论网络大数据时代的信息隐密安全性

2017-03-29 04:24苗泽鹏
赤峰学院学报·自然科学版 2017年23期
关键词:黑客时代用户

苗泽鹏

(天津工业大学,天津 300143)

论网络大数据时代的信息隐密安全性

苗泽鹏

(天津工业大学,天津 300143)

随着网络通信技术的发展,当前社会已经进入大数据时代.人们加强了对大数据的研究,并不断将研究成果应用于生活生产的诸多方面,从而改变生活生产方式.网络大数据应用盛行的同时,用户在信息传播与分享过程中所面临的安全风险正日趋严重.本文首先阐述大数据相关理论,对其类别特征、运用意图、主要处理阶段进行了探讨,描绘互联网与大数据的融合发展,分析了网络大数据时代的安全威胁,并提出了信息安全保护建议.

互联网;大数据;信息隐密;安全性

科学技术的不断创新使得社会的发展日新月异.现阶段,各种网络技术的诞生和推广正推动着社会民众的生产生活方式、行为活动理念等发生重大的变化.在互联网技术基础上,人们开发出大数据信息运行模式.数据大爆发式的增长迅速提升了信息传播与共享的质量与效率,当前的时代赫然已进入网络大数据时代.据不完全统计,全球每秒有超过200万的网络用户在点击使用Google搜索引擎,中国的百度搜索也拥有日均超过5000万的访问量.脸书网络这样的大型社区网络服务网站的日均共享信息超过40亿.这些都只是大数据时代下的一处缩影.实际生活中,金融、科研、医疗卫生等众多行业,正借助大数据的强大功能完成数据处理,2015年的全球信息总量已经达到8ZB数量级.当然,民众不应单纯对大数据保持盲目的乐观,在新技术应用过程中同样存在诸多的安全隐患,很多因大数据导致的信息安全问题时有发生,使得探讨网络大数据时代的信息隐密性与安全性变得刻不容缓.

1 大数据理论综述

1.1 大数据的成型类别

目前,民众对大数据的概念已有所认知,即指代众多内容庞大且复杂的数据集合,无法用常规的数据库管理工具进行规模化数据分析与处理应用.大数据具有显著的特征:规模化、多样化以及高速性.从成型来源不同将大数据分成三大类:一是来源于人的数据.二是来源于机器设备的数据.三是来源于具体事物或目标对象的数据[1].

1.2 大数据的运用意图

行业不同,大数据用途就会千差万别.总体上,用户运用大数据可以实现几方面的意图:一是提升认知,合理预测.大数据的运行能够加强人们对不同数据信息的分析,数据是原始的真实信息,最直接地反映事物发展规律与本质面貌,从而得到来自不同领域的交叉知识.用户在掌握这些知识后,能够更加准确地进行预测研究.用户可以登录网站服务器观看日志,通过必要的IP地址掌握各种信息的来源,针对性地预测不同信息未来发展的趋势.如谷歌公司的Google Flu Trends网站可预测全球流感发生、推特客户端可预测股票行情等.二是挖掘特征,突出个性化.个体在表现群体特征的同时常表现出个性化特征,这些特征足以体现群体的特殊性.大数据时代,众多企业面对越来越多的客户群体,经过长期的数据分析,建立更加有效的客户行为分析数据库,从而能够不断完善不同用户的个性化特征,指导企业更好地为客户提供服务.三是明辨是非,揭示真相.用户通过大数据的相关功能机制,意图让错误虚假信息显形,促进网络真实数据的传播.当前,很多社交点评类网站利用大数据进行虚假信息识别,积极过滤虚假评论,从而让用户可以浏览到真实的评论内容.众多电子邮件商也积极导入大数据分析技术完成垃圾邮件的甄别和过滤.

