大数据时代数据分析与信息安全防护策略探究

大数据时代数据分析与信息安全防护策略探究

卢祥洲

身份证号：3209251989****6133，江苏 南京 210000

摘要：随着我国科技水平的不断提高，我国迎来了大数据时代，在大数据背景下对数据分析和信息安全防护提出了诸多的要求，这主要是由于在大数据背景下各个技术模式获得了有效的升级，但是其中安全隐患逐渐的增多，因此需要认真的对待数据分析和安全防护策略的转型要求，解决在以往技术模式实施中存在的空白之处，以此来减少安全问题的发生几率。

关键词：大数据时代；数据分析；信息安全；防护方法

引言

在大数据背景下发展数据分析和信息安全防护技术时，需要根据大数据时代的新变化明确数据，把握核心安全防护创新的核心方向，做好关键技术的科学研究，利用数据之间的关系提高安全防护的效果，以此来迎合大数据时代的发展特点，满足人们对网络的使用要求。

一、大数据时代数据分析技术

（一）抽样量化技术

抽样量化技术是一种通过抽取样本数据并进行量化分析的方法，以此代表整个数据集的特征和规律。与传统的全量数据分析相比，抽样量化技术具有高效、快速、成本低等优势，能够在保证数据分析准确性的前提下，大幅提高数据处理的效率。抽样量化技术的核心在于样本的选择和量化方法的应用。在选择样本时，需要根据数据集的特点和分析目的进行合理的抽样策略。常见的抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等，每种方法都有其适用的场景和优势。通过合理的抽样方法，可以从庞大的数据集中提取出代表性的样本，从而减少数据分析的工作量。在样本选择完成后，量化方法的应用成为了抽样量化技术的关键环节。量化方法的选择需要根据分析目的和数据特点进行合理的决策。常见的量化方法包括统计学方法、机器学习方法、模型建立方法等，每种方法都有其适用的领域和应用场景。通过合理的量化方法，可以对样本数据进行深入的分析和挖掘，揭示数据背后的规律和趋势。抽样量化技术的应用范围非常广泛。在市场调研领域，抽样量化技术可以帮助企业对消费者行为和市场趋势进行准确的预测和分析，从而制定出更加精准的市场营销策略。在医学研究领域，抽样量化技术可以帮助医生和科研人员从大量的医疗数据中提取有用的信息，为疾病诊断和治疗提供科学依据。在金融领域，抽样量化技术可以帮助投资者对市场走势和风险进行准确的评估和预测，从而做出更加明智的投资决策。

（二）数据模糊计算

数据模糊计算技术是一种基于模糊数学理论的计算方法。它能够处理那些具有不确定性、模糊性的数据，将其转化为可理解、可计算的结果。在传统的数据分析中，人们常常遇到一些数据不完整、不准确的情况，这时候传统的计算方法往往难以给出令人满意的结果。而数据模糊计算技术通过引入模糊集合、模糊逻辑等概念，能够更好地应对这些问题。数据模糊计算技术的应用范围非常广泛。在金融领域，它可以用于风险评估、投资决策等方面。在医疗领域，它可以帮助医生进行疾病诊断、药物治疗等工作。在交通领域，它可以用于交通流量预测、智能交通管理等方面。在工业领域，它可以用于生产过程控制、质量检测等方面。可以说，数据模糊计算技术已经渗透到了人们生活的方方面面。数据模糊计算技术的核心思想是模糊集合。模糊集合是一种介于完全成员和完全非成员之间的集合，它允许元素具有一定的隶属度。通过引入模糊集合的概念，人们可以将数据的不确定性、模糊性进行量化，从而进行更精确的计算。在数据模糊计算技术中，模糊集合的隶属度函数起到了关键作用，它可以描述元素与模糊集合的隶属程度。除了模糊集合，数据模糊计算技术还引入了模糊逻辑。传统的逻辑运算是基于二值逻辑的，即真和假两个取值。而模糊逻辑则允许命题具有连续的取值范围，更符合现实世界的复杂性。通过引入模糊逻辑，可以对模糊集合进行运算，得到更精确的结果。数据模糊计算技术的优势在于它能够处理那些难以量化的问题。在传统的数据分析中，人们常常遇到一些模糊的情况，比如说客观指标与主观评价相结合的情况，或者是数据缺失、数据噪声等情况。这时候，传统的计算方法往往难以给出准确的结果。而数据模糊计算技术通过引入模糊集合、模糊逻辑等概念，能够更好地处理这些问题，给出更准确、更全面的结果。

