摘要：现如今，随着网络信息技术不断发展的背景下，计算机信息处理技术被广泛运用在各个行业之中，使我国实现了数字化、网络化的发展。通过计算机信息技术的运用，会产生大量的数据资源，这种技术虽然可以满足人们的工作及生活需求，但是海量数据的出现增加了计算机系统的信息储存，影响计算机的运行效率。因此，计算机信息技术处理中，应该通过大数据资源的利用，可以满足信息技术使用的容量高、增长速度快以及信息多样化的使用需求，提高信息处理的整体效率，改变计算机信息处理系统运营中存在的问题，为计算机信息技术效率的提升提供支持。
关键词：大数据时代背景下；计算机信息；处理方式
引言
互联网技术以及信息化技术的飞速发展对社会的变革产生了十分重要的作用，同时也加快了大数据时代的来临。大数据时代的到来不仅为我们带来了许多的机遇，同时还带来了许多的挑战。除此之外，随着大数据的来临，人们对计算机信息的处理技术也提出了更高的要求，因此，我们需要对大数据时代背景下计算机信息处理过程当中所应用到的技术进行更加深入的分析，一次爱保证计算机信息处理技术能够在大数据的背景下不断进行发展。
1大数据概述
大数据（BigDate）概念的兴起主要在这几年，但在国家层面上大数据并未有统一规定，其中，麦肯锡研究将大数据定义为能够获取、存储、分析以及整理的数据集合能力，阿里创始人马云认为大数据时代的到来将革新人门的生活模式，改变企业的发展模式。现今，企业能够利用大数据技术对海量信息进行挖掘进而找出用户需求，这样不仅能够为客户提供精准的服务还能够让企业利用收集的信息进行产业模式的革新。大数据的特征如下：（1）数据多。相比以前，现在的信息数据总量成倍增加，而且数据从原来的TB转为现今的ZB存储内存。（2）数据存储多样化。以前企业或政府在进行信息处理时主要是利用图表等形式来体现信息数据的变化，而现今在进行数据存储时可以利用文字、图片、音频、视屏以及动画等形式。（3）获取信息速度快。随着计算机网络技术的大范围使用使得人们获取信息的手段、形式多样化，且获取信息越来越方便快捷。（4）复杂性。海量数据的产生虽说给人们获取目标信息提供了方便，但大量的信息中无疑存在许多无用信息，这就增加了信息的复杂性，随着计算机信息处理技术的不断进步，大数据和云计算以及物联网技术的融合对大数据的发展都有积极作用。
2大数据时代背景下的计算机信息处理方式
2.1分布式存储技术的运用
伴随大数据网络时代的发展，计算机信息技术处理中通过分布式存储方法的运用，可以实现大数据信息资源的储存，改变了以往信息存储的限制性问题，通过网络专线以及高速网络资源的利用，形成多个数据库，实现总分形式的数据逻辑管理。在分布式存储技术使用中，系统结构在同一个数据中得到运用，而且，通过不同的分布以及不同的存储，可以实现不同数据系统之间逻辑关系的确定，实现数据分离及统一的最终目的。而且在分布式存储技术使用中，也解决了海量数据对信息的存储问题，计算机信息技术通过多种服务器的共同使用，提高数据存储的整体效率，解决网络信息技术使用中存在的资源不足问题。
2.2信息安全技术的运用
信息安全技术作为大数据背景下较为重要的内容，可以实现大数据信息资源的保密处理。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在信息安全技术处理中，其技术通常包括数据加密技术、身份认证技术、隧道技术等，通过这些信息技术的运用，可以充分保证网络信息资源使用的安全性，但是也不能完全实现对数据信息的安全保障，因此，在大数据背景下，为了实现信息安全技术使用的安全性，应该将网络信息技术的使用以及网络安全信息系统的构建作为重点，强调网络信息运维部门以及相关部门的监控力度，通过IT网络框架理念的确定以及数据资源的信息处理，提高计算机技术使用的安全性，进而维持网络信息方案使用的安全性。通过对计算机信息技术的安全运用，通过数据加密技术的处理，可以实现网络信息技术使用的有效性，结合不同加密算法对数据资源进行分析，充分保证网络信息技术使用的安全性。在数据加密算法使用中，通过不同加密算法的运用，在通过数据项目的调节通过MD5算法对数据进行加密储存，这种素案发通过村塾数据验证的处理，可以实现信息技术安全使用的基本需求。MD5算法作为一种不可逆的计算方式，按照原始数据添加、数据分解以及数据出书计算的形式，通过任意数字以及任意符号的使用，对计算机技术的数据资源进行统计，提高网络信息资源使用的安全性、有效性，在该种算法中，当完成身份认证之后系统用户会输入登录凭证，系统会对MD5加密处理，之后自动生成固定的128字节进行数据传输，通过与数据库的存储对比，完成用户身份的验证。在数据传输中，加密技术应该在接受终端上进行原始数据的确认，提供数据加密处理不同算法的使用等，提高密钥处理的有效性，而且，通过密钥管理技术的使用，可以有效提升数据加密信息处理的安全度，为大数据背景下计算机安全处理的保密性提供参考。
2.3关联规则学习和机器学习
我们提到的关联规则学习技术主要是指数据处理的过程，更准确地找到各种数据之间可能的关联。而机器学习所指的是一种通过计算机来对人类的行为进行模拟的方式，重新对已有的知识体系进行组织，在这个过程当中，机器学习是人工智能的重要核心。在进行计算机信息处理的过程当中，我们在这里所提到的关联规则学习以及机器学习也都是用在数据的挖掘当中的，对计算机数据的挖掘起到一定的促进作用。
2.4进行盗版信息和盗版软件的技术处理
运行模式是避免出现盗版信息和盗版软件的主要原因。建立具有针对性的监察系统，对于大数据盗版信息和盗版软件的运行进行实时排查，确保计算机信息处理技术的应用，能够进行盗版信息的有效排查，进而实现正版信息权益的有效保障，实现我国大数据运行信息系统的稳定健康发展。在实际的操作过程中，国家要加强对网络信息的干预，制定相关制度，并严格要求运营商，打击其盗版信息的贩卖行为。积极鼓励运营商进行运营模式的革新，加强防火墙技术，阻拦外网信息的非法入侵，并禁止未经授权用户的访问，从而保证企业信息的安全性，坚决打击盗版信息的出现。
结语
总而言之，在大数据发展背景下，通过网络信息技术的运用可以结合大数据的特点，进行网络信息资源的安全、有效处理，提高网络信息处理的整体效率，推动网络信息技术的创新发展。对于计算机技术处理人员，应该认识到信息资源处理中所面临的挑战，结合这些问题构建针对性的处理方法，通过大数据资源的安全、有效运用，保证网络信息资源传输的安全性、实时性。而且，在大数据背景下的计算机信息处理技术使用中，也应该通过分布式存储技术、数据挖掘技术以及信息安全技术的运用等，进行网络信息资源的查询，提高网络信息资源处理的有效性，推动计算机技术的安全发展。
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论文作者:王彦彦,王豪杰
论文发表刊物:《基层建设》2019年第13期
论文发表时间:2019/7/23
标签：数据论文; 技术论文; 计算机信息论文; 信息论文; 信息技术论文; 网络论文; 背景下论文; 《基层建设》2019年第13期论文;