1.3 大数据的主要处理阶段

大数据的主要处理阶段可简单以数据采集、管理、分析、显示来表示.在采集阶段,用户需要从数据源中建立筛选机制,建立更加确切的数据范围.采集完成则进入预处理和管理阶段,此操作能够持续为后续的业务操作提供必要的数据集合[2].在管理阶段需要对不同的数据进行过滤,重点标识重复、近似或观点相悖的数据后完成消除,从而支持后续的数据分析.数据分析阶段是大数据应用的核心阶段.分析层次可列为计算架构、查询索引以及数据分析处理三类,大数据的解释目的在于支持用户加强对数据分析结果的应用.

2 互联网与大数据的融合发展

互联网技术从诞生到壮大,收获了不同时期的辉煌成就.现阶段,大数据技术在物联网、云计算等IT通信技术的发展中应运而生,高速增长的数据交换量让世界感受到了新的发展机遇与变革挑战.一时间,互联网与大数据的融合发展,让人们的生活工作、企业经营运作、学术拓展研究都产生了根本性变化.

互联网与大数据的融合,产生出大量以“人”“机”“物”活动为基础,并通过互联网完成数据共享的网络大数据.网络大数据的现实意义重大.首先,网络大数据能够进一步体现国家竞争力.国家通过构建大网络模式,不断拓展网络大数据的规模容量,加强对其中数据的分析、处理、管理、解释和应用,不断强化在网络空间的数字化主权.一旦无法精准有力地完成互联网大数据的融合,在国际相关产业竞争中容易失去先发制人的优势,也容易在网络空间留下一定的安全隐患.其次,网络大数据能够推动国家经济产业的智能化与信息化.数据流的成型,使得不同行业领域的思想、声音都实现了共融交汇.不懂得利用互联网大数据的经济发展是相对落后的.行业应主动掌握网络大数据中存在的共性化或个性化问题,针对性地开展改革治理,显示产业信息化的技术融合与高速增长.第三,网络大数据能够激励新兴产业的诞生和发展.互联网实现大数据融合后,将不断调整数据交互的复杂性,保持数据高速增长的同时,也能够更好地体现其中的积极作用.帮助各行业凝聚优势力量,创新出以数据服务、数据化改造为主的战略产业,提升行业生产力.第四,网络大数据能够优化学术研究的方法论与实践论.大数据时代的科研思想与科研方法正在完成自我更新.科学工作者们通过大数据思想构建新的科研模式,加强对数据的分析和信息挖掘,从而创新出不同于科学实验、理论完善、模拟计算的数据挖掘系统性方法[3].

随着互联网技术与大数据技术的不断发展,人们看到了两者融合所产生的正面效应.但与此同时,人们也应该注意到两者融合所面临的安全威胁.

3 大数据面临的安全威胁

3.1 云技术的用户隐私泄露风险增大

现代云技术的发展,大数据功不可没,因数据在不同环境下都会存在,使得云技术成为无处不在的计算.巨大的发展让人们的生活不再存在信息孤岛,海量数据在不断整合中被挖掘利用.当然,海量数据背后也同样存在更大安全隐忧.大量的数据应用实践表明,大数据时代中数据高度集中导致了网络用户的个人隐私出现了更大意义上的泄漏风险.一些不法商人研发静默智能终端插件来窃取用户手机存储信息;网络公司的邮箱cookie存在收集用户隐私的情况;一些监控视频设备能够被他人修改弱口令后直接更改配置等等,这些现象的出现正说明用户隐私在大数据时代泄露的风险不断增大.

据国内互联网安全公司奇虎360公布的信息称:国内已有超近四成的网站存在漏洞,不少网络攻击借助网络漏洞导致大量网站信息遭遇泄漏风险.以在2014年采集的数据为例,360安全卫士全年共拦截网站漏洞攻击超过7.0亿次,较2013年增长约5倍,这一增长趋势不仅直接显示出360安全卫士拦截漏洞能力有所提高,而且可以反映出云技术用户隐私泄露风险显著增加.当360安全卫士运行出现异常时,则对云技术支持下的用户产生较大的威胁,不仅会造成信息丢失,更会造成黑客入侵,最终导致隐私泄露.因此,网络大数据时代的用户隐私泄露风险应成为全社会共同关注的重要话题,需要积极采取措施来应对.

