大数据时代计算机网络安全系统设计

王滈 韦瑞林

摘 要：在我国网络信息技术的发展中，大数据时代的进程也在进行，计算机网络系统还存在诸多安全问题。现有的防御系统无法支撑计算机网络系统的安全运行，各种防御技术仍有待完善。为提高大数据时代计算机网络安全防御体系的防御能力，需要综合分析大数据中心的应用功能，构建完整的防御体系。在本文中，我们首先分析了现代计算机网络安全的主要威胁，然后提出了针对这些威胁的防御策略，并对计算机网络安全防御系统的设计进行了分析，以供参考。

关键词：大数据时代;计算机网络;安全系统;设计

一、当前计算机网络安全所面临的主要威胁

（1）计算机病毒。因为网络系统病毒本身往往是网络计算机中主要的网络感染和传播因素，直接威胁到计算机网络系统信息管理系统的安全和正常运行。由于网络计算机的网络系统本身具有一定的感染性、经济性和隐蔽性，木马病毒通常寄生在正常的网络应用中，不易被他人发现。 （2）木马病毒。木马病毒可能被认为是对家庭计算机和个人计算机系统的重要安全技术威胁之一。一旦他们利用这些木马病毒成功地直接入侵您的个人计算机，就有可能直接攻击和窃取您的个人计算机系统及其用户的重要软件、个人信息和重要文件，从而导致您的个人信息安全被泄露，它甚至可能导致您的任何用户的个人计算机系统被其他犯罪分子恶意破坏和利用，或直接参与网络欺诈，给您的任何个人或其他社会组织造成严重的经济、社会和经济损失。

二、计算机网络安全防御策略

2.1 加强对计算机系统的监管

随着现代网络和电子信息安全技术的不断发展，各种病毒非法入侵我国计算机企业系统的方式也不断呈现出多种多样的发展趋势。针对我国计算机企业网络系统存在的突出安全问题，要加快建立和完善计算机系统网络安全分级防御机制，对当前计算机系统网络安全采取更多的分级安全防护，，提高有效的安全监管能力，加强计算机网络病毒检测和处理技术的应用，有效控制和阻断网络病毒的非法入侵。

2.2 加大技术培训

许多计算机企业用户对系统的实际使用只有基本的了解，因此在实际操作中难免会出现一些技术错误。而且，大多数企业用户在使用虚拟硬盘或其他网络系统资源时，由于缺乏网络安全防护意识，粗心大意，从而增加了网络系统漏洞事件的最大概率。对企业计算机系统用户进行网络技能和知识培训，是加强企业计算机用户网络安全隐患防范的重要途径之一。用户网络技能的不断提高，不仅可以有效减少或大大避免实际操作系统在使用过程中可能出现的一些错误，还可以大大减少系统的网络安全隐患。

2.3 建立计算机网络安全防御系统

随着国际移动互联网在我国的不断进步和快速发展，计算机系统网络安全病毒的传播方式越来越多样化、隐蔽性和信息的广泛传播性。对我国计算机信息系统及其网络安全信息管理系统安全的潜在危害和威胁日益明显和加剧，对及时攻击、防范危害、提高安全性提出了新的重要技术和挑战，中国整个计算机系统网络安全病毒的处理和发展过程。在深入分析、研究、规范和合理分析计算机网络安全病毒的各种传播方式和特点的基础上，建立计算机网络安全病毒信息风险的主动防御机制，加强计算机系统的网络安全信息风险管理，进一步完善和提高我国整个计算机网络信息系统的计算机网络安全。

