大數據空間網路安全

A. 網路安全與大數據技術應用探討論文

網路安全與大數據技術應用探討論文

摘要： 隨著互聯網技術的高速發展與普及，現如今互聯網技術已經廣泛應用於人們工作與生活之中，這給人們帶來了前所未有的便利，但與此同時各種網路安全問題也隨之顯現。基於此，本文主要介紹了大數據技術在網路安全領域中的具體應用，希望在網路系統安全方面進行研究的同時，能夠為互聯網事業的持續發展提供可行的理論參考。

關鍵詞： 網路安全；大數據技術；應用分析

前言

隨著近年來互聯網技術的不斷深入，網路安全事故也隨之頻頻發生。出於對網路信息安全的重視，我國於2014年成立了國家安全委員會，正式將網路安全提升為國家戰略部署，這同時也表示我國網路信息安全形勢不容樂觀，網路攻擊事件處於高發狀態。木馬僵屍病毒、惡意勒索軟體、分布式拒絕服務攻擊、竊取用戶敏感信息等各類網路攻擊事件的數量都處於世界前列。時有發生的移動惡意程序、APT、DDOS、木馬病毒等網路攻擊不僅會嚴重阻礙網路帶寬、降低網路速度、並且對電信運營商的企業聲譽也會產生一定影響。根據大量數據表明，僅僅依靠傳統的網路防範措施已經無法應對新一代的網路威脅，而通過精確的檢測分析從而在早期預警，已經成為現階段網路安全能力的關鍵所在。

1網路安全問題分析

網路安全問題不僅涉及公民隱私與信息安全，更關乎國事安全，例如雅虎的信息泄露，導致至少五億條用戶信息被竊；美國棱鏡門與希拉里郵件門等等事件都使得網路安全問題進一步升級、擴大。隨著互聯網構架日益復雜，網路安全分析的數據量也在與日俱增，在由TB級向PB級邁進的過程，不僅數據來源豐富、內容更加細化，數據分析所需維度也更為廣泛。伴隨著現階段網路性能的增長，數據源發送速率更快，對安全信息採集的速度要求也就越高，版本更新延時等導致的Odav等漏洞日漸增多，網路攻擊的影響范圍也就進一步擴大；例如APT此類有組織、有目標且長期潛伏滲透的多階段組合式攻擊更加難以防範，唯有分析更多種類的安全信息並融合多種手段進行檢測抵禦。在傳統技術架構中，大多使用結構化資料庫來進行數據存儲，但由於數據存儲的成本過高，系統往往會將原始數據進行標准化處理後再進行存儲，如此易導致數據的丟失與失真以及歷史數據難以保存而造成的追蹤溯源困難；同時對於嘈雜的大型、非結構化數據集的執行分析以及復雜查詢效率很低，導致數據的實時性及准確性難以保證，安全運營效率不高，因此傳統網路安全技術已經難以滿足現階段網路安全分析的新要求。大數據技術這一概念最初由維克托.邁爾.舍恩伯格與肯尼斯.庫克耶在2008年出版的《大數據時代》一書中提出的，大數據是指不採用隨機分析法，而是對所有的數據進行綜合分析處理。大數據技術作為現階段信息架構發展的趨勢之首，其獨有的高速、多樣、種類繁多以及價值密度低等特點，近年來被廣泛應用於互聯網的多個領域中。大數據的戰略意義在於能夠掌握龐大的數據信息，使海量的原始安全信息的存儲與分析得以實現、分布式資料庫相比傳統資料庫的存儲成本得以降低，並且數據易於在低廉硬體上的水平擴展，極大地降低了安全投入成本；並且伴隨著數據挖掘能力的大幅提高，安全信息的採集與檢測響應速度更加快捷，異構及海量數據存儲的支持打造了多維度、多階段關聯分析的基礎，提升了分析的深度與廣度。對於網路安全防禦而言，通過對不同來源的數據進行綜合管理、處理、分析、優化，可實現在海量數據中極速鎖定目標數據，並將分析結果實時反饋，對於現階段網路安全防禦而言至關重要。

2大數據在網路安全中的應用

將大數據運用到網路安全分析中，不僅能夠實現數據的優化與處理，還能夠對日誌與訪問行為進行綜合處理，從而提高事件處理效率。大數據技術在網路安全分析的效果可從以下幾點具體分析：

