大數據環境下的數據安全研究

摘要：在大數據環境下，各類數據安全問題層出不窮，嚴重威脅網絡環境的安全性和穩定性。特別是在大數據和云計算技術的創新融合發展進程中，網絡數據和計算機系統層面上的安全威脅越來越多，而相關部門對數據安全治理和監管工作的重視程度尚顯不足，難以保障企業和網絡用戶的數據安全，嚴重影響和限制了數據安全技術的順利應用?；诖?，本文將著重研究大數據環境下的數據安全等內容。

關鍵詞：大數據；云計算；數據安全

在互聯網技術平臺中，大數據技術與云計算技術所帶來的數據安全問題不容小覷，將直接影響企業和個人用戶的信息數據傳輸質量。數據安全治理和網絡化監管措施需要以分層分級的安全審計策略為基礎，以應對當前復雜網絡環境下的數據安全威脅和非法使用等問題。同時，數據安全技術需要在特定網絡環境中使用，并且對技術人員的專業水平要求越來越高。

一、大數據環境下的數據安全問題

（一）數據泄露和非法應用

在大數據環境下，數據安全問題會集中體現在網絡傳輸等環節，因此普遍呈現出數據泄漏以及非法應用等操作結果，不利于全面保護個人信息[1]。大數據和云計算技術需要依托于安全防護等級較高的計算機系統設備，才能夠順利開展各項網絡化操作。如果計算機系統設備存在數據泄漏以及非法應用等情況，將會對數據安全評估、數據安全治理等工作造成負面影響。1.公用數據和私有數據在特定網絡存儲空間中的安全加密級別存在一定差異，若系統管理員在對其進行分區和分級操作的過程中忽略了數據加密的安全性能，將會產生數據泄露風險。2.計算機系統結構會直接限定應用數據的通信傳輸范圍，因此，在大數據和云計算技術所在的網絡空間中，對部分數據信息的非法應用屢禁不止[2]。3.數據泄漏與非法應用等安全問題與系統權限分配、系統漏洞補丁更新等管理操作息息相關，部分計算機管理員并未全面了解系統結構，導致混淆部分數據資料的安全加密操作流程，從而產生數據泄露和系統外部非法應用等安全問題。

（二）數據質量和可用性不足

在大數據環境下，數據安全問題不僅會體現在數據泄露層面上，更會影響數據質量和數據的可用性，對企業和個人用戶的信息安全造成嚴重威脅[3]。1.大數據與云計算技術均需要以計算機系統為載體，并對軟件和硬件資源進行分類管理。但是，部分內部數據和網絡數據在進行交換和傳輸操作的過程中并不能保證每個數據指標的應用質量與實際要求相符，數據質量會隨著時間推移和空間轉換有所降低。2.通信傳輸系統和硬件設備均會影響計算機系統存儲空間中的數據質量。3.在通信傳輸過程中，部分公共數據和私有數據的可用性會被噪聲等因素所影響，導致難以匹配數據信息的通信傳輸標準和技術規范。大數據環境下的數據格式和類型相對較多，在存儲和傳輸到指定的計算機系統過程中，信源與信道噪聲等因素是導致數據質量和可用性不足的主要原因。4.系統管理員在運用大數據技術的過程中，非常容易忽略數據質量和可用性指標，因此難以保證數據的整體安全和可靠性[4]。

（三）安全審計的透明度不足

1.大部分企業和個人對安全審計內容、實施范圍存在認知偏差，因此會直接影響審計信息和分析結論的客觀性、科學性和規范性[5]。而安全審計的透明度不足會對計算機系統設備的安全使用、安全管理、安全治理結果產生負面影響。2.企業各部門的安全審計工作普遍存在形式化等特點，部分企業甚至會將其外包給產品供貨企業，未執行系統化的安全審計操作流程。3.部分企業和個人用戶在網絡數據空間中的操作行為并不規范，但是，在進行安全審計工作的過程中，并未暴露出此類安全威脅和風險因素，因此會對數據安全、系統安全以及應用安全造成嚴重威脅。4.安全審計的透明度不足會集中體現在管理模式、審計信息分析等環節中，并對部分審計結果的客觀性、規范性有一定影響。5.安全審計的透明度不足還與部分企業的外包行為有關，難以追溯到數據安全問題對應的責任主體。

