大数据背景下计算机信息技术在网络安全中的运用

贾美明

关键词： 计算机信息技术 网络安全 威胁情报分析 异常检测 实时监测 身份和访问 漏洞 日志

中图分类号： TP393.08;TP311.13 文献标识码： A 文章编号： 1672-3791（2024）01-0030-04

随着信息技术的迅猛发展和互联网的广泛应用，人们的生活、工作和社交越来越依赖于网络。然而，网络的蓬勃发展也带来了一系列安全隐患和威胁。恶意攻击、数据泄露、网络钓鱼等网络安全问题不断涌现，给个人、组织和国家的信息资产带来了巨大的风险和损失。为了应对这些威胁，网络安全技术不断发展，其中计算机信息技术在大数据背景下的运用成为关注的焦点。大数据技术以其数据量大、多样性高、处理速度快的特点，为网络安全领域提供了新的机遇和挑战。

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［1］。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。

1.3 大数据在网络安全中的作用和优势

大数据技术在网络安全中发挥着重要作用，并带来了许多优势。首先，大数据技术能够提供更全面的安全情报，通过采集和分析大量的网络数据，深入了解网络威胁的来源、形式和特征，从而及早发现潜在的威胁并采取相应的防御措施。其次，大数据技术实现了实时监测和快速响应，能够实时收集和分析网络数据，及时发现异常行为和攻击，并迅速采取相应措施，提高网络安全的应对效率。再次，大数据技术还可以提供更精准的身份和访问管理，通过分析用户行为模式、访问记录和身份信息，更准确地识别和验证用户身份，并控制其访问权限，防止未经授权的访问和数据泄露。最后，大数据技术能够通过挖掘数据中的隐藏模式和关联关系，提供更好的预测和趋势分析，通过分析大数据，可以发现网络威胁的趋势和演变规律，从而更好地预测和防范未来的安全风险。

2 大数据在网络安全中的应用领域

2.1 威胁情报分析

2.1.1 威胁情报的概念和来源

威胁情报是指关于潜在威胁和攻击者的信息，它可以帮助组织了解当前和未来可能面临的网络威胁。威胁情报的来源主要包括以下几个方面。

第一，安全供应链情报。通过监测和分析供应链中的安全事件和威胁，了解供应链中可能存在的风险和漏洞。第二，黑客活动情报。通过对黑客组织、网络犯罪和恶意软件等进行监测和研究，获取关于其活动和攻击手段的信息。第三，漏洞情报。通过对软件和系统中已知漏洞的收集和分析，提前预警可能被攻击的风险。第四，威胁情报共享平台。通过参与公共或行业内的威胁情报共享平台，与其他组织分享和获取威胁情报。

2.1.2 大数据技术在威胁情报分析中的应用

大数据技术在威胁情报分析中起着重要作用。它能够自动处理和分析海量的威胁情报数据，加快处理速度并发现潜在威胁。通过关联分析，可以揭示攻击者的行为模式和攻击链条，了解攻击者的意图并采取防御措施。实时监测和预警系统能够及时发现异常行为和攻击迹象，提供实时预警信息。可视化分析和呈现技术使威胁情报以图表、地图等形式展示，提高分析效率和准确性［2］。

以金融行业的威胁情报分析为例，金融机构面临着各种网络威胁，如网络钓鱼、欺诈交易等。利用大数据技术，金融机构可以自动收集和分析大量的威胁情报数据，包括网络日志、交易记录、用户行为等。通过关联分析和模式识别，可以发现不同攻击事件之间的关联关系，预测和预防类似攻击。实时监测系统可以实时分析网络流量和交易数据，及时发现异常活动并发出警报。同时，可视化技术可以将威胁情报以图表和地图的形式展示，帮助分析人员更直观地理解和分析威胁情报，快速做出决策和响应。

通过大数据技术的应用，金融机构可以更好地利用和分析威胁情报数据，提高对网络威胁的防御能力，保护用户的资产和敏感信息。

2.2 异常检测与行为分析

2.2.1 异常检测和行为分析的重要性

异常检测和行为分析是网络安全中至关重要的技术，它们旨在识别和监测与正常行為模式不符的异常活动。

首先，异常检测和行为分析可以及时发现潜在的安全威胁。通过分析用户、主机、网络流量等的行为模式，可以识别出与正常行为差异较大的异常事件，如未经授权的访问、异常的数据传输等。这有助于组织及早发现安全漏洞和攻击行为，并采取相应的防御措施。其次，异常检测和行为分析能够提供对安全事件的深入理解。通过分析异常事件的特征和趋势，可以揭示攻击者的攻击手段、技术水平和目标，进而更好地了解网络威胁的来源和本质。这为组织制定针对性的安全策略和应对措施提供了重要参考。

