大數據背景下的數據安全分析

◆田波

大數據背景下的數據安全分析

◆田波

（中國電信股份有限公司云南分公司 云南 650000）

隨著現代科學技術快速發展進步，互聯網迅速普及，導致互聯網內產生大量數據，這些數據與人們日常生活和經濟建設息息相關，彼此之間相互影響，相互關聯，進而構成了大數據時代。受到大數據數量龐大、種類繁多等特點影響，通過對大數據進行處理，能夠為我們生產生活帶來諸多裨益，極大地促進了社會發展建設。但是在這一過程中，也存在著數據安全問題，其帶來的諸多安全隱患需要我們加以重視。本文將對大數據背景下的數據安全進行分析，在幫助大家更好理解大數據基本情況的前提下，分析目前所存在的幾類常見安全問題，并以此為基礎，討論大數據背景下數據安全保障策略，希望能夠為我國大數據技術使用和發展帶來一些有價值的經驗參考。

大數據；時代背景；數據安全；技術特點；問題表現；保障策略

在大數據背景下，會衍生出諸多數據結構體系以及技術發展框架，這極大地促進了現代文明發展變化，相關的計算機技術、互聯網技術、大數據存儲技術都獲得了迅猛發展，但是在這一背景下，各類數據所存在的安全問題也時刻牽引著世界各地無數人的視線，國家要求在使用大數據過程中引入數據安全理念，希望能夠在正確理念指導下，促進全社會提高對于大數據安全保障工作的重視。世界各地也在積極探索信息安全、數據安全等相關技術，既要保障大數據時代進一步發展，也要維護大數據技術使用的安全，實現技術使用可持續。本文將在這一背景下對大數據相關的數據安全問題進行分析，可以看出這一課題對于現代社會發展而言將有著重大意義。

1 大數據相關情況分析

1.1 大數據概念

從微觀角度而言，大數據是一種IT用語，對于社會發展來說，大數據主要是需要利用現代化數據處理手段和模式對大數據中的價值進行挖掘和分析，進而提高決策力的科學性和合理性。在進行處理的過程中，需要具備優秀的洞察力，以優化的流程來對龐大的數據內容進行高效、快速的處理分析，是一項重要的信息資產。大數據是一種超大規模的數據集合，能夠實現集成化的收集、存儲、管理和分析，相較于傳統數據庫，大數據所需要使用的各類工具設備更加現代化。大數據具有明顯的戰略意義，不僅是指龐大的數據信息庫，更是指對各類數據信息進行有針對性的、專業化的技術處置，進而提高數據信息收集和使用價值[1]。

1.2 大數據特點

（1）數量龐大

在大數據時代背景下，各個移動終端設備和互聯網設備會通過網絡形成連接，既會成為數據生產者，也會成為數據使用者，進而就會導致數據隨著人類生產生活而持續增加，大數據最為顯著的特點便是數量龐大，并且隨著人類科學技術不斷發展，大數據增長態勢會呈現出指數級增長，將遠遠超出人們想象。

（2）工作高效

為了提高大數據使用和處理效率，相關數據計算技術也在快速發展，現在已經形成較為成熟的云計算技術，全面實現了對于大數據的高速運算和儲存功能，并形成了先進的，以分布式為結構的運行模式，全面提高了數據訪問效率和傳送效率，使大數據內各個應用程序都能夠得到不斷研發，全面提高了大數據運算效率，帶來高效的工作水平。在未來，各類引擎技術、可視化技術、數據挖掘技術也將得到進一步發展進步，使人們工作愈加高效，也能夠使數據提取和解析變得更加高效[2]。

（3）價值密度低

在大數據背景下，大數據已經成為一種產業，其生產和創新最根本目標是要為人類社會發展創造源源不斷的價值，而這也是大數據在現今時代發展環境下，需求量愈加旺盛的根本原因。但是另一方面我們也要看到大數據其龐大的數據體系下，也意味著價值密度較低，許多大數據內信息資源冗雜，并不具備優秀的使用價值，所以對于大數據的利用，必須強化統計水平和處理能力，能夠高效甄別大數據中的價值內容，提高大數據使用效率。

2 大數據背景下的數據安全問題

通過對大數據基本情況進行分析，我們可以看出大數據已經成為國家、社會和個人發展的重要資源，大數據規模不斷增加，必然導致數據內安全問題逐漸凸顯，通過對大數據特點進行分析，大數據背景下的數據安全問題主要包括以下幾方面。

（1）網絡普及下的數據安全問題

大數據龐大數據規模需要互聯網采取分布式數據儲存模式才能夠促進大數據的標準化儲存，使得各類數據形成某種特定聯系共同形成統一視圖結構完成功能使用。大數據存儲方式和存儲保護手段將直接影響到大數據內的數據安全情況，但是由于安全保障技術發展有一定的滯后性，進而就會導致大數據數量快速增加的過程中存在著諸多安全漏洞，為不法分子留下了可以攻擊的機會，帶來嚴重的安全隱患。在大數據背景下，客戶群體復雜而且使用訴求不同，因此系統很難及時發現不合法情況，許多攻擊性行為都無法通過實時性監測進行主動篩選，進而為大數據背景下的數據安全帶來了嚴重的隱患[3]。

（2）非結構化的數據復雜性問題

在大數據背景下，數據類型紛繁復雜，異常豐富，不同的數據結構已經成為大數據重要組成部分，甚至成為主體。非結構化數據內容存儲在大數據體系內，雖然能夠帶來大數據高適用性和可拓展性的優勢，但是也為大數據中的數據安全問題帶來諸多隱患，大數據存儲可以實現不同的方案，但是對于非結構化數據存儲而言，由于仍然處于發展中階段，進而導致存在著一些弊端，相關存儲技術不夠完善，許多漏洞急需解決，安全代碼有待進一步加強構建。與此同時，服務器內的軟件設備也需要加強安全配置，進而導致在非結構化數據影響下，數據安全會受到一定的影響[4]。

