大数据技术在计算机信息中的应用分析

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0引言

得益于信息技术的应用，信息技术的发展改善了人们的生产生活方式，各行业也呈现出焕然一新的面貌。大数据技术作为一种较为先进的信息技术，可以综合各方面的数据和信息，对事物进行精确的分析处理，以此来预测其发展趋势。大数据技术不仅极大拓展了计算机系统的运作空间，而且改变了以往冗余繁琐的信息处理方式，极大地提高了人们的工作效率，其优势显而易见。所以加大大数据技术在网络安全领域应用研究的投入，不仅可以推动该领域的发展，同时也能为各行业的发展进步创造稳定的外部条件。

1大数据技术概述

1．1大数据技术的优势

在大数据技术的帮助下，人们对信息的分析和管控能力得到了明显的提高，信息数据的价值也得到了最大限度的利用［1］。目前大数据技术在各行各业都得到了广泛的应用，并且取得了不错的反响。大数据技术提高了信息处理的效率，提高数据和信息的利用率。更重要的是，大数据技术还可以为计算机的信息数据提供保护，为信息安全保驾护航。

1．2计算机信息安全中的大数据技术

1．2．1云计算技术云计算是大数据技术的关键技术，在信息处理方面也发挥着关键作用。大数据处理技术基于并行的计算方式，可以对海量的数据进行规模的分析，并可以对数据进行快速的流转处理［2］。灵活的运用这一技术，可以对计算机多种数据类型进行详细、全面的分析和处理，对计算机技术的发展和网络信息的安全都具有重要的意义。同时，大数据技术还可以更有效地针对计算机信息系统的安全要求，实行相关的安全防护措施。使用云计算技术的用户服务模式如表1所示。由于个人或企业单位的计算机存储空间有限，不能够长时间的存储大量的相关信息数据，而云计算技术的应用有效地解决了这个问题。这一技术可以将信息数据上传至云端，增强数据存储能力。并可以在云端对数据进行处理分析，提升数据信息处理的准确性。云计算技术的应用，有利于推动大数据技术的发展，并且能起到保护各个领域网络信息安全的作用。1．2．2数据备份技术科技是一把双刃剑，信息技术的发展改变了人们的交流方式，促进了社会经济的发展，给人们带来了莫大的便利。但同时，它也给网络信息安全带来了巨大的挑战，比如，一些不法分子私自窃取别人的信息，造成私人信息或企业战略机密泄露。数据备份作为大数据处理技术的一项重要技术，可以保护人们的信息不被窃取，能有效的提高信息安全水平，为客户的重要信息保驾护航。在技术应用过程中，数据备份可以通过对企事业单位的重要信息进行特殊的保护，通过为其提供安全可靠的存储场所来保护企业的信息安全。同时在数据备份技术应用的过程中，应该不断提高其兼容和适应性，以防止因云端系统与企业操作系统的不兼容而造成的信息丢失。信息的安全无论对个人还是企业来说都是至关重要的，数据备份技术可以为信息安全和存储提供双重的保障［3］。

2大数据技术在计算机信息安全中的应用

数据表明，目前社会中各行业大多都采用大数据技术来辅助企业进行决策并规划未来的发展方向。计算机信息安全管理对推动社会经济的发展至关重要，同时也对大数据技术提出了更高的应用要求，通过大数据处理技术可以有效地促进计算机风险防护系统的升级。

2．1大数据采集技术的应用

大数据采集技术的核心技术包括采集、预处理、存储和分析，过程如图1所示。在前两步中，首先会对原始数据进行采集，然后通过数据整理、集成、转换和协议操作，接着进行存储和数据分析，以此来得到高质量的数据，如图2所示。大数据采集是当前社会各行各业应用最广的一项技术，与大数据存储技术搭配使用可以为后续云计算技术的应用奠定基础。大数据采集信息后进行预处理，把得到的有用信息进行存储，而这些信息将会成为云计算技术应用的依据。

2．2云计算技术的应用

在云计算技术的应用过程中，可以将云平台与互联网进行结合，使用云计算技术对信息进行分析，构建出数据模型并存储在云端之中。使用这种方法，可以降低计算机的数据处理成本，提高计算机的信息处理能力。对于企业来说，云计算技术的有效应用可以提高信息处理能力，极大地降低运营和生产成本，以此来达到追求更高经济效益的目的［4］。在应用云计算技术时，使用存储在云端中的相关数据模型可以确保数据在无线局域网络的环境下，也能进行相对稳定的传输。这一技术可以满足在复杂的网络环境时，大数据处理也能保持稳定运行的具体要求。

