高欣

【摘要】 現(xiàn)階段我國的科學(xué)技術(shù)得到了很大程度發(fā)展，一些先進技術(shù)的應(yīng)用范圍也越來越廣。當前各領(lǐng)域數(shù)據(jù)生成的速度不斷加快，所以需要處理的數(shù)據(jù)量就急劇膨脹，對數(shù)據(jù)的高效處理及分析應(yīng)用就顯得格外重要。本文主要就大數(shù)據(jù)的特征以及應(yīng)用模式進行分析，然后就其安全風險和應(yīng)對策略進行詳細探究，希望此次理論研究對實際應(yīng)用起到積極促進作用。

【關(guān)鍵詞】 大數(shù)據(jù) 安全風險 模式

當前的數(shù)據(jù)特點比較突出的就是數(shù)量比較大，種類比較多，所以在當前數(shù)據(jù)加速生成的形勢下就要運用科學(xué)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式，以提升對數(shù)據(jù)的分析處理效率。對大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式和安全風險進行理論研究，能進一步促進大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式的推廣使用。

一、大數(shù)據(jù)的特征以及應(yīng)用模式分析

1、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用特征分析。大數(shù)據(jù)的特征體現(xiàn)在數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)類型繁多、價值高密度低、處理速度快幾個層面，通過對采集到的大數(shù)據(jù)進行分析能夠獲得知識和對發(fā)展趨勢進行推測。大數(shù)據(jù)有著大量原始和真實的信息，可有效對個體的差異進行摒除，可有效對自然以及社會現(xiàn)象實施預(yù)測。大數(shù)據(jù)對個性化特征分析的掌握能力上也比較強，企業(yè)在長時間以及多維度積累的數(shù)據(jù)能夠為分析用戶行為提供依據(jù)，從而將個體的輪廓能得到準確的描繪[1]。不僅如此，還能夠通過對數(shù)據(jù)信息的分析，對真相能得到有效辨識。此外，大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)的采集以及預(yù)處理能力上也比較強。

2、大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式分析。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用模式通常通過云計算技術(shù)實現(xiàn)，云計算是并行計算以及分布計算和網(wǎng)絡(luò)計算作為基礎(chǔ)的應(yīng)用技術(shù)，其對網(wǎng)絡(luò)的存儲以及虛擬化等技術(shù)進行了有機融合，并把原來要個人計算機和私有數(shù)據(jù)中心執(zhí)行的任務(wù)轉(zhuǎn)交給具有專業(yè)存儲功能的計算機中心完成[2]。在這一大數(shù)據(jù)運行模式下，基礎(chǔ)設(shè)施購買方面所花費的成本得到節(jié)約，企業(yè)或者個人能夠按照計量方式來支付租賃計算資源。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源比較廣泛，所以在應(yīng)用模式分析上也比較多樣，能按照不同的特性進行分類。從數(shù)據(jù)的規(guī)模情況來看，可將分析應(yīng)用模式分成內(nèi)存級以及海量級。所謂的內(nèi)存級，是指數(shù)據(jù)的總量不超過集群內(nèi)存的最大值[3]。當前的服務(wù)器內(nèi)存量已經(jīng)比較大，能夠?qū)狳c數(shù)據(jù)常駐內(nèi)存，從而達到提高數(shù)據(jù)分析效率的目的。所謂海量級，是指數(shù)據(jù)量很大，可能是TB級別甚至是PB級別，無法一次性載入內(nèi)存或者無法在較短時間內(nèi)處理完成。對于海量數(shù)據(jù)，最簡單方法即是分治法，即分開處理，大而化小，小而治之。此外，也可以用集群分布式對海量數(shù)據(jù)進行處理[4]。

二、大數(shù)據(jù)安全風險及應(yīng)對策略探究

2.1大數(shù)據(jù)安全風險分析

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用在當前逐漸形成普遍化的發(fā)展趨勢，與此同時，對數(shù)據(jù)安全的需求也愈來愈大。云計算的特征使得數(shù)據(jù)在安全上的風險比較大，如果大數(shù)據(jù)沒有被妥善的處理，那么對用戶的隱私侵害風險就比較大[5]。個人隱私的泄漏主要是對人們的狀態(tài)及行為預(yù)測上形成的，通過對用戶的上網(wǎng)信息進行收集分析，發(fā)現(xiàn)用戶的消費習(xí)慣以及喜好，從而提供針對性的服務(wù)，這從很大程度上對用戶的隱私信息泄露埋下了隱患。從實際發(fā)展情況來看，用戶數(shù)據(jù)的收集以及存儲和管理等方面還不規(guī)范，監(jiān)管的力度也不強。另外，大數(shù)據(jù)的可信程度也面臨著很大的挑戰(zhàn)，人們不知道哪些信息是真實的，哪些是虛假的。從實際的情況來看，有些數(shù)據(jù)是刻意制造的，從而也就造成了錯誤的結(jié)論。還有是在大數(shù)據(jù)的訪問控制方面存在著很大的難度，不能準確的預(yù)測角色實現(xiàn)角色的劃分等。

2.2大數(shù)據(jù)安全應(yīng)對策略探究

對大數(shù)據(jù)的安全問題進行有效應(yīng)對，要對實際問題進行詳細的分析，然后針對性的加以制定措施。首先對數(shù)據(jù)信息采取加密措施是必要的，加密技術(shù)對數(shù)據(jù)的安全保護比較有效，可通過動態(tài)加密的技術(shù)對所要傳輸?shù)奈募M行加密處理后，再將其存儲到云端，就能有效保障數(shù)據(jù)的安全性。還可通過數(shù)據(jù)備份的方式，對數(shù)據(jù)的篡改以及竊取等加強防護[6]。除此之外，要對數(shù)據(jù)信息的安全加強管理，對大數(shù)據(jù)的可靠性以及安全進行管理，對數(shù)據(jù)請求行為加強監(jiān)控，從而建立有效監(jiān)控機制。

三、結(jié)語

總而言之，對于當前的大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式的發(fā)展，要從基礎(chǔ)做起，融合云計算領(lǐng)域中云存儲空間以及快速數(shù)據(jù)處理的先進技術(shù)，對數(shù)據(jù)的安全風險問題也要加以針對性地解決，如此才能將大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式的作用發(fā)揮到最大限度。此次主要從大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式和風險及應(yīng)對策略幾個方面進行分析，希望有助于實際大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式的實際應(yīng)用。

參 考 文 獻

[1]黃偉，何亨，李濤，曾朋，董新華.基于SDS架構(gòu)的多級DDoS防護機制[J].計算機工程與應(yīng)用，2014，（05）：26-27.

[2]許慶光，李強，余祥，劉峻宇.輸入驗證漏洞檢測中的疑點標記和傳播方法研究[J].安徽大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2015，（14）：32-33.

[3]龐博.基于內(nèi)控堡壘主機的運維審計實踐[J].科技資訊，2015，（15）：25-26.

[4]熊海青.大數(shù)據(jù)背景下計算機網(wǎng)絡(luò)安全防范措施[J].計算機光盤軟件與應(yīng)用，2015，（02）：47-48.

[5]孫偉，胥斌.試論大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式與安全風險[J].中國新通信，2015，（16）：62-63.

[6]沈淑濤.云計算數(shù)據(jù)安全風險及防范策略[J].軟件導(dǎo)刊，2015，（03）：61-62.