基于大数据的网络安全与情报分析

吴天艳

摘  要：当前时代社会经济不断发展，各个领域中也逐渐将数据应用于其中，这就使得人们逐渐意识到大数据对时代发展带来的重要性，并对网络安全以及情报分析工作提出更高、更严格的要求。基于以上，该文通过当前大数据时代网络安全以及情报分析面临的形势，以此来提出相应的防护和改进对策，希望以此能够为相关工作者提出参考性的意见。

关键词：大数据  网络安全  情报分析

中图分类号：TP311.13   文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）10（b）-0008-02

在当前时代背景下，随着IT与通信两技术的大力发展，也就使得计算机行业和网络行业发展速度得到快速提升，各种与之相关的服务行业也隨之兴起，数据时代也因此呈现快速增长的趋势发展和累积，这也从侧面证明大数据时代已经全面到来。

1  大数据概述

所谓大数据，就是具有数量大、来源多、生成速度快，有很强的多变性等特性，其中还有很难用过去传统系统进行处理的数据，根据相关调查显示出现上述特性的原因在于驱动密集型应用逐渐朝向新架构方向转变。针对以上业界认为，在大量的数据信息中抽取信息、处理信息有很大的数据价值。就资源这方面的视角来看待数据，大数据属于一种新的资源，体现的是当前时代下一种新的资源观念;就技术这方面的视角来看，大数据更是代表当前时代下一种新型的数据管理以及相关的分析技术;就理念这方面的视角来看，大数据定义了当前时代全新的思维角度，一种结合当前发展实际的新内涵。

2  大数据下的网络安全形势与防护对策

2.1 网络安全形势

2.1.1 软件泄露导致信息泄露

从当前大数据背景下的时代角度来看，所谓数据管理软件就是通过数据的形式来实现具有各项使用功能作为基础，人们在利用数据进行各种软件编写过程中，经常会受到各种意外因素的影响，导致软件中的代码层次存在或多或少的漏洞问题，而产生这些漏洞一般都会隐藏在庞大的数据系统中，人们不容易发现漏洞的存在。而当今社会信息化的快速发展，很多不法黑客看到由此带来的经济利润，就会针对软件程序代码层次漏洞，然后再利用这些漏洞，进入软件中的数据库，将其中有利用价值的数据信息盗取走，软件泄露也就因此转变成信息泄露。

2.1.2 网络环境越来越复杂化

随着当前社会逐渐朝向信息化方向的迅速发展，人们也逐渐意识到网络带给人们的便利特性，将其逐渐应用于日常学习生活中，各行各业中也会看到网络技术在其中的应用，在这个过程中，人们上网的方式也逐渐朝着多样化的方向发展，不仅仅可以运用计算机来满足人们上网的需求，也促使了智能手机的发展，使人们在运用手机、PC等客户端就能满足用户上网的需求，因此网络环境也就逐渐呈现出复杂化的形式的同时，其面临的各种网络危险也在不断地向加大化方向发展。网络信息具有很强的开放、便利以及复杂等性质，在带给人们以上特性的同时，也会给很多不法分子创造隐藏自身真实身份的机会。近年来，很多不法分子通过运用网络病毒，盗窃用户信息的情况经常发生，因此在当前大数据背景下真正实现网络信息建设目的，就必须要切实将网络安全问题放在首要解决位置上。

2.2 大数据下的网络安全的防护对策

2.2.1 建立以信誉机制为基础的P2P网络技术

就当前运用比较广泛的P2P网络技术而言，其中各个网络节点之间具有一定的独立性特征，同时还具有相应的互动性，这样在保障其中各个网络节点的安全性同时，还能够让其中的信息与其他各个网络信息节点之间进行交流。当前这项P2P网络技术发展十分迅速，运用比较新兴的信誉机制就是应用于网络安全签名方面的防御机制，不仅具有强制性的特征，同时还能对数据实现实用性以及有效性的数据处理。

在当前大数据时代背景下，通过运用以上信誉机制可以在很大程度上对数据信息加密处理，为切实确保网络安全，只要通过进行安全验证程序，才能实现用户之间对数据信息的传递，对存在没有信誉签名机制的信息就会进行有效拦截处理，从根本上提升P2P网络技术的安全性能[1]。

2.2.2 健全符合大数据背景下的网络病毒安全防范措施

在大数据背景下，不断完善并健全相应的网络病毒安全防范措施，在这个过程中，应把防控作为整个网络工作的重点之处，防控与治理工作两者相结合。现下，不同类型的网络病毒逐渐成为影响当前网络信息安全的重大因素，而传统意义上的杀毒方式以及无法满足当前网络发展趋势下的安全要求。基于以上几点，在进行防控工作是应该结合大数据时代的背景特征作为前提，对此进行深入的分析，积极采用符合实际、针对性的防控病毒措施。将大数据中数据库作为整个防控工作的核心内容进行，在其中布置多种类型的病毒防护软件，切实整个病毒防治措施，有条件的情况下可按照实际增加更加高效的杀毒软件等，要想促使病毒防范效果达到良好成效，相关使用者应对对其进行病毒库的更新，结合当前计算机病毒的特征，研发出有针对性的杀毒措施或软件。在实际应用过程中，应保证病毒防范措施发挥的作用是否达到最大成效，采取主动防御，直接对病毒进行有效处理。

