大数据时代下信息安全论文范文第1篇
现阶段，由于大数据从理念和技术层面引发的变革，信息安全更加侧重管理和操作。目前，网络信息安全防范水平远远达不到大数据时代信息安全所需。对此，应构建更深层次、更广范围、更大力度的信息安全保障体系。
保护个人隐私、保障信息流通，健全法律约束体系
一要保障信息安全法律的系统性。我国关于信息安全的法律虽然较多，但碎片化现象突出，还没有专门的信息安全法，立法层次较低且缺乏系统性，对信息安全的范围的界定多是在特定法律服务的领域内展开的，信息安全的概念还没有统一起来。针对当前立法碎片化的问题，应加快出台信息安全专门法律，对信息安全概念范围进行权威界定，对各领域各行业涉及的信息安全问题进行统一法律规定，从立法层面强化信息安全的法律地位。
二要保障信息安全法律的协调性。大数据时代下的信息安全法既要维护个人隐私权利，也要保障信息自由流通，为发掘信息的经济价值、社会价值和文化价值留足发展空间。大数据时代信息安全包含两层含义，基于信息主體个人隐私保护，并为信息合理流动和价值开发提供安全环境。所以，信息安全立法要坚决打击侵害个人隐私权益的一切行为，也要保持法律韧性，鼓励支持大数据健康发展。
三要保障信息安全法律权威性。法律的执行在于法律规定完善可行，应对各领域信息安全问题的刑事责任、民事责任进行清晰界定，并提高和明确民事赔偿标准，重视和肯定信息安全的经济价值。明确惩罚措施，提高执法可行性，保障法律的权威。
四要保障信息安全法律可操作性。由于大数据环境下信息侵权行为具有高度的隐蔽性和技术性特征，被侵害人存在客观举证困难问题，不能采用“谁主张谁举证”的法律传统原则，应实行无过错归责原则，即由被告人举证证明其“严格履行了义务，未发生过信息侵害行为”。
织密综合治理监督网络，完善多元治理体系
大数据时代，信息具有广泛覆盖和深度渗透的特点，对信息安全社会治理提出了挑战。探索建立高效统一的行政管理组织是强化信息安全治理的有效途径和客观需要。2018年3月，中央网络安全和信息化领导小组改为中央网络安全和信息化委员会，负责网信领域重大工作的顶层设计、总体布局、统筹协调、整体推进、督促落实。随后，各级党委相继成立了网络安全和信息化机构。从实际情况看，这些只是发挥了网络舆论生态治理功能，信息安全的职能作用发挥极其有限，且由于存在人员不足特别是专业技术人员匮乏的问题，各级党委网信办仍然难以适应大数据信息安全发展形势。应加快成立专门信息安全管理机构，联合公安、宣传、网信等信息安全职能部门，构建统一高效的信息安全执法体系，统一标准、统一管理、统一部署、统一执法，提高监督执法效率，消灭监管盲区。大数据时代信息安全行政治理是构建现代化治理体系的重要体现，应积极探索与之相适应的治理理念和模式，强化资金支持，大力培育壮大信息安全技术人才队伍，为大数据健康发展提供优良监管环境。
同时，大数据时代信息安全也应注重发挥行业自律组织自下而上的自我约束作用，行业自律具有经济性、灵活性和专业性的优势，既能形成具有强制性的行业自律规章制度，也能形成相互监督的舆论约束系统，大大降低了监管成本。目前，尽管我国多家大型网络公司联合制定了《互联网搜索引擎服务自律公约》，但我国信息安全自律组织还处于起步阶段。应强化对行业自律组织的引导和规范，指导各地方成立信息安全自律组织，完善自律组织内部治理体系，明确成立包含理事会和监事会的管理构架，清晰界定自律组织职能，强化组织的自律性和服务性。同时，不断完善自律组织规则，依据相关法律规定和行业发展实际，对行业自律公约不断进行修订完善，增强针对性和可操作性，形成法律强制约束之外的“软法”约束，降低监管成本。
强化新技术研发和推广，健全技术防范体系
信息发展源于技术，信息安全依靠技术，技术是信息安全的强力保障。我国信息网络发展迅猛，世界前20家网络公司，我国占据7位。但是，我国信息安全技术发展相对滞后，与当前整体网络发展水平极不相称，信息安全技术难题成为摆在我们面前的严峻课题。
