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摘要：在当前的时代背景下，大数据技术不断成熟并且获得越来越多的实践应用。但是在其背后也面临着比较明显的信息安全风险问题，这样就有可能导致一部分重要的信息泄露，带来巨大的损失。因此就必须要有针对性的针对这种信息安全风险进行深入研究，采取科学的方法来进行处理，这样有利于更好的确保信息安全建设的成效。基于此，本文将建立在大数据环境下对信息安全风险分析与处理办法进行相关阐述，旨在保证网络环境的安全性，维持社会和谐稳定的发展。
关键词：大数据环境;信息安全风险;处理
前言
由于计算机信息技术的高速发展，互联网上的各类信息越来越多，涉及到人类生产实践活动的众多方面。在大数据环境下，信息的使用价值不断提升，能够通过相应的工具来从海量的信息中挖掘特定的信息。一旦出现了网络信息安全问题，将会带来十分严重的隐患。因此，为了能够应对大数据环境下的信息安全风险，必须要能够从多个角度出发，制定出更加科学的信息安全风险防范机制，实现可持续发展。下面就此进行详细论述。
一、关于大数据的概述
大数据可以看做是一种数据集合和信息资产的概念，往往通过传统的信息处理工具难以实现预定的效果。大数据往往具有十分大的数据量，无论是在存储还是在处理方面都遇到了一定的难度。并且这些数据中具备低价值密度的特征，但是如果能够通过科学的方法来进行处理，往往就能够有效地挖掘出这些数据中的价值，更好的满足社会需求。从当前关于大数据类型的实践方面可以看出，主要使用的是非结构化数据类型。如果大数据的样本和容量达到一定的规模，那么在进行数据价值挖掘的时候，往往能够达到更高的准确性和可靠性。综合当前社会发展的趋势可以预测出，大数据将会在未来的一段时间内继续发挥作用，有效的促进社会生产实践效率的提升。信息采集往往起到了十分基础的作用，一旦信息采集不科学或者是存在漏洞，那么后期的整个处理过程都将是无意义的。在信息预处理方面，要能够通过特定的方法来对采集到的数据进行过滤，使得一部分不具备使用价值的数据或者是存在干扰的数据被略去，这样就能够更好的提高数据的准确性。要有效的促进不同类型数据之间的相互转化，提高数据使用价值。要将复杂的数据进行具体化实践，依靠处理结构化以及半结构化数据的相关技术来发挥作用，进行深入的挖掘和重构。
二、大数据环境下信息安全风险的特点
（一）风险识别范围扩大
随着大数据时代的来临，在信息安全风险识别范围上也得到了很大程度上的扩大，风险识别的范围实质上与信息的涵盖范围息息相关，例如在传统的个人信息上，往往就是对一些基本信息继续描述，从内容上来看相对较少。在大数据环境下信息量得到急速增加，除了基本的个人信息之外在移动设备、PC端等相关的数字信息也是风险识别中需要重点考虑的方面。因此在信息安全风险防控上需要了解目标对象的构成，由此才能够针对性的制定风险防控策略。
（二）风险挑战加剧
过去信息安全风险主要体现在个人信息的泄露、病毒攻击等等，这些风险因素在防控手段上还是比较丰富的。而建立在大数据环境背景下，大量具有高价值的信息存在，且这些信息的风险性程度是比较高的。在传统信息安全防控手段上主要是通过安装病毒软件、设置密码支付等，大数据环境下受到的风险挑战加剧，传统防控策略难以得到有效适用，需要采取更高程度的应对策略。
（三）风险预测难度大
