大数据面临的信息安全问题分析

在大数据的背景下信息安全面临着很多的挑战,特别是现阶段已有的信息安全手段已经不能满足大数据时代的信息安全的实际要求,因此研究大数据时代所面临的信息安全问题具有重要意义。本文首先对当前大数据时代背景下的内容进行了分析,在此基础上阐述了大数据所面临的信息安全问题,在最后提出了大数据信息安全问题的完善策略。     

大数据时代信息安全问题与控制机制研究

大数据的出现使传统的网络信息安全出现了新的威胁和挑战,近年来出现的多起网络信息安全事件得到了大众的关注,在保障网络信息安全的前提下享受大数据为人类带来的便利是一个必须解决的问题.分析了大数据信息安全出现的成因,从人员、环境和技术方面提出了大数据时代下网络信息安全控制机制.     

大数据时代下的信息安全问题研究

大数据指的是海量数量,具备多方面的特点,比如信息量巨大、信息主体呈现多元化以及更新速度非常快等。在大数据时代下,信息安全面临极大的挑战。本课题笔者在分析大数据时代下的信息安全问题的基础上,进一步对强化大数据时代下信息安全的有效策略进行探究,希望以此为大数据信息安全提供有效保障依据。     

浅议大数据时代下的信息安全

大数据是继云计算、物联网之后信息产业当前科技创新、产业政策及国家安全领域的又一次知识新增长点。在大数据的背景下信息安全面临着很多的挑战,特别是现阶段已有的信息安全手段已经不能满足大数据时代的信息安全的实际要求,因此研究大数据时代所面临的信息安全问题具有重要意义。本文阐述了大数据所面临的信息安全问题,在最后提出了大数据信息安全问题的完善策略。     

基于大数据的计算机网络信息安全问题及应对策略研究

近年来,大数据相关技术发展速度极为迅猛,并以更加深入、更广的角度逐渐渗透于社会各个领域,为各行各业的发展提供客观的数据基础,极大地促进了相关领域的发展。与此同时,在大数据时代背景下,计算机网络信息安全也逐渐成为困扰学术领域、计算机用户的重要问题。基于此,笔者对大数据基本含义、大数据时代背景下网络信息安全进行简单分析,总结大数据视域下计算机网络信息安全存在的问题,提出基于基于大数据的计算机网络信息安全问题及应对策略。     

大数据时代高校信息安全策略的设计与实现

应用大数据思维和技术,能够推进高校信息安全策略的有效实施。本文首先进行了高校信息安全风险分析,其次提出大数据思维和技术下高校信息安全策略设计,从风险治理视角切入,对大数据时代的高校信息安全进行研究,最后阐述了"大数据"时代高校信息安全策略的实现,从而提高高校信息化管理服务的水平。     

基于计算机大数据的信息安全处理技术分析

在信息化技术手段不断创新发展的大背景下,大数据的应用日益普遍,信息安全问题日渐突显。企业和个人在享受大数据带来的便利的同时,面临着信息泄露、数据篡改和网络攻击等风险。基于此,从影响信息安全的因素着手,分析传统形式的信息安全处理技术,简要论述基于大数据的信息安全处理技术,包括分布式数据存储、数据高效索引、大数据收集、数据挖掘以及数据加密等技术应用,以提升数据信息的安全性和可用性,为信息安全技术应用提供经验借鉴和帮助。     

大数据时代互联网信息安全探究

当前大数据发展形势下,大数据时代互联网信息安全课题的提出是对日趋严峻的信息安全问题的积极对应.本文立足当前大数据机遇与挑战,对未来的发展趋势进行了讨论,并给出了信息安全的防护的对应策略.     

大数据环境下的云计算信息安全问题

大数据时代,大数据技术不断更新和发展,并在各个领域得到广泛应用,由此引发的信息安全问题日益受到人们的关注,云计算信息安全问题成为当前关注的焦点。云计算信息安全问题的攻击渠道具有多样化。基于此,以云计算安全困境为基础,分析大数据环境下基于云计算的高校财务共享信息安全问题,以期能够确保信息安全,满足社会发展需求。     

基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计与研究

针对传统的大数据信息监控云平台模式单一、虚拟化程度不高,容易导致信息泄露的问题,为了提高对大数据的信息安全溯源能力,提出基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计方法。在信息资源云体系下构建大数据信息安全融合模型,通过信息挖掘与匹配方法把云平台中的数据资源、物理资源进行关联性整合,方便数据安全溯源,在Hadoop平台下构建多源信息资源云,建立用户接口注册机制,采用虚拟化技术进行信息保护,实现在云平台下进行信息安全溯源。实验结果表明,采用该方法进行大数据信息安全溯源,大数据信息分类存储性能较好,对异常数据挖掘精度较高。具有较好的信息安全保护能力,确保了信息安全。     

