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大数据背景下的数据安全

2020/6/23    来源:工程管理前沿    作者:牟寅      
关键字:大数据  数据安全  
本文简述在大数据背景下,网络安全所存在的问题,并对问题进行分析,提出相关的解决措施,尽可能地提高计算机网络信息安全。

引言

    信息时代的来临代表着信息技术正在高速的发展,其已经被广泛的应用到人们生活的方方面面。大数据是信息时代背景下所产生的一种新的思维方式,通过大数据的应用,也为我国的经济提升、经济安全和社会稳定提供了充分的保障。我国的网络技术和信息技术已经得到了高速的研究和开发,但伴随而来的是逐渐升高的网络安全隐患。

1、大数据时代的概述

    大数据发展到现在,已经不是数据简单的数量庞大和形式多样了,它的范围越来越广泛,也正逐渐被各行各业所运用。大数据主要以海量数据、多样化的形式、高速度的运算等为主要特征,各行各业也是看到大数据的这些特征,根据企业的发展现状将其结合起来,从而推动企业和行业的发展。在大数据背景下,无论是移动设备,还是传感系统,又或者是互联网社会,都在不断的进行着数据库的建立和创新。随着数据的不断发展,其多样性也在不断的进行着扩大。非结构化也成为数据发展的一大显著特征,并逐渐占领主导地位。不仅如此,大数据背景下的数据利用分布式的运行体系,在云计算的基础上,通过集群方式对搜集到的信息和数据进行分析和处理,从而不断的提高数据传输的效率,同时,还会利用引擎等技术的发展,给数据和信息的分析和处理提供更加高效的加速器。大数据的发展速度如此之快,却仍然有着非常庞大的发展空间,能否将数据的价值最大化的利用成为了各行各业的竞争手段。

2、大数据下的网络安全存在几点问题

    2.1 信息内容安全分析

    通常影响数据内心安全有2种:①因为各种原因将信息内容泄露,进而导致信息没有机密性。②信息破坏,这种情况一般都是其他人或者软件进入信息内部将源文件信息销毁或篡改。信息泄露通常情况下是未经本人授权,他人非法盗取并将其利用,给本人造成一定的损失。虽然目前大多数网络信息内容都拥有识别保护系统,但是大数据保护机制并不完善,自身有一定的缺陷,很容易破坏其保护系统。再对信息进行盗取以及破坏,再加上许多用户对于隐私数据保密不严谨,没有对相关信息内容进行加密工作。使得信息很容易产生泄露,给用户带来较大的影响。通常产生这些原因是因为系统被破坏产生故障,一些病毒进入信息里将其破坏。使得内容被删或者篡改,破坏原来的结构,使得信息不完整。

    2.2 信息数据采集范围大,信息安全保护覆盖不足

    大数据背景下信息技术的广泛应用为经济、社会的发展提供了巨大的支持,经济生产、建设、社会管理方面的信息化程度也逐渐的升高,信息数据的收集和传输规模也越加庞大。其中不但包含了一些人们身份信息和金融交易、网络社交数据、地理定位信息等还包括了众多的商业机密以及重要的军事信息。这些信息内容非常的繁杂和巨大。通过对数据的实时搜集和交换处理甚至可以构成完整的生活状态和事件的发生过程。如此巨大的信息数据传输和汇集,必然会被一些不良分子加以利用进行一些违法活动,而面对着网络大量的数据交换和传输路径,信息的安全覆盖范围必然无法做到全面的保护,随之也就发生了网络安全隐患。

3、提高数据库安全保障体系的有效措施

    3.1 内部防护,确保数据安全

    首先,就要对数据库的系统进行全面的防护,定期的进行扫描和检测,检测系统是否存在漏洞,并及时的采取措施对漏洞进行处理,避免漏洞的出现给非法人员提供可乘之机。其次,还需要提高系统对病毒的防护能力,事实证明,大多数的入侵行为都是黑客通过漏洞进行的入侵,然后导致数据库中的信息丢失,甚至被窃取。因此,在选择系统的时候,就要将安全性、可靠性作为选择数据库系统的原则和基础。同时,要想提升数据库中文件的安全性,还可以为数据库中的文件进行加密设置,并设置访问权限,一般的用户是没有办法访问这些加密文件的,必须通过权限的认证或者是密码的验证才能够访问。而设置加密文件一般有内部加密和外部加密两种方式,需要根据数据库的实际情况选择加密方式。

    3.2 数据治理的环境

    在科技大幅度进步的情况下,在进行数据处理的过程中,需要充分利用和保护科学技术和文化因素,这些因素涉及到数据治理工作水平的提升。在进行数据处理工作的时候,需要树立大数据的治理意识,充分考虑数据处理的技术和文化氛围,数据处理的文化氛围、技术氛围就是数据治理的外部环境因素。在开展数据处理工作的同时,也需要加强数据处理工作的基础设施建设,选用科学的技术手段提升数据治理的高效性和安全性,提升数据处理的安全保护程度,将数据治理的内部环境梳理好,建立良好的数据处理内部环境。

    3.3 数据加密

    数据加密是自古以来就有的技术,如在古代就有矾书、冰心笺等方式对信息加密,而在大数据网络安全的背景下,更加完善的各类加密技术能更好地适应当今网络信息安全的需求。当今对数据的加密技术主要分为两类,对称加密技术和非对称加密技术。对称加密技术使用同样的密钥进行加密和解密,因为加解密的密钥相同,所以其运行速度是最快的,其缺点就是密钥相同,管理和传送密钥是一个难题,其安全性低于非对称加密技术,典型的对称加密算法有DES。非对称加密技术与对称加密技术的不同之处在于其加密和解密使用的是不同密钥,公钥公开,私钥掌握在使用者手中,因此其安全性要高于对称加密技术,相对于对称加密技术其缺点在于时间过长,而且加密的数据较少,典型的非对称加密算法有RSA、ECC等。

    3.4 数据备份,避免数据丢失

    对数据进行备份也是一种比较稳妥的安全措施,大量的事实证明,即使对数据库系统采取了全方位的保护措施,却无法保证数据库在运行过程中不会出现故障,而一旦出现故障,数据和信息的丢失就会降低工作效率。因此,对数据进行备份能够确保在系统出现故障而导致数据丢失时,还能够利用备份数据,降低损失。数据备份的方法主要有三个,一个是普通的数据备份方法,就是将数据和信息备份到另一个设备上,这种数据备份的有点是可以通过内网进行数据的传递,而且传播速度还比较快,操作起来也比较简单,但是也存在一定的缺点,如果发生安全故障,备份数据也会受到损失,并且无法恢复。第二种是异地数据备份,将数据和信息备份到异地的设备上,这种数据备份的方法安全性比较高,数据也可以得到恢复,但是对网络有着比较高的要求,成本也比较高。第三种是节点储存法,顾名思义就是将需要存储的数据和信息分成多个节点进行储存,每个节点上都是一个独立的存储单位,如果一个节点出现错误,系统就可以自行完成切换,从而对数据进行恢复,最大化的减小损失。

结束语

    在大数据时代下,网络信息安全较为重要,不容小事。它自身涉及的范围相对比较广泛,影响较大。有效利用信息资源能够提高生活质量与工作效率,同时也要做好网络安全防护措施。

责任编辑:程玥
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