計算機大數據的信息安全處理研究

何高興

【摘 要】 隨著互聯網和計算機技術的迅速發展，大數據成為當下最熱門的技術之一。隨著大數據技術的廣泛應用，信息安全問題逐漸凸顯，保護大數據信息安全變得尤為重要，對于計算機大數據的信息安全處理研究成為研究者關注的焦點。文章基于計算機大數據信息安全處理技術的基礎，研究了計算機大數據信息安全處理的新方法和技術，旨在進一步提高我國計算機大數據的信息安全程度。

【關鍵詞】 計算機大數據；信息安全；信息安全處理技術

隨著互聯網、物聯網、移動互聯網等技術的快速發展，大數據應用領域得到了廣泛的拓展，人們使用計算機處理和儲存數量龐大的數據已經成為日常工作的必要手段。然而，隨著數據規模不斷擴大，信息安全問題也逐漸凸顯出來，如何保證大數據在處理中的安全性、完整性、可靠性等便成了重要的研究議題。計算機大數據所涉及的數據類型更新快速、千差萬別、數量龐大，并且包含非結構化數據、異構的數據等，這些特征極大地增加了處理數據時所需要的計算資源以及運算時間，也給數據的傳輸和存儲帶來了諸多挑戰。因為網絡的開放性與易訪問性，大數據也日益成為黑客攻擊的目標，大數據的緩存、共享和備份等功能都可能成為攻擊者獲取關鍵數據的突破口，從而導致用戶、企業受到威脅。針對大數據安全問題，學術界和產業界均高度關注，在此背景下，大數據的信息安全處理研究已經成為計算機領域中一個新興而重要的研究方向。因此，本文將重點探討如何利用加密和安全訪問技術以及隱私保護技術來對計算機大數據進行信息安全處理，以期促進計算機大數據信息安全處理技術的發展。

一、計算機大數據信息安全處理技術綜述

（一）數據加密技術

數據加密技術是計算機大數據信息安全處理中的重要技術之一，主要目的是通過對敏感信息進行加密，使得未經授權的人無法獲得其中的內容，從而保護數據的機密性和完整性。在數據加密技術中，常用的加密算法有對稱加密和非對稱加密兩種。其中，對稱加密算法包括DES、AES等，加密、解密速度快，但密鑰管理相對復雜；非對稱加密算法包括RSA、ECC等，密鑰管理簡單，但加解密速度較慢。此外，還有基于密文搜索技術的加密方案，例如同態加密和多方計算等技術，可以實現在加密數據的同時進行關鍵詞查詢和復雜計算，保證了數據的隱私和計算的可信性。數據加密技術在計算機大數據信息安全處理中具有不可替代的作用，保障了數據信息的保密性和完整性。

（二）訪問控制技術

訪問控制技術的主要目的是確保只有經過授權的用戶能夠訪問數據和系統資源，防止未經授權的用戶對數據進行非法操作。在訪問控制技術中，常用的方法包括身份認證、授權和審計等。身份認證通常使用用戶名和密碼等方式來驗證用戶的身份；授權則通過特定權限和角色分配來限制用戶對資源的訪問和操作；審計可以記錄用戶的行為以及系統發生的事件，實現安全的監測和管理。訪問控制技術在計算機大數據信息安全處理中可以有效地監控用戶對敏感數據和系統資源的訪問和操作，保障數據信息的安全性和可靠性。

（三）威脅檢測和防御技術

威脅檢測和防御技術是防御和檢測計算機網絡系統中的各種安全威脅，包括惡意軟件、入侵攻擊、網絡釣魚等。在威脅檢測和防御技術中，常用的方法包括基于簽名和基于行為的檢測以及漏洞掃描等。其中，基于簽名的檢測方法通過建立已知的惡意代碼庫進行匹配來檢測惡意軟件，基于行為的檢測方法則通過觀察特定程序或系統的行為模式來判斷是否存在安全威脅；漏洞掃描可以發現和修補系統和應用程序中的缺陷和漏洞。此外，還有基于人工智能和機器學習技術的威脅檢測技術，例如深度學習、決策樹和神經網絡等，可以分析大數據并自適應地改進算法，從而有效地檢測和預防安全威脅。威脅檢測和防御技術在計算機大數據信息安全處理中可以有效地預防和檢測各種安全威脅，保障數據信息的安全性和可靠性。

