基于大數據的企業數據信息安全與預警系統設計研究

宋金成

摘要：隨著企業信息化程度的不斷提高，數據信息安全問題變得日益突出，威脅和攻擊不斷演化，因此，建立一種高效、實時的安全防護系統變得尤為重要。旨在探討如何利用大數據技術，包括數據采集、存儲、處理和分析，來構建全面的企業數據信息安全系統。首先，介紹了數據信息安全與預警系統，明確其定義、工作原理以及組成部分。其次，分別從威脅類型和攻擊手段兩個層面探討了企業數據信息安全面臨的威脅。最后，探討了數據信息安全與預警系統設計，進而為企業的數據信息安全提供可靠保障。

關鍵詞：大數據；企業；數據信息安全；預警系統

一、前言

隨著信息技術的迅速發展和企業信息化的普及，大量的數據和信息被企業廣泛采集和利用。同時，企業數據信息安全面臨的威脅不斷增加。數據泄露、網絡攻擊、內部威脅等安全問題已成為企業面臨的重大挑戰之一。為了應對這些威脅，企業需要建立高效的數據信息安全與預警系統，以保護其核心業務和敏感數據。

二、數據信息安全與預警系統概述

（一）系統定義

數據信息安全與預警系統是一種綜合性的安全管理系統，其主要目標是監測、分析和預警與數據和信息安全相關的潛在威脅和風險。這一系統的范圍涵蓋了廣泛的領域，包括網絡安全、數據保護、身份驗證和訪問控制等，其核心任務是實時收集和處理來自多個數據源的信息，通過分析這些信息來識別潛在的威脅，然后采取措施來應對這些威脅，以保護企業或組織的數據和信息資產的完整性、可用性和保密性。

（二）系統的工作原理

數據信息安全與預警系統的工作原理基于大數據技術和復雜的算法模型。

首先，系統會持續收集來自各種數據源的信息，包括網絡流量、設備日志、用戶活動記錄等，這些數據被存儲在一個中央數據倉庫中。系統的核心工作在于數據分析和處理階段。它采用高度智能化的算法和模型對大量數據進行實時分析，其中的關鍵步驟是數據預處理，包括數據清洗、去噪和格式轉換等，以確保數據的質量和一致性。其次，系統利用數據挖掘技術和機器學習算法來識別模式和規律。它會建立模型來分析正常行為模式和異常行為模式，并能夠不斷學習和適應新的威脅。安全事件檢測是系統的關鍵任務，它依據事先定義的規則、行為模式和異常指標，檢測潛在的安全事件，如未經授權的訪問、惡意軟件活動等。一旦安全事件被識別，系統進行風險評估，確定嚴重性和可能的影響，以便緊急處理高風險事件。最后，系統能夠實時預警并通知相關安全團隊或管理員，并自動采取預定義的響應措施，如封鎖威脅源、隔離受感染設備，保障企業的數據和信息資產。系統的自動化和實時性使得企業能夠主動維護信息安全，及時應對潛在威脅和風險。

（三）系統的主要組成部分

在數據信息安全與預警系統的概述中，為了確保系統的有效運行，關鍵要素即主要組成部分，分為以下五個方面：首先是數據收集模塊，負責從網絡設備、服務器、防火墻、操作系統、應用程序以及用戶行為等多源數據源中獲取信息數據，確保系統能夠持續收集大量信息進行后續分析處理。其次是數據存儲與管理模塊，將收集到的信息數據存儲在中央數據倉庫中，并高效管理數據，通常采用高度可擴展的數據庫系統確保數據的安全性和可用性。再次，數據分析與處理模塊作為系統的核心，利用數據挖掘和機器學習算法對大量數據進行實時分析和處理，識別潛在安全事件、評估風險并生成相關警報和報告。此外，預警與響應模塊能夠在檢測到潛在安全威脅或異常事件時，實時生成預警通知并通知相關安全團隊或管理員，同時自動采取預定義的響應措施以減輕威脅影響。最后，數據可視化與報告模塊通過圖表、圖形和報表等方式展示信息，幫助用戶更好地理解安全狀況和趨勢，為決策者提供全面的信息安全格局視圖[1]。