2.1數據採集效率

大數據技術可對數據進行分布式地採集，能夠實現數百兆/秒的採集速度，使得數據採集速率得到了極大的提高，這也為後續的關聯分析奠定了基礎。

2.2數據的存儲

在網路安全分析系統中，原始數據的存儲是至關重要的，大數據技術能夠針對不同數據類型進行不同的數據採集，還能夠主動利用不同的方式來提高數據查詢的效率，比如在對日誌信息進行查詢時適合採用列式的存儲方式，而對於分析與處理標准化的數據，則適合採用分布式的模式進行預處理，在數據處理後可將結果存放在列式存儲中；或者也可以在系統中建立起MapRece的查詢模塊，在進行查詢的時候可直接將指令放在指定的節點，完成處理後再對各個節點進行整理，如此能夠確保查詢的速度與反應速度。

2.3實時數據的分析與後續數據的處理

在對實時數據的分析中，可以採用關聯分析演算法或CEP技術進行分析，如此能夠實現對數據的採集、分析、處理的綜合過程，實現了更高速度以及更高效率的處理；而對於統計結果以及數據的處理，由於這種處理對時效性要求不高，因此可以採用各種數據處理技術或是利用離線處理的方式，從而能夠更好地完成系統風險、攻擊方面的分析。

2.4關於復雜數據的分析

在針對不同來源、不同類型的復雜數據進行分析時，大數據技術都能夠更好的完成數據的分析與查詢，並且能夠有效完成復雜數據與安全隱患、惡意攻擊等方面的處理，當網路系統中出現了惡意破壞、攻擊行為，可採用大數據技術從流量、DNS的角度出發，通過多方面的數據信息分析實現全方位的防範、抵禦。

3基於大數據技術構建網路系統安全分析

在網路安全系統中引入大數據技術，主要涉及以下三個模塊：

3.1數據源模塊

網路安全系統中的`數據及數據源會隨著互聯網技術的進步而倍增技術能夠通過分布式採集器的形式，對系統中的軟硬體進行信息採集，除了防火牆、檢測系統等軟體，對設備硬體的要求也在提高，比如對伺服器、存儲器的檢查與維護工作。

3.2數據採集模塊

大數據技術可將數據進行對立分析，從而構建起分布式的數據基礎，能夠做到原始數據從出現到刪除都做出一定說明，真正實現數據的訪問、追溯功能，尤其是對數據量與日俱增的今天而言，分布式數據存儲能夠更好地實現提高資料庫的穩定性。

3.3數據分析模塊

對網路安全系統的運營來說，用戶的業務系統就是安全的最終保障對象，大數據分析能夠在用戶數據產生之初，及時進行分析、反饋，從而能夠讓網路用戶得到更加私人化的服務體驗。而對於用戶而言，得其所想也會對網路系統以及大數據技術更加的信任，對於個人的安全隱私信息在系統上存儲的疑慮也會大幅降低。當前網路與信息安全領域正在面臨著全新的挑戰，企業、組織、個人用戶每天都會產生大量的安全數據，現有的安全分析技術已經難以滿足高效率、精確化的安全分析所需。而大數據技術靈活、海量、快速、低成本、高容量等特有的網路安全分析能力，已經成為現階段業界趨勢所向。而對互聯網企業來說，實現對數據的深度「加工處理」，則是實現數據增值的關鍵所在，對商業運營而言是至關重要的。

4結語

在當下時代，信息數據已經滲透到各個行業及業務領域中，成為重要的社會生產因素。正因如此，互聯網數據產生的數量也在與日倍增中，這給網路安全分析工作帶來了一定難度與壓力，而大數據技術則能夠很好的完善這一問題。在網路系統中應用大數據技術不僅能夠滿足人們對數據處理時所要求的高效性與精準性，並且能夠在此基礎上構建一套相對完善的防範預警系統，這對維護網路系統的安全起著非常關鍵的作用，相信大數據技術日後能夠得到更加廣泛的應用。

參考文獻：

[1]魯宛生.淺談網路安全分析中大數據技術的應用[J].數碼世界，2017.

[2]王帥,汪來富,金華敏等.網路安全分析中的大數據技術應用[J].電信科學，2015.

[3]孫玉.淺談網路安全分析中的大數據技術應用[J].網路安全技術與應用，2017.

