作者简介：付豪，男，湖北武汉，硕士，讲师，研究方向：大数据技术

摘要：随着社会信息化的推进，大数据时代已经到来，计算机网络在各个领域都极为重要。然而，随之而来的是一系列严峻的信息安全挑战，特别是在分布式计算环境下，安全问题变得更加复杂。本文旨在深入探讨大数据时代下计算机网络信息安全的核心问题，并提出相应的防护策略，以应对日益复杂的网络威胁。

关键词：大数据时代；计算机网络；信息安全；防护；策略

引言：在信息时代的浪潮中，大数据的迅猛发展如一股势不可挡的洪流，深刻地改变着我们的生活、工作和社会结构。大数据时代计算机网络信息安全直接关系到个体的隐私权、企业的生存与发展、国家的政治安全和全球信息共享的和平稳定。只有建立全球性的合作机制、加强技术创新和意识普及，才能在数字化浪潮中确保网络安全，实现信息社会的可持续繁荣。

一、大数据时代计算机网络信息安全问题

1.分布式计算环境下的安全问题

随着大数据的迅猛增长，分布式计算环境成为处理海量数据的主要方式，在分布式计算环境中，数据需要在不同节点之间传输，而这个传输过程容易受到窃听和篡改的威胁，确保数据传输的机密性和完整性是值得注意的问题。由于计算节点的分布式特性，节点之间的信任关系变得复杂，如何建立有效的信任机制，以确保数据处理的可信度和系统的整体安全性，也是一个需要深入研究的问题。

2.数据规模与隐私保护

随着大数据规模的急剧增长，涉及的个人隐私数据也随之增多，在信息的采集、存储和传输过程中，必须采取有效的手段来保护用户的隐私，这包括对敏感信息进行匿名化处理、采用数据脱敏技术等隐私保护机制。并且各国对于个人隐私保护的法规不断加强，大数据处理中需要遵守相关法规，确保数据的合法、合规处理，以免引发法律问题。

3.威胁演变与网络攻击

网络威胁不断演变，攻击手段日益复杂，从传统的病毒、蠕虫到高级的网络钓鱼、勒索软件等，了解并应对各类威胁是保障计算机网络安全的基本前提。信息系统需要具备实时监测和响应的能力，以及时发现并防范潜在的网络攻击，这包括利用人工智能和机器学习技术进行异常行为检测，以及建立紧密的合作关系，共享威胁情报，提高对新型威胁的识别和应对能力。

二、大数据时代计算机网络信息安全防护策略

1.网络安全基础设施

网络安全基础设施是维护信息系统安全性的根本保障，它的建设需要综合考虑多方面的因素，以确保系统能够抵御各种网络威胁。防火墙可以通过检查网络数据包的源、目的地、端口等信息，对数据包进行过滤，同时，实施状态检测，追踪网络连接的状态，以防止不正常的连接，针对应用层的攻击，防火墙能够识别并过滤特定应用协议，减轻应用层攻击的威胁。而入侵检测系统通过对网络流量和系统日志的实时监测，采用行为分析技术来识别异常行为，这包括对用户行为、系统操作等进行模式分析，及时发现潜在威胁。通过事先定义的攻击特征来检测网络流量中的已知威胁，从而及时防范已知攻击手段，同时在网络内部划分安全区域，采取网络隔离措施，以限制横向传播的攻击。例如，将内部网络划分为不同的子网，并设置访问控制策略。 强化用户身份认证机制，确保只有授权用户能够访问系统资源，通过访问控制列表等手段，对用户和设备的访问进行细粒度控制。也可以对网络中的数据流进行实时分析，以检测异常流量模式，例如大规模数据传输、频繁连接尝试等，这有助于识别潜在的网络攻击或恶意活动。通过监测网络带宽的使用情况，及时发现异常的网络流量，预防由于大规模数据传输导致的网络拥堵问题。健全的网络安全基础设施需要综合运用硬件、软件和策略，形成多层次、全方位的安全保障体系。通过实时监测、及时响应和持续改进，确保网络系统能够在大数据时代中保持高效、安全的运行。

2.数据加密与身份认证

从数据加密层面上，可以使用SSL/TLS等协议对数据在传输过程中进行加密，确保在数据传输过程中，第三方无法窃听或篡改敏感信息。也可以对端到端通信进行加密，保障通信的两端只有合法用户能够解密和读取通信内容，有效防止中间人攻击。还能在数据存储阶段采用全盘加密或文件级加密，确保即便数据被非法获取，也无法被直接解读。在身份认证机制的层面上，引入双因素认证或多因素认证机制，结合密码、短信验证码、硬件令牌等，提高身份验证的安全性，这样即便密码泄露，攻击者仍需额外的认证因素。利用指纹识别、虹膜扫描、面部识别等生物特征进行身份认证也能提高识别准确性和抗攻击性。也可以监测用户的正常行为模式，例如登录地点、登录时间等，通过分析这些行为特征来进行身份认证。值得注意的是需要结合身份认证，对用户在系统中的访问权限进行细粒度控制，确保用户只能访问其合法权限范围内的数据，降低横向扩散攻击的风险，同时使用动态密钥，定期更新密钥以增加破解难度，动态密钥管理系统能够更好地应对密钥泄露或被破解的风险。还要建立响应机制，对于异常活动，系统应能够实时响应，例如中断会话、暂时封锁账户，以降低潜在风险。最后要提供用户安全意识培养，教育用户使用强密码、保护认证信息，以及注意社会工程学攻击，减少用户因为不慎操作引发的安全问题。

3.行为分析与机器学习

可以利用机器学习算法分析用户的正常行为模式，建立基线行为，当用户行为异常时触发警报，及时发现潜在的安全威胁。基于大数据分析，可以实时监测网络流量、系统日志等数据，通过识别异常模式来发现潜在的网络攻击或异常活动，结合外部的威胁情报，利用大数据分析技术快速识别新型威胁，及时更新防护策略。同时可以利用云安全服务提供商的工具和服务，实现对云环境的全面安全管理，包括访问控制、数据加密、威胁检测等。在虚拟化环境中采取安全措施，确保虚拟机之间的隔离，并对虚拟网络进行适当的安全配，，对系统和应用生成的日志进行实时监控和审计也是一种好方法，追踪用户和系统的活动，以及潜在的安全事件。定期对审计结果进行分析，发现并应对潜在威胁，需要定期进行合规性审计，确保信息系统符合相关法规和标准，及时发现和纠正潜在的合规性问题。并且可以建立与其他组织、安全厂商和社区的合作关系，共同应对网络威胁。通过信息共享，及时获得最新的威胁情报，提高整个网络安全防护体系的抵御能力。在发生安全事件时，建立协同的事件响应机制，实现快速、有序的应对措施，减小安全事件对系统造成的损害，对连接到网络的物联网设备需要进行全面管理，包括设备的身份认证、固件的安全更新、访问控制等，以防止物联网设备成为网络攻击的入口，还要进行加密处理，确保数据在传输和存储中的安全性，防范针对物联网设备的攻击。

结束语：在这个数字化浪潮的时代，信息安全已成为保障个人、企业和国家利益的重中之重。通过深入研究大数据时代网络安全问题，我们将更好地理解安全挑战的本质，为构建一个安全可靠的网络环境贡献力量，在信息安全的前沿，我们迎接挑战，共同开创数字未来的安全新篇章。

参考文献：

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