大数据下的计算机网络安全技术探究

摘要：随着信息时代的来临，社会和经济得到了迅猛的发展。然而，在大数据环境下，计算机网络安全问题变得越来越突出，迫切需要对其进行研究。随着大数据时代的到来，数据的类型和规模不断增大，大数据技术自身的不足使得网络信息安全问题频发。在大数据环境下，需要加强对计算机网络安全技术的创新研究，将大数据技术的特征与计算机网络安全技术的缺陷结合起来，对计算机网络安全技术进行持续的改进，以此来增强网络数据信息的安全。

关键词：大数据；计算机；网络安全技术

引言

随着科技的进步和网络技术的飞速发展，计算机网络已成为人们日常生活中不可缺少的组成部分，在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。但与此同时，计算机网络的安全也给人们的生活造成了很大的影响。所以，在大数据时代，我们应该对计算机网络安全技术的有效运用给予足够的重视，适时地对现有的计算机网络安全技术进行更新和改进，以保证计算机网络的安全运行。

1安全存储与备份策略

在大数据环境下，安全存储与备份策略是确保数据完整性和可用性的关键防线。随着数据量的爆炸性增长，传统的存储和备份方式已难以满足当前的需求。据IDC预测，到2025年，全球数据量将达到惊人的175ZB，这对存储系统的容量、性能和安全性都提出了更高要求。安全存储不仅要求数据能够高效、可靠地保存，还必须确保数据在传输和存储过程中不被非法访问或篡改。

为了实现这一目标，现代存储系统普遍采用了加密技术，如AES-256等高级加密算法，对数据进行加密存储，确保即使数据被盗，也无法被轻易解密。同时，分布式存储和云存储技术的广泛应用，不仅提高了存储的可靠性和容错性，还通过数据分片、冗余存储等方式，有效防止了单点故障导致的数据丢失。

备份策略作为安全存储的补充，同样至关重要。定期备份和异地备份是两种常见的备份策略。定期备份可以确保数据的时效性，防止因系统故障或误操作导致的数据丢失；而异地备份则能在自然灾害等不可抗力发生时，提供数据恢复的最后一道防线。

此外，随着机器学习技术的发展，智能备份策略逐渐成为新的趋势。通过机器学习算法，系统能够预测数据的访问模式和重要性，从而自动调整备份频率和存储策略，实现资源的最优配置。

例如，对于频繁访问的重要数据，系统可以自动增加备份频率，并采用更快的存储介质，以提高数据恢复的速度和效率。

2数据加密与隐私保护技术

在大数据环境下，数据加密与隐私保护技术成为确保网络安全的核心手段之一。随着数据量的爆炸式增长，如何有效保护数据的机密性、完整性和可用性成为亟待解决的问题。数据加密技术通过对敏感数据进行加密处理，使得未经授权的用户无法读取或篡改数据，从而保障了数据的隐私和安全。例如，采用先进的加密算法如AES或RSA，可以对存储在硬盘或传输在网络中的数据进行高强度加密，即使数据被窃取，也无法被轻易解密。

隐私保护技术则侧重于在数据处理和分析过程中保护个人隐私。在大数据分析中，经常需要处理包含个人隐私的信息，如姓名、地址、电话号码等。为了平衡数据利用与个人隐私保护之间的关系，可以采用差分隐私、K－匿名等隐私保护技术。差分隐私技术通过在数据中添加随机噪声，使得单个数据记录对整体数据分析结果的影响微乎其微，从而保护了个人隐私。而K－匿名技术则通过模糊化处理，使得每条数据记录都无法与特定的个人相关联，进一步增强了隐私保护的效果。

在实际应用中，数据加密与隐私保护技术已经取得了显著的成效。以某大型电商平台为例，该平台采用了先进的数据加密技术，对用户的交易数据进行加密存储和传输，有效防止了数据泄露和非法访问。同时，该平台还引入了差分隐私技术，对用户行为数据进行分析，以优化推荐算法和营销策略，同时保护了用户的个人隐私。这一举措不仅提升了用户体验，还增强了用户对平台的信任度。

3安全计算与访问控制

在大数据环境下，安全计算与访问控制是确保数据安全与隐私保护的核心技术之一。随着数据量的爆炸性增长，传统的计算与访问控制机制已难以满足大数据处理的需求。安全计算技术通过采用同态加密、差分隐私等先进技术，能够在不暴露原始数据的前提下进行数据处理和分析，从而有效保护数据隐私。例如，某大型电商企业利用同态加密技术，对用户的购物数据进行加密处理，再进行商品推荐算法的计算，既保证了用户隐私，又提升了推荐精度。

访问控制则是确保只有授权用户或系统能够访问敏感数据的关键措施。在大数据环境中，基于角色的访问控制和基于属性的访问控制等模型得到了广泛应用。RBAC模型通过为用户分配不同的角色，每个角色拥有特定的权限集，从而简化了权限管理。而ABAC模型则更加灵活，它根据用户的属性以及数据的属性动态决定访问权限。

在大数据安全策略与实践方面，安全计算与访问控制技术的优化与升级至关重要。企业应定期对现有的安全机制进行评估，根据业务发展和技术演进进行必要的调整。同时，加强员工的安全培训，提升全员的安全意识，也是确保数据安全不可或缺的一环。

4机器学习与行为分析在安全中的应用

在大数据环境下，机器学习与行为分析已成为网络安全领域的重要工具。通过机器学习算法，系统能够自动分析网络流量、用户行为以及异常模式，从而识别潜在的安全威胁。例如，基于深度学习的入侵检测系统能够实时分析网络数据包，通过训练模型识别出恶意流量与正常流量的差异，有效阻止黑客攻击。

行为分析技术则侧重于对用户日常操作模式的监控与学习，通过构建用户行为画像，系统能够识别出异常行为，如未经授权的访问尝试或数据泄露行为。以金融领域为例，某大型银行采用行为分析技术，成功识别了一起内部员工试图非法转移客户资金的案件。系统通过对比员工日常操作习惯与异常交易行为，及时发出预警，避免了重大经济损失。这一案例充分展示了行为分析在预防内部欺诈方面的有效性。

在机器学习模型中异常检测算法如孤立森林和局部离群因子等，被广泛应用于网络安全领域。这些算法能够处理高维数据，有效识别出数据集中的异常点，从而帮助安全团队快速定位潜在威胁。此外，结合自然语言处理技术的行为分析，还能从日志文件中提取关键信息，如异常登录尝试、敏感数据访问等，为安全决策提供有力支持。

5结束语

综上所述，随着大数据时代的到来，计算机网络技术日趋成熟，其应用领域日益广泛，给人们的生活、工作带来了巨大的影响。但是，随着计算机网络应用的不断深入，其安全问题也日益凸显，需要引起人们的高度关注。因此，相关人员应进一步加强对大数据技术的研究与分析，结合实际情况对计算机网络安全技术进行改进，从而促进计算机网络技术在新时期的更好发展。

参考文献

[1]张代兰.大数据背景下计算机网络安全技术优化策略[J].网络安全和信息化，2023，（04）：134-136.

[2]白智彪.大数据时代计算机网络安全技术的有效性研究[J].数字传媒研究，2022，39（09）：54-56+76.

[3]黄素姣.大数据视角下计算机信息网络安全技术研究[J].信息系统工程，2021，（06）：68-70.

[4]梁剑波，柴群.基于大数据时代计算机网络安全技术应用探究[J].电脑知识与技术，2019，15（35）：26+40.

[5]秦鸣昕.计算机信息网络安全技术及发展方向[J].网络安全技术与应用，2019，（05）：5-6.