网络安全课程作业——大数据时代网络安全分析

大数据时代的网络安全分析

大数据时代的网络安全分析 (1)

1.引言 (2)

2.大数据简析 (2)

2.1大数据是什么？ (2)

2.2大数据可以做什么？ (2)

2.3大数据如何工作？ (3)

2.4大数据存在的问题 (3)

3.网络安全简析 (4)

3.1 网络环境开放 (4)

3.2 遭遇黑客攻击 (4)

3.3 人为的操作失误 (4)

3.4 感染计算机病毒 (5)

4.大数据时代的网络安全问题 (5)

4.1个人隐私信息的泄露 (5)

4.2信息的储存和安全防护问题 (5)

5. 大数据时代下网络信息安全的应对措施 (5)

5.1 技术措施 (5)

5.2 政策建议 (6)

6.结束语 (6)

1.引言

我国实行改革开放四十年以来，各项基础建设和科学技术都取得了不同程度的发展，其中互联网技术和信息技术在经历第一次和第二次的更新变革后迎来第三次浪潮并诞生了“大数据”这一产物。从诞生至今的这些年因信息技术和互联网技术的不断进步，对于计算机技术、信息技术以及数据的运用都得到了较大程度的发展和进步，我国也进入大数据时代并不断地向前探索。与海外的一些国家相比，我国信息技术以及整体水平的发展状况还是相当乐观的，在信息网络系统的某些技术部分我国也已经达到国际先进水平。然而，仅有先进的应用技术和产业而没有安全技术并不能使互联网稳定、持续地发展下去，就如同一个国家只注重发展经济而不关注国家防御，这个国家就是脆弱的，因此互联网要想稳固持续发展就需要探究维护互联网安全的方法。本文从大数据时代的背景和意义着手，并对比国内外发展状况，接着分析网络安全技术方面的挑战，最后提出相关政策建议，以期能够为我国网络安全技术的发展提供一些帮助。

2.大数据简析

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：V olume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

2.1大数据是什么？

这一切都始于数字时代到来后我们所产生的数据量的指数激增。这主要是因为计算机、因特网和技术能够从我们生活的真实世界中获取信息，并将其转化为

数字数据。

在2017年，当我们上网时、当我们携带配备GPS的智能手机时、当我们通过社交媒体或聊天应用程序与我们的朋友沟通时、以及我们在购物时，我们会生成数据。你可以说，我们所做的涉及数字交易的一切都会留下数字足迹，这几乎是我们生活的一切。

除此之外，机器生成的数据量也在快速增长。当我们的“智能”家庭设备彼此通信或与他们的家庭服务器通信时，数据就会生成和共享。世界各地的工厂和工厂的工业机械越来越多地配备了传感器来收集和传输数据。很快，自动驾驶的汽车将走上街头，将他们所到之处周围的环境实时、四维的地图发送回家。

2.2大数据可以做什么？

这种不断增长的流传感器信息、照片、文本、声音和视频数据，是大数据的基础。

我们现在可以用一些甚至几年前都不可能的方式使用这些数据。现在，大数据项目可以帮助我们：

治疗疾病和预防癌症——数据驱动医学，包括分析大量的医学记录和图像，这些模式可以帮助及早发现疾病并开发新药；

饲养饥饿者——农业正在被数据革命化，这些数据可用于最大限度地提高作物产量，最大限度地减少释放到生态系统中的污染物数量，并优化机器和设备的使用；

探索遥远的行星——美国航空航天局分析数百万的数据点，并利用它们来模拟每个可能性，将其流浪者降落在火星表面，并计划未来的任务；

预测和应对自然灾害和人为灾害——分析传感器数据，以预测下一步可能发生的地震，人类行为模式帮助援助组织救援幸存者提供线索。大数据技术也用于监测和保护难民远离世界各地的战区；

防止犯罪——警察部队越来越多地采用基于自己情报和公共数据集的数据驱动战略，以便更有效地部署资源，并在需要时起到威慑作用；

使我们的日常生活更轻松，更方便——在线购物、大众旅游或休闲度假，选择最好的时间预订航班，或是决定接下来要观看的电影……因为大数据，这一切

都变得更加容易。

2.3大数据如何工作？

大数据的工作原理是，你对任何事情或任何情况了解越多，你可以更可靠地预测将来会发生什么。通过比较更多的数据点，以前被隐藏的关系将开始出现，这些关系有望包含我们如何开始改变的见解。

通常这是通过一个过程来完成的，该过程基于我们可以收集的数据建立模型，然后运行模拟，每次调整数据点的值，并监视它如何影响我们的结果。这个过程是自动化的——今天先进的分析技术将运行数以百万计的这些模拟，调整所有可能的变量，直到找到有助于解决问题的模式或洞察力。

数据越来越以非结构化的形式出现在我们身上，这意味着数据不能轻易放入具有行和列的结构化表格中。这些数据中的大部分是图片和视频的形式-从卫星图像到上传到Facebook或Twitter的照片，以及电子邮件和即时通讯和录音电话。为了理解所有这些，大数据项目通常使用人工智能和机器学习的尖端分析。例如，通过教育电脑来识别这些数据所代表的内容——通过图像识别或自然语言处理，他们可以比人类更快速，更可靠的可靠地识别图案。

在过去的几年里，通过“即服务”平台，一个强烈的趋势是向大数据工具和技术的转移。企业和组织从第三方云服务提供商租用服务器空间、软件系统和处理能力。所有的工作都是在服务提供商的系统上进行的，客户只需支付所使用的任何费用。这种模式使得任何组织都可以访问大数据驱动的发现和转换，并消除了在硬件、软件、房地和技术人员身上花费大量资金的需要。

2.4大数据存在的问题

今天，大数据给了我们前所未有的洞察力和机会，但也引发了必须解决的担忧和问题：

数据隐私——我们现在生成的大量数据包含了许多关于我们个人生活的信息，其中大部分是我们有权保持隐私的权利。越来越多的人被要求在我们泄露的