二、大數據環境下的數據安全治理技術

（一）人員安全管控

1.在大數據環境下，企業或者個人在運用數據安全治理技術的過程中需要從人員、數據、系統等多個層面逐步健全安全監管架構，并運用專業的軟件和硬件資源，以提升數據的安全性能。2.在對相關人員進行安全管控的過程中，企業或個人需要將統一的身份認證和授權機制融入計算機應用軟件系統中，并對系統文件、數據庫等重要級別較高的數據資源進行定期加密管理，對系統訪問關系進行映射之后，才能實施系統化的數據安全審計流程。3.在實施人員安全管控措施的過程中，相關企業和個人用戶需要重點關注計算機系統設備上提示的安全風險信息，對增刪改查等系統操作行為進行重點審查和分析，因為計算機系統會對用戶的違規操作行為進行自動告警，并將關鍵審計信息共享到云端服務器上。4.在人員層面上，安全管控技術應用重點在于確定具體的操作權限與系統設定的標準是否一致，避免產生異地登錄或者非授權訪問等情況，以此來保障數據安全和完整性。

（二）數據全生命周期安全治理

在大數據環境下，系統化的數據安全治理技術架構需要覆蓋數據的全生命周期，從而逐步提升數據安全性能。數據的全生命周期主要涵蓋數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據處理、數據使用以及數據銷毀等關鍵環節，會直接影響安全治理技術的實際應用效果。1.針對數據的全生命周期安全治理模式，管理人員需要以保證數據的真實性、準確性和完整性為治理目標，并在特定業務模式和系統應用場景中，對數據信息的質量標準體系進行規范化建構和完善。2.數據全生命周期安全治理技術方法的重點在于保證數據在傳輸存儲和使用過程中與特定計算機系統應用能夠有效銜接，避免在數據使用環節中產生眾多質量和安全問題。3.在判斷數據安全的過程中，部分計算機系統的管理人員會對全生命周期安全治理技術方法的實際應用情況進行動態監控和分析，對SM4等密碼技術進行過程評價。4.數據全生命周期安全治理技術需要在標準化的數據分類分級、數據溯源檢測模式基礎之上進行穩定應用。

（三）系統安全防護

在大數據環境下，各類數據安全威脅和問題不容小覷，因此管理人員需要從系統級別的安全防護技術入手，對照國家級的網絡安全等級保護要求，對系統用戶身份進行自動校驗分析和訪問權限控制。在多種互聯網技術平臺中，系統用戶的操作權限級別和訪問范圍會直接影響網絡數據的整體安全性能。系統級別的數據安全防護技術主要體現在數據接口管控、安全審計信息管理、安全漏洞監測等功能模塊中。1.在對特定數據接口進行安全掃描等操作的過程中，系統用戶需要在安全的操作環境下進行系統訪問，并對數據層、應用層以及系統層上的安全漏洞等問題進行定期掃描和處理。2.較高級別的系統安全防護和監測管理模式能夠快速收集安全審計數據資料，并對應數據安全治理周期內系統軟件所反饋的校驗分析結果綜合評估系統安全風險等級。3.系統安全防護技術能夠從外部和內部兩個方向保障數據的安全以及完整性，但是系統管理人員需要具備較高的安全風險識別能力，并定期處理系統安全風險。

（四）事件分析與處置

，在構建數據安全治理技術架構的過程中，管理人員需要對數據安全事件進行重點分析與處置，并構建標準化的安全態勢感知和事件分析流程。根據數據安全事件的分級規則和預警機制，管理人員需要在統一技術標準的監測預警平臺中確定系統用戶的訪問權限，將網絡流量、系統狀態、訪問日志以及操作日志中的關鍵數據作為安全態勢感知的主要內容。1.在構建數據安全風險管控平臺的過程中，管理人員需要以風險評估、風險可視化分析以及風險控制等功能模塊為核心，逐步明確數據安全風險的具體溯源結果。2.在統一感知安全事件的過程中，管理人員需要將態勢感知、狀態展示以及事件預測等功能模塊所反饋的數據結果進行重點存儲與信息化管理。3.系統級別所監測到的數據安全事件和風險因素均可成為系統管理員重點關注的安全威脅，因此管理人員需要遵循系統操作流程處理事件，以提升數據安全防護等級。

