Ⅰ 大数据时代信息安全现状以及对策建议
【导读】随着大数据的推行，我们的个人信息安全受到了很大的安全隐患，相信大家有过这样的感觉，自己手机总是可以莫名其妙的收到很多消息或电话，浏览淘宝，抖音时总是自己想的，其实这都是大数据的后台推算结果，今天我们就来聊聊大数据时代信息安全现状以及对策建议，希望对大家有所帮助。
鉴于大数据资源在国家安全中的战略价值，除加强基础软硬件设施建设、网络攻击监控、防护等方面外，对国内大数据服务和大数据应用提出以下建议。
对重要的大数据应用或服务进行国家网络安全审查。重要的大数据应用程序或服务涉及国民经济、人民生活和政府治理应该被包括在国家网络安全审查的范围,并明确安全评估规范应尽快制定确保这些大数据平台有严格的和可靠的安全措施,防止受到攻击和受到敌对势力。
合理限制敏感和重要部门使用社交网络工具。政府部门、中央企业和重要信息系统单位应避免或限制使用社交网络工具作为日常办公的通讯工具，将办公移动终端和个人移动终端分开使用，防止重要保密信息的泄露。
敏感和重要的部门应该谨慎使用第三方云计算服务。云计算服务是大数据的主要载体。越来越多的政府部门、企事业单位在第三方云计算平台上建立了电子政务和企业业务系统。然而，由于缺乏安全意识、安全专业知识和安全措施，第三方云计算平台本身的安全往往得不到保障。因此，政府、中央企业和重要信息系统单位应谨慎使用第三方云服务，避免使用公共云服务。同时，国家应尽快出台云服务安全评估和测试的相关规范和标准。
严格规范和限制境外机构数据跨境流动。在中国提供大数据应用或服务的海外机构应接受更严格的网络安全审计，以确保其数据存储在国内服务器上，并严格限制数据跨境流动。
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Ⅱ 大数据时代安全要怎样的分析技术
大数据时代安全要怎样的分析技术
网络时代的发展日新月异，技术与体验的改变与改进正变得异常迅速。如今，我们的网络已经从千兆迈向了万兆时代，这便使得诸多网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。而随着下一代防火墙等安全产品的出现，安全网关所要进行的分析的数据量大增、安全监测的内容不断细化使得安全产品所要监测和分析比以往更多的数据。除了数据包、日志、资产数据，更多的诸如漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等正在逐渐加入安全要素信息中。正如上述情况所说的那样，随着企业和组织安全体系架构变得越来越复杂，与之俱来的是各类安全数据正在变得越来越多。而传统的分析能力已不足以应对当下安全数据的分析。在面对新型威胁的兴起时，传统的分析方法无法对更多的安全信息做出准确分析，也就更加无从谈起更加快速的做出判定和响应。而以上信息安全所面临的这些问题，正是大数据时代带来的挑战。
在此背景下，对信息安全业而言，如何将大数据技术应用于安全领域、将大数据分析技术应用于信息安全的技术的大数据安全分析的需求正变得愈加急迫。而与此同时，安全数据的数量、速度、种类的迅速膨胀，不仅带来了海量异构数据的融合、存储和管理的问题，更是对传统的安全分析方法带来了挑战。
目前，市场上绝大多数安全分析工具和方法都是针对小数据量设计的，在面对大数据量时难以为继。新的攻击手段层出不穷，需要检测的数据越来越多，传统的分析技术已是不堪重负。
一方面，高速海量安全数据的采集和存储变得困难，而异构数据的存储和管理同样变得困难;而传统的安全分析技术对历史数据的检测能力很弱，对安全事件的调查效率十分低;以往，安全系统相互独立，无法有效地进行协同工作，对于趋势性的威胁更是无法预测，在应对当今诸如APT等高级威胁的攻击时防护效果十分薄弱。另一方面，传统的分析方法大都采用基于规则和特征的分析引擎，必须要有规则库和特征库才能工作，而规则和特征只能对已知的攻击和威胁进行描述，无法识别未知的攻击，或者是尚未被描述成规则的攻击和威胁。
可见，对于大数据安全分析而言，如何以安全数据自身的特点和安全分析为目标，让大数据安全分析的应用更加凸显其价值是十分必要的。
如今，对于信息与网络安全分析出现了两个基本趋势：情境感知的安全分析与智能化的安全分析。Gartner曾经在2010年的两份报告中分别指出：“未来的信息安全将是情境感知的和自适应的。”以及“要为企业安全智能的兴起做好准备。”