大数据时代的美国信息网络安全新战略分析

文章从大数据的角度,首先解读了美国政府最近发布的“大数据研究与开发计划”,重点分析了美国XDATA项目的定位、目的和预期成果。随后,文章从各个层面深入分析了大数据时代美国信息安全战略的特点。最后,得出结论：大数据已成为美国国家创新战略、国家安全战略、国家ICT产业发展战略以及国家信息网络安全战略的交叉领域,美国实际上已经确立了基于大数据的信息网络安全战略,目的在于解决当前的大数据核心技术挑战,全面强化未来的信息网络安全战略优势。     

大数据时代的金融信息安全

继云计算、物联网被发明和应用之后,大数据成为了当前信息产业的又一大技术创新。大数据技术创新在给人们带来机会和挑战的同时也对现有的信息安全手段提出了更高的要求。特别是大数据技术在金融行业的应用,现在的金融信息化已全面进入信息安全管理阶段,对计算机信息系统有着高度的依赖性,金融信息安全问题日益突显。本文主要论述了大数据时代对信息安全存在的威胁,并提出了如何采取对策确保大数据环境下的金融信息安全。     

大数据网络安全防御中人工智能技术的应用分析

如今,人工智能技术在各行各业中都得到了广泛的应用。而在大数据网络中,信息安全问题也一直是人们关注的重点。在大数据网络安全防御中采用人工智能技术,可以自动配置网络安全防御策略,提高网络安全的稳定性与可靠性。文章通过对人工智能技术在大数据网络安全防御中架构设计进行分析,探讨了人工智能技术在大数据网络安全防御中的应用部署﹑架构等。     

大数据时代的企业信息安全保障

大数据蕴藏着巨大的价值信息,但同时其数据安全也面临严峻挑战。本文在分析大数据基本特征的基础上,提出了当前大数据面临的安全挑战,并从大数据的存储、应用和管理等方面阐述了大数据安全的应对策略。     

基于网络流量元数据的安全大数据分析

大数据技术在网络安全领域的价值日益凸显。文章从保护校园网络信息安全的角度出发,在网络流量分析领域进行了深入研究和实践,从采集存储海量网络流量元数据到使用大数据平台进行安全关联分析,进而利用挖掘出的信息来加强校园网信息安全保障。     

基于大数据的数据库安全保障体系浅析

信息化时代的最显著特征就是数据化趋向明显,也可以说信息化时代就是大数据时代,数据潜移默化的出现在我们的生活中,构成多样的数据集合.而数据在某种情况下,又是一种无形的资产,由此带来的安全性思考也逐渐引起现代人的重视.我国基于数据安全而形成的数据库安全防御体系也逐渐完善,在数据安全方面发挥着重要的作用.本文主要针对大数据背景下,数据库安全保障体系的建立进行分析,探究我国数据库安全保障体系的建设工作,从而促进我国数据信息的安全与保密.     

车联网下大数据安全采集机制研究

现存的物联网协议不能够直接应用于大数据采集场景,并且常规动态网络结构和车辆节点的复杂性会随着数据量增多而加大,对安全性要求变得越来越高。本文针对于车辆数据资源传输的安全性保证问题,提出了一个新的大数据收集安全机制。车辆信息通过大数据注册中心连接到网络后进行联合,以“身份验证”和“单点登录”的方式实现大数据中心算法；提出新的安全的大数据收集方案,处理大型车辆数据结构与汇聚节点数据,进行二次登录再到数据安全收集存储,完成安全性能评估。研究结果表明：新的数据安全交换算法使消息和随机密钥开销降低,车联网中大数据的效率提升了21.67%,车辆节点方式可以提升26.41%。     

电信运营商在大数据时代的信息安全挑战和机遇探析

围绕电信运营商在大数据时代的信息安全风险进行详细地分析,同时,也提出如何利用大数据更好地保护客户信息安全,最后描述如何应对大数据时代的风险,利用大数据更好地发展安全类增值业务,提升客户服务能力。     

基于大数据的智慧公安系统研究与应用

大数据技术的兴起为各行各业的变革提供了新的方向。在厘定大数据概念和智慧公安系统体系框架的基础上,分析了智慧公安发展的突出问题,研究了大数据背景下公安工作新常态模式建立的途径和方法,设计建立了智慧公安系统,并对智慧公安系统效能进行了预判分析。该智慧公安系统符合公安工作实际,在服务国家政治安全、社会安宁和人民安居乐业方面意义重大。