B. 大數據時代:如何守護我們的數據安全

大數據時代:如何守護我們的數據安全
不管你承認不承認，我們已經全面進入了大數據時代。無時無刻，我們的很多信息都被通過各種途徑傳播出去，這就必然導致安全問題的產生。
大數據的安全問題有多嚴重？在此前舉辦的「2016中國大數據產業峰會」上發生的一個實例，就可見一斑。
在360展區，市民嚴女士隨手將錢包、手機放到安檢筐里，空手走過安檢門。她通過安檢門，突然發現大屏幕上顯示出自己銀行卡的姓名拼音、身份證號、銀行卡號、卡片有效期、最近10次的消費時間、消費地點、取現記錄、轉賬記錄等等。嚴女士驚呼：「遇到了魔術師」。
360安全專家劉洋解釋，實際上，存放手機錢包的安檢筐里存有一張具有NFC(近距離通信)功能的無線讀卡器，旁邊還有配套的信號接收器和電腦等設備，就像公交車刷卡器，只要銀行卡靠近讀卡器，卡片的信息就顯示出來，安檢門其實就是「安全魔術師」手中的障眼法。就在嚴女士將錢包放進安檢筐的那一刻，嚴女士的個人信息就已經泄露了。
那麼，我們靠什麼來保障我們的數據安全呢？難道我們只能看著個人的數據和隱私到處泄露嗎？
數據安全事件日益高發
近來，大數據安全事件呈高發之勢。日前，廣東警方破獲一起高科技經濟犯罪案件，17歲的「黑客」葉世廣，攻破了多個商業銀行網站，竊取了儲戶的身份證號、銀行卡號、支付密碼等數據，帶領一批人在網上大肆盜刷別人的信用卡，涉案金額近15億元，涉及銀行49家。
今年2月，發生了世界上有史以來規模最大的網路盜竊案。黑客入侵了孟加拉國央行在紐約聯邦儲備銀行的賬戶，盜走了8100萬美元，後來孟加拉國官方表示，黑客出現了一個拼寫錯誤，否則隨後還將進行一筆近10億美元的轉賬。
今年3月，與敘利亞有關聯的激進黑客組織對一個自來水廠發起網路攻擊。黑客操縱系統改變了進入到自來水中的化學物含量，阻礙凈水過程。
類似的案例不勝枚舉。
360公司總裁齊向東向《中國科學報》記者表示，接入互聯網的設備越多，網路攻擊的發生幾率就越高，網路攻擊首先瞄準大數據，攻擊造成大數據丟失、情報泄密和破壞網路安全運行。大數據技術是一把雙刃劍，既可以造福社會、造福人民，又可以被一些人用來損害社會公共利益和民眾利益。
大數據安全體系構建勢在必行
「在互聯網乃至物聯網時代，如果我們不能很好地解決安全問題，就會影響社會各方面的發展。因此，各級政府在鼓勵發展大數據的同時，要同步考慮構建大數據安全體系。」齊向東表示。
值得注意的是，傳統的網路安全思路已經無法保障大數據時代的安全。劉洋向記者介紹，傳統網路安全的防護思路是劃分邊界，將內網、外網分開，業務網和公眾網分離，用終端設備將潛在風險隔離。通過在每個邊界設立網關設備和網路流量設備，來守住「邊界」，以期解決安全問題。但隨著移動互聯網、雲服務的出現，移動終端在4G信號、Wi-Fi信號、電纜之間穿梭，網路邊界實際上已經消亡。
