大数据时代数据分析与信息安全防护

    李福琳

    摘 要：随着时代的不断变化，如今的时代属于大数据时代，人们的现实生活与各行各业发展中占据非常重要的位置。然而随着大数据的涌现，信息需要面临严重的安全性问题，本文就此展开以下如下探讨，以期为人们的现实生活及企业的持续发展提供参考建议。

    关键词：大数据时代;数据分析;信息安全;防护措施

    随着网络时代信息技术的飞跃性发展，当前的时代已然成为大数据的时代。传统大数据理念重点包括物理学、生态环境、军事、金融、通讯等范围，而当前大数据应用于网络与信息企业空前的发展获得人们的大力重视。大数据的相关信息早已深入社会的各个领域中，人们通过合理的运用与发现数据信息，能够达成增强市场消费与企业的生产效率。但是大数据技术采集信息的软件为用户网络的私密信息造成很大的隐患，网络上用户私人信息的安全遭受极大的侵害。基于此，本文展开如下研究内容。

    1 大数据的概述分析

    大数据指的是运用常规的软件难以在相应的时间范围内捕捉、处理、管理网络上来往的信息。 大数据时代的重点特征就是具有较大的数据总量、种类较多、价值密度不高、速度较快、时速较高五种特征。原始计量大数据的单位即 P（P= I000T ）、E（E = I00000T ）、Z（Z =10000000T ），具有很大的数据量，其类型包含的信息有视频、音频、网络、文字、图片、地理位置等信息，数据类型的丰富化对于处理数据的能力方面提出了很高的要求。虽然，在大数据之中具有大量的信息容量，但可以应用的信息非常有限，所以，大数据不具备较高的价值密度。相较于以往的大数据来说，人们更倾向于信息树处理的速度与性能，这对于人们使用数据的力量方面提出更大的挑战。人们的现实生活在受到大数据影响的过程中，还对各行各业造成一定的影响，大数据的涌现造成信息安全方面出现很大的隐患。

    2 大数据时代数据分析的概述

    2.1 抽样量化

    在如今的大数据时代中，样本作为整体本身，所以在对某一事物进行分析的同时，不需要对数据极少数量的样本做依靠，则是应该获取所有的数据。以往抽样的样本存在着不具备稳定应与样本随机的困境，并且在提前预设好实施调研的目标通常会使得所调查的内容与界限遭受人为因素的制约，在实践调查的同时侧重点也会造成难以从充分的反映出整体抽样数据的实际状况。此外，样本数量受到的限制也会造成抽样结果不具备一定的准确度，最终增加其的犯错概率，并降低以往样本抽样的时间与生产效果。

    2.2 模糊的数据计算

    基于大数据时代的严重影响下，人们正在接受着非常复杂的数据，使数据的准确度正在逐渐的降低。具有巨大规模的数据，所以对于数据准确度的追求不具较大的可能性，对于数据的测量与调查极易因难以控制的因素或是人为方面的因素使得数据不具备较高的准确度。在大数据时代中，具有很大的数据获取量，但所有的数据中包括缺乏准确度的数据，因而，应把握好有价值的大数据。对于缺乏准确度的数据有助于相关人员掌握事物的整体，样本使得信息的真实度进一步增加。大数据存在的缺乏准确度并非故意形成的，所以要想获得更加准确的数据需要预防出现不准确情况。

    3 大数据时代信息安全面临的问题

    3.1 信息安全潜在的风险因素

    因为大数据其中一项特征在于具有宽泛的信息存储量，这样定会对信息安全造成影响。大数据海量的信息储存技术的不断成熟化使得储存信息的成本大大的降低，所以，明显增加了大数据对信息的处理量，这样处理中心对于信息分析就会显得非常简易。大数据的信息控制中心仅需依据网络上用户的终端即可对信息实施分析，之后为使用者提供获得的信息结果，对产品进行搜索与分析之后为用户推荐有兴趣的产品。用户的终端信息在移动互联网上就能随时被保存与收集，这样使得用户的信息安全不具备较高的安全性。

    3.2 个人隐私安全存在的泄露风险

    个别网络公司会采集网络上终端用户的隐私信息。为获取更大的经济利益或赢取市场上竞争方面的优势，网络终端用户信息已然成为网络公司谋求你发展的凭据。例如，部分智能化的手机软件很容易出现在用户毫不知情的状况下，记录用户应用软件的地点、时间、位置等信息，然后上传至软件的服务器上，使得用户的隐私信息被暴露。

    3.3 安全防护存在的困难因素

    基于大数据时代的背景下，因为数据的非结构化种类繁多，缺乏较高的价值密度， 信息数量巨大，所以对于安全防护技术提出很高的要求，当我国安全防护技术仍未达到可以处理大量数据与多种数据的要求，所以要想對数据进行合理的防护具有很高的难度系数。

    4 大数据时代防护数据分析与信息安全的有效策略

    4.1 研发安全技术

    目前处理大数据的分析技术既要可以对数据有效的处理，还要能够对不同类型的数据进行分析，通过对数据中潜在的风险因素积极的发展，例如，以运用吩咐分信息开发出认证的系统化分析技术或者构建出真实的分析数据体系，以此来有效的排除数据中存在的不良信息与无价值的信息。

    4.2 制定维护个人隐私防止泄露的法律法规

    因大数据时代中的数据属于新诞生的事物，所以有关的法律规范仍处于一片空白的状态。在网络层面上触犯法律的数据信息操作必须具备强制性的规章对其实施约束，以促使个人的隐私信息获得保护及合理的使用。

    4.3 提高民众对信息安全的认识度

    大数据源于广大人民群众，所以，让民众提高对于信息安全的认知，可以有效的预防数据信息安全方面存在的风险因素，进而对个人隐私信息充分的发挥保护及防止不良影响的作用。

    5 结束语

    总而言之，随着的时代的不断变化，如今的时代属于大数据时代，人们的现实生活与各行各业发展中占据非常重要的位置。人们在数据分析中获得很大的益处。然而随着大数据的涌现信息需要面临严重的安全性问题，需要专业人士不断努力的加强探索，找出有效防护数据信息安全风险的有效措施，以此为社会的和谐及稳定发展夯实基础。

    参考文献：

    [1]廖明辉.大数据时代数据分析与信息安全防护[J].电子技术与软件工程，2016（04）：198.

    [2]林宁，张亮.大数据时代用户信息安全与隐私保护[J].信息技术， 2016（03）：183-185.

    [3]邓文宏.大数据时代信息安全与隐私保护研究[J].中国新通信， 2017，19（03）：26-27.