关键词：大数据时代；数据分析；信息安全防护
随着我国网络信息技术不断的发展，当下时代已经成为大数据时代。以往大数据的概念主要存在于物理学领域、生物学领域、生态环境学领域、军事领域、金融领域、通讯领域等，而当下网络和信息业的空前发展使大数据引起了人们的关注。数据信息已经渗透到社会的各行各业，人们通过相关数据信息的发现和利用，可达到增加生产率和市场消费率的效果。但大数据技术收集信息软件给网络用户的隐私带来了问题，网络私人信息的安全防护遭到威胁。因此本文对大数据时代的数据分析与信息安全防护做出相关研究，研究内容如下。
1、大数据概述
1.1 大数据时代
“大数据”时代在近年来不断地被提及，随着计算机网络技术在全球范围内覆盖不断扩大、和应用的不断深入，全球化和信息化的程度越来越高，数据，已经渗透进各个行业和领域内，互联网和信息行业高度发展揭示着大数据时代的到来。“大数据”通过对各个领域和行业的渗透，通过对数据全面感知、保存和共享构建了一个数字世界，这种条件下人们对世界的看待方法和行业作出的决策，都更多的通过事实数据的参考进行，大数据时代的到来引起巨大的社会变革。
1.2 时代背景下的网络安全
“大数据”是在计算机网络技术的应用下形成的，计算机网络技术在社会各行业中发挥着重要作用，对社会生活和生产发展都起到关键性作用，因此对计算机网络信息安全的保护十分重要。在大数据时代背景下的计算机网络信息安全保护涉及到不同技术和不同领域，多种的技术结合情况下能够给予计算机网络一定的安全保障。在计算机网络系统的运行中存在的威胁要求建立起专门的计算机网络信息防护体系，通过对计算机网络安全防护体系在不同安全威胁下的不断完善才能够满足安全防护策略需要。
2、大数据时代数据分析概述
2.1 抽样量化
在大数据时代，样本就是总体本身，因此在分析某事物的过程中，不需依靠少量的数据样本，而是得到全部的数据。传统的抽样有样本缺乏稳定和随机抽样困难的情况，且在事先设定好了调查目的往往会使调查内容和范围受到人为限制，调查过程中的侧重点也导致抽样数据无法反映总体情况。另外样本量的有限也使抽样结果缺乏精确性，致使错误率的增加，同时传统抽样时间效率和生产率低。
2.2 数据模糊计算
在大数据的影响下，人们接受数据较为繁杂，数据精确性减弱。有数据规模庞大，因此对数据追求精确性的可能性较小，测量数据和调查数据都会因为一些不可控的因素或认为因素致使数据精确性欠缺。大数据时代获得的数据量多，但不精确的数据也在其中，因此对待大数据应该看到其有利方面。数据的不精确也有利于对事物总体的了解，样本的增加使信息更为真实。大数据的不精确是不经意产生的，因此，在需要精确数据的领域还是需要避免不精确性的发生。
2.3 利用数据关系
关注事物的相关性，而不是只追求因果。传统抽样中会预先假定因果，但在大数据时代，数据的复杂和庞大，会导致因果关系复杂化和分析因果复杂化。因此，大数据不不利于追求因果关系，而利于事物相关关系的追求。大数据对数据的分析思路为分析数据相关性，事物关系之间的形式多样化，关系和目的也是根据数据的变化而变化，没有相对较为固定的因果和亲疏关系。
大数据所提供的价值可以让人们预判自己所想知道的事情，比如华尔街利用网络民众的情绪变化进行抛售股票；基金公司根据对购物网站顾客的评论来分析产品销售情况；银行根据网络求职的岗位情况判断就业；投资机构从大数据中查找企业破产的前兆；美国总统团队根据社交软件分析选民喜好。以此可以看出在大数据时代，可利用的数据信息对利用者而言十分重要。
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3、大数据时代面临的信息安全问题
3.1 信息安全风险
由于大数据的特点之一为存储信息较为广泛，对信息安全性有一定的影响。大数据信息海量存储技术的成熟降低了信息存储的成本，因此大数据信息处理量显著增加，处理中心分析信息也变得更加容易。大数据信息中心可以根据终端网络用户的行为信息进行分析，然后将结果提供给信息利用者，分析搜索的商品后向你推荐所感兴趣的商品。在移动互联网，终端用户信息被随时采集和存储，造成了信息安全风险。
3.2 个人隐私泄露
有一些网络企业会对网络终端用户的隐私进行搜集。为了赢得市场竞争优势，用户信息成为了企业的发展根据。比如一些智能手机软件会在用户不知情的情况下，对用户使用软件的时间、地点和位置进行信息记录，发送到软件服务器，暴露用户的个人隐私泄露信息。
3.3 安全防护难度
大数据时代由于非结构化的数据类型多、价值密度低，信息量庞大，因此对安全防护技术要求较高，目前我国防护技术还未能够处理大量和多类型的数据，因此数据防护难度系数较高。
3.3 杀毒软件的使用
杀毒软件的使用是为了配合防火墙进行危害信息的检测，杀毒软件的应用在现代计算机网络环境下具有相当的广泛性和实用性。杀毒软件针对性的对已知病毒进行有效查杀能够对一些黑客攻击程序进行检测，提高网络使用的安全性。在使用杀毒软件的过程中要注重对其的升级，杀毒软件的升级使其具备最新的杀毒功能，更能有效保证计算机使用中的网络信息安全。
3.4 网络监测和监控
入侵检测技术在近年来应用更加广泛的同时技术也在不断得到发展，入侵检测技术的作用是检测监控网络在使用中是否有被滥用或者有将要被入侵的情况。入侵检测采用的分析技术包括着统计分析法与签名分析法。签名分析法的表现是对已经掌握的系统弱点进行攻击行为上的检测。而统计分析法则是指在计算机系统稳定运行中利用统计学理论对动作模式进行判断，从而对运行动作是否在安全范围内进行判定。网络监测和监控技术在计算机网络中的使用为计算机网络信息安全保护提供一定的检测技术基础。
4、数据时代面临的信息安全问题的应对措施
4.1 安全技术研发
目前大数据需要能够处理大量和多类型的数据分析技术，以主动发现大数据中潜藏的威胁，比如利用信息丰富开发认证系统技术或建设数据真实分析系统，将恶意信息和无用信息排除在外。
4.2 制定个人隐私泄露保护法律法规
由于大数据是新生事物，因此相关的法律法规存在空白。网络上违法的数据信息行为需要有强制和高效的规则对其进行规范，以保护个人信息的合理利用性。
4.3 提高民众信息安全认知
大数据来源于民众，因此提高民众的信息安全意识，可有效防范数据信息面临的信息安全问题，从而起到维护个人隐私泄露、避免负面影响的作用。
5、结语
综上所述，大数据时代数据分析与信息安全防护具有重要意义，当下网络和信息业的空前发展使大数据引起了人们的关注，数据信息已经渗透到社会的各行各业，数据分析使人们受益匪浅。但大数据技术收集信息软件给网络用户的信息安全带来了问题。比如信息安全风险、个人隐私泄露、安全防护有难度等，本研究作者经过多方面思考提出提高安全技术研发程度、制定个人隐私保护法律法规以及提高民众信息安全认知的解决意见，以促进大数据时代信息安全性的增加。
参考文献
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论文作者:支 斌
论文发表刊物:《科学与技术》2019年13期
论文发表时间:2019/12/5
标签：数据论文; 信息论文; 信息安全论文; 时代论文; 网络论文; 计算机网络论文; 技术论文; 《科学与技术》2019年13期论文;