大数据视角下计算机网络安全技术研究

摘要：随着数据量的爆炸性增长，网络安全威胁也呈现出多样化、复杂化的趋势，文章强调了计算机网络安全的重要性，分析计算机网络面临的安全威胁，在大数据背景下，深入研究多种计算机网络安全技术的应用要点，包括防火墙技术、数据加密技术、身份认证与控制访问技术、入侵检测技术和数据备份与恢复技术，确保计算机网络能够有效应对各种安全威胁，保证信息安全。

关键词：大数据；计算机；网络安全技术

前言：随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量，然而，大数据的广泛应用也带来了网络安全问题，数据泄露、恶意软件、黑客入侵等事件频发，严重威胁着用户隐私和企业利益。因此，在大数据背景下，应当进一步研究计算机网络安全技术，提升网络安全防护能力，保障网络稳定和数据安全。

1大数据背景下计算机网络安全技术的重要性

计算机网络安全技术能够及时发现并阻止恶意攻击、病毒入侵等威胁，确保计算机网络系统的稳定运行。通过优化网络安全配置，抵挡恶意访问，提升计算机网络的整体性能和运行效率。该技术能够主动监测网络环境中的潜在风险，如漏洞、异常行为等，并采取相应的预防措施，及时修补系统漏洞，可以有效降低网络安全事件发生的概率，保障计算机网络的持续稳定运行。在大数据时代，个人信息、商业数据都属于重要资产，网络安全技术通过数据加密、访问控制等手段，确保敏感数据在传输、存储和处理过程中的安全性，保护个人和企业的信息，防止数据泄露、篡改和滥用。

2大数据背景下计算机网络安全问题

在计算机网络的应用和大数据的发展中，数据安全问题受到了重视，不法分子有可能利用技术手段主动窃取数据，通过网络钓鱼、信息系统安全漏洞等手段非法获取数据。由于计算机网络安全防护能力较低，数据有可能被随意使用，或者被恶意篡改，影响数据的真实性和完整性，导致分析结果不准确、决策失误。计算机网络还面临恶意程序、软件、网站的威胁，通过电子邮件、软件等途径植入病毒，利用系统漏洞进行攻击。黑客通过主动或被动攻击方式，对计算机信息系统中的数据进行销毁、拦截或窃取，严重危害计算机数据信息的安全，甚至导致系统瘫痪。不法分子还会采用网络钓鱼的方式，向网络用户发送包含恶意网址的邮件或信息，诱导用户点击链接或下载附件，从而在用户不知情的情况下窃取个人信息或密码，给用户带来经济损失和其他安全风险。

3大数据视角下计算机网络安全技术的应用要点

3.1防火墙技术

防火墙位于内部网络和外部网络之间，通过构建保护屏障来隔离和控制网络之间的通信。防火墙能够有效防止外部网络用户未经授权访问，保护内部网络，使其免受恶意攻击和数据泄露的威胁。在该技术的应用中，对进出网络的数据包进行过滤和检查，分析数据包的源地址、目标地址、端口号、协议类型等信息，判断数据包是否安全，存在异常情况的数据包会被拦截或拒绝。应用防火墙技术时，需要建立隔离与保护机制，设置一道安全屏障，保证隔离机制的严密性。防火墙包括两种类型，一种是应用型防火墙，针对计算机上特定的应用服务，通过服务器进行信息交换时，实时监测计算机系统的运行状态，对异常行为进行及时响应和处理。另一种是过滤型防火墙，主要应用数据包过滤技术，实时监测和分析数据包，识别携带恶意代码或病毒的数据包，防止病毒入侵和恶意攻击[1]。

3.2数据加密技术

数据加密技术是保障计算机网络数据安全的核心技术，该技术利用加密密钥，将明文转换为密文，只有持有相应解密密钥的合法用户才能还原出原始信息。对称加密是一种使用同一个密钥来进行加密和解密的加密方式，对称加密算法的加密和解密速度非常快，适合处理大量数据，而且加密强度高，常见的对称加密算法有AES等。另一个关键技术是非对称加密技术，主要利用公钥和私钥进行加密和解密操作，该技术能够有效保证加密信息的安全性，降低了密钥泄露的风险。常见的非对称加密算法有RSA、DSA等，该技术的加密和解密过程复杂，能够有效抵抗各种密码攻击[2]。