「很多傳統的大企業認為，只要自己購買伺服器並搭建獨立的機房，安排專門的技術人員就能夠保護企業的數據不被泄露，能夠保護企業的信息安全。但實際上，在如今的互聯網時代，這種傳統的方法更加容易被不法分子所攻破。」阿里雲安全資深總監肖力向《中國科學報》記者介紹，這是因為從技術實力來看，絕大部分企業並不是專門做網路安全、數據安全，其設置的技術壁壘難以阻擋專業的黑客。
齊向東介紹，360安全中心每天發現木馬樣本近千萬個，每天發現的各種軟硬體漏洞、網站漏洞超過120個，「每一個木馬每一個漏洞，都可能攻破預先部署的安全設備和安全軟體」。這種情況下，企業的傳統防護的確難以奏效。
雲平台和大數據需「雙劍合璧」
在采訪中，有專家認為，對付大數據時代的數據安全問題，防止信息泄露，除了完善相關法製法規，更加需要雲平台的防護技術，結合大數據技術來應對數據安全。
「在雲計算不斷深入發展的當下，將數據存儲在雲平台上，或許比傳統的企業信息防護更加安全。」肖力介紹，以阿里雲為例，阿里雲在架構設計之初就同步考慮了安全架構，不僅將安全的基因植入到整個雲平台和各個雲產品中，也將數據安全要求嵌入產品開發生命周期的各個環節。依靠專業的雲計算平台，強大的技術團隊能夠更好地應付來自黑客的攻擊。
不同用戶之間，無論是CPU、內存，還是存儲和網路，都默認相互隔離，既看不到對方的數據，也不會相互影響。「就像一間五星級酒店被分割成多個房間，他們之間是相互獨立和封閉的，從而確保不同租戶互不幹擾和數據隔離。」肖力表示。
據介紹，目前全國35%的網站的數據安全防護都依託於阿里雲平台的防護。阿里雲的雲盾，涵蓋網路安全、伺服器安全、數據安全、業務安全和移動安全這五個安全領域，來保護數據安全。
360也有自己的雲安全管理平台。劉洋介紹，該平台將360獨有的雲安全漏洞挖掘能力輸出給廣大用戶，通過統一管理、安全可見以及網路、主機、應用、數據的分層縱深防禦，為用戶全面解決雲安全問題。
「用大數據技術來解決大數據時代的安全問題十分必要。」齊向東進一步指出，必須建立「數據驅動安全」的思維，搭建全新的互聯網安全體系—「傳統安全+互聯網+大數據」。也就是說，要利用漏洞挖掘技術、網路攻擊技術、軟體樣行為分析技術以及由網路地址解析資料庫、網路訪問日誌資料庫、文件黑白名單資料庫等組成大數據系統與分析技術，構建全天候全方位感知網路安全態勢。「要基於強大的大資料庫、利用先進的大數據技術和廣泛的用戶覆蓋率，提前感知網路威脅態勢，為大眾提供未知威脅的發現與回溯功能並進行有效防護。」齊向東說。
「未來還應當聯合各方力量，共建互聯網安全產業鏈生態，來應對大數據時代的安全風險。」肖力表示。

