《大数据时代信息安全防御技术现状与发展趋势》
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摘 要 随着信息技术的发展,计算机行业也实现了创新发展,迎来机遇的同时也面临了一些挑战,信息安全成为人们关注的重点.自从进入信息化时代,智能化已经占据了人们的生产生活,信息安全尤为重要,面临各种攻击,必须要提高安全防御技术.基于此,本文就信息安全防御技术展开研究,首先阐述了大数据时代信息安全发展特征,其次对安全防御技术现状进行分析,最后研究了其发展趋势,希望能够为大数据信息安全保障起到参考作用.
关键词 大数据时代;信息安全防御技术;发展趋势
移动通信、光纤网络以及云计算等技术水平的提高,互联网承载的软件和资源增多,由此进入大数据时代.利用计算机开发的软件逐渐增多,覆盖范围也越来越广,各种智能工具的出现不仅便利了人们的生活和学习,同时也为人们的工作提供了便利.但是,信息时代下,网络给面临了很多攻击,对人们的应用软件安全造成破坏,对人们产生了较大的威胁.因此,大数据时代,不仅需要提高互联网的应用水平,同时还需要提高其安全防御水平.
1 大数据时代信息安全发展特征
1.1 全球数据信息化
当前,全球化数据资源逐渐增多,在互联网技术的指导下不断创新,信息资源实现了初步共享,互联网实现了全球化发展.根据调查得知,中国互联网用户中,在线用户量超过了8亿,且随着移动互联网的发展,在线用户数量逐年递增.此外,随着互联网用户的增加,信息安全威胁性也随之增加,大数据信息资源通过互联网传播,在一定程度上加剧了信息安全的威胁性[1].
1.2 信息资源公开化
大数据信息资源的迅速发展使得有些资源被开放,资源的开放程度对时展起到了一定促进作用,但是若是无法合理使用这些资源就会出现信息资源泛滥,用户数据安全无法保障的现象.信息数据管理形式十分严峻,大数据信息资源实现网络化管理,使得大量信息呈现分散状态,无法进行综合管理[2].同时,由于数据资源开放,有些不法分子会通过计算机技术窃取资源,出现网络犯罪,对社会和个人都造成了不良的影响.
1.3 信息安全广泛化
大數据时代下,全球化程度日渐加深,信息资源与各行各业之间的联系越发深入,对相关行业的发展起到了促进作用.信息数据应用范围比较广,在一定程度上推动了大数据时代下时展格局的变化,受到大数据技术的影响,电子商务以及新兴商业渠道得到了发展,这就导致了信息安全领域涉及扩大,安全防御工作难度增加.
2 大数据时代信息安全防御技术现状
2.1 防火墙
在信息安全防御技术中,防火墙属于被动防御技术,应用比较广泛,类型也比较多,例如应用层防火墙、网络层防火墙等.防火墙主要在TCP或IP通信协议堆栈的传输层中部署,其是IP数据过滤器,凭借着枚举方法对数据包内容进行深入的分析,根据既定规则来操作封包工作,严禁违规数据协议入侵网络,防止网络数据传输及其内容被中断破坏.网络城防火墙,能够对内容进行分析,例如Ip数据包源位置、目的地、源端口号等,通过过滤分析字段查看非法攻击的来源方[3].网络城防火墙中的协议规则在制定完成后不可随意更改,却在面对网络攻击时,若是无法及时修改规则,会大大增加被病毒攻击的概率.
2.2 杀毒软件
移动网络在运行时可能会被病毒入侵,为了保护系统数据信息,就需要安装杀毒软件,通过杀毒软件对病毒和木马等攻击进行查杀.现阶段,我们常用的杀毒软件有360安全卫士、卡巴斯基、安全管家等.
2.3 Web安全服务
Web安全服务能够确保通信加工安全,当前普遍使用的Web安全服务一般是本身具备的安全协议,通过安全协议起到安全防御作用.Web安全服务的操作类似于防火墙操作,能够对HTTP协议或是HTML5协议展开分析,对数据包地址、内容及其目的地地址等进行全面的扫描,并依据既定规则对其中的非法数据进行检查,一旦发现非法数据要及时阻止其继续访问,防止非法数据在系统中泛滥[4].
3 大数据时代信息安全防御技术发展趋势
3.1 机器学习技术的引入
机器学习是一种先进的计算机技术,其凭借bp神经网络,支持向量机等对数据包内容进行深入的分析,学习和对比目前的病毒基因库以及木马库相关特征,对其中的危险基因进行识别,将分析的结果及时传输到杀毒软件中.机器学习也能够评价系统安全风险级别,不同的风险级别对应的防御工具不同,实现动态的防御,使杀毒服务器无法在负载情况下起到防御的作用,实现主动防御.
3.2 主动式思想的引入
大数据时代下,主动防御需要建立集数据采集、安全评估、安全风险分析、安全防御等多个功能为一体的系统,之后再各功能中加入P2P网络、共识机制、深度*滤以及非对称加密等技术,以提高信息安全判断和病毒识别的水平,确保信息安全.
3.3 安全分析技术的引入
近年来,信息安全技术中也应用了大数据分析技术,有所形成了大数据安全分析,为安全防御提供了新的思路,将事中防御和事前防御协同起来建立了安全防御系统[5].利用大数据安全分析技术可以解决安全信息的存储收集等工作,并根据其机器学习和数据挖掘算法这两个技术对信息安全态势更加了解,并能够弹性灵活的应对各种新的攻击,为企业的信息保护提供了帮助.
4 结束语
大数据技术的发展为人们的信息安全工作带来机遇的同时也面临了一些挑战,尽管其对信息数据资源的安全性产生了一定的威胁,但是,新技术的发展也使得信息安全防御技术实现了升级创新,应用大数据技术完善信息安全技术,建立更加安全的信息传输环境,提高信息安全防御水平,使大数据时代信息安全防御实现持续发展.
参考文献
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[2] 刘志杰.浅谈大数据时代下计算机网络信息安全现状及对策[J].电脑知识与技术,2017,13（21）：10-11.
[3] 陈韵.大数据时代的信息安全问题及对策研究[J].电子技术与软件工程,2015,22（23）：212-213.
[4] 宋璐彤,于菲菲,郑园娜.大数据时代个人隐私信息共享的安全防范研究[J].产业与科技论坛,2019,18（4）：209-210.
[5] 孙寒冰.大数据时代下校园网数据信息安全防范策略研究[J].电脑迷,2018,16（28）：118-120.
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信息和大数据引用文献:
[1] 信息和大数据毕业论文范文 关于信息和大数据方面毕业论文格式范文5000字
[2] 信息和大数据硕士毕业论文范文 关于信息和大数据相关硕士论文范文2万字
[3] 地理信息和大数据自考毕业论文范文 地理信息和大数据方面毕业论文提纲范文5000字
