大數據環(huán)境下計算機網絡安全技術實踐研究

陶培莉

摘 要： 信息技術的飛速發(fā)展使大數據在各行各業(yè)得到了廣泛應用，而大數據環(huán)境下的計算機網絡安全技術也迎來了前所未有的挑戰(zhàn)和機遇。深入探討大數據環(huán)境下計算機網絡安全技術的實踐應用，通過數據加密與隱私保護、智能化安全分析等方面的措施，以期為網絡安全領域的決策者、研究人員和從業(yè)者提供有針對性的建議，推動網絡安全技術的創(chuàng)新與發(fā)展。

關鍵詞： 大數據環(huán)境 計算機網絡 安全技術 隱私保護

中圖分類號： TP文獻標識碼： A文章編號： 1679-3567（2024）06-0004-03

Practical Research on Computer Network Security Technology in the Big Data Environment

TAO Peili

Tibet Police College， Lhasa， Xizang Autonomous Region， 850000 China

Abstract： The rapid development of information technology has made big data widely used in all walks of life， and computer network security technology in the environment of big data has also ushered in unprecedented challenges and opportunities. This paper deeply discusses the practical application of computer network security technology in the environment of big data， and proposes measures such as data encryption， privacy protection and intelligent se‐curity analysis， in order to provide targeted suggestions for decision-makers， researchers and practitioners in the field of network security， and promote the innovation and development of network security technology.

Key Words： Big data environment； Computer network； Safety technology； Privacy protection

大數據的興起標志著信息時代邁入了新的階段，大數據的規(guī)模、復雜性以及對實時性和隱私的需求使傳統(tǒng)的網絡安全技術不再能夠完全勝任，企業(yè)和組織在面對龐大的數據量時需要更高效、更智能的處理方式。然而，這也給網絡安全帶來了新的考驗，網絡攻擊的威脅更加隱匿且具有高度復雜性。大數據環(huán)境下的網絡安全面臨著數據規(guī)模和復雜性的挑戰(zhàn)，以及對實時性和隱私的嚴苛要求。在大數據時代，計算機網絡安全技術的實踐研究不僅是一項緊迫的任務，更是為推動數字經濟、信息社會建設提供有力支撐的關鍵因素。

1 大數據環(huán)境下的網絡安全現(xiàn)狀

在當今信息社會中，大數據已經成為推動科技和商業(yè)創(chuàng)新的引擎，其廣泛應用滲透到了各個行業(yè)。然而，大數據的迅猛發(fā)展也為網絡安全帶來了新的挑戰(zhàn)，大數據環(huán)境下的網絡安全現(xiàn)狀呈現(xiàn)出多層次、復雜且動態(tài)的特征。首先，大數據的規(guī)模和復雜性給網絡安全帶來了前所未有的壓力。傳統(tǒng)的網絡安全防御機制往往難以適應龐大的數據流量和多樣的數據類型，大規(guī)模的數據傳輸和處理需求使網絡架構面臨更高的負擔，同時也為潛在的攻擊者提供了更多的突破口。在這個背景下，網絡安全技術需要不斷演進，以應對日益龐大和復雜的數據威脅。其次，實時性的要求對網絡安全提出了更高的要求。大數據應用往往需要實時分析和處理數據，以獲取有價值的信息。然而，實時性的需求也使網絡安全檢測和響應的時間窗口變得更加狹窄[1]。網絡攻擊可能在瞬息之間發(fā)生，需要快速的反應和防御機制。因此，大數據環(huán)境下的網絡安全需要具備更高效的實時監(jiān)測和響應能力。最后，對隱私和合規(guī)性的要求更加嚴格。大數據的處理涉及到大量的個人和敏感信息，因此隱私保護至關重要。

2 大數據環(huán)境下的網絡安全技術

2.1 數據加密與隱私保護

2.1.1 強化數據傳輸和存儲的加密機制

隨著大規(guī)模數據的傳輸和存儲成為日常業(yè)務的基本需求，確保數據的機密性成為至關重要的一環(huán)。為此，網絡安全技術需要通過強化數據傳輸和存儲的加密機制，以有效應對潛在的信息泄露和隱私侵犯風險。在數據傳輸方面，加密技術通過對數據進行加密處理，使其在傳輸過程中變得難以被未經授權的第三方獲取。采用傳輸層安全協(xié)議（TLS）或安全套接字層（SSL）等協(xié)議，網絡通信可以在公共網絡上實現(xiàn)加密傳輸，確保數據在傳輸途中的安全性，這不僅有助于保護用戶隱私，還有效防范了竊聽和中間人攻擊等威脅。在數據存儲方面，強化加密機制有助于保護數據在存儲過程中的安全性。使用強密碼和先進的加密算法，對存儲在數據庫、云服務或其他存儲設備上的數據進行加密，可以有效防止數據被非法獲取或篡改。同時，采用密鑰管理系統(tǒng)，確保加密密鑰的安全存儲和傳輸，是維護整個加密體系穩(wěn)定性的重要一環(huán)。

