基于大数据的新型信息安全技术研究
大数据技术在计算机信息安全中的应用研究
大数据技术在计算机信息安全中的应用研究摘要：当前，随着信息技术的发展，人们的生活和工作都发生了很大的变化，随着计算机网络的发展，人们越来越关注着计算机信息的安全问题。
随着大数据技术的发展，计算机网络的信息安全得到了极大的保护，无论是云计算技术，还是数据备份技术，都将成为计算机信息安全的重要保证。
因此，相关部门必须加强对这一领域的研究，加强大数据技术在计算机信息安全领域的应用。
关键词：大数据技术；计算机；信息安全；应用1当前时代计算机网络信息安全主要问题分析1.1网络病毒的侵袭所谓的“网络病毒”，就是通过各种方式，窃取电脑内的数据，破坏电脑的正常运转，甚至造成电脑系统的瘫痪。
近年来，一些不法之徒为了获取更多的利润，使用各种网络病毒，试图对电脑进行攻击，从而影响到用户的个人账户信息。
从社会发展的观点来看，网络病毒的消极作用是非常明显的。
大多数的网络病毒都是在电脑系统中潜伏很久的，网络病毒已经成为网络信息安全的主要问题。
1.2用户信息丢失与垃圾信息干扰一般而言，大部分的垃圾邮件都是通过邮件、新闻、广告等方式进行的，而随着垃圾信息的不断积累，电脑的内存将会变得非常有限，而且有些垃圾信息的内容非常复杂，语言也非常粗俗，很容易被人发现。
这种垃圾信息的出现，对电脑的安全是非常不利的，甚至有可能出现一些垃圾信息，一旦处理不好，就会被盗取到电脑里面的数据，从而威胁到使用者的生命。
虽然垃圾信息和用户信息的丢失并不会对电脑造成直接的破坏，但它的出现却会对网络造成很大的影响，因此，网络环境的清理工作也是必不可少的。
2大数据技术在信息安全中的应用技术2.1身份管理技术云平台的大数据应用较为广泛，它主要是通过身份验证、权限访问管理、生物识别等技术来提升用户的安全，从而更好地提升云平台大数据的安全性。
①身份验证技术由于早期的身份验证技术相对来说较为简单，主要使用单一的登录码和密码存取资源，用户只要输入正确的口令即可进入，但存在着明显的缺陷，当使用者登录不同的系统时，若使用“帐号+密码”进行身份验证，则需要使用不同的密码与帐号，不仅要记忆大量的密码与帐号，而且还会对使用者的个人信息安全造成一定的影响。
《2024年大数据时代的个人隐私信息安全研究》范文
《大数据时代的个人隐私信息安全研究》篇一一、引言随着大数据时代的到来，信息技术的迅猛发展使得个人隐私信息安全问题日益凸显。
大数据不仅带来了巨大的商业价值，同时也伴随着个人隐私信息泄露的巨大风险。
如何确保个人隐私信息安全，成为了当今社会关注的热点问题。
本文将围绕大数据时代的个人隐私信息安全进行深入的研究和分析。
二、大数据时代的特征及挑战1. 大数据时代特征大数据时代，数据量呈现爆炸式增长，数据类型多样，数据处理速度极快。
这种特征使得我们能够从海量数据中获取更多有价值的信息，为各行各业带来巨大的商业价值。
2. 面临的挑战然而，随着数据的不断增长，个人隐私信息安全问题也日益严重。
个人隐私信息泄露、被滥用、甚至被非法交易的情况屡见不鲜，给个人和社会带来了巨大的损失。
三、个人隐私信息安全的重要性个人隐私信息安全关系到每个人的切身利益。
一旦个人隐私信息被泄露或被滥用，可能导致财产损失、名誉受损、甚至面临法律责任。
因此，保护个人隐私信息安全，是维护社会稳定和和谐的重要一环。
四、大数据时代个人隐私信息安全的现状及问题1. 现状在大数据时代，个人隐私信息的安全保护面临着前所未有的挑战。
尽管各国政府和企业都在加强个人隐私信息的保护，但由于技术、法律和监管等方面的原因，个人隐私信息泄露的事件仍然频繁发生。
2. 问题（1）技术问题：随着大数据技术的发展，数据收集、存储、处理和传输的技术手段不断更新，给个人隐私信息的保护带来了新的挑战。
（2）法律问题：相关法律法规的制定和实施跟不上技术发展的速度，导致一些不法分子钻法律的空子，利用技术手段窃取个人隐私信息。
（3）监管问题：监管机构的监管力度不够，对个人隐私信息的保护缺乏有效的监管手段和措施。
五、个人隐私信息安全保护的措施和建议1. 技术手段（1）加强数据加密技术的研究和应用，确保个人隐私信息在存储、传输和处理过程中的安全性。
（2）开发和应用先进的个人信息保护技术，如生物识别技术、人工智能等，提高个人信息保护的自动化和智能化水平。
基于大数据技术的网络信息安全分析研究
基于大数据技术的网络信息安全分析研究随着网络技术的不断发展和普及，网络安全问题越来越引起人们的重视。
网络攻击的形式和手段也越来越多样化和复杂化，传统的安全防护手段已经无法满足现代网络的安全要求。
与此同时，大数据技术的兴起为网络信息安全的分析和应对带来了新的机遇和挑战。
基于大数据技术的网络信息安全分析是利用大数据技术的高效、准确和快速处理能力，对网络中产生的海量数据进行分析、挖掘和建模，以发现潜在的网络威胁和风险，并及时采取相应的安全措施，保障网络的安全稳定运行。
在这个过程中，大数据技术的应用主要包括数据采集、数据清洗、数据挖掘和数据可视化等环节。
首先，数据采集是大数据技术中的第一步，也是最为基础的环节。
通过采集网络中生成的大量散乱和非结构化的数据，如网站访问日志、网络攻击报告、异常事件记录等，将这些数据收集、存储和管理起来，为后续的数据挖掘和建模提供数据基础。
在采集数据时，需要考虑到数据量的大小、数据来源的多样性、数据的精准性和完整性等因素。
其次，数据清洗是大数据技术中不可缺少的环节。
由于网络中的数据源多样化、数据来源不确定性、数据格式混乱等问题，往往会产生很多的空缺、错误和不规范的数据，这些数据会造成数据的噪声，导致数据分析和建模结果的不准确性和误判性。
因此，数据清洗的主要目的是消除数据中的噪声和冗余信息，使数据变得干净、规范、易于分析。
接下来，数据挖掘是基于大数据的信息安全分析过程中的一个重要环节。
数据挖掘具有对数据进行有效信息提取和隐藏关系发现的功能，为信息安全评估和风险分析提供了有力的工具。
数据挖掘技术在网络信息安全领域的应用主要体现在模式识别、分类、聚类、关联规则发现和异常检测等方面。
通过数据挖掘技术，可以快速、准确地找到网络中的恶意代码、间谍软件、僵尸网络等安全威胁，并对它们进行实时监控和检测。
