大數據背景下計算機信息處理技術研究

關鍵詞：大數據；信息處理技術；計算機

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.07.012

中圖分類號：TP311.13 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）07-0042-04

Research on Computer Information Processing Technology under theBackgroundofBigData

ZHANGGuangcan

（Hubei Zhongyan Industrial Co.，Ltd. Guangshui Cigarette Factory，Suizhou 432721，China）

Abstract： This article delves into computer information procesing technology in the context of big data. Firstly， theefective functions ofcomputer information processing technology incollecting and storing information were outlined.Secondly，theapplication issues ofcomputer information processing technologyunder the backgroundof big data were analyzed.Finally，optimization of data processng technology architecture，improvementof data storage and access efficiency，enhancement of information processing algorithms and models，and strengthening of data security and privacy protection are proposed as improvement paths for reference.

Keywords：big data; information processing technology; computel

在大數據背景下，數據的規模、速度和多樣性都達到了前所未有的高度，也為科學研究、商業決策、社會管理等領域帶來了全新的視角和方法。然而，大數據的處理和分析也面臨著諸多困難，如數據量大、數據類型繁多、數據價值密度低等。故而，在大數據環境下，計算機信息處理技術的核心在于持續研發并精進算法與模型，從而有效管理激增的數據量并滿足多元化的數據處理需求。

1 大數據背景下計算機信息處理技術

1.1有效收集信息

有效收集信息是大數據處理技術的起始環節，計算機信息處理技術通過信息采集技術，能夠實時、動態地收集各類數據，包括文字、圖片、視頻等多種形式的信息，并將其存儲到數據庫中。這一過程中，預處理技術能夠對所采集的數據進行抽取、轉化，找出數據之間的關聯關系，為后續的信息分析提供有力支持[]。

為了確保信息收集的質量，計算機信息處理技術不斷融入新興的信息處理技術。例如，數據高效索引技術能夠顯著提升數據庫查詢的性能，使得信息的收集更加迅速、準確。數據挖掘技術則能夠從海量的數據中挖掘出隱藏的規律和特征，為企業的決策提供有力依據。信息處理技術過程如圖1所示。

圖1信息處理技術過程

1.2信息存儲

在大數據存儲技術中，分布式存儲架構占據重要地位，這種架構將數據分散存儲在多個節點上，通過并行處理和容錯機制，提高了系統的可靠性。Hadoop、HDFS等分布式文件系統廣泛應用于大規模數據集的管理和處理。云存儲提供了靈活、可擴展的存儲解決方案，降低了企業的IT成本，提高了數據的可用性和安全性。數據壓縮技術可以減少數據的存儲空間，提高存儲效率；數據去重技術可以消除重復數據，降低存儲成本；而數據分層存儲技術則可以根據數據的訪問頻率和重要性，將數據存儲在不同層次的存儲設備上，以實現存儲資源的優化利用[2]。

1.3采集和分發資料技術

采集技術是大數據處理的第一步，通過使用網絡爬蟲、數據庫連接器等工具，從指定數據源提取數據，這些數據源可能包括社交媒體、企業數據庫、物聯網設備等。在數據采集階段，對原始數據進行預處理，包括去除重復項、填補缺失的數據點等，以實現數據質量的改善。分發技術則將處理后的數據按照需求發送到指定的目標平臺或系統。為了確保數據的實時性，分發技術需要采用MQTT、Kafka等高效的數據傳輸協議，從而可以實現數據的快速傳輸和實時更新。

1.4信息安全保護技術

信息安全處理主要包括數據加密、漏洞管理、防火墻設置、入侵檢測等多個方面。首先，數據加密能保障數據在存儲和傳輸期間免受未經授權的訪問或惡意篡改。通過使用AES（高級加密標準）256位等強大的加密算法，對包含敏感信息的數據進行加密處理，提升數據的安全性防護水平。其次，通過自動化工具和人工滲透測試相結合的方式，定期對系統進行漏洞掃描和評估，消除安全隱患。

