大數據時代計算機網絡安全技術的應用策略

摘要：大數據時代，計算機網絡安全面臨著前所未有的挑戰。文章分析了大數據時代計算機網絡安全面臨的內部威脅、外部攻擊和數據泄露等主要風險，并探討了基于大數據安全風險預測、信息加密、實時監測與智能防御以及數據訪問控制與權限管理等關鍵技術的應用策略。通過對相關技術的分析和案例研究，文章旨在提升計算機網絡安全防護能力，保障數據安全。

關鍵詞：大數據安全；網絡安全技術；風險預測；信息加密；訪問控制；智能防御

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）06-0086-02開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

大數據技術高速處理海量數據的特性，深刻改變了社會生產生活。然而，海量數據也帶來了新的網絡安全風險。本文分析了大數據時代計算機網絡安全面臨的挑戰，并探討了相應的安全技術及應用策略，以期提升網絡安全防護能力。

1計算機網絡安全概述

計算機網絡安全是指通過安全防護技術和措施，有效防止內部和外部非法侵害、破壞和干擾，確保網絡系統及其資源的正常、穩定和安全運行[1]。這需要綜合運用防火墻、加密、身份認證、訪問控制、入侵檢測與防御等技術，并結合完善的管理制度和用戶安全意識，構建多層次的防護體系。計算機網絡安全防護至關重要，它保護個人隱私和敏感信息，保障企業數據安全和業務連續性，并支撐國家信息安全戰略，維護國家關鍵基礎設施的穩定運行[2]。

2大數據時代計算機網絡安全隱患分析

2.1內部威脅與外部攻擊

大數據時代，計算機網絡安全面臨著更加復雜和多樣的威脅。內部威脅，例如用戶操作失誤或惡意行為，以及外部攻擊，例如黑客利用零日漏洞、DDoS攻擊、勒索軟件和網絡釣魚等手段，都可能導致嚴重的安全事件。數據泄露是尤為嚴峻的問題，敏感信息可能因網絡攻擊、用戶失誤、惡意軟件、配置錯誤或第三方服務商疏忽而泄露，造成巨大的經濟損失和社會影響。此外，大數據系統復雜的架構和頻繁的數據交互也增加了技術漏洞被利用的風險，例如緩沖區溢出、SQL注入和跨站腳本攻擊等。

2.2數據泄露

數據泄露是指未經授權的敏感信息訪問、復制、傳播或公開，是計算機網絡所面臨的常見安全隱患。在大數據時代，數據泄露內容不僅涵蓋了姓名、地址、手機號等個人身份信息，還包括在大數據背景下收集的大量用戶行為、偏好、信息記錄及地理位置等隱私數據。此類數據一旦泄露，將造成不可估量的損失。

數據泄露的主要原因包括網絡攻擊、用戶操作失誤、惡意軟件感染、配置錯誤、第三方服務提供商疏忽等。隨著物聯網（IoT）設備的普及和云服務的廣泛應用，計算機網絡接入點不斷增加，數據存儲和處理呈現出分散化現象，進一步增加了數據泄露的風險。

例如，2018年臉書（Facebook）因數據泄露事件，導致約8700萬用戶信息流出，引發了全球對數據隱私的廣泛關注。

2.3技術漏洞

技術漏洞是指軟件、硬件或網絡協議設計中未被發現或未及時修復的缺陷，這些缺陷可能被攻擊者利用，對計算機網絡系統造成損害。在大數據時代，由于系統架構復雜、數據交互頻繁，技術漏洞的威脅尤為突出[3]。

技術漏洞普遍存在于操作系統、應用程序、數據庫管理系統、網絡設備以及云計算平臺等多個層面。常見的漏洞類型有緩沖區溢出、SQL注入、跨站腳本（XSS）和未授權訪問等。

例如，2014年心血漏洞（Heartbleed Bug）影響了全球數百萬網站的安全。心血漏洞存在于OpenSSL 加密軟件之中，允許攻擊者讀取服務器內存中的敏感信息。在我國約有3萬臺左右服務器安裝了OpenSSL 軟件，因而受到了嚴重影響。