C. 大數據環境下的網路安全分析

大數據環境下的網路安全分析
「大數據」一詞常被誤解。事實上，使用頻率太高反而使它幾乎沒有什麼意義了。大數據確實存儲並處理大量的數據集合，但其特性體現遠不止於此。

在著手解決大數據問題時，將其看作是一種觀念而不是特定的規模或技術非常有益。就其最簡單的表現來說，大數據現象由三個大趨勢的交集所推動：包含寶貴信息的大量數據、廉價的計算資源、幾乎免費的分析工具。
大數據架構和平台算是新事物，而且還在以一種非凡的速度不斷發展著。商業和開源的開發團隊幾乎每月都在發布其平台的新功能。當今的大數據集群將會與將來我們看到的數據集群有極大不同。適應這種新困難的安全工具也將發生變化。在採用大數據的生命周期中，業界仍處於早期階段，但公司越早開始應對大數據的安全問題，任務就越容易。如果安全成為大數據集群發展過程中的一種重要需求，集群就不容易被黑客破壞。此外，公司也能夠避免把不成熟的安全功能放在關鍵的生產環境中。
如今，有很多特別重視不同數據類型（例如，地理位置數據）的大數據管理系統。這些系統使用多種不同的查詢模式、不同的數據存儲模式、不同的任務管理和協調、不同的資源管理工具。雖然大數據常被描述為「反關系型」的，但這個概念還無法抓住大數據的本質。為了避免性能問題，大數據確實拋棄了許多關系型資料庫的核心功能，卻也沒犯什麼錯誤：有些大數據環境提供關系型結構、業務連續性和結構化查詢處理。
由於傳統的定義無法抓住大數據的本質，我們不妨根據組成大數據環境的關鍵要素思考一下大數據。這些關鍵要素使用了許多分布式的數據存儲和管理節點。這些要素存儲多個數據副本，在多個節點之間將數據變成「碎片」。這意味著在單一節點發生故障時，數據查詢將會轉向處理資源可用的數據。正是這種能夠彼此協作的分布式數據節點集群，可以解決數據管理和數據查詢問題，才使得大數據如此不同。
節點的鬆散聯系帶來了許多性能優勢，但也帶來了獨特的安全挑戰。大數據資料庫並不使用集中化的「圍牆花園」模式（與「完全開放」的互聯網相對而言，它指的是一個控制用戶對網頁內容或相關服務進行訪問的環境），內部的資料庫並不隱藏自己而使其它應用程序無法訪問。在這兒沒有「內部的」概念，而大數據並不依賴數據訪問的集中點。大數據將其架構暴露給使用它的應用程序，而客戶端在操作過程中與許多不同的節點進行通信。
規模、實時性和分布式處理：大數據的本質特徵（使大數據解決超過以前數據管理系統的數據管理和處理需求，例如，在容量、實時性、分布式架構和並行處理等方面）使得保障這些系統的安全更為困難。大數據集群具有開放性和自我組織性，並可以使用戶與多個數據節點同時通信。驗證哪些數據節點和哪些客戶應當訪問信息是很困難的。別忘了，大數據的本質屬性意味著新節點自動連接到集群中，共享數據和查詢結果，解決客戶任務。
嵌入式安全：在涉及大數據的瘋狂競賽中，大部分的開發資源都用於改善大數據的可升級、易用性和分析功能上。只有很少的功能用於增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大數據平台中的安全功能。你希望開發人員在設計和部署階段能夠支持所需要的功能。你希望安全功能就像大數據集群一樣可升級、高性能、自組織。問題是，開源系統或多數商業系統一般都不包括安全產品。而且許多安全產品無法嵌入到Hadoop或其它的非關系型資料庫中。多數系統提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常見威脅。在很大程度上，你需要自己構建安全策略。
應用程序：面向大數據集群的大多數應用都是Web應用。它們利用基於Web的技術和無狀態的基於REST的API。雖然全面討論大數據安全的這個問題超出了本文的范圍，但基於Web的應用程序和API給這些大數據集群帶來了一種最重大的威脅。在遭受攻擊或破壞後，它們可以提供對大數據集群中所存儲數據的無限制訪問。應用程序安全、用戶訪問管理及授權控制非常重要，與重點保障大數據集群安全的安全措施一樣都不可或缺。
數據安全：存儲在大數據集群中的數據基本上都保存在文件中。每一個客戶端應用都可以維持其自己的包含數據的設計，但這種數據是存儲在大量節點上的。存儲在集群中的數據易於遭受正常文件容易感染的所有威脅，因而需要對這些文件進行保護，避免遭受非法的查看和復制。

D. 為什麼網路空間存在嚴峻的信息安全問題

網路空間存在嚴峻的信息安全問題主要有以下幾點原因磨掘：

1. 科技發展迅速：隨著信息技術的不斷喚寬革新和發展，網路空間中的安全威脅和攻擊手段也不斷升級和改進，使得信息安全形勢變得更加嚴峻。

2. 網路技術基礎差異：不同的網路技術和協議之間存在差異，這為黑客攻擊和信息泄露提供了空間。例如，許多舊版的軟體和系統，由於缺乏關鍵的安全更新，容易被攻擊者利用漏洞入侵。

3. 人為因素：人為因素不可忽視，例如瞎鏈核密碼不夠強，管理不嚴格等，都會成為黑客攻擊的一個突破口。此外，員工意識不足和安全培訓不全面也會使信息安全形勢變得更加嚴峻。

4. 政治和商業原因：國家間的政治角力和商業競爭也會促使黑客攻擊和信息泄露成為日益普遍的現象。例如，黑客可能受到政治或經濟目的的操縱，通過攻擊獲得敏感信息並進行利益交換。

因此，信息安全問題在網路空間中不斷出現和加劇，需要通過技術手段和人為管理的合力應對。

E. 大安全時代 大數據是網路安全公司的核心競爭力

大數據是企業的寶藏，做金融，螞蟻金服背後是支付寶的大數據。做電商，淘寶、天貓要用大數據了解網民買什麼賣什麼。誰有大數據，誰就是行業王者。在大安全時代，數據更是網路安全公司的核心競爭力。

