大数据时代网络安全风险评估模型的构建与应用

摘要：大数据时代，网络安全威胁日益复杂多样，企业和组织的数据资产面临严峻挑战。构建科学有效的网络安全风险评估模型，对于精准识别、量化和应对网络安全风险至关重要。本文深入探讨大数据时代网络安全风险评估模型的构建过程，包括数据收集与预处理、风险因素识别、评估指标体系建立以及评估算法选择等关键环节，并结合实际案例分析该模型的应用效果，旨在为企业和组织提升网络安全防护能力提供有力支持。

关键词：网络安全；风险评估；英勇

一、引言

随着信息技术的飞速发展，大数据已深度融入各个行业，成为推动经济社会发展的重要力量。然而，大数据的广泛应用也使得网络安全环境愈发复杂。网络攻击者利用大数据技术的特点，不断创新攻击手段，给企业和组织的数据安全带来了巨大威胁。据相关报告显示，近年来全球因网络安全事件造成的经济损失持续攀升。在这种背景下[1]，准确评估网络安全风险，提前采取有效的防范措施，成为保障企业和组织信息系统安全稳定运行的关键。传统的网络安全风险评估方法已难以适应大数据时代的需求，构建基于大数据的网络安全风险评估模型迫在眉睫。

二、大数据时代网络安全风险评估模型的构建

（一）数据收集与预处理

在大数据时代构建网络安全风险评估模型，数据收集与预处理是关键起始环节。多源数据采集至关重要，需汇聚多渠道数据，像防火墙、路由器等网络设备的日志，记录着网络流量与访问控制情况；主机系统日志涵盖系统操作及用户登录行为；应用程序的业务交易、数据访问等运行数据，以及外部的恶意软件特征、黑客攻击趋势等威胁情报数据。这些数据整合后，能全方位展现网络安全态势。但收集到的数据常伴有噪声、缺失值与不一致性问题，所以数据清洗与转换必不可少。清洗时要去除重复、纠正错误、填补缺失值，同时将各异格式数据统一，如把文本时间数据转为标准格式，对安全事件类型等定性数据编码成定量数据，方便后续数值计算与分析 。

（二）风险因素识别

在大数据环境下，企业和组织面临的网络安全风险来自内外部多个方面。内部风险因素中，员工安全意识淡薄问题突出，像随意点击钓鱼邮件、使用弱密码、私自下载安装未经授权软件等行为，都易为攻击者创造机会。同时，企业内部信息系统存在的操作系统漏洞、应用程序漏洞等，若未及时发现与修复，会被攻击者利用以入侵系统，窃取敏感数据或破坏系统运行。外部风险同样严峻，黑客攻击手段多样，常见的有分布式拒绝服务（DDoS）攻击致服务器瘫痪、恶意软件攻击感染计算机窃取数据或控制设备、网络钓鱼攻击骗取用户敏感信息。并且，供应链安全问题日渐凸显，企业所依赖的供应商或合作伙伴的信息系统若存在安全漏洞，极有可能波及企业自身网络安全 [2]。

（三）评估指标体系建立

在构建大数据时代网络安全风险评估模型时，资产价值、威胁发生概率及脆弱性严重程度是关键指标。资产价值涵盖数据、系统等信息资产，如客户信息等重要数据泄露危害巨大，可结合定性与定量方式，依重要性等赋予权重。威胁发生概率反映特定时间内威胁发生可能性，通过分析历史、情报及当前态势估算，用 0 到 1 数值表示，数值越高可能性越大。脆弱性严重程度借通用漏洞评分系统（CVSS），从多维度评分，划分为不同等级，直观评估对网络安全风险的影响。

