過去相比，攻擊方式逐步升級，而且更加難以預防，向多元化方向發展，也呈現出更加明顯的分布趨勢。在這樣的大背景下，如果希望對發生的安全事故進行更為客觀的評價，就需要管理人員能夠對自身技能進行完善和補充，豐富自己的專業知識以及提高工作素養。不僅如此，相關工作人員同樣要重視那些由于不同安全系統所引發的安全事故，但是不可否認，在某些方面很難在如此海量的數據中找到這些安全事故并且對其進行更為有效的評定。因此在安全智能領域，需要對這些安全問題進行智能化分析，并且采取更為科學的保護措施，這也是智能化信息安全系統的發展目標，為了能夠盡快實現這一目標，并且讓此目標得到有效落實，最重要的一點就是對知識庫進行完善。

7? ? 結語

綜上所述，在科技水平不斷提高的今天，信息安全系統更新速度越來越快，信息安全也成為人們最為關注的問題，由于黑客攻擊或系統漏洞造成的數據泄露會造成嚴重的經濟損失，將大數據技術應用到信息安全系統中能有效解決這一問題，可以讓信息安全系統更加可靠，并實現穩定運行，讓數據更加安全，為社會發展作出一定貢獻。

[參考文獻]

[1]伍榮，褚龍，余興華.大數據技術在信息安全領域中的應用[J].通信技術，2017（6）：1295-1298.

[2]修健.網絡安全分析中的大數據技術應用分析[J].網絡安全技術與應用，2018（3）：67，115.