SCI论文（www.lunwensci.com）
摘 要 ：随着信息技术的快速发展,大数据系统在各行各业逐渐普及。然而,伴随着大规模数据的处理和传输,计算机网 络安全问题逐渐显现。基于此,本文探讨了大数据系统中的网络安全挑战,分析计算机网络安全在大数据系统中的应用,提出 大数据系统网络安全的未来发展方向。
关键词 ：计算机,网络安全,大数据系统
Application and Research of Computer Network Security in BigData Systems
XUE Huimin
(Shanxi Vocational & Technical College of Finance & Trade, Taiyuan Shanxi 030031)
【Abstract】：With the rapid development of information technology, big data systems in various industries is gradually becoming popular. However, with the processing and transmission of large-scale data, computer network security issues are gradually emerging. Based on this, this article explores the network security challenges in big data systems, analyze the application of computer network security in big data systems, propose the future development direction of big data system network security.
【Key words】：computer;network security;big data system
引言
大数据系统的兴起使得数据处理和分析能力得到了 极大的提升。与此同时,海量数据在网络中的传输也为 网络安全带来了新的挑战。大数据系统的网络安全问题 不仅关乎个人隐私,还直接影响到企业业务的运营。因 此,需要加强对大数据系统中网络安全的重视。
1 大数据系统中的网络安全挑战
1.1 数据隐私与保护
数据隐私与保护在大数据系统中是一个极为重要的 问题。随着数据规模的急剧增长,大数据系统中储存的 信息体量变得越来越庞大,其中可能包含用户的个人隐 私、商业机密等敏感信息。因此,在大数据系统中有效 保护数据隐私成为一项紧迫的任务。数据加密技术是保 障数据隐私的基础,通过对数据进行加密,即使数据在 传输或存储的过程中被攻击者获取,也难以解读其内容。 在大数据系统中,可以采用先进的加密算法, 如 AES(高 级加密标准)等,对数据进行加密处理。同时, 密钥管理系统也显得尤为重要,可以确保密钥的安全性。为了 确保只有合法用户能够访问大数据系统中的敏感信息, 建立健全的身份认证与权限控制是不可或缺的。多因素 身份认证、访问控制列表等手段可以有效限制用户的访 问权限,确保只有授权的用户才能获取敏感信息。这一 过程不仅涉及用户的身份验证,还包括用户访问大数据 系统的设备的合法性验证。在大数据系统中,可以采用 匿名化和脱敏技术处理敏感信息,以减少隐私泄露的风 险。匿名化通过删除或替换某些特定信息,使得数据中 的个人身份难以被追踪。在大数据系统中,用户的网络 安全教育与隐私保护意识提升同样至关重要。
1.2 网络攻击与威胁
由于大数据系统涉及海量的敏感信息和数据,招致 了各种网络攻击,对系统的稳定性和可用性构成了潜在 的威胁。(1)分布式拒绝服务攻击(DDoS 攻击)是一 种通过将大量请求发送到目标系统,以超过其处理能 力,使其无法正常运行的攻击手段。为防范 DDoS 攻击,大数据系统应采用防火墙、入侵检测与防御系统等 设备,对流量进行实时监测,及时发现异常流量并采取 阻断措施,确保系统正常运行。(2)恶意软件注入是 网络攻击的常见手段之一,攻击者通过在系统中植入病 毒、木马等恶意软件,窃取信息或控制系统。为了防范 恶意软件的注入,大数据系统应定期进行安全扫描,确 保系统中没有潜在的漏洞,同时安装杀毒软件、入侵检 测软件等,加强对系统的实时监测和防护。(3)大数据 系统中存储的信息涵盖了各个方面,包括个人隐私、商 业机密等,数据泄露是一种严重的网络威胁。为了防范 数据泄露,大数据系统应采用加密技术,保障数据在传 输和存储中的安全。同时,建立完善的访问控制系统, 限制用户对敏感信息的访问权限,降低数据泄露的风 险。(4)定期进行系统漏洞扫描,及时修复和更新系统 中存在的漏洞是防范网络攻击的有效手段。攻击者往往 利用系统漏洞进行入侵,因此,大数据系统管理员需要 保持对系统漏洞的敏感性,及时应用厂商提供的安全补 丁,确保系统的安全性。(5)建立健全的安全策略和规 则是大数据系统防范网络攻击的基础。安全策略应包括 网络安全、身份认证、访问控制等方面的规则,确保系 统在运行过程中能够按照规则进行管理和防范。定期审 查和更新安全策略,以适应网络威胁的动态变化。(6) 员工是大数据系统安全的最后一道防线,因此,进行安 全培训以提升网络安全防范意识是防范网络攻击的重要 环节。
