大数据技术与数据安全

李晓晴

摘要：科技时代的不断发展，导致了大数据技术在生活、工作中得到了广泛的应用，在应用中数据安全也就格外的重要。本文主要是基于了大数据技术，对数据安全的维护进行分析，分别是加强人员信息安全意识、强化数据安全管理、加强非法侵害的防范技术、数据安全的保护，从而保证人员、企业信息的安全，降低经济的损失。

关键词：大数据技术；数据安全；数据管理

引言：由于互联网的快速发展，网络数据在呈几何倍数的增加，同时也受到了非法网络袭击等情况，导致数据出现了泄露等风险。尤其是目前的大数据技术，其虚拟性、开放性的特点导致数据信息泄露更加严重，只有对加强数据的安全防护，提升防范技术，才能保证数据的安全，为大数据技术的应用提供安全的保障。

1.大数据技术概况

大数据在产生的过程中，主要是经过了数据的采集和处理、数据的分析和应用这几个过程，把网络上产生的一些数据都放在云数据中心当中，这样就能随时的了解到其他信息情况，让生产、生活更加便利。在生产中的大数据技术，主要是对销售领域，分析消费者的特点和行为，根据消费者的需求来对其进行信息推送；在金融领域中，可以利用大数据去评估金融对象的信誉度、行业价值等等，为投资者提供一些对策和建议，使得金融发展更加科学。在生活中的大数据技术主要是包括了电子邮件、购物、交通等，可以把各种信息收集到终端上，然后利用大数据分析技术，对其采用行为、标签分析的方式，使得生活更加便捷。尤其是在防疫的过程中，利用大数据技术，可以调取人员行走的路线和时间，实时的更新疫情数据，为治疗、防控都提供了技术支撑。

2.数据安全的维护

2.1加强人员信息安全意识

数据安全不仅是个人的数据安全，同时也是企业、国家的数据安全，所以对数据安全进行维护是非常重要的。在进行维护的时候，人员的安全意识就非常重要，只有提升其意识，才能减少数据随意流通的现象，更知道保护自己的隐私。可以利用视频、标语宣传的方式，让人们了解数据安全的重要性，让人员学会分辨网络上的真实信息，对于自己比较重要的材料不要随意的在网上传播，同时也不要点击网络上的二维码和链接。只有加强人员的自我保护意识，才能降低数据被盗的风险，保证网络的安全[1]。在企业中，如果想要保证数据的安全，那么就要采用培训的方式，加强员工的安全意识，定期对员工进行培训和宣传，让员工学习关于数据安全的知识，在培训之后也要进行考核，保证员工的学习效率，提高员工对于数据安全保护的意识和能力，让企业的数据在应用时更加安全。

2.2强化数据安全管理

在对数据安全进行管理的过程中，需要从三个方面来进行，分别是强化管理制度、建立安全认证的体系、对数据进行监督。在强化数据管理制度的时候，需要政府加强数据安全方面的法律，一旦出现违法盗取数据的现象就要对其进行行政处罚或者拘留，对违法行为要严惩不贷，这样才能在根本上减少数据风险，保证数据信息可以在健康的网络环境下进行传播。建立安全认证体系，在人员对网络信息进行引用的时候，需要进行个人身份信息的认证和登录，保证数据是被合法的运用，在认证通过之后，相关的部门和技术人员也要对数据信息的引用情况进行了解和调查，减少违法使用数据信息的情况。要对数据进行监督，要实时保证网络上的数据是完整和安全的，可以加强监督执法的工作，对于一些违法盗用信息的情况进行严肃处理，可以采用没收违法所得收入、关闭网页、吊销执照等措施来强化管理。

2.3加强非法侵害的防范技术

在互联网当中，数据的传播和获取是非常便捷的，但同时在传播过程中很容易受到非法的袭击，为了保证数据的安全，减少资金、信息的损失，那么就强化安全防范技术，可以通过对数据的管理、评测、监控等措施来提升数据安全。在进行检测的时候，可以利用防火墙、入侵检测等技术对数据的传输情况、储存情况进行检测，并利用防火墙进行防御，保证终端和外部网络的接口是隐秘且安全的，从而保障数据的安全，更有效的抵抗网络入侵情况。同时，也要对内部的网络情况进行监控，真正的识别出计算机中存在的潜在数据风险，并且检测出系统存在的漏洞和缺陷，然后利用清毒软件去清除入侵的病毒，使得系统漏洞得到了修补，保证整个计算机软件在应用过程中是安全的，维持了网络的稳定。数据安全的根本就是保证网络安全，所以就要加强网络安全，从根本上维护数据的安全。为了防止黑客进行非法数据的盗取，在进行防范的时候就可以通过访问限制技术来对用户的网络访问进行控制，利用大数据技术来建立一个访问认证和权限系统，通过身份认证和权限的管理来使访问更加安全，保证人员在进行数据访问的时候是通过证书和用户的授权，使得网络安全性得到加强[2]。此外，从国家的角度来看，必须要对安全防范技术进行支持，可以提供技术、资金、政策上的支撑，为人员、企业提供数据保护，减少非法侵害的情况发生。

2.4数据安全的保护

在对数据安全进行保护的时候，由于人员对于数据的安全需求越来越高，导致数据安全保护技术就要不断的完善，从而保证数据的隐秘性。例如，企业为了能保证自身数据的安全，就会采用物理隔离的方式，保证计算机硬件、软件方面的安全，提升数据保护的效率。同时企业在应用大规模的数据处理技术的时候，就需要提升数据自身的安全性，不仅要对数据管理进行系统设计，同时也要对数据进行备份等措施，这样就会在最大程度上减少数据泄露、伪造等情况。此外，在进行数据应用的时候，也要保证应用的安全性，建立相对比较完善的应用机制，可以采用“专人专用”的制度来降低操作风险，例如，工程数据只能工程师来进行查看，会计数据只能财务人员进行查看等，这样就能强化对数据安全的保护，减少数据泄露的风险。

结论：综上所述，对大数据技术和数据安全进行分析，可以减少数据被盗、泄露等风险，提升大数据技术的应用效率。大数据技术主要是分为生产、生活等方面的技术，基于这样的技术下，来对数据安全进行维护，使得人员、管理、技术等方面得到优化，这样才能减少非法入侵、信息泄露等情况，让生产、生活中的大数据应用更加安全和规范。

参考文献：

[1]聂瑞涛.大数据技术视角下的网络安全问题及其对策研究[J].信息记录材料,2022,23(09):62-65.

[2]秦媛媛.大数据技术在网络安全分析中的应用[J].无线互联科技,2022,19(09):119-121.

作者简介：

李晓晴（1993.8——）女，汉族，籍贯：河北省廊坊市，学历：硕士研究生，研究方向：大数据技术。