大数据技术在计算机网络信息安全管理中的应用

引言

在数字经济蓬勃发展的时代背景下，计算机网络已深度融入社会生产生活的各个领域，成为信息传递、资源共享和业务开展的重要基础设施。然而，网络安全威胁也随之呈现出多样化、复杂化和智能化的趋势，网络攻击事件频发，数据泄露、勒索病毒、恶意入侵等安全问题严重威胁着个人隐私、企业利益和国家安全。

一、大数据技术在计算机网络信息安全管理中的重要性

1.1 提升威胁检测能力

在提升威胁检测能力方面，传统的网络安全防护手段往往难以应对新型、复杂的网络攻击。而大数据技术可实时监测网络中的海量数据，包括网络流量、用户操作日志、设备状态等信息，通过分析这些数据的特征和规律，能及时发现异常行为。当网络中出现异常的流量激增，或者某个用户账号在短时间内进行大量非日常操作时，大数据分析系统可迅速识别出这些异常，从而预警潜在的 DDoS 攻击或账号被盗风险。

1.2 增强安全决策科学性

提升决策安全性。大数据技术在安全保障方面的第二大作用就是能对各类数据进行整合处理，收集、挖掘数据源，包括防火墙、入侵探测器、用户的行为记录信息等多途径的数据源，对网络安全风险进行相关评价，从而分析安全事件发生的概率，分析风险所带来的危害大小等不同因素，对风险进行一定的量，以直观的方式表现网络面临的安全风险的级别。然后网络空间安全管理人员再做出更为有效并且有针对性的安全决策，对安全资源进行统筹的安排。

1.3 强化应急响应能力

大数据技术能够极大地增强应急能力。当安全事件发生时，能够通过大数据技术进行日志数据、网络流量数据等海量数据的分析，快速查明安全事件发生的原因，如发生的数据泄露事件，能够通过分析用户访问日志、数据传输记录等来迅速找到数据泄漏的源头，是内部违规操作泄露，还是黑客攻击造成的泄露事件。根据以往安全事件处理的预案和分析结果，能够快速给出科学正确的应急处理方案，采取隔离受影响区域、堵住攻击路径等应急措施，把安全事件带来的损失降到最低，将受影响系统恢复正常运行的时间减至最短。

二、大数据技术在计算机网络信息安全管理中的应用

2.1 数据采集与预处理

大数据技术的应用首先需要数据采集和预处理。当前的计算机网络环境下的数据信息有多种来源和类型，主要包括防火墙日志数据、服务器运行日志、用户访问日志、网络访问流量等。在计算机网络环境中，需要通过传感器部署在计算机网络系统的各节点、日志收集程序等完成数据的采集。计算机网络环境下的数据信息除了混杂一些噪声数据、错误和冗余数据需要处理，需要应用数据过滤技术进行删除重复数据、对结构不同的数据信息格式进行转换，综合计算机网络各系统中相关数据信息，实现数据信息结构化、规范化，满足后续数据信息分析处理的需求。

2.2 安全态势感知

安全态势感知是指综合利用大数据分析技术实现网络安全的综合动态检测。具体做法为在海量安全数据基础上，使用机器学习和深度学习算法建模分析整个网络流量、用户的行为习惯、系统中各项资源的使用情况等，找出其中的联系或规律，通过可视化技术把抽象的安全数据视觉化为直观易懂的图表、地图，例如热力图能够反映网络上不同区域中的安全态势的风险情况，动态曲线能体现出安全状况的发展动态变化。

2.3 入侵检测与防御

入侵检测与防御是大数据技术安全应用的经典范例。大数据入侵检测系统通过对大量网络流量数据、用户的行为进行分析，利用数据挖掘技术将网络中正常行为训练建立基线，分析网络中出现的异常行为，例如非法端口扫描、异常的文件访问等，将它们与行为基线相比，系统发现异常行为并判定可能被入侵，发现问题后自动执行智能的防御行为，如立即关闭被攻击者的网络链路，隔离开有破坏的服务器，保证网络畅通。

2.4 数据加密与隐私保护

数据加密、隐私保护是大数据技术在网络信息安全管理方面的技术应用热点。随着数据价值量的增加，网络中存储的数据以及传输的数据具有十分重要的安全价值。大数据的加密技术通过加密手段进行数据加密，比如采用对称、非对称加密算法等对数据进行加密，保证窃取的数据没有用，既就是即使窃取了也无法使用和查看真实值；对于数据中的隐私信息，采用匿名化、差分隐私等技术将数据中隐式个人隐私信息处理，保证在不影响数据应用价值的基础上保证用户的隐私安全；构建数据的访问控制手段，针对不同用户的访问权限和身份限制，能够实现对数据加密保密，防止数据违规泄露。

三、大数据技术应用面临的挑战与对策

3.1 面临的挑战

虽然大数据技术有着非常好的适应性和优势可以应用在计算机网络信息安全领域，可是就现在情况来看，大数据技术仍然会有一些缺陷。例如在数据信息安全的方面，数据隐私很容易在数据处理、挖掘和共享的过程中暴露，更何况数据一旦在跨国传输还会涉及到多方面的法律问题。大数据技术拥有较高的复杂性，要求相关管理人员有一定的专业水平，在数据存储、实时化等方面还不成熟，并且掌握大数据的人才也并非专业技术人员，人才的缺乏使得掌握大数据的安全能力的人更加稀缺。计算机网络信息安全中的大数据也需要进行价格不菲的相关投入，由于自身拥有的大数据技术优势，能够高效的对计算机网络信息安全系统的信息进行全面的收集、有效进行挖掘处理并及时给出明确答案，从而做好数据的备份，同时提高安全性。

3.2 应对策略

法律和技术。完善数据隐私保护等方面的法律法规，健全数据处理过程中各方的责任义务，通过同态加密、联邦学习等确保在不暴露原始数据的情况下进行数据安全分析与分享。技术与人才。企业与科研机构加强对大数据安全技术的研发投入，突破数据的长期保存、实时分析等关键性的技术难题；高等院校、培训机构也要更新教学内容，培养更多能够处理大数据与网络安全的专业人才。成本管理和效益管理。企业可以在确保便捷性与灵活性的前提下，采用云计算、分布式存储等较为灵活的资源管理模式，减少购置硬件以及运维的成本。”

结语

大数据技术凭借强大的数据处理与分析能力，已成为计算机网络信息安全管理的关键支撑。从数据采集预处理到安全态势感知，从入侵检测防御到隐私保护，其应用贯穿安全管理全流程，显著提升威胁检测、决策制定与应急响应水平。然而数据隐私风险、技术瓶颈与成本效益等挑战依然存在。需持续推动技术创新，完善法规体系，加强人才培养，促进产学研深度融合。随着技术的不断发展与实践经验的积累，大数据技术将在计算机网络信息安全管理中发挥更大效能，为构建安全可靠的网络空间保驾护航。

参考文献

[1] 杨琨. 大数据技术在计算机网络信息安全管理中的应用[J]. 现代计算机，2024，30（21）：183-186.

[2]彭烈华.大数据技术在计算机网络信息安全管控中的应用[J].智能物联技术，2024，56（05）：124-127.