大数据环境下计算机网络安全技术优化策略

大数据环境下计算机网络安全技术优化策略

梁鹏程

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摘要：现阶段，我国科技迅速发展，大数据环境下计算机网络安全是指通过采用各种技术和管理措施，保障数据的机密性、完整性、可用性和可控性。它涉及计算机硬件、软件和数据等各个方面的安全。在大数据时代，数据量巨大且种类繁多，因此网络安全问题也变得更加复杂和严峻。黑客攻击、病毒传播、网络犯罪等问题不断出现，给企业和个人带来巨大的损失。保障计算机网络安全已成为大数据环境下必须解决的重要问题之一。因此，深入研究大数据环境下计算机网络安全技术是具有现实意义的。

关键词：大数据环境；计算机网络；安全技术；优化策略

引言

计算机网络技术在社会生活方方面面中得到了广泛性的应用，不仅融入了传统行业之中，还对人们的生活产生了深刻的影响，推动了社会的进步与发展。互联网技术的应用及普及，大数据、云计算等技术实现迅速发展，为进一步推动生产力提供了助力。然而，大数据环境之下，计算机网络信息面临着诸多的安全隐患，成为困扰人们的难题之一。由于计算机网络信息安全直接关系到用户的利益，关系到行业的健康发展，所以当前必须将计算机网络信息安全重视起来。

1大数据与网络安全的关系

1.1大数据的定义和特点

大数据是指规模庞大、多样化、高速增长的数据集合，其中包含着有价值的信息和洞察力。它的特点主要体现在3个方面：首先，大数据的规模巨大，超出了传统数据库和数据处理工具的处理能力，需要使用新的技术和工具来进行处理和分析；其次，大数据具有多样性，包括结构化、非结构化和半结构化特点。这种多样性增加了数据处理和分析的复杂性；最后，大数据的处理速度快，要求具备高效的实时性能，能够快速处理大量产生的数据。

1.2网络安全的重要性和挑战

网络安全是指保护网络系统、数据和通信免受恶意攻击、未经授权的访问和损害的一系列措施和实践。随着网络的普及和人们对网络依赖程度的增加，网络安全问题变得越发重要。网络安全面临着多方面的挑战。首先，网络攻击的复杂性不断增加，恶意攻击者采用新的技术和手段进行攻击，使得及时识别和阻止攻击变得困难。其次，网络环境的不确定性也在增加，网络安全的威胁来源广泛，攻击形式复杂多样，包括黑客入侵、病毒感染、恶意软件攻击等。最后，随着数据的大规模采集和存储，个人隐私和数据保护成为重要问题，同时法律法规对数据使用和共享也提出了更高的要求，对处理和分析大数据时的合规性提出了挑战。

2大数据环境中计算机网络安全存在的问题

2.1网络病毒

在大数据环境中，计算机网络安全面临着网络病毒的威胁。网络病毒具有自我复制、传染性以及毁灭性等特点，会导致计算机系统被破坏。例如，木马病毒是用户在上网过程中最难防备的病毒之一，经常出现在网络开放终端中，影响计算机数据的安全性。

2.2黑客攻击

大数据环境下所积累的数据涉及用户的隐私信息，例如电子邮件、银行账户和社交媒体账户等。这些数据遭到黑客攻击或泄露，会使用户的隐私受到极大的侵犯。黑客可以通过网络攻击修改、篡改和冒充大数据中的信息，从而对网络安全造成影响，例如冒充用户身份进行转账、修改传感器数据等。黑客可以通过网络攻击获取用户的密码和身份信息。

2.3安全管理风险

大数据环境下的安全管理难度较大。如果安全管理制度不健全或执行不严格，可能会导致安全漏洞的产生，给黑客提供可乘之机。大数据环境下需要进行身份认证和授权访问控制，但这些机制可能存在漏洞，导致未经授权的用户获取敏感信息或进行恶意操作，从而造成安全问题。

