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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

随机序数代码加密内含两种加密算法：分组算法和序数算法。分组算法可以将大
型信息流进行智能数据切割，通过信息流验算，分组同时加密。而序数算法则更倾向
于小字符文字加密，不需要切割直接对明文单个位进行加密运算。
2.DEF信息通信安全隐私技术优越性

（1）更低的部署成本
传统的信息安全保护技术，要求在保护主机安装相关客户端软件和第三方自制数
据库，既需要对软件内部缓存进行定期维护也需要对数据库进行数据再维护，成本较
高。而DEF信息通信安全优化技术无需安装第三方数据库，而信息数据库只有单纯存

储效能，保证数据文件完整即可不需要对数据缓存进行再维护。这种易用性不仅降低
了传统通信安全的部署成本也消除了数据库维护成本。
（2）更高的数据安全性
传统信息保护需要多个服务器的支持，这样“先分散，再集中”的模式固然可

以保证数据传输的便利，但是每个在服务器数据同步的时候，都有可能是系统漏洞的
载体，成为信息安全隐患。由于DEF信息安全优化技术没有基础服务器，数据也不会
分散缓存而是集中进入数据库，在数据库内部再进行分类管理，即“先集中，再分

散”。这样就方便了数据协调管理，统一保护，不会再到信息入库以前就发生泄漏。
除此以外，数据库内部分类还可以保证信息分类的全面性。
大数据时代，个人数据高速流动传输。数据使用时必须保持透明性才能保证个人
隐私数据的安全和通信数据安全。换言之，群众个人数据的管理单位和管理维护人员

应该用先进的隐私数据安全技术保证个人数据的安全性和数据私密性。如果个人信息
需要被用于非原本的使用用途，那么就应该征求信息拥有者即用户的个人意见，而不
是未经允许，被不法分子非法盗用，所以除了通过网络信息安全保护手段对大数据信
息进行保护同时，社会也应加强舆论宣传，提高民众信息保护意识，不给非法分子可

乘之机。

三、大数据背景下信息通信中隐私保护工作发展现状及隐私失窃的特点

（一）发展现状分析

1.法律保护现状
虽然人们一直强调建立法治社会、法治政府，让人民群众有法可依、有章可循，
并且对于信息通信中隐私保护工作，国家也制定并颁布了相关法律规章制度，但是就

目前人们所了解到的情况，中国针对信息通信中隐私保护工作所建立的一系列法律法
规仍存在很多不完善的地方，进而难以充分保障信息通信中用户隐私安全保护。

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