大数据技术在计算机信息安全中的应用研究

摘要：在计算机信息安全中利用大数据技术，可以提升系统的安全防护水平，主要是利用大数据技术收集并分析网络数据或网络流量，对存在的风险进行预测和分析，保证了对非法入侵的检测以及恶意程序识别的精准性，为计算机系统建立安全防护体系。

关键词：大数据技术；计算机；信息安全

1科学采取数据加密技术

当前信息化技术发展较为迅速，信息化技术被应用到对数据信息的分析、处理等方面取得了显著的成效。但是在应用过程中，伴随着安全问题的产生，无法保证数据信息的完整性、真实性和安全性。科学采取加密技术极为重要，利用加密技术对数据信息进行转换，只有具有权限的用户才能访问数据信息，有力地保证了数据信息的正常共享。然而，传统的加密形式存在一定的局限性，方式较为单一，无法应对当下复杂的网络环境以及多变的攻击行为。在对数据信息进行加密时应采取分层布局方式，技术人员在对系统进行扫描并评估安全系数，在此基础上发现系统存在的漏洞，通过使用更加先进的加密技术确保数据信息共享安全稳定，提高数据信息传输的效率和质量，避免信息滞后或非法访问，一般采用数据加密标准方式和安全套接层加密技术。

数据加密标准具有稳定的安全性，一般被应用到收银系统、账户交易等方面，安全套接层一般应用的范围较为广泛，其价值在于安全性更高。数据加密标准通过提高理论极限增强加密强度，使得非法攻击行为实施难度加大，有效提升系统的安全性。这一标准发展逐步成熟，被应用到社会生产、人们生活中，确保了数据信息的安全，也推动了网络经济大力稳定发展；在被应用到收银系统中，通过数据加密标准避免费用信息被篡改或遭到泄露，确保交易双方的账户安全。另外，在账户交易时，利用数据加密标准保证了用户的交易明细不被泄露，有效地规避了资金风险的发生。

随着大数据技术的发展，数据加密标准被深入开发与应用，更加有效地规避风险问题。融入智能化技术可以针对性调整加密级别，提高数据信息处理的效率，确保数据信息的安全性。

2有效应对系统故障问题

分析大数据技术应用到计算机信息安全中，要意识到导致系统安全问题产生的影响因素较多，包括软件和硬件方面。在计算机系统运行过程中，存在的硬件故障问题主要表现在元器件损坏的问题造成计算机系统无法正常运行，存在一定的风险隐患，导致计算机信息安全遭到威胁，甚至会导致数据丢失或者数据泄露等。传统计算机技术应对这一类的故障难度较大，然而基于大数据技术分析系统运行记录，获取相关的信息，在分析信息以后根据故障类型确定故障发生过程，包括故障发生的原因、故障的类型以及故障带来的严重后果[1]。

在计算机信息安全问题方面，利用传统技术以处理故障问题，造成计算机信息安全受到一定程度的威胁和影响，在大数据应用的计算机信息安全中应有效应对了存在的系统故障问题[2]。在大数据技术的具体应用中，利用大数据技术建立系统备份与恢复机制，通过大数据技术分析数据，实时监测系统的运行情况，及时发现计算机系统存在的异常行为。如果出现故障问题，比如存在硬件故障、软件错误等。硬件故障主要表现在磁盘损坏、电源故障；软件错误主要表现在兼容性问题或程序流动等。这些问题极容易引发系统故障，直接影响到计算机系统的安全性。如果硬件故障和软件错误存在交叉，那么会极大地增加故障问题的排查和处理难度，应采取通过更加先进的技术应对这方面的问题。

基于大数据技术的计算机系统可及时发出预警，启动预案机制，避免影响计算机系统的正常运行。利用大数据技术得到数据恢复的支持，比如，如果计算机系统出现故障，造成数据泄露，那么通过调取备份能够恢复数据，保证数据信息的完整性，利用大数据技术对数据信息进行处理，将可能存在的故障一并转移到正常的节点，保障计算机系统的稳定运行。

3加强应对安全风险预测

在大数据技术运用到计算机信息安全方面，应加强安全风险预测，及时发现风险问题并采取应对措施。传统的补丁管理往往受人为因素的影响以及动手操作的局限性，难以确保运行效率和质量，甚至存在漏项的情况，往往会成为非法攻击行为的切口[3]。如果计算机操作系统受到攻击，那么系统中的信息则易被窃取或导致丢失。补丁程序是对漏洞修复的一段代码，可以填补操作系统或软件的漏洞，确保计算机系统的安全性。在保证计算机信息安全过程中，可以通过打包的方式对用户经常使用的浏览器、软件程序进行修复，升级系统版本或更改运行模式，使非法分子无法攻击。

在安全防护工作中，基于大数据技术提高计算机系统预测风险的能力水平，技术人员应充分发挥计算机软硬件的功能，保证数据信息传输共享的效率和安全。同时，应预测数据信息传输存在的影响因素，确保数据信息传输的动态性，提高数据信息共享的效率，保证对安全风险的实时监测与追踪。主要是监测网络流量数据，使计算机系统迅速识别流量异常行为，对没有经过授权的访问行为根据相关算法更新识别模型，提升识别异常情况的精准性。

此外，利用大数据技术建立预算安全模型。在综合分析历史安全问题的基础上预测攻击行为并发出预警，实现对安全问题的主动防范和应对。一般从以下方面落实：利用计算机技术采集网络通信参数，掌握数据信息的特点，保证数据信息收集处理的速度和效率。基于大数据建立安全防护体系并建立风险模型，对数据信息进行合理分类，提升数据信息分析处理的水平，也增强了计算机信息安全防护能力。

基于大数据技术对数据进行统计分析，结合相关要求完善信息处理，将这一工作有效落实，提升对数据信息处理的效率水平，消除不确定因素的影响，升级计算机补丁程序。计算机操作系统以及系统中的软件无法保证不存在漏洞。利用大数据技术收集分析系统日志、安全事件以及系统漏洞，迅速发现系统中的安全问题。通过学习算法确定等级较高的部分，以此采取智能化技术修复漏洞，缩短漏洞暴露的时间，保证补丁得到及时修复，增强计算机系统的安全性[4]。

基于大数据技术对历史数据进行分析，可以确定系统或组件存在的漏洞情况，以此采用相应的程序进行修复。借助大数据技术防止由于漏洞导致数据安全问题产生，避免了系统故障造成系统无法正常运行。

结语：综上所述，通过对计算机信息安全问题进行了分析，确定安全问题带来的风险隐患，应采取有效的防护策略，综合物理、网络、数据管理等多个角度采取防护措施。利用大数据技术分析网络数据可以提高对安全事件的预警效率。提升了系统应对风险的针对性和准确性。提高对异常行为的识别，异常行为的检测能力有力地保障了网络安全。

参考文献：

[1]王林.大数据和智能控制技术在计算机网络信息安全系统中的应用[J].集成电路应用，2024，41（04）：292-293.

[2]洪晓坤.大数据技术在现代计算机信息安全领域的应用[J].中文科技期刊数据库全文版（自然科学），2023（4）：97-100.

[3]鲁秀明.大数据时代下医院计算机网络信息安全技术应用实践探析[J].电子元器件与信息技术，2023，7（12）：136-139.

[4]孙瑜.基于大数据及人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计分析[J].网络安全和信息化，2024（2）：143-145.