三、數據信息安全威脅分析

（一）威脅類型

1.內部威脅

內部威脅是數據信息安全領域中一個重要的威脅類型，它涉及組織內部的員工、合作伙伴或其他被授權人員可能故意或不慎造成的安全風險。

首先是惡意行為，內部威脅可以由員工或其他內部人員故意發起，他們可能試圖竊取敏感數據、濫用系統權限、傳播惡意軟件、進行欺詐或破壞網絡安全。這種威脅類型通常需要系統具備實時監測和行為分析能力，以便及早發現可疑活動。其次是無意的疏忽或錯誤，內部威脅也可能是由于員工或合作伙伴無意的疏忽、錯誤或不當操作而引發的。例如，員工可能誤刪除了重要文件、泄露敏感信息、點擊了惡意鏈接或下載了惡意附件。這種類型的威脅需要教育和培訓員工以提高安全意識和操作技能。

2.外部威脅

外部威脅是數據信息安全領域中另一個重要的威脅類型，它涉及來自組織外部的攻擊者、惡意實體或惡意軟件，可能對組織的數據和系統造成威脅。

首先，外部威脅通常包括各種網絡攻擊，如病毒、惡意軟件、勒索軟件、網絡釣魚、拒絕服務攻擊（DDoS）等。這些攻擊旨在竊取敏感數據、破壞系統、勒索金錢或干擾業務運營。防御這些威脅需要有效的網絡安全策略，包括防火墻、入侵檢測系統、反病毒軟件和安全補丁管理。其次，外部威脅還可能涉及針對員工、客戶或合作伙伴的社交工程攻擊，攻擊者可能偽裝成可信任的實體，欺騙人們分享敏感信息、點擊惡意鏈接或執行惡意操作。防御社交工程攻擊需要加強員工的安全意識培訓和實施強化的社交工程防護措施。最后，外部威脅還可能包括攻擊者利用未經修補的操作系統或應用程序漏洞來入侵系統。這種類型的攻擊通常難以檢測和防御，因此需要及時應用安全補丁和持續監測漏洞情報[2]。

（二）攻擊手段

1.惡意軟件

惡意軟件包括各種惡意代碼和程序，旨在潛伏在受害者的計算機、網絡或設備上執行惡意操作，以獲取未經授權的訪問、竊取敏感信息或對系統造成損害。惡意軟件的種類多種多樣，一些常見的類型包括。

病毒（Viruses）。病毒是一種能夠通過感染其他程序或文件來復制自身的惡意軟件。一旦感染，病毒可能會損壞數據、破壞系統或傳播到其他計算機。

木馬（Trojans）。木馬是一種偽裝成合法程序或文件的惡意軟件，一旦被用戶執行，它們會啟動惡意操作，包括遠程控制、數據竊取或系統破壞。

勒索軟件（Ransomware）。勒索軟件用于加密受害者的文件，然后勒索受害者支付贖金以獲取解密密鑰。這種惡意軟件已經成為一個嚴重的問題，對企業和個人造成了財務損失和數據丟失。

間諜軟件（Spyware）。間諜軟件用于監視和竊取用戶的在線活動、敏感信息或密碼。攻擊者可以使用這些信息來盜取身份、進行欺詐活動或竊取敏感數據。

2.社交工程

社交工程基本原理是通過操縱人們的信任和社交技巧來欺騙個體，使其主動披露敏感信息、提供憑證或執行不安全的操作。攻擊者通常偽裝成被信任的實體，如友好的同事、技術支持人員、銀行或社交媒體網站，以引誘受害者執行危險操作。社交工程攻擊的主要形式包括以下幾種。

釣魚攻擊（Phishing）。釣魚攻擊是通過電子郵件、短信或社交媒體等渠道發送虛假的信息，騙取受害者的敏感信息，如用戶名、密碼、信用卡賬號等。這些信息可能被用于非法用途，如盜取身份或進行欺詐活動。

預文本攻擊（Pretexting）。預文本攻擊涉及攻擊者制造一個虛假的情節或假裝需要緊急幫助，以誘使受害者提供個人或機密信息。攻擊者可能會聲稱自己是公司高管、警察、醫生或其他被信任的角色。

身份欺詐（Impersonation）。身份欺詐攻擊者偽裝成受害者信任的人員或實體，以獲取訪問權限或信息。這可能涉及偽造電子郵件、社交媒體賬戶或電話呼叫。

社交工程電話攻擊。攻擊者通過電話呼叫目標，試圖獲取敏感信息或欺騙受害者執行特定操作。這種攻擊通常包括虛構的威脅或緊急情況，以誘使受害者提供信息或執行操作[3]。

四、數據信息安全與預警系統設計

（一）系統架構

1.數據采集層

數據采集層的任務是負責收集來自不同數據源的原始數據，包括網絡流量、日志文件、設備數據等，以供后續的安全分析和處理。在設計數據采集層時，需要考慮以下關鍵方面，以確保高效、可靠地獲取數據。

