大数据技术在计算机信息安全中的应用

大数据技术在计算机信息安全中的应用

叶赓，林思辰,林新

单位：国网福建省电力有限公司信息通信分公司  单位：福建省亿力信息技术有限公司

摘要：大数据技术建立在各个互相流通的资源库之上，能够大范围内及时性地为人们梳理出需要的信息资料，丰富生活方式，提高工作效率。但是，信息技术的应用随着互联网的链接，运行过程需要保持平稳状态，这对外界环境提出了一定的要求。不可控因素会对计算机本身、使用者信息安全造成严重的影响。基于此，本篇文章对大数据技术在计算机信息安全中的应用进行研究，以供参考。

关键词：大数据，计算机网络，信息安全，防御系统。

引言

信息技术在计算机网络信息安全中的应用，可以有效改善人们的工作方式。如大数据技术在各个领域中的应用，为计算机网络信息安全工作提供重要技术支撑。同时，大数据技术的应用通过结合各方面数据信息，实现了对事物的精准处理分析和发展趋势的预测，极大程度上改变了传统冗余繁琐的计算机网络信息处理方法，使得人们的工作效率得到提高。因此，如何加大对大数据技术在计算机网络信息安全处理方面的研究，成为当前所关注的热点。

1大数据技术的特点

大数据技术是一种信息处理技术，在完整的程序中分为数据采集、信息预处理、数据存储、数据分析五个主要模块，各模块之间互相独立，又息息相关。将大数据技术结合实际情况深入运用到计算机中去，能够有效地保障计算机信息数据的安全，进而在实践探索中促进大数据技术的进步。在互联网时代，计算机已经成为主要的社会工作及生产工具，与众多企业和个人的重要数据联系紧密，信息技术已经走进人们的生产、生活中，让人们在短时间内获得丰富、有趣的网络信息，逐渐形成多元化、有序化和便捷化的计算机信息传递环境。因此，维护计算机信息安全对于社会的稳定运转显得至关重要，运用大数据技术维护计算机信息安全已经是当前刻不容缓的研究课题。提高大数据技术在计算机信息安全中的应用分析，能够有效提升安全审计技术。在普遍情况下，在计算机信息安全维护中积极结合大数据技术，能够在保障信息传播效率的同时，避免关键信息的窃取与泄露，优化提升计算机的信息安全体系，改善储存空间的信息保存质量，避免个人遭到信息泄露的网络威胁。

2计算机网络信息安全处理过程中存在的问题

2.1软件漏洞

计算机网络技术应用过程中，由于系统软件开发人员专业能力的不足和设计能力差等方面的问题，很容易导致计算机网络系统软件出现漏洞。这就为不法分子对计算机网络系统的攻击提供便利，通过软件漏洞对计算机中所保存的网络信息进行盗取，并实施非法活动。

2.2计算机网络病毒入侵

信息技术在计算机网络中的不断应用，虽然为用户提供更多的便利，但是也逐渐使得计算机网络信息安全方面存在的如病毒、木马、用户信息泄露等问题暴露出来。其中，从计算机网络病毒方面分析，网络病毒的存在能够实现对计算机保存的内部信息进行窃取，并且还使得计算机的稳定运行受到一定程度的影响，严重时可能会导致计算机系统崩溃，从而影响计算机用户的个人信息安全。而计算机网络中存在的网络病毒和木马等具有很强的隐藏性，一般不会被用户轻易发现或察觉到。直到计算机网络系统的安全系统水平降到较低的情况下，才会被网络木马病毒乘虚而入，从而对计算机系统的安全造成严重的影响。

3大数据技术在计算机信息安全中的应用

3.1云计算技术在计算机信息安全中的应用

云计算技术是一种分布式计算方法，能够通过固定手段将信息数据处理的流程单元化，利用各个分化的处理程序提高数据处理的准确性和效率性，能够为用户快速全面提供信息需求。云计算技术通过建立程序进行智能分类，方便用户搜索提炼。云计算技术能够直接为用户提供信息需求，不需要计算机针对信息数据进行专业的软件安装和程序下载，可以为用户严格控制处理开支，为企业和个人带来安全效益和经济收益，是用户高度利用大数据技术的结果。云计算技术可以依靠系统进行自动化智能化运转，再结合相关技术软件创建一个高稳定性、高效率性的数据传输网络，升级计算机处理信息数据的方式，形成分析数据、处理信息、反馈信息的完整程序链。另外，云计算技术在数据处理时还具有详细全面流程，可以配合流程图为用户展示出系统全面的计算机处理过程，方便用户及时调整改进。在云计算安全高效的计算优点加持下，云计算技术的应用能够为用户提供更安全的网络服务，提高数据传输的隐秘性安全性。

3.2数据挖掘与存储技术

大数据技术时代,更加强调的是对数据的分析、处理以及应用,而数据分析、处理及运用的前提是有大量、充足的数据作为资源支持。于是,数据挖掘与存储技术就成为重中之重。数据的挖掘具有特定的指向性,如以计算机信息安全领域内所需要的数据信息为例,那么数据挖掘就应与计算机信息安全相关联,挖掘的信息包括但不限于某些特定主体的计算机系统遭受网络攻击的情况、一些容易对计算机信息系统造成安全威胁的病毒情况等,对这些信息进行挖掘,才能够为提高计算机系统的安全和稳定性提供数据支撑,有效提升计算机信息安全性。数据的存储具有庞大性,无论是通过爬虫软件实现的对特定信息的收集,还是通过深度挖掘获得的珍稀数据资源,最终都要汇总于存储服务器之中,否则就不能实现全面的数据处理与分析。大数据时代的数据存储是通过建立或者租借数据中心来实现的,如百度公司提供的百度云、阿里集团提供的阿里云,都是方便用户存储所收集到的海量数据信息。但是,计算机信息安全领域内,数据的存储不偏向使用公共服务器,公共服务器的开放性与共享性,容易造成数据的泄露,不利于实现对计算机信息安全的维护。

3.3应用于信息采集与加工

可以通过大数据技术进行信息采集系统与信息处理系统的搭建。由于利用大数据技术搭建而成的系统所建立的数据模型具有超出一般数据模型的时效性,可以更快地针对网上的各类信息内容进行采集与处理。一般来说,通过大数据信息处理技术与采集技术建立的数据模型可以分为两大类。第一类是数据流处理模型；第二类是批量数据处理模型。流数据模型能够针对数据处理技术体系结构进行有效调整,经过调整后的结构能够使得信息的筛选与采集过程变得更加科学与合理,确保经过采集与筛选之后的数据都能够得到相应的处理。

3.2高校网络数据查询应用

大数据技术在高校网络安全分析中能为数据查询工作提高效率及准确性。从大数据技术本身来说,其能以强大的分析和处理能力,在信息数据查询方面更具有高效性和精准性。在高校的具体应用中,大数据技术能够对检索信息进行实时高频的更新,并把这些查询的信息高效地分发到不同的节点,再通过这些节点对查询信息进行判断,从而高效地检索出老师、学生等真正需要的信息数据。

结束语

大数据技术在数据信息的处理过程中得到了广泛的应用。将大数据技术应用于数据的采集过程,能够显著提高数据的采集速度；将大数据技术应用于虚拟资源调度能够使得数据处理更具针对性；将大数据技术应用于数据信息挖掘,则可以提高数据的准确性与精确度；将大数据技术应用于数据信息的安全保障,能够降低数据处理过程中的安全风险；将大数据技术应用于数据处理结果的呈现,则可以使得数据结果更加直观。总之,大数据技术的应用使得数据处理更加科学与高效。

参考文献

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