基于大数据背景的计算机网络安全技术优化探究

基于大数据背景的计算机网络安全技术优化探究

王刚

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摘要：计算机网络安全直接关系到计算机行业以及社会经济的健康稳定发展，大数据背景下计算机网络安全问题更加突出。为了提升计算机网络安全防控水平，需要加强网络安全技术应用，并从多个方面对计算机网络安全系统进行优化设计。

关键词：大数据；计算机网络安全；技术优化

1大数据与网络安全概述

所谓“大数据技术”，即通过数据挖掘、数据分析、数据整理等手段，对大量的数据信息和数据资源进行集合与加工的技术，利用大数据技术，可以将这些海量数据进行高效的归类，最终生成适用于各个行业的各类数据集合。大数据是一种极具应用前景的技术，它不但可以给人们带来方便，而且可以极大地促进社会各个领域的发展。“网络安全技术”即在计算机网络的正常运作中，保证其计算机信息系统及资料安全，防止其被非法存取或盗取，同时也能有效地防御病毒及黑客等的入侵的技术。一般而言，网络安全问题是由多方因素导致的，而大数据技术为该问题的解决提供了一个全新的可行方法。可以通过整合不同专业领域的技术和知识，将各领域专家的知识能力与优势充分发挥出来，从多维度出发进行网络安全防护，以保证计算机网络的安全性。但就当前来看，大数据技术的应用还面临着应用范围受限、监管不力和信息泄漏问题突出等困境。为此，开展面向大数据环境下的计算机网络安全问题研究，是一项非常有意义的课题。

2基于大数据背景的计算机网络安全技术问题分析

2.1网络信息管理方面

目前，我国网络信息管理面临着三大问题：第一，互联网技术发展迅猛，这对网络信息管理系统提出了更高的要求，但由于现实中一些网络信息管理系统更新不足，因此出现了许多漏洞，某些不法分子便可能会通过这些漏洞来获得用户的个人资料，从而从事一些非法的行为活动，这会严重影响社会的治安水平，不利于社会稳定。第二，目前，在对网络信息实施管理过程中，存在着对互联网的监督不力等问题，上传、发布和传播各类违法信息与内容的现象层出不穷。第三，在实施网络信息管理时，没有对用户的实名制进行有效验证，使某些犯罪分子可通过身份认证中存在的漏洞来获得用户身份。大数据时代给人类带来了极大的方便，但其带来的安全隐患也随之增加。所以，在大数据时代，我们应该更多地关注网络信息管理问题。

2.2计算机网络漏洞方面

安全隐患问题也为一些不法行为创造了条件，当前网络安全隐患产生的原因可归纳为两大类：一是计算机本身就存在系统缺陷，所以在操作系统、数据库和应用软件上未能得到很好的保护。比如，一些计算机系统缺乏足够的安全防护工具，如果被病毒侵入将会给计算机系统及其中的数据资料带来巨大的安全风险。二是某些软件的安全隐患也可能对用户构成威胁，一些不法分子会利用互联网建立相应的虚拟网址进行非法活动。比如，不法分子设置了一个伪造的网址，并将病毒植入在服务器内，用户一旦进入网站访问，该软件病毒便会入侵计算机系统。目前很多计算机网络系统有漏洞问题，因此许多非法行为都会从有关的途径获取用户的资料，而用户的资料一旦被泄漏就会造成巨大的危害与安全风险。所以，在大数据背景下，增强信息系统的安全防护就显得非常必要。

2.3黑客攻击方面

所谓黑客攻击，即一些黑客利用一些不正当的方法对计算机进行侵入，进而盗取用户数据的行为，用户在使用网络系统时未进行相应的安全防护，如数据加密、防火墙等，就可能导致黑客会很容易入侵系统后台，对计算机网络中的数据信息造成严重的安全威胁。