3大数据时代计算机网络安全防范措施

3.1计算机网络入侵检测与防御技术

在大数据时代，面对日益增多和复杂的网络威胁，采取有效的入侵检测与防御对策是保护计算机网络安全的关键，计算机网络入侵检测与防御技术主要包括以下几个方面：（1）入侵检测系统（IDS）：入侵检测系统能够实时监测和检测网络中的入侵行为。通过分析流量、事件和日志等数据，监测网络中的异常行为和潜在威胁，及时发现并阻止攻击。（2）防火墙：防火墙是计算机网络防御的第一道防线，能够设置过滤规则、监控网络流量和检测异常行为等，阻止未经授权的访问和攻击，保护计算机网络的安全性。（3）蜜罐（Honeypot）：蜜罐是一种特殊设立的虚拟环境，用于吸引攻击者的注意并追踪他们的行为。通过部署蜜罐系统，可以发现潜在的攻击威胁、了解攻击手段和策略，从而提高网络的防御能力。（4）安全审计与日志监控：安全审计与日志监控技术能够记录和分析网络中的事件和日志信息，及时发现异常行为和安全事件，帮助快速响应和调查安全事件。（5）加密与权限控制：加密技术可以保护数据在传输和存储过程中的安全性，权限控制技术确保只有授权用户可以访问和使用特定资源，以提高网络的安全性和保护数据的机密性。

3.2身份识别技术

大数据时代下，网络信息的安全性受到了挑战，此时有必要结合实际需求，选用科学的方法对计算机网络信息安全进行维护。由于现阶段影响计算机网络信息安全的因素比较多，这就需要按照情况，合理选择安全防范措施。

目前，身份识别验证技术作为一种有效的网络信息维护技术，通过对用户的身份进行验证的方式来实现信息安全维护目的。从身份识别技术来看，其有两种技术类型，（1）生物识别认证技术，（2）密码识别认证技术。

生物识别认证技术有两种应用形式，（1）面部识别，（2）指纹识别，在进行身份识别的时候，需要对用户面部信息或者指纹信息进行识别，并以此作为验证信息。后者则是通过设置密码的方式来实现安全防护。从生物识别技术来看，以录入客户生物特征的方式，上传到计算机网络识别系统之中，作为识别验证依据，用户登录的时候，会自动识别；而密码验证，则是用户在第一次登录网站的时候，通过建立自己的账号，设置相应的登录密码，为后续登录提供验证方式。因为用户生物特征信息独一无二，难以复制，所以有着很大的安全系数，可以实现对计算机网络信息的安全维护。

3.3计算机网络安全事件响应与处置技术

在大数据时代，由于网络规模庞大、信息流量巨大、攻击手段复杂多变，安全事件响应与处置技术面临更多的挑战。通过实时监控，可以及时发现异常并迅速做出反应。可以利用入侵检测系统（IDS）等技术来监控网络流量，识别潜在的安全威胁。当检测到异常行为时，系统应该能够立即产生报警，通知相关人员进行进一步的调查和处置。事件响应流程包括预案制定、事件确认、信息收集、分析判断、应急响应和后续处置等环节。预案制定是制定应对不同安全事件的具体操作步骤和责任分工，以确保各个环节的协调和高效运行。事件确认和信息收集是对安全事件进行初步确认和收集事件相关数据的过程。分析判断是分析事件的性质、影响范围和紧急程度，并做出相应的决策和调度。应急响应是针对特定安全事件采取紧急措施的过程，如封锁受感染主机、恢复关键系统等。后续处置是对事件的彻底排查和系统修复，同时还应该进行安全事件的事后总结和学习，以完善安全防护体系。

结语

大数据背景下，计算机信息技术在网络安全中发挥着重要的作用。具体而言，大数据技术可以在威胁情报分析中提供更全面和及时的情报支持，通过异常检测和行为分析提供更准确的安全防护，实现实时监测和响应网络事件，加强身份和访问管理，以及改进漏洞管理和漏洞扫描。这些应用研究表明，大数据技术在网络安全中具有广阔的应用前景。

参考文献

[1]张璐明.大数据时代计算机网络信息安全及防护策略分析[J].网络安全技术与应用,2021(03):153-155.

[2]于柯实.探讨大数据时代计算机网络信息安全及防护策略研究[J].信息系统工程,2023(09):130-133.

[3]张俊玲.大数据时代计算机网络信息安全与防护措施研究[J].信息技术与信息化,2019(04):130-132.