大数据时代计算机网络安全技术的应用策略

摘要：大数据时代，计算机网络安全面临着前所未有的挑战。文章分析了大数据时代计算机网络安全面临的内部威胁、外部攻击和数据泄露等主要风险，并探讨了基于大数据安全风险预测、信息加密、实时监测与智能防御以及数据访问控制与权限管理等关键技术的应用策略。通过对相关技术的分析和案例研究，文章旨在提升计算机网络安全防护能力，保障数据安全。

关键词：大数据安全；网络安全技术；风险预测；信息加密；访问控制；智能防御

中图分类号：TP393 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）06-0086-02开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

大数据技术高速处理海量数据的特性，深刻改变了社会生产生活。然而，海量数据也带来了新的网络安全风险。本文分析了大数据时代计算机网络安全面临的挑战，并探讨了相应的安全技术及应用策略，以期提升网络安全防护能力。

1计算机网络安全概述

计算机网络安全是指通过安全防护技术和措施，有效防止内部和外部非法侵害、破坏和干扰，确保网络系统及其资源的正常、稳定和安全运行[1]。这需要综合运用防火墙、加密、身份认证、访问控制、入侵检测与防御等技术，并结合完善的管理制度和用户安全意识，构建多层次的防护体系。计算机网络安全防护至关重要，它保护个人隐私和敏感信息，保障企业数据安全和业务连续性，并支撑国家信息安全战略，维护国家关键基础设施的稳定运行[2]。

2大数据时代计算机网络安全隐患分析

2.1内部威胁与外部攻击

大数据时代，计算机网络安全面临着更加复杂和多样的威胁。内部威胁，例如用户操作失误或恶意行为，以及外部攻击，例如黑客利用零日漏洞、DDoS攻击、勒索软件和网络钓鱼等手段，都可能导致严重的安全事件。数据泄露是尤为严峻的问题，敏感信息可能因网络攻击、用户失误、恶意软件、配置错误或第三方服务商疏忽而泄露，造成巨大的经济损失和社会影响。此外，大数据系统复杂的架构和频繁的数据交互也增加了技术漏洞被利用的风险，例如缓冲区溢出、SQL注入和跨站脚本攻击等。

2.2数据泄露

数据泄露是指未经授权的敏感信息访问、复制、传播或公开，是计算机网络所面临的常见安全隐患。在大数据时代，数据泄露内容不仅涵盖了姓名、地址、手机号等个人身份信息，还包括在大数据背景下收集的大量用户行为、偏好、信息记录及地理位置等隐私数据。此类数据一旦泄露，将造成不可估量的损失。

数据泄露的主要原因包括网络攻击、用户操作失误、恶意软件感染、配置错误、第三方服务提供商疏忽等。随着物联网（IoT）设备的普及和云服务的广泛应用，计算机网络接入点不断增加，数据存储和处理呈现出分散化现象，进一步增加了数据泄露的风险。

例如，2018年脸书（Facebook）因数据泄露事件，导致约8700万用户信息流出，引发了全球对数据隐私的广泛关注。

2.3技术漏洞

技术漏洞是指软件、硬件或网络协议设计中未被发现或未及时修复的缺陷，这些缺陷可能被攻击者利用，对计算机网络系统造成损害。在大数据时代，由于系统架构复杂、数据交互频繁，技术漏洞的威胁尤为突出[3]。

技术漏洞普遍存在于操作系统、应用程序、数据库管理系统、网络设备以及云计算平台等多个层面。常见的漏洞类型有缓冲区溢出、SQL注入、跨站脚本（XSS）和未授权访问等。

例如，2014年心血漏洞（Heartbleed Bug）影响了全球数百万网站的安全。心血漏洞存在于OpenSSL 加密软件之中，允许攻击者读取服务器内存中的敏感信息。在我国约有3万台左右服务器安装了OpenSSL 软件，因而受到了严重影响。

3 大数据时代计算机网络安全技术及其应用策略

3.1基于大数据的安全风险预测技术

大数据时代的到来虽然增加了计算机网络安全风险隐患与威胁，但也为网络安全技术创新提供了支持。其中基于大数据的安全风险预测技术已经成为当前计算机网络安全领域的前沿创新技术之一。该技术利用历史和实时数据，结合先进的数据分析与机器算法，提前采取网络安全威胁预防措施，提升系统安全性。

基于大数据的安全风险预测技术将大规模数据集作为分析基础，运用机器学习与深度学习模型，自动识别异常行为模式，能够及时处理数据流，不仅可检测已知威胁，亦可预测未知网络攻击。此外，该技术可通过持续学习与适应，不断优化预测模型，以应对日益复杂的网络攻击手段。其可通过分析网络流量、用户行为、系统日志等多维度数据，构建全面的网络安全态势感知体系，为网络防御决策提供更全面、更具体支持。

例如，腾讯研发的天御风控平台以大数据分析与AI技术为基础，具有反欺诈、账号安全防护、交易安全防护等多方面功能，其能够通过数据分析与机器学习算法，实时监测、预测存在的潜在欺诈与网络危险行为，有效保障网络安全。

腾讯天御风控平台应用场景与实践如表1所示。

基于大数据的安全风险预测技术，可提前识别网络中的潜在威胁，为计算机防御提供更多处理时间，显著提升了计算机网络安全水平。

3.2信息加密技术

信息加密技术是应对大数据时代计算机网络安全威胁的关键手段，其通过密钥对数据进行加密和解密，确保数据在传输或存储过程中即使被截获，攻击者也无法解读其真实内容[4]。随着大数据广泛应用，信息加密技术已经成为保障数据隐私与防范网络攻击的重要技术之一。尤其在涉及金融、医疗、政府等高度敏感的数据领域，信息加密技术不仅提升了数据传输安全性，还在维护用户隐私、减少信息泄露风险方面发挥着不可替代的作用。

