大数据时代下计算机网络信息安全的防范措施

关键词：渗透到信息产业行业数据

近年来, 大数据技术正在飞速发展, 已经渗透到各个行业和领域之中, 互联网和信息产业的高速发展彰显了大数据时代的来临。大数据在各个领域和行业的渗透, 通过全面感知、保存和共享的数据建立一个数字世界。在这种情况下, 人们看世界的方式和行业决策, 更多的依靠实施数据来实现, 大数据时代改变了人们的生产生活方式, 引起了社会的巨大变革。数据的爆发, 对计算机网络信息安全带来了全新的挑战。大量的数据信息在网络中快速传播, 因此对信息安全的要求越来越高, 因此, 要不断提高计算机网络安全防护水平, 建立更高效的信息防护体系, 以满足大数据时代背景下对网络信息安全的要求。

一、影响计算机网络安全的主要因素分析

(1) 灾害影响。计算机网络系统有由很多硬件设备组成, 硬件设备本身没有能力抵御外部因素造成的损害, 计算机网络硬件面对自然灾害或意外事故引起的振动、污染、闪电、水灾、火灾等威胁无法保证自身的硬件安全, 所以, 计算机网络系统硬件的脆弱性是影响网络安全的一个重要因素。 (2) 网络开放性。计算机网络在广泛的应用需求下具有开放性特征, 开放性特征导致计算机网络系统容易受到外部攻击, 导致安全性下降。基于开放性的要求, 互联网系统多使用TCP/IP通信协议, 但此通信协议的安全性不高, 导致网络本身的安全防御基础不强。因此, 计算机网络的开放性特点也是一个影响网络安全的重要因素。 (3) 操作失误。计算机的各种功能需要在用户操作下执行, 而用户对计算机的操作往往具有很大的主观性。有些专业性不强的计算机网络用户, 网络安全意识差, 操作技术不强, 对信息加密、账户密码设置、安全输入等操作不正确也会引起网络安全问题, 或者用户浏览了带病毒网站或下载了带病毒木马的计算机程序, 也会严重影响网络安全, 甚至摧毁用户计算机软件系统。 (4) 黑客攻击。计算机网络受黑客攻击很容易造成信息丢失、文件异常、系统瘫痪等现象。黑客对计算机系统的攻击主要有两种方式, 一种是主动攻击, 一种是被动攻击。主动攻击是指黑客有针对性地选定要攻击目标, 对其主动发起攻击, 如窃取重要账户信息, 破坏重要数据等。另一种是被动破解和截获目标信息, 在被动攻击的情况下不会影响计算机网络的正常运行。这两种人为的恶意攻击都会造成重要数据的丢失, 对计算机网络安全造成极大危害。 (5) 病毒感染。在大数据背景下, 计算机网络的开放性更高, 数据的传播更快, 这给计算机病毒的感染和快速蔓延提供了基础。计算机病毒的形式是多种多样的, 有的利用移动存储介质传播, 如光盘、U盘等, 有的利用网站下载链接传播, 还有的利用电子邮件传播。病毒传播的多样性和隐蔽性给计算机网络安全防护带来了巨大的挑战, 是影响网络安全的重要因素。 (6) 垃圾信息传播。大数据时代的最大特征就是网络信息量大, 传播速度快, 但这种优点同时为垃圾信息的传播和蔓延提供了土壤。垃圾信息主要是以新闻弹窗、邮件推送、软件绑定等方式进行传播, 在技术上用让人不易察觉的手段对用户进行商业广告发布、政治和宗教观点的推送。垃圾信息不但严重占用了网络资源, 还影响计算机用户的上网体验, 甚至引起社会不良思想的蔓延, 或制造舆论恐慌, 有的垃圾信息中还植入了计算机病毒和木马, 以图窃取用户的重要信息。总之, 在大数据时代信息发布简单、传播速度快、影响面广泛的背景下, 对垃圾信息的治理难度较大, 这严重性影响了计算机网络安全使用环境。

二、大数据时代网络安全防范措施建议

(一) 建立健全账号安全保护机制

随着移动互联网的发展, 个人用户的各种账号越来越多, 从即时通讯、网络游戏到移动支付等各个领域, 用户账号安全管理的形势越来越复杂, 账户安全性要求也不断提高。账户的安全保护工作除了网络服务商要加强数据加密算法, 提升服务器安全等级外, 个人用户也要提高网络安全意识, 在设定密码时要避免简单密码, 应采用字母数字和特殊符号结合的密码, 此外在登录网银、支付宝等支付APP时, 尽量使用软件自带的安全键盘输入, 提高软件使用的安全性。

(二) 利用生物识别技术

生物识别技术主要是利用指纹识别、人脸识别等技术手段来验证用户登录信息, 通过生物识别技术的应用, 能有效解决网络用户的账户密码丢失问题, 特别是在移动支付领域, 生物识别技术正在快速发展, 与传统的密码技术相结合, 形成多种方式的立体化网络安全防范机制, 有效的提高了互联网用户的账户信息安全。

(三) 云杀毒技术

云杀毒技术是指将计算机杀毒软件引擎连接到杀毒软件服务商的云服务器上, 云杀毒服务通过收集大量用户的病毒数据, 通过分类比对将各种高风险软件和信息进行分析, 或利用大数据和人工智能技术分析识别出未知的病毒。利用云杀毒技术, 能有效防治网络病毒的恶性蔓延, 提升网络信息安全。

(四) 加强垃圾信息过滤

在大数据时代背景下, 网络上充斥着各种各样的垃圾信息, 包括虚假广告、黄赌毒信息、恶意谣言等等, 很多垃圾信息上还绑定了各类病毒和木马软件, 严重危害了网络信息安全。

因此, 急需垃圾信息过滤技术对此类信息进行过滤和防护, 净化网络环境。现在常用的垃圾信息过滤技术有关键词识别算法、主动多域学习文本分类技术、机器学习技术等。利用垃圾信息过滤技术, 一方面能有效防止垃圾信息在网络上的快速复制和传播, 另一方面能在用户侧能建立拦截机制, 保护网络用户免于垃圾信息的侵扰。

(五) 完善相关法律

目前, 我国关于网络安全的法律尚未健全, 相关法律的建设明显滞后于突飞猛进的互联网技术, 这种现状让很多严重危害网络安全的行为难以受到合适的法律制裁, 因此, 应不断建立健全网络信息安全的相关法律, 让互联网在法律的框架下安全运行, 对网络上的不法分子形成严厉的威慑, 从国家制度层面加强互联网安全防范。

摘要：在大数据技术广泛应用的时代背景下, 计算机网络信息安全保护显得尤为重要。本文分析了大数据时代的网络安全防范发展现状, 对影响计算机网络安全的因素进行探索与研究, 并对网络信息安全保护策略提出了一些建议。

关键词：大数据,计算机网络,信息安全,防范