最后，数据可视化是基于大数据的信息安全分析的重要环节。
大数据分析往往会面临数据量庞大、信息复杂的情况，直接采用表格或图表等方式表现数据的结果往往难以直观地反映数据中的信息和关系。
大数据背景下的网络信息安全研究
大数据背景下的网络信息安全研究随着大数据时代的到来，网络信息的规模和复杂性呈现爆炸式增长，使得网络信息安全问题成为亟待解决的焦点。
本文将探讨大数据背景下的网络信息安全研究，并讨论其对现代社会的影响。
1. 研究背景在大数据时代，人们在网络上的活动产生了海量的数据。
这些数据的收集、存储和分析促使网络信息的规模成倍增长，同时也给网络信息的安全带来了挑战。
2. 大数据对网络信息安全的影响随着大数据的增长，网络信息的泄露、篡改和盗取等问题也愈发严重。
大数据的存在为黑客和犯罪分子提供了更多的攻击目标，并使得网络安全的难度大幅提高。
3. 网络信息安全研究的挑战在大数据背景下，网络信息安全研究面临着多重挑战。
首先，大数据的复杂性使得传统的安全手段已经无法满足需求，研究者需要不断探索新的方法和算法。
其次，网络信息的规模庞大，给研究带来了数据挖掘和隐私保护等方面的困难。
4. 基于大数据的网络信息安全研究方法为了有效应对大数据背景下的网络信息安全问题，研究者提出了多种方法。
其中，基于机器学习和人工智能的技术被广泛应用于网络入侵检测、恶意代码识别和欺诈检测等领域。
同时，数据挖掘和隐私保护也成为研究的热点，通过对网络数据的分析和加密保护等手段，提高网络信息的安全性和隐私性。
5. 大数据背景下的网络信息安全对社会的影响网络信息安全的研究不仅仅影响到个人的隐私和财产安全，也直接关系到国家的安全和社会稳定。
在大数据时代，网络信息的安全已经成为一个国家的重要战略。
通过加强研究和应用，提升网络信息安全的发展水平，将有效保障信息社会的可持续发展。
总之，大数据背景下的网络信息安全研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
需要通过多学科的交叉融合，探索新的方法和技术，以应对日益复杂和庞大的网络信息安全挑战。
只有不断研究和提升网络信息安全技术，才能更好地保护个人、国家和社会的信息安全。
基于大数据分析的网络安全防护策略研究
基于大数据分析的网络安全防护策略研究网络安全作为信息时代的重要命题，越来越受到人们的关注。
随着互联网的快速发展，网络安全威胁也日益增多，传统的安全防护手段已经无法满足日益复杂的网络攻击。
基于大数据分析的网络安全防护策略应运而生。
本文将以“基于大数据分析的网络安全防护策略研究”为任务名称，探讨大数据分析在网络安全防护中的应用和意义。
1. 引言如今，网络已经成为人们日常生活和工作的重要组成部分。
然而，网络空间不再是一个安全的环境，黑客攻击、病毒传播、数据泄露等威胁层出不穷。
传统的安全防护手段无法及时应对这些新型网络安全威胁。
针对这一问题，基于大数据分析的网络安全防护策略应运而生。
2. 大数据分析在网络安全中的应用2.1 攻击预测和检测通过对大量攻击和异常数据的分析，大数据分析可以构建攻击行为的模型，并提前预测和检测到潜在的网络攻击。
比如，通过对恶意代码的分析和比对，可以精确地识别出潜在病毒和其他恶意软件，从而避免对网络的进一步侵害。
2.2 用户行为分析大数据分析可以通过对用户行为的分析，识别出不符合正常行为规律的用户操作。
例如，在电子商务平台上，大数据分析可以发现异常交易行为、恶意刷单等行为，及时采取措施，保护用户的账号安全和财产安全。
2.3 日志分析与溯源大数据分析可以对网络设备、应用系统产生的日志进行分析，从中发掘出与网络安全相关的信息。
通过对日志数据的溯源分析，可以帮助及时发现并阻止网络攻击者的恶意行为，降低安全事件的危害程度。
3. 基于大数据分析的网络安全防护策略3.1 建立高效的数据采集和分析平台基于大数据分析的网络安全防护策略需要建立一个高效的数据采集和分析平台，实现对庞大数据量的实时监控和分析。
该平台需要结合高性能计算、分布式存储和大数据处理技术，实现对网络安全事件的快速响应和准确判断。
3.2 强化实时监控和智能预警能力网络安全攻防是一个持续的过程，需要实时监控网络流量、用户行为以及系统状态等，及时发现异常情况。
基于大数据技术的网络信息安全分析与预警
基于大数据技术的网络信息安全分析与预警网络信息安全是当前社会热门话题之一，随着大数据技术的快速发展，基于大数据技术的网络信息安全分析与预警也成为了保护网络安全的重要手段。
本文将从以下几个方面进行探讨与分析。
首先，我们将从大数据技术在网络信息安全分析中的应用入手。
随着互联网的普及，海量数据不断产生，如何从这些数据中发现安全威胁并进行分析成为了一项重要任务。
大数据技术的出现为网络信息安全分析带来了新的突破。
通过大数据技术，可以对网络中的各种数据进行搜集、分析、挖掘，实现对网络安全事件的预测和预警。
通过分析大数据中的日志、流量、用户行为等信息，可以快速识别异常行为，并及时采取措施，以保护网络系统的安全。
接下来，我们将探讨基于大数据技术的网络信息安全分析与预警的重要性。
网络安全事件的发生给个人、企业和国家的安全造成了巨大威胁，因此，及早发现和预警网络安全威胁成为了至关重要的任务。
基于大数据技术的网络信息安全分析与预警可以帮助分析人员更好地理解网络威胁的性质，及时发现异常行为，并预测潜在的安全风险。
这些预警信息可以提供给相关用户，以帮助他们加强对网络安全的防护，从而有效避免安全事件的发生。
然后，我们将介绍大数据技术在网络信息安全分析与预警中的具体应用。
大数据技术可以应用于网络安全日志分析、恶意代码检测、威胁情报分析、用户行为分析等多个领域。
通过对网络安全日志进行大数据分析，可以及时发现异常登录、攻击行为等威胁，并进行实时预警。
利用大数据技术进行恶意代码检测，可以通过分析大量样本数据，从中发现恶意代码的行为特征，提高恶意代码的检测效率。
此外，大数据技术还可以应用于威胁情报分析，收集并分析各种信息源中的网络安全威胁情报，以便快速识别新的网络安全威胁，并及时预警。
对用户行为的分析也是大数据技术在网络信息安全分析与预警中的重要应用之一。