360公司董事長兼CEO周鴻禕認為，從網路安笑扮全形度來看，「萬物均要互聯，一切皆可編程」，這意味著物理世界和虛擬世界已經打通，線上線下的邊界正在消失，網路空間的攻擊將會穿透虛擬空間，直接影響到物理世界的安全。加之物聯網的發展，聯網的智能設備增長可多達百億計，每個智能設備都可能成為攻擊的切入點。但目前的網路安全觀念和防禦體系並不能應對未來的安全問題。

在周鴻禕看來，由於漏洞的存在，世界上沒有攻不破的網路。「面對國家級、有組織的高強度網路攻擊，傳統的特徵比對等方式已很難發揮作用，必須依靠大數據。」他說。

「網路安全本質上是人和人的對抗，是高智商、高水平黑客團隊的攻與防，是個攻碰衡灶防態勢瞬息萬變的行業，這就要網路安全企業解決一個根本問題：誰能把網路安全+大數據+人工智慧結合起來，使得發生網路攻擊的時候，我們能真正看得見。」周鴻禕指出。

除了大數據還需要人工智慧。在反病毒時代，安全數據規模較小，靠人力就可以進行安全分析。但當數據量極其龐大後，單純依靠人力去分析處理網路威脅，不僅效率十分低下，而且也無法滿足及時響應和處置的要求。這樣，防禦的一方將永遠被動，防不勝防，所以必須要運用人工智慧技術。

但是，需強調的是，這背後的邏輯是「大數據在先，人工智慧在後」。現在，幾乎所有的傳統安全廠商都在宣稱自己的「大數據」和「人工智慧」理念。然而，實現真正人工智慧需要海量業務數據的「喂養」，如果攔升不具備足夠體量的業務，顯然既不能做到真正「大數據」，更無法支撐「人工真智能」的實現。除「大數據」之外，人工智慧還需要頂級演算法工程師團隊和安全專家的技術支持，這都是對安全廠商的考驗。

F. 大數據安全怎麼保證

大數據安全怎麼保證

當前，我國亟須依據《關於促進大數據發展的行動綱要》，綜合採取戰略、政策、法律等多種工具，構建起包括法律、行政、技術、行業、社會等在內的大數據安全保護體系，加大大數據的安全保護力度，營造健康環保的大數據生態運營體系。

一是加強基礎保護技術的研發和推廣應用。推廣業務系統防攻擊防入侵通用保護技術的普及和應用，引入並推廣匿名技術、數據泄露保護模型技術等業已成熟的大數據安全保護專用技術。

二是加強基礎保護技術體系的建設和實施。制定並組織實施適用於大數據安全保護的行業標准、企業標准和聯盟規范指南，明確大數據安全保護的保護范疇、保護類型、保護級別、具體的技術保護要求和管理要求。

三是切實加強關鍵信息基礎設施安全防護。做好大數據平台及服務商的可靠性及安全性評測、應用安全評測、監測預警和風險評估；明確數據採集、傳輸、存儲、使用、開放等各環節保障網路安全的范圍邊界、責任主體和具體要求，切實加強對涉及國家利益、公共安全、商業秘密、個人隱私、軍工科研生產等信息的保護。

四是開展大數據安全流動的風險評估和安全認證活動。建立大數據安全評估體系，落實信息安全等級保護、風險評估等網路安全制度；制定發布大數據安全保護的行業規范指南，組織簽署大數據安全保護的行業自律公約，開展針對大數據交易平台數據安全保護狀況的風險評估和安全認證活動，根據風險評估和安全認證結果發布大數據安全保護綜合排名排序，督促行業企業做好大數據安全保護方面的自我約束工作。

五是採用安全可信產品和服務，提升基礎設施關鍵設備安全可靠水平。建設國家網路安全信息匯聚共享和關聯分析平台，促進網路安全相關數據融合和資源合理分配，提升重大網路安全事件應急處理能力；深化網路安全防護體系和態勢感知能力建設，增強網路空間安全防護和安全事件識別能力。