对此，应把信息安全提升为国家战略安全的高度，集中科研力量加大对信息核心技术研发应用，摆脱信息核心技术的输入依赖，增强国家信息安全核心竞争力。合理布局信息安全人才教育培养体系，完善高校信息安全课程设置和人才培养梯次，既注重培养信息安全前沿高素质科研人员，也要培养规模庞大的信息安全技术操作人员，筑牢信息安全的人才防线。加快国产操作系统的研发和推广应用，改变对国外操作系统的高度依赖，保持信息安全管理独立性。加快研发和推广以网络监管技术、身份认证技术、信息加密技术、网络隔离技术、容灾备份技术和应急处理技术等技术推广应用，从信息产生、运输、存储、提取、使用等全过程全方位提供技术保障，构筑信息安全的技术保障体系，确保信息在任何环节不被恶意攻击，堵住信息安全漏洞。强化信息安全技术更新换代，信息技术日新月异，信息安全问题、层出不穷，客观上要求不断研发推广新技术，适应发展新形势。实施信息安全分级分类管理，根据信息机密程度和主要领域，采取不同措施精准高效应对，守住关键领域信息安全，补齐关键环节信息漏洞。同时，注重技术拦截和监测精准度，强化技术识别能力，在全面拦截恶意攻击的同时，保障大数据正常的自由流通和使用，最大限度挖掘大数据潜在价值。
培育信息安全道德文化，完善道德规范体系
相较于技术和法律，道德是一种柔性约束手段，柔性的道德约束具有独特优势。在信息安全领域，道德通过人们内化于心的价值认同自觉规范行为，能够主动避免信息安全风险，及时弥补信息安全可能存在的其他隐患。道德规范是技术防范和法律约束的有益补充，而技术防范和法律约束又为道德规范提供外围支撑。这里的道德规范指源于大数据时代信息安全的伦理价值，其目的是保障具有伦理价值的信息安全。产业革命和时代进步的重大新兴产业的蓬勃发展，离不开与之相适应的精神道德层面价值体系的培育和养成。大数据信息安全发展环境同样需要相应的道德品质的配套，否则意识层面可能会成为大数据信息安全的阻碍因素。
从个人信息安全看，应强化权力意识。个人自由、尊严和隐私是个人权利的具体体现，人们只有从思想深处充分尊重个人的自由和尊严，才能产生维护个人隐私的行动自觉感，从而在涉及信息产生、采集、传输、分析、使用和销毁各环节，妥善处理信息使用和保护的界限，守住信息安全的底线。从社会层面看，应强化文明意识。信息安全是社会文明和谐的价值体现，大数据时代出现信息安全问题，可能对社会正常秩序造成极大冲击，给社会稳定带来巨大隐患，只有每个人都树立社会文明和谐的意识，才能构筑维护社会信息安全的强大防线。从国家层面看，应强化爱国意识。大数据时代信息安全的跨域特点鲜明，可以预见，国家利益与信息安全的联系将会越来越密切，信息安全将渗透到国家安全的方方面面，强化爱国意识是信息安全不可或缺的道德保障。爱国是人们对祖国的深厚感情，更是对民族文化的认同和归属，发挥爱国意识对保障信息安全具有重要意义。
【参考文献】
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③吕耀怀：《大数据时代信息安全的伦理考量》，《道德与文明》，2019年第4期。
责编/韩拓 美编/杨玲玲
大数据时代下信息安全论文范文第2篇
摘要：随着社会经济的不断发展，计算机技术得到了一个质的飞跃。如今已经是全民互联网时代，数据量成指数上升，网络已经进入大数据时代。大数据时代的信息量是爆炸性的，海量的数据，时刻都在保持着更新，记录着我们的工作和生活。网络的大数据给我们生活提供了很多便利，比如交流、生活等等。高度发达大的网络，推进了经济全球化的进度。它的数据量极大，类型繁多，更新速度快，时效性很强，因此大数据时代的网络走向了一个新的发展方向。网络的信息感知和采集为我们生活提供了海量的信息，高校的信息管理，记录着我们的个人信息。网络在大数据时代更为快捷、方便、高校，同时它的安全问题就更加的突出。该文就对当今网络中存在的问题进行思考和探究，并提出相关对策，在一定程度上可以解决网络安全问题。