通过分析用户在网络上的行为习惯、历史数据等信息，可以识别出潜在的安全风险，及时采取防范措施。
大数据环境下的数据安全研究
大数据环境下的数据安全研究一、引言随着大数据技术的快速发展，大数据环境下的数据安全问题日益突出。
大数据的应用范围广泛，包括金融、医疗、社交网络等领域，其中包含了大量的敏感信息。
因此，保护大数据的安全性成为了一个重要的研究方向。
本文将对大数据环境下的数据安全进行研究，探讨当前存在的问题，并提出相应的解决方案。
二、大数据环境下的数据安全问题1. 数据隐私泄露：大数据环境中的数据量庞大，包含了个人身份信息、财务信息等敏感数据。
一旦这些数据泄露，将给个人和组织带来巨大的损失。
2. 数据完整性：在大数据环境下，数据的完整性是一个重要的问题。
由于数据量巨大，难以确保数据的完整性，可能受到篡改、损坏等威胁。
3. 数据访问控制：大数据环境中，数据的访问控制面临着挑战。
由于数据量大、访问频繁，传统的访问控制方法难以满足需求，需要研究更加高效、灵活的数据访问控制策略。
三、大数据环境下的数据安全研究方法1. 数据加密技术：数据加密是保护数据安全的重要手段之一。
可以采用对称加密算法或非对称加密算法对数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
2. 数据脱敏技术：对于包含敏感信息的数据，可以采用数据脱敏技术，将敏感信息进行替换或删除，以保护数据的隐私性。
3. 数据备份与恢复：为了应对数据丢失或损坏的情况，需要建立完善的数据备份与恢复机制，确保数据的可靠性和完整性。
4. 数据访问控制技术：针对大数据环境中的数据访问控制问题，可以采用基于角色的访问控制、基于属性的访问控制等策略，实现对数据的精细化控制。
四、大数据环境下的数据安全解决方案1. 建立完善的数据安全管理体系：在大数据环境下，应建立一套完善的数据安全管理体系，包括数据分类、安全策略制定、安全培训等，确保数据安全工作的有效实施。
2. 强化数据加密与脱敏：采用先进的数据加密算法和数据脱敏技术，对敏感数据进行加密和脱敏处理，保护数据的隐私性。
3. 建立数据备份与恢复机制：建立定期的数据备份与恢复机制，确保数据的可靠性和完整性，防止数据丢失或损坏的情况发生。
基于人工智能的信息安全攻防技术研究
基于人工智能的信息安全攻防技术研究随着信息时代的到来，信息安全问题越来越引人注目。
在信息时代背景下，我们需要保护个人隐私和敏感信息，同时防止黑客攻击和病毒传播等威胁，这就需要一些有效的技术手段来实现。
近年来，人工智能技术在信息安全领域的应用与发展越来越受到关注和重视。
本文将从人工智能技术在信息安全攻防技术中的应用和未来发展趋势两个方面展开阐述。
一、人工智能技术在信息安全攻防技术中的应用1. 基于人工智能的入侵检测技术传统的入侵检测系统采用的是基于特征匹配和规则库的方式，容易受到攻击者的绕过和欺骗。
而基于人工智能的入侵检测技术则可以通过学习样本数据的特征分布和异常行为来判断是否存在入侵行为，更加智能和准确。
例如，深度学习算法可以自动提取网络流量中的特征信息，对网络流量中的异常数据进行实时监测和预警，减小了安全风险。
2. 基于人工智能的APT检测技术APT是高级持续性威胁的缩写，是针对高级黑客攻击的一种综合性防御技术。
传统的APT检测技术采用基于规则的检测方式，通常对改变规则的攻击方式难以做出有效应对。
而基于人工智能的APT检测技术通过对恶意软件样本的学习和分析，可以识别出类似攻击行为的恶意代码，并对新的未知漏洞进行动态检测，提高了检测的准确性和实时性。
3. 基于人工智能的风险评估技术在信息安全领域中，基于人工智能的风险评估技术是一种针对风险的智能分析技术。
利用人工智能技术，可以对大量的安全数据进行分析和挖掘，识别出隐藏的风险并对其进行评估，并在实际操作中提高目标收益率和降低风险。
例如，基于机器学习的威胁狩猎技术，可以对历史数据进行训练，然后对未来的威胁进行预测，从而发现并预防高危威胁。
二、人工智能技术在信息安全攻防技术中的未来发展趋势1. 个性化安全防护未来的人工智能技术将更加注重个性化安全防护。
随着大数据时代的到来，人工智能技术可以通过对个体信息进行学习，发掘其安全需求，为其定制个性化的安全防护方案，从而实现更加精准的风险防范和威胁拦截。
大数据背景下计算机网络安全技术应用探究
大数据背景下计算机网络安全技术应用探究摘要：伴随着大数据技术的发展和进步，其使用途径变得越来越广泛，因此在发挥出大数据技术价值的同时，还需要兼顾用户的个人信息安全，成为技术使用的核心所在。
文章以大数据时代计算机互联网安全为研究内容,提出大数据时代下加强网络安全防范的重要性、存在的安全问题，提出安全技术使用策略，包括提升网络信息安全的技术层次、建立和完善网络信息安全的相关法律法规、规范网络信息的传播和发布，旨在改善计算机互联网安全水平。
关键词：大数据；计算机网络；安全技术；网络安全一、计算机网络信息通信安全问题的原因（一）信息安全基础薄弱相对于欧美等发达国家，我国现在的计算机网络通信技术还很落后，而且发展也比较晚，加之西方国家对我国技术进行了制裁，因此我国硬件和软件都很难实现创新性突破。
我国科技研发起步晚，对国外的依赖性较强，因此在发展与创新上相对较弱。
（二）安全意识不足从客观角度来说，个人和企业对网络的了解较少，安全意识差，一些不法分子因为缺乏法制，或是出于好奇在网络上制造了病毒，导致了网络关键数据被非法窃取。
而相关的网络管理员由于安全意识比较薄弱，给了这些黑客可乘之机，为其搭建了一个良好的信息获取渠道。
根据中国计算机信息显示，中国目前有半数以上的公司没有安装防火墙，40%以上的公司没有安装防火墙，60%以上的公司没有安装安全防护系统。
由于人们对网络的安全意识不强，导致了网络安全工作的难度加大，出现了各种各样的安全问题。
（三）病毒入侵能力极强病毒具有极强的杀伤力，并且传播速度极快，一旦计算机的网络被病毒侵入，就有可能导致整个计算机的瘫痪。
如今，随着现代技术的进步，计算机病毒的性能也在不断提高，很多新型的木马都无法被常规的杀毒软件发现，反而会产生更厉害的攻击手段。