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G. 大數據有前途，還是網路安全有前途

隨著數據規模的不斷擴大和企業需求的不斷增長，大數據人才也逐漸成為了剛性需求，不僅前景廣闊，薪資也是非常可觀的。
但這些是有前提條件的，如果你選擇大數據方向，你至少得是研究生以上學歷。倘若你的學歷達不到這個要求找工作是相對比較困難的，特別對於學歷背景一般，非相關專業的人士，估計面試的機會都不多。
目前，大數據技術正處於應用初期，此時人才招聘會更傾向於研發人才，研究生學位更容易獲得大工廠的就業機會。因此，對於目前大數據相關專業的大學生來說，如果想獲得更強的就業競爭力和更多的就業渠道，建議盡量拿到研究生文憑。
而網路安全方向相對要求就沒這么高，一般情況下擁有大專學歷就OK。而網路安全相對要求就沒那麼高，一般情況下大專學歷就可以。在2021年網路安全行業人才發展報告中，網路安全從業人員的平均學歷為大專和本科，其中很大一部分都是專科計算機相關專業或者非計算專業從事網安行業的。
因為，目前，網路安全企業更傾向於尋找工作經驗豐富、技術基礎扎實、實戰能力和溝通交流能力強，同時具備一定的抗壓能力的網安人才，學歷文憑和競賽經驗，並非是用人單位特別注重的能力特質。
為什麼網路安全企業對文憑沒有很高的要求呢?
原因在於，隨著5G、人工智慧，物聯網，雲計算，大數據，企業應用的發展和元宇宙的萌芽，催生安全行業需要大量的人才。而我國網路安全產業相關人才遠遠跟不上規模的發展。據數據顯示，未來我國網路安全專業人才缺口超300萬，而每年高校安全專業培養人才僅有3萬餘人。所以不得不改變策略，降低學歷門檻來滿足企業的需求!
況且，在薪資方面也並不比大數據方向差。據《2021瀚納仕亞洲薪酬指南》顯示，網路安全相關基層工作人員的年薪均在30萬元到80萬元(人民幣)區間浮動。

H. 大數據時代下網路安全的重要性

隨著互聯網的飛速發展，出現了海量的數據信息，人類 社會 也逐步邁進了大數據時代。大數據時代可以為人們帶來更多的關於時代發展的實時信息，使人類的思想能夠跟上時代發展的腳步，為人們之啟州間的交流與溝通帶來便利。即使大數據時代互聯網技術自身擁有諸多的優點，但是在應用過程中依然存在很多的網路信息安全風險，這將會導致信息數據不真實，同時又會對人們使用信息的時效性造成不良影響。所以，在大數據時代，我們應該更加重視網路信息的安全性，依託科學合理的網路信息安全管理方案來防止網路安全問題的發生，從而加快中虧螞國現代化信息建設的腳步。

大數據時代網路存在的安全問 題

由於網路具有較強的開放性特質，能夠實現跨越時空的交流與互動，但於此同時，也容易遭受不同空間與主題的入侵和攻擊，這就會導致數據信息發生泄露，繼而造成嚴重的網路安全問題。其次就是人為操作失誤，由於網民在上網過程中沒有清晰的安全意識，容易下載並點擊危險的軟體和網站，導致手機或電腦遭受病毒的襲擊，進而丟失私人信息、賬戶信息等。再次就是網路黑客問題，黑客能夠通過竊取網路信息或網路密鑰的方式，破壞用戶的網路系統，使用戶的私人信息受到威脅，甚至會導致整個網路系統出現故障或癱瘓。

大數據時代下網路安全的防護措施

1、使用安全的殺毒軟體和加強監管工作

計算機不僅需要採用適當的防火牆技術，營造優良的網路運營氛圍，且還需要悄空蔽安裝殺毒軟體。這樣一來便可詳細檢查計算機當中的數據信息，全面提高計算機的安全性，防止因為病毒入侵帶來的安全隱患。另一方面，企業也需要做好計算機網路安全的監管工作，集中管理企業現有賬號，強化自身安全管理的意識。

2、加強網路安全意識

相關工作人員應深入了解計算機的操作步驟和注意事項，注意可能存在的危險，不下載、不點擊來源不明的鏈接，提升自身的網路安全意識。此外，還需要強化學習，拓展知識面，提升防範能力，養成正確的使用計算機的習慣。

3、加強網路管控能力

影響計算機安全的主要原因是工作人員對網路維護的重視程度不夠，只是計算機安全受到影響。網路管理者應加強對信息安全的維護力度，構建出相應的網路管控機制。可通過相關的防控軟體對網路病毒、黑客入侵的行為進行監控，同時該系統也能夠對用戶所參與的網路活動進行分析和把控，及時彈出安全彈窗，以此避免網路安全問題的發生。

