大数据时代的网络信息安全探究

1. 引言

大数据时代背景下，数据资源已突破传统信息载体属性边界，成为与土地、资本、技术并列的战略性生产要素[1]。国际数据公司（IDC）预测，2025 年全球数据总量将达 175ZB，呈指数级增长。海量数据在促进经济社会进步的同时，带来诸多网络信息安全挑战。当前，信息安全问题已从个体隐私保护延伸至个人生物特征数据安全、企业商业秘密保护、关键基础设施防御及国家数据主权维护等多维度。在此背景下，探究大数据环境下网络信息安全的风险机制、演化规律及治理路径，是数字经济健康发展的基础保障，也是维护国家网络空间主权的重大战略课题，具有理论与实践价值。

2. 大数据时代网络信息安全的现状

数字化进程加速下，人类社会已高度依赖网络信息系统，从个体信息交互到企业运营决策，再到国家治理，数字技术深度嵌入各维度[2]。这种深度耦合使信息安全突破技术范畴，成为涉及社会学、公共管理、国家安全等多学科的交叉课题。实证显示，信息系统漏洞可能引发多重风险：个体层面，隐私数据非授权访问可致身份盗用、金融诈骗；组织层面，关键数据泄露可能造成商业机密外泄、竞争力弱化；公共治理层面，大规模数据安全事件可能扰乱社会秩序，威胁国家关键信息基础设施。

随着大数据技术发展，网络攻击手段持续升级。传统病毒、木马、黑客攻击更隐蔽，新型攻击如分布式拒绝服务（DDoS）、人工智能驱动攻击、数据泄露攻击等不断涌现。人工智能驱动的攻击借助机器学习算法，自动识别系统漏洞，大幅提升攻击效率与成功率，例如可快速分析网络流量模式，精准定位薄弱点并发起针对性攻击。

面对复杂多样的攻击手段，网络信息安全防护压力剧增。一方面，数据量爆发式增长使传统技术难对海量数据实时有效监测分析，如传统入侵检测系统（IDS）处理大规模流量时易漏报、误报；另一方面，网络信息系统架构涉及云计算、物联网、移动互联网等多种技术，安全漏洞交织，增加防护难度。

3. 存在的问题

3.1 数据安全问题

数字化加速下，数据安全面临多维度挑战。数据全生命周期管理机制缺失，使安全隐患贯穿采集、存储、传输及利用各环节，数据泄露频发。攻击者可能篡改数据，破坏其完整性，影响真实性与可靠性，如金融领域数据篡改可能导致交易出错，造成经济损失 [3]。云计算环境中，用户数据与应用存储在云端，难有效管理控制；物联网中，大量智能设备安全性能不一，易成攻击突破口。部分企业或机构收集使用用户数据时存在滥用行为，超出授权范围，如在用户不知情时收集位置信息、通话记录等隐私数据用于商业目的，侵犯隐私权。

3.2 网络安全问题

网络信息系统普遍存在软件架构漏洞、硬件设计缺陷及通信协议脆弱性等风险。攻击者可利用漏洞提升权限，非法获取敏感数据或建立持久网络控制。随着攻击向量多维化与技术智能化，网络安全呈现检测规避与防御突破特征。攻击手段的多样化与复杂化使检测防范愈发困难。传统基于规则的检测方法难应对新型未知攻击，攻击者常结合多种手段增加隐蔽性与危害性，如先通过网络钓鱼获取账号密码再进一步攻击，甚至利用人工智能伪装攻击行为逃避审计。

3.3 安全管理问题

部分企业和机构缺乏完善的网络信息安全管理制度，员工安全培训不足，导致安全意识淡薄。员工操作不当，如使用简单密码、随意点击不明链接等，会带来安全风险。此外，制度不完善可能导致安全责任不明确，出现问题时难以及时处理。部分企业和机构仍采用传统手工管理方式，缺乏自动化、智能化安全管理工具，导致效率低下，难应对大规模、复杂安全问题。如安全漏洞管理中，手动扫描修复无法及时发现处理新漏洞。

4. 信息安全措施与技术探讨

4.1 数据安全防护

4.1.1 数据加密

数据加密是信息安全体系核心技术，可保障数据全生命周期安全。通过加密将明文转为密文，即使数据被窃，攻击者也无法直接读取。存储阶段可采用磁盘加密、文件加密等保护静态数据；传输阶段可采用 SSL/TLS 等加密协议，如电子商务交易中，SSL/TLS 确保交易信息传输安全。

4.1.2 数据访问控制

建立基于用户身份认证、角色定义及权限配置的三元管理机制，部署多维度访问控制架构，实施分层次、差异化防护策略。仅授权用户可访问特定数据，防止非法访问与滥用，可采用基于角色的访问控制（RBAC）等技术实现精细化控制。

4.1.3 数据备份与恢复

定期备份数据至异地存储或云端，数据丢失、损坏或被篡改时可通过备份恢复，保障业务连续性。同时定期测试备份数据，验证可用性与完整性。例如定期全量备份、增量备份及恢复演练，及时发现数据丢失等问题，确保实际恢复顺利。

4.2 网络安全防护技术

4.2.1 防火墙技术

防火墙是网络安全第一道防线，可根据预设策略过滤控制网络流量。选择包过滤、状态检测、应用层等类型防火墙，合理配置规则，可阻止外部非法访问，防止恶意软件和攻击流量进入内部网络。

4.2.2 入侵检测与防御系统（IDS/IPS）

IDS/IPS 实时监测网络流量，检测预警异常与攻击行为。IDS 主要检测攻击并向管理员报警；IPS 不仅检测，还能主动阻断攻击流量。可采用基于签名、异常的检测技术提高准确性与效率，如在网络关键节点部署设备，监测到暴力破解服务器密码的异常流量时，IPS 可立即阻断。

4.3 安全管理措施

4.3.1 安全管理制度

构建多层次、系统化制度框架保障组织信息安全。建立健全制度，明确责任，规范员工操作；制定数据、网络、人员等安全策略；加强员工安全培训，提高意识与技能；定期评估改进制度，确保有效性与适应性。

4.3.2 安全信息和事件管理

引入自动化、智能化管理工具，提高效率与准确性。如利用安全信息和事件管理（SIEM）系统集中收集、分析、处理安全事件，及时发现威胁；采用漏洞扫描工具定期扫描系统，及时修复漏洞。

4.3.3 安全管理协同

建立覆盖安全运维部门、业务支撑单元及决策管理层的信息交互矩阵。网络攻击发生时，各部门可迅速响应、协同应对。如建立由安全专家、运维及业务人员组成的应急响应小组，制定预案并定期演练，确保安全事件发生时能快速有效处理。

5. 结束语

综上，通过揭示当前主要安全问题，分析有效网络安全技术，提出安全措施。只有综合运用技术与管理手段，构建全方位、多层次的网络信息安全防护体系，才能有效提升防护水平。

参考文献：

[1] 冷晓彦 . 大数据时代的信息安全策略研究 [J]. 情报科学，2019,37(12):146-150.

[2] 孙秀贞 . 大数据背景下计算机网络安全技术分析 [J]. 网络安全和信息，2022(7):29-31.

[3] 蒋忠均，赵将. 大数据背景下计算机网络安全技术分析 [J].通信世界，2024,31 (4):28-30.

作者简介：陈丹（1982-），男，四川资阳人，高级工程师，硕士，主要从事政府信息化等相关工作。