另外，有些不法分子利用非法渠道，公然销售计算机病毒，使得计算机病毒商品化，以各种方式进行计算机病毒买卖，愈演愈烈，对国内的网络信息系统产生了巨大的冲击和影响。
基于大数据的新型电力系统网络信息安全防护策略研究
Telecom Power Technology运营维护技术基于大数据的新型电力系统网络信息安全防护策略研究 2024年3月25日第41卷第6期205 Telecom Power TechnologyMar. 25, 2024, Vol.41 No.6蒲叙文：基于大数据的新型电力系统网络信息安全防护策略研究1.4 设备损坏新型电力系统网络信息安全中的设备损坏也是一个不容忽视的问题。
电力系统的设备包括各种发电设备、输电设备、变电设备、配电设备以及用电设备等，这些设备的正常运行是保障电力系统稳定运行的基础。
设备损坏的原因有设备老化、超负荷运行、人为破坏等[2]。
新型电力系统中大量使用智能设备、传感器等物理设备，这些设备的物理安全和网络安全防护能力可能较弱，容易受到破坏或攻击。
电力系统的设备如变压器、发电机等可能因为各种原因损坏，导致系统故障和数据丢失。
2 基于大数据的电力系统网络信息安全防护策略2.1 建立完善的网络安全体系利用大数据技术对电力系统网络进行全面监控和防护，加强用户身份认证和访问控制，防止非法访问和数据泄露。
部署有效的防火墙是防止外部攻击的第一道防线。
防火墙应配置为仅允许必要的网络流量通过，阻止未授权的访问和恶意软件的传播[3]。
建立入侵检测系统也是非常必要的，可以实时监控网络流量，检测并报告任何可疑活动。
如果检测到攻击，系统可以触发警报并采取相应的行动，如阻止攻击源、隔离受影响的系统等。
此外，加密技术在网络安全体系中作为不可或缺的技术防护措施，可以对重要数据和通信进行加密，进而确保数据在传输和存储时有足够的安全性。
定期备份所有数据，并制定应急响应计划，以便在数据受到损坏或丢失时能够迅速恢复。
2.2 强化数据备份和恢复机制数据备份是防止数据丢失和损坏的关键措施之一，能有效应对各种安全事件和意外情况。
在实际管理中，需要通过多方面的措施来进行优化，强化数据备份和恢复机制如图1所示。
建立数据备份和恢复的记录管理制度加强备份数据的 加密和访问控制强化数据备份和 恢复机制定期测试备份 数据的可恢复性建立完善的数据 备份策略图1 强化数据备份和恢复机制首先，要建立完善的数据备份策略。
大数据时代的隐私保护与数据安全技术研究
大数据时代的隐私保护与数据安全技术研究随着信息技术的发展，数据的产生和存储已经远远超过了人们的想象。
每天人们通过手机、电脑、社交媒体等途径在互联网上传输、交换和使用着大量的数据。
大数据时代的到来为社会的发展带来了诸多机遇，同时也给数据的隐私保护和数据安全带来了严峻挑战。
一、大数据时代隐私保护的现状在大数据时代，人们的个人信息被广泛收集和使用。
人们通过互联网进行购物、聊天、分享等活动时，不可避免地会留下个人信息的痕迹，这些信息被不同的机构、企业和政府部门广泛使用。
人们需要享受数字经济发展的红利，同时也希望自己的隐私得到合理保护。
然而，隐私保护的现状并非令人满意。
种种数据泄露、个人信息失窃的事件屡屡发生，让人们感到忧虑。
企业和政府机构在使用和收集个人信息时，未能充分保护个人的隐私权，如在未征得当事人同意的情况下收集个人信息，甚至利用收集的数据进行行为管制和商业利用。
二、大数据时代隐私保护面临的挑战在大数据时代，个人信息收集涉及多方利益，因此，隐私保护面临着多重挑战：1、技术挑战：现有的技术无法满足大数据时代隐私保护的需要。
大数据的分布式计算、多方协同计算、数据共享等技术难题导致了数据安全和隐私保护的难题。
2、政策法律挑战：政府利益和社会公众利益的平衡，以及隐私保护的合理法律制度和管理机制都需要完善。
3、社会文化挑战：人们在个人信息使用和隐私保护方面的观念、行为、态度等因素对隐私保护各产生影响。
三、大数据时代隐私保护的解决方案隐私保护需要综合考虑技术、政策和法律、社会文化等多种因素。
以下是一些当前仍处在研究和实践阶段的解决方案：1、权责分离机制：隐私保护需要建立并落实有效、客观的权责分离机制。
在数据收集、使用和共享中，利益各方需要严格按照法律法规和契约合同所规定的权限处理信息。
2、加密技术：加密是数据安全技术的核心之一。
对于敏感数据的存储、传输和使用过程中，采用适当的加密方式可以有效保护数据的安全和隐私。
大数据环境下的空间信息安全研究
大数据环境下的空间信息安全研究在当今数字化时代，大数据的蓬勃发展给我们的生活带来了前所未有的便利和创新。
然而，随着空间信息技术的广泛应用，空间信息安全问题也日益凸显，成为了我们必须面对和解决的重要挑战。
空间信息，简单来说，就是与地理位置、空间分布相关的数据。
它涵盖了卫星导航定位、地理信息系统、遥感影像等众多领域。
从日常的手机导航指引我们准确到达目的地，到城市规划中对土地利用的合理布局，再到军事领域中的战略决策，空间信息都发挥着至关重要的作用。
在大数据环境下，空间信息呈现出爆炸式增长的态势。
海量的空间数据被收集、存储和分析，为各行各业提供了丰富的决策依据和发展机遇。
但与此同时，这也给空间信息安全带来了巨大的压力。
首先，数据的海量性使得保护难度大幅增加。
在大数据中，空间信息的规模极其庞大，包含了无数的细节和复杂的关系。
要对如此海量的数据进行有效的安全防护，无论是在技术上还是在资源上，都面临着巨大的挑战。
其次，数据的多样性也带来了风险。
空间信息不仅包括地理位置数据，还可能涉及到个人的行踪轨迹、企业的商业机密，甚至是国家的敏感信息。
不同类型、不同敏感度的数据混杂在一起，增加了安全管理的复杂性。
再者，数据的高速流转使得安全问题更加复杂。
在大数据时代，空间信息的产生、传输和处理速度极快。
一旦在某个环节出现安全漏洞，数据就可能在瞬间被泄露或篡改，造成不可挽回的损失。
那么，大数据环境下的空间信息安全面临哪些具体的威胁呢？一方面，黑客攻击是一个常见且严重的威胁。
黑客们可能通过网络漏洞，入侵数据库，窃取或破坏空间信息。
他们可能会将这些信息用于非法活动，比如欺诈、勒索等。
