大數據應用中的網絡安全保障

◆陳雪

大數據應用中的網絡安全保障

◆陳雪

（重慶市住房公積金管理中心 重慶 400000）

隨著大數據應用的開展，相應的數據泄露、數據竄改等網絡安全風險也隨之增加，需要從技術、管理等各個方面提升大數據應用過程中的網絡安全保障能力。

大數據；網絡安全；信息采集；信息存儲

當前大數據等信息技術運用中如何有效保證安全問題是使用中需要考慮的關鍵，部分機構、企業運行中可能出現信息被竊取等相關安全問題，使得信息技術運用中出現了一些安全隱患。為此在大數據技術運用中要求有效保證其安全性，在技術運用中進行必要的網絡安全分析，能夠有效處理網絡運行中的危機。

1 構建安全保障體系

（1）物理安全

物理安全體現為設備使用過程中的外部層面上的安全，能夠不受外部力量的破壞而保持獨立的運行狀態。物理安全要求設備使用中能夠有效保證各項設備使用的安全性，對各項設備使用制定應急安全處理計劃。以此預防各種人為、自然災害等對設備的損害；其次選擇合適的傳輸介質，利用光纖超長的距離和傳輸媒介和高容量的傳輸系統，不容易被竊聽或被截獲數據；最后，要保證供電的安全，基于此在設備布置過程中結合使用環境的要求以及設備自身的運行狀態，使得各個要素的設計能夠延長設備的使用壽命，減少使用中對設備的不良損耗，為系統運行提供必要的信息技術支持，為工作人員提供安全的工作環境。

（2）網絡安全

為了提升網絡安全處理效果，必要情況下可以設立獨立的安全防護部門，構建網絡安全系統，對組織內部的信息使用情況進行綜合分析，以此更好地保證網絡運行的安全性。

網絡安全平臺架構的主要構成要素包括以下內容，首先是數據采集層，該層的數據處理能夠顯著提升數據采集效率，促進用戶行為中的各項數據之間的有效交互，優化日志數據采集等；第二為數據存儲層，對采集到的各類數據進行有效整合與儲存，結合數據實際情況對其進行分類，以此使得存儲的各類數據能夠更好地滿足系統運行的實際需求，為網絡運行提供數據支持依據；第三為數據分析層，設置的主要目的是分析不同數據之間的關系，有效挖掘各類數據信息中的攻擊來源以及數據特征等。最后是數據表現層，該層主要是更為直觀地反映出數據信息，對各類數據運用預警技術、安全度量技術，并采用可視化引擎，以此對各類數據進行有效處理。

在大數據技術運用中，要求能夠有效處理各類相關數據，構建系統的信息處理工具，有效處理各類相關的行為數據以及網絡瀏覽數據，與系統運行中對各類數據處理需求相結合，構建專業化的網絡安全信息系統，運用專業工具分析組織內部相關數據，及時發現信息技術運行中可能存在的安全隱患，并對此構建相應的處理機制。

（3）終端安全

大數據時代崛起，網絡安全事件頻頻發出，想要解決蠕蟲等病毒的暴發，可以部署終端安全管理系統，建立以終端安全管理為核心的出發點，從數據保護、終端控制、安全管理、桌面管理等方面構建完整的終端保護體系，這樣可以有效阻止網絡癱瘓和重要信息泄露，通過這一系列技術手段全面實施用戶的安全管理策略。

（4）主機安全

系統口令、用戶名是影響系統安全性的重要因素，是保護系統安全的入門級操作，但是在系統運行中用戶名與密碼可能會被破解，尤其是在密碼設置保密度不足的情況下，此時信息存在被竊取的可能性。因此在主機運行中，為用戶訪問采取一定的限制條件，對其予以嚴格控制，以此更好地保證用戶資源的安全性。

（5）應用安全

首先在大數據應用中定期審查用戶對數據的訪問，在半年或每年的基礎上，通過數據庫和存儲庫訪問數據，查看所有授權人員的數據訪問權限。可以根據員工/承包商的工作職責向上或向下調整訪問權限。當員工/承包商不再在公司工作時，應立即將其從訪問權限中刪除。在某些情況下，可以使用屏蔽來編輯敏感的數據元素（例如，社會保險號，姓名），以便該數據不會與公司外部的其他人共享。

如果將大數據存儲在單個數據庫中，所有具有適當權限的員工都可以訪問該數據庫，則可以對數據使用加密，數據加密背后的想法是，給每個人最大的靈活性，以獲取他們所需的數據，并且他們可以安全地這樣做，加密是對數據的安全‘包裝’。應用安全監視還有另外一個方面，持續監視每個用戶的訪問習慣，開發用于用戶如何訪問數據的行為模型，并在由于某種原因而存在訪問異常或使用模式的情況下發出警報與用戶正常使用數據的方式不一致的表面。

