计算机大数据下信息安全处理技术

分类：计算机信息管理论文发表 时间：2022-05-21 09:15 关注：(1)

      我国已经进入信息时代，人类每天要处理数以万计的数据信息，传统信息安全处理技术已不能满足信息时代人们对高效数据信息处理的需求，为了提高信息安全处理质量和效率，基于大数据的信息安全处理技术应运而生。所谓的大数据信息安全处理技术就是在传统信息安全处理技术基础上加入大数据技术，能够对网络信息进行高效采集、存储和分析，提高信息安全处理效率和质量，营造良好的网络信息环境。本文主要对新旧信息安全处理技术进行对比分析，通过试验证明了计算机大数据信息安全处理技术比传统信息安全处理技术更加高效，因此各行业应该普及推广计算机大数据信息安全处理技术，促进其发展。

　　关键词：信息安全；大数据；网络信息

　　信息安全处理技术是互联网时代最重要的网络技术，因为它可以降低网民遭受网络病毒和黑客侵犯的概率，确保网络信息安全，营造安全良好的网络环境。传统信息安全处理技术属于被动防护型技术，且随着互联网技术的不断发展，这些技术呈现出较大的局限性和落后性，使得传统信息安全处理技术在信息处理效率和质量上不尽如人意，不再适应当前信息爆炸的网络环境。为了提高信息安全处理效率和质量，需要引入新的信息安全处理技术，这就是本文要研究的基于计算机大数据的信息安全处理技术。

　　1基于计算机大数据的信息安全处理技术体系

　　大数据信息安全处理技术不仅能够高效处理海量网络数据信息，还可以对处理过的网络数据信息进行过滤，保护目标网络数据信息不受网络病毒和黑客的窃取和篡改，从而保证网络数据信息的安全性和完整性。基于计算机大数据的信息安全处理技术体系主要有以下四部分组成。

　　1.1传统信息安全处理技术

　　传统信息安全处理技术主要由防火墙技术、入侵检测技术和加密技术组成。

　　（1）防火墙技术。防火墙技术防止外部网络中的病毒和黑客入侵内部网络。在采用防火墙技术时，防火墙可以为访问信息提供三种不同的SPD选择器指定对象，当选择器指定对象是NULL时，说明网络信息安全。当选择器指定对象是数据包时，系统会检测SPD是否是空的，如果不存在数据对象则可以直接放行。如果存在数据就要从SPD数据库中的SA处进行安全检测，通过检测后方可进入虚拟专用网络。防火墙技术的缺点在于定期必须对防火墙进行更新和升级，因为网络病毒不断升级换代，防火墙具有针对性，难以预防新型网络病毒，因此也需要随着网络病毒的更新而换代升级，但防火墙更新升级速度总是略慢于网络病毒更新换代速度，因此防火墙在网络信息安全保护上存在漏洞。

　　（2）入侵检测技术。入侵检测技术主要是能够对网络病毒进行自动识别和拦截，并且对用户的网络数据信息进行实时监控，一旦数据信息发生改变就会报警和阻止病毒入侵篡改数据信息。入侵检测技术的原理是该技术能够检测外来数据包的特征，并与内网数据库中的数据特征进行核对，如果发现异样则会拦截该数据，从而将含有网络病毒的数据信息拒之门外。该技术的缺点是检测效率低，很多含有病毒的网络数据与数据库中的很像，该技术难以识别，从而让病毒数据信息进入内网和计算机内，影响计算机中的数据信息安全。

　　（3）加密技术。目前计算机网络信息安全技术分为虚拟专用网络技术和公用网络技术两大类，两者最大的区别在于虚拟专用网络技术能够将在网络传播的信息转移到自己的主机中来并对其加密，而公用网络技术不能。加密技术能够有效预防不良用户对个人或企业计算机的非法入侵，避免个人信息或企业信息外泄，从而有效保护个人和企业的网络财产安全。加密技术的理论很简单，就是用户对账户设置登录密码，加密技术会将用户账户与登录密码相匹配，只有知道登录密码才能登录用户账号，才能了解账号内的个人信息，将用户信息通过账号的形式与外界网络隔离起来，形成封闭的网络私人空间，黑客和恶意程序无法进入该空间进行信息窃取行为，从而保护好用户个人信息。