另一方面，内部人员的疏忽或恶意行为也不容忽视。
如果内部人员没有严格遵守安全规定，或者故意泄露数据，也会给空间信息安全带来巨大隐患。
此外，还有来自竞争对手的恶意竞争。
他们可能会试图获取对方的空间信息，以获取竞争优势。
面对这些威胁，我们应该如何保障空间信息的安全呢？技术手段是关键。
大数据背景下高校在校大学生信息安全研究
大数据背景下高校在校大学生信息安全研究一、研究背景随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的一个热门话题。
大数据的出现为我们提供了前所未有的海量信息资源，同时也带来了一系列新的挑战。
在这个背景下，高校在校大学生作为国家未来的栋梁之才，他们的信息安全问题显得尤为重要。
大数据时代的到来使得高校在校大学生的信息获取途径变得更加多样化。
他们可以通过各种途径获取到丰富的知识和信息，如在线课程、学术论文、社交媒体等。
这些信息的获取过程中，学生的个人信息安全往往容易受到侵犯。
一旦个人信息泄露，可能会给学生带来严重的后果，如财产损失、隐私泄露等。
大数据技术的应用使得高校在校大学生的信息管理变得更加复杂。
在大数据环境下，学生的各类信息需要进行有效的整合和分析，以便为学生提供更加个性化的服务。
这也给学生信息安全管理带来了挑战，如何在保证信息安全的前提下，实现信息的高效利用，是当前高校在校大学生面临的一个重要问题。
大数据时代的到来也使得高校在校大学生面临着网络诈骗、网络攻击等安全威胁。
由于学生的网络安全意识相对较弱，他们在面对这些安全威胁时往往处于劣势地位。
加强高校在校大学生的信息安全教育，提高他们的网络安全意识和防范能力，已经成为亟待解决的问题。
大数据背景下高校在校大学生信息安全研究具有重要的现实意义。
通过对高校在校大学生信息安全的研究，可以为制定有效的信息安全管理措施提供理论依据，同时也可以为提高学生的信息安全意识和防范能力提供参考。
A. 大数据时代的来临随着科技的飞速发展，大数据已经成为了当今社会的一个热门话题。
大数据是指在一定时间范围内，通过收集、存储、处理和分析大量数据，从而揭示数据的潜在价值和规律的一种技术。
大数据的出现，使得人们可以更加高效地获取、存储和利用信息，从而为各个领域的发展带来了巨大的机遇。
大数据时代也给高校在校大学生的信息安全带来了新的挑战。
大数据时代的到来使得高校在校大学生需要面临更多的网络安全威胁。
大数据时代下计算机网络信息安全问题研究
大数据时代下计算机网络信息安全问题研究1. 引言1.1 背景介绍随着大数据技术的快速发展，大数据在各个领域的应用逐渐普及，计算机网络信息安全问题也日益突出。
在大数据时代，网络安全面临着诸多挑战和风险，如数据泄露、网络攻击、隐私泄露等问题日益严重。
大数据的海量数据使得网络攻击者有更多机会进行攻击，传统的安全防御手段已经无法满足当前的安全需求。
研究大数据时代下的计算机网络信息安全问题显得尤为迫切和重要。
计算机网络信息安全问题不仅关乎企业和个人的隐私安全，也对国家的网络安全和信息安全构成一定威胁。
深入研究大数据时代下的网络安全问题，探索有效的网络安全技术和解决方案，对于提升网络安全水平，保护用户隐私和数据安全具有重要意义。
本文将围绕大数据时代下的计算机网络信息安全问题展开研究，探讨网络安全的挑战和解决方案，旨在为加强网络安全防护提供理论支持和技术指导。
1.2 研究意义在大数据时代下，计算机网络信息安全问题研究具有重要的意义。
随着互联网的快速发展，网络攻击手段日益复杂多样，网络安全问题日益突出。
研究计算机网络信息安全问题可以有效应对各种网络攻击，保护网络安全和用户隐私。
大数据技术的广泛应用为网络安全领域提供了丰富的数据资源，通过对大数据的分析和挖掘可以及时发现网络安全隐患，提升网络安全防护能力。
加强计算机网络信息安全研究还可以促进网络技术的发展和创新，推动网络安全技术的进步，提升网络安全水平。
研究计算机网络信息安全问题具有重要的实际意义和学术价值，对于保障网络安全、推动网络技术发展和促进社会信息化建设都具有积极的作用。
1.3 研究目的大数据时代下计算机网络信息安全问题研究的目的在于深入分析当前网络安全面临的挑战，并探讨如何通过有效的技术手段来解决这些问题，保障网络信息的安全和稳定。
具体来说，研究的目的包括以下几个方面：1. 研究大数据时代的网络安全挑战，分析现有网络安全体系所存在的不足之处，为进一步的研究提供理论基础和实践依据。
探析基于大数据环境下的数据安全论文
探析基于大数据环境下的数据安全论文•相关推荐探析基于大数据环境下的数据安全论文一、大数据的概念大数据是互联网技术和云计算技术迅猛发展的产物，指的是无法在规定的时间内使用当前通用的数据管理工具进行收集处理的规模巨大且形式多样化的数据信息。
大数据的研究如今已成为国内外学者、政府机构、研究机构广泛关注的前沿科技。
其主要来源是人们在使用互联网和各种终端设备所产生和输出的各种文字、图片或者视频、文件等种类繁多的数据信息。
二、大数据环境的特点通过对大数据概念的研究我们可以看到大数据环境的特点如下：(一)数据量大且呈几何级数增长趋势大数据时代的来临，各种智能终端、移动设备、传感器以及社交网络每时每刻都有大量的数据产生，并且呈现出几何级数的增长趋势。
预计至2020年，全球电子数据将会超过35ZB。
(二)数据形式多种多样随着信息化技术的发展，大数据中的主流数据由以普通文本为代表的结构化数据逐步演化为自由文本形式存在的非结构化数据。
互联网技术的发展改变了传统数据的二维结构，随着手机及各种终端设备应用范围的拓展，网页、图片、音频视频等非结构化数据的发展显得尤为迅速。
统计结果显示，非机构化数据在大数据中所占的比例已达百分之八十以上。
(三)价值密度低对大数据进行分析可以获得大量有价值的信息，可以对生产生活起到一定的指导作用，因为数据来源的不同，获得的数据信息也是复杂多样，因此大数据以成千上万倍的速度增长，这使得大数据的存储和计算分析成本大大提高。
同时也导致大数据的统计缺少细化处理，信息的价值含量低。
(四)具有高效的运算速度和运算能力大数据的运算系统属于一个分布式机构的系统，以海杜普大数据框架为基础，充分发挥集群的效力，来使自身达到高效的运算速度和运算能力。