情境感知的安全分析，更多地需要利用相关性要素信息的综合研判来提升安全决策的能力，例如：资产感知、位置感知、拓扑感知、应用感知、身份感知、内容感知，等等。利用情境感知分析技术，安全分析会得以在纵深方面得到极大的扩展;而更多的安全要素信息的纳入，也拉升了分析的空间和时间范围。而安全智能则更加强调将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，最终实现智能化的安全分析与决策。
从长远看，借助大数据安全分析技术，能够更好地解决大量安全要素信息的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法，亦能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，从而更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。在未来一段时期内，关于大数据安全分析技术的探究，必会成为新的市场热点。
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Ⅲ 大数据时代下网络安全的重要性
随着互联网的飞速发展，出现了海量的数据信息，人类 社会 也逐步迈进了大数据时代。大数据时代可以为人们带来更多的关于时代发展的实时信息，使人类的思想能够跟上时代发展的脚步，为人们之间的交流与沟通带来便利。即使大数据时代互联网技术自身拥有诸多的优点，但是在应用过程中依然存在很多的网络信息安全风险，这将会导致信息数据不真实，同时又会对人们使用信息的时效性造成不良影响。所以，在大数据时代，我们应该更加重视网络信息的安全性，依托科学合理的网络信息安全管理方案来防止网络安全问题的发生，从而加快中国现代化信息建设的脚步。
大数据时代网络存在的安全问 题
由于网络具有较强的开放性特质，能够实现跨越时空的交流与互动，但于此同时，也容易遭受不同空间与主题的入侵和攻击，这就会导致数据信息发生泄露，继而造成严重的网络安全问题。其次就是人为操作失误，由于网民在上网过程中没有清晰的安全意识，容易下载并点击危险的软件和网站，导致手机或电脑遭受病毒的袭击，进而丢失私人信息、账户信息等。再次就是网络黑客问题，黑客能够通过窃取网络信息或网络密钥的方式，破坏用户的网络系统，使用户的私人信息受到威胁，甚至会导致整个网络系统出现故障或瘫痪。
大数据时代下网络安全的防护措施
1、使用安全的杀毒软件和加强监管工作
计算机不仅需要采用适当的防火墙技术，营造优良的网络运营氛围，且还需要安装杀毒软件。这样一来便可详细检查计算机当中的数据信息，全面提高计算机的安全性，防止因为病毒入侵带来的安全隐患。另一方面，企业也需要做好计算机网络安全的监管工作，集中管理企业现有账号，强化自身安全管理的意识。
2、加强网络安全意识
相关工作人员应深入了解计算机的操作步骤和注意事项，注意可能存在的危险，不下载、不点击来源不明的链接，提升自身的网络安全意识。此外，还需要强化学习，拓展知识面，提升防范能力，养成正确的使用计算机的习惯。
3、加强网络管控能力
影响计算机安全的主要原因是工作人员对网络维护的重视程度不够，只是计算机安全受到影响。网络管理者应加强对信息安全的维护力度，构建出相应的网络管控机制。可通过相关的防控软件对网络病毒、黑客入侵的行为进行监控，同时该系统也能够对用户所参与的网络活动进行分析和把控，及时弹出安全弹窗，以此避免网络安全问题的发生。
4、加强网络安全管理
加强网络安全管理，注重技术应用，为网络安全提供基础保障。即通过网络维护，定期检查网络安全问题，提升对网络安全及数据安全的管理力度，保障信息网络的正常运作。在这个过程中，网络管理者需要定期检查系统漏洞，及时地更新杀毒软件的病毒库等。
结语
Ⅳ 大数据安全分析的6个要点
大数据安全分析的6个要点
现在，很多行业都已经开始利用大数据来提高销售，降低成本，精准营销等等。然而，其实大数据在网络安全与信息安全方面也有很长足的应用。特别是利用大数据来甄别和发现风险和漏洞。
通过大数据，人们可以分析大量的潜在安全事件，找出它们之间的联系从而勾勒出一个完整的安全威胁。通过大数据，分散的数据可以被整合起来，使得安全人员能够采用更加主动的安全防御手段。