4、加強網路安全管理

加強網路安全管理，注重技術應用，為網路安全提供基礎保障。即通過網路維護，定期檢查網路安全問題，提升對網路安全及數據安全的管理力度，保障信息網路的正常運作。在這個過程中，網路管理者需要定期檢查系統漏洞，及時地更新殺毒軟體的病毒庫等。

結語

I. 大數據時代，如何保證網路安全

從兩態則個方面說下這個安全問題:

1.數據泄露，這是最常見的安全問題。作為普通個人，需要注意如下幾點:

（1）不要隨意瀏覽賭博色情網站、注冊賬號、安裝軟體、甚至使用破解軟體，其中很可能包含木馬或者釣魚程序，一定要清楚自己的操作會有什麼後果，不清楚的情況下可以問問身邊的朋友。

（2）保護好自己的密碼，因為基本上每個網站或應用都需要賬號密碼，要記住很多密碼確實很難，所帆中棚以很多人就記錄在電腦中，沒有任何保護，這也是比較危險的。簡單點的防範措施就培坦是使用幾個能記得住的密碼，切記不要使用生日，過於簡單的數字，很容易被猜出來。另外注意不要在來歷不明的網站上注冊賬號，以免密碼被偷窺。

（3）現在使用指紋、刷臉的應用很多，一定不要在不知名的應用上提交這些信息，免得身份被盜用。平時在社交媒體上分享時也要注意，不要暴露太多個人信息，比如家庭情況、孩子學校情況等，以免被別有用心的人利用。前段時間還有新聞報道從照片中成功提取指紋信息的案例，所以一定要注意盡量少分享隱私信息。

2.數據丟失或損壞，這也是一件很讓人抓狂的事。電腦硬碟壞了，手機進水了，網站倒閉了，都有可能導致數據找不回來的情況發生。對於企業一般會把自己的核心數據存儲多份，多個機房備份，甚至多個城市備份，很少發生數據找不回來的情況。對於個人，建議使用知名的雲備份服務，將自己的數據在雲端存儲一份，當然也要注意設置好訪問許可權，避免數據泄露。

安全沒有百分百，只能做到盡量安全。不僅是個人需要注意保護自己的信息，企業也有責任保護好自己用戶的信息，政府也有責任監督企業做好信息安全。

J. 簡答大數據安全的特徵

大數據安全面臨著許多挑戰，需要通過研究關鍵技術、制定安全管理策略來應對這些挑戰。當前，大數據的應用和發展面臨著許多安全問題，具體來說有以下幾個方面。（1）大數據成為網路攻擊的顯著目標在網路空間中，大數據是更容易被「發現」的大目標，承載著越來越多的關注度。一方面，大數據不僅意味著海量的數據，也意味著更復雜、更敏感的數據，這些數據會吸引更多的潛在攻擊者，成為更具吸引力的目標；另一方面，數據的大量聚集，使黑客一次成功的攻擊能夠獲得更多的數據，無形中降低了黑客的進攻成本，增加了「收益率」。（2）大數據加大隱私泄露風險從基礎技術角度看，Hadoop對數據的聚合增加了數據泄露的風險。作為一個分布式系統架構，Hadoop可以用來應對PB甚至ZB級的海量數據存儲；作為一個雲化的平台，Hadoop自身存在雲計算面臨的安全風險，企業需要實施安全訪問機制和數據保護機制。同樣，大數據依託的基礎技術——NoSQL（非關系型資料庫）與當前廣泛應用的SQL（關系型資料庫）技術不同，沒有經過長期改進和完善，在維護數據安全方面也未設置嚴格的訪問控制和隱私管理機制。NoSQL技術還因大數據中數據來源和承載方式的多樣性，使企業很難定位和保護其中的機密信息，這是NoSQL內在安全機制的不完善，即缺乏機密性和完整性。另外，NoSQL對來自不同系統、不同應用程序及不同活動的數據進行關聯，也加大了隱私泄露的風險。此外，NoSQL還允許不斷對數據記錄添加碧姿屬性，這也對資料庫管理員的安全性預見能力提拆派出了更高的要求。從核心價值角度看，大數據的技術關鍵在於數據分析和利用，但數據分析技術旅慧賀的發展，勢必對用戶隱私產生極大威脅。