大数据计算机信息安全技术研究

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摘要：本文首先阐述了大数据、计算机信息安全的概念，然后分析了DEEPWEB数据的感知技术与数据的获取技术、数据的分析技术、数据可视化的技术、数据挖掘的技术、数据防火墙的技术、对用户信息的监管技术、聚类分析与分类分析的技术、关联规则和机器学习的技术、神经网络和遗传算法的技术，供相关人士参考。

关键词：大数据；计算机；信息安全

在信息社会，互联网的触角已经延伸到了人们日常生活的各个角落，正是由于应用的范围非常大，才产生了数据体量非常庞大的信息，把这些信息进行整合之后就是大数据，要想对这些信息进行有效的处理，就需要强大的信息处理技术来支撑，这样才能更好适应大数据时代的发展速度。因此要加大对信息在处理技术上的研究，让计算机在信息安全的技术方面，迈向更高的台阶、取得更好的发展。

1大数据、计算机信息安全概述

1.1大数据

（1）含义大数据时代，优化了传统信息的处理机制，传统的互联网机制，但是没有办法对容量大的数据进行有效的优化，在处理的时候需要用到很多种处理机制，规范化地对海量的数据进行分类储存，让数据库信息系统的安全得到保障，对自身的价值进行有效的界定，进而提高数据处理的效率。网络体系在运行数据信息的时候，如果数据信息的容量很大，一定不可以只用物理服务器对数据进行运算，否则就会使数据产生冗余。因此可以把数据信息上传到云计算平台，方便对信息进行及时的处理，因为云计算的特性就是存储大容量的数据，保证了信息资源的共享性，方便人们随时获取信息。（2）特点第一，种类非常复杂。现代信息社会高科技的技术可以说是日新月异，各种各样的数据信息处理技术，早已融合在人们实际的日常生活当中，因此信息的来源可以说是非常的复杂，相应的处理技术也逐渐多样化，信息的原始结构被不断进行破解、重组，最终导致大数据在种类上，出现了越来越多、越来越复杂的情况。第二，数据体量大。当下通过计算机进行信息处理的数据，呈现出单调递增的趋势，数据体量一直是只增不减，已经从TB发展到了PB的层次。第三，传播速度非常快。由于庞大的数据体量，人们对信息处理的要求是速度要越来越快，因为这样才能保障信息在传播过程当中的迅速扩散，最终达到人们现阶段对数据信息处理在质量上的要求。

1.2计算机的信息安全技术

计算机的信息安全技术，就是指计算机在使用的过程当中，通过一定的技术手段来保障系统的数据、相关的信息不会遭受来自外部的恶意攻击、系统自身的故障等一些因素的影响，避免系统被恶意的篡改，导致数据信息的缺失等一些情况，从而让计算机的系统可以处于一个稳定、安全的运行环境。计算机的信息安全对于技术有很高的要求，涉及了信息的安全、计算机的相关技术、密码学技术等许多方面。在大数据的时代背景下，计算机体现了越来越突出的作用，逐渐提高了对网络信息系统的要求，大数据时代的来临，给计算机的网络信息安全，带来了前所未有的极大挑战。但是当前我国在这方面尚未建立相关的法律体系对此进行规范，因此针对计算机的信息安全，在管理水平上务必要作出进一步的提高，确保计算机在实际运行时信息安全得到保障。除此之外，对于信息而言，大数据具有一定的复杂性，所以计算机网络的信息环境在安全方面的威胁越来越多，当下的一些不安全因素出现在信息存储、处理、传输等环节，因此针对计算机的信息安全系统，要适时的予以升级、维护，对系统的监管力度也要不断加强[1]。

2计算机信息安全的相关技术

在大数据的视域下，关于计算机的信息有很多的安全技术，文章主要介绍以下几项技术：

2.1DEEPWEB数据的感知技术与数据的获取技术

这项技术是指空间深层的技术通过网络，对一些数据信息采取分离、分析、集成的工作，计算机的使用者可以通过网络，观察数据的动态性变化、数据分布式的处理方法、信息规模等这些技术，来进行一些基础性的操作，之后针对信息去进行分析、处理的工作，最后对那些数量比较多的数据信息，进行抽取、集成、整合的工作，进而让数据的完整性得到保障。

2.2数据的分析技术

在大数据的视域下计算机的信息安全，在对数据进行处理的时候，所采用的一些数据分析技术，主要就是指在对数据进行实际处理的过程当中，使用计算机的人通过一些技术对数据进行分析工作，比如空间分析的技术、网络分析的技术、情感分析的技术、数据回归的分析技术等。在对一些案例进行大数据的分析的时候，其采取的主要技术就是数据分析的技术。在对一些数据进行实际分析的过程当中，空间分析的技术是把几种技术进行了相互结合，分别是地理数据的编码技术、几何技术、网络拓扑的技术，通过这种形式最终完成了对所有数据的综合分析。在使用网络分析的技术对数据进行实际分析的过程当中，一定要充分结合网络自身的优势，对数据进行处理分析。情感分析的技术就是指，把自然语言通过编码的形式呈现，进而去完成对数据的分析工作，可以有效防止在对数据进行分析的过程当中，出现一些安全事故比如数据信息的泄露。