今天，网络环境极为复杂，APT攻击以及其他一些网络攻击可以通过对从不同数据源的数据的搜索和分析来对安全威胁加以甄别，要做到这一点，就需要对一系列数据源的进行监控，包括DNS数据，命令与控制(C2)，黑白名单等。从而能够把这些数据进行关联来进行发囧。
企业针对安全的大数据分析下面是一些要点：
DNS数据
DNS数据能够提供一系列新注册域名，经常用来进行垃圾信息发送的域名，以及新创建的域名等等，所有这些信息都可以和黑白名单结合起来，所有这些数据都应该收集起来做进一步分析。
如果自有DNS服务器，就能过检查那些对外的域名查询，这样可能发现一些无法解析的域名。这种情况就可能意味着你检测到了一个“域名生成算法”。这样的信息就能够让安全团队对公司网络进行保护。而且如果对局域网流量数据日志进行分析的话，就有可能找到对应的受到攻击的机器。
命令与控制(C2)系统
把命令与控制数据结合进来可以得到一个IP地址和域名的黑名单。对于公司网络来说，网络流量绝对不应该流向那些已知的命令与控制系统。如果网络安全人员要仔细调查网络攻击的话，可以把来自C2系统的流量引导到公司设好的“蜜罐”机器上去。
安全威胁情报
有一些类似与网络信誉的数据源可以用来判定一个地址是否是安全的。有些数据源提供“是”与“否”的判定，有的还提供一些关于威胁等级的信息。网络安全人员能够根据他们能够接受的风险大小来决定某个地址是否应该访问。
网络流量日志
有很多厂商都提供记录网络流量日志的工具。在利用流量日志来分析安全威胁的时候，人们很容易被淹没在大量的“噪音”数据中。不过流量日志依然是安全分析的基本要求。有一些好的算法和软件能够帮助人们提供分析质量。
“蜜罐”数据
“蜜罐”可以有效地检测针对特定网络的恶意软件。此外，通过“蜜罐”获得的恶意软件可以通过分析获得其特征码，从而进一步监控网络中其他设备的感染情况。这样的信息是非常有价值的，尤其是很多APT攻击所采用的定制的恶意代码往往无法被常规防病毒软件所发现。参见本站文章企业设置“蜜罐”的五大理由
数据质量很重要
最后，企业要注意数据的质量。市场上有很多数据可用，在安全人员进行大数据安全分析时，这些数据的质量和准确性是一个最重要的考量。因此，企业需要有一个内部的数据评估团队针对数据来源提出相应的问题，如：最近的数据是什么时候添加的?有没有样本数据以供评估?每天能够添加多少数据?这些数据哪些是免费的?数据总共收集了多久?等等。
安全事件和数据泄露的新闻几乎每天都能够出现在报纸上，即使企业已经开始采取手段防御APT，传统的安全防御手段对于APT之类的攻击显得办法不多。而利用大数据，企业可以采取更为主动的防御措施，使得安全防御的深度和广度都大为加强。
Ⅳ 大数据安全问题及应对思路研究
大数据安全问题及应对思路研究
随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量出现爆炸式增长。与此同时，云计算为这些海量的多样化数据提供了存储和运算平台，分布式计算等数据挖掘技术又使得大数据分析规律、研判趋势的能力大大增强。在大数据不断向各个行业渗透、深刻影响国家的政治、经济、民生和国防的同时，其安全问题也将对个人隐私、社会稳定和国家安全带来巨大的潜在威胁，如何应对面临巨大挑战。
一、大数据安全关键问题
随着数字化进程不断深入，大数据逐步渗透至金融、汽车、制造、医疗等各个传统行业，甚至到社会生活的每个角落，大数据安全问题影响也日益增大。
（一）国家数据资源大量流失。互联网海量数据的跨境流动，加剧了大数据作为国家战略资源的大量流失，全世界的各类海量数据正在不断汇总到美国，短期内还看不到转变的迹象。随着未来大数据的广泛应用，涉及国家安全的政府和公用事业领域的大量数据资源也将进一步开放，但目前由于相关配套法律法规和监管机制尚不健全，极有可能造成国家关键数据资源的流失。
（二）大数据环境下用户隐私安全威胁严重。随着大数据挖掘分析技术的不断发展，个人隐私保护和数据安全变得非常紧迫。一是大数据环境下人们对个人信息的控制权明显下降，导致个人数据能够被广泛、详实的收集和分析。二是大数据被应用于攻击手段，黑客可最大限度地收集更多有用信息，为发起攻击做准备，大数据分析让黑客的攻击更精准。三是随着大数据技术发展，更多信息可以用于个人身份识别，个人身份识别信息的范围界定困难，隐私保护的数据范围变得模糊。四是以往建立在“目的明确、事先同意、使用限制”等原则之上的个人信息保护制度，在大数据场景下变得越来越难以操作。
