网络安全分析中的大数据应用

网络安全分析中的大数据应用

孙梦遥1  陈孝文2

 郑州轻工业大学 河南省郑州市 450001 北方自动控制技术研究所 山西省太原市 030006

摘要：随着信息技术的快速发展，大数据技术在日常生活中得到了广泛的应用，从一定程度上提高了人们的工作效率。但信息技术的应用也会导致计算机网络信息方面存在各种不同的安全问题，如病毒入侵、信息泄露等。而大数据技术的应用能够有效提高计算机网络信息安全，以此为用户提供良好的网络应用环境。基于此，文章对网络安全分析中的大数据技术的应用要点进行了研究，以供参考。

关键词：大数据；网络安全；应用分析

1大数据技术在网络安全分析中应用的意义

网络安全分析中应用大数据技术具有重要的实践意义，具体包括两方面。一方面，网络安全分析中应用大数据技术能强化信息传播的稳定性，降低网络数据搜索异常的频率，在高效处理信息数据内容的基础上，提高数据采集和处理的效率，维护多元化应用控制的水平。另一方面，网络安全分析中应用大数据技术能建立多维度管理模式，利用不同分析角度全面评估网络安全情况，并提出相应的管理建议，在降低网络维护成本支出的同时优化复杂信息处理的时效性，更好地提高项目的经济效益。

2大数据环境下计算机信息安全的关键技术

2.1大数据存储技术

想要保障计算机网络信息的安全，可以通过对计算机网络信息的传输以及存储等方面进行加密处理。而大数据存储技术的应用实现了对网络信息的安全保障，并且还为计算机网络环境当中的数据信息存储作业的稳定、安全开展提供相应的保障。传统数据存储作业与大数据存储两者对比分析，存在较大的差异性，如大数据技术拥有较强的实时性和非结构化。在随着信息技术的升级和转型过程中，大数据存储技术的应用强化了计算机网络信息存储的安全。同时，在大数据存储作业中还离不开数据备份技术的支持。因此，为了能够有效防止计算机网络信息存储受到网络病毒或者木马的攻击，导致计算机网络存储的数据资料丢失，这时可以选择利用计算机备份功能将其存储到数据备份服务器当中。如此，可以有效降低计算机网络信息数据的丢失概率，实现对数据信息的备份。

2.2云计算技术

在大数据安全领域，云计算技术可以提供可扩展的存储资源和计算资源，以满足大数据处理和分析的需求。企业和组织可以将大数据存储在云平台上，通过云计算提供的弹性存储和计算能力，高效处理和分析数据。同时，云计算平台还提供了安全的数据管理和访问控制机制。通过身份验证、访问权限控制和数据加密等技术，云计算平台可以保障大数据的机密性和完整性。云平台的备份和容灾机制能够提供数据的可靠性和可恢复性，保障大数据的安全性。云计算技术可以通过虚拟化和隔离等技术，将不同用户的数据和计算资源进行隔离，提供多租户环境下的数据安全。通过资源隔离和安全措施，云计算平台可以防止恶意用户或未授权用户获取和篡改数据，确保大数据的安全性和隐私保护。

3大数据技术在网络安全防护中的应用研究

3.1搭建防火墙

在大数据技术应用中，搭建完善的防火墙是保护计算机信息安全的重要措施。作为网络边界的第一道防线，防火墙能够监控和控制网络流量，以阻止未经授权的访问和恶意攻击。为了确保大数据系统的安全，防火墙可以采取以下安全策略。（1）访问控制是防火墙的核心功能之一，通过配置访问控制列表（ACL），防火墙可以限制外部网络与内部大数据系统之间的通信，只允许授权的网络和用户访问大数据系统，有效地防止未经授权的访问和潜在的攻击。（2）防火墙可以实施应用层过滤检测和阻止恶意软件、病毒和未经授权的应用程序。通过深度包检测和协议分析，防火墙能够识别和阻止潜在的威胁，有效保护大数据系统免受恶意攻击的影响。这种精细的过滤机制可以防止恶意代码和未经授权的应用程序对系统造成损害。（3）防火墙还可以支持虚拟专用网络（VPN）隧道，通过加密远程用户和分支机构之间的通信，确保数据在传输过程中的机密性和完整性。通过建立安全的VPN连接，防火墙能够有效地防止数据被窃取或篡改。这种加密的通信通道为远程访问大数据系统的用户提供了更高的安全性。通过搭建完善的防火墙，大数据系统能够在网络边界处建立起强大的安全防护，保护敏感数据和重要信息。访问控制、应用层过滤和VPN隧道等安全策略的综合应用，能够有效地减少未经授权的访问和恶意攻击，提高大数据系统的安全性和稳定性。因此，在大数据技术应用中，搭建完善的防火墙是确保计算机信息安全的重要一环。

3.2建立网络防御系统

建立完善的网络防御系统需要综合多种安全措施，并不断演进以适应不断变化的网络威胁环境。（1）全面的日志记录和监控。网络防御系统应该具备全面的日志记录和监控功能，以便管理员能够追踪和分析网络活动。日志记录可以帮助识别潜在的入侵行为并提供证据，以便进行调查和响应。（2）安全事件响应和应急计划。建立健全的安全事件响应和应急计划是网络防御的重要组成部分。计划应该明确规定团队成员的职责和行动步骤，以便在发生安全事件时能够快速响应并采取适当的措施。（3）定期漏洞扫描和安全评估。定期进行漏洞扫描和安全评估是确保网络防御系统持续有效的关键步骤。通过使用漏洞扫描工具和进行渗透测试，可以发现系统中的潜在弱点，并采取相应的修复措施。（4）安全策略和访问控制。制定明确的安全策略和访问控制机制对于保护大数据系统安全至关重要。安全策略应包括密码策略、用户权限管理、网络隔离等方面的规定，确保只有授权用户能够访问系统，并限制恶意行为发生的可能性。（5）持续提升员工培训力度和安全意识。网络安全是一个持续的过程，需要全体员工的参与。定期进行员工培训和意识提升活动，包括网络安全的最佳实践教育和风险认知教育，降低人为错误和社会工程攻击的风险。（6）多层次的防御措施。网络防御系统应该采用多层次的防御措施，增加攻击者入侵的难度。包括使用防火墙、反病毒软件、入侵检测和预防系统等。每个层次的防御应该相互补充，形成一个整体的环环相扣的安全防护体系。（7）定期备份重要数据，并制定灾难恢复计划，以便在发生数据丢失或系统宕机等情况下能够快速恢复。备份数据应存储在安全的位置，并定期测试恢复过程，以确保数据的完整性和可用性。通过上述方法，建立一个强大的网络防御系统，提供全面的网络安全保护。这样的系统不仅能够及时检测和阻止安全威胁，还能够降低攻击的风险，保护大数据系统的机密性、完整性和可用性。然而，需要注意的是，网络安全是一个不断演化的领域，因此，定期评估和更新网络防御系统至关重要，以适应新出现的威胁和安全挑战。

结语

综上所述，信息化背景下，大数据处理技术在计算机网络信息安全方面拥有广阔的应用前景和价值。同时大数据技术的应用还为计算机网络信息安全维护和网络环境构建等提供了相应的保障，并进一步推动计算机网络信息安全向智能化、多元化方向发展，从而使得大数据技术的优势得到充分的发挥，实现对计算机网络信息安全的管理和处理，并且能够实现对计算机网络信息方面存在的安全风险问题进行精准的预判，以提升网络安全性。

参考文献

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