摘要：大数据时代的到来，让数据成为人们关注的焦点，各个行业的研究人员纷纷挖掘数据的潜力，发现其价值。但现在，大数据的信息收集、整理存在很大的安全风险，安全问题突出，即信息安全已经成为限制大数据发展的主要因素。对此，文章给出了相应的应对策略，有效解决了大数据信息的安全问题。
关键词：大数据；信息安全；风险框架
大数据环境下，数据成为一种资源，能够创造巨额的价值，对经济发展、社会进步等起到至关重要的作用。尽管如此，大数据的发展也会面临诸多挑战，其中最引起人们注意的就是信息安全问题。
1 大数据时代下的安全风险
1.1系统内部的漏洞
1.1.1基础设施
从基础设施的角度分析是，由于基础设施老旧、损坏等原因，出现的数据安全风险，它分为两方面，分别是自然灾害与网络硬件。（1）自然灾害属于不可抗力因素，像是地震、台风、火灾等，而数据收集是通过线路把信息传送到服务器，自然灾害发生后，破坏服务器，造成大量数据丢失。同时，除自然灾害外，也存在不可控的因素，比如停电等，数据传输被迫中断。（2）数据量快速增长，但因为硬件设施落后，达不到数据处理、存储的要求，并且，硬件老化也会减缓数据的传输。所以，如果数据传输的功能性降低或老化，都会让系统崩溃，丢失传输的数据，影响数据传输的安全。
1.1.2数据隐私
数据隐私是指处理、分析数据时，可能出现信息泄露的问题。可从两点论述：（1）数据组合是把不同的数据组合在一起，但这种组合方式是从多个组合池内搜集，在原有风险的基础上进一步增加了风险，使用户身份的特征更加明显。（2）对数据的分析，是挖掘数据深层次的信息与价值，同时，可能会给用户的信息安全构成威胁，发现用户隐私。
1.1.3数据管理
（1）操作失误。无论经验多么丰富的数据管理人员，都有可能出现操作不当的情况。在操作的过程中，有可能出现误改影响系统正常运行的参数，或是误删系统重要文件，又或者是没有按规定要求操作，导致系统宕机等。（2）非恶意泄露。主要是由于组织内部没有制定严格的数据操作规章制度，使得员工对大数据的操作不具有规范性，增大了信息泄露的风险。（3）恶意泄露。即使组织想要保护用户的隐私和利益，但是有时数据还是会落入不法分子之手并被滥用。
1.1.4技术问题
（1）安全防护。数据的爆炸式增长对现有的安全防护技术提出了更高的要求，这导致了安全防护技术的更新已经跟不上数据非线性增长的步伐，从而暴露出了大数据安全防护的漏洞，给网络黑客和不法分子以可乘时机。（2）实时监测。除了安全防护技术相对滞后之外，现有的实时监测技术也无法对数据进行全方位的、完全实时的监测，这导致数据的信息安全风险大大增加。
1.2系统外部的漏洞
1.2.1法律法规
现有的法律法规已经难以支撑信息安全保护的开展［15］。现有的数据保护法律通常是在OEDC发布的数据保护指南上建立起来的，具体内容如下:（1）为一个目的收集的数据不能为实现另一个目的而使用；（2）用户有权被告知其个人信息正在被使用；（3）用户信息只能在特定情况下被使用，如用户已经同意或法律允许；（4）私人数据必须是准确的；（5）数据不能被无限期地保存下去。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆
1.2.2行业自律
多企业会以自身经营情况为参考，制定信息安全政策，有的为了得到更多的利益，会篡改政策信息，没有约束自己的行为，缺少良好的行业自律。有企业会自觉地完全遵守数据保护的相关法律。并且，由于目前还没有形成成熟的、被普遍接受的法律规制，许多公司都根据自己企业的境况制定自己的信息安全政策。甚至为了提升利益，这些企业不断对已有信息安全政策进行修改。可以说，目前掌握大数据的行业内还没有形成良好的自律性，出卖用户的私人信息为自己牟利的案例屡见不鲜。
1.2.3个人信息安全
现在的技术可以实时跟踪一个人，其会利用网络跟踪、频率识别等方式，确定个人所在的坐标，进行视频监控，同时得到其财务数据，让个人隐私全部暴露出来，同时，有的企业会把已知的电话信息卖给其他人，但无法采取任何打击措施。这些都导致了用户的信息安全受到影响，个人隐私得不到保证。
2 大数据信息安全风险的策略研究
2.1及时更新设备，加大维护力度
优化基础设施包括以下两方面：（1）及时检查设备的运行情况，发现设备运行存在的问题，及时解决，如果设备老化，需及时更换，同时，也要检查网络线路是否完整，并及时更新计算机使用的软件，以及降低设备运行故障导致数据丢失的概率。（2）制定应急预案，人们可根据已经出现的运行故障，制定应对方案，一旦出现突发事故可以马上应对，使基础设施高效运转，确保数据的安全。
2.2使用技术规避风险
这是确保数据安全的方式之一，要提高安全防护的水平，真正做到实时监测。安全防护给数据提供安全保护，有一层无形的保护网，以免数据受到攻击，比如防火墙。而实时监测是对数据进行检测，及时发现系统的漏洞，马上修补，不会给病毒、木马、黑客的入侵提供机会，但现在应用的技术存在一定的不足，需要不断改进，确保数据安全。同时，也可以加入保护用户信息的技术，比如匿名保护技术，不会泄露用户隐私。
2.3保证数据的真实
大数据的价值是其可以分析出有价值的信息，预测未来的发展方向，为决策提供理论支持，但这些必须以真实、有效作为前提。如果数据的真实性有待考证，则可信度必然会降低。所以，各企业、组织收集数据时，需考察数据的真实性，确定数据的来源渠道，从众多信息系统中找出虚假不实的信息并排除。同时，数据的选择具有主观性，即会受到人为因素的影响，因此，要尽量减少人为因素对数据收集工作的影响，找到最新的数据版本，保证数据传输中真实性不会受损。
2.4强化人们的信息安全意识
现在生活中，社交网络中信息的大量传播，渐渐淡化了人们的安全意识，安全意识匮乏，同时，要明确的一点是，用户隐私的泄露，除了有黑客攻击、商家倒卖等，也和个人不保护有关。所以，对数据信息安全的保护，必须强化个人的安全意识，即加大宣传力度，让其认识到信息安全的重要性，不会主动向他人透漏信息。对于需要实名注册的活动，严格甄别，再三考虑后确定是否参与。若发现自己私人信息被窃取，马上向有关部门举报，或提出诉讼，维护自己的权益。
结束语
综上所述，大数据是一把双刃剑，不仅具有极大的价值，也使数据信息安全面临前所未有的风险。降低或者消灭这种风险是应积极思考和探讨的。大数据信息安全风险的防范需要从组织内、外部环境各个方面积极努力、共同应对。
参考文献
[1]许青林.大数据信息安全风险框架及应对策略研究[J].金卡工程,2016(7):50-51.
[2]郑自立.大数据时代的文化安全风险与应对策略[J].山西高等学校社会科学学报,2015(7):3-7.
[3]黄国彬,郑琳.大数据信息安全风险框架及应对策略研究[J].图书馆学研究,2015(13):24-29.
论文作者:袁晓春
论文发表刊物:《电力设备》2017年第24期
论文发表时间:2017/12/31
标签：数据论文; 信息安全论文; 风险论文; 信息论文; 用户论文; 安全防护论文; 技术论文; 《电力设备》2017年第24期论文;