大数据环境下网络安全现状及措施

[日期:2018-09-05] 作者:信息技术 次浏览 [字体: ]

大数据环境下网络安全现状及措施

摘要:当前网络数据安全态势,大数据模块系统凸显了数据流调控与成本管控等过程中的发展与不足,影响了受众个体的实践收益与安全效益。以权利认证与用户需求为现实支撑,集中调控大数据库交互节点的数量和服务器的承载量,以期在全面解决当前存在的“认知模糊”和“节点堵塞”等问题的基础上,关注不同网络组件系统的内在契合和定位存储规律,减少服务器运行路径波动与验证证书的反馈延误性。

关键词:大数据系统;网络安全;现状;革新策略

大数据时代的模式建构与理论革新推动了数据流的流通与实践转型,在新时期背景下,新型网络技术与数据调控技术已经在潜移默化中影响了大数据系统的市场应用和安全防护功能。大数据系统作为社会企业等现实发展领域的重要战略工具,旨在通过对服务主体进行理性分析与决策判定,来实现对数据库中的有效信息进行客观分析与分类,这种“集中式”的信息处理技术有效地提升了参与群体的实践收益、业务效率和综合竞争实力。

1大数据环境下网络风险分析

虚拟网络的安全保障性、内容可靠性和存储性,是作为目前数据排布与资源重整的基本要求,因此在大数据支撑系统下,需要从数据密度和节点交互的角度来对现有的网络内外部环境进行综合调控。然而,相关调查研究数据显示,当前网络系统存在一定的实践风险,主要归结为以下两点:一方面,新技术的“实践模糊”挑战。不同计算机存储框架以及数据排列特征在拓充了数据资源的处理效益与深层次可视化的同时,也在一定程度上影响了数据安全保障系统的多向构建。不同实践特征的新型网络技术容易导致“边界模糊”、“认知漏洞”以及“数据节点转型”等负面弊端,不同类型组件之间的通信联结系统难以进行有效契合;另一方面,数据定位存在偏差。大数据管控系统具有信息量大、资源密度高、时效特征突出以及种类多元化等相关特征,传统的数据分析和处理技术已经难以有效对这些海量数据进行合理定位与分类,过量的数据信息难以通过交互联动的监管反馈模式进行“二次分析”,对相关管理群体的思维洞察能力、数据筛选存储能力以及数据传输运转能力提出了更为苛刻的要求。随着计算机软件的快速更新以及网络安全调控成本的持续性波动,整个Internet体系中的用户量和个体需求呈指数型增长,大数据管控机制的实践应用弊端逐步暴露出来:少数具有快速数据筛选、处理与存储的“节点”已经成为整个大数据系统的革新瓶颈;大量的数据资源过度集中在少数服务器上;特定数量的服务器的基本负载难以满足大流量需求,这些“不均匀”的资源利用状况在一定程度上造成了数据资源和计算资源的浪费。