（三）基于大数据挖掘技术的国家安全威胁日益严重。大数据时代美国情报机构已抢占先机，美国通过遍布在全球的国安局监听机构如地面卫星站、国内监听站、海外监听站等采集各种信息，对采集到的海量数据进行快速预处理、解密还原、分析比对、深度挖掘，并生成相关情报，供上层决策。2013年6月底，美中情局前雇员斯诺登爆料，美国情报机关通过思科路由器对中国内地移动运营商、中国教育和科研计算机网等骨干网络实施长达4年之久的长期监控，以获取网内海量短信数据和流量数据。
（四）基础设施安全防护能力不足引发数据资产失控。一是基础通信网络关键产品缺乏自主可控，成为大数据安全缺口。我国运营企业网络中，国外厂商设备的现网存量很大，国外产品存在原生性后门等隐患，一旦被远程利用，大量数据信息存在被窃取的安全风险。二是我国大数据安全保障体系不健全，防御手段能力建设处于起步阶段，尚未建立起针对境外网络数据和流量的监测分析机制，对棱镜监听等深层次、复杂、高隐蔽性的安全威胁难以有效防御、发现和处置。
二、国外大数据安全相关举措及我国应对思路
目前世界各国均通过出台国家战略、促进数据融合与开放、加大资金投入等推动大数据应用。相比之下，各国在涉及大数据安全方面的保障举措则起刚刚起步，主要集中在通过立法加强对隐私数据的保护。德国在2009年对《联邦数据保护法》进行修改并生效，约束范围包括互联网等电子通信领域，旨在防止因个人信息泄露导致的侵犯隐私行为；印度在2012年批准国家数据共享和开放政策的同时，通过拟定非共享数据清单以保护涉及国家安全、公民隐私、商业秘密和知识产权等数据信息；美国在2014年5月发布《大数据：把握机遇，守护价值》白皮书表示，在大数据发挥正面价值的同时，应该警惕大数据应用对隐私、公平等长远价值带来的负面影响，建议推进消费者隐私法案、通过全国数据泄露立法、修订电子通信隐私法案等。
我国在布局、鼓励和推动大数据发展应用的同时，也应提早谋划、积极应对大数据带来的安全挑战，从战略制定、法律法规、基础设施防护等方面应对大数据安全问题。
（一）将大数据资源保护上升为国家战略，建立分级分类安全管理机制。一是把数据资源视为国家战略资源，将大数据资源保护纳入到国家网络空间安全战略框架中，构建大数据环境下的信息安全体系，提高应急处置能力和安全防范能力，提升服务能力和运作效率。二是通过国家层面的战略布局，明确大数据资源保护的整体规划和近远期重点工作。三是对国内大数据资源按实施分级分类安全保护思路，保障数据安全、可靠，积极开展大数据安全风险评估工作，针对不同级别大数据特点加强安全防范。五是尽快制定不同级别的大数据采集、存储、备份、迁移、处理和发布等关键环节的安全规范和标准，配套完善相应的监管措施。
（二）完善法律法规，加大个人信息保护监管力度。一是积极推动个人信息保护法律的立法工作，探索通过技术标准、行业自律等手段解决法律出台前的个人信息保护问题。加快《网络安全法》的出台，在《网络安全法》中对电信和互联网行业用户信息保护作出明确法律界定，为相关工作开展提供法律依据。二是加强对个人隐私保护的行政监管，同时要加大对侵害个人隐私行为的打击力度，建立对个人隐私保护的测评机制，推动大数据行业的自律和监督。
（三）加强国家信息基础设施保护，提升大数据安全保障与防范能力。一是促进技术研究和创新，通过加大财政支持力度，激励关系国家安全和稳定的政府和国有企事业单位采用安全可控的产品，提升我国基础设施关键设备的安全可控水平。二是加强大数据信息安全系统建设，针对大数据的收集、处理、分析、挖掘等过程设计与配置相应的安全产品，并组成统一的、可管控的安全系统，推动建立国家级、企业级的网络个人信息保护态势感知、监控预警、测评认证平台。三是充分利用大数据技术应对网络攻击，通过大数据处理技术实现对网络异常行为的识别和分析，基于大数据分析的智能驱动型安全模型，把被动的事后分析变成主动的事前防御；基于大数据的网络攻击追踪，实现对网络攻击行为的溯源。
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Ⅵ 大数据背景下的信息安全问题探讨
大数据背景下的信息安全问题探讨
