钟伟
摘要：大数据时代，人们在日常生活中也能接触到信息交换，由于计算机信息时代的到来，给人们生活带来和较多的便利，现代计算机具有高计算速度，随着网络用户数量的快速增加，每天在互联网上产生数万亿千兆字节的数据信息。生活在工作生活便利之余，提高企业效率之际，不可忽视的一个问题是计算机的信息安全问题。因此，研究计算机大数据时代下的信息安全处理技术显得十分重要。
关键词：大数据;计算机信息安全技术;网络数据
中图分类号：G4 文献标识码：A
引言
计算机信息安全处理的技术需要根据最近的国内经济发展形势，企业发展的需求，人们生活工作的实际去改革创新，这样才能满足当下的大时代信息处理需求，也能促进我国计算机产业的不断发展，获得更大的经济价值，因此研究它具有重要意义。
1大数据的概念及特征
大数据是社会数据快速发展不可避免的产物，其核心概念是以数字方式记录和归档所有生产和生活活动。多数大型软件在短时间内无法存储和管理大量数据，不能为用户提供合理和有效的信息处理。它的特点是，第一，数量量庞大。互联网生成的数据每天都不能完全计算，主要是因为信息量太大。第二，数据类型多元化，伴随着计算机技术的不断发展与成熟，互联网技术已经在国人生活、工作、学习等方面高度普及，数据资源的种类自然也会变得越来越丰富，其直接体现了大数据信息类型多元化特征。第三，大数据时代就是将数量众多的单一信息数据，根据用户的需求转化为多元化的大量数据，这些数据的产生降低了原本数据处理的成本，而且提高了这些数据的更新效率[1]。第四，数据类型多元化，数据资源的种类自然也会变得越来越丰富，其直接体现了大数据信息类型多元化特征，许多公司和企业通过各种渠道获取用户的信息，通过对海量的数据进行分布式挖掘，依托云计算机的分布处理、分布式的数据存储和数据虚拟化[2]。
2大数据时代的计算机网络信息安全的风险
2.1用户安全意识薄弱，容易陷入诈骗等风险
很多时候信息的泄露都是由于用户没有足够的安全意识，在面对欺诈人员、系统漏洞的时候，用户很难及时察觉。很多在网上进行活动的青少年和老年人，并不知道如何保护自己的信息安全，对于陌生的网址随手点进链接，不熟悉的二维码随便扫码，进入不安全的网站，导致网络病毒随软件安装包或链接网页代码进入设备，窃取个人信息，因而用户整体安全意识不高，网络知识匮乏是导致信息泄露的一大原因。
2.2病毒及黑客入侵
大数据时代黑客入侵多元化的趋势，几乎成了计算机网络信息防护过程中的共识，一旦相关单位缺乏对黑客入侵的有效防控，那么将会难以通过各类防护手段的有效聚合，满足计算机网络信息安全防护的基本需求。其次，传统情境下计算机网络中的病毒入侵形式，从互联网的数据存储使用至今，已经经历了数十年的变革，相关单位必须重视此领域的网络信息安全防护研究，以便利用更为优秀的安全防护措施，满足大数据背景下各单位对信息安全防护的基本需求。
2.3人为操作的失误
大数据时代，计算机网络下数据信息的应用场景及应用方向都发生了变化，从数据信息的使用功能上看，通过数据信息的统计与估算，可通过数据信息的整合构建相关的预测方向，计算机身为数据信息的存储平台，人为的数据信息录入操作失误，以及人为的数据信息传输失误，都会对计算机网络信息的安全产生复杂影响。
3大数据背景下计算机信息安全技术应对措施
3.1用户和操作人员方面的提高
首先是要重视对于用户的网络信息安全保护，对用户的网络行为进行有效的规范， 确保其计算机使用行为的合理性。同时要加强其对于个人信息的实际防护意识，在使用计算机的过程当中，不能将个人信息随意地透露，以保证网络信息安全体系的基础建设。其次是要重视对网络信息的供应商的实际监管。对于其信息泄露的行为要实际地进行批评，并且进行严格的行政处罚，明确其损害权利的行为得到应有的惩罚。最后是针对网络安全体系的建立，管理人员一定要具备较高的素质水平。
3.2黑客入侵的防护，病毒数据库的升级
黑客入侵的信息安全防护，首先需要针对黑客入侵的形式布设基本的信息防护屏障，并在防漏信息安全防护屏障的应用中，整合具备信息安全保护价值的技术手段。其次，黑客入侵的基本形式大多以数据窃取、数据破坏的方式进行，是一种基于数据算法的网络攻击形式，只有控制黑客入侵在信息调取过程中的可控范围，才能降低以数据破坏、数据窃取两种主要入侵方式的網络攻击所产生的影响。数据时代除了要在监管工作中进行安全防护措施的优化外，还应结合不同应用属性的杀毒软件，推出较为全面的数据信息防护屏障，在以上两项内容的优化与整合中，发力探索网络信息安全防护的具体措施，升级病毒数据库以防止病毒入侵。
3.3优化防火墙的应用技术
防火墙技术作为大数据背景下各企业单位进行信息安全防护的一个组成部分，其参数配置是否具备防护弹性，关系着各单位的利益，牵动着单位发展的同时，更会影响各单位的经济收益。因而，相关人员在应用大数据进行数据分析时，还需要关注数据信息的安全度，通过防火墙应用技术的优化，降低网络数据被非法盗取、计算机上存储的数据信息遭受破坏等问题的发生。
4大数据背景下计算机信息处理技术的发展趋势
4.1 使用分布式数据储存技术
分布式数据储存技术也被叫做行列整合式数据储存技术，从目前的情况来看，此项技术以谷歌公司的 GFS 技术为代表。行储存需要花费更多的检索时间，适合在数据信息量较大的信息存储中进行使用，实现对计算机设备中磁盘空间的优化使用，让计算机设备的存储能力得到有效地增强[3]。
4.2 采用数据信息感应和获取技术
数据感应技术，通常是指 DEEP WEB 数据感应技术，此项技术可以在互联网环境中的深层空间内进行迅速感应。通过大量的数据信息来获得所需要的内容，此项技术的优点是数据转换速率非常优秀，数据感应技术的访问形式与普通访问技术相比具有十分显著的优势，其应用数据是采用期数，能够让数据信息实现高质量整合，在数据调整与抽样调查过程中将会发挥十分重要的意义。
参考文献
[1]石开华 . 大数据时代计算机网络信息安全及其防护策略[J].信息与电脑（理论版），2020，32（16）：178-180.
[2] 陈伟 . 大数据时代计算机网络信息安全及防护策略探究[J].电子世界，2021（9）：10-11.
[3] 陈应权 . 大数据时代背景下计算机信息处理技术分析 [J].信息与电脑 （ 理论版 ），2021，33（1）：209-210.
猜你喜欢大数据
