大数据环境下计算机网络安全技术实践研究

陶培莉

摘 要： 信息技术的飞速发展使大数据在各行各业得到了广泛应用，而大数据环境下的计算机网络安全技术也迎来了前所未有的挑战和机遇。深入探讨大数据环境下计算机网络安全技术的实践应用，通过数据加密与隐私保护、智能化安全分析等方面的措施，以期为网络安全领域的决策者、研究人员和从业者提供有针对性的建议，推动网络安全技术的创新与发展。

关键词： 大数据环境 计算机网络 安全技术 隐私保护

中图分类号： TP文献标识码： A文章编号： 1679-3567（2024）06-0004-03

Practical Research on Computer Network Security Technology in the Big Data Environment

TAO Peili

Tibet Police College， Lhasa， Xizang Autonomous Region， 850000 China

Abstract： The rapid development of information technology has made big data widely used in all walks of life， and computer network security technology in the environment of big data has also ushered in unprecedented challenges and opportunities. This paper deeply discusses the practical application of computer network security technology in the environment of big data， and proposes measures such as data encryption， privacy protection and intelligent se‐curity analysis， in order to provide targeted suggestions for decision-makers， researchers and practitioners in the field of network security， and promote the innovation and development of network security technology.

Key Words： Big data environment； Computer network； Safety technology； Privacy protection

大数据的兴起标志着信息时代迈入了新的阶段，大数据的规模、复杂性以及对实时性和隐私的需求使传统的网络安全技术不再能够完全胜任，企业和组织在面对庞大的数据量时需要更高效、更智能的处理方式。然而，这也给网络安全带来了新的考验，网络攻击的威胁更加隐匿且具有高度复杂性。大数据环境下的网络安全面临着数据规模和复杂性的挑战，以及对实时性和隐私的严苛要求。在大数据时代，计算机网络安全技术的实践研究不仅是一项紧迫的任务，更是为推动数字经济、信息社会建设提供有力支撑的关键因素。

1 大数据环境下的网络安全现状

在当今信息社会中，大数据已经成为推动科技和商业创新的引擎，其广泛应用渗透到了各个行业。然而，大数据的迅猛发展也为网络安全带来了新的挑战，大数据环境下的网络安全现状呈现出多层次、复杂且动态的特征。首先，大数据的规模和复杂性给网络安全带来了前所未有的压力。传统的网络安全防御机制往往难以适应庞大的数据流量和多样的数据类型，大规模的数据传输和处理需求使网络架构面临更高的负担，同时也为潜在的攻击者提供了更多的突破口。在这个背景下，网络安全技术需要不断演进，以应对日益庞大和复杂的数据威胁。其次，实时性的要求对网络安全提出了更高的要求。大数据应用往往需要实时分析和处理数据，以获取有价值的信息。然而，实时性的需求也使网络安全检测和响应的时间窗口变得更加狭窄[1]。网络攻击可能在瞬息之间发生，需要快速的反应和防御机制。因此，大数据环境下的网络安全需要具备更高效的实时监测和响应能力。最后，对隐私和合规性的要求更加严格。大数据的处理涉及到大量的个人和敏感信息，因此隐私保护至关重要。

2 大数据环境下的网络安全技术

2.1 数据加密与隐私保护

2.1.1 强化数据传输和存储的加密机制

随着大规模数据的传输和存储成为日常业务的基本需求，确保数据的机密性成为至关重要的一环。为此，网络安全技术需要通过强化数据传输和存储的加密机制，以有效应对潜在的信息泄露和隐私侵犯风险。在数据传输方面，加密技术通过对数据进行加密处理，使其在传输过程中变得难以被未经授权的第三方获取。采用传输层安全协议（TLS）或安全套接字层（SSL）等协议，网络通信可以在公共网络上实现加密传输，确保数据在传输途中的安全性，这不仅有助于保护用户隐私，还有效防范了窃听和中间人攻击等威胁。在数据存储方面，强化加密机制有助于保护数据在存储过程中的安全性。使用强密码和先进的加密算法，对存储在数据库、云服务或其他存储设备上的数据进行加密，可以有效防止数据被非法获取或篡改。同时，采用密钥管理系统，确保加密密钥的安全存储和传输，是维护整个加密体系稳定性的重要一环。

