大数据时代的计算机网络安全及防范措施分析.pdf

信息技术大数据时代的计算机网络安全及防范措施分析宋波（山西省应用技术学校，山西太原摘要：本文针对大数据时代计算机网络安全及防范措施进行了分析，强调了网络安全政策在企业安全管理中的重要作用。随后提出了企业在大数据背景下制定和实施网络安全政策的四个主要建议，包括明确网络安全责任和分工、制定详细的数据保护政策、建立完善的应急响应和安全事件处理机制以及定期评估和更新网络安全政策。通过这些措施，企业可以有效应对网络安全威胁，保障数据安全和隐私保护。关键词：大数据时代；计算机网络安全；威胁防范措施随着大数据技术的不断发展和普及，越来越多的企业开始将大数据应用于业务运营、市场分析和决策支持等方面。然而，大数据的广泛应用也给企业的网络安全带来了巨大的挑战。在这种背景下，企业应充分认识到网络安全的重要性，并采取有效的防范措施保护关键数据和系统。本文将对大数据时代的计算机网络安全及防范措施进行分析，并为企业提供有效的建议。大数据时代，海量的数据被不断收集、分析和处理，为人们带来了诸多便利。然而，这也导致了数据泄露与隐私侵犯的风险。不法分子可能通过黑客攻击、社会工程学等手段，窃取用户的个人信息、公司商业秘密等敏感数据。一旦数据泄露，将给个人和企业带来巨大损失，甚至可能触及国家安全。此外，隐私侵犯问题也日益严重。个人信息被滥用、出售或用于非法目的，使得公民的隐私权受到严重威胁。大数据时代的计算机网络安全需采取有效措施，确保数据安全和用户隐私得到充分保护。一、网络安全防范技术解析（一）加密技术与数据保护加密技术是网络安全防范的关键手段之一。通过对敏感数据进行加密处理，可以有效防止数据泄露和改。常用的加密技术包括对称加密（如AES，3D ES等）和非对称加密（如RSA，ECC等）。例如，运用AES加密的基本步骤有：（1）选择合适的密钥长度：AES加密支持三种密钥长度，分别为12 8 位、192 位和2 56 位。密钥长度越长，安全性越高，但加密和解密过程中的计算量也越大。根据安全需求和性能考虑，选择合适的密钥长度。（2）生成密钥：使用安全的随机数生成器，生成对应长度的密钥。密钥需要妥善保管，防止泄漏（3）数据预处理：对待加密的原始数据进行填充49新潮电子（Pa d d i n g），使其长度满足AES加密算法的要求（即数据块大小为12 8 位）。常用的填充方法有PKCS#7、ZeroPadding 等。（4）初始化向量（IV）：为了增强加密安全性，需要生成一个随机的初始化向量（IV)。I V 的长度与数据块大小相同（12 8 位）。在加密过程中，IV与第一个数据块进行异或操作，以增加加密强度。（5）分组加密模式选择：AES加密支持多种分组加密模式，如电子密码本模式（ECB）、密码分组链接模式（CBC)、计数器模式（CTR）等。根据具体应用场景和安全需求，选择合适的分组加密模式。（6）执行加密过程：使用选择的分组加密模式，将预处理后的数据和初始化向量（IV）输人AES加密算法，利用生成的密钥进行加密，得到加密后的密文数据。（7）密文传输与存储：将加密后的密文数据与初始化向量（IV）一同传输或存储。需要注意保护密文数据和IV不被篡改。（8）解密过程：在解密端，使用相同的密钥、初始化向量（IV）和分组加密模式,对密文数据进行解密，恢复原始数据。（9）数据后处理：对解密后的原始数据进行去填充操作，还原为加密前的明文数据。同时，随着量子计算的发展，传统加密技术面临被破解的风险，因此，量子加密（如量子密钥分发）等新型加密技术逐渐引起关注。数据保护不仅包括加密，还涉及数据备份、访问控制等方面。例如，采用多副本备份策略，确保数据在不同地理位置的存储，以防止数据丢失；通过设置访问权限，限制用户对数据的访问和操作，降低数据泄露风险。（二）入侵检测与防御系统人侵检测与防御系统（IDPS)是一种有效的网络第2 0 期（总第551期）原0 30 0 2 4)第2 0 期（总第551期）安全防护技术，旨在实时监控、识别并阻止潜在的网络攻击。