2.2.2 大数据技术在异常检测和行为分析中的应用

大数据技术在异常检测和行为分析中具有重要作用。它能高效处理和存储海量数据，为后续分析提供支持。通过机器学习和数据挖掘算法，大数据技术提供更准确的异常检测和行为分析能力。实时监测、分析以及对历史数据的回溯和分析都能帮助组织及时发现异常行为并采取相应措施。

以某新媒体运营企业的网络安全领域异常检测为例，该企业面临着各种网络攻击和恶意行为，如病毒入侵、数据泄露等。大数据技术可以帮助企业实时监测网络流量和日志数据，通过对数据的分析和模式识别，检测出异常活动和潜在的威胁。例如：通过分析用户的登录行为、数据访问模式和网络流量特征，大数据技术能够识别出异常的用户行为，如异常登录、异常数据传输等。通过实时监测和分析，该企业可以快速发现并阻止攻击，保护系统和数据的安全。

大数据技术的应用使得异常检测和行为分析更加准确和高效，帮助组织更好地应对各种威胁和安全风险，保护关键信息和资源的安全。

2.3 实时监测和响应

2.3.1 实时监测网络流量和事件的需求

在互联网时代，网络安全威胁日益复杂且频繁，对实时监测网络流量和事件的需求也越来越迫切。

首先，实时监测可以及时发现和响应网络攻击。网络攻击者通常利用各种技术手段和漏洞对系统和网络进行攻击，如DDoS 攻击、恶意软件、网络钓鱼等。通过实时监测网络流量和事件，可以迅速发现异常活动，及时采取相应的安全措施，防止攻击行为造成更大的损失。其次，实时监测可以提高安全事件的响应速度。一旦发生安全事件，快速响应是保障网络安全的关键。通过实时监测网络流量和事件，安全团队可以立即获得关键信息，如攻击来源、攻击方式、受影响的系统等，从而能够迅速采取行动，减少攻击对系统和数据的破坏。此外，实时监测还能提供对网络运行状态和性能的实时评估。通过监测网络流量和事件，可以了解网络的负载情况、带宽利用率、响应时间等关键指标，及时发现网络异常和瓶颈，从而优化网络性能，提升用户体验。

2.3.2 大数据技术在实时监测和响应中的应用

大数据技术在实时监测和响应中扮演着重要角色，为网络安全提供强大支持。它能实现高速数据处理和实时分析，快速发现异常活动和网络攻击。大数据技术还能实现实时可视化和报告，帮助安全团队直观了解网络状态和安全事件。此外，结合机器学习和人工智能，大数据技术实现了自动化监测和响应，减轻了安全团队工作负担。

以网络入侵检测为例，通过大数据技术实时监测网络流量和系统日志，利用机器学习算法构建入侵检测模型。当有可疑活动出现时，大数据技术可以快速分析数据，与已知的攻击模式进行比对，并生成实时警报通知安全团队［3］。安全团队能够及时采取行动，阻止潜在的入侵行为，保护系统的安全。

大数据技术的应用使实时监测和响应更高效、智能化，为网络安全提供了强大的支持。它能够及时发现威胁和攻击行为，帮助组织快速做出决策和采取行动，确保网络和数据的安全。

2.4 身份和访问管理

2.4.1 身份验证和访问控制的挑战

在网络安全中，身份验证和访问控制是保护系统和数据免受未经授权访问的关键措施。然而，传统的身份验证和访问控制方法面临着一些挑战。

首先，身份验证的可靠性。传统的用户名和密码验证方式容易受到密码泄露、弱密码、社会工程等攻击手段的威胁，从而使得身份验证的可靠性受到影响。此外，传统的身份验证方法通常只依赖于单一的因素，如密码，缺乏多因素身份验证的安全性。

其次，访问控制的复杂性。随着企业规模的增长和系统的复杂性增加，对用户和资源的访问控制变得更加复杂和困难。传统的基于角色的访问控制模型往往无法满足复杂的访问控制需求，容易出现权限过度授予或权限不足的问题。

2.4.2 大数据技术在身份和访问管理中的应用

大数据技术为身份和访问管理提供了新的解决方案和优势。它能实现可靠的身份验证，并综合考虑多个因素提高安全性。同时，大数据技术实现了智能化的访问控制，以及根据用户的需求和行为特征进行动态权限调整。此外，大数据技术还能发现和预防身份盗用和访问异常［4］。