2.1.2 隱私保護技術在大數據環(huán)境中的應用

在大數據環(huán)境中，隱私保護技術的應用顯得尤為關鍵，以確保用戶敏感信息在數據處理過程中得到妥善保護。大規(guī)模數據收集和分析的普及，使隱私保護技術在這一背景下的應用成為維護個體隱私權益的重要手段。

一項關鍵的隱私保護技術是匿名化和脫敏。對數據集中的關鍵信息進行脫敏處理，使個體身份信息難以被還原，從而降低數據泄露的風險。同時，匿名化技術可以在保持數據集整體結構的同時，削弱個體身份的可識別性，保護用戶隱私。

差分隱私是另一種重要的隱私保護技術，其核心思想是在數據發(fā)布時引入噪聲，以防止通過分析推斷個體信息。在數據集中添加適度的噪聲，可以防止攻擊者通過分析數據集的細微變化來推斷敏感信息，從而提高了用戶數據隱私的安全性[2]。

加密計算技術在大數據環(huán)境下也發(fā)揮著關鍵作用。同態(tài)加密、多方計算等技術允許在加密狀態(tài)下進行數據處理，即使在數據處理過程中，也能夠保持數據的加密狀態(tài)，有效防范了數據在處理過程中的泄露風險，這為跨組織的數據共享提供了可行性，同時保護了用戶敏感信息。

隱私保護技術的應用不僅在數據的存儲和處理階段，還包括了數據傳輸和共享。安全的數據傳輸協(xié)議、訪問控制機制以及權限管理系統(tǒng)，都是確保在數據傳遞過程中不被非法獲取或篡改的關鍵技術。在大數據環(huán)境中，隱私保護技術不僅是為了滿足法規(guī)合規(guī)性的要求，更是為了建立用戶對數據使用的信任。應用隱私保護技術不僅能夠提高用戶對大數據應用的接受度，還能夠在信息社會中實現(xiàn)信息的安全流通，為大數據的可持續(xù)發(fā)展提供了堅實的基礎。

2.2 智能化安全分析

2.2.1 機器學習與數據挖掘在網絡安全中的應用

智能化安全分析在大數據環(huán)境下扮演著關鍵的角色，其中機器學習與數據挖掘等技術的應用成為提高網絡安全水平的有效手段，這些先進技術的應用不僅能夠提高網絡威脅檢測的準確性，還能夠實現(xiàn)對新型威脅的及時感知和應對。機器學習在網絡安全中的應用旨在構建智能化的威脅檢測系統(tǒng)。使用監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習或半監(jiān)督學習等機器學習算法，系統(tǒng)可以學習和識別正常網絡流量模式以及異常行為，從而實現(xiàn)對潛在攻擊的自動檢測，這種智能化的方法不僅能夠提高威脅檢測的效率，還能夠降低誤報率，使網絡安全系統(tǒng)更加智能、自適應。

數據挖掘技術在網絡安全領域的應用同樣顯著。對大規(guī)模網絡數據進行深入挖掘，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在海量數據背后的模式和關聯(lián)。數據挖掘技術不僅能夠用于發(fā)現(xiàn)已知的威脅模式，還能夠通過挖掘未知的異常模式來識別新型攻擊，這種基于數據挖掘的威脅分析方法能夠更全面地了解網絡中的異常活動，有助于構建更為強大的網絡安全防御機制。機器學習和數據挖掘的應用不僅局限于威脅檢測，還可以用于行為分析和預測。對用戶和設備行為的學習，系統(tǒng)可以識別異常活動，并及時做出響應，這種智能化的行為分析有助于提前發(fā)現(xiàn)潛在的安全威脅，從而降低網絡攻擊造成的損害。

2.2.2 實時分析和識別網絡異常行為

在大數據環(huán)境下，實時分析和識別網絡異常行為是確保網絡安全的關鍵組成部分，這方面的技術應用旨在迅速發(fā)現(xiàn)和應對可能威脅網絡安全的異常行為，以最小化潛在風險。一方面，實時分析技術允許網絡安全系統(tǒng)實時監(jiān)測和分析網絡流量、日志和其他相關數據。使用高度優(yōu)化的數據處理和分析算法，網絡管理員能夠立即獲得對網絡狀態(tài)的深入洞察；這種實時性的分析能力使系統(tǒng)能夠在異常行為發(fā)生的瞬間做出響應，從而及時阻止?jié)撛诘墓簟Ａ硪环矫妫瑢崟r分析的關鍵技術之一是實時事件響應系統(tǒng)。這種系統(tǒng)能夠迅速識別并回應網絡上發(fā)生的異常事件，有時甚至在攻擊行為完成之前就能夠進行干預。與機器學習等技術的結合，實時事件響應系統(tǒng)可以不斷學習新的威脅模式，使其更具智能化和自適應性[3]。