首先，數據采集層需要支持多種數據源的集成和連接。不同的數據源可能使用不同的協議和格式來傳輸數據，因此系統需要具備靈活性，以能夠與各種數據源進行通信和數據交換。這可能涉及網絡抓包、日志文件解析、數據庫查詢等多種數據獲取方式。其次，數據采集層需要具備數據預處理和清洗的能力。原始數據往往包含噪音、重復或不規范的內容，需要在采集過程中進行過濾和清理，以確保數據的質量和一致性。這包括數據格式轉換、去重、錯誤修復等操作。再次，數據采集層需要考慮數據的實時性和頻率。某些安全事件可能需要實時監測和響應，因此數據采集層需要能夠以低延遲的方式獲取數據。最后，數據采集層應具備容錯和可伸縮性。系統可能會面臨網絡故障、數據源的不穩定性等問題，因此需要具備容錯機制，以確保數據采集的連續性。此外，隨著數據量的增加，系統應能夠擴展和適應不斷變化的數據規模。

2.數據處理層

首先，數據處理層需要支持數據的解析和結構化。原始數據往往以各種不同的格式和結構存在，包括日志文件、網絡流量包、數據庫記錄等。數據處理層需要能夠識別和解析這些不同格式的數據，并將其轉化為統一的數據模型，以便后續的分析和查詢。其次，數據處理層需要進行數據清洗和預處理。原始數據可能包含噪音、異常值或不完整的信息，需要在處理過程中進行清理和修復。這包括數據去重、異常值處理、數據合并等操作，以確保數據的質量和準確性。再次，數據處理層需要支持數據的聚合和匯總。安全數據通常包含大量的細節信息，需要進行聚合和匯總，以生成更高層次的洞察力。例如，將安全事件按時間、地理位置或攻擊類型進行聚合，可以幫助分析人員識別趨勢和模式。最后，數據處理層應具備實時處理和批處理的能力。某些安全事件需要實時監測和響應，因此數據處理層需要能夠以低延遲的方式進行實時處理。同時，對于歷史數據的分析和報告生成，需要支持批處理操作。

3.數據預警與報告層

首先，數據預警與報告層需要具備實時監測的能力。它應該能夠持續監測處理層生成的數據，以及時發現和響應安全事件。這包括對網絡流量、系統日志、用戶行為等的實時監控。其次，系統應該能夠自動識別潛在的安全威脅和異常行為。這可能涉及使用各種安全分析算法、機器學習模型和規則引擎來檢測異常模式和攻擊跡象。當發現異常時，系統應生成預警并采取相應的響應措施。再次，數據預警與報告層需要支持多種通知和報警方式。它可以通過電子郵件、短信、即時消息、電話呼叫等方式向安全團隊和相關人員發送預警信息，以確保信息的及時傳達和響應。最后，系統應具備審計和記錄功能。所有的預警、報告和響應活動都應被記錄下來，以支持合規性審計和后續的分析。這有助于追蹤安全事件的發展和處理歷史[4]。

（二）算法與模型

1.機器學習算法

首先，算法的選擇取決于安全任務和數據類型。不同的安全任務，如入侵檢測、威脅情報分析、惡意軟件檢測等，可能需要不同類型的機器學習算法。同時，數據類型也影響算法的選擇，例如，對于文本日志數據，自然語言處理技術可能更適用，而對于網絡流量數據，時間序列分析和深度學習技術可能更合適。其次，數據特征工程是關鍵步驟。在應用機器學習算法之前，需要對原始數據進行特征提取，將數據轉化為可供算法處理的形式。特征工程包括數據清洗、標準化、降維和特征選擇等操作，可以提高模型的性能和泛化能力。再次，模型的訓練和調優是必要的。機器學習算法通常需要在大規模數據上進行訓練，并進行參數調整以優化性能。這需要仔細選擇訓練數據集、交叉驗證方法和性能指標，以確保模型的魯棒性和準確性。最后，算法的部署和監測是關鍵步驟。一旦模型訓練完成，它需要在實際安全系統中部署，并定期監測性能。這包括模型的集成、性能監測、漂移檢測和自動化決策等。

