大数据环境下的数据安全问题研究

肖鑫 重庆市公安消防总队

大数据环境下的数据安全问题研究

肖鑫 重庆市公安消防总队

随着社会经济的不断发展进步，我国信息技术的发展获得了巨大的进步，大数据时代已经进入到了大发展时期，由于大数据对社会发展的巨大作用，所以大数据在人们生活中的应用也不断的深入，但是由于我们对数据的管理还存在着较多的问题，所以本文就主要是在大数据环境下对数据的安全问题进行了分析研究，并且就其存在的问题进行分析，并提出相关的改进措施。

大数据环境 数据安全 问题 研究分析

1 大数据的特点

1.1 数据巨大

随着社会经济的不断发展，我国社会的发展已经进入到了大数据时代，社会上也时时刻刻的产生数据信息，例如，移动设备、网络社会以及传感器等，并且根据相关的数据统计，数据的级别在不断的突破，并且数据也在不断的上升，数据发展的十分巨大。并且根据相关的一些学者进行估计，在未来的发展，数据量将会不断的保持高速发展的上升趋势。

1.2 类型越来越多样

随着社会经济的发展，在大数据的环境下，数据的规模不断的增长，而且数据的类型也越来越多样化，我们对过去的数据进行分析，数据是可以用二维的结构进行表示的，而在现代社会，随着信息技术和科学技术的发展，非结构的数据开始不断的增长，例如音频、邮件、GPS等都会产生大量的非机构化数据。根据相关的数据统计，非结构化数据在不断的增长，并且还以60%的速度增长，相关学者预计，在未来社会，数据构成中非结构化数据所占据的比例将不断的上升。

1.3 运算越来越高效

在大数据环境下，分布式运行系统能够以较高的传输率进行数据的有效访问，这是符合大数据环境下的数据特点的应用程序，除此之外，可视化分析、数据挖掘等数据分析技术也获得了巨大的发展和应用，正是由于这些技术的发展和进步，使得对海量的数据进行高效的处理，运算也越来越高效。

1.4 实现价值

在大数据的环境下，大数据的最终目的是为了实现价值，大数据的发展是十分快速的，我们利用大数据融合得到的信息是具有重大的价值的。尤其是在现代社会企业之间的竞争是越来越激烈的，数据已经成为企业发展进步的重要资产，不仅如此，由于大数据局域价值密度低的特点，所以这就需要我们在利用大数据的时候要从重要的信息中进行挖掘，这样才能够获得有价值的信息，并且将这些信息转化为用户价值。

2 存在的问题

2.1 可表示问题

在现代社会，由于非结构化数据的发展是十分快速的，与此同时随着数据规模的不断扩大以及数据形式越来越多样化，这就使得用户对数据的需求也在不断的丰富。这就大大的促进了数据量的增长，与此同时，数据的运行效率也大大的受到了影响，所以这就使得我们要如何对这些非结构化数据的明确表示已经成为现在数据处理中非常重要的问题。

2.2 可靠性问题

现代社会，随着科学技术和信息技术的发展，大数据时代已经带来，在大数据环境下，网络环境是十分庞大的，并且由于网络的开放性，这就在一定程度上大大的增加了计算数据的信息安全风险。尤其是随着大数据的发展进步，数据的信息形式更加的灵活多变，对数据信息的收集有着更高的要求。但是由于不确定的数据会使得产生数据失真问题，而数据失真问题一旦产生，就会在网络的开放性的影响下而不断的被放大，所以这就使得可靠性问题成为大数据环境下，亟待解决的问题。

2.3 可处理问题

现代社会，数据信息增长的速度十分快速，而且数据的类型也不断的丰富，我们利用现在的计算机技术已经多数据进行有效分析越整理已经比较困难了，所以这就需要我们要大大的增强对大数据的有效处理，这就需要我们要穿心数据分析方法，对大数据的可处理问题进行研究创新。