2.1.2 隐私保护技术在大数据环境中的应用

在大数据环境中，隐私保护技术的应用显得尤为关键，以确保用户敏感信息在数据处理过程中得到妥善保护。大规模数据收集和分析的普及，使隐私保护技术在这一背景下的应用成为维护个体隐私权益的重要手段。

一项关键的隐私保护技术是匿名化和脱敏。对数据集中的关键信息进行脱敏处理，使个体身份信息难以被还原，从而降低数据泄露的风险。同时，匿名化技术可以在保持数据集整体结构的同时，削弱个体身份的可识别性，保护用户隐私。

差分隐私是另一种重要的隐私保护技术，其核心思想是在数据发布时引入噪声，以防止通过分析推断个体信息。在数据集中添加适度的噪声，可以防止攻击者通过分析数据集的细微变化来推断敏感信息，从而提高了用户数据隐私的安全性[2]。

加密计算技术在大数据环境下也发挥着关键作用。同态加密、多方计算等技术允许在加密状态下进行数据处理，即使在数据处理过程中，也能够保持数据的加密状态，有效防范了数据在处理过程中的泄露风险，这为跨组织的数据共享提供了可行性，同时保护了用户敏感信息。

隐私保护技术的应用不仅在数据的存储和处理阶段，还包括了数据传输和共享。安全的数据传输协议、访问控制机制以及权限管理系统，都是确保在数据传递过程中不被非法获取或篡改的关键技术。在大数据环境中，隐私保护技术不仅是为了满足法规合规性的要求，更是为了建立用户对数据使用的信任。应用隐私保护技术不仅能够提高用户对大数据应用的接受度，还能够在信息社会中实现信息的安全流通，为大数据的可持续发展提供了坚实的基础。

2.2 智能化安全分析

2.2.1 机器学习与数据挖掘在网络安全中的应用

智能化安全分析在大数据环境下扮演着关键的角色，其中机器学习与数据挖掘等技术的应用成为提高网络安全水平的有效手段，这些先进技术的应用不仅能够提高网络威胁检测的准确性，还能够实现对新型威胁的及时感知和应对。机器学习在网络安全中的应用旨在构建智能化的威胁检测系统。使用监督学习、无监督学习或半监督学习等机器学习算法，系统可以学习和识别正常网络流量模式以及异常行为，从而实现对潜在攻击的自动检测，这种智能化的方法不仅能够提高威胁检测的效率，还能够降低误报率，使网络安全系统更加智能、自适应。

数据挖掘技术在网络安全领域的应用同样显著。对大规模网络数据进行深入挖掘，可以发现隐藏在海量数据背后的模式和关联。数据挖掘技术不仅能够用于发现已知的威胁模式，还能够通过挖掘未知的异常模式来识别新型攻击，这种基于数据挖掘的威胁分析方法能够更全面地了解网络中的异常活动，有助于构建更为强大的网络安全防御机制。机器学习和数据挖掘的应用不仅局限于威胁检测，还可以用于行为分析和预测。对用户和设备行为的学习，系统可以识别异常活动，并及时做出响应，这种智能化的行为分析有助于提前发现潜在的安全威胁，从而降低网络攻击造成的损害。

2.2.2 实时分析和识别网络异常行为

在大数据环境下，实时分析和识别网络异常行为是确保网络安全的关键组成部分，这方面的技术应用旨在迅速发现和应对可能威胁网络安全的异常行为，以最小化潜在风险。一方面，实时分析技术允许网络安全系统实时监测和分析网络流量、日志和其他相关数据。使用高度优化的数据处理和分析算法，网络管理员能够立即获得对网络状态的深入洞察；这种实时性的分析能力使系统能够在异常行为发生的瞬间做出响应，从而及时阻止潜在的攻击。另一方面，实时分析的关键技术之一是实时事件响应系统。这种系统能够迅速识别并回应网络上发生的异常事件，有时甚至在攻击行为完成之前就能够进行干预。与机器学习等技术的结合，实时事件响应系统可以不断学习新的威胁模式，使其更具智能化和自适应性[3]。