2.異常檢測模型

首先，異常檢測模型需要深入理解正常行為模式。這意味著建立一個全面的基準或模型，用于描述正常行為的各種特征、統計屬性和模式。這個基準可以基于歷史數據、用戶行為分析或網絡流量分析等方式構建，以便后續的異常檢測與正常行為的差異進行對比。其次，模型需要能夠高效地分析大規模的數據流。這包括使用各種統計方法、機器學習算法和深度學習技術，以自動識別異常行為。例如，一些常用的算法包括基于統計的方法（如均值-方差檢測）、基于機器學習的方法（如支持向量機、隨機森林）以及基于深度學習的方法（如循環神經網絡、卷積神經網絡）。模型的選擇取決于數據的特性和問題的復雜性。再次，閾值的設置也是異常檢測模型中的關鍵問題。確定何時將某個行為標記為異常需要平衡誤報率和漏報率。太低的閾值會導致大量的誤報，而太高的閾值則可能漏掉重要的安全事件。最后，異常檢測模型的性能和準確性需要不斷監測和調整。威脅環境和數據分布可能會發生變化，因此模型需要能夠適應新的威脅和變化的數據分布。定期的模型性能評估和更新是必要的，以確保其持續有效。

（三）用戶界面與交互

1.用戶權限管理

首先，系統需要支持多層次的用戶權限。不同用戶可能具有不同的角色和職責，因此需要定義不同的權限級別和訪問權限，以確保用戶只能訪問他們需要的信息和功能。例如，安全管理員可能需要更高級的權限，以查看和管理所有安全事件，而普通用戶只能訪問與其工作職責相關的信息。其次，權限管理需要具備靈活性和可配置性。系統管理員應能夠輕松地添加、修改或刪除用戶賬戶，并分配適當的權限。這也包括對權限的動態調整，以適應組織內部的變化和安全需求。再次，權限管理還需要考慮角色基礎的訪問控制。通過將用戶分組到不同的角色中，并為每個角色定義一組權限，可以簡化權限管理并提高系統的可維護性。這樣，當一個用戶被分配到特定角色時，他們自動繼承了該角色的權限，而不需要單獨分配。最后，用戶權限管理也需要考慮單點登錄（SSO）和多因素認證（MFA）等安全增強功能，以提高系統的安全性。SSO允許用戶一次登錄即可訪問多個系統，而MFA要求用戶提供多種身份驗證因素，增加了訪問的安全性。

2.數據可視化界面

數據可視化界面為系統用戶提供了一種直觀的方式來理解和分析安全事件、威脅趨勢和異常行為。在設計數據可視化界面時，需要考慮以下關鍵方面，以確保用戶能夠有效地獲取和解釋安全信息。

首先，數據可視化界面需要提供多種圖表和圖形，以展示安全數據的不同方面。這包括折線圖、柱狀圖、餅圖、熱力圖等，以便用戶能夠根據需要選擇最合適的可視化方式來呈現數據。例如，折線圖可以用于顯示安全事件的時間趨勢，而熱力圖可以用于可視化網絡流量的分布。其次，界面需要支持交互性。用戶應能夠與可視化圖表進行互動，如放大、縮小、篩選和排序數據，以便深入分析和探索安全信息。這有助于用戶更好地理解數據背后的模式和關聯。再次，數據可視化界面還應考慮個性化定制。用戶可能有不同的需求和關注點，因此界面應允許用戶自定義可視化配置，選擇特定的指標和視圖，以滿足其特定的分析需求。最后，用戶界面需要關注可視化的清晰度和易讀性。圖表和圖形應具備清晰的標簽、圖例和顏色方案，以確保用戶能夠輕松理解信息，而不會引起混淆或誤解[5]。

五、結語

綜合而言，基于大數據的企業數據信息安全與預警系統為企業提供了一種強大的工具，以更好地保護其數據和信息資源。通過系統的合理設計和持續改進，企業可以提高信息安全的水平，降低風險，并更好地滿足不斷變化的信息安全需求。

參考文獻

[1]張冉.大數據時代下企業財務風險預警系統問題研究[J].財會學習，2022（26）：11-14.

[2]李金，梁奎，王靖.大數據技術在企業安全生產預警系統中的運用分析[J].新型工業化，2022，12（04）：35-38+42.

[3]王莉.關于大數據技術在企業安全生產預警系統中的運用分析[J].信息技術與信息化，2021（01）：222-224.

[4]曹玉潔.基于大數據的企業安全生產預警系統研究[D].上海：上海應用技術大學，2019.

[5]趙善龍，羅金滿.大數據技術在企業安全生產預警系統中的應用[J].中國高新科技，2017，1（03）：43-45.

作者單位：青島海達誠采購服務有限公司

責任編輯：張津平