大数据具有体量巨大、类型繁杂、处理速度快、价值密度低四大特点，因此，对于个人来说，难以处理极其庞大的数据，只有国家和大型企业等组织或集团才有可能获取到各种敏感信息；大数据所搜集提取的个人信息可能连本人都不完全知晓，比如个人的行为特征、语言风格、爱好兴趣等。在大数据时代如何保护个人敏感信息或隐私，必将成为高难度的世界课题。
2013年6月，美国前中情局雇员斯诺登曝光了始于2007年小布什时期美国国家安全局和联邦调查局启动的代号为“棱镜”的秘密项目。美国国家安全局通过接入雅虎、谷歌、微软、苹果等9家美国互联网公司中心服务器，对邮件、图片、视频、电话等10类数据进行监控，以搜集情报，监视民众的网络活动。“棱镜”项目缘于2004年美国政府的“星风”监视计划。但是，当时小布什政府由于法律程序等敏感问题而做出让步，美国本土的监听项目有所缩减。为了“星风”计划的继续进行，小布什政府通过司法程序将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划，包括“棱镜”、“主干道”、“码头”和“核子”，均交由美国家安全局执掌。“棱镜”项目用于监视互联网个人信息。“主干道”和“码头”项目负责存储和分析通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”。元数据主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。“核子”项目负责内容信息的获取，截获电话通话者对话内容及关键词，通过拦截通话以及通话者所提及的地点，来实现日常的监控。由此可见，斯诺登不仅揭露了美国的大规模窃听计划，更揭示了大数据时代国家信息安全保护问题。大数据的分析与使用，无论对个人（如跟踪健康状况防范疾病）、对企业（如了解市场偏好以有效安排产品设计生产营销）乃至对国家（如防范疫情或恐怖主义）显然都有巨大的好处，从商业用途来说，谷歌、微软、雅虎等互联网公司，完全可以通过它们掌握到的数以百万计、千万计甚至亿万计的数据，经由“超级计算”，准确推断消费者的爱好及习惯、商品的销售额、疾病疫情的发展趋势。商业如此，在政治、经济、军事等方面亦存在诸多的用途和潜在利益。像“棱镜”计划里涉及的谷歌、雅虎、苹果、微软等大网站，人们每天由于各种业务需要，会把大量个人信息输入其中，但常常并不被事先告知数据的用途。而这些数据会被企业或政府用来进行一些特殊的计算或分析，如通过对大数据的分析预测来对人们尚未实施的行为进行惩罚。比如“大数据之父”舍恩伯格曾披露过一个例子：在美国有一个计划名为“预测式配警”，通过对大数据分析来预测美国某个城市的某条街道的某个时段是犯罪高峰时段，然后在那个位置部署更多的警力。从此该地区居民将长时间被监控，这是一种变相的侵犯或惩罚。他们不是因为做错事，而是因为某个计算机的算法预测他们可能做错事而被惩罚了，显然这是不公平的。美国国安局拥有的正是类似的一套基于“大数据”的新型情报收集系统，这套名为“无界爆料”的系统，以30天为周期，从全球网络系统中接收到970亿条讯息，再通过比对信用卡或者通讯记录等方式，能几近真实地还原个人的实时状况。当然，像谷歌这样的商业组织也有可能掌握同样量级的信息而进行商业预测分析。因此，必须建立一套规则予以规范和约束对大数据的收集和使用。第一，虽然这些信息储存在不同的服务器上，但这些数据是用户的资产，拥有权属于用户自己而不是这些公司，这是必须明确的，就像财产所有权一样，个人隐私数据也应该有所有权。第二，利用大数据、云计算技术给用户提供信息服务的公司或企业，需要把收集到的用户数据进行安全存储和传输，这是企业的责任和义务。第三，如果企业或政府要使用用户的信息，一定要让用户有知情权和选择权，泄露用户数据甚至牟利，不仅要被视作不道德的行为，而且是非法行为。大数据时代的数据存储和应用方式是跨地域甚至是跨国界的。作为国家层面要将大数据上升为国家战略，奥巴马政府在2012年3月将“大数据战略”上升为最高国策，像陆权、海权、空权一样，将对数据的占有和控制作为重要的国家核心能力。我国也应从国家高度重视大数据，在对其进行安全保护、政策制定需要重视三个方面：一是要正视数据霸权，要清醒认识到我国在网络控制权、关键技术和高端设备等方面，还受制于西方。二是要明确主权，数据作为一种重要的战略资源，无论是个人拥有还是国家拥有，都要纳入到主权范围里面来考虑。