当信息受到侵犯的情况下，相当于处于一种无人为操控的状态，由于信息侵犯的特征给信息风险预测增加了很大的难度，尤其建立在大数据背景下更是不易进行风险预测。大数据时代信息风险预测难度增大的原因在于信息侵犯的无序性体现的更为明显，在无迹可寻的状态下预防风险困难重重，而一旦信息风险出现时消除风险也会变得更加困难。
三、大数据环境下面临的信息安全问题
（一）系统风险
计算机网络化技术已经成为了现代社会发展不可或缺的重要技术之一。很多领域中所使用的操作风险本身就具有一定的安全风险，特别是一些使用场合中所使用的操作系统十分老旧，并没有对其中存在的漏洞进行处理。在计算机信息技术以及大数据技术飞速发展的背景下，也使得黑客相关技术不断进步。这也导致原有的老旧系统面临的风险更强，即使是通过一些隐蔽的数据接入端口也能够实现盗取数据信息的目的。在日益复杂的网络时代下，网络攻击行为频发，如果不能够有效的提高系统的安全性，这也就会使得大数据技术在另一个层面上成为挖掘用户隐私的技术手段。
（二）病毒风险
互联网环境中经常出现一些网络病毒，通过攻击用户能够获取特定的信息。这样用户的一些隐私信息也能够在短时间内快速扩散，不仅带来了十分严重的安全问题，也会造成更为严重的财产损失问题。从当前网络病毒类型的调研数据中可以发现，随着计算机信息技术的高速普及，也使得现存的计算机网络病毒种类越来越多，甚至导致网络服务器由于攻击而造成瘫痪的情况。尽管针对计算机病毒方面的网络防范技术不断提高，但是由于计算机病毒不断的更新迭代，传播范围更广，带来的损失也更加严重。
（三）黑客入侵
在一些十分重要的数据领域中，很容易面临黑客入侵的情况。黑客入侵可以运用大数据技术具有价值密度低的特性来进行相关的运作，这也就导致传统的信息安全风险工具并不能及时发现隐患，这也为出现黑客入侵行为埋下了铺垫。在网络信息的传递过程中，一部分黑客能够使用专业的技术手段来对节点网卡截取信息，其中就有可能包含用户在一些關键网站上的用户名以及使用密码。并且当前一部分网站并不注重加强信息安全风险建设，所使用的信息安全防范机制已经经过了较长的使用时期，存在一定的安全漏洞。目前来自国外的黑客入侵行为越来越多，主要针对的都是国内的重要网站以及一部分科技企业的内部网站，其主要目的都是为了盗取信息。
（四）管理漏洞 除了技术层面存在安全漏洞之外，还有可能在信息安全风险管理方面存在漏洞。一部分人员并不注重信息安全建设方面的重要性，在这方面投入的资源和精力都比较少。并且在后期系统运行过程中没有注重对信息安全系统的维护，遇到一些技术升级手段时也没有及时关注。那么在经过长时间的使用之后，很有可能因为一些网络攻击行为导致整个系统出现瘫痪的情况。不仅构成了对用户隐私的影响，也有可能在黑客的操纵下导致整个系统被非法运行，严重影响到了整个互联网的安全性，难以确保网络信息的整体质量。
四、大数据背景下做好信息安全风险建设的策略
（一）及时更新系统
由于计算机攻击行为以及相应的网络病毒都是不断变化的，那么传统的信息安全风险机制就有可能体现出一定的不适应性。因此就需要对系统及时更新，要能够有效的弥补系统的漏洞。特别是一旦出现了攻击成功率比较高的病毒之后，就需要采取相应的技术手段来进行系统升级，通过系统中自带的安全模块来有效的应对系统漏洞。目前国内已经针对信息安全方面出现了具有技术竞争力的企业，所推出的一些技术工具能够有效的实现对计算机网络的实时监控，降低了可能出现的信息安全风险的可能性。从用户的视角来看，也需要养成更加科学的电脑使用习惯，自觉抵制一些未经安全验证的网站，不随意下载和转载来源不明的文件。
（二）切断网络病毒传播途径
