Page 260 - 大数据背景下网络安全问题研究

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

3.身份认证技术
身份认证技术具体是指通过收集用户和其他应用设备的行为数据，并进行分析其
行为的特征，以这些数据来分析验证用户和设备，最终查明身份信息。目前，身份认
证技术的发展重点在于减少恶意入侵攻击的发生率，减少经济损失。一方面帮助用户
保护个人信息，另一方面也形成了一个系统性的认证体系。

4.数据发布匿名保护技术
结构化数据的分析表明，数据发布的米明保护技术能够有效地保护数据的安全性
和隐私性。以目前的研究成果来看，该项技术还存在较多需要完善和改进的地方。目

前所使用的数据发布匿名保护技术，多数是静态的背景环境，发布的数据是一次性完
成的，因此在使用时具有明显的局限性，也难以检测出一些特别的属性特征。从攻击
者的角度来看，信息的获取有多个途径，还可以借助于多个发布点来窃取个人隐私，
信息窃取的难度并不高。因此，研究人员要进一步开展好对数据发布匿名保护技术的

研究工作，提升该项技术的安全性，并进行推广应用。
5.社交网络匿名保护技术
大数据的一个重要数据来源就是社交网络。社交网络的数据往往包含着海量的

个人隐私数据。虽然社交网络也有相应的匿名保护技术，但是攻击者仍然能够借助于
其他信息来确认出某个匿名用户的具体身份信息，往往能够准确地判断出用户与用户
之间的关系。社交网络具有明显的聚集特征，使得攻击者能够更加快速地获得个人
信息。
随着社会经济的发展，人们已经意识到了保护个人隐私信息安全的意义，也意识

到了信息泄露的高风险性，正逐步开展着信息保护工作。若要实现数据的安全，将必
须首先明确大数据背景之下存在哪些安全漏洞，再逐一进行针对性的解决，发展高效
的隐私保护技术，保护人们的个人信息安全。

（三）关于 DEF 信息通信安全隐私优化技术
1.DEF信息通信安全隐私优化技术
目前基于大数据背景下，常见的信息数据有以下几种类型：匿名信息数据、传
输信息数据、数字账户信息数据、个人真实信息数据。匿名信息数据主要是指没有任

何身份证明的数据信息，多以论坛言论，调查问卷出现，保护必要性较低。而传输数
据、数字账户和个人数据属于个人和工作信息主体，切实关系到用户个人利益，需要
利用隐私安全保护技术进行系统保护。
网络数据信息通过信息分类传输终端传输到一级数据库，数据库会智能分类，一

类是以隐私信息为主的数据类信息包括用户手机号码，账户信息等。这类信息会被数
据防火墙模块保护，防止资料外泄，另一类是以通信信息为主的传输类信息，主要是

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