大数据时代网络安全情报分析

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摘要：随着社会经济的持续、高速发展，许多行业的发展与创新与数据难舍难分，大数据技术已经犹如雨后春笋般融入到各个行业当中。随着大数据时代的来临，许多人都从中认识、了解到开展信息分析与数据整理的重要性，从而对整个网络安全与情报分析工作提出了更高的要求。本文结合当前实际，简要分析了大数据时代下网络安全的主要形势，探讨了加强网络信息安全防护的具体策略，最后指出了大数据环境下情报分析工作所面临的各种新环境。

关键词：大数据时代；网络安全；情报分析

伴随信息社会的日渐发达与完善，互联网这一新发展形态，已经广泛渗透到人们日常生活、工作、学习当中。在互联网的影响与驱动下，整个世界成为不可分割的统一整体，在许多方面都能够实现资源、信息的共享，但需要指出的是，正是因为此些开放特性与兼容特质，互联网在整体发展体系中，也隐藏着诸多不稳定、不确定、不安全因素，因而成为信息窃取与网络攻击的主要对象，特别是航空、金融及通信等领域，因此，网络安全面临着诸多挑战。本文从大数据时代背景出发，就网络安全与情报分析工作路径、环境作出简要剖析。

1大数据时代下网络安全的基本形势

1.1网络信息安全环境变得越发复杂。当今社会正在加速进入大数据时代，人们对网络的便捷性、实用性开始有更多且更深层的认知，网络已经在许多领域中得到深入应用。在具体的网络运用方式上，也变得日趋多样，除了利用电脑能够上网外，使用手机、便携式设备等移动终端，甚至各种家用电器也在接入网络，在此背景下，网络信息安全环境正在变得越发的复杂与多元，整个网络安全潜在的危险性正在越发突出。现阶段，网络的便利性与开放性，以及信息的多样化与复杂化，给人们日常生活带来了许多实实在在的便利，同时也给那些不法分子创造了“隐姓埋名”的机会与条件。他们趁着大数据安全技术尚未完善，利用系统漏洞与计算机病毒，对用户个人信息进行盗取。因此，在大数据时代下，网络安全应越发给予重视。1.2信息产品的安全隐患更加突出。在大数据时代背景下，信息管理软件乃是决定数据能否达成或实现其自身功能的内在基础，而人们在对信息产品进行加工的同时，由于对大数据技术的安全性了解掌握程度不够，难免会出现漏洞，而这些漏洞通常情况下，会隐藏在庞大的信息系统当中，较难被人察觉与发现。因此，不法分子利用大数据相关技术，查找目标对象的安全隐患，通常将大数据系统的安全漏洞作为基本切入点，悄无声息的进入到数据管理层当中，盗走或窃取数据库当中的各种有价值信息，最终导致信息泄露。

2大数据时代下网络信息安全的具体防护策略

2.1积极构建基于信誉机制的P2P网络安全模块。以P2P网络技术为例，其各个网络节点除了具有独立性之外，还具有典型的互动性，因而，不仅能保证各个网络节点拥有较强的安全性，还能促进其内在信息与其他各个节点所对应信息之间的深层次交流与融合。近年，P2P网络技术获得了实质性发展。而对于信誉机制而言，乃是当前一种比较受欢迎的网络安全签名防御机制，其不仅带有强制性，而且还能根据现实需要，以一种有效、实用的方式来处理数据。大数据时代背景下，运用信誉机制之后，能够对一般数据进行加密。为了使网络始终处于安全状态，仅有那些经过验证的信息，方能在用户之间进行传送与共享，而对于那些没有信誉签名机制的信息，则会即刻被拦截。因此，在P2P网络当中应用信誉机制，能够大幅提升P2P网络的安全性。2.2积极构建完善且全面的网络攻击防范策略。在完善网络攻击防范措施时，需要从根本上做好相关预防工作，并且做到防治结合。现阶段，融合大数据技术许多网络攻击已经对网络信息安全造成了严重威胁，且传统杀毒方式已经无法从实质层面满足当前的应用需求。因此，需要基于大数据时代所带来的各种先进技术，开展系统化分析，运用多种实用且高效的防攻击措施。首先，可根据现实需要，将大数据所对应的数据库当作整个工作的重心，在数据库中布设若干防护软件，整合病毒治理经验与措施，开发更新且高效的杀毒软件。为了能够获得最佳的病毒防范效果，需要实时更新现有的病毒库，以计算机病毒的基本特点为基础，积极研发更加高效、更加全面的杀毒软件。2.3合理应用大数据技术。在整个网络安全分析架构当中，通常情况下，会囊括许多数据信息，针对这些数据信息，要想从根本上对其进行高效、全面处理，需要利用当前各种比较实用的大数据技术，对此数据展开集中处理，善于利用各种高效、实用的采集技术，以此来更好的缩短分析时间，强化处理技术，提升安全分析能力。此外，还需要指出的是，在实际分析时，还需依据数据与信息之间所存在的关联性，全面、有效的预防与清除安全漏洞，开展系统化的主动防御，最大程度提升整个网络信息安全水平，提高其风险感知及情报分析方面的综合能力。

3大数据时代下情报分析所面临的主要环境

3.1数据流分析越发受到重视。针对数据流而言，各种类型的感应器以及与之配套的记录设备是其核心构成；从根本上来讲，将数据以一种“流”的方式来生产、传递，这一点不同于传统数据形式（以结构化形式为主）。围绕多种数据流开展系统化分析，首先要做的便是管理数据，此点尤为重要与迫切；需要强调的是，通过以一种比较合理、科学的方式来对大量实时生成的数据进行整理与分析，除了能够将其向目标现阶段情况的描述进行转化之外，还能利用这些数据，对目标未来的总体发展趋势、方向进行预测。此外，还能预测后期可能发生或遇到的问题，因而可以更好的帮助人们，对今后可能发生的一些情况进行处理，最大程度减小损失，从中获得最大化的利益。3.2情报问题动态越发复杂化。针对当前的情报问题而言，其变得越发的复杂化与动态化，一般情况下，主要由多因素所造成。现阶段，无论是商业领域、科研机构，还是军事领域、政治领域，都需要情报支持，因此，需要情报的主体是比较多样与繁杂的，如此一来，整个情报问题也随之而变得日渐复杂与多样，整个情报分析工作也越发的细化、多元。3.3网络威胁情报分析。针对威胁情报而言，其实为站在攻击者角度来讲，借助分布式系统、大数据等，来最大限度地感知与发现威胁、漏洞，然后根据这些信息，开展有价值的信息，制定有效的解决方案。通过开展此方面的分析，能够使用户以一种可见性的方式，来更加全面、深入的了解网络安全威胁，因而提前做好预防准备，将这些威胁与问题抹杀于萌芽状态。

4结语

综上所述，随着大数据时代的来临，人们所面临的信息安全问题也越发的突出，形势更加严峻。为了能够更好维护用户的数据安全，并充分发挥出数据自身的便捷性，为用户提供安全可靠的情报信息支持，需要有目的地加强网络安全防护工作，注重技术层面的创新，促进网络信息技术不断发展完善，维护整个信息网络的安全，为相关领域的深层次应用提供安全环境。

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作者:方世敏 单位:国防大学政治学院