在经济全球化日益加速的今天,互联网技术的不断优化和更新,企业的发展速度越来越快,商业模式也越来越多,尤其是近几年智能网络终端的增加、 大数据平台技术的广泛应用等,互联网产生的数据量呈爆炸式增长。在这一环境下,做好计算机信息安全工作很有必要,这不仅能够降低信息风险,而且还能提高数据信息的真实性。本文在掌握信息在大数据环境下特点的基础上,总结了常见安全问题,最后重点探究了维护信息安全的相关技术,希望能抛砖引玉,为研究者提供些许理论经验。关键词: 大数据  信息安全技术  数据挖掘。

大数据现状

在经济全球化日益加速的今天,互联网技术的不断优化和更新,企业的发展速度越来越快,商业模式也越来越多,尤其是近几年智能网络终端的增加、 大数据平台技术的广泛应用等,互联网产生的数据量呈爆炸式增长。在这一环境下,做好计算机信息安全工作很有必要,这不仅能够降低信息风险,而且还能提高数据信息的真实性。本文在掌握信息在大数据环境下特点的基础上,总结了常见安全问题,最后重点探究了维护信息安全的相关技术,希望能抛砖引玉,为研究者提供些许理论经验。关键词: 大数据  信息安全技术  数据挖掘。

如图 1所示,大数据由原始数据、原始数据处理产生的数据、分布式计算产生的计算和大数据挖掘分析产生的数据共同组成。大数据背景下,数据信息海量传输,信息种类多样,并且信息传输速度不断加快。据国际互联网数据中心的统计,互联网内现有的数据量90%以上是近几年才产生的,而且每两年就会翻一番,互联网经济已经步入了大数据时代。 随着高新产业技术的不断发展,大数据越发成为我国社会与经济发展的重要因素,国家层面已将大数据的发展上升到战略高度,随着互联网络的发展,大数据将会更具开放性,这也为大数据的私密数据 泄露和敏感信息窃取等信息安全提出了更大的挑战。

图 1  大数据的数据构成

 

以前互联网上人们身份无法捕捉,完全采用数字化信息来表示,很难获取个人隐私。然后大数据时代:手机、社交网络等大数据来源可从时空,社会情境,习惯等多个维度对人进行锁定。隐私和安全,不再那么简单可靠。做好数据信息保密工作不仅是技术人员的职责,而且还是用户应用计算机传递信息的基本要求,然而大数据要想优化保密效果,一般借助计算机信息安全技术进行信息处理,具体体现在文字方面、图片方面、类型归纳方面、色彩处理方面等。由此可知,大数据环境下信息安全存在一定威胁,用户需要应用网络的过程中,既要提高自身安全意识。作为机构收集了大量数据,要做好相应安全防护工作,保证收集数据的安全。

 

 

大数据时代的信息安全技术

针对大数据信息安全保护,一般采用以下技术。

  1. 加密保护技术:保证数据的真实性,可逆性和无损性,加密方式可以根据数据类型和计算性能来进行选择。
  2. 文件访问控制技术

通过文件访问控制来限制呈现对数据的操作,在一定程度解决数据安全问题

  1. 匿名化保护技术:适用于各类数据和众多应用,算法通用性高,能保证发布数据的真实性,实现简单,如聚类、k-anonymity,l-diversity等,匿名化过程不可逆,本质上是损失数据精度和数据隐私的折中。
  2. 可信计算(Trusted computing)技术:通用于各类数据和众多应用,在计算和通信系统中广泛使用基于硬件安全模块(可信根)支持下的可信计算平台,以提高系统整体的安全性。

 

大数据信息安全设计思路

大数据信息安全解决方案需要充分考虑长远发展需求,统一规划、统一布局、统一设计、规范标准,并根据实际需要和资金情况,突出重点、分布实施,保证系统建设的完整性。在方案设计上应当遵循以下原则:

 

结语

大数据在现代社会经济生活中扮演了越来越重要的角色,但信息安全问题也随之而来。各行各业的信息安全人员都需要从当前数据安全面临的挑战出发,不断完善管理制度,积极研发探索能够发挥大数据优势的安全技术,加强数据保护关键技术的攻关,提升对数据流动的管控能力。

 

 

参考文献:

[1]魏锺.大数据环境下计算机信息安全技术研究[J].

[2]黄蕗.大数据时代的信息安全[J].

[3]于慧勇.大数据时代的信息安全风险与防护[J].

 

源链接

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