（6）數據安全

網絡安全分析系統對于數據的分析可以分為兩方面。結合具體數據的更新情況，對此構建相應的數據安全分析機制，采用動態化的數據分析方式，對各類數據進行靈活處理，加強對各類數據運行的有效監控，提升對數據處理的針對性與有效性。可以在較短的時間內發現數據的問題或者可以通過數據發現實時的問題；另一方面是對統計的結果、歷史數據進行分析處理。這種方面的分析對于時間的要求并不是很嚴格，畢竟分析的是歷史的數據。我們可以通過分布式存儲與計算，施行多種數據的處理方式，完成比較深層次的數據離線處理。這方面的數據分析可以有效地完成攻擊溯源、風險分析等功能。

（7）安全管理

為信息安全管理構筑一套系統性的管理規范與標準，以此為信息安全管理提供必要的指導，更好地提升組織內部信息服務能力以及對行業發展的支撐能力，有效發揮各項信息在企業管理中的有效作用，更好地培育市場，提升組織在行業發展中的競爭力。

為提升大數據技術處理效率，不斷加強相關部門之間的有效聯系，基于使用需要構建標準化的數據管理統一標準，加強對各類數據的有效處理，包括各類數據指標口徑、數據采集、數據質量、交換接口、安全保密等，構建系統的數據處理機制，積極運用國際標準的數據處理方式進行信息處理，構建系統性的處理方式與處理技術，以此通過制度建設有效落實各項相關管理規定，為大數據運用中的信息安全提供制度建設層面的支持。

2 加強數據應用各環節的數據安全保障

（1）數據共享交換過程中的安全保障

數據在共享交換的過程中涉及授權問題，在這方面的安全保障要求應支持針對使用過程中的不同類別制定不同的管理機制，包括數據操作權限以及用戶訪問等相關內容，在設計過程中可以采用多層級數據分析方式，必要情況下針對應用權限之外的相關嘗試操作發出警示，資源目錄和共享數據發布應獲得授權，明確授權目的和范圍，保留授權記錄并遵照授權執行；根據安全策略，生成共享數據訪問授權憑證、

安全配置信息，在信息交換系統中設置各類配置信息，以此提升各類信息組織實施的安全性與有效性。

（2）數據采集過程中的安全保障

在我們日常生活中的攝像頭、網頁瀏覽、面部識別等都是數據采集的過程。這種情況與指紋、DNA數據采集不相同，指紋、DNA等數據是無法進行更改的，一旦被泄露或者濫用，其中危害之大無可挽回。在數據安全領域需要著重處理重要的數據采集環節，應用、共享、銷毀等。比如，數據在互聯網公司存儲的時候，即使有權限的人也不能夠濫用，只有用戶提出請求時候才能夠訪問。可以通過第三方監督，使非法利用數據的行為無法隱藏。此外，精準營銷等大數據加工分析中，整體方案也需要審核。

（3）數據處理、存儲過程中的安全保障

大數據技術為信息采集、存儲與處理提供了新的技術支持，應當有效運用不同的技術優化信息處理，構建陣列式的信息預處理方式，為日志查詢提供新的技巧，運用分布式的模式處理標準化數據，將處理完成的各類數據存儲于列式存儲體系之中。構建MapReduce的查詢模塊，為系統運行提供數據查詢方式，設置指定的節點，促進系統的數據查詢，通過新技術的處理與運用提升各類數據的反應速度與處理效率。從源頭上優化數據采集與處理，提升信息處理效率，為信息數據采集與儲存構建系統的處理方式，提升信息采集處理的效率，從源頭上保證信息安全。

3 新技術提升大數據應用中的安全保障能力

開發適合我國信息安全保護的應用技術，保持我國信息安全運行的獨立性，構建系統的信息安全人才培訓體系，與高校信息安全人才培養體系相結合，探索系統的信息安全人才培養機制，為信息安全保護提供必要的人才支持。與當前快速發展的信息技術相結合，開發出相應的信息安全保護技術。合理運用區塊鏈技術，在區塊鏈中，每一個新的區塊都包含用科學方法計算出的上一個區塊的數據指紋區塊之間形成了具有嚴格序列關系的鏈式結構。一旦一個塊中的任何數據被竄改，下一個塊頭中該塊指紋的哈希值就會改變，然后它就不會被連接，也不會被任何人識別，這意味著如果信息在傳輸過程中被竄改，哈希就會運行計算的哈希值與原始哈希值不同。在區塊鏈中，利用hash函數的抗沖突特性來驗證區塊和交易的完整性，可以識別任何竄改行為。從信息生成的全過程提供技術支持，傳輸、存儲、提取和使用，由此在發展過程中要求構建系統的信息安全技術支撐體系，有效利用新的技術手段與方式保證信息安全，摒除信息被惡意攻擊的途徑，與當前信息保護的有效路徑相結合，不斷開發利用新的技術。對信息進行系統分析，加強對各類信息的有效分類，結合各類信息對保密需求的不同，構建相應的信息處理機制，有效保證信息安全，提升信息甄別能力，有效攔截隔離信息惡意攻擊途徑，促進大數據技術在組織內部的有效運行。

大數據時代的到來，對當前企業的數據處理提供了新的角度與思路，基于此，在大數據技術運用中，要求加強對信息技術運用的有效監管，對大數據使用的多項層面進行整體規劃與系統管理，運用最新的信息防護技術為保護組織信息安全提供技術支持。

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