此外，網絡異常行為的識別也依賴于行為分析和基線建模。利用監(jiān)控正常網絡活動的模式，系統(tǒng)能夠建立基線，從而更容易檢測到與正常模式不符的異常行為。行為分析技術還可以利用用戶和設備的歷史數據，識別出潛在的威脅行為，提高對未知威脅的檢測能力。實時分析還包括對網絡漏洞和弱點的實時掃描和檢測。及時發(fā)現(xiàn)和修復這些漏洞有助于降低網絡被攻擊的風險。同時，與實時威脅情報共享相結合，網絡安全系統(tǒng)能夠更迅速地適應新型攻擊的威脅情況，提高整體網絡的安全性。

2.3 異常檢測與響應

2.3.1 基于行為分析的異常檢測技術

基于行為分析的異常檢測技術旨在通過監(jiān)控用戶和設備的行為，及時發(fā)現(xiàn)可能威脅網絡安全的異常活動，這一技術的應用強調了對網絡活動模式的深入理解，并通過檢測與正常行為差異顯著的異常行為，提高了對潛在威脅的感知和應對能力。第一，基于行為分析的異常檢測技術通過對正常網絡行為進行學習和建模，形成一個基準行為模式，即行為基線。系統(tǒng)能夠識別出與該基線顯著不同的行為，將其標記為潛在的異常。這種模型的構建通常結合了機器學習和統(tǒng)計分析方法，能夠適應網絡行為的變化，并及時更新基線，以保持檢測的準確性。第二，基于行為分析的異常檢測技術強調對上下文信息的全面考慮。綜合考慮用戶、設備、時間、地點等多維度的上下文信息，系統(tǒng)能夠更加準確地判斷某一行為是否屬于異常。例如：當某用戶在非正常工作時間訪問系統(tǒng)時，即便其操作本身并不異常，也可能被標記為潛在威脅。這種上下文感知的異常檢測能力有助于減少誤報，并提高對真正威脅的敏感性[4]。第三，基于行為分析的異常檢測技術通常結合實時監(jiān)測和持續(xù)審計的機制。實時監(jiān)測網絡行為，系統(tǒng)能夠在異常行為發(fā)生時立即做出響應，降低潛在威脅造成的損害。持續(xù)審計則通過記錄和分析歷史行為數據，發(fā)現(xiàn)長期潛伏的威脅，幫助系統(tǒng)更全面地理解網絡行為的演變趨勢。

2.3.2 快速響應網絡攻擊的方法與工具

在大數據環(huán)境下，實現(xiàn)快速響應網絡攻擊的方法和工具是確保網絡安全的重要環(huán)節(jié)，這需要結合智能化技術和專業(yè)工具，以迅速檢測、識別和應對網絡攻擊。一種有效的方法是采用自動化響應機制，使用自動化響應工具，網絡安全系統(tǒng)能夠在發(fā)現(xiàn)異常活動時迅速采取預定的應對措施，而無須等待人工干預，這包括封鎖攻擊者的訪問、隔離受感染的設備或者更新防御策略。自動化響應不僅能夠減少響應時間，還有助于降低人為錯誤的風險。實時威脅情報的利用也是快速響應的關鍵，與威脅情報共享平臺對接，有助于網絡安全系統(tǒng)及時獲取有關最新威脅的信息，這種及時的情報能夠使系統(tǒng)更快速地適應新型攻擊，更新防御策略，并加強對已知威脅的檢測和阻止能力[5-6]。

3 結語

在大數據環(huán)境下，網絡安全技術的不斷演進成為確保信息安全不可或缺的一環(huán)。深入研究數據加密、隱私保護、智能化分析以及快速響應等關鍵技術，人們能夠更好地理解并應對日益復雜的網絡威脅。在保障大數據時代信息安全的道路上，持續(xù)創(chuàng)新和跨領域合作將是確保網絡安全穩(wěn)固的基石，這一不懈努力不僅為企業(yè)和組織提供了更可靠的網絡安全保障，同時也為數字社會的可持續(xù)發(fā)展奠定了堅實的基礎。

參考文獻

[1]于曉冬，翟偉華，馮濤.大數據背景下計算機網絡安全技術優(yōu)化策略[J].產業(yè)創(chuàng)新研究，2023（20）：8-10，124.

[2]許俊良.信息化時代下計算機網絡安全問題分析[J].網絡安全技術與應用，2023（7）：165-167.

[3]陸卓遙.大數據背景下計算機網絡安全問題與對策[J].網絡安全技術與應用，2023（5）：62-63.

[4]李長華.人工智能技術下計算機網絡安全防護系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)[J].信息記錄材料，2022，23（12）：48-50.

[5]武威.中美網絡安全教育的比較研究[D].石河子：石河子大學，2022.

[6]高楚南.數據控制者安全保護義務研究[D].湘潭：湘潭大學，2019.