以用户行为分析为例，通过大数据技术分析用户的登录模式、活动行为、访问历史等数据，建立用户的行为模型。当出现异常行为时，如非典型的登录地点或访问模式，系统可以实时发出警报并采取相应措施，例如：要求用户进行额外的验证步骤或暂时限制其访问权限，这样可以有效防止身份盗用和未经授权的访问。

2.5 漏洞管理和漏洞扫描

2.5.1 漏洞管理的重要性和挑战

漏洞是指软件、系统或网络中存在的潜在安全弱点。恶意攻击者可以利用这些漏洞入侵系统、获取敏感信息或破坏系统的正常运行。因此，漏洞管理对维护系统的安全性至关重要。

漏洞管理的主要目标是及时发现、评估和修补系统中的漏洞。然而，漏洞管理面临着一些挑战。首先，系统和软件的复杂性使得漏洞的发现和管理变得更加困难。其次，漏洞修补涉及多个环节，包括漏洞的评估、修复计划的制订和实施等，需要协调不同的团队和资源［5］。此外，漏洞修补的优先级和影响评估也是一个复杂的问题。

2.5.2 大数据技术在漏洞管理和漏洞扫描中的应用

大数据技术在漏洞管理和漏洞扫描方面具有重要的应用。它能够通过分析大量的系统日志、网络流量和安全事件数据发现和识别漏洞。大数据分析技术可以发现隱藏在海量数据中的模式和异常，提供准确的漏洞检测和识别。此外，大数据技术还可以为漏洞修复提供决策支持，确定修复优先级并制订修复计划。它还可以实现漏洞扫描的自动化和高效性，通过分布式扫描和并行计算提高扫描效率，并结合自动化工具和机器学习算法实现智能化的扫描。

以某企业利用大数据技术进行漏洞扫描为例，该企业通过收集网络设备和应用程序的日志数据、网络流量以及其他相关数据，利用大数据分析技术进行漏洞检测和识别，及时发现潜在的安全漏洞。系统可以自动分析和评估漏洞的严重程度和修复的复杂性，并根据优先级制订修复计划，提供决策支持。这样可以帮助企业更有效地管理漏洞，提高系统的安全性。

3 大数据驱动的网络安全挑战和解决方案

3.1 大数据驱动的网络安全挑战

随着大数据技术在网络安全领域的应用越来越广泛，大数据技术也面临着一些挑战，具体叙述如下。

3.1.1 数据隐私和合规性问题

大数据分析需要处理大量的用户数据和敏感信息，这可能涉及个人隐私和合规性方面的问题。因此，确保数据的安全性、隐私保护和符合相关法规要求是一个重要的挑战。

3.1.2 数据集成和共享困难

网络安全数据来自不同的数据源和系统，包括网络设备、安全设备、应用程序等。这些数据存在不同的格式、结构和存储位置，而数据集成和共享的困难限制了数据的综合分析和利用。

3.1.3 数据质量和可信度问题

大数据分析的结果和决策依赖于数据的准确性和可信度。然而，网络安全数据通常存在噪声、不完整性和误报等问题，这会影响数据分析的准确性和可靠性。

3.2 解决方案

针对上述挑战，可以采取以下解决方案。

3.2.1 建立隐私保护和合规性措施

在大数据分析过程中，采取加密、脱敏、访问控制等技术手段，确保敏感数据的安全和隐私保护。同时，建立合规性框架，遵守相关法规和政策要求，保证数据处理的合法性和合规性。

3.2.2 实施安全的数据集成和共享机制

建立统一的数据标准和格式，利用数据集成技术将不同源的数据整合到一起。同时，制定安全的数据共享协议和机制，确保数据的安全传输和访问控制，保护数据的完整性和机密性［6］。

3.2.3 加强数据质量管理和验证

采取数据清洗、去重、校验等措施，提高数据的准确性和可信度。借助数据质量管理工具和算法，对数据进行验证和修复，提高数据分析的质量和可靠性。

3.2.4 提升網络安全的智能化和自动化水平

通过建立自适应的安全分析模型和算法，实现对网络安全威胁的自动识别和预警。同时，结合大数据分析和实时监测，快速响应和应对网络安全事件。

4 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。本文通过对大数据与网络安全的关系进行分析，揭示了大数据在网络安全中的应用优势和作用。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。