常用的信息加密技术包括对称加密、非对称加密、安全协议、数据加密存储等。对称加密算法即使用相同密钥进行加解密，如AES，具有计算效率高、加密速度快等优势，适合大量数据的快速加密。非对称加密技术即采用一对公钥与私钥分别用于加解密，公钥公开，私钥保密，确保数据的安全性，常见非对称加密技术如RSA、ECC等，适用于密钥交换与数字签名场景。非对称加密虽然在性能上不及对称加密，但由于其安全性较高，已成为安全通信及数字身份认证的首选加密技术。安全协议方面，如SSL/TLS，用于在网络客户端与服务器间建立加密通道，保护Web通信的安全。在存储层面，则应用加密技术保护静态数据，如数据库加密、文件系统加密，防止数据在存储介质上被未访问授权。

例如，支付宝作为一款广泛使用的移动支付工具，综合运用了多种加密技术，以保障用户数据和资金的安全。在数据传输上，采用SSL/TLS 协议加密APP内数据信息，确保数据传输的安全；在数据存储方面，使用高强度加密算法保护用户的个人信息；在支付环节，实施一次性加密密钥机制，对每次支付请求进行单独加密，极大提升了支付过程的安全性。此外，支付宝在用户绑定银行卡时实行严格的身份验证流程，有效避免了虚假信息和欺诈行为的发生，确保了支付环境的安全可靠。

3.3实时监测与智能防御技术

实时监测与智能防御技术是保障计算机网络安全的关键技术之一，其融合了高级分析、机器学习和自动化响应机制，能够持续监控网络活动，高效识别异常行为，并采取相应防御措施[5]。该技术能够处理来自不同业务领域的海量数据，从中提取有效信息，进行智能预测与防范，显著提升了网络安全性。随着网络攻击方式不断演变，实时监测与智能防御技术已成为应对复杂网络威胁的重要手段，尤其在应对高级持续性威胁（APT）方面，发挥着关键作用。

实时监测与智能防御技术可全天候不间断监控网络流量与系统活动，利用机器学习与深度学习算法，自动识别潜在威胁模式。一旦检测到威胁，系统可自动执行预设相应策略，减少人工干预时间，实现了将威胁监测、分析溯源、响应处置、威胁预警等功能集成于一体，形成了全面的安全防护体系。实时监测与智能防御技术不仅适用于传统的网络安全环境，还在云计算、工业物联网等领域中展现出广阔应用前景，为企业提供更高水平的安全保障。

例如，在工业领域中，随着工业4.0的发展，工控系统正逐步向数字化、智能化方向转型，这既带来了效率的提升，也增加了新的安全风险。采用实时监测与智能防御技术，可以构建主动安全防护体系，有效应对挑战。某大型制造业企业通过部署基于机器学习的网络监测系统，实现了对生产网络流量的自动化规则检测、IOC匹配和查杀功能，不仅覆盖了已知威胁，还能识别新型威胁。该系统接收到告警和日志数据后，通过高级分析平台进行深入的聚类分析，快速定位安全风险，有效对抗了来自内外网的挖矿、勒索软件和APT攻击。此外，借助SOAR技术，该系统能够在检测到威胁后的第一时间，自动调度相关安全设备，完成告警信息的处理工作。同时，通过主动构造阻断数据包发送至访问端和服务端，实现了实时旁路阻断，迅速遏制了安全事件的扩散，显著提升了企业的整体安全运营效率。

3.4数据访问控制与权限管理

数据访问控制与权限管理技术通过定义和实施访问策略，限制用户和应用程序对数据的访问权限，是提高数据安全性的关键措施。该技术既可有效防止数据被盗取和泄露，还可提升数据访问和调取的效率，适用于处理大量信息的场景。常用的数据访问控制与权限管理技术主要为访问控制列表（ACL）及角色基础访问控制（RBAC）。

ACL是一种基于规则的方法，用于定义特定用户或用户组对资源的具体访问权限，如读取、写入、执行等。ACLs可以细致控制每个用户或组对每个文件或目录的访问权限，适用于需要精细权限管理的环境。RBAC是一种基于角色的权限管理方法，将权限与角色关联，再将角色分配给用户。该方法简化了权限管理，使得权限分配更加灵活和易于维护。RBAC适用于组织结构复杂、用户数量庞大的环境。

例如，在政府、金融等具有复杂组织架构与严格合规要求领域中，通过部署边界防火墙并启用ACL功能，可以实现网络分区分域的管理，确保不同部门之间的数据隔离。例如，政府部门可以将内部网络划分为办公网、业务网和互联网，通过ACL控制不同网络间的访问权限，确保敏感数据的安全。在制造业领域中，生产网和管理网需要严格隔离，以防止生产数据被未经授权的人员访问。通过部署边界防火墙和启用ACL，可以实现生产网和管理网的物理隔离，确保生产数据的安全。同时，结合RBAC技术，可以将不同岗位分配不同的权限，确保各岗位人员只能访问其职责范围内数据。通过数据访问控制与权限管理，有效避免和防止了因误操作或恶意行为导致数据泄露等安全问题。

4 结束语

综上所述，在大数据时代，计算机网络安全面临着严峻挑战。本文分析了计算机网络主要安全风险，并探讨了基于大数据技术的多种安全防护策略。这些策略的有效实施，需要用户、企业和监管机构的共同努力，才能构建一个安全可靠的网络环境。