信息数据发掘技术的不断发展以及大量应用程序的开发和使用和搜索引擎的使用推广必然会使大数据提取和分析变得更快更高效。
三、大数据环境下存在的数据安全问题(一)网络技术的发展普及发展使数据安全面临巨大风险随着互联网技术的全球推广使用以及无线路由器、服务器等设备技术的发展，网络的日常应用越来越便捷，信息数据的获取也越来越高效，同时不同行业大数据资源共享也变得十分便利。
基于大数据和人工智能技术的信息安全态势感知系统研究
基于大数据和人工智能技术的信息安全态势感知系统研究1. 引言1.1 研究背景信息安全是当今社会信息化发展的重要支撑，但随着网络攻击手段的不断升级和演变，传统的信息安全防御手段已经难以满足对信息安全的需求。
据统计，全球每年因网络攻击所造成的经济损失已经达到数百亿美元，而且这一数字还在不断增长。
如何有效地提升信息安全的防御能力，成为了当前亟需解决的问题。
在这样的背景下，基于大数据和人工智能技术的信息安全态势感知系统应运而生。
大数据技术可以帮助系统从海量数据中快速提取出有价值的信息，分析网络攻击的特征和行为规律，从而实现对网络安全态势的实时感知和预警。
而人工智能技术则可以帮助系统自动学习、识别异常行为，快速做出响应和决策，提高信息安全的响应速度和准确性。
研究基于大数据和人工智能技术的信息安全态势感知系统，对提升信息安全防御能力，保障网络安全具有重要意义。
本研究旨在探讨如何结合大数据和人工智能技术，构建一套高效可靠的信息安全态势感知系统，为信息安全领域的发展贡献力量。
1.2 研究意义信息安全是当今社会中的重要议题之一，随着互联网的不断发展和普及，网络安全问题也变得日益严峻。
在这种背景下，研究基于大数据和人工智能技术的信息安全态势感知系统具有重要意义。
信息安全态势感知系统能够通过对海量数据的分析和挖掘，实现对网络安全态势的实时监测和预警，帮助防范各类网络攻击和威胁。
这项研究的意义不仅在于提升信息安全防护的效率和准确性，更在于为加强网络安全提供了一种全新的思路和方法。
通过大数据技术和人工智能技术的应用，信息安全态势感知系统能够实现对网络数据的深度分析和跨越式的自学习能力，从而更好地应对网络攻击的多样化和复杂化。
这项研究还有助于推动信息安全技术的创新和发展，促进信息安全领域的学术交流和合作，为构建网络安全保障体系贡献力量。
【研究意义】。
1.3 研究目的信息安全态势感知系统是当前信息安全领域的热点研究之一。
通过结合大数据和人工智能技术，可以实现对网络攻击和威胁的及时监测和预警，提高网络安全防护水平。
大数据技术在计算机信息安全中的应用研究
大数据技术在计算机信息安全中的应用研究摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在计算机信息安全中得到了广泛的应用。
信息技术的广泛应用不可避免地会引起各种各样的安全问题，比如信息泄露等。
所以信息的安全能否得到保障，关乎企业的发展前景，其重要程度不言而喻。
大数据技术的应用不仅能提高信息安全管理的质量和效率，同时还可以识别网络安全中存在的风险隐患。
本文首先分析计算机安全中的大数据技术，其次探讨大数据技术在计算机信息安全中的实际应用，从而在一定程度上提升计算机信息安全管理效率,为人们提供良好的网络环境。
关键词：大数据技术;信息安全;计算机引言目前，人力资源招聘平台所提供的信息数据已经成为众多应聘者获得工作信息和公司职员获得招聘人员信息的主要渠道。
但是，随着互联网大数据技术的不断发展，通过人工咨询公司信息或人才信息的就业方法，已无法适应目前人员的就业需要和公司的招聘需要。
大数据技术是以大量的数据分析为基础，通过各种方法计算深层透析数据下层有着现实使用价值的信息的技术。
应用到大数据挖掘技术的人力资源招聘平台逐渐成为应聘者获得工作信息的主要来源。
1计算机安全中的大数据技术1.1云计算技术云计算技术在人们日常生活与工作中常见的一种技术,随着时代的进步与发展,这种技术具有较强的典型性特征。
在云计算技术不断转型与升级中,需要提升大数据技术的精准性,合理使用云计算技术可以逐步促进时代发展过程中大数据技术的推广,当前很多人已经非常熟悉云计算技术,但是还未真正了解其内涵,这种技术是采用多种计算方法,整理与统计计算机数据,合理使用网络中的信息资源,构成一种网络化的计算和排版,逐步提升信息资源的科学性与合理性,按部就班地安排与计划。
大数据技术是云计算技术快速发展的必然产物,其可以根据计算机信息系统从安全方面提出的要求,采取相应手段提供保证。
经过合理使用云计算技术,能够逐步强化计算机数据处理能力,在云计算技术发展过程中,从某种程度上可以扩大信息系统的应用范围,从而更好地扩大数据信息空间,为大数据技术在计算机信息安全方面的使用发挥至关重要的推动作用。
基于大数据的网络信息安全
基于大数据的网络信息安全Chapter 1：大数据与网络信息安全的背景近年来，随着全球网络的高速发展，人们每天都会通过网络接触到大量的信息。
然而，网络空间的复杂性和隐蔽性使得网络信息安全问题愈来愈突出。
大数据，一种以往无法处理的大规模数据，正逐渐成为现代网络信息安全的重要手段。
基于大数据的网络信息安全已成为保障网络安全的有效手段。
Chapter 2：大数据在网络安全中的应用2.1 大数据在网络攻击检测中的应用大数据分析技术可以发现网络攻击的模式及其潜在的来源，是防范网络攻击和加强安全防御的重要利器。
大数据分析技术可以分析大规模的网络流量，从中提取事件特征，预测和判断恶意攻击，帮助企业及时发现和应对攻击。
2.2 大数据在网络漏洞挖掘中的应用网络安全漏洞是导致网络攻击发生的重要原因之一。
大数据技术可以通过挖掘网络安全日志，分析安全漏洞，发现和预测潜在的网络安全危机。
大数据技术可以通过对网络安全日志的分析，快速检测病毒攻击、网络钓鱼、IP地址欺骗、网络入侵等网络安全问题，在漏洞补丁修复前快速定位并及时处理风险，进一步提升网络安全防范的水平。
2.3 大数据在网络安全态势感知中的应用大数据分析技术可以对网络安全系统内外部的信息进行快速的分析和处理，帮助企业及时发现和解决网络安全问题。
