互聯網科技是推動世界發展、科技進步的不竭動力，數據信息作為這個時代最重要的產物，對與互聯網+時代有非常重要的意義。

而作為互聯網+信息時代的產物——大數據，逐漸表現出引領這個時代的趨勢。

但是隨著數據技術的不斷發展，互聯網也出現了種種安全問題。

1、信息訪問許可權混亂

一般來說，訪問許可權主要是由系統管理員來控制外來人員訪問本區域的網路資源，在此情況下，通常只有被授予了訪問許可權才能訪問此網站。

然而，隨著互聯網技術的迅速發展，信息訪問許可權出現了混亂不堪的局面。

各種信息鋪天蓋地，隨之訪問許可權也出現了「大鍋粥」，各種許可權逐漸弱化，許多信息源沒有了許可權界定甚至出現混亂。

大量數據的泄露給一些別有用心的黑客提供了機會，也致使網路出現了一些不安全的因素。

2、數據信息泄露嚴重

隨著數據值的增大和數據的集中，對海量數據進行安全防護變得愈加困難。

網路空間中信息的泄露風險來源涵蓋範圍非常廣，數據的大量彙集和集中存儲不可避免地增加了用戶數據的泄露風險，在用戶不知情的情況下，個人信息可能已經被泄露甚至被交易。

這些數據不但是維護公共安全的重要保障，更是每個公民所持有的個人隱私。一旦遭到泄露不僅社會公共安全受到影響，用戶個人的正常生活也會被打亂。

3、智能終端危險化

智能終端目前在全球佔有很大的市場，可以預想到在未來會具有良好的發展前景，走智能終端化的道路也是時代的要求。

智能終端就是將大量的個人信息儲存在移動終端中，便於個人攜帶，比如許多企業將大量的企業信息包括員工信息都存儲在智能終端中，便於領導隨時集中管理。

然而，將大數據儲存在智能終端中有很大的安全問題，因為智能終端很容易成為黑客攻擊的重點目標。

在大數據背景下，網路安全受到了前所未有的挑戰。

要想充分發揮大數據的優勢，就必須要有一個安全性高的網路。

隨著互聯網技術的發展，當代人的生活與網路越來越密不可分，而我國的網路安全空間存在著隱患，因而我國網路安全問題呈現在多樣化，手段更加複雜，對象更廣泛，後果嚴重。

傳統的互聯網技術在安全方面存在著很大的弊端。例如：黑客攻擊、木馬病毒等網路安全問題不斷在想數據領域滲透，同時也給大數據的發展帶來新的問題。

大數據時代背景下，每個人的生活都不再是絕對的祕密，只能夠說是相對「祕密」。

因為通過分析網路上的數據信息，就能夠瞭解一個人的生活痕跡，所以要認識到信息安全的重要性，特別是在大數據背景下，更要確保信息的安全性。

為瞭解決當前網路安全中存在的問題，可以控制訪問網路的許可權、強化數據加密、加固智能終端等方式，這些方式運用起來，定能夠為信息安全提供一個保障作用。

強化數據加密：

控制網路訪問的許可權後，對數據進行加密，切實是一種有效的手段，能夠為網路安全的運行提供保障作用。

數據加密就是將明文轉變為密文，一般會通過加密演算法、加密鑰匙實現，它是一種相對較為可靠的辦法。

從某種程度來講，數據加急就是網路安全的第二道防護門，具體來講：

一是，控制網路訪問許可權是網路安全的第一道防護門，能夠確保信息訪問許可權的清晰，實質上就是要向訪問，就必須要具有獲取相應的資格，否則就不能夠進行網路訪問；

二是，訪問者獲取訪問許可權的情況下，對數據又進行了一層保護，即使獲得訪問資格後，也不能夠順利的訪問數據，更不可能基礎祕密的數據。這無疑提高了網路信息的安全性。

加固智能終端：

智能終端往往會儲存海量的數據信息，因此必須要認識到智能終端的重要性，且能夠對其進行加固，不僅能夠提高網路信息的安全，還有助於互聯網管理有條不紊的進行。

智能終端加固需要高超的大數據處理技術，不能夠再被動的補漏洞，而是要積極主動地的防治。

通過大數據安全技術研發、雲計算方式的更新、軟體工具的整合等等措施，針對攻擊力非常強的病毒、惡意代碼進行徹底的清除，並及時挖掘潛在的大數據安全隱患，確保智能終端在安全的網路環境下運行。