2.3身份信息认证的技术

身份信息认证的技术主要使用群体是用户，把存储用户信息的端口进行加密，保障数据信息在处理的过程当中，不会受到静态数据的影响，从而让数据有丢失的风险。一般而言，身份信息认证的技术和计算机的软件系统之间是有相互联系的，通过用户自己去操作软件，系统自动识别并且对用户形成一个动态指令，然后用户根据系统给出的指令进行操作，由此降低了静态密码在登录时的风险，进一步提高了计算机系统属性的安全。

2.4信息加密的技术

信息加密的技术是针对计算机的系统而言的，这项技术可以有效保证系统不会遭受黑客的外部侵袭、病毒的内部侵袭等这些攻击，尤其是在现代大数据的网络时代，信息加密这项技术可以给计算机的系统，提供一个安全防护基础，其本身还具备了监控的功能，可以对网络节点下进行实时传输的数据进行全程追踪，由此对一些内部存在病毒的信息进行有效的监管。可以使用数据加密的技术，对无线网络进行数据信息的传输，保障传输和接收两个端口之间形成精准的对接，防止了丢失数据包的问题，保障了数据在传输时的稳定性，因此给整个系统的安全运行提供了强有力的保障。

2.5数据挖掘的技术

这项技术是把内容信息当作基础，对在数据进行检索的过程当中，通过两项技术对数据实施挖掘、分析，分别是为了搜索的技术、信息实体的关联技术。这项技术的实质是一种算法，是指在网络上对那些热点的信息，进行搜索、排序、学习，要结合网络上的热点信息、媒体的关注点，对信息进行有效的搜索，进而让信息的安全得到保障。

2.6数据防火墙的技术

防火墙技术是指，在设备的内部和网络环境中间，搭建一个信息过渡的平台，对正在进行传输的数据，设置一些访问限制和信息验证，各种类型的数据所在的信息节点，会出现一些特定的过滤特性，用来区别内网之间的属性安全。就技术的本质层面而言，防火墙分布在网络层和应用层，针对数据信息创建一个安全的防护机制，保障各种类型的数据结构，可以按照特定的规则，对数据库的信息进行持续不断的核定，对外网传输到内网的数据进行逐一的核对，这样就可以保证，一旦数据出现误差，防火墙可以自动将信息阻挡在外，进而保证了内网的安全运行。大数据时代背景下，海量信息的处理，对传统计算机网络的运行，造成了冗余性的负担，因此，防火墙技术在应用的时候，可以和数据的本体进行有效的对接，保障系统可以精准的辨别，海量的数据信息处理的服务，进而让计算机在一个安全的环境下运行。

2.7对用户信息的监管技术

网络上的信息都是具有层次性的，可以基于此种情况对信息采取分级保护的措施，针对用户、网络设备的不同，对操作的权限进行具体的划分，对数据的保密等级设置不同的级别，对相关的一些业务进行功能上的划分，对具体的安全等级实行细分，让危险系数得到最大程度的降低[3]。

2.8聚类分析与分类分析的技术

聚类分析技术是指，在对数据点没有进行明确标注的情况下，把数据统一的集合起来，然后针对数据的对象进行分组，通过分析对象组的组内数据信息，可以实现对信息综合查询的目的。在使用分类分析技术，对数据进行归纳、分析的时候，是以数据点作为分析基础进而得到一个新的数据点，然后再对其进行针对性的假设、预测，进而精准的评估数据的发展，防止企业安全风险的发生。

2.9关联规则和机器学习的技术

关联规则的技术是利用对比、排序的方式，寻找大数据之间的相互关联、运行的规则，然后再对此进行分析。机器学习的技术就让计算机进行拟人化的学习，并且要在实际学习的过程当中，通过原有的数据库对信息实行重组，最终有效完成对数据的处理、分析工作。这项技术主要的应用领域是人工智能，目前的信息技术在趋势上，是朝着更高科技的方向去发展的，关联规则、机器学习这两项技术，在位置上正在逐渐向核心区域发展，因其具有超高的智能特性化，可以对数据信息的源头、终点，实行有效的识别确认，有利于用户通过计算机对信息实施有效的监管，防止一些安全事故的发生，比如数据重写、数据重置等[4]。综上所述大数据全球化的趋势可以说是势不可挡的，因此国家、社会、相关的企业，都应该紧跟时代潮流、抓住一切可以发展的机会，将上述的信息技术在不断提高和完善的同时，对网络上的数据信息加大安全管理的力度，进一步促进经济实现高效快速发展。

参考文献：

[1]赵伟豪，张健豪，王伟光.大数据视域下计算机信息安全技术的探析[J].电子世界，2020（24）：61-62.

[2]田远.大数据视域下计算机网络信息安全问题探讨[J].电子世界，2020（09）：69-70.

[3]侯毅.大数据环境下计算机信息安全技术探讨[J].中国新通信，2020，22（06）：135.

[4]苏百兖，黄稳稳.大数据视域下计算机信息安全及防护方法探析[J].网络安全技术与应用，2020（03）：2-3.

作者：陈祺 单位：江苏信息职业技术学院