三、安全系统设计

3.1 安全防御系统功能设计

在安全信息系统的功能设计管理实践中，为了有效保证系统主要功能的不断完善，有必要对安全数据防御管理系统的主要功能设计进行明确的功能设计。从目前的数据分析结果来看，在大数据网络应用管理的实践中，我们將继续面临来自PC、手机、终端等多渠道数据的黑客攻击威胁。此外，黑客病毒和木马的潜伏期较长，黑客攻击能够破坏的信息范围更广，因此，安全数据防御管理系统的功能设计必须基于当前安全数据威胁管理的智能化信息化。从这个设计角度来看，安全数据防御管理系统的设计必须具有很强的主动性，因此系统设计需要构建一个基于计算机运行网络的主动安全数据防御管理系统，它的功能可以有效地保证整个计算机主动网络的安全稳定运行。

3.2 计算机网络安全系统的设计

（1）安全预警。安全自动预警功能模块主要是对整个网络系统正常运行中可能出现的各种攻击性违法行为、网络系统安全漏洞、病毒恶意攻击等进行自动预警，使安全攻击防御网络系统能够有足够的自动响应时间。在整个计算机应用网络中，存在着大量异构的网络应用开发软件。该异构应用开发软件可以通过不同的网络语言、不同的网络结构、不同的网络开放性，自动实现网络接口的互联通信，这种异构应用开发软件在整个网络运行过程中容易出现安全防御系统漏洞，这可能大大提高网络病毒攻击和入侵的概率。（2）安全保护。由于大数据中心应用管理中心的安全数据保护对大数据中心的正常运行、稳定和安全防护具有重要的指导意义，因此在实际应用运行中会发现有很多安全防护措施需要提供。这些安全保护措施具体包括防病毒软件、防病毒保护软件和病毒防火墙。分析了这些安全防护措施的具体防护利用情况。保护布局大多以单一或相互集成的保护模式实现，可有效保证整个大数据中心应用管理中心的数据完整性。在当前网络环境下，大数据网络应用管理中心的安全普及度得到了显著提升。总之，各种过滤技术的综合利用，不仅大大降低了大数据安全应用管理中心遭受黑客和病毒攻击和感染的可能性，而且大大提高了系统自身的安全性能。（3）安全监测。在中国大数据安全应用管理中心的安全应用管理实践中，实施安全风险监控技术非常必要。根据当前安全风险监控技术的具体分析结果，主要用户使用的过滤技术主要包括三种网络流量底层包捕获过滤技术、网络流量深度层包捕获数据过滤分析技术等，利用这些过滤技术，可以对参考数据的综合利用结果进行深度和浅层的数据挖掘，这些挖掘结果可以为整个系统的安全隐患诊断结果提供数据参考。如果我们根据这些参考数据进行安全隐患处理，系统本身的安全隐患威胁将完全消除。通过对当前一些大数据安全应用管理中心系统的数据分析，可以发现很多大数据应用中心都充分利用了安全漏洞实时扫描和检测技术。该扫描技术的主要用途是实时检测系统数据缓存中可能存在的安全漏洞信息，从而提高系统的安全完整性，降低系统被非法软件入侵的风险概率。（4）安全响应。从当前大数据时代应用管理中心安全威胁防御系统的实际使用情况来看，当应用系统中的监视器受到严重敲诈病毒或安全威胁攻击时，系统安全威胁防护响应工具可能会自动激活，例如，所有病毒攻击、杀戮和清除软件都会得到及时的快速响应，并主动杀戮和清除所有病毒，从而有效应对安全威胁。此外，在安全威胁响应系统启动后，安全保护威胁反击会将数据备份到应用程序主机。此时，应用主机可以安全锁定攻击者应用管理中心的所有源数据，这对于安全威胁反击也具有重要意义。

结 语：

随着大数据技术的不断发展，它为人们提供了更快的资源共享系统，使人们的生产生活更加便利，为网络病毒提供了更加多样化的攻击手段。此外，网络病毒攻击的潜伏期越来越长，对网络系统安全运行的威胁越来越大，使得大部分用户难以正常使用大数据应用中心。因此，为了进一步提高计算机网络安全防御系统的防御能力，需要深入调查分析当前网络安全运行中隐藏的风险。

参考文献：

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