大数据时代计算机网络安全防范技术

引言：

在大数据技术深度融入社会生产生活的背景下，计算机网络数据呈现海量增长、多源异构的特征。在大数据时代，计算机网络既推动了数字经济发展，又加剧了网络安全的风险性，使得数据泄露、恶意攻击、隐私窃取等问题频发。因此，出于安全性考虑，对网络安全防范技术提出了更高要求。

1. 大数据时代计算机网络安全防护重点

一是保障各类信息数据的私密性。大数据时代的计算机网络安全需以保证各类信息数据的私密性为前提，即通过完全公开不涉密或不威胁国家安全的数据、标识数据、完全隔绝一切不可被大众随意获取的信息，实现对各类信息数据的分级授权管理，以有效预防部分或局部信息泄露，进而充分保证数据的私密性。

二是保证数据真实、完整，即通过采取技术手段，保证部分或全部数据真实有效以及输入端、传输过程中的数据高度一致。

三是保证数据可控，即依托其他技术或机制监督、管理各类数据库的各项活动，并根据监督结果，实施授权或废止策略，以确保数据可控。通过保证数据可控，在一定程度上可防止数据未经授权使用或是泄露。

2. 大数据时代的计算机网络安全防护技术及应用策略

大数据技术的普及既推动了数字经济的高效发展，也使计算机网络面临更复杂的安全挑战，即海量多源的数据增加了隐私泄漏风险以及攻击溯源的难度，同时也使得新型智能化威胁频发。但与此同时，大数据的海量数据处理能力、多维度分析优势，也为网络安全防护技术的创新升级提供了核心支撑。

2.1 基于大数据的安全风险预测技术

基于大数据的安全风险预测技术是大数据时代网络安全领域从“被动防御”向“主动预判”转型的核心技术之一。该技术的核心价值是基于大数据的全量数据整合能力与智能分析能力，前移安全防御节点，实现对网络威胁的早识别、早预警、早处置。

该技术以网络全生命周期数据为分析样本，运用机器学习、深度学习模型，深度挖掘各类数据，自动识别异常行为模式，以实现对已知威胁的精准检测、未知网络攻击的精准预测；同时，它还会将算法分析结果转化为可落地的安全策略，以实现对网络安全威胁的提前预防。此外，该技术依托持续学习与自适应模型，不断优化既有的网络安全风险预测模型，以不断提升模型对新型网络攻击手段的检测能力。

与基于特征码的杀毒软件、静态防火墙等传统安全检测技术相比，其优势在于预测性更强、覆盖范围更广、适应性更优。

以基于大数据的安全风险预测技术在实际场景中落地的典型案例——腾讯天御风控平台为例，阐述该技术的具体应用表现和优势。

该平台的核心架构为“大数据处理引擎 +AI 算法模型”。其可通过整合腾讯生态内的用户行为数据、交易数据、网络环境数据，以及同步接入外部威胁情报库，形成覆盖“用户交易－网络”的全链路数据池；可依托深度学习模型构建用户行为基线，实时监测偏离基线的异常行为，同时结合历史欺诈案例训练的反欺诈模型，于 0.1 秒内完成对潜在风险的评估，其预测准确率超 99% ；同时，还能够针对账号安全、交易安全、内容安全等场景，输出定制化防御策略，为电商、金融等领域的网络安全提供了关键支撑。

如表 1 所示，腾讯天御风控平台可被用于反欺诈检测、账号安全防护、交易安全监测以及内容安全审核等多场景中[1]。

表1 腾讯天御风控平台的应用场景及功能描述

2.2“加密 + 授权访问”技术

加密技术与授权访问技术联用，强调的是以分层加密筑牢安全底座、以细粒度授权实现数据共享可控。

在具体的应用场景中，需根据大数据场景，构建适配的分层加密体系，以保证数据具有安全性 [2]。一是以防拦截篡改为目标，采用“TLS 1.3 协议 + 端到端加密”组合技术，加密传输层，以确保不同安全级别的数据在传输时均具有安全保障；二是以防窃取泄露为目标，采用“对称加密 + 非对称加密”混合技术加密存储层；三是以防滥用、泄露为目标，依托“数据可用不可见技术 + 密钥管理系统”，加密应用层。同时还需针对访问主体特性、场景需求等，构建适配多场景、多主体的授权访问体系，以避免出现因授权不合理导致的数据泄露等网络安全事件。最后，深度绑定密钥分发与授权访问，以避免出现授权与解密脱节的问题。

例如，支付宝平台为保障用户数据和资产的安全性，采用了“加密 + 授权访问”技术。一方面，采用“SSL/TLS 协议 + 高强度加密算法 + 一次性加密密钥机制”构建与场景适配的分层加密体系；另一方面，采用 OAuth 2.0 协议，构建允许第三方应用在用户授权后访问特定资源的授权机制。

2.3 实时监测与智能防御技术

在大数据时代，实时监测与智能防御技术为计算机网络应对动态网络威胁提供了技术手段。该技术融合了全场全景感知、智能威胁研判、自动化防御响应三条技术路径，既可以实时捕捉网络活动，又可以精准识别异常行为，并采取相应的防御措施。与传统的基于固定规则的防火墙、基于特征码的杀毒软件等静态防御技术相比，该技术的响应速度更快、威胁设备精度更高、场景适应性更强。在网络威胁持续更新迭代的当下，实时监测与智能防御技术已成为计算机网络应对高级持续性威胁（APT）的关键技术手段。

随着工业 4.0 持续推进、工业系统向“数字化 + 联网化”转型，实时监测与智能防御技术已成为工业领域应对 APT 攻击、勒索软件威胁的典型技术。以某大型制造企业为例，其通过部署基于机器学习的网络监测系统构建了覆盖“已知威胁 + 新型威胁”的安全防护网络。在该网络下，系统可针对工控场景特点，重点采集 SCADA 系统指令日志、PLC 运行状态数据、生产车间工业交换机流量；可通过机器学习模型构建正常生产指令基线外加采用高级分析平台实现聚类分析，快速识别、定位安全风险；同时通过集成SOAR 技术，自动化处置不同等级的风险威胁，以实现对各类型工业网络安全事件的精准防范。

结语：

综上所述，在大数据时代，计算机网络安全防护需以保证各类信息数据的私密性、安全性、真实性与完整性为重点，结合实际应用场景，集成基于大数据的安全预测技术、“加密 + 授权访问”技术、实时监测与智能防御技术等，以便充分发挥这些关键技术在应对已知威胁、新型威胁中的重要作用。

参考文献：

[1] 李华龙 . 大数据时代下的计算机网络安全技术探析 [J]. 数字技术与应用 ，2025，43（07）：96-98.

[2] 张成挺 ， 程超 ， 叶万兴 ， 等 . 大数据时代计算机网络安全技术的应用策略 [J]. 电脑知识与技术 ，2025，21（06）：86-87+96.