关键词：大数据时代；网络安全；互联网；问题与对策
信息技术的多元化发展，给人们的生活工作带来了极大的便利，而大数据在互联网、物联网、云计算的支持下，大数据应运而生。它的出现不仅便利了正常生活，提高工作与服务效率，同时还开阔眼界，但是也使得网络数据的安全问题日益突出。互联网犯罪以及黑客的恶意攻击，使得信息越来越不安全，网络安全成为社会各界关注的重点。丰富的数据，高速的数据处理速度，可以满足社会各个领域的实时需求，使得工作更为高效。互联网的深入应用使得数据量越来越多，而且信息存储方式都不相同，这就使得网络安全问题更加的突出。当前数据加密、防火墙技术的快速普及，使得数据的安全有了一定的保证，但是大数据下的网络安全问题并没有完全解除。互联网工作者不要回避大数据时代下的安全问题，应该对其进行深入的分析，找出问题产生的原因，并思考其相应的解决办法，这样才能保障大数据时代的稳健发展。
1 大数据时代下的网络安全概述
目前，大数据时代下信息数量更多，记录着企业、个人的基本情况。因此使得信息的安全受到了社会各界的重视，想要使得网络更加安全，首先要做的就是正视大数据时代的网络安全问题。网络安全的实质，就是做好物理安全分析，推动网络安全化，就是将物理安全与信息的隐私保护相结合，看做一个统一的整体，对其进行分析保护。物理安全分析，通常来说就是从网络设计方面入手，对网络进行合理的规划，对网络工程进行相应的优化，对电源故障、电脑硬件等问题及时有效的进行处理，从而提高网络的物理安全程度。保护信息的隐私，就是要对网络上的信息加以防护，避免信息的泄露，或者被人恶意的篡改、盗窃等。做好信息系统的故障处理，才能提高信息的安全值。
信息的存储管理与传播安全，是大數据时代网络安全面临的主要问题。我们知道在信息进行传播的过程中，保护信息传播的网络环境，保证数据传输的有效性，避免病毒侵害或者网络中的恶意攻击。其次，要加强网络整体的维护工作，在对信息进行安全性分析时，对计算机软件做一个综合性的评估，全面监督软件的运行情况，并且及时查看软件的操作情况，切实保障数据的安全有效性。总而言之，所谓网络大数据时代的网络安全，实质上就是网络硬件的管理与维护，为信息传播提供可靠的网络环境，并对其操作软件进行安全性评估，从而来提高大数据时代的网络安全度。
2 大数据时代下的网络安全现状
计算机网络的快速发展，使得社会的各个领域都使用计算机进行工作，大量的数据信息，促进了网络大数据时代的到来。数据容量的不断增加，数据类型也逐渐增多，其更新速度也逐步提升，这就给网络安全带来了更加严峻的挑战。我国的网络安全形势并不乐观，无论是网络文件还是用户的隐私都存在问题，除此之外，还有数据的存储都有面临着安全威胁。
2.1 大数据时代对网络安全的影响
大数据时代是随着网络的深入应用而出现的新的网络发展方向，我国目前属于大数据发展的初始阶段。如今的网络信息涉及社会的各个领域，包括交通、生活、医疗等实体行业。网络的发展方向是大数据，然而大数据时代的网络安全是网络发展的重中之重。大数据时代的数据资源共享，可以使得大家获取资源方便快捷，同时使得数据的安全性得不到保障。网络系统硬件的共享和开放性，使得系统数据可以被更多人浏览，同时也经常遭到人为的破坏，导致系统不能正常运行。网络系统的保密性、完整性、可控性都很重要，但是当今的数据规模，使得网络安全很难做到尽善尽美。因此大数据时代使得网络发展迅速，同时也导致了更多不安全因素的产生。
2.2 个人信息安全问题
现今社会，人们生活、工作都离不开互联网，对于网络的依赖程度与日俱增。大家将数据信息都存储在网络上，因此信息安全与网络安全密不可分，但是网络开放、共享的特性，使得个人的数据信息存在问题，大数据时代，个人的信息安全面临更为严峻的挑战。尤其是，近年来，恶意钓鱼和网络欺诈状况频频发生，使得大量的个人信息被泄露出去。个人信息系统是一个全面记录用户信息的系统，主要包括，设备信息，账户信息，社会关系信息等。网络黑客通过攻击个人信息系统，获取用户信息，在进行倒卖，从而影响我们的正常生活，甚至是人身安全。