要有效地切断网络病毒的传播途径，建立起效力更强的病毒查杀系统。在互联网的运行过程中，要形成对各种网络病毒的实时监控，一旦发现异常信息，就应当立即触发报警机制，对相应的危险文件进行处理。在未来一段时间内，由于存在不同的目的，仍然会持续出现一些新型的网络病毒，只有有效的做好每一个网络接入工具的安全风险机制建设，才能够有效地切断网络病毒的传播途径。用户应当要定期升级杀毒软件，确保这些杀毒软件能够更好的防范最新的病毒类型。
（三）加大防火墙建设
做好防火墙建设是极为重要的，有利于更好地确保信息安全。要根据当前网络攻击的类型以及种类来进行防范等级划分，根据不同的信息保密程度来确定相应的防火墙建设的等级。对内网和外网之间必须要实施有效的物理隔离，从网络信息传输方面的角度来看，也需要进行路由器功能的设计和优化，有效地确保整个网络传输更加安全。对各类网站应当进一步加强安全账号和密码的建设，实时动态密码验证。一旦用户的各项操作出现异常，就应当立即触发相应的报警机制，对用户的访问权限进行限制，并且记录下所有的访问操作。有效的使用大数据技术来识别风险，能够从海量的数据库中挖掘出隐藏的网络攻击病毒，这样有利于更好的确保网络信息安全。
五、结语
本文對大数据环境下信息安全风险进行了深入分析，在未来的发展进程中，需要制定出更加科学的网络信息安全风险防范机制，要投入更多的资源，针对可能出现的各类攻击行为以及用户隐私泄露的情况进行风险机制建设。形成动态的防范策略，尽最大的可能性来确保信息安全风险。同时也应当要有效地利用大数据技术工具来实现各类隐藏数据信息的挖掘，甄别出其中可能存在的网络攻击病毒。
参考文献：
[1]郑崧.浅析大数据环境下企业信息安全管理[J].知识经济，2019（36）：73-74.
[2]巩萃萃.大数据环境下计算机技术在信息安全中的应用[J].今日财富（中国知识产权），2019（11）：168.
[3]张春丽.大数据环境下的云计算信息安全问题[J].信息与电脑（理论版），2019（13）：204-205.
[4]李晓曦，王琳颍.云计算与大数据环境下的信息安全技术[J].计算机产品与流通，2019（06）：98.
关键词：大数据环境;信息安全风险;处理
前言
由于计算机信息技术的高速发展，互联网上的各类信息越来越多，涉及到人类生产实践活动的众多方面。在大数据环境下，信息的使用价值不断提升，能够通过相应的工具来从海量的信息中挖掘特定的信息。一旦出现了网络信息安全问题，将会带来十分严重的隐患。因此，为了能够应对大数据环境下的信息安全风险，必须要能够从多个角度出发，制定出更加科学的信息安全风险防范机制，实现可持续发展。下面就此进行详细论述。
一、关于大数据的概述
大数据可以看做是一种数据集合和信息资产的概念，往往通过传统的信息处理工具难以实现预定的效果。大数据往往具有十分大的数据量，无论是在存储还是在处理方面都遇到了一定的难度。并且这些数据中具备低价值密度的特征，但是如果能够通过科学的方法来进行处理，往往就能够有效地挖掘出这些数据中的价值，更好的满足社会需求。从当前关于大数据类型的实践方面可以看出，主要使用的是非结构化数据类型。如果大数据的样本和容量达到一定的规模，那么在进行数据价值挖掘的时候，往往能够达到更高的准确性和可靠性。综合当前社会发展的趋势可以预测出，大数据将会在未来的一段时间内继续发挥作用，有效的促进社会生产实践效率的提升。信息采集往往起到了十分基础的作用，一旦信息采集不科学或者是存在漏洞，那么后期的整个处理过程都将是无意义的。在信息预处理方面，要能够通过特定的方法来对采集到的数据进行过滤，使得一部分不具备使用价值的数据或者是存在干扰的数据被略去，这样就能够更好的提高数据的准确性。要有效的促进不同类型数据之间的相互转化，提高数据使用价值。要将复杂的数据进行具体化实践，依靠处理结构化以及半结构化数据的相关技术来发挥作用，进行深入的挖掘和重构。