大数据可通过对网络设备的监测与分析，迅速识别网络拓扑变化；通过对网络流量的勘探，快速判断网络流量变化及异常行为；通过对网络攻击的数据分析、挖掘、归纳等多维分析，能够及时更新管理策略，提升威胁情报和安全态势。
Chapter 3：大数据在网络安全中的挑战和发展趋势3.1 相关技术和设施的不足大数据技术在网络安全领域并不是很成熟，并需要不断研究和提升。
此外，网络安全不仅是个技术问题，而且往往涉及社会、政治、经济等因素，它需要一个系统工程来解决。
3.2 数据造假和伪造的问题大数据的处理涉及到大量数据的条件，而数据造假和伪造能够干扰到数据的准确性，对大数据分析技术的应用造成很大影响。
大数据背景下网络信息安全问题与对策研究
大数据背景下网络信息安全问题与对策研究随着大数据时代的到来，网络信息安全问题也日益凸显，成为许多企业和个人的关注焦点。
大数据技术的发展带来了更多的数据交换和存储，同时也带来了更多的网络信息安全挑战。
本文将探讨大数据背景下网络信息安全问题及对策研究，帮助读者更好地了解并应对当前面临的网络安全挑战。
1. 数据泄露风险增加由于大数据技术的发展，企业、个人的数据量不断增加，包括用户个人信息、商业机密、公司内部数据等。
这些大量的数据存储在网络上，有可能会遭受黑客攻击、机密泄露等风险，导致公司和个人数据安全问题。
2. 网络攻击手段日益多样化随着技术的不断进步，网络攻击手段也日益多样化，如DDoS攻击、木马病毒、勒索软件等，给网络信息安全带来了更大的挑战。
这些攻击手段不仅威胁企业的数据安全，也给个人用户带来了安全风险。
3. 隐私保护问题在大数据背景下，个人隐私数据的保护成为了一项重要的问题。
许多企业通过大数据分析来获取用户的个人信息，如果这些信息得不到保护，就容易泄露给第三方，从而造成用户隐私泄露问题。
4. 针对大数据的安全挑战大数据的特点是数据量大、处理速度快和数据类型多样化。
这为信息安全带来了新的挑战，需要针对大数据的安全解决方案来保护数据的安全。
二、对策研究1. 加强网络安全意识教育面对网络信息安全问题，首先需要加强网络安全意识教育。
企业和个人都需要了解网络安全的重要性，提高对网络安全威胁的认识，学习如何防范网络攻击和保护个人隐私。
2. 强化网络安全防护技术针对大数据背景下的网络信息安全问题，需要加强网络安全防护技术的研究和应用。
包括网络防火墙、入侵检测系统、数据加密、身份验证等技术手段，来保护网络数据的安全。
3. 完善法律法规和政策政府部门应加大对网络信息安全的监管力度，出台相关法律法规和政策来规范网络信息安全行为，为网络安全提供更加有力的保障。
4. 强化数据安全保护在大数据背景下，数据安全保护是至关重要的。
大数据与信息安全技术的融合与应用研究
大数据与信息安全技术的融合与应用研究随着互联网的迅猛发展，大数据时代已然到来。
大数据的应用范围广泛，涉及各行各业，从商业决策到社会管理都离不开对大数据的分析和应用。
同时，信息安全问题也日益突出，网络攻击、黑客入侵等威胁对私人和公共部门构成了巨大威胁。
为了保障数据的安全性和隐私性，大数据与信息安全技术的融合与应用研究迅速崛起。
首先，融合大数据与信息安全技术可以提升数据的安全性。
大数据的分析过程中，需要处理大量的敏感信息，如个人身份信息、财务记录等。
这些信息一旦泄露，将对个人隐私和商业机密造成巨大威胁。
因此，通过信息安全技术，包括加密、身份认证和权限控制等手段，可以有效保护数据的安全性，防止未经授权的访问和数据泄露的风险。
其次，融合大数据与信息安全技术可以提高数据的完整性。
在大数据应用中，数据传输和存储的过程中会遇到各种干扰和篡改的风险。
通过信息安全技术中的数字签名、哈希算法等手段，可以保证数据的完整性，防止数据被篡改或者损坏。
这些技术可以通过验证数据的身份和完整性来确保数据的可信度和准确性，为大数据应用提供更加有力的支持。
此外，融合大数据与信息安全技术可以提升数据的可用性。
大数据应用通常需要处理海量的数据，并对其进行快速的分析和查询。
然而，大数据系统面临着诸多挑战，包括数据存储和传输的效率、数据的访问速度等方面。
信息安全技术中的优化算法、数据压缩和数据索引等技术可以帮助提高大数据系统的性能和可用性，实现对海量数据的高效处理和查询。
此外，大数据与信息安全技术的融合还可以提升风险评估和预测能力。
通过对大数据进行全面的分析和挖掘，可以识别和预测潜在的风险，并及时采取措施来防范和减轻风险的影响。
信息安全技术中的数据挖掘、机器学习和智能算法等技术可以通过发现和分析数据中的规律和模式，为风险评估和预测提供更加准确和全面的支持。
然而，大数据与信息安全技术的融合与应用也面临着一些挑战。
首先，大数据应用对信息安全技术的要求较高，需要具备高强度的加密、认证和权限控制等能力。
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Abstract As another disruptive technology that changes the information industry following by cloud computing and Internet of things, "big data" has become a new growth point of knowledge about current scientific and technological innovation, industrial policy and national security. This paper describes the current development situation of big data, especially in the crucial issues facing the network, proposes the use of technology to solve big data network information security questions and put forward relevant key technologies.