此外，网络异常行为的识别也依赖于行为分析和基线建模。利用监控正常网络活动的模式，系统能够建立基线，从而更容易检测到与正常模式不符的异常行为。行为分析技术还可以利用用户和设备的历史数据，识别出潜在的威胁行为，提高对未知威胁的检测能力。实时分析还包括对网络漏洞和弱点的实时扫描和检测。及时发现和修复这些漏洞有助于降低网络被攻击的风险。同时，与实时威胁情报共享相结合，网络安全系统能够更迅速地适应新型攻击的威胁情况，提高整体网络的安全性。

2.3 异常检测与响应

2.3.1 基于行为分析的异常检测技术

基于行为分析的异常检测技术旨在通过监控用户和设备的行为，及时发现可能威胁网络安全的异常活动，这一技术的应用强调了对网络活动模式的深入理解，并通过检测与正常行为差异显著的异常行为，提高了对潜在威胁的感知和应对能力。第一，基于行为分析的异常检测技术通过对正常网络行为进行学习和建模，形成一个基准行为模式，即行为基线。系统能够识别出与该基线显著不同的行为，将其标记为潜在的异常。这种模型的构建通常结合了机器学习和统计分析方法，能够适应网络行为的变化，并及时更新基线，以保持检测的准确性。第二，基于行为分析的异常检测技术强调对上下文信息的全面考虑。综合考虑用户、设备、时间、地点等多维度的上下文信息，系统能够更加准确地判断某一行为是否属于异常。例如：当某用户在非正常工作时间访问系统时，即便其操作本身并不异常，也可能被标记为潜在威胁。这种上下文感知的异常检测能力有助于减少误报，并提高对真正威胁的敏感性[4]。第三，基于行为分析的异常检测技术通常结合实时监测和持续审计的机制。实时监测网络行为，系统能够在异常行为发生时立即做出响应，降低潜在威胁造成的损害。持续审计则通过记录和分析历史行为数据，发现长期潜伏的威胁，帮助系统更全面地理解网络行为的演变趋势。

2.3.2 快速响应网络攻击的方法与工具

在大数据环境下，实现快速响应网络攻击的方法和工具是确保网络安全的重要环节，这需要结合智能化技术和专业工具，以迅速检测、识别和应对网络攻击。一种有效的方法是采用自动化响应机制，使用自动化响应工具，网络安全系统能够在发现异常活动时迅速采取预定的应对措施，而无须等待人工干预，这包括封锁攻击者的访问、隔离受感染的设备或者更新防御策略。自动化响应不仅能够减少响应时间，还有助于降低人为错误的风险。实时威胁情报的利用也是快速响应的关键，与威胁情报共享平台对接，有助于网络安全系统及时获取有关最新威胁的信息，这种及时的情报能够使系统更快速地适应新型攻击，更新防御策略，并加强对已知威胁的检测和阻止能力[5-6]。

3 结语

在大数据环境下，网络安全技术的不断演进成为确保信息安全不可或缺的一环。深入研究数据加密、隐私保护、智能化分析以及快速响应等关键技术，人们能够更好地理解并应对日益复杂的网络威胁。在保障大数据时代信息安全的道路上，持续创新和跨领域合作将是确保网络安全稳固的基石，这一不懈努力不仅为企业和组织提供了更可靠的网络安全保障，同时也为数字社会的可持续发展奠定了坚实的基础。

参考文献

[1]于晓冬，翟伟华，冯涛.大数据背景下计算机网络安全技术优化策略[J].产业创新研究，2023（20）：8-10，124.

[2]许俊良.信息化时代下计算机网络安全问题分析[J].网络安全技术与应用，2023（7）：165-167.

[3]陆卓遥.大数据背景下计算机网络安全问题与对策[J].网络安全技术与应用，2023（5）：62-63.

[4]李长华.人工智能技术下计算机网络安全防护系统的设计和实现[J].信息记录材料，2022，23（12）：48-50.

[5]武威.中美网络安全教育的比较研究[D].石河子：石河子大学，2022.

[6]高楚南.数据控制者安全保护义务研究[D].湘潭：湘潭大学，2019.