2大數據背景下計算機信息處理技術存在的應用問題

2.1數據安全性問題

在基于大數據的計算機網絡數據庫應用場景中，內部因素所帶來的安全威脅不容忽視，其中內部人員違規操作是一大隱患，部分授權用戶可能因疏忽出現誤操作，比如，誤刪重要的數據表，或是出于好奇越權訪問敏感數據區域，這些行為都可能破壞數據庫的完整性與保密性。更有甚者，個別人員受利益驅使，故意泄露企業核心數據，將數據庫中的客戶信息、商業機密等轉手售賣，給企業造成巨大損失。而內部安全管理存在的漏洞進一步加劇了風險。一方面，訪問控制策略若不完善，權限分配不合理，就會導致部分人員權限過大，增加違規操作的可能性。另一方面，審計機制不健全，無法及時準確地監測、記錄人員的操作行為，使得違規行為難以被發現和追溯。

2.2惡意攻擊識別性問題

網絡黑客攻擊類型，惡意軟件與病毒威脅。大數據的發展使計算機網絡數據庫面臨諸多嚴峻的安全威脅，其中網絡黑客攻擊類型多樣，常見的如SQL注入攻擊，黑客通過在用戶輸入字段中嵌入惡意SQL語句，騙取數據庫執行非預期操作，從而獲取、篡改或刪除數據，像一些網站的登錄入口若防護不當就易遭此攻擊。DDoS攻擊則是利用大量“僵尸”主機向目標數據庫服務器發送海量請求，使其不堪重負而癱瘓，影響正常服務。

2.3海量數據處理技術瓶頸

大數據是指規模龐大到傳統軟件工具難以有效處理的復雜數據集，其特性包括來源多樣、結構非統一、非結構化占比高、初始價值密度低及要求快速響應等。然而，隨著數據量的激增和信息技術的快速發展，數據安全問題是大數據技術發展過程中考慮的重點。大數據的多元異構性質，其源頭格式、架構和信息類型存在差異，導致數據整合、格式轉換及清理工作的復雜性提升，耗時增長，從而推高了數據處理的整體難度和成本。

2.4技術人才問題

現階段，企業數字化轉型已進入核心階段，加之新技術的持續涌現，企業對于數字化人才的需求愈發強烈。一方面，需求的數量顯著增加。數字化轉型的迅猛推進，使得數字化人才供不應求，特別是在新興領域和尖端技術方面，人才短缺的問題尤為嚴峻。另一方面，需求的崗位范圍廣泛。從首席數據官到首席信息官，從云計算專家到數字化轉型規劃專家，再到數據治理專家，各個關鍵崗位都面臨著較大的人才缺口。現有的人才供給難以完全滿足企業的迫切需求，尤其是在一些前沿技術領域，人才的稀缺性更加凸顯[3]。

3 大數據背景下計算機信息處理技術的應用提升路徑

3.1優化數據處理技術架構

在當今數據爆炸的時代，優化計算機處理架構已成為當務之急。如圖2所示，優化后的架構如下：

（1）分布式框架處理技術：采用分布式框架處理技術，能夠根據數據類型對海量數據進行精細化分類，借助數據傳輸節點，實現高效的數據分析與處理。Spark以其卓越的處理速度見長，Hadoop則在處理巨量數據方面表現突出。二者相互協作，可顯著提升信息處理技術的整體性能，大幅提高數據處理效率。

（2）深度學習算法應用：運用深度學習算法進行數據挖掘與預測。通過構建相應模型，挖掘數據內在規律，預測數據未來趨勢。該算法還能實現數據聚類與分析，結合圖像識別等先進技術處理數據信息，精準挖掘用戶所需信息，為決策提供有力支持。

（3）圖數據庫與自然語言處理技術融合：構建基于圖數據庫的數據庫系統，能幫助用戶清晰掌握實體間關聯，了解網絡圖結構。結合自然語言處理（NLP）技術，可對信息文本進行深度解析與翻譯，獲取更具價值的信息，打破語言壁壘，拓展數據應用范圍。