3  大数据下的情报分析形势及其发展趋势

3.1 情报分析形势

3.1.1 数据流分析受到重视

数据流有几项必经之地就是各种感应器以及相关的记录设备，通过运用“流”的形式将数据进行相应的生产或传递等，这种形式与过去以结构化作为形式的数据存在很大的不同之处。通过对各种数据流进行分析，使其成为管理数据的一种重要手段或方式，通过对数据进行合理的分析和整理将其生成有效数据，然后再将这些有效数据逐渐转化为当前目标实际描述情况，同时通过以上数据还能对未来的目标发展过程中遇到的问题、存在的机会以及发展趋势进行有效预测，使其能够更好地帮助人们解决未来可能发生的各种情况和问题，最大限度地避免因其发生的各种损失，从而实现利益最大化发展[2]。

3.1.2 情报问题呈现动态复杂化趋势发展

针对当前大数据背景下情报问题逐渐朝向动态化、复杂化趋势发展，一般来说，是由多种不同的因素而引起的这种形势。不但是在政治领域、军事领域上需要利用情报，而且在商业、科研以及其他机构的发展下也同样需要情报，而情报要求其主体多样化，这也就在一定程度上使得情报问题也逐渐呈现复杂化、多样化的特性，同时情报问题也因时代的发展涉及到其他更加多元化、更细致化的问题。

3.2 大数据下的情报分析发展趋势

3.2.1 重视情报环境研究

當前时代下网络发展逐渐呈现复杂化、关联化，受以上因素影响，相关工作人员在进行情报分析工作过程中，要想切实保证情报分析工作严谨，符合实际要求，就应该在与之相应的情报环境中进行工作，另外还要在平时的情报分析反思以及分析失误中重视对情报环境的工作作用，这也是未来确保情报分析工作顺利、准确的重要因素之一[3]。

3.2.2 朝向协同分析方向开展

在大数据时代背景下，情报分析工作逐渐朝向协同方向发展是未来必然发展趋势，这主要在于数据种类具有多样化、数量大、结构化、半结构化、非结构化等数据混杂，在这个发展过程中，是无法实现依赖于个人或单一机构来实现合理的收集和处理相应的数据，这就需要对此进行数据协同分析，加大对数据的共享管理，通过运用相应的工具或技术进行整合，相关人员之间实现跨界合作。

3.3 大数据下的情报分析应注意的问题

3.3.1 避免进入大数据陷阱

进行大数据分析的重要目的在于得到分析数据之后的获得相应的分析价值，在分析过程中，其中应用的各种数据应该具有一定的准确性和可靠性，但在实际中，由于大数据具有数量多、任务大等特征，因此在其中获取相应的价值数据信息的同时，无法从根本上避免一些误差较大的数据引入其中来，这就使得对有效数据进行筛选以及鉴别时存在一定的困难，这就在一定程度上导致在进行情报分析时就会进入大数据陷阱。

此外，在进行数据过程中，也会因人为因素导致大数据情报分析出现失误，例如，有些不法人员故意制作一些虚假的或存在一定错误的数据信息;也有一部分原因是人们在表达自身想法或意图的过程中，其中表述出现错误，这就在一定程度上使得数据与数据之间产生错误关联或虚假性质的关联等情况。基于以上，若相关工作人员进行情报分析工作过程中，只重视其中数据表面关联的实际情况，而不对数据信息的关联进行深入研究和考虑，就会很容易因此出现误导，从而影响决策[4]。

3.3.2 指标待构建

在大数据背景下，进行情报分析工作过程中，相关工作人员应该结合实际将其中与之相关的分析技术以及工具作为进行数据收集、数据筛选以及数据鉴别的手段方式，不应将其作为进行情报分析工作的主要之处。另外进行情报分析工作时还应该依靠人为的方式来完成相应的工作，因此，在情报分析过程中，相关工作人员能够进行科学合理的判断，是决定整个情报的数据来源以及数据内容的判断研究，情报分析情境构建以及是否建立与之相应的情报分析决策模式等[5]。

4  结语

综上所述，在大数据时代背景下，通过互联网技术在其中的发展影响下，人们也因此逐渐意识到数据安全面临着更加严峻的形势。基于此要想切实保障用户的数据安全，让大数据在其中发挥自身最大便利性，这就需要相关人员加大对技术层次更新的工作重视，进而针对性强化网络安全方面的防护设施。但由于当前时代大数据对各行各业的影响，通过大数据所产生的价值也逐渐明显体现出来，在进行决策时也更加依赖于对大数据的分析，同时也在一定程度上为情报分析带来了一定的挑战以及发展机遇，如何在大数据背景下使情报分析工作获取更多有意义的信息，还需要进一步研究。

参考文献

[1] 陈兴蜀，曾雪梅，王文贤，等.基于大数据的网络安全与情报分析[J].工程科学与技术，2017，49（3）：1-12.

[2] 关庆学，朱庆军.基于大数据的网络安全与情报分析[J].信息系统工程，2018，298（10）：79.

[3] 聂鑫磊.大数据背景下的网络安全与情报分析工作研究[J].网络安全技术与应用，2018，209（5）：37.

[4] 曾文，车尧.科技大数据的情报分析技术研究[J].情报科学，2019，37（3）：93-96.

[5] 吴雅琼.网络安全分析工作中的大数据的应用探究[J]. 电脑迷，2018，100（7）：37.