3.2 网络数据遭受黑客危险攻击增多

当前,网络大数据在互联网中普遍可以通过不同途径被发现和利用.这些大数据的信息门类众多,用途各异,很多数据拥有特定的使用范围和复杂条件,因为成了网络黑客的重点攻击目标.黑客往往在互联网的开放环境中,对不同的数据进行漏洞检测,一旦发现存在暗门或漏洞就开始攻击.有些时候,数据的不断累积更新愈加激起攻击者的好奇心,因而导致更多的黑客行为出现,通过数据切口来获取数据.可以说,正是大数据存储空间的不断饱和,为黑客的攻击提供了大量的用武之地,让各种攻击更为简单:黑客很可能通过用户的微博信息掌握用户个人信息;黑客可以使用大数据自动攻击工具,将众多信息输入后进行大数据集中分析,快速确定某网站安全漏洞后进行攻击.正是因为对网络大数据的存在,普通人也可能成为对数据库不断进行信息发掘和数据整合的攻击黑客[4].例如,在2015年,美国一家知名电信运营商Carphone Warehouse就出现了被黑客攻击的现象,根据相关数据统计大约出现240万用户的信息被泄露,甚至还有部分用户加密信用卡等相关信息也发生了泄露,在网络广泛普及的当前,人们会将自身的各种信息保存在网络上,然而这一现状也加剧了黑客的攻击力度.在用户隐私泄露风险逐渐增加的基础上,遭受黑客危险攻击也日趋增多.

3.3 电子商务频繁化加重财产风险

大数据同样推动了电子商务的发展.现阶段,人们的生活节奏加快,很多金融活动或消费交易都在网络中完成,各种实时在线服务确实方便了用户,但同样带来了更多安全隐患.大数据时代中,金融、物流、制造商等不同企业已完成电子商务建设.传统用户服务尚且需要通过几方签订合同履行职责,但大数据模式中似乎这样的保护方式也失效了.用户总会使用智能手机完成购物、社交等活动,自身信息变得透明化.如在网络购物中,用户在下单、支付、物流等流程中都需要填写或确认个人信息.首先,用户使用互联网进行交易的过程中会填写自身的住址以及姓名;其次,用户在交易过程中通常会使用到线上交易的模式,因此用户会留下个人信用卡信息,这无疑在大数据信息库中留下了更多的数据,增加了被他人搜集和利用的风险,一旦出现个人信息的丢失和更改,就可能导致不同的财产风险出现,安全威胁增加.且当前云技术的用户隐私泄露风险增大、网络数据遭受黑客危险攻击增多,更容易导致用户信息安全受到威胁.

4 网络大数据时代的信息安全的保护建议

4.1 加大政府主导的律法监督步入新时期以来,我国在网络大数据背景下的个人隐私立法建设还有待加强.就当前的企业而言,主要从商业秘密角度开展信息保护,在其他方面仍然属于律法保护空白期.随着互联网时代企业大数据的积累和挖掘,政府势必要引起高度的重视,建立“数据就是国家财产”的宏观意识,强化政府主导来建立企业信息保护律法保障体系.规范企业服务器的设置要求,尽量强调企业服务器应在本国放置,提高数据安全.基于此,笔者建议应该不断出台如《电子商务法》等法律,加强企业、个人用户的数据应用规范.同时应坚持扩大《消费者权益保护法》中有关消费者的信息安全保障义务,并积极以司法解释或典型案例予以明示.企业在大数据时代还应该主动采用专业安全软件提高信息安全性,并且配置专业法律人员完善信息安全授权等制度建构.政府应该积极引入递进式惩罚赔偿机制处理网络数据的侵犯隐私权问题.只有扎实加快建设大数据时代的个人信息安全保护体系,才能从律法监督的角度提高信息安全.