具体实施步骤如下：（1）数据收集：收集网络流量、日志信息、系统状态等数据。（2）数据预处理：对收集到的数据进行清洗、格式化、标准化处理。（3）特征提取：从预处理后的数据中提取关键特征，如流量特征、行为特征等。（4）异常检测：利用机器学习、人工智能等技术对特征数据进行分析，识别异常行为。（5）阻断攻击：对检测到的异常行为进行实时阻断，防止攻击造成损害。为提高IDPS的效果，可以采用深度学习、大数据分析等技术，提高异常检测的准确性和实时性。（三）零信任网络架构零信任网络架构是一种基于“永远不信任，始终验证”的原则，强化网络安全防护的新型架构。具体实现内容如下：1.严格身份认证一一多因素认证（MFA)（1）用户名和密码：作为第一层认证，要求用户提供有效的用户名和密码。（2）一次性验证码（OTP）：向用户的手机或电子邮件发送一次性验证码，要求用户输入此验证码进行第二层认证。（3）生物特征识别：通过指纹、面部识别等生物特征进行第三层认证。（4）硬件令牌：用户需要插人一枚硬件令牌（如U2F）到设备上，用于完成第四层认证。2.微分割一一软件定义网络（SDN)（1）划分安全区域：根据业务需求和安全要求，将网络划分为多个安全区域。（2）配置访问策略：为每个安全区域定义访问策略，规定哪些用户和设备可以访问该区域。（3）部署虚拟化网络设备：利用SDN和NFV技术部署虚拟防火墙、虚拟负载均衡器等网络设备，控制不同安全区域间的访问。（4）监控与审计：对网络流量进行实时监控，记录访问日志，以便审计和分析。3.最小权限原则（1）角色定义：根据组织结构和职责，为用户和设备定义不同的角色。（2）权限分配：为每个角色分配仅完成任务所需的最小权限。新潮电子（3）权限审计：定期审查权限设置，确保其符合最小权限原则。（4）动态权限管理：根据实际需求，对用户和设备的权限进行动态调整，如临时提升权限或降低权限。4.实时监控(1)部署安全信息和事件管理(SIEM)系统：收集、分析和存储网络活动日志。（2）安全分析：利用人工智能、机器学习等技术对日志数据进行实时分析，检测异常行为。（3）告警与响应：当发现异常行为时，立即发出告警，并采取相应的响应措施，如阻断攻击、隔离受影响设备等。（4）审计与报告：生成安全报告，提供网络安全状况的概览，为管理层决策提供支持。5.数据加密一一端到端加密（1）选择合适的加密算法：根据安全需求和性能要求，选择合适的加密算法，如AES、RSA 等。（2）密钥管理：使用安全的密钥管理方法，如密钥分发、密钥更新等。（3）加密传输：利用安全的传输层协议（如TLS/SSL）对数据在传输过程中进行加密。（4）加密存储：对敏感数据在存储过程中进行加密，确保其在磁盘上的安全。（5）解密与授权访问：在接收端对加密数据进行解密，并根据用户和设备的权限对解密后的数据进行访问控制。二、深度学习与人工智能在网络安全中的应用(一)异常行为检测与预测（1）特征提取：利用深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）从网络流量、系统日志等数据中自动提取有效的特征，作为异常行为检测的基础。例如，将原始网络流量转换为时间序列数据，然后使用循环神经网络进行特征提取。（2）异常检测与预测：将实时网络数据输入训练好的模型，计算异常程度得分。当得分超过预先设定的阈值时，判定为异常行为。此外，通过分析异常行为的发生规律和时序关系，可以预测未来可能出现的安全威胁。(二）自动化安全响应与修复（1）攻击类型识别：通过分析异常行为检测结果，使用深度学习模型（如多任务学习、迁移学习等）识别攻击类型，如DDoS 攻击、APT攻击等。例如，从50信息技术信息技术异常流量特征中学习攻击的模式，从而区分不同类型的攻击。（2）响应策略生成：根据攻击类型、影响范围、业务优先级等信息，使用强化学习等技术自动生成响应策略。策略可能包括阻断攻击源、隔离受影响系统、恢复备份数据等操作。