3 数据安全的影响因素分析研究

3.1 自然灾害因素的影响

我们所说的自然灾害其实就是一些难以预料、危害性比较大的、例如，台风、洪涝干旱、地震等一些自然灾害。随着现代信息技术和科学技术的发展，网络已经成为社会经济发展和人们生活中必不可少的部分，在我们使用网络技术的过程中，许多的数据是被存储在服务器中的，它们彼此之间进行频繁的信息交互，但是如果在网络运行的过程中，如果一旦是遭受到了严重的自然灾害的话，就会对数据的传送产生很大的影响，使得一些数据发生丢失。

3.2 网络硬件因素的影响

随着科学技术和信息技术的发展进步，硬件的发展速度也在不断的加快，但是在大数据环境下，由于大数据呈现出了迅猛增长的速度，这就使得现在网络硬件的存储是很难满足大数据信息量的增长，所以这就需要我们对网络硬件的存储环境进行更新，否则一旦出现问题，就会对大数据信息的安全产生隐患，并且之后对网络硬件进行更新，这样才能够满足现代社会大数据不断增长的规模。而且如果我们是对一些巨大的数据进行传输的时候，网络硬件的出现老化的问题，那么就会对传输率产生很大的影响，这样不仅会使得传输的速度减慢，而且严重的话还会对大数据存储的安全性产生很大的影响。

3.3 操作出现失误

在现代社会，信息技术和科学技术获得了巨大的发展，但是还没有发展到机器人代替人工操作的部分，一些应用软件的实践操作是需要相关的技术和工作人员来进行造作的，所以一些操作失误的出现是难以避免的。尤其是对于大数据的管理人员来说，在工作的过程中是很容易发生各种各样的错误和失误的，例如说误删重要文件、未按照规定程序进行操作等等。尤其是在大数据环境下，数据管理人员处理的数据量是十分庞大的，进行的操作也是比较复杂的，这些因素都大大的增加了工作人员的工作难度，这就使得失误是很容易产生的，这就对大数据的安全产生了很大的影响。

3.4 管理存在问题

随着信息技术和科学技术的发展进步，存储系统更新换代也是比较快的，这就对维护人员的综合素质有着较高的要求，这在一定程度上使得由于管理存在问题而使得数据丢失的问题是十分严重的。例如，对操作系统进行随意的更改、胡乱的安装等等。

4 采取的措施

4.1 建立安全的数据存储系统

我们对现在的大数据存储和操作形式进行分析就会发现，主要是以服务的形式来提供的，而且由于大数据主要是使用虚拟化海量存储技术来对数据资源进行安全存储，但是由于各种因素的影响，使得大数据存储安全受到很大的影响，我们要解决大数据的安全存储问题，这就需要我们要建立安全的数据存储系统和体系，在安全存储系统和体系中主要是要包括数据加密处理、分离加密数据和密钥、使用过滤器和数据备份这四个部分，在系统性的安全存储下，这样才可以大大的增加对大数据的安全保护。

4.2 建立和健全安全的数据应用体系

我们除了要建立安全的数据存储系统，而且还需要在大数据应用的过程中采取相关的安全策略来增加数据的安全性。首先是要防止高级持续性的供给，大大的增强检测供给的能力。其次是要控制用户的访问，对于不同的数据设置不同的加密等级，控制数据的使用频次。最后是要通过数据引擎发现和检查在大数据中存在的安全隐患，为大数据的安全应用体系增加保护。

4.3 改进和完善数据管理体系

社会是不断发展的，技术是不断进步的，即使是开发更多的数据安全防护技术，终有一日还是会被打破的，而我们改进和完善数据管理体系才是保护数据安全的关键。数据安全管理体系要求规范数据平台的建设、重视数据安全系统的建设、融合大数据时代的先进数据管理理念，对数据信息的动态进行监督和管理，并结合现代社会先进的技术使得数据的安全防护更加的科学、合理。

5 结束语

本文主要是在大数据环境下对数据安全问题进行了分析研究，希望通过本文的分析研究可以提供一些建议和借鉴。

[1]黄丹禹.大数据环境下的个人信息安全策略研究[D].黑龙江大学,2016

[2]刘鸿霞,李建清,张锐卿.立体动态的大数据安全防护体系架构研究[J].信息网络安全,2016

[3]常景.关于大数据环境下的数据安全分析[J].信息通信,2014