2 计算机网络安全在大数据系统中的应用
2.1 数据加密技术
数据加密技术作为保障大数据在网络传输中安全的 重要手段,其作用不仅是简单的信息保密,更要保证数 据的完整性和可信性。数据加密技术通过对传输中的数 据进行加密处理,使得未经授权的第三方难以窃取或理 解数据内容。采用高级加密算法,如 AES(Advanced Encryption Standard) 等, 保障了数据的机密性, 确 保敏感信息不被泄露。在大数据系统中,数据的完整性 至关重要,通过采用数字签名和哈希算法等技术,数据 在传输过程中不容易被篡改。任何对数据的篡改都会导 致数字签名验证失败,从而使接收方能够及时发现并防 范数据完整性问题。中间人攻击是一种常见的网络攻击 方式,黑客通过在数据传输的过程中插入自己的节点, 窃取或篡改数据 [1]。数据加密技术通过建立安全的通信 渠道,防止中间人攻击的发生,确保数据在传输过程中 的安全性。数据加密技术可以结合访问控制机制,确保 只有经过授权的用户能够解密和访问特定的数据。通过 密钥管理系统,对密钥进行合理分配和管理,实现对数据访问权限的严格控制。在众多行业和法规中,对于数 据隐私和安全性的要求越来越高。数据加密技术的应用 有助于大数据系统达到合规性要求,确保用户的隐私得 到有效保护,减轻法律和道德风险。
SSL(Secure SocketsLayer)和其继任者TLS(Transport Layer Security)是常见的加密通信协议,被广泛用于 Web 应用中的数据传输保护。通过 SSL/TLS 协议,实 现了对数据的加密和身份验证,确保数据在传输过程中 的安全性。端到端加密是一种强化的数据保护手段,确 保数据只在通信的两端进行解密,中间节点无法获取明 文信息。应用于通信和文件传输等场景,如 WhatsApp 采用的端到端加密方式,保障了用户的隐私。除了在传 输过程中加密数据,数据在存储中的安全也至关重要。 采用数据存储加密技术,可以对数据进行全盘加密或分 区加密,确保数据在存储介质上的安全性。
2.2 身份认证与访问控制
在大数据系统中,身份认证与访问控制是网络安全 的两大支柱,共同构建了一个健全的安全防线。多因素 身份认证是提高身份验证安全性的有效手段,除了传统 的用户名和密码,通过结合生物特征、硬件令牌、手机 验证码等多种因素,大数据系统可以实现更加强化的身 份验证。这种方式有效弥补了单一因素身份认证可能存 在的不足,提高了系统的整体安全性。访问控制列表是 一种通过列表规定谁可以访问对象、文件或系统资源的 方法。在大数据系统中,通过 ACL,系统管理员可以 精确地控制每个用户或用户组对数据的访问权限。这不 仅能够有效限制对敏感数据的访问,还能够快速响应用 户权限的调整需求,提高了系统的可维护性。身份认证 与访问控制不是一次性的验证过程,还需要进行实时的 审计与监控。通过建立完善的审计系统,大数据系统可 以记录用户的登录和操作行为,迅速发现并应对潜在的 威胁 [2]。监控系统可以实时监视用户活动,识别异常行 为,及时采取措施确保系统安全。面对大数据系统中分 布式、复杂的网络环境,统一身份认证系统变得尤为重 要。通过建立统一的身份认证中心,用户只需一次认 证,即可在整个系统中访问不同的资源,这不仅提高了 用户的使用便捷性,也简化了身份验证的管理与维护。 大数据系统的访问控制需要更具智能性和灵活性。风险 自适应访问控制是指系统通过实时分析用户的访问行 为,根据风险评估结果自适应地调整用户的权限。
在大数据存储系统中,通过合理配置访问控制列 表,限制用户对数据的读写权限。对于敏感数据,可以 采用严格的身份认证机制,确保只有授权用户才能进行 访问。大数据分析平台涉及大量的数据处理和计算资源,因此需要对用户进行精细的身份认证和访问控制,只有 授权用户才能访问和利用平台提供的分析工具和服务。
2.3 安全监控与预警系统