2.3 数据安全问题
大数据时代就是将更多数据集中在一起，提高数据存储的扩展性与复用性。由于网络数据的复杂化，而且很多数据都没有固定的结构，这样的数据本身就存在安全问题，再加上数据存储模式也是各不相同，直接导致数据存储初期，就存在严重的安全漏洞。数据的安全保护模式，管理办法，服务器等都在不停地更新、迭代，在信息存储迁移过程中，难免会产生一些新的漏洞，而且这种数据的存储安全问题本来就很难解决，需要研发出更高级别的安全环境。另外，数据被攻击的概率与数据量的增加成正比关系，因为数据太多，无法对其一一分析辨别，难以保障其数据安全。黑客或者病毒会更容易找到漏洞，降低攻击成本。信息的普遍共享，使得数据平台互通有无，这就就使得攻击的目标更为透明化。因此，提高对数据的保护才能真正提高数据的安全性。
2.4 文件安全问题
数据处理的核心内容就是文件，因此文件的安全显得尤为重要。尤其是近年来，云计算的推广让更多的数据存储在第三方平台上。第三方平台信息类型丰富，文件自身安全指数较低，虽然用访问权限对其进行一定程度的保护，但是不同的操作系统会出现不同的安全漏洞。操作系统的安全功能，限制了文件的安全性能，也对信息文件的保护力度进行了削弱。如果有人恶意窃取文件，那么也会提升文件信息被攻击的概率，这些对于网络的数据安全也是非常不利的。
3 大数据时代下网络安全维护方法
3.1 加强个人信息管理，创新加密系统
加强对用户个人信息的管理，将个人信息平台设为封闭式，在个人信息采集方面，采取授权管理模式，限制收集方的信息采集密度。除此之外，还要加强对个人的网络安全教育，从网络信息的管理、设置等方面进行。众所周知，网络系统本身存在很强的抗压性，这是保证网络安全运行的基础。因此我们要提高网络硬件设备的质量，加强对网络系统的监控和管理。大数据系统具备优秀的实时性，这就可以在网络监控中引入大数据系统，对其实施终端监测。另外，要对网络加密系统进行创新，加强网络加密系统的对抗性，除了我们常见的数字和字母加密外，还可以加入指纹和声音录入系统，强化系统的安全性。
3.2 加强数据加密控制，做好网络隔离控制
对网络数据进行加密控制，实际操作中就是利用加密算法，将数据进行加密处理，以密文的形式呈现给众人，以此来保护数据的安全。网络数据的存储安全也是网络安全的重点，工作人员可以根据数据的特性，对其进行分类，对于信息机密度高的文件，进行多次加密，提高其安全性。网络隔离控制，也是保障网络安全的重要方式，最常用的就是防火墙技术。采用防火墙技术，将网络的内部与外部彻底分离开来，需要授权才能使用数据。在大数据时代下，我们不断的提高防火墙技术，开发更多的网络隔离控制技术，提高网络的安全性。
3.3 培养网络安全人才
信息化是当代社会发展的趋势，网络是维护社会发展的基本源泉。想要做好网络安全，就需要大量的网络安全技术人才。万绍网络安全教育，着力培育高素质的网络人才。教育部也发布相关声明，要配合国家网络安全人才的培养。另外高校也开始对教学方式进行改革，建设新的教学模式，提高毕业生的网络安全素质，以此来维护我国信息的安全。
4 总结
近些年来，随着计算机数据量的不断增大，大数据时代的来临，计算机网络安全却逐渐增多，对网络安全造成一定的影响。计算机网络安全要对个人信息，数据文件以及系统等多方面进行保护，操作系统，个人的操作习惯，数据自身原因都会给网络带来安全隐患。另外，网络安全需要软硬件的配合，对网络的各个环节进行优化，对数据加密技术进行创新，优化防火墻技术等，以此来促进互联网环境的安全运行，优化大数据时代下的网络安全。
参考文献：
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大数据时代下信息安全论文范文第3篇