2．3大数据存储技术的应用

与传统的数据存储方法相比，最显著的不同在于大数据存储技术具有很强的实时性，而且存储数据传输速度较快。通过加密技术，能够为数据信息的安全性提供切实的保障。随着信息化社会的发展，计算机网络每天都会有海量的数据产生，因此大型数据存储技术也必须随着时代的发展，不断升级和完善自我，提高信息存储的安全性，以满足更新换代的需要。“数据备份”在存储工作中具有至关重要的作用，为了防止黑客利用木马等病毒软件攻击计算机系统，造成数据信息丢失，所有的个人和企业都会选择对现有的数据资料进行备份，这一做法可以最大限度地减少数据丢失造成的损失。然而随着数据信息量的增加，传统的U盘等存储设备已经不能满足时代发展的需要。而云备份技术作为最新的数据备份工具，具有使用方便、空间大和安全性高等方面的优势，从而得到了快速的发展。过程如图3所示。

2．4Hadoop技术的应用

随着计算机的普及，庞大的用户数量随之带来的便是海量的数据，数据种类也逐渐增多，呈现出多元化的发展趋势，传统的存储方法也已经不适用于部分有特殊存储要求的重要数据。Hadoop系统在综合集成和数据管理方面具有明显的优势，该系统的应用可以满足多种数据的存储需求。能够有效地控制整个数据管理过程，避免其在数据处理过程中出现差错［5］。并且Hadoop系统能根据数据类型来判断处理的优先级，各环节之间也能相互协调配合，更好地兼容计算机的系统。而且，Hadoop系统经过实践运用，自身也在不断地更新完善:功能部件分工更加清晰、信息数据分析大平台的区分更加细致、系统的功能和应用也更加丰富。具体的Hadoop系统体系架构如图4所示。

3大数据技术发展存在的问题

3．1信息系统相对落后

在数据采集和处理的过程中，落后的设备硬件和处理系统会加大数据计算的难度。而先进的现代化技术手段无疑会提升信息采集和处理的质量和效率，所以在收集和处理海量信息时，首先应该发展现代技术，优先升级信息系统、开发新的数据分析软件。在数据加工和处理过程中，信息应按应用类别分类，不同的信息应由特定的设备储存，避免混乱。将碎片化的信息有序地储存起来，这样不仅可以提高信息的利用率，还能及时清理无效的信息以节约储存空间。

3．2信息数据缺失严重

在收集数据信息的过程中，存在数据收集不完整、统计的信息无法得到充分识别等方面的问题，从而导致大量有价值的信息不能被合理的调用。而在数据计算和信息共享的过程中，各部门之间相互独立，数据的应用形式较为单一，操作系统之间缺乏信息共享的平台，数据资源得不到有效的流转，这些问题都会导致信息的价值不能被充分的利用。图4Hadoop系统体系架构

3．3统计技术不够专业

在大数据时代的背景下，部分统计工作仍无法通过信息化手段来完成，海量的数据无法进行快速的分类和处理［6］。总的来说，数据统计工作呈现出质量次、处理慢和效率低等多方面的问题。而数据统计工作也是至关重要的一环，但在实际操作中，信息手段技术落后导致统计工作冗余繁琐，同时面对在数据统计过程中可能出现的问题，无论是事前预防，还是事中控制，也都缺乏相应的处理和监管机制。

4提升大数据技术的策略及未来的应用展望

4．1提升大数据技术应用的策略

4．1．1优化大数据技术实践流程为了确保大数据技术能够发挥出应有的效应，在现有的基础上，相关机构应建立针对大数据的质量监测和评估管理部门，以期提升大数据的管理意识、进一步优化大数据技术的实践流程。同时，建立更加健全的数据统计流程，完善数据管理体系，形成保障数据质量的良性循环发展机制。例如，数据信息是否具有时效性、数据收集中是否存在干扰因素、信息是否冗余繁琐等，这些方面都会直接影响数据的质量。从这个意义上讲，政府相关机构特别设立了数据集控管理平台，对大数据技术工作中的信息收集和处理环节重点进行了标准化和规范化的管理，从而有效减少了诸多干扰因素带来的负面影响，提升了数据的质量。4．1．2增强大数据应用的管理力度此外，大数据技术在计算机信息系统中的应用日益广泛，数据管理成为了保证分析结果准确和应用效率的重要一环，而管理人员在这一过程中发挥着重要作用。首先应建立专业部门对数据进行管理，并明确分工确保各个数据处理环节不会出错;其次在管理系统中建立便捷的数据传输网络，确保数据信息在传输和应用的过程中畅通无阻;最后设立大型的信息数据库，来专门存储原始数据和有用信息，并搭配原始数据统计系统和灵敏的信息处理平台，规定数据传输通道，从而提高数据的利用率。数据管理方法的科学化会极大地提高数据的效能，使其发挥出更大的价值。4．1．3提升工作人员的专业技能工作人员对数据信息的认知和思考，大型的统计数据开发和研究数据库中专业人员的分配、相关机构制定的统计规则和管理制度等方面都会在一定程度上对大数据技术的应用结果产生影响。数据能发挥出多大的效益，归根到底还是取决于工作人员的素养和能力，所以人才的选拔与培养也至关重要。在选拔时，不仅要重点关注人才的专业能力，还要关注他们是否对企业内部活动和外部环境有所了解，能否根据行业的现有环境来判断未来的发展趋势并提前采取措施和行动，以检验他们是否符合高素质复合人才的标准。同时在人才培养方面，也需设立相应的培训和考核制度，及时对工作人员的知识储备进行更新、对技术能力进行提升，更好地满足工作的要求。

