【摘要】在大数据时代，信息安全存在很多的漏洞，现阶段信息安全已经无法满足大数据时代的要求了，如何保障大数据时代的信息安全意义重大。本文主要分析大数据时代面临的信息安全机遇与对策。
【关键词】大数据时代；信息安全；机遇对策
在大数据背景下，其安全问题已经受到了社会各界的广泛关注，其中最为常见的问题就是数据外漏、黑客攻击、隐私泄露、商业间谍几个方面，在各类因素的影响下，网络信息安全形势越来越严重，这不仅是一种挑战，也是一种机遇。
1大数据时代的相关问题
在数据安全技术、数据仓库技术以及数据分析技术的发展之下，大数据时代发生了巨大的变革，目前与大数据技术相关的内容包括几个方面：
1.1网络安全问题
在互联网技术的发展下，越来越多的数据与交易利用互联网来进行传输，很多不法分子就利用这一点来谋取利益。近年来，网络犯罪模式变得越来越成熟，犯罪分子的专业水平越来越高，网络安全问题并非是单一影响网络的安全性，还会影响未来阶段下的信息安全问题，鉴于此，在这一背景下必须要做好网络防备工作。
1.2个人设备管理问题
在大数据环境下，各种新型移动设备也越来越多，其主要集中在数据收集、数据存储、数据访问以及数据传输几个内容。如果员工使用了非法的个人设备，很容易影响数据的安全性。鉴于此，每一个企业需要对员工有明确的约束，告知其设备使用要求与使用策略，并且要在符合规定的前提条件下使用个人设备。
1.3云中数据问题
在大数据技术的发展之下，云服务也变得越来越成熟，云服务也同时存在大数据的问题，其储存与处理也存在大量的风险。一旦云数据被犯罪分子获取，是非常危险的，为了保障数据的安全性，必须要使用安全性较高的云服务。
1.4数据保密问题
大数据涉及的领域是非常多的，数据产生、数据储存以及数据分析会直接影响到数据的安全性，尤其是在近年来互联网技术的发展下，数据保密问题尤为严重，这一问题是一个亟待解决的问题。
2大数据时代的信息安全问题
2.1隐私泄露
在大数据背景下，海量数据导致数据出现了隐私泄露的风险，在这个数据高度集中的环境下，一旦数据发生泄露，造成的影响是非常大的，情况严重时，甚至会影响到用户的人身安全，但是，就现阶段来看，关于互联网隐私信息，并无系统、科学的设置标准，未对用户数据使用权与数据所有权进行界定，尤其是很多大数据问题，并未考虑到个人隐私问题。
2.2安全防护
在大数据储存环境下，很容易影响安全防护问题，在该种环境下，需要将所有数据进行集中储存、处理，很多企业与单位都将经营数据与生产数据集中储存起来，这样就会影响企业与单位数据储存的安全。究其根本元，就是由于安全防护升级速度未跟上大数据的发展脚步，稍不注意，就会致使大数据出现安全漏洞。
2.3黑客攻击
在网络之中，大数据中储存的数据很容易被发现，且在数据复杂的背景下，一些有经验的黑客就会利用这些漏洞来攻击网络，如果数据增加，那么会引来很多攻击者，黑客将数据窃取之后，会根据这一突破口来获取大量数据，因此，在大数据环境下来攻击能够有效降低黑客成本，让他们获取到大量的利益。此外，在网络时代之中，大数据更容易被发现，已经受到了社会各界的关注，一方面，大数据中有海量数据，这些数据是非常敏感、复杂的，会吸引很多的潜在攻击者。此外，在数据大量聚集之后，只要一次攻击，不法分子就可以获取到大量信息，增加了他们的收益率。
2.4成为可持续攻击的载体
利用大数据，黑客可以很好的掩饰自己的身份，采用传统的防护措施是很难检测出的，这种传统检测方式是采用单个时间点来进行实时匹配检测，但是高级的可持续攻击是很难实现实时检测的。一旦受到攻击，黑客就可以将这些代码隐藏在数据之中，人们很难发现。同时，大数据中往往有大量的资料，安全分析工具很难关注到所有的价值点，给系统的安全带来了很大的威胁。任何一个措施都会影响系统的安全性。
3保障大数据时代信息安全的对策分析
3.1建立信息安全体系
大数据是一种新兴数据类型，但是，就现阶段来看，政府尚未针对大数据这一事物制定出科学的管理政策，虽然信息部门与工业部门都将物联网列入到近期规划之中，将信息处理技术看做关键技术，信息处理技术中有图象视频技术、数据挖掘技术、数据储存技术几个内容。为了更好的保护大数据信息安全，必须要加大研发力度，做好相关人才的培养工作，这样才能够更好的保护大数据的安全性。
3.2使用大数据技术避免高级可持续攻击问题的产生
就目前的情况来看，我国安全防御措施还相对落后，处在初级发展阶段中，难以适应高等级攻击，为了更好的对大数据技术进行合理防护，需要确定出恶意攻击与非恶意攻击之间侧差异。综合时间因素、空间因素以及模式问题进行合理的处理，总结出相应的模型，制定出完善的大数据安全系统，对各类威胁特征进行合理定位，建立起完善的数据库系统，这样才能够达到根本目的。在日常工作工程中，可以对大数据资源进行整合，对大数据处理机制进行合理的协调，实现数据库共享，更好的抵御不同攻击的影响。
3.3做好敏感数据的监管工作
大数据技术具有一些独特的特征，在海量数据之下，存在很多的敏感数据，在黑客对此进行扫描时，就可以检查出敏感数据中存在的漏洞，因此，在目前，必须要着重解决大数据信息泄露问题，这需要政府从多元化角度进行监控，完善相关的管理制度。
3.4合理应对高级可持续攻击
传统的安全防护措施无法全面应对高级可持续攻击，为了应对这一问题，必须要搞清楚恶意活动的类型，看网络与数据是否遭受到攻击，在解决过程中，可以使用大数据来处理攻击模式、时间特征、空间特征以及事件模式，总结出抽象模型，让其成为大数据安全工具。要想精确的分析相关的数据，可以需要花费大量的时间进行建模，将各类资源合理整个起来，协调处理机制和分析机制，实现数据库之间的共享。
参考文献：
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作者：周霁红 单位：长沙市明德中学