三、大數據環境下的數據安全管理策略

（一）完善管理制度，加強監督

在大數據環境下，數據安全關乎每個系統用戶的合法權益，因此相關部門和企業單位需要充分重視數據安全管理工作，逐步完善管理制度體系，明確監管職責，并加大監督力度。在對大數據和互聯網平臺進行全面安全監管的過程中，網絡系統用戶的安全意識會直接影響公共數據和私有數據的整體安全性能、實際使用質量。1.在逐步完善數據安全管理制度的過程中，相關技術人員需要重點判別數據安全性能層面上存在的風險因素，從保證數據使用質量的角度，逐步提高安全監督力度。2.在分類和收集個人信息和系統信息的過程中，技術人員需要依照數據安全管理制度，對關鍵數據進行加密處理，并賦予特定用戶以數據操作等訪問權限。3.管理人員需要完善管理制度并加大監督力度，以避免產生大量數據泄漏等安全事故問題，并將具體監督和管理職責落到個人層面上，從數據安全審計和監管的角度構建統一技術標準的系統平臺，以逐步增強員工的崗位責任意識。

（二）整合數據資源，提升系統防護

1.企業和個人均需要重視大數據環境下的各類數據安全威脅等問題，并在計算機系統操作過程中，分類整合數據資源，以逐步提升計算機系統的安全防護等級。2.相關部門需要嚴格懲治非法違規使用計算機信息產品等行為，并在具體行業領域內規范化數據使用方法；企業和個人則需要在收集存儲和分類整合數據資源的過程中逐步增強安全防護意識。3.計算機軟件和硬件系統資源均會影響數據信息的整體安全性能和完整性。因此，在同步提升系統安全防護等級的過程中，管理人員需要以國家級的網絡安全等級保護要求為準，對等級保護成果進行動態監測和風險預測分析。4.在整合各類數據資源的過程中，管理人員需要從系統級別、應用級別以及數據級別入手，對安全治理技術架構和軟件系統所反饋的關鍵信息進行內部共享。同時，整合數據資源需要建立在統一技術標準的監管平臺基礎之上，從系統級別層面提高安全態勢感知和風險預測分析效率，重視數據操作環境的安全和穩定性，進而提高安全防護等級。

（三）構建共享數據信息安全庫

在大數據環境下，數據安全管理任重而道遠，因此相關企業和個人需要協同構建共享數據信息安全庫，動態化監測系統內部和外部數據操作環境是否安全穩定。1.以國家級的網絡安全等級保護標準為基礎，構建共享數據信息安全庫，確保系統數據接口內部和外部的關聯數據信息處于安全穩定的狀態中。2.構建共享數據信息安全庫，將統一技術標準的安全態勢感知結果反饋給系統監管方，并交由專業的網絡安全技術人員進行決策與風險評估工作。需要注意的是，共享數據信息資源的安全性能與操作環境、計算機系統設備的整體安全穩定性息息相關。計算機系統用戶需要判斷共享數據信息資源的實際應用質量是否符合要求，并在ETL數據庫中進行集中清洗與標準化分類管理。3.構建并應用共享數據信息安全庫，將安全態勢感知結果及時共享到用戶終端上，并在保證數據質量和可用性、完整性的基礎之上，動態監測數據信息共享操作的全部流程。

（四）運用入侵防御和安全審計技術

在大數據環境下，數據安全問題關乎每個系統用戶的合法權益，因此企業單位和個人均需要重視數據安全威脅的識別與處理等工作內容。1.在統一技術標準的數據安全治理技術平臺基礎之上，系統管理員需要規范化運用入侵防御和安全審計技術，前者能夠保證系統內部和外部數據的通信傳輸質量，后者則能夠保證系統用戶數據的完整性。2.入侵防御技術主要體現在系統級別的安全防護層次上，因此系統管理人員需要從安全態勢感知等軟件功能模塊中篩選出異常結果和風險因素，并將其上報或者共享給網絡安全技術人員。3.在運用安全審計技術的過程中，相關企業單位和個人需要以健全的管理制度體系為依據，對不同時間段內產生的系統安全分析結果進行動態化監測與信息管理。4.相關企業單位和個人需要規范化運用入侵防御和安全審計技術，其重點在于保障系統安全防護等級與態勢感知結果的一致性，并從中篩選出存在異常和安全威脅的數據文件。

四、結束語

綜上所述，在大數據環境下，各類數據安全問題和威脅層出不窮，嚴重影響計算機系統中數據信息的使用質量和安全性能。相關企業單位和個人需要充分重視數據安全問題，并需要從數據、系統和應用等層面構建安全治理技術架構。數據安全管理工作人員則需要定期更新計算機系統資源，對數據接口和安全防護等級進行動態化監測。

作者單位：李晨陽 中國通信服務股份有限公司

梁艷春 中國通信建設集團有限公司

阮宜龍 中國電信集團有限公司

張宏俊 中國通信服務股份有限公司

參考文獻

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