三是要有治权，因为有主权不一定能够管治。比如：数据存到国外，云计算跨越国境，可能不在你的主权范围之内。要区别对待不同的数据，对确需保护的数据，必须有切实可靠的手段进行有效管理。如果做不到对数据的有效管理，大数据就必然面临失控的危险。政策界定安全责任问题。大数据的安全问题涉及政府、相关企业、网络运营商、服务提供者，以及数据产生者、使用者等方方面面，必须对各自的安全责任有明晰的政策界定。信息安全风险存在于数据的全生命周期之中，从技术思路、产品开发、用户使用、服务管理，各个环节均要分担相应的安全责任。监管保障基础设施安全问题。大数据的发展离不开电信网络甚至工控系统等关键基础设施，其安全可靠同样依赖于这些基础设施，受供应链全球化、产业私有化的影响，网络与关键基础设施间的安全日趋复杂，一国的大数据可能存放在别国的网络中，一国的基础设施可能同时服务于多个国家，高度的全球相互依赖性，挑战着原有的国家主权观念。所以，关键基础设施的安全监管体系十分重要，我国需要尽快确立对供应链的实质性国家安全审查和对基础网络的常态化安全监管。
网络空间冲突管理问题。大数据的资源价值越来越高，围绕大数据的争夺和冲突就越来越激烈。大数据的生成、处理和利用方式，将极大改变各种冲突的表现方式和破坏烈度。通过立法与国际合作应对包括知识产权的保护、网络犯罪的处置、网络破坏活动特别是网络恐怖主义的打击以及网络战争的威胁。
Ⅶ 网络安全与大数据技术应用探讨论文
网络安全与大数据技术应用探讨论文
摘要： 随着互联网技术的高速发展与普及，现如今互联网技术已经广泛应用于人们工作与生活之中，这给人们带来了前所未有的便利，但与此同时各种网络安全问题也随之显现。基于此，本文主要介绍了大数据技术在网络安全领域中的具体应用，希望在网络系统安全方面进行研究的同时，能够为互联网事业的持续发展提供可行的理论参考。
关键词： 网络安全；大数据技术；应用分析
前言
随着近年来互联网技术的不断深入，网络安全事故也随之频频发生。出于对网络信息安全的重视，我国于2014年成立了国家安全委员会，正式将网络安全提升为国家战略部署，这同时也表示我国网络信息安全角势不容乐观，网络攻击事件处于高发状态。木马僵尸病毒、恶意勒索软件、分布式拒绝服务攻击、窃取用户敏感信息等各类网络攻击事件的数量都处于世界前列。时有发生的移动恶意程序、APT、DDOS、木马病毒等网络攻击不仅会严重阻碍网络带宽、降低网络速度、并且对电信运营商的企业声誉也会产生一定影响。根据大量数据表明，仅仅依靠传统的网络防范措施已经无法应对新一代的网络威胁，而通过精确的检测分析从而在早期预警，已经成为现阶段网络安全能力的关键所在。
1网络安全问题分析
网络安全问题不仅涉及公民隐私与信息安全，更关乎国事安全，例如雅虎的信息泄露，导致至少五亿条用户信息被窃；美国棱镜门与希拉里邮件门等等事件都使得网络安全问题进一步升级、扩大。随着互联网构架日益复杂，网络安全分析的数据量也在与日俱增，在由TB级向PB级迈进的过程，不仅数据来源丰富、内容更加细化，数据分析所需维度也更为广泛。伴随着现阶段网络性能的增长，数据源发送速率更快，对安全信息采集的速度要求也就越高，版本更新延时等导致的Odav等漏洞日渐增多，网络攻击的影响范围也就进一步扩大；例如APT此类有组织、有目标且长期潜伏渗透的多阶段组合式攻击更加难以防范，唯有分析更多种类的安全信息并融合多种手段进行检测抵御。在传统技术架构中，大多使用结构化数据库来进行数据存储，但由于数据存储的成本过高，系统往往会将原始数据进行标准化处理后再进行存储，如此易导致数据的丢失与失真以及历史数据难以保存而造成的追踪溯源困难；同时对于嘈杂的大型、非结构化数据集的执行分析以及复杂查询效率很低，导致数据的实时性及准确性难以保证，安全运营效率不高，因此传统网络安全技术已经难以满足现阶段网络安全分析的新要求。大数据技术这一概念最初由维克托.迈尔.舍恩伯格与肯尼斯.库克耶在2008年出版的《大数据时代》一书中提出的，大数据是指不采用随机分析法，而是对所有的数据进行综合分析处理。大数据技术作为现阶段信息架构发展的趋势之首，其独有的高速、多样、种类繁多以及价值密度低等特点，近年来被广泛应用于互联网的多个领域中。大数据的战略意义在于能够掌握庞大的数据信息，使海量的原始安全信息的存储与分析得以实现、分布式数据库相比传统数据库的存储成本得以降低，并且数据易于在低廉硬件上的水平扩展，极大地降低了安全投入成本；并且伴随着数据挖掘能力的大幅提高，安全信息的采集与检测响应速度更加快捷，异构及海量数据存储的支持打造了多维度、多阶段关联分析的基础，提升了分析的深度与广度。对于网络安全防御而言，通过对不同来源的数据进行综合管理、处理、分析、优化，可实现在海量数据中极速锁定目标数据，并将分析结果实时反馈，对于现阶段网络安全防御而言至关重要。