二、大数据环境下信息安全风险的特点
（一）风险识别范围扩大
随着大数据时代的来临，在信息安全风险识别范围上也得到了很大程度上的扩大，风险识别的范围实质上与信息的涵盖范围息息相关，例如在传统的个人信息上，往往就是对一些基本信息继续描述，从内容上来看相对较少。在大数据环境下信息量得到急速增加，除了基本的个人信息之外在移动设备、PC端等相关的数字信息也是风险识别中需要重点考虑的方面。因此在信息安全风险防控上需要了解目标对象的构成，由此才能够针对性的制定风险防控策略。
（二）风险挑战加剧
过去信息安全风险主要体现在个人信息的泄露、病毒攻击等等，这些风险因素在防控手段上还是比较丰富的。而建立在大数据环境背景下，大量具有高价值的信息存在，且这些信息的风险性程度是比较高的。在传统信息安全防控手段上主要是通过安装病毒软件、设置密码支付等，大数据环境下受到的风险挑战加剧，传统防控策略难以得到有效适用，需要采取更高程度的应对策略。
（三）风险预测难度大
当信息受到侵犯的情况下，相当于处于一种无人为操控的状态，由于信息侵犯的特征给信息风险预测增加了很大的难度，尤其建立在大数据背景下更是不易进行风险预测。大数据时代信息风险预测难度增大的原因在于信息侵犯的无序性体现的更为明显，在无迹可寻的状态下预防风险困难重重，而一旦信息风险出现时消除风险也会变得更加困难。
三、大数据环境下面临的信息安全问题
（一）系统风险
计算机网络化技术已经成为了现代社会发展不可或缺的重要技术之一。很多领域中所使用的操作风险本身就具有一定的安全风险，特别是一些使用场合中所使用的操作系统十分老旧，并没有对其中存在的漏洞进行处理。在计算机信息技术以及大数据技术飞速发展的背景下，也使得黑客相关技术不断进步。这也导致原有的老旧系统面临的风险更强，即使是通过一些隐蔽的数据接入端口也能够实现盗取数据信息的目的。在日益复杂的网络时代下，网络攻击行为频发，如果不能够有效的提高系统的安全性，这也就会使得大数据技术在另一个层面上成为挖掘用户隐私的技术手段。
（二）病毒风险
互联网环境中经常出现一些网络病毒，通过攻击用户能够获取特定的信息。这样用户的一些隐私信息也能够在短时间内快速扩散，不仅带来了十分严重的安全问题，也会造成更为严重的财产损失问题。从当前网络病毒类型的调研数据中可以发现，随着计算机信息技术的高速普及，也使得现存的计算机网络病毒种类越来越多，甚至导致网络服务器由于攻击而造成瘫痪的情况。尽管针对计算机病毒方面的网络防范技术不断提高，但是由于计算机病毒不断的更新迭代，传播范围更广，带来的损失也更加严重。
（三）黑客入侵
在一些十分重要的数据领域中，很容易面临黑客入侵的情况。黑客入侵可以运用大数据技术具有价值密度低的特性来进行相关的运作，这也就导致传统的信息安全风险工具并不能及时发现隐患，这也为出现黑客入侵行为埋下了铺垫。在网络信息的传递过程中，一部分黑客能够使用专业的技术手段来对节点网卡截取信息，其中就有可能包含用户在一些關键网站上的用户名以及使用密码。并且当前一部分网站并不注重加强信息安全风险建设，所使用的信息安全防范机制已经经过了较长的使用时期，存在一定的安全漏洞。目前来自国外的黑客入侵行为越来越多，主要针对的都是国内的重要网站以及一部分科技企业的内部网站，其主要目的都是为了盗取信息。