同時也規範網路管理、提升互聯網安全度和可信度，還要出臺相應政策法規，規範數據信息處理。通過一系列技術手段，構建一個高級的智慧平臺，引領我們朝著大數據時代邁進。

首先先說答案：有很大的關係！

說一下個人的認識以及工作當中遇到的問題：

一、先說大數據，大數據具體指什麼？可以說是超大量數據處理，也可以是大數據分析技術等。

首先在當代，尤其是互聯網告訴發展的時代，數據已經動不動就幾T，幾P了。舉個不太形象的例子：就像十年以前，我們用流量上網，那個時候5塊錢30M完全夠用。但是現在呢？30M只能刷兩個短視頻。那麼在這個過程中，我們在用網路看到的任何信息，都會轉變成信息。

因此，在這個時代下，數據必然會變成大數據。那麼在這個過程中，安全部門需要解決的問題也會隨著大環境的變化而變化，這就得安全人員擁抱變化了。因此，安全和大數據之間，並不是有沒有聯繫的問題，而是大數據時代，安全不得不做出的改變。

二、大數據分析技術是一個強有力的工具，安全是一個需要解決的問題。

因此利用大數據解決安全的問題，是一種行之有效的科學方法。

三、那麼安全有哪些需要可能涉及到大數據的問題呢？隨便舉幾個例子吧。

1、比如日誌分析。在傳統性的解決方案中，我們一般採用soc或者siem系統來做日誌收集分析工作。

有過soc經驗的朋友會發現，agent或者syslog傳上來的日誌，幾天就打滿了soc的存儲。

是因為我們將安全需要的各種日誌收集完成後，差不多體量的公司就會發現每天的量級基本就好幾個G了。那麼持續幾個月有多大？

那麼，這麼多數據算不算大數據？這是第一個問題。顯而易見是。

那麼第二個問題，如何分析這些日誌，從日誌中挖掘安全事件？傳統性的soc更多的是利用正則等匹配演算法。

那麼如何對這麼多的日誌進行分析，這個時候大部門的公司會利用hadoop、splunk等進行分析。這個時候用到的不就是大數據分析技術嗎？！

那麼日誌這個場景下大數據技術是不是有很強的需求。當然了，在安全工作中，類似於日誌的分析場景還是有蠻多的，比如流量分析，海量數據中挖掘安全隱患等。

2、比如安全模型訓練。主要涉及到安全防護團隊，比如wafids等各種產品。如何精細化運營你的規則，或者用模型來替代你的規則。

在這個過程中，會涉及到模型的挖掘，以及自學習的相關內容。

對大量的流量、特徵等內容進行挖掘，也是大數據技術運用的過程。

3、比如攻擊溯源。如何在世界這麼海量的信息中，通過一個IP、或者一個樣本，做各種數據的關聯。也是大數據技術的應用。這裡本來想補充個圖，沒去找，有機會補充。

4、再提一個點：如果公司內部有演算法團隊的話，一定會有大數據挖掘。舉個例子，比如金融企業對個人信譽的挖掘，短視頻公司對你個人喜好的挖掘，電商公司風控的挖掘。。。。

那麼這麼多的業務場景下，是不是肯定會涉及到超大數據。沒有數據，演算法團隊挖掘啥？？？對不對？！

類似於這種數據，尤其是很多用戶的數據，在當前個人信息如此敏感的時代，如何做好這些大數據的保護？

這也算一個目前在解決的問題。這裡要闡述一點：有些人會說數據保護不就那幾個環節麼，大數據也是那幾個環節。個人並不認同這個看法，因為在超大數據使用過程中，相比較之前的數據保護工作中，會有新的各種場景，也會有風大的難度。

這個點也能間接的說明瞭安全和大數據之間的關係。

看到了這個題目，暫時大致就寫這麼點東西吧，後續想到了再補。

大數據只是個工具，網路安全是個人的行為，是因為人操縱大數據才使得網路安全隱私隱患被爆出。

有關係，可以通過大數據技術提升數據安全，監控安全風險。比如網路動態感知，就是使用大數據管理數據安全。

有的

推薦央視紀錄片《大數據時代》第三集-決策之智

第28分起。

通過大數據鎖定網路上匿名的黑客和詐騙者，使用大數據提前預判網路安全形式和走向等等。

相關的方向，比如大數據反腐，大數據犯罪防控等。

都大數據了，連這些搞不定，沒面子的。

有關係，網路安全其中一個重要目的是保護數據訪問途徑。

大數據的安全就很重要啊，特別是個人隱私方面。

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