　　1.2计算机大数据技术

　　大数据采集是当代信息安全处理技术的基础，为了确保采集到的网络数据信息是安全且完整的，会在采集过程中利用加密技术，来确保采集网络数据信息的安全与完整。信息加密技术是利用大数据技术根据网络数据信息的类型、代码特点来进行加密，而非只是简单增加密码。在信息数据采集后需要对数据信息进行存储，采用大数据密钥技术和备份技术来避免网络数据信息被窃或篡改。该技术分为对称式和不对称式两种，利用大数据密钥技术，用户在压缩海量网络信息数据时，就已经在数据包上设置了解压密码和身份验证密码，想要读取数据包里面的网络信息，用户需要知道解压密码或者进行各类身份验证。目前最常见的身份验证技术是手机短信验证，随着人工智能技术的发展，身份验证技术也融入了人脸识别、瞳孔识别和指纹识别等方法技术，这些身份验证技术更加便捷和唯一，这样就大幅提高了网络信息数据在网络传播过程中的安全性。大数据备份技术可以将网络数据信息备份，防止其被窃和篡改。计算机大数据挖掘技术是大数据信息安全处理技术体系的关键，由于当代网络信息大爆炸，一条网络信息在传递过程中会衍生出无数条相关信息。传统信息处理技术效率低，而利用大数据挖掘技术可以有效提高信息安全处理效率。最常见的大数据挖掘技术是隧道技术。隧道技术是一种将网络信息数据压缩成数据包进行传播的技术，它的作用是将目标网络信息数据集中传播运输，避免分散传播运输导致部分数据信息丢失。隧道技术在对网络信息数据进行压缩的同时也会对其进行加密处理，只需一次加密就可以确保数据包所有数据信息的安全，大大提高了信息传输的效率和安全性。将海量网络数据信息进行压缩，能够确保网络信息数据的安全。利用该技术前，要对使用该技术的人员进行身份认证，并设置多重权限来确保挖掘数据者符合安全管理要求，例如通过人脸识别、指纹识别等方式进行信息安全管理。

　　1.3维护网络环境安全技术

　　将计算机的网络系统和硬件系统分开，其原理是先建立封闭式网络信息传输路径——局域网，利用局域网使数据信息进行封闭式传播，也可以在连接着局域网的计算机中存储数据信息。这种技术可以提高数据信息传输速度和安全性。在信息安全处理技术升级过程中，应该分别对计算机软件和硬件进行升级，及时发现问题及时解决。可以采用大型网络数据库产品来对数据库进行升级，用户对数据库的数据信息编辑和修改时，需要用户提交完整真实的原始凭证，经过计算机管理权限确认后方可将原始凭证录入网络数据信息系统，这样就确保了数据库数据信息的真实性和准确性。如果发现数据库中的网络数据信息存在误差，需要人证核对清楚并获得权限后方可修改。这样可以最大程度确保数据库中网络数据信息的准确性和真实性，避免被他人恶意篡改。也可以利用病毒查杀软件来净化网络环境，或者是引入人脸识别技术或指纹识别技术来对保存好的数据信息进行高级加密处理，提高信息安全性。

　　1.4信息共享安全处理技术

　　当今信息时代，对于优质网络数据信息人们都会共享，为了确保网络数据信息在共享过程中不被篡改或窃取，需要利用信息共享安全处理技术来进行优化和保障，例如对具有某些特点的网络数据信息进行处理分析，也可以对网络数据信息进行深入挖掘，发现更多有价值的内容。利用人工智能技术也可以确保用户在分享网络数据信息的过程中不被其他恶意程序和网络病毒干扰。

　　2试验

　　2.1试验准备

　　利用这两种技术来保护相同的网络数据信息，分别对这些网络数据信息进行1000个网络病毒数据的攻击，并对两组网络数据信息输入1000个安全数据，并将这两组网络数据信息分五次传播到网络中，并分别利用两种信息安全处理技术来进行处理一分钟，查看哪种处理技术的处理效率最高。

　　2.2试验结果

　　以下是传统信息安全处理技术和计算机大数据信息安全处理技术处理病毒数据的试验结果（表1）。通过表1试验结果可以看出，传统信息安全处理技术五次信息处理效率分别为64%、58%、46%、53%和49%，其平均值为54%，计算机大数据信息安全处理技术次信息处理效率分别为97%、96%、98%、95%和96%，其平均值为96.4%，比传统信息安全处理技术处理效率高77.8%，这充分说明计算机大数据信息安全处理技术比较高效，是符合信息网络环境需求的技术之一。

　　3结论

　　在如今的互联网时代，人们生活工作都离不开互联网，互联网方便人民生活工作的同时，但也带来了一些困扰，其中计算机网络信息安全问题就是难题。人类每天要处理数以万计的海量信息，传统信息安全处理技术由于信息处理效率低，取而代之的是计算机大数据信息安全处理技术，它包括网络数据采集、存储和分析三方面的技术，例如大数据密钥技术、备份技术和隧道技术等，具有稳定性和高效性。目前计算机大数据信息安全处理技术应用在个人、企业和学校的日常工作中，能够确保用户的网络通信信息、个人信息和财产信息的安全，避免用户个人信息被盗窃的风险，有利于构建良好的互联网环境，维护用户的合法权益。

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　　作者:张冠兰 谢小刚

　　来源于《网络安全技术与应用》