（3）自动化执行与验证：将生成的响应策略自动化执行，如调整防火墙规则、更新安全配置等。同时，通过监控网络状况，验证响应策略的有效性。例如，检测防火墙是否成功阻断了攻击流量 2 。（4）持续学习与优化：在实际应用中，收集响应策略的执行效果和相关数据，用于优化模型和策略。例如，通过比较不同策略在类似攻击场景下的防护效果，识别出最佳策略，并将其应用于未来的安全响应 3。三、大数据时代下企业提升网络安全意识与培训（一）员工安全培训与意识教育员工安全培训与意识教育在大数据背景下显得尤为重要，因为员工是企业网络安全的重要一环。为预防和应对安全威胁，企业应采取一系列措施提高员工的网络安全意识和技能。例如，定期组织网络安全培训，涵盖基本的安全原则、最佳实践和具体操作方法，向员工介绍如何识别钓鱼邮件、设置强密码等；制定并普及网络安全手册，详细阐述员工在日常工作中应该遵循的安全规范和注意事项，如禁止使用私人设备访问公司网络等；通过模拟攻击实验，让员工亲身体验网络安全威胁的危害，从而提高安全防范意识；建立奖惩机制，鼓励员工积极参与网络安全事务，如及时报告潜在安全风险、提出安全改进建议等 4。（二）制定与实施网络安全政策在大数据背景下，网络安全政策是企业网络安全管理的基石。为确保数据安全和隐私保护，企业应制定符合法律法规和行业标准的网络安全政策。以下是一些建议：首先，企业应明确网络安全责任和分工，确保各部门、各层级在网络安全工作中各司其职。这包括设立网络安全管理团队，明确网络安全目标，分配资源并持续监控网络安全状况。同时，企业应向员工传递网络安全的重要性，并充分利用培训和沟通机制提高员工的安全意识。其次，企业需要制定详细的数据保护政策，包括数新潮电子据分类、访问控制、加密传输、备份恢复等方面的规定。数据分类可根据敏感性和重要性将数据分为不同等级，以便采取合适的保护措施。访问控制应确保只有授权人员能够访问特定的数据资源，同时实行最小权限原则以减少潜在风险。数据传输过程中应采用加密技术，防止数据泄露。另外，企业还应制定数据备份和恢复计划，以便在数据丢失或损坏时迅速恢复业务 5。（三）评估与监控网络安全状况在大数据背景下，评估和监控网络安全状况对及时发现和处理安全问题具有重要意义。首先，企业需部署安全监测系统，如入侵检测系统（IDS）、安全信息事件管理（SIEM）等，实时收集、分析和报告网络安全事件。其次，应定期进行安全风险评估，包括网络设备、应用系统、数据存储等方面的安全检查，识别潜在的安全漏洞和风险。在此基础上，需通过内部审计和外部认证，评估企业网络安全管理水平和合规性。例如，参加ISO27001等国际安全认证，提升企业安全信誉。最后，合理采用大数据分析技术，挖掘网络安全数据中的关联关系和异常模式，提前预警潜在的安全威胁，如利用机器学习算法分析网络流量，检测异常行为。四、结束语综上所述，大数据时代的计算机网络安全及防范措施是企业面临的一项重要任务。对此，企业应充分认识到网络安全的重要性，制定并实施符合法律法规和行业标准的网络安全政策，以便有效应对网络安全威胁，确保数据安全和隐私保护。在网络安全日益严峻的大数据时代，我国人民也需持续关注安全动态，以便形成全员参与的网络安全防护体系。参考文献：1王伟.计算机网络安全技术在网络安全维护中的应用研究 .网络安全技术与应用,2 0 2 1(1):155-157.2詹振坤.医院信息化建设中计算机网络安全管理与维护工作思考 J.无线互联科技,2 0 2 1,18(10):2 5-26.3郭倩林.防火墙技术在计算机网络安全中的应用对策 .网络安全技术与应用,2 0 2 1(5):7-9.4张虎.虚拟专用网络技术在计算机网络信息安全中的应用 J.电脑知识与技术,2 0 2 1,17(2 7):38-39,46.5魏忠,李光明,郭盛刚,等.大数据时代下的计算机网络安全及防范对策探讨 J.电脑知识与技术,2 0 2 1,17(30):6 8-6 9.第2 0 期（总第551期）51