2大数据在网络安全中的应用
将大数据运用到网络安全分析中，不仅能够实现数据的优化与处理，还能够对日志与访问行为进行综合处理，从而提高事件处理效率。大数据技术在网络安全分析的效果可从以下几点具体分析：
2.1数据采集效率
大数据技术可对数据进行分布式地采集，能够实现数百兆/秒的采集速度，使得数据采集速率得到了极大的提高，这也为后续的关联分析奠定了基础。
2.2数据的存储
在网络安全分析系统中，原始数据的存储是至关重要的，大数据技术能够针对不同数据类型进行不同的数据采集，还能够主动利用不同的方式来提高数据查询的效率，比如在对日志信息进行查询时适合采用列式的存储方式，而对于分析与处理标准化的数据，则适合采用分布式的模式进行预处理，在数据处理后可将结果存放在列式存储中；或者也可以在系统中建立起MapRece的查询模块，在进行查询的时候可直接将指令放在指定的节点，完成处理后再对各个节点进行整理，如此能够确保查询的速度与反应速度。
2.3实时数据的分析与后续数据的处理
在对实时数据的分析中，可以采用关联分析算法或CEP技术进行分析，如此能够实现对数据的采集、分析、处理的综合过程，实现了更高速度以及更高效率的处理；而对于统计结果以及数据的处理，由于这种处理对时效性要求不高，因此可以采用各种数据处理技术或是利用离线处理的方式，从而能够更好地完成系统风险、攻击方面的分析。
2.4关于复杂数据的分析
在针对不同来源、不同类型的复杂数据进行分析时，大数据技术都能够更好的完成数据的分析与查询，并且能够有效完成复杂数据与安全隐患、恶意攻击等方面的处理，当网络系统中出现了恶意破坏、攻击行为，可采用大数据技术从流量、DNS的角度出发，通过多方面的数据信息分析实现全方位的防范、抵御。
3基于大数据技术构建网络系统安全分析
在网络安全系统中引入大数据技术，主要涉及以下三个模块：
3.1数据源模块
网络安全系统中的`数据及数据源会随着互联网技术的进步而倍增技术能够通过分布式采集器的形式，对系统中的软硬件进行信息采集，除了防火墙、检测系统等软件，对设备硬件的要求也在提高，比如对服务器、存储器的检查与维护工作。
3.2数据采集模块
大数据技术可将数据进行对立分析，从而构建起分布式的数据基础，能够做到原始数据从出现到删除都做出一定说明，真正实现数据的访问、追溯功能，尤其是对数据量与日俱增的今天而言，分布式数据存储能够更好地实现提高数据库的稳定性。
3.3数据分析模块
对网络安全系统的运营来说，用户的业务系统就是安全的最终保障对象，大数据分析能够在用户数据产生之初，及时进行分析、反馈，从而能够让网络用户得到更加私人化的服务体验。而对于用户而言，得其所想也会对网络系统以及大数据技术更加的信任，对于个人的安全隐私信息在系统上存储的疑虑也会大幅降低。当前网络与信息安全领域正在面临着全新的挑战，企业、组织、个人用户每天都会产生大量的安全数据，现有的安全分析技术已经难以满足高效率、精确化的安全分析所需。而大数据技术灵活、海量、快速、低成本、高容量等特有的网络安全分析能力，已经成为现阶段业界趋势所向。而对互联网企业来说，实现对数据的深度“加工处理”，则是实现数据增值的关键所在，对商业运营而言是至关重要的。
4结语
在当下时代，信息数据已经渗透到各个行业及业务领域中，成为重要的社会生产因素。正因如此，互联网数据产生的数量也在与日倍增中，这给网络安全分析工作带来了一定难度与压力，而大数据技术则能够很好的完善这一问题。在网络系统中应用大数据技术不仅能够满足人们对数据处理时所要求的高效性与精准性，并且能够在此基础上构建一套相对完善的防范预警系统，这对维护网络系统的安全起着非常关键的作用，相信大数据技术日后能够得到更加广泛的应用。
参考文献：
[1]鲁宛生.浅谈网络安全分析中大数据技术的应用[J].数码世界，2017.