2大数据环境下网络安全保障路径

大数据技术能够有效对信息数据、前沿认知进行调控与整合,经由内外部子网络系统构建的数据交互系统成为个人隐私、模块访问的重要技术支撑,大数据技术的这些特点促使了相关参与群体重新审视隐私保护问题,以此为着眼点,现根据大数据系统的建构特点与发展趋向提出了以下四方面技术革新策略:2.1建立健全“认证授权”机制信息认证与授权过程作为个体数据对照与调控的综合举措,通常涵盖消息认证、身份认证以及协议认证等三个板块内容,由此打造的多维网络结构能够在传统网络认证模块的基础上,实现消息传递和接收过程的同步性与互促性。消息认证作为此种授权机制的实践出发点,主要用于确保和验证输入信息的完整性与真实性,检测核心信息在传递过程中是否被篡改、任意删减或顺序调控,力争在保证验证消息的顺序性、时间性以及工具理性的同时,注重将此种认证过程局限于特定交互双方之间,不允许其他节点的任意参与,此种精准性、非实时性的认证授权方案能够有效发挥大数据系统的信息检测与内容调控的功能特征。与消息认证过程相区分,身份认证过程大多通过选取“实时性”的消息验证方案,来对特定消息的准确释义进行定位与内容延展,以此来保证数据信息的合法性与完整性。协议认证作为“认证授权”机制的最后阶段,除了对实际网络框架中的消息和主体身份进行精准判定外,旨在通过建构特定规范性的协议来保证数据源的可靠性和抗风险性。就总体而言,对某一数据库认证实体和可用资源的利用度和许可范围越精准,则相关参与主体对授权要求与授权等级的实效划分越严格,在遵从“标准安全层协议”的基础上,通过验证不同网络节点的通信安全与系统对接度,来以“授权机制”的形式对本地数据资源进行科学理性访问和多向传输。2.2建构“网络信誉”模型深入挖掘不同网路系统中的数据管控与网络节点的契合关系,大体可将现有的网络环境分成两种模型,一方面是“层次信誉模型”,即通过打造封闭、孤立、简单化的数据虚拟环境,来建构从“根节点”到“叶子节点”的路径转化;另一方面是“网状信誉模型”,此种模型中的每一个分支节点均可以作为“可信任根”,推进在不同转化路径过程中的信任路径转化成特定的信任网络,此种信誉模型更为贴近实际社会生活中社会公众的信任关系。因其具有独立性、权威不依赖性、全过程评价性等功能特征,使得每项参与实体均具备相应的“公/私钥对”,通过借助相应的信誉证书来维持自身的信誉值,以满足数据认证与个体自主签名的综合需要。在此种机制模型下,参与主体可单独作为“客户节点”来经过特定的资源服务节点来向另外的服务节点发出数据对接请求,在返回数据评价证书后,相关服务节点可将差异化的评价证书持续性地反馈给“客户节点”,参与客户在接收到反馈信息后,可及时查询先前的评价节点来检测评价证书的更新性与实效性。2.3将数据治理纳入政治范畴大数据背景下网络安全防范机制的建立健全,在需要打造持续度高、实践指向性更强的现实机制的同时,需要加强社会组织体系对参与个体隐私的保护。从社会结构特征层面看,社会部门可重新审视市场建立健全的重复性与实效运转性等相关机制之间的内在契合关系,参照完备的社会监管法律来强力打击网络欺诈或违约等负面行为,借助社会中介规范组织的贯彻性与程序性,来有效反馈指导市场运行机制、个体产权关系以及政府行政行为,并注重从社会、政府以及个体本身进行多向指导与路径革新:其一,应将网络信息保护纳入国家战略发展范畴。在大数据发展背景下,信息数据的管控性与安全性能成为表征虚拟资源系统可靠性和贯彻性的重要指标,相关政府部门应该紧紧围绕社会公众的综合需求与法律法规的现实契合点,从根本上加快完善隐私保护的相关立法,重新定位网络系统中的“云端存储”和“标准制定”等模块的“财产属性”,对营利性网络管控部门的调控策略、标准制定、技术研发以及数据存储等方式进行综合监管与调控,以此来防止个人数据受到外部因素的干扰与破坏。2.4构建“在线-离线”数据分析方案为保证虚拟网络系统的安全性与可控性,数据分析能够从模型设计、数据实时计算、数据流向脉络进行风险规整来进行有效引导。“在线实时数据分析”系统可通过建构Spark框架来关注计算机网络系统中的内存核定、“数据流”处理等模块的统筹治理情况,以此种建构方式为指导,在设备防护过程中,整个安全区域内数据节点的个数和收集过程作为原始数据预处理过程的重要现实指向,可通过ETL技术对“多源异构”的数据存储库进行接口过渡和语句翻译,如推动HiveQL命令数据库的接口解析,将HiveQL资源数据转化成实时RDD翻译系统,最后经由数据库中元数据的内在契合关系来将其中有效的文件数据进行提取与多向计算;“离线挖掘分析模块”则可通过对数据存储库中的原始数据进行反复、循环式深度加工与累积计算,借助ETL数据处理技术的反馈型与更新性,来统筹分析原有数据分析模块中的“疑难问题”,以期还原更为安全可靠、实践导向精准的“安全预警系统”,相关管理群体可有效建构以上三种模块之间的资源联结关系,以期精准实现网路系统数据处理的实效性、持续性与多维性。鉴于大数据环境下网络安全的现状,可知防范势在必行。随着大数据的迅猛发展,建立健全“认证授权”机制、建构“网络信誉”模型、将数据治理纳入政治范畴、构建“在线-离线”数据分析方案,进一步营造安全的网络环境。