在大数据时代做好信息安全工作尤为重要，只有保证了信息的安全才能够更加高效，更加富有质量的日用信息，所以我们要从各个方面来分析目前的信息安全的情况，并提出更好的安全措施。
二、大数据时代的特点
在传统的数据处理过程中，一般都是处理的“结构性”的数据，相对而言，具有很强的逻辑及因果联系。数据也多是由客户自身所产生，比如客户交易数量及时间等情况。
在大数据时代，百分之八十以上都是一些非结构类型数据，增长速度非常快，因而具有一定的突发性。比如交通情况，天气变化，社会热点事情等，其根本特点是及时，不可控性。
据相关机构统计，到2020年，全球的大数据使用数量将会突破44倍，能够达到惊人的35.2ZB (1ZB=10亿TB)。这种大数据环境将会对传统的IT行业造成极大的冲击，从而从根本上改变着数据的基础配置、数据挖掘、分析及智能化、云计算等各个流程。
在这种环境下，大数据的应用将会直接成为知识经济的核心特点之一，将会对整个时代和生产要素造成颠覆性的影响。在全民生产、分析、引用大数据的过程，无论是微博、微信还是照片、视频，每个人都会成为大数据信息的生产者和应用者。
三、大数据时代的信息安全所存在的问题
在计算机及互联网技术不断推进的今天，无论个人还是企业，都可以通过计算机进行数据处理，并享受计算机服务。大数据主要是通过利用计算技术，将海量的数量进行有目的的收集、挖掘、对比分析及整理，最后生产出所需要的数据信息及结果。因而，大数据具有很强的价值性和目的性，已经在很多行业得到了广泛应用。但不可否认的是，随着计算机技术及云计算的发展，很多数据信息被泄露或者是被非法收集，网络数据安全日渐成为一个重点隐患区。在这种背景下，探究大数据时代的信息安全问题具有一定的社会现实意义。同时，维护大数据时代的信息安全也将日渐凸显其重要地位。从目前而言，在大数据时代信息安全主要存在以下方面的问题：
（一）缺乏网络安全意识
对于互联网技术及大数据技术，很多人都可以进行顺畅的使用和分析，也能初步了解大数据的上传，但从某种程度而言，对数据信息的安全性重视却不够。很多人无法想象数据被非法收集及盗用后会产生何种恶劣影响，也没有从心底将信息泄露带来的危害认识透彻。在大数据时代，最为典型的就是网络诈骗或者是电信诈骗，很多人为此付出了金钱甚至生命的沉重代价。这就是对网络信息安全不够重视的恶果。
（二）不法分子肆意入侵
在大数据信息时代，很多网络黑客出于各种原因，利用高超的网络信息技术，非法攻击他人的计算机网络，窃取相关具有价值的信息，并为此形成了高额的利益产业链。随着大数据的应用与普及，网络也日渐复杂，信息被非窃取的途径也越来越多。这一定要引起广大网民的高度重视。同时，无论是黑客还是其他技术人员，如果没有将高超的计算机及大数据技术应用到正途，必将会受到法律的制裁。
（三）计算机网络安全管理不严格
伴随着计算机技术及大数据的普及应用，智能手机应用也日渐广发，各种各样的手机软件进入商城，被广大网民所应用。很多软件管理开发商和管理者，都要求对软件进行实名注册，甚至需要将身份证、姓名，电话号码、银行卡信息等各种私人信息如实填写，甚至要进行视频认证，手持身份证照相认证等方式，方能够顺利进行软件使用。这种管理方式，一旦管理平台被黑客入侵或者管理漏洞被发现，这些敏感信息就极容易被非法窃取，从而被泄露牟利，进而产生很多的网络风险。从目前而言，这主要是我国对网络安全的管理机制还不够完善所致。
四、大数据时代加强信息安全防护策略
伴随着网络技术及大数据的发展及应用，大数据时代日渐步入智能化时代。无论日常生活中跟踪物流情况、检查身体健康水平，了解电器的使用现状等各种信息，都可以通过数据资源进行实时跟踪，因而，在这种背景下，加强对数据信息安全的保护日渐重要。具体而言，主要有以下措施：
（一）依法保护信息安全，提高网络信息安全防范意识