（四）安全監控和管理技術

安全監控和管理技術是對計算機網絡系統的安全狀態進行實時監控和管理，確保數據和系統的安全性。在安全監控和管理技術中，常用的方法包括事件管理、日志管理、審計管理和漏洞管理等。事件管理通過對系統運行過程中產生的各種事件進行實時記錄和分析，幫助管理員識別和解決安全問題；日志管理主要是對系統日志的收集、存儲和分析，以便及時發現安全漏洞和異常事件；審計管理是監督和審查用戶對系統資源的操作，防止用戶濫用權限和能力；漏洞管理是定期對系統進行安全掃描和漏洞檢測，修復潛在的漏洞和缺陷。安全監控和管理技術在計算機大數據信息安全處理中可以有效地管理系統安全事件和資源操作，及時發現各種安全威脅和漏洞，保障數據信息的安全性和可靠性。

二、針對計算機大數據信息安全處理的新方法和技術研究

（一）基于深度學習的數據安全分析和預警模型

基于深度學習的數據安全分析和預警模型是當前計算機大數據信息安全處理領域的一個熱門技術。它主要利用深度神經網絡等深度學習方法，對大量的復雜數據進行建模、學習和預測，實現對數據安全狀態的精準分析和預警。深度學習具有良好的特征提取和自適應優化能力，可以通過對大量數據的學習和訓練，發掘出更加準確的數據特征，并針對不同數據類型和安全威脅，生成相應的安全檢測模型。在數據安全分析方面，深度學習可應用于惡意代碼檢測、賬戶異常行為識別等場景，在此基礎上，對不正常行為進行預測和警告；在數據預警方面，深度學習可應用于風險評估和攻擊預測等場景，及時識別潛在的安全隱患并做出預防性措施。在使用深度學習進行數據安全分析和預警時，需要考慮靈敏度和誤報的問題，并結合其他分析手段（例如規則匹配、統計分析等）進行綜合使用，以得到最有效的結果。

（二）異常檢測技術在大數據場景下的應用

異常檢測是計算機大數據信息安全處理領域的重要技術之一，主要應用于發現和排除數據中的異常值、噪聲和錯誤。在大數據場景下，異常檢測技術的應用更加廣泛和深入，具有較高的實用價值。在大數據分析過程中，由于數據量大、維度高和復雜度高等特點，經常會出現異常數據或噪音數據，這些數據會導致分析結果的不準確或失效。利用異常檢測技術可以及時識別和去除異常數據，保障分析結果的準確性和可靠性。常用的異常檢測算法包括基于統計方法、聚類方法、分類方法以及基于深度學習的方法等。此外，在計算機網絡安全領域，異常檢測技術也得到了廣泛的應用。例如通過對網絡流量的監控和分析，可以及時發現異常訪問行為和攻擊行為，從而保障系統的安全和穩定。異常檢測技術在大數據場景下的應用具有廣泛的應用前景和研究價值，可以提高數據分析和安全處理的效率和準確性。

（三）面向安全的分布式數據存儲和處理方案

面向安全的分布式數據存儲和處理方案主要應用于保障分布式數據系統的機密性、完整性和可用性等安全特性。傳統的中心化數據存儲和處理方式存在單點故障和數據泄漏風險等問題，在大數據時代已經不能滿足安全需求。面向安全的分布式數據存儲和處理方案應運而生。該方案采用分布式架構，將數據分散存儲在多臺服務器上，通過數據冗余和備份等措施提高數據的可用性和容錯性，面向安全的分布式數據存儲管理系統如圖1所示。在數據的傳輸和處理過程中，采用加密技術和訪問控制等手段保障數據的機密性和完整性，并在攻擊檢測和響應等方面增強了安全性能。常用的面向安全的分布式數據存儲和處理方案包括 Hadoop、Spark、Storm 等分布式計算框架。面向安全的分布式數據存儲和處理方案雖然具有較高的安全性和可靠性，但也需要考慮數據一致性和性能等問題，以及如何避免數據的合規風險和隱私泄露。總之，面向安全的分布式數據存儲和處理方案具有極高的實用價值和研究意義。該方案能夠提高分布式數據系統的安全性、可靠性和可擴展性，為企業和組織保障數據安全奠定了堅實的基礎。