3.3身份认证与控制访问技术

身份认证技术需要利用特定的技术手段验证用户身份，确保访问系统的用户是合法用户。该技术能够核实用户身份，只有经过确认身份的用户才能获得访问权限。身份认证技术包括两种技术，一是生物认证技术，该技术利用大数据分析技术，对用户的生物特征进行提取和比对，根据用户的指纹、声纹等生物特征进行身份验证，这种认证方式具有较高的安全性和准确性，但成本相对较高。二是非生物认证技术，通过账号密码、动态密码等确认用户身份。访问控制技术通过设定访问权限来保证信息安全，确保合法用户在授权范围内访问系统资源。对于自主访问控制来说，资源所有者可以自主设定访问权限，利用访问控制列表记录资源的访问权限。对于强制访问控制来说，主要根据系统级别的安全策略决定访问权限，而不是资源所有者，通常使用安全标签来标识资源和实体，确保只有拥有相应权限的实体才能访问资源。还有一种基于角色的访问控制方式，用户通过成为某一角色的成员来获得相应权限，通过角色分配和管理，简化权限管理工作，并降低权限滥用的风险。

3.4入侵检测技术

入侵检测技术能够实时监测网络或系统活动，识别并响应潜在安全威胁的技术。根据检测方法和数据来源的不同，入侵检测技术可以分为多种类型，主要包括误用检测、异常检测等，还可以根据检测目标的不同分为网络入侵检测系统和主机入侵检测系统。将大数据技术应用在入侵检测系统中，能够帮助系统高效处理和分析海量的网络数据。通过先进的数据处理算法和分布式计算架构，系统能够实时地捕捉和分析网络中的异常行为，提高检测的准确性和时效性。在大数据技术的支持下，入侵检测系统能够利用机器学习、数据挖掘等技术手段，构建更为精确的检测模型，准确识别正常和异常行为模式，提高系统对未知威胁的检测能力[3]。

3.5数据备份与恢复技术

数据备份是保障数据安全的基本手段，可以避免因硬盘故障、病毒攻击、黑客攻击造成的数据丢失。在大数据时代，数据量庞大，传统的备份方式可能面临效率低、成本高的问题。因此，现代备份技术常采用云计算、虚拟化等技术进行自动备份、增量备份和分布式备份，以提高备份效率和可靠性。用户需要定期复制数据到不同的存储介质或云存储平台，保证数据安全。当数据损坏或丢失时，可以采用数据恢复技术，将丢失的数据还原。由格式化误删或病毒引起的数据丢失，大部分情况下可以通过数据恢复软件来恢复；由硬件问题引发的数据丢失，需要通过专业的数据恢复设备和技术来处理。此外，为了保障信息安全，还可以应用匿名化技术，通过去除或替换数据中的个人身份信息，使得个人信息无法被定位。匿名化技术主要包括两种技术，点匿名技术能够对数据中的个体进行匿名处理，如替换或删除个体的姓名、地址、电话号码等敏感信息；边匿名技术能够对数据中的关系进行匿名处理，隐藏用户之间的关系。

结论：在大数据环境下，网络安全威胁日益严峻，需要综合运用多种安全技术，构建全方位的计算机网络安全防护体系。利用防火墙技术构建保护屏障，有效过滤网络攻击，利用数据加密技术保障数据传输和存储的安全，在身份认证与控制访问技术的应用中，只有合法用户才能访问敏感信息，还可以利用入侵检测技术实时监控网络活动，及时发现并应对潜在威胁，为避免数据丢失，需要定期对数据进行备份，运用数据备份与恢复技术，通过先进的技术打造安全的网络环境。

参考文献：

[1]刘博.大数据背景下计算机网络信息安全技术与防范机制[J].办公自动化,2024,29(11):39-41.

[2]蒋忠均,赵将.大数据背景下计算机网络安全技术分析[J].通讯世界,2024,31(04):28-30.

[3]贾美明.大数据背景下计算机信息技术在网络安全中的运用[J].科技资讯,2024,22(01):30-33.

通讯作者：刘盛梅，单位：乌鲁木齐市牧业气象试验站。