大数据技术在计算机网络信息安全管理中的应用

引言

大数据是一种信息化资产，是指无法在短时间内利用常规技术收集、处理的海量信息。从广义上看，与大数据运用相关的各类技术可以统称为大数据技术。在信息化模式下，网络安全工作得到的关注越来越多。但是在大数据环境下，数据的集中存储与高速流动使得网络攻击的潜在危害被无限放大，从个人用户的隐私数据泄露，如电商平台用户购物记录、个人联系方式等信息的非法获取，到企业核心商业数据的失窃，像制造业企业的产品研发数据、金融机构的客户资产信息等，再到政府部门关键政务数据面临的安全威胁，每一次信息安全事件都可能引发严重的经济损失、社会信任危机甚至国家安全隐患。

1 大数据技术概述

大数据技术是指用于处理和分析海量、高速、多样化的数据集合的技术体系。其核心特征通常被概括为“4V”：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值）。大数据技术包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节，涉及分布式计算、机器学习等多种技术手段。在网络安全领域，大数据技术的应用主要体现在三个方面：首先是通过采集和存储网络流量、系统日志等海量安全数据，构建全面的安全数据仓库；其次是利用分布式计算框架对这些数据进行高效处理；最后是应用机器学习等高级分析技术，从数据中挖掘安全威胁和异常模式。这种基于大数据的分析方法能够发现传统安全工具难以检测的复杂攻击。

2 网络信息安全现状

随着网络规模的扩张，数据量呈指数级增长，但传统基于关系型数据库的存储架构难以有效处理非结构化数据，导致关键威胁线索被淹没。单机处理架构的技术局限进一步加剧了这一问题，传统入侵检测系统仅能支持每秒万级数据包分析，在面对大规模病毒攻击时极易崩溃。安全防护的实时性严重不足，依赖离线特征库更新的防火墙和杀毒软件，其威胁检测延迟普遍长达数小时至数天。威胁检测手段的落后则体现在对新型攻击的无力应对。静态防御模式攻击的检出率不足，传统杀毒软件的拦截率偏低等。单维度分析模式还导致安全系统间的信息孤岛问题。协同防御机制与隐私保护的矛盾亦不容忽视。跨组织情报共享的缺失导致重复攻击频发等。例如：在进行网络购物、社交、办公、学习的过程中会产生大量的信息数据，计算机一旦出现信息丢失、被病毒入侵、黑客攻击等问题，个人信息和计算机原始数据安全将无法保证，可能会出现用户个人信息被拦截或窃取，并将其用于犯罪；另外，病毒一旦入侵用户计算机，就会干扰计算机系统的正常运行，给用户带来无法估量的损失。

3 大数据技术在计算机网络信息安全管理应用分析

3.1 数据挖掘

在当前大数据技术飞速发展的时代背景下，数据挖掘技术几乎成为不可或缺的工具且在许多领域都有广泛应用。将人工智能应用于数据挖掘领域，能够充分利用人工智能高效和可靠的优势，借助神经网络、决策树、遗传算法等不同的算法，对海量数据进行科学分类、精准处理，还能够有效优化数据信息，保证数据信息的准确性，可以帮助人们更好地理解和利用大数据，同时能够开展可预见性分析，为用户带来更多的便利和服务。

3.2 数据加密技术

数据加密技术作为保护信息传输与存储的核心手段，主要通过对敏感信息进行编码转换，防止其在传输过程中被非法窃取或恶意篡改。当前，数据加密技术在计算机网络安全中应用广泛，对称加密、非对称加密等各类加密算法不断完善并适应不同的应用场景。在实际应用中，对称加密算法常用于快速加密大量数据，如金融系统或电子商务平台的交易数据传输。在实际应用中，对称加密算法将密钥与数据一同加密，并在接收端以相同密钥解密，确保传输速率与信息保密性。非对称加密算法（如RSA加密）则广泛应用于邮件系统、数字签名与认证等，尤其适用于需要高安全性和密钥分发复杂的场景。非对称加密利用公钥和私钥的配对机制，保证只有合法接收方能解密信息，从而有效防止中间人攻击。此外，散列函数（如SHA-256）用于数据完整性验证，将原始数据转换为固定长度的哈希值。

3.3 大数据的复用与反馈调整

完成大数据应用后，考虑到大数据采集、加工的复杂性及其未来反复应用的基本价值，应组织信息存储，并通过反馈调整的方式对目标可能出现的变化进行感知和后续处理。以大学校园网络诈骗分析为例，可以采用多渠道反馈的形式对新的大数据进行采集和复用。在进行大学校园网络诈骗分析时，根据大数据收集、初次筛选、加工成果，可以获取信息，面向不同群体大学生提供网络安全指导，实现分析结果应用。在此基础上，对贫困的大一女大学生、所有大一贫困学生、大一所有学生、普通大学生4 个群体的后续信息进行采集，以学生是否遭受诈骗为中心，采集新的继进性大数据，重新设定大数据分析和筛选标准，评估大学校园网络诈骗是否出现新的变化，再根据变化结果做必要的工作调整，确保大数据能够反复发挥作用，服务网络安全分析工作[1]。

3.4 强化身份认证机制

传统的用户名和密码认证方式存在诸多安全漏洞，极易被黑客破解。因此，引入多因素认证势在必行。多因素认证极大提升了账户安全性，在用户登录时不仅需要准确无误地输入用户名和密码，还要提供额外的验证信息，像是通过手机获取一次性验证码，利用生物识别技术采集的指纹特征等，一次建立起多层级的身份验证防线。以企业办公系统为例，员工登录时，不仅要输入正确的账号密码，还需通过手机接收动态验证码进行二次验证，或者使用指纹识别设备进行身份确认[2]。

3.5、建立“分钟级响应”的应急机制

大数据赋能的应急响应，如同给人体的免疫系统装上“加速器”—不仅能快速识别入侵病毒，还能自动分泌抗体、标记病原体，甚至通过“记忆细胞”预防二次感染。某云服务商设计的攻击自愈系统便是典型例证，当检测到勒索软件开始加密文件时，系统像触发了神经反射弧般瞬间动作—冻结进程、回滚至 分钟前的健康状态、生成漏洞报告并封堵攻击入口，全程无需人工介入。面对愈发狡猾的黑客，单纯防守已不够用。利用黑客行为误导技术，当发现入侵迹象时，主动投放虚假数据迷惑攻击者。某能源企业开发了一套“数字诱饵”战术：当监测到异常数据访问时，系统主动投放伪造的“输油管压力数据”，引诱攻击者深入蜜罐系统。这些假数据就像涂了追踪剂的钞票，黑客每窃取一份，行踪就被多定位一次[3]。

结束语

大数据技术为计算机网络信息安全管理带来了革命性的变革。通过处理和分析海量安全数据，大数据技术能够更有效地检测复杂威胁、预测攻击趋势并快速响应。尽管存在隐私保护、技术复杂度等挑战，但随着技术的不断进步，大数据必将在网络安全领域发挥越来越重要的作用。未来研究应关注隐私保护技术的创新、多技术融合的解决方案，以及自动化响应能力的提升，以应对日益复杂的网络安全威胁。

参考文献：

[1]罗明挽.大数据技术在计算机网络信息安全防御系统中的应用[J].信息与电脑(理论版),2024,36(19):160-162.

[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.

[3]高分所.大数据技术在计算机网络信息管理中的应用浅析——评《信息系统项目管理师教程》[J].现代职业教育,2024,(26):169-172.