(1)大数据系统处理庞大的数据流量,通过实时监 控网络流量,安全监控系统可以追踪用户的访问行为, 检测异常流量模式。任何超出正常范围的数据传输都可 能是潜在的攻击行为,监控系统能够及时报警提醒管理 员,使其采取必要的防御措施。通过对用户行为进行建 模,安全监控系统能够识别异常的操作行为。例如,如 果一个用户在短时间内多次尝试登录失败,系统可以将 其认定为异常行为并发出警报,有助于防范恶意攻击, 减少未经授权的访问。(2)安全监控系统可以对大数 据系统中的软件和硬件进行漏洞扫描。通过检测系统中 存在的漏洞,及时通知管理员并提供修复建议,防止黑 客利用已知漏洞进行攻击,有助于保持系统的整体安全 性。(3)大数据系统中的数据通常来自多个源头,保证 数据完整性至关重要。安全监控系统可以监测数据的传 输过程,检测是否存在数据篡改或损坏的情况 [3]。一旦 发现数据完整性受到威胁,系统将发出警报,管理员可 以及时采取修复措施。通过实时监测系统中的文件和进 程,安全监控系统能够检测到潜在的恶意软件,包括病 毒、木马、蠕虫等恶意代码,及时发现并隔离这些恶意 软件,可以有效降低安全风险,保证系统的正常运行。 (4)安全监控系统的预警需要具备一定的智能化水平, 通过引入机器学习算法和行为分析技术,系统可以逐渐 学习正常的系统行为,发现新的威胁模式。这有助于提 高预警的准确性,减少误报率,使管理员能够更专注于 应对真正的威胁。建立多层次的预警体系有助于更全面 地了解系统的安全状况,不同层次的预警可以包括网络 层面、应用层面、用户行为层面等多个方面。
大数据系统中,通过对用户行为进行深度分析,安 全监控系统可以识别出异常行为模式。例如,对于数据 库访问行为的异常,系统可以通过实时监测 SQL 查询 语句的执行情况,识别出潜在的 SQL 注入攻击。在大 数据系统中,数据完整性是至关重要的。通过安全监控 系统对数据传输过程进行实时监控,可以检测数据是否 被篡改或损坏。例如,在大数据存储系统中,系统可以 定期对数据进行校验和验证,确保数据在传输和存储过 程中的完整性,防止因数据篡改引发的安全问题。通过 建立用户行为模型,安全监控系统可以检测出潜在的异 常行为 [4]。例如,在大数据分析平台中,系统可以分析 用户的查询和操作历史,当检测到某一用户在短时间内 进行了异常频繁的大数据查询时,系统将发出警报,提 示可能存在非正常的数据访问行为。随着大数据系统向云环境迁移,云服务提供商通常提供了强大的安全监控 与预警工具。这些工具通过监控云端资源的使用情况、 用户行为等,实现对云环境中大数据系统的全面安全管 理,管理员可以通过云平台的控制台获得实时的安全状 态和警报信息。在大数据系统的安全监控中,多层次预 警体系协同应用可以提供更全面的安全保障。例如,在 一次网络攻击中,预警系统可以同时发出网络层面的异 常流量预警、应用层面的异常访问模式预警和用户行为 层面的异常登录预警,这有助于管理员快速定位问题, 采取相应的安全措施。
3 大数据系统网络安全的未来发展方向
(1)人工智能与网络安全结合。随着人工智能技术 的发展, 将其与网络安全结合可以提高网络攻击的检测与 防范能力。人工智能在大数据分析中的应用,可以帮助系 统更加准确地识别异常行为,实现对网络攻击的自动化应 对。(2)区块链技术的应用。区块链技术的去中心化和不 可篡改性质,使其成为保障网络安全的一种有力手段。在 大数据系统中, 通过区块链技术确保数据的安全存储和传 输,防范数据篡改和伪造。(3)团队合作与信息共享。网 络安全是网络用户共同面对的问题,大数据系统中的网络 安全需要形成跨组织、跨国界的合作机制。通过信息共 享,及时分享网络攻击的情报,发现问题并采取协同行 动,共同维护网络的安全稳定。(4)强化网络安全法规与 标准。为了规范大数据系统中的网络安全行为,强化网络 安全法规与标准是必不可少的。各国应该加强立法工作, 明确网络安全的法律责任,并制定相关的网络安全标准, 推动整个行业朝着更为规范和安全的方向发展。
4 结语
综上所述,大数据系统在促进社会进步和经济发展 的同时,也面临着网络安全的严峻挑战。本文深入分析 了大数据系统中的网络安全问题,探讨应对这些问题的 有效措施和未来发展方向。在大数据时代,加强网络安 全的研究和实践,不仅关系到个人隐私,更事关整个社 会信息基础设施的安全稳定。
参考文献
[1] 单超.计算机网络安全技术在大数据系统的应用探析[J].网 络安全技术与应用,2021(9):82-83.
[2] 赵越.计算机网络安全在大数据系统的应用[J].电子世界, 2020(15):157-158.
[3] 杨照峰,赵志豪,樊爱宛.计算机网络安全在大数据系统中的 应用分析[J].电脑编程技巧与维护,2019(11):103-105.
[4] 朱平哲.大数据系统中计算机网络安全的应用研究[J].信息 与电脑(理论版),2019(7):202-203.
关注SCI论文创作发表，寻求SCI论文修改润色、SCI论文代发表等服务支撑，请锁定SCI论文网！
文章出自SCI论文网转载请注明出处：https://www.lunwensci.com/jisuanjilunwen/77150.html