一是要从法律角度加强数据信息安全的保护。要不断强化网络信息安全保护立法，强化网络执法，加大网络信息安全侵权的打击力度，提高网络信息侵权的违法成本。这就需要进一步健全法制机制，强化网络数据信息安全立法，健全法律基础，强化安全防护，确保网络信息安全保护有法可依。二是要不断提升网民的网络信息安全意识。要注意保护个人私人信息，树立起防止非法入侵、非法窃取信息、防止病毒传播等安全意识。同时，要养成良好的网络习惯，在使用数据及网络时，规范使用，避免被非法盗取和修改。
（二）建立健全计算机网络安全管理制度
无规矩不成方圆，要加强网络信息安全管理，必须严格完善好各种安全管理制度，比如要不断完善计算机网络安全管理员制度、网络数据运行维护机制、机房进出管理制度、资料收集、调取安全权限等级制度。这些制度的建立完善，都有助于进一步降低大数据时代的网络信息安全风险。同时，要不断加强对计算机网络管理人员的安全意识培训，强化日常维护，定期进行数据的备份，定期进行查病毒、杀病毒的习惯，进而形成完整的计算机网络安全管理体制。
（三）加强计算机网络安全管理技术的应用
1、防火墙技术。
这是比较常规的安全技术，也是基础性安全防护措施。施通过内外网的分离，将很大程度上作为第一道安全技术管理措。同时，通过防火墙技术还能够对外网行为进行动态监控，可以有效地避免非法收集和盗窃个人信息，营造比较安全的网络环境。根据不同的技术特点，防火墙技术可以分为包过滤型、地址转换型以及代理型等。虽然具有一定的优点，但防火墙还是具有一定的劣势和不足，比如，难以消除内部入侵，而且一些黑客和强大的技术人员也能够通过一些措施，“翻墙”而来，从而越过防火墙，进行非法入侵。
2、防病毒技术。
定期进行升级优化，更新病毒库，确保杀毒软件各项功能的完备，提升网络使用的安全可靠性。同时还要使用网络入侵检测技术，及时检测网络系统内部出现的信息风险因素，加强网络系统安全监控，定期排查安全隐患。入侵检测技术主要分为两种，一种是统计分析法，指对已了解的网络系统弱点进行攻击行为上的科学检测工作;另一种是签名分析法，指通过利用先进的统计学理论，展开对计算机系统运行状态动作模式的科学判断工作，根据系统实际运行动作确定计算机网络系统是否处于安全范围内。
3、数据认证技术。
这种认证技术可以一定程度的增加拓宽网络的认证渠道，通过动态监控，将网络信息的访问次数被严格限制在合理范围内，从而确保网络信息不被非法入侵和盗取，从而确保网络信息的安全性和稳定性。
4、加密技术。
加密技术的运用对网络信息安全而言，又增加了一重安全防护措施。通过对网络信息进行加密处理，比如设置密码，设置访问的权限，这就强化了数据信息的安全度。目前而言，一般网络数据库的安全级别多为C1、C2，安全程度还不够高，也容易被非法入侵和盗取。因而，可以通过强大的加密措施，可以起到安全防护措施。同时，伴随着电商的蓬勃发展，也诞生了很多加密技术，比如数字签名、SET安全协议等，都可以很好的提升数据信息的安全性。
五、结束语
综上所述，大数据时代是一把双刃剑，一方面要享受其带来的便利性，同时也要面临数据信息安全泄露的风险。因此，要全面提升和保障网络数据信息安全，强化对网络信息安全的管理防护工作，提高用户自身的安全防护意识。要规范使用网络信息，及时采取可靠的防卫技术，建立健全安全防护机制，从而做到有效避免非法入侵，提高数据信息的安全性。
摘要：本文主要针对大数据时代的信息安全展开探讨, 分析了在大数据时代所存在的一些安全隐患, 进而提出了一些信息安全的有效的措施, 明确了一些比较可靠的方案, 希望可以为今后的信息安全工作提供参考。
关键词：大数据,信息安全,策略分析
参考文献
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[2] 龙振华.大数据时代计算机网络信息安全及防护策略[J].中国管理信息化, 2019 (6) :161-162.