二、大数据时代下信息安全防护的策略

（一）数据保密技术

数据保密技术，简而言之，就是通过一系列的技术手段和措施，确保数据在传输、存储和处理过程中的机密性、完整性和可用性。它是信息安全体系中的一环，旨在防止数据被未经授权的访问、篡改或泄露。

首先，数据加密技术是数据保密技术中最为核心的一环。通过对数据进行加密，可以将其转化为一串看似无意义的字符，只有掌握相应密钥的人才能解密并获得其中的信息。这种技术在数据传输和存储过程中起到了重要的作用。例如，当人们使用互联网进行网上购物时，通过加密技术，个人信息和交易数据可以在传输过程中得到保护，避免被黑客窃取或篡改。

其次，访问控制技术也是数据保密技术的重要组成部分。通过访问控制技术，可以对数据的访问权限进行严格管理，确保只有经过授权的人员才能够获取到相应的数据。这种技术可以通过身份验证、权限管理、审计等手段来实现。在企业和组织中，访问控制技术可以帮助管理者精确地控制员工对数据的访问权限，防止敏感信息被泄露或滥用。此外，数据备份和恢复技术也是数据保密技术的重要组成部分。数据备份是指将数据存储在多个地点，以防止数据丢失或损坏。而数据恢复则是在数据丢失或损坏后，通过相应的技术手段将数据恢复到原有状态。这种技术可以保证数据的可用性和完整性，避免因为意外情况导致数据的不可恢复性。

除了上述几种常见的数据保密技术外，还有许多其他的技术手段可以用于保护数据的安全性。例如，数据遮蔽技术可以通过对敏感信息进行部分隐藏或替换，保护用户的隐私；数据分割技术可以将数据分散存储在不同的地点，增加攻击者获取完整数据的难度；数据清除技术可以在数据不再需要时，彻底清除其痕迹，防止数据被恶意利用。

（二）防火墙技术

防火墙技术的原理可以简单地概括为“允许合法，阻止非法”。它通过对网络数据包进行检查和过滤，根据事先设定的规则来判断是否允许数据包通过。这些规则可以包括源IP地址、目标IP地址、端口号等信息，以及一些高级规则，如应用层协议的检测等。在大数据时代，信息安全防护显得尤为重要。大数据的产生和处理需要大量的计算和存储资源，这些资源往往分布在不同的网络环境中。而且，大数据往往包含着大量的敏感信息，如个人隐私、商业机密等。如果这些信息遭到未经授权的访问或者恶意攻击，将会给个人和企业带来巨大的损失。防火墙技术在大数据时代下的应用变得更加复杂和多样化。传统的防火墙主要是基于网络层和传输层的过滤，但在大数据时代，应用层的安全问题也变得尤为重要。因此，现代的防火墙技术不仅要能够对网络流量进行深度检测，还需要能够识别和阻止各种应用层攻击，如SQL注入、跨站脚本攻击等。

三、结束语

在数据背景下进行数据分析技术和信息安全防护模式发展所发挥的作用较为突出，有助于减少信息泄露问题的发生，利用先进的技术模式为数据处理工作提供重要的帮助，因此相关部门需要加强对数据分析技术和信息安全防护技术的科学研发，提升人们的网络安全意识，营造良好的网络生态。

参考文献：

[1]睢贵芳.大数据时代计算机网络信息安全防护分析[J].网络安全技术与应用，2020(5)：76-77.

[2]张丽.基于大数据时代下的计算机网络信息安全与防护对策分析[J].数字通信世界，2020(5):34-35.

[3]李汶洋.网络信息安全面临的问题和应对策略[J].电子技术与软件工程，2020(8):249-251.