（4）集成個性化推薦系統：通過深入分析用戶歷史數據行為，梳理用戶喜好，為用戶提供個性化推薦內容。這不僅能提升用戶體驗，還能有效提高用戶信息瀏覽滿意度，增強用戶黏性，助力業務發展。

圖2數據處理技術架構

3.2提升數據存儲與訪問效率

傳統的數據存儲方式，在數據量巨大的情況下可能導致數據查找和訪問速度變慢。為了克服這一局限，可以采用分布式文件系統或對象存儲等先進技術。分布式文件系統將數據分散存儲在多臺服務器上，提高了數據的存儲效率。對象存儲則將數據以對象的形式進行管理，使存儲更加靈活和高效。

大數據的規模越來越龐大，傳統的文件系統管理可能無法滿足高速讀寫的需求。為此，可以采用緩存技術、優化文件索引以及使用SSD硬盤等手段。緩存技術能夠把頻繁訪問的熱點數據存儲在內存中，從而加速數據的讀取過程；而對文件索引進行優化則可以縮減文件搜索所需的時間；SSD硬盤則能顯著提高數據的讀寫速度。

在提升數據存儲與訪問效率的過程中，數據管理并非一成不變，而是需要依據不同用戶的具體要求以及各類應用的實際需求，進行靈活且有針對性的調整，以此契合多樣化場景下的數據需求。借助數據歸檔機制，能夠把那些訪問頻率較低的老舊數據，遷移至成本相對低廉的存儲介質中。這一操作不僅可以顯著降低存儲成本，還能在確保數據安全的前提下，保障這些數據在有檢索和訪問需求時，能夠被迅速、準確地獲取，在節省資源的同時不影響數據使用的便捷性。

3.3改進信息處理算法和模型

作為大模型的核心技術，機器學習在初期便面臨多重挑戰：首先，機器學習算法顯得尤為脆弱，其判別能力甚至不及幼兒，一旦圖像內容稍有篡改，便可能導致識別失誤；其次，有人蓄意針對機器學習漏洞對大模型進行操控，如通過引入錯誤樣本進行的投毒攻擊，選擇性學習策略實施的逃逸攻擊。對于這種情形，可以按照以下三方面步驟予以防范：首先，確保學習流程的全面完整性驗證，避免人為故意篡改；其次，強化推理過程中的錯誤預防檢測機制，提升模型的穩健性；最后，對樣本數據嚴密保護，防止個人信息外泄。

3.4強化數據安全與隱私保護

一是加密算法，通過應用如AES、RSA等強加密算法，對敏感數據進行加密存儲和傳輸，并定期更新加密算法和密鑰，以應對潛在的安全威脅。二是身份驗證和訪問控制機制，通過實施多因素身份驗證，如結合密碼、生物識別等，提高賬戶安全性，建立嚴格的訪問控制策略，確保只有經過授權的人員才能訪問敏感數據，防止數據泄露。三是安全審計和監控技術，通過安裝安全審計系統，可以詳細記錄數據的訪問和操作日志，這有助于后續追蹤和定位安全漏洞。

結束語

在大數據背景下，計算機信息處理技術的研究呈現出蓬勃發展的態勢。本文通過對大數據處理的關鍵技術、算法優化、數據存儲與訪問、數據安全與隱私保護等多個方面進行了研究。研究結果表明，高效的算法和模型、強大的數據處理能力、嚴格的數據安全措施是應對大數據挑戰的關鍵。同時，隨著大數據技術的不斷發展，新的挑戰和問題也將不斷涌現，需要持續地進行技術創新和研究。

參考文獻

[1]姚銳.大數據背景下計算機信息處理技術探究[J].中國管理信息化，2023，26（23）：145-148.

[2]李龍飛.基于大數據時代下計算機信息處理技術的應用分析[A].山西省中大教育研究院.第五屆產業經濟與企業發展研討會論文集一一技術經濟篇[C].北京：社會科學文獻出版社，2023.

[3]姚軼峰.大數據時代計算機信息處理技術的應用分析[J].信息記錄材料，2023.24（4）：116-118.