三、計算機大數據信息安全處理的實際應用案例

（一）電子商務平臺中的用戶數據保護

電子商務平臺是指在互聯網上進行商業交易的虛擬商城，涉及大量用戶數據的存儲和處理。為了保障用戶數據的機密性、完整性和可用性等安全特性，電子商務平臺采用了各種安全技術和措施來保護用戶數據。其中第一個為數據加密，采用對稱加密和非對稱加密結合的方式將用戶數據進行加密處理，保證其在傳輸和存儲過程中不被非法獲取或篡改。其次，通過身份認證和授權等措施，限制用戶對敏感數據的訪問權限，避免數據泄露風險。此外，電子商務平臺還可進行風險評估，根據業務風險和安全需求，預測并規避潛在的安全威脅，提高數據安全的有效性和效率。最后進行系統備份，采取數據冗余和自動備份等措施，確保數據在發生故障或災害后能夠快速恢復，保障數據可靠性和穩定性。這樣的安全技術和措施已經在國內外電子商務平臺中得到了廣泛應用。在交易過程中，用戶的銀行卡號等敏感信息會進行加密處理，并通過各種手段避免被非法獲取或篡改；在用戶登錄時，系統會自動對輸入的賬號密碼進行身份認證和授權，限制用戶對其他人數據的訪問權限；在交易完成后，系統自動進行風險評估和安全審計等措施，提高數據安全的保障水平。

（二）移動支付系統中的交易數據安全

隨著移動支付市場的快速發展，越來越多的用戶開始選擇使用移動支付進行支付、消費等行為，對于交易數據的保護變得尤為重要。針對這一問題，移動支付系統采用了多種安全保障措施。比如在交易過程中使用加密技術確保數據的機密性；對交易者和接收者進行身份驗證以保證交易的可信度；并對數據進行備份和冗余存儲以確保數據的完整性和可用性。此外，還有基于人工智能和機器學習的風險評估和欺詐檢測技術，通過對交易數據的分析和挖掘，可以及時發現安全隱患且迅速做出響應。綜上所述，移動支付系統中的交易數據安全問題需要從多個角度進行考慮和解決，采用多種技術手段結合而成的綜合性安全體系是保障移動支付系統交易數據安全的有效途徑。

（三）大數據分析與應用中的隱私保護

在大數據時代，個人和組織產生的數據量越來越龐大，如何有效對這些數據進行分析和應用成了業界研究的熱點問題，而隱私保護是大數據分析與應用需要解決的重要問題。針對隱私保護，大數據分析與應用中采用了各種隱私保護技術。例如在數據收集和處理過程中，對敏感信息進行匿名化或脫敏處理，最大程度保護用戶的數據隱私；采用差分隱私、同態加密等加密技術，確保敏感信息的機密性。此外，還有基于權限控制的數據訪問控制和審計機制，保證數據的可控性和追溯性，防止數據泄露和濫用。保障用戶的數據隱私能夠提高用戶對數據分析和應用的信任度，促進大數據應用的發展。

四、結語

大數據的發展已經成為國家信息化的重要組成部分，其對社會各領域的發展產生了重要影響。計算機大數據在計算機網絡信息技術的基礎上，將海量、復雜、龐大的信息數據進行收集、處理和分析，并以一定形式加以展現。計算機大數據與人們的日常生活有著緊密的聯系，同時也是社會發展必不可少的部分。但是隨著計算機大數據技術的快速發展，信息安全問題也逐漸暴露出來，給人們帶來了一定的影響。因此，本研究對計算機大數據的信息安全處理展開研究，以期為計算機大數據信息安全處理提供理論參考。

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