（四）评估算法选择

在大数据时代网络安全风险评估模型构建中，层次分析法（AHP）与模糊综合评价法是常用方法。层次分析法作为多准则决策分析手段，将复杂的网络安全风险评估问题分层，分为目标层（网络安全风险）、准则层（如资产价值、威胁发生概率、脆弱性严重程度）及指标层（具体风险因素指标），通过专家打分对各层因素两两比较构建判断矩阵，以此确定因素权重，充分考量主观因素使结果贴合实际。而模糊综合评价法基于模糊数学，针对网络安全风险评估中风险因素描述与评估的模糊性，如威胁发生概率 “较高”“较低” 等情况，通过建立模糊关系矩阵对多个模糊因素综合评价，有效处理模糊信息，提升评估结果的准确性与可靠性 。

三、应用案例分析

（一）案例背景

云南某大型金融企业拥有庞大的信息系统，涵盖了网上银行、客户管理、财务管理等多个核心业务系统。随着大数据技术在金融领域的广泛应用，该企业面临的网络安全挑战日益严峻。为了有效防范网络安全风险，保障企业信息系统的安全稳定运行，该企业决定构建基于大数据的网络安全风险评估模型。

（二）模型应用过程

在政务网安全建设中，风险评估工作按以下流程开展。首先进行数据收集与处理，通过部署在网络设备、主机系统及应用程序中的日志采集工具，收集海量运行数据与安全日志数据，同时订阅专业外部威胁情报服务，获取最新网络安全威胁信息，并对收集到的数据清洗预处理，去除噪声与无效数据，统一格式，为后续分析做准备。

接着开展风险因素识别与评估指标确定工作，组织内部安全专家与业务人员全面梳理政务网信息资产，识别各类风险因素。依据资产价值、威胁发生概率和脆弱性严重程度等评估指标，为各风险因素确定权重与评分标准。如公民个人信息属高价值资产，资产价值权重设为 0.5；针对此类资产的网络钓鱼攻击发生概率较高[3]，概率评分为 0.7；若相关系统存在未修复的 SQL 注入漏洞，其脆弱性严重程度评为高，评分为 0.8。

最后进行评估算法应用与结果分析，采用层次分析法和模糊综合评价法相结合评估网络安全风险。先通过层次分析法确定各评估指标权重，再用模糊综合评价法对各风险因素综合评价得出结果。经计算，政务网网络安全风险综合评分为 0.65，处于中等风险水平。深入分析发现，部分业务系统用户认证环节存在薄弱点，易受网络钓鱼攻击，需加强安全防护措施。

（三）应用效果

基于风险评估模型的结果，该金融企业采取了一系列针对性的网络安全防护措施。加强了对员工的安全意识培训，提高员工对网络钓鱼等攻击手段的识别能力；对存在漏洞的业务系统进行了紧急修复，并加强了系统的访问控制和安全监测；同时，优化了网络架构，增加了防火墙和入侵检测系统的配置，提高了网络的整体安全性。经过一段时间的运行，企业的网络安全事件发生率显著降低，信息系统的稳定性得到了有效保障，为企业的业务发展提供了坚实的支撑。

四、结论

大数据时代，构建科学有效的网络安全风险评估模型是企业和组织应对复杂网络安全威胁的关键手段。通过多源数据收集与预处理、全面的风险因素识别、合理的评估指标体系建立以及合适的评估算法选择，可以构建出能够准确反映网络安全风险状况的评估模型。实际应用案例表明，该模型能够为企业提供有针对性的安全决策依据，帮助企业及时发现和解决网络安全问题，降低安全风险。随着大数据技术和网络安全技术的不断发展，网络安全风险评估模型也需要持续优化和完善，以适应不断变化的网络安全环境。未来，应进一步加强对新型网络安全威胁的研究，不断改进评估模型的算法和指标体系，提高模型的准确性和适应性，为企业和组织的信息安全保驾护航。

参考文献：

[1]唐尧，陈宇凡，陈玉峰. 基于大数据分析的输配电网络安全风险评估与管理 [J]. 电气技术与经济， 2025， （01）： 226-228.

[2]谢吉伦. 基于人工智能技术的计算机网络安全风险评估系统设计 [J]. 信息记录材料， 2024， 25 （12）： 40-42.

[3]罗进. 工业互联网环境下电力设备网络安全风险评估 [J]. 邮电设计技术， 2024， （11）： 75-81.