3基于大数据背景的计算机网络安全技术优化策略

3.1网络安全技术智能化

数据已成为一种极其宝贵的资源，对科技的发展与革新起着至关重要的作用。然而，随着大数据量的迅速增加，所产生的一系列新问题也随之产生，其中一个重要的问题就是数据的安全性。基于此，我们应加强基于大数据的信息安全技术智能化优化方法的探索。首先，利用机器学习的方法，通过对大量的网络数据进行深入分析与挖掘，发现网络中存在的安全隐患。比如，通过对用户的行为特征进行分析，进而对其进行检测，从而有效地预防和控制可能发生的安全事故。该方法能够在海量数据的基础上，实现对网络中各种未知的攻击行为进行准确识别与预警。其次，安全事故的历史资料具有很高的价值。通过对历史资料的统计，我们可以更好地理解攻击者的活动规律，以便采取相应的防范措施。此外，还可以利用机器学习的方法，通过对过去的数据进行识别，从而对将来的网络攻击进行预测。本项目提出的面向大数据的可预测的安全机制，有助于我们对网络的安全性进行事前防范，并对其进行有效防御。本项目针对当前网络环境下的网络信息安全问题，提出一种基于数据驱动的智能化网络安全算法。因此，在保证网络安全性的前提下，既要具备海量信息的能力，又要具备对海量信息进行自主学习与修正的能力，才能有效地提升网络的安全性。

3.2安全预警机制优化

随着大数据的涌现和发展，为大规模数据的分析和计算提供了新的思路。在此基础上，通过对海量数据的实时分析，实现更加精确、快速、高效的安全预警。在实时大数据处理中，流量分析具有非常重要的意义。由于现有的业务分析方法受限于现有的数据处理水平，很难对海量的网络业务进行实时监测。但在实际应用中，利用Apache Storm、Spark Streaming等更高级的计算方法与系统结构，能够实现对海量数据的实时处理与分析。在这些研究中，以异常发现为代表的机器学习技术是一种非常有效的技术，可以通过对典型的网络业务进行学习，从而发现和标注异常业务，可以及早检测到可能的网络袭击。另外，大数据的处理也是Web日志的一个主要组成部分。网络日志作为一种能够反映网络状态的重要信息来源，对其进行深入研究能够揭示出大量的数据中所隐含的恶意行为。比如，基于大数据，能够对各种类型的日志进行实时采集与处理，并采用复杂事件处理（CEP）方法对其进行相关性分析，从而识别出可能存在的安全隐患。通过对网络进行实时记录，可以有效地发现网络中的安全隐患，并加快网络的反应能力。

3.3安全防护体系优化

安全防护体系应覆盖数据采集、处理、分析和响应的整个流程，实现全方位、多层次的保护。第一，在数据获取过程中，要对网络中的各类网络行为进行实时的数据采集，并对其进行分析，从而得到数据来源。全面、实时地采集到的信息是进行数据处理、进行安全隐患探测的基础。第二，资料整理部分，包括资料的储存与整理。大数据背景下，基于Hadoop、Spark的分布式计算架构能够高效地应对海量数据。在此过程中，还应注意对数据进行清理，消除重复数据；填写遗漏的数值、标准化的资料格式等，确保资料品质。第三，在系统的基础上，采用基于机器学习的方法，结合统计学方法，对网络中的网络安全隐患进行探测与预报。比如，利用异常发现方法发现不按常规规律运行的网络行为，利用分类方法确定攻击方式。第四，在应对过程中，要根据所发现的危险，制订应对策略，并进行保护。比如，针对已发现的恶意业务，可以采取限制业务流量，阻塞连接等方法。一旦发现了系统漏洞，就能立即进行修补。第五，对安保系统进行周期性的评价与优化。研究内容主要是对安全保护措施进行评价，对数据进行处理与分析，对保护措施进行相应的调整。通过持续迭代与优化，确保系统的有效性与准确性。

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结束语

综上所述，在大数据快速发展的背景下，各种新技术的出现和应用给计算机网络安全带来了严峻挑战。因此，采取有效措施，有效保障计算机网络的稳定性和安全性，是确保计算机网络行业以及社会经济健康稳定发展的重中之重。本文从网络安全技术应用以及网络安全系统优化设计两个方面对计算机网络安全防控进行了阐述，同时本文认为还应该增强计算机网络用户的安全意识，只有这样才能够创造一个良好的网络安全环境。

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参考文献

[1]罗晶.大数据环境下计算机网络安全技术的优化实践研究[J].软件，2022，43（08）：179-182.

[2]黄春燕.计算机网络安全技术的影响因素及优化措施[J].网络安全和信息化，2022（06）：13-15.

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