户在使用Google搜索引擎，脸谱网用户每天共享的信息 超过40亿，Twitter每天处理的数据量超过3.4亿。全球 著名的信息技术、电信行业和消费科技市场咨询、顾问 和活动服务专业提供商IDC（国际数据公司）在2011年 的报告中指出，2012年全世界的数据量约为2.7ZB，而 到2015年，这个数字预计可以达到8ZB[1]。随着数据规 模的不断扩大，大数据的重要性以及其潜在的巨大商业 应用价值不断显现，引起了越来越多的学者企业政府对 大数据的关注。
在政 府 部门，随 着各行业 对 大数 据研 究的热点不 断 升温，各 国的 政 府 部门也 给与了 高度 重 视，并 将大 数 据 作为 重 要的战 略布局方 向。2 0 0 9 年 3月，美国 政 府公 开上线了dat a.g ov网站，向大 众公 开了政 府的所有公 共 数 据，2 0 12 年 3月，奥巴马 政 府 宣 布 将启动 耗 资 两 亿 美 元的“大数据研发倡议（Big Data Research and Development Initiative）”，鼓励各单位和个人研究大 数据的数据分析相关技术，这是继美国1993年宣布“信 息高速公 路”之 后的又一 次 科 技 方面的 重 大部 署 [3]。 2011年日本大地震后一直被搁置的政府ITC战略研究最近 也被重新提上日程，于2012年7月提出新的综合战略目标 “活力ITC日本”，重点关注大数据技术在传感器、社会 媒 体 等 智能 方面的应 用。2 0 13 年1月，英 国 政 府 宣 布 将 投入6亿英镑用于大数据等8类高新技术，其中大数据技 术会 获 得近 三分之一的总 投 资，约 合 1. 8 9 亿 英 镑。澳 大 利亚 政 府 也 表 示 大 数 据 战略草案已在计 划之中，有 望在 2 0 13 年 下半 年正 式 颁 布 [ 4]。在 我国，中国 通信 学会 和 计 算 机 学会 等 也先 后建 立了大 数 据 专家 委员会，为 我国的 大 数 据发 展 提 供 相 应的 技 术 和 学 术 咨询。到目前为止， 全世界已经有约35个国家和地区开放了大数据的研究进 程，构建了自己的数据门户开放网站。
尽管各国家、各地区、各机构对大数据进行了广 泛的研究，但对大数据的概念尚未形成统一的定义。信 息管理专家徐子沛将大数据定义为：指那些大小已经超 出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、存 储、管理和分析的数据，一般以“太字节（TB）”为单
位。虽然在大数据的定义上很难达成共识，但对大数据 的普遍特点大体还是一致的，即难以用现有的数据分析 技术工具分析和数据库管理工具处理的大规模数据集。 数据的“爆炸”呈现“三维的”和“立体的”特点，三 个维度主要表现在：同一类型的数据规模增长迅速；数 据总量的增长速度加快；数据的多样性、数据的来源处 以及数据类型的种类在不断增加[5]。
31 软件工程
软件产业与工程
oftware Industry and Engineering
2015年第6期总第36期
1 大数据及大数据关键技术
在学 术 界，著 名的 数 据库天 才、19 9 8 年 图 灵 奖 获 得 者Jim Gray认为过去进行科学研究的三大范式已经无 法 满足 某 些 领域 的 要求，于 是 提 出了以大 数 据为代 表 的 数据密集型科学，这是科学研究发展的新阶段——第四 种范式（The Fourth Paradigm）[2]。2008年，Nature的 专刊“大数据”邀请各知名学者针对大数据的各项技术 展 开 研 讨，讨 论 来自网络、教育、科 学、医 疗 和 政 府 等 方 方面面的海量数据对现有的技术要求带来的挑战和机 遇。2011年，Science也出版了类似的专刊Dealing with dat a，专门研 讨现阶段以及 未来关于数 据洪流（Dat a D e l u g e）的 数 据 处 理 相 关 技 术 问题。2 012 年 4月，欧 洲 ERCIM News推出大数据协会专刊，该组织是欧洲信息 学与数学研究协会，该专刊征集了有关大数据在数据管 理和数据密集型研究等相关技术上的问题并展开研讨。
KeyWords Big Data, Information Security, Key Network
0 引言
近年来，伴随着物联网技术的不断成熟，云计算技 术的落地，移动互联网技术的迅猛发展，无论是网络还 是生活中的数据都以前所未有的速度急速增长。手机、 平板电脑、PC以及遍布全球范围内的各种传感器都成为 数据的来源和载体。据统计全世界每秒钟有200万个用Βιβλιοθήκη 软件工程 32软件产业与工程
oftware Industry and Engineering
2015年第6期总第36期
高基”）产品完全依赖进口，也给信息安全保密管理工 作带来新的安全挑战。
1) 网络空间遭遏制 由于部分国家采取措施确保本国网络安全，网络将 由无国界向边界化、国界化发展。目前来看，西方国家将 我国树为网络公敌，通过多种形式打造网络同盟，试图在 我国周边构建网络空间包围圈。近年来，以美国为首的西 方国家一直热炒“中国网络威胁论”，美国、英国、日本、 印度等国频称受到来自中国的网络攻击。印媒不断炒作华 为侵入印度电信网络；英国政府以确保电信网络安全为由 审查华为网络安全中心；美国网络安全公司Mandiant发 布报告称美国诸多企业遭受的网络黑客攻击多与中国军 方有关，并以此为借口进行大规模网络扩军，加强针对我 国的网络 遏制 行为。网络 空间包围圈等网络 遏制 将对 我 国国家信息安全和国家安全造成极大影响。 2) 关键网络频繁受到黑客攻击 迈 克 菲 公 司、卡 巴 斯 基 实 验 室 等 先 后 曝 光 持 续 多 年 、具 有 极 强 隐 蔽 性 的“ 特 洛 伊 行 动 ”“ 红 色 十 月”“ I c e f o g”等 一系列 A P T 攻击，曾大 量 窃取我国政 府 部门、科 研机 构和 重 点行业单位的 重 要 敏 感 信息。一 些 国家 利用信息化 技 术优 势，大 力推动 研发 计 算 机 病 毒 武 器，破 解 互联网加 密算 法，或 直 接 在 标准 算 法中 放 置 后 门，持续对我国实施APT攻击。我国政府机构、基础电信 企业、科研院所、大型商业机构的网络信息系统遭受攻击 和渗透入侵。2013年，境外有3.1万台主机通过植入后门 对境内6.1万个网站实施远程控制，虽然境外控制主机数 量较2012年下降4.3%，但所控制的境内网站数量却大幅 增长62.1%。从所控制的境内网站数量看，位于美国的主 机居首位，共有6 215台主机控制着境内15 349个网站， 平均每个主机控制2.5个境内网站，较2012年（约1.4个） 增长78.6%。其次是中国香港，控制境内13 116个网站， 较2012年大幅增长179.5%。排名第三的是韩国，控制境 内7 052个网站，较2012年下降11.1%。对我国关键基础 设施和重要信息系统安全造成严重威胁。 C N C E R T/ C C监 测发 现，我国 2 014 年1月境内感 染 网络 病 毒的 终端 数 为近 2 3 6万个；境内被 篡 改 网站 数 量 为6 613个，其中被篡改政府网站数量为542个；境内被 植 入后门的网站数量为6 0 07个，其中政 府网站有20 8 个；针对境内网站的仿冒页面数量为1 023个；国家信息 安全漏洞共享平台（CNVD）收集整理信息系统安全漏洞 679个，其中，高危漏洞174个，可被利用来实施远程攻击
The New Information Security Technology Based on Big Data
LI Shuang1 LIU Yang2 WU Yifei3
1(Shanghai Development Center of Computer Software Technology, Shanghai 201112, China) 2(East China University of Political Science and Law, Shanghai 201620, China)
摘 要 作为继云计算、物联网之后信息产业的又一次颠覆性技术变革，“大数据”已成为当前科技创新、产业政策及 国家安全领域的知识新增长点。本文首先介绍了大数据目前发展概况、基本内涵及主要特征，梳理了我国关键网络中所面 临的问题，探讨了利用大数据技术来解决现有网络信息安全问题，并提出了相关关键技术。
关键词 大数据，信息安全，关键网络 doi:10.3969/j.issn.1674-7933.2015.06.002
软件产业与工程
oftware Industry and Engineering