4．2未来大数据技术在计算机信息安全方面的应用展望

4．2．1创设基于大数据技术的安全服务系统平台基于网络信息安全问题构建起来的安全管理平台可以对计算机信息进行集中的管理，可以更好地为用户提供安全服务。其运用模式如图5所示。在系统运行的过程中，通过风险评估使用户能够及时获知信息状态是否安全，若信息安全存在隐患，会在第一时间给出预警信息。同时，该安全平台还加入了自主学习功能，能够通过学习不断完善自身。即在进行信息分析处理和安全防护的过程中，记忆相关的安全操作行为。此后一旦遇到同样的问题，就可以在系统内部独立自行采取防护措施，大大提高了计算机信息安全水平。在对信息提供安全保护的过程中，大数据技术可以对各式各样的信息数据进行细致的分析，并从中识别出可能会对网络安全构成威胁的数据，从而确定计算机信息的安全管理方向［4］4．2．2基于大数据的安全智能化发展新时期计算机技术的飞速发展也使得黑客攻击的手段呈现出多样化的特点，这对网络安全的防护系统提出了更高的要求。首先需要信息安全管理人员通过不断地学习来加强自身的专业素质。但由于黑客的攻击手段和技术越来越先进，令人难以防范，所以仅依靠管理人员的力量，难以快速准确地识别大量信息中的安全隐患，这就大大降低了故障排除的效率。还可能会错过最佳的防御时机，为黑客攻击负面影响的传播提供了时间。这种情况下，在信息安全运营和维护的过程中，计算机用户对安全事件准确判断和防御机制快速响应的需求不断提高，这也给大数据技术的发展提供了方向。从整体来看，智能化的防护手段也已成为技术发展的趋势。但需要指出的是，防御系统能否准确找出风险隐患并进行有效的处理，这需要不断地实践，并运用相关技术分析管控信息安全的基本特征，同时通过经验的积累和技术的更新来达到自我完善的目的和效果。而这些目标的实现对计算机防护系统算法的先进性提出了要求，而大数据技术的深入发展为实现这一理想目标创造了条件。大数据技术通过实践，融合了理论知识、基本算法、机器学习等基础技术。在未来的应用过程中，能否把不同关键的技术整合在一起，并让其实现有效配合，也是决定信息安全应用效果的关键。4．2．3对计算机信息安全趋势实施预测计算机信息安全管理在复杂的网络背景下面临着巨大的挑战，计算机系统可能随时会受到突如其来的网络攻击，这些攻击往往也难以预防。以往的信息技术不够先进，“被动防御”等陈旧的技术观念一直限制着计算机安全管理系统的发展。而通过应用大数据技术，对计算机安全信息进行分析，可以达到预测计算机系统中是否存在潜在安全风险的目的，并通过判断网络攻击的目标等方式，详细划分安全风险等级。通过对安全防护系统的漏洞进行分析，总结出安全预测报告，使计算机系统能够依照预测报告来优化调整安全防护的方案。如果出现网络攻击，保证各系统之间可以快速进入互联互通模式，然后根据制定的防护策略进行防御反击，从而及时消除信息安全隐患因素。

5总结

在大信息时代，大数据处理技术发展前景广阔，在许多领域具有较高的应用价值。而且大数据与计算机技术的有机融合，也已经成为解决因网络黑客攻击或病毒木马感染而出现的信息安全问题的必然趋势。但目前大数据技术在计算机信息安全中的应用存在一定的局限性，为了使其能够更好地服务于人们的工作和生活，还需要进行深入的研究和探讨。

作者:张成 单位: 安徽审计职业学院