3 大數據時代計算機網絡安全技術及其應用策略

3.1基于大數據的安全風險預測技術

大數據時代的到來雖然增加了計算機網絡安全風險隱患與威脅，但也為網絡安全技術創新提供了支持。其中基于大數據的安全風險預測技術已經成為當前計算機網絡安全領域的前沿創新技術之一。該技術利用歷史和實時數據，結合先進的數據分析與機器算法，提前采取網絡安全威脅預防措施，提升系統安全性。

基于大數據的安全風險預測技術將大規模數據集作為分析基礎，運用機器學習與深度學習模型，自動識別異常行為模式，能夠及時處理數據流，不僅可檢測已知威脅，亦可預測未知網絡攻擊。此外，該技術可通過持續學習與適應，不斷優化預測模型，以應對日益復雜的網絡攻擊手段。其可通過分析網絡流量、用戶行為、系統日志等多維度數據，構建全面的網絡安全態勢感知體系，為網絡防御決策提供更全面、更具體支持。

例如，騰訊研發的天御風控平臺以大數據分析與AI技術為基礎，具有反欺詐、賬號安全防護、交易安全防護等多方面功能，其能夠通過數據分析與機器學習算法，實時監測、預測存在的潛在欺詐與網絡危險行為，有效保障網絡安全。

騰訊天御風控平臺應用場景與實踐如表1所示。

基于大數據的安全風險預測技術，可提前識別網絡中的潛在威脅，為計算機防御提供更多處理時間，顯著提升了計算機網絡安全水平。

3.2信息加密技術

信息加密技術是應對大數據時代計算機網絡安全威脅的關鍵手段，其通過密鑰對數據進行加密和解密，確保數據在傳輸或存儲過程中即使被截獲，攻擊者也無法解讀其真實內容[4]。隨著大數據廣泛應用，信息加密技術已經成為保障數據隱私與防范網絡攻擊的重要技術之一。尤其在涉及金融、醫療、政府等高度敏感的數據領域，信息加密技術不僅提升了數據傳輸安全性，還在維護用戶隱私、減少信息泄露風險方面發揮著不可替代的作用。

常用的信息加密技術包括對稱加密、非對稱加密、安全協議、數據加密存儲等。對稱加密算法即使用相同密鑰進行加解密，如AES，具有計算效率高、加密速度快等優勢，適合大量數據的快速加密。非對稱加密技術即采用一對公鑰與私鑰分別用于加解密，公鑰公開，私鑰保密，確保數據的安全性，常見非對稱加密技術如RSA、ECC等，適用于密鑰交換與數字簽名場景。非對稱加密雖然在性能上不及對稱加密，但由于其安全性較高，已成為安全通信及數字身份認證的首選加密技術。安全協議方面，如SSL/TLS，用于在網絡客戶端與服務器間建立加密通道，保護Web通信的安全。在存儲層面，則應用加密技術保護靜態數據，如數據庫加密、文件系統加密，防止數據在存儲介質上被未訪問授權。

例如，支付寶作為一款廣泛使用的移動支付工具，綜合運用了多種加密技術，以保障用戶數據和資金的安全。在數據傳輸上，采用SSL/TLS 協議加密APP內數據信息，確保數據傳輸的安全；在數據存儲方面，使用高強度加密算法保護用戶的個人信息；在支付環節，實施一次性加密密鑰機制，對每次支付請求進行單獨加密，極大提升了支付過程的安全性。此外，支付寶在用戶綁定銀行卡時實行嚴格的身份驗證流程，有效避免了虛假信息和欺詐行為的發生，確保了支付環境的安全可靠。