3 大數據背景下的數據安全保障策略

（1）建立可靠的數據存儲保障體系，對數據進行結構化管理

在我國，大數據的使用無論是存儲和處理上都是以服務的形式，為社會各界的人群提供功能上的應用滿足。大數據主要使用的是虛擬存儲技術來實現對于龐大數據資源的存儲和處理功能，具體而言，對于大數據信息資源的安全存儲所需要完成的工作流程包括：數據信息資源的傳遞、重要數據信息的隔離以及相關數據的恢復和完善等。另外需要注意的是，由于在大數據環境下數據信息會呈現出幾何倍數的快速累加，結構會變得更加復雜，所以在進行體系建設時，需要根據數據形式建立起不同的信息結構，一般可分為①結構化信息；②非結構化信息[5]。對于①進行管理主要是按照特點格式對信息進行整理，需要在組織內部中建立起核心系統，以此實現管理目的；對于②進行管理，主要是針對處于組織核心外部時常會被忽視的數字信息進行管理，一般包括互不兼容的非結構數字信息以及傳統物理形式記錄的信息，如書面文字信息等。數據進行結構化管理能夠有效提高大數據安全性能，也能夠更好的挖掘數據背后價值，對數據進行結構化管理可以采取的策略可以參考下圖。

圖1 結構化和非結構化數據分布示意圖

圖2 大數據結構化管理示意圖

圖3 大數據非結構化管理示意圖

（2）建立安全的數據應用開發體系，積極利用安全加固網絡層端點數據

大數據在使用過程中重點采取的安全保障措施需要建立起信用等級的安全策略來提高保障工作的針對性。對于大數據的使用，首先需要重點防止持續性的數據攻擊，所以需要加強實時監測能力；其次，可以通過對用戶訪問行為進行控制的方式來提高大數據安全保障力度。對于不同的數據可以設置出不同級別的加密手段，用戶在進行訪問時需要根據自身權限來進行操作，超過權限的行為無法得到授權。另外，可以將OSI參考模型技術進行引入，建立起第三層的網絡層結構，加強網絡層數據辨別結構化、智能化的建設，并以此為出發點加強系統內部對于本地系統的監察控制[6]。以此將形成更為全面、先進的保護網絡，能夠以更為主動的方式杜絕非常態化的數據入侵，逐漸建立起的網絡層結構將會成為未來大數據安全保障的重要壁壘。

圖4 OSI參考模型示意圖

（3）完善數據管理處置體系，建立異構數據庫安全系統

在大數據背景下，確保數據安全的可靠性，需要建立起完整的數據管理體系，數據的開發和處置都需要在可靠的數據管理體系下進行操作，這樣就能夠使各類新開發出的數據技術都能夠在規范制度要求下合理合法操作。隨著技術的快速發展，在進行數據管理處置體系構建時，也需要建立異構數據庫安全系統來提高安全保障質量[7-8]。傳統的數據庫安全管理只是側重于對個人賬戶、目標數據庫進行操作許可的授權，而利用異構數據庫安全系統建設技術，可以通過計算機系統結構、操作系統結構、數據庫管理三方面的內容進行新的系統結構建設，最顯著的特點是具備開放性的功能，可以應對更為復雜的網絡安全風險，讓每一個點位的服務器都能夠在各自自治的狀態下落實集中安全管理和訪問監管，進行全局范圍的身份驗證、處理局部訪問行為、加強完整性數據安全控制等。另外需要注意的是，異構數據庫安全系統的建設在審計技術應用上需要進一步加強，重點關注安全性保障，比如自動的應用系統和對象管理上都需要加強審計方面的系統安全保障能力，開發者需要結合目標任務以及對象的個性化需求，對不同標準的安全性進行定義，根據定義內容，數據庫管員才有可能實現通過系統應用對目標數據進行準確授權與權利回收。

圖5 異構數據庫安全系統示意圖

總而言之，人類文明已經進入到大數據時代，我們必須積極應對大數據時代下所存在的各類安全問題，而這其中最為重要的便是數據安全問題，它將直接影響到大數據技術使用的可持續性和人類文明發展建設的健康性。為了提高大數據使用質量和健康程度，我們必須著眼于大數據時代發展下所存在的各類數據安全問題，不斷提出有針對性的數據保護措施，既要確保大數據能夠發揮出最大使用價值，也要實現大數據使用的安全和可靠。

[1]周德云. 探究大數據背景下的網絡安全與情報分析工作[J]. 網絡安全技術與應用，2019，228（12）：85-87.

[2]張一名. 大數據背景下云數據安全存儲技術研究[J]. 信息記錄材料，2019，020（009）：195-196.

[3]鄧志龍. 云計算背景下的數據安全研究——評《云存儲安全：大數據分析與計算的基石》[J]. 中國安全科學學報， 2020，30（09）：218-218.

[4]鐘寒，王斌君. 大數據背景下的公安院校信息安全課程教學改革初探[J]. 當代教育實踐與教學研究，2020（09）：49-50.

[5]曹杰. 云計算背景下的大數據存儲安全技術研究[J]. 信息系統工程，2020，313（01）：53-54.

[6]劉丹丹. 大數據云計算背景下的數據安全探究[J]. 信息周刊，2019，000（051）：1-1.

[7]王家耀. 大數據時代背景下信息安全技術探究[J]. 中國科技縱橫，2018（021）：49-50.

[8]洪家幸. 大數據背景下計算機網絡安全問題與防范措施分析[J]. 數碼世界，2019（10）.