[2]王帅,汪来富,金华敏等.网络安全分析中的大数据技术应用[J].电信科学，2015.
[3]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用，2017.
;Ⅷ 大数据环境下的网络安全分析
大数据环境下的网络安全分析
“大数据”一词常被误解。事实上，使用频率太高反而使它几乎没有什么意义了。大数据确实存储并处理大量的数据集合，但其特性体现远不止于此。
在着手解决大数据问题时，将其看作是一种观念而不是特定的规模或技术非常有益。就其最简单的表现来说，大数据现象由三个大趋势的交集所推动：包含宝贵信息的大量数据、廉价的计算资源、几乎免费的分析工具。
大数据架构和平台算是新事物，而且还在以一种非凡的速度不断发展着。商业和开源的开发团队几乎每月都在发布其平台的新功能。当今的大数据集群将会与将来我们看到的数据集群有极大不同。适应这种新困难的安全工具也将发生变化。在采用大数据的生命周期中，业界仍处于早期阶段，但公司越早开始应对大数据的安全问题，任务就越容易。如果安全成为大数据集群发展过程中的一种重要需求，集群就不容易被黑客破坏。此外，公司也能够避免把不成熟的安全功能放在关键的生产环境中。
如今，有很多特别重视不同数据类型（例如，地理位置数据）的大数据管理系统。这些系统使用多种不同的查询模式、不同的数据存储模式、不同的任务管理和协调、不同的资源管理工具。虽然大数据常被描述为“反关系型”的，但这个概念还无法抓住大数据的本质。为了避免性能问题，大数据确实抛弃了许多关系型数据库的核心功能，却也没犯什么错误：有些大数据环境提供关系型结构、业务连续性和结构化查询处理。
由于传统的定义无法抓住大数据的本质，我们不妨根据组成大数据环境的关键要素思考一下大数据。这些关键要素使用了许多分布式的数据存储和管理节点。这些要素存储多个数据副本，在多个节点之间将数据变成“碎片”。这意味着在单一节点发生故障时，数据查询将会转向处理资源可用的数据。正是这种能够彼此协作的分布式数据节点集群，可以解决数据管理和数据查询问题，才使得大数据如此不同。
节点的松散联系带来了许多性能优势，但也带来了独特的安全挑战。大数据数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式（与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境），内部的数据库并不隐藏自己而使其它应用程序无法访问。在这儿没有“内部的”概念，而大数据并不依赖数据访问的集中点。大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信。
规模、实时性和分布式处理：大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。验证哪些数据节点和哪些客户应当访问信息是很困难的。别忘了，大数据的本质属性意味着新节点自动连接到集群中，共享数据和查询结果，解决客户任务。
嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自组织。问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。
应用程序：面向大数据集群的大多数应用都是Web应用。它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。虽然全面讨论大数据安全的这个问题超出了本文的范围，但基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问。应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。
数据安全：存储在大数据集群中的数据基本上都保存在文件中。每一个客户端应用都可以维持其自己的包含数据的设计，但这种数据是存储在大量节点上的。存储在集群中的数据易于遭受正常文件容易感染的所有威胁，因而需要对这些文件进行保护，避免遭受非法的查看和复制。