4.2 提高大数据相关行业的规范自律

大数据正处于蓬勃发展的阶段,为数据流通行业带来了更加广阔的市场前景.当前众多法律条例尚不完善,想要有效提升信息隐秘安全性,行业自律显得尤为重要.网络大数据所形成的产业链常可分为大数据的形成、流通、应用等环节.其中的数据流通环节,属于整个大数据产业链的关键所在,也成为了加强用户数据隐私保护的重要对象.行业自律要求大家应该在数据交易中明确做到几点:首先是数据权属要明确,其次是数据定价模式应统一,便于数据资产评估,三是加强对数据安全问题的考虑,确保数据交易的严密性,四是明确数据交易的监管机构及职能,通过建立监管机构,为其布置特定的任务,使其更准确、快速的发现大数据交易过程中存在的问题,降低其风险性.2015年,国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》,强调了行业自律对建立大数据流通信任体系有着重要的意义.2016年4月,国内《数据流通行业自律公约》也标志着数据流通领域的行业自律共识已经形成,公平有序的大数据生态环境建成指日可待.

4.3 增强网络用户信息自主维护权限

网络用户在网络大数据时代中,应首先增强自身的防范意识,积极提升自己存储和处理的数据安全度,设置必要的权限来完成信息管理.基于此,相关行业应该为网络用户提供更专业的数据保护培训,通过为其讲授数据保护措施、日常使用网络时应该注意的现象、当出现访问异常等状况时需要采取的对策等,使用户更重视对自身信息的保护.在日常工作中必须落实网络信息安全,对于自己的上网终端,不使用来历不明的软件、U盘等载体.应不断检测并完善当前所在网络的网络协议缺陷,降低丢失密码的风险性.与网络层加设不同的安全保护层,如增加一次性登录密码、生物统计校验技术等.可在网络应用层,大胆运用复杂加密方式完成编码,提高自有信息的维护权限.当然,同样不可忽视大数据时代中安装防火墙、更新病毒库等传统方法的重要性.

4.4 加快大数据安全技术研发

近年来,大数据技术在数据收集、分析、处理和存储等不同环节都出现新的安全问题,因此应该积极加大对大数据的安全保障技术研发,确保足够的资金投入,从而在一定程度上提高我国大数据安全技术的水平.首先,相关行业需要可持续扩大现有大数据隐私安全保护的关键技术,如利用数据发布匿名保护技术、基于大数据的社交网络匿名模式、在数据载体中嵌入标识体的版权保护技术、数据来源追溯技术、访问控制技术等[5].其次,行业内部还需要做好大数据安全技术人才培训工作,增加安全技术研发力度,使其在相互交流、沟通的状态下,具有更强的研发主动性,在研究当前安全技术不足的基础上,完善漏洞修复、漏洞检测等相关安全技术,保证使用者使用的安全性.最后,在安全技术研发过程中,研发人员需要反复测试相关技术,保证其使用可靠性.除此以外,还应建立风险自调节的访问控制模式,避免因无法帮用户准确访问数据所带来的风险.

网络大数据时代,数据爆发式增长提升了信息传播与共享的质量与效率,也带来了更多的安全隐患.应积极重视当前存在的信息隐密安全隐患,如用户隐私泄露风险增大、网络数据遭受黑客危险攻击增多、电子商务频繁化加重财产风险等.积极采取加大政府主导的律法监督、提高大数据相关行业的规范自律、增强网络用户信息自主维护权限、加快大数据安全技术研发等合理方法来提高网络大数据时代的信息安全.

〔1〕杜少波,穆肇南.大数据时代社交网络个人数据安全及保护策略研究[J].中文信息,2016(7).

〔2〕朱一波.论大数据时代的网络信息安全策略[J].网络电信,2013(11):49-52.

〔3〕元博.浅谈大数据时代网络信息的安全与保密技术[J].网络安全技术与应用,2014(6):144-145.

〔4〕李刚.探究大数据时代的网络搜索与个人信息保护的分析[J].电脑知识与技术,2015(4):35-36.

〔5〕普星.大数据时代社交网络个人信息安全问题研究[J].信息通信,2014(11):154-154.

TP309

A

1673-260X(2017)12-0028-03

2017-09-30

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