3.3實時監測與智能防御技術

實時監測與智能防御技術是保障計算機網絡安全的關鍵技術之一，其融合了高級分析、機器學習和自動化響應機制，能夠持續監控網絡活動，高效識別異常行為，并采取相應防御措施[5]。該技術能夠處理來自不同業務領域的海量數據，從中提取有效信息，進行智能預測與防范，顯著提升了網絡安全性。隨著網絡攻擊方式不斷演變，實時監測與智能防御技術已成為應對復雜網絡威脅的重要手段，尤其在應對高級持續性威脅（APT）方面，發揮著關鍵作用。

實時監測與智能防御技術可全天候不間斷監控網絡流量與系統活動，利用機器學習與深度學習算法，自動識別潛在威脅模式。一旦檢測到威脅，系統可自動執行預設相應策略，減少人工干預時間，實現了將威脅監測、分析溯源、響應處置、威脅預警等功能集成于一體，形成了全面的安全防護體系。實時監測與智能防御技術不僅適用于傳統的網絡安全環境，還在云計算、工業物聯網等領域中展現出廣闊應用前景，為企業提供更高水平的安全保障。

例如，在工業領域中，隨著工業4.0的發展，工控系統正逐步向數字化、智能化方向轉型，這既帶來了效率的提升，也增加了新的安全風險。采用實時監測與智能防御技術，可以構建主動安全防護體系，有效應對挑戰。某大型制造業企業通過部署基于機器學習的網絡監測系統，實現了對生產網絡流量的自動化規則檢測、IOC匹配和查殺功能，不僅覆蓋了已知威脅，還能識別新型威脅。該系統接收到告警和日志數據后，通過高級分析平臺進行深入的聚類分析，快速定位安全風險，有效對抗了來自內外網的挖礦、勒索軟件和APT攻擊。此外，借助SOAR技術，該系統能夠在檢測到威脅后的第一時間，自動調度相關安全設備，完成告警信息的處理工作。同時，通過主動構造阻斷數據包發送至訪問端和服務端，實現了實時旁路阻斷，迅速遏制了安全事件的擴散，顯著提升了企業的整體安全運營效率。

3.4數據訪問控制與權限管理

數據訪問控制與權限管理技術通過定義和實施訪問策略，限制用戶和應用程序對數據的訪問權限，是提高數據安全性的關鍵措施。該技術既可有效防止數據被盜取和泄露，還可提升數據訪問和調取的效率，適用于處理大量信息的場景。常用的數據訪問控制與權限管理技術主要為訪問控制列表（ACL）及角色基礎訪問控制（RBAC）。

ACL是一種基于規則的方法，用于定義特定用戶或用戶組對資源的具體訪問權限，如讀取、寫入、執行等。ACLs可以細致控制每個用戶或組對每個文件或目錄的訪問權限，適用于需要精細權限管理的環境。RBAC是一種基于角色的權限管理方法，將權限與角色關聯，再將角色分配給用戶。該方法簡化了權限管理，使得權限分配更加靈活和易于維護。RBAC適用于組織結構復雜、用戶數量龐大的環境。

例如，在政府、金融等具有復雜組織架構與嚴格合規要求領域中，通過部署邊界防火墻并啟用ACL功能，可以實現網絡分區分域的管理，確保不同部門之間的數據隔離。例如，政府部門可以將內部網絡劃分為辦公網、業務網和互聯網，通過ACL控制不同網絡間的訪問權限，確保敏感數據的安全。在制造業領域中，生產網和管理網需要嚴格隔離，以防止生產數據被未經授權的人員訪問。通過部署邊界防火墻和啟用ACL，可以實現生產網和管理網的物理隔離，確保生產數據的安全。同時，結合RBAC技術，可以將不同崗位分配不同的權限，確保各崗位人員只能訪問其職責范圍內數據。通過數據訪問控制與權限管理，有效避免和防止了因誤操作或惡意行為導致數據泄露等安全問題。

4 結束語

綜上所述，在大數據時代，計算機網絡安全面臨著嚴峻挑戰。本文分析了計算機網絡主要安全風險，并探討了基于大數據技術的多種安全防護策略。這些策略的有效實施，需要用戶、企業和監管機構的共同努力，才能構建一個安全可靠的網絡環境。