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大数据背景下网络安全问题研究
Research on Network Security Issues under the Background of Big Data

平台的重要发展趋势。
（二）分布式系统成为行业技术架构主要的发展方向
为了处理TB以及PB级别以上的数据规模，分布式的架构将数据分散在网络上多

个通过高速网络互联的节点上联合计算。因为数据分布在不同节点，在进行计算任务
时，任务也会被切分成多个子任务，分发到多个节点上同时进行计算，能充分利用整

个集群各个节点的计算资源、存储资源和IO资源，可线性提升集群的存储和处理能
力。因此，分布式架构能较好地处理该类问题，这也是分布式架构相对于传统单机架
构的核心优势。

在大数据场景下，分布式系统在扩展性、容错性、经济性、灵活性、可用性和可
维护性方面具有明显优势，能够较好地满足大数据分析的需求。此外，近年来，分布

式技术不断发展，在提供高弹性、支持高并发的同时，支持关系型数据库中强事务性
的特性，成为大数据技术的重要发展方向。
（三）云原生大数据平台架构成为未来的主要发展方向

面对客户日益增长的海量数据、多种数据结构的实时化、智能化处理需求，云原
生的大数据平台架构凭借计算存储解耦、资源池化、Serverless等核心技术，提供了

高弹性拓展、海量存储、多种数据类型处理及低成本计算分析的能力。相比传统数据
库，云原生数据库及数据管理平台天然具备灵活性，能够提供强大的创新能力、丰富
多样的产品体系、经济高效的部署方式和按需付费的支付模式。

（四）国家加速数据要素市场建设，推动数据安全流通技术的商业化加速
当前，丰富的数据要素资源已经涵盖了政府、金融、运营商、房地产、医疗、能

源、交通、物流、教育以及制造业、电商平台、社交网站等众多领域。同时，由于数
据的流通和利用是数据要素价值创造的前提。而跨域、跨中心的数据融合计算需求以

及数据要素在开放流通环节中的安全需求（包括“可用不可见”“可用不可得”“可
用不出域”等），都使得数据的安全可信流通成为数据要素的市场化配置的重要一
环，也是各行业数字化转型过程中和过程后的必由之路。

随着《数据安全法》《个人信息保护法》的实施，以安全为前提的数据开放利
用将迎来新一轮发展机遇。隐私计算是在处理、分析计算数据的过程中保持数据不透

明、不泄露、无法被计算方式以及其他非授权方获取的一种技术解决方案，能够在充
分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放，应用前景和商业价值

巨大。在国家加速数据要素市场建设和重视数据安全和隐私保护的大背景下，数据安
全防护技术、隐私计算技术的应用普及和商业化在加速进行。

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