（四）管理漏洞 除了技术层面存在安全漏洞之外，还有可能在信息安全风险管理方面存在漏洞。一部分人员并不注重信息安全建设方面的重要性，在这方面投入的资源和精力都比较少。并且在后期系统运行过程中没有注重对信息安全系统的维护，遇到一些技术升级手段时也没有及时关注。那么在经过长时间的使用之后，很有可能因为一些网络攻击行为导致整个系统出现瘫痪的情况。不仅构成了对用户隐私的影响，也有可能在黑客的操纵下导致整个系统被非法运行，严重影响到了整个互联网的安全性，难以确保网络信息的整体质量。
四、大数据背景下做好信息安全风险建设的策略
（一）及时更新系统
由于计算机攻击行为以及相应的网络病毒都是不断变化的，那么传统的信息安全风险机制就有可能体现出一定的不适应性。因此就需要对系统及时更新，要能够有效的弥补系统的漏洞。特别是一旦出现了攻击成功率比较高的病毒之后，就需要采取相应的技术手段来进行系统升级，通过系统中自带的安全模块来有效的应对系统漏洞。目前国内已经针对信息安全方面出现了具有技术竞争力的企业，所推出的一些技术工具能够有效的实现对计算机网络的实时监控，降低了可能出现的信息安全风险的可能性。从用户的视角来看，也需要养成更加科学的电脑使用习惯，自觉抵制一些未经安全验证的网站，不随意下载和转载来源不明的文件。
（二）切断网络病毒传播途径
要有效地切断网络病毒的传播途径，建立起效力更强的病毒查杀系统。在互联网的运行过程中，要形成对各种网络病毒的实时监控，一旦发现异常信息，就应当立即触发报警机制，对相应的危险文件进行处理。在未来一段时间内，由于存在不同的目的，仍然会持续出现一些新型的网络病毒，只有有效的做好每一个网络接入工具的安全风险机制建设，才能够有效地切断网络病毒的传播途径。用户应当要定期升级杀毒软件，确保这些杀毒软件能够更好的防范最新的病毒类型。
（三）加大防火墙建设
做好防火墙建设是极为重要的，有利于更好地确保信息安全。要根据当前网络攻击的类型以及种类来进行防范等级划分，根据不同的信息保密程度来确定相应的防火墙建设的等级。对内网和外网之间必须要实施有效的物理隔离，从网络信息传输方面的角度来看，也需要进行路由器功能的设计和优化，有效地确保整个网络传输更加安全。对各类网站应当进一步加强安全账号和密码的建设，实时动态密码验证。一旦用户的各项操作出现异常，就应当立即触发相应的报警机制，对用户的访问权限进行限制，并且记录下所有的访问操作。有效的使用大数据技术来识别风险，能够从海量的数据库中挖掘出隐藏的网络攻击病毒，这样有利于更好的确保网络信息安全。
五、结语
本文對大数据环境下信息安全风险进行了深入分析，在未来的发展进程中，需要制定出更加科学的网络信息安全风险防范机制，要投入更多的资源，针对可能出现的各类攻击行为以及用户隐私泄露的情况进行风险机制建设。形成动态的防范策略，尽最大的可能性来确保信息安全风险。同时也应当要有效地利用大数据技术工具来实现各类隐藏数据信息的挖掘，甄别出其中可能存在的网络攻击病毒。
参考文献：
[1]郑崧.浅析大数据环境下企业信息安全管理[J].知识经济，2019（36）：73-74.
[2]巩萃萃.大数据环境下计算机技术在信息安全中的应用[J].今日财富（中国知识产权），2019（11）：168.
[3]张春丽.大数据环境下的云计算信息安全问题[J].信息与电脑（理论版），2019（13）：204-205.
[4]李晓曦，王琳颍.云计算与大数据环境下的信息安全技术[J].计算机产品与流通，2019（06）：98.