大数据时代下信息安全论文范文第4篇
一、大数据的概念与特点
(一) 大数据的概念
我们所提到的大数据简单来说所表示的就是数据量很大的意思, 因为数据的信息量十分的巨大, 所以目前的计算机主流软件都无法对这些庞大的数据在短时间内进行获取、处理、传输以及存储等相关操作。而我们所提到的大数据到底需要达到什么程度才可以将其成为大数据, 到目前为止我们还没有对其进行统一的规定, 通常情况下来说, 在数据大小保持在10TB-1PB之间我们就可以将其称之为大数据。
(二) 大数据的特点
一般情况下来说, 我们所提到的大数据都存在着数据量大、快速化、复查以及多样性等独特的特点。在这些特点当中, 我们所提到的数据量大主要所指的是在大数据的时代下, 我们所需要进行处理的数据的数量特别的大, 并且这个量还在不断的与日俱增, 数量级别已经由原本的TB逐渐增加到了ZB, 甚至还有逐渐上升的趋势, 由此可见, 这些数据我们已经可以将其称之为海量了。除了数据量大之外, 快速化也是大数据的一个特点, 在现阶段对网络进行使用的过程当中, 有一些信息以及数据是需要进行实时、高速或取得, 因此, 我们就应该实时、高速的对这些数据进行相关的处理, 就目前我国网络技术发展形势而言, 也出现了越来越多的对数据进行处理的软件。而复查所指的就是在整个大数据信息处理的过程当中, 因为信息以及数据的数量十分的庞大, 所以对信息进行处理的技术也应该不断地进行发展。多样性所指的是在大数据的时代下, 数据的类型变得十分复杂, 图片、声音、视频以及文字等等数据都可以通过网络来进行传输, 并且传输的格式也变得越来越多, 为计算机信息的处理带来了一定的难度。
二、“大数据”时代背景下计算机信息处理技术
在大数据时代背景下, 因为数据以及信息的数量变得越来越庞大, 因此, 人们在对计算机信息进行处理的过程当中会应用到各种各样的技术, 以下我们将对大数据时代背景下计算机处理技术进行简单的分析。主要可以将计算机信息处理技术分为以下九点: (1) DEEPWEB数据感知与获取技术。这种技术是一种较为深层的网络空间技术, 因为大数据时代背景下, 数据的数量较为庞大, 信息的动态变化是复杂的, 信息的分布和访问是特殊的。 (2) 分布式数据存储。我们提到的分布式数据存储技术主要体现在谷歌的GMS技术上。该技术在整个MBI、百度等大公司得到了广泛应用和快速发展。与其他行存储相比, 列存储具有数据压缩和循环快的优点。而在现阶段对数据进行处理的过程当中, 我们所应用到的大多为列存储与行存储相结合的一种综合性的存储方式, 这种存储的方式可以更快的对大量的数据进行加载, 并且缩短进行查询所需要消耗的时间, 对网络当中的磁盘空间进行更加高效的应用。因此, 我们在对计算机信息处理技术进行研究的过程当中, 应该对这种技术进行更加深入的研究, 以此来更加有效地提高对大数据的存储能力以及大数据的处理效率。 (3) 数据高效索引。就目前计算机信息处理技术来说, 谷歌所提出的一种名称为BIGTABLE的索引技术是目前为止计算机处理当中较为主流的索引技术。我们在对这种索引技术进行研究的过程当中可以发现, 目前进行研究的热点为聚簇索引以及互补式聚簇索引两种索引技术。在这两种索引技术中, 我们看到的集群索引主要按照索引的顺序存储所有的数据结构。互补聚集索引通过使用多个副本为索引列创建互补索引表。 (4) 基于内容信息的数据挖掘。在应用该技术的过程中, 可以发现该技术的主要应用是挖掘和处理网络搜索技术和实体关联分析的相关内容。在我国计算机使用过程中, 搜索的热点是排序学习算法。这种排名学习算法主要是针对社交媒体信息的处理而提出的。 (5) 遗传算法和神经网络。在我国现阶段的计算机信息处理过程中, 这种遗传算法在机器学习和信号处理中得到了越来越广泛的应用。神经网络主要基于生物神经网络的结构和运行, 这种遗传算法在现阶段进行我国计算机信息处理的过程当中, 已经越来越广泛的应用到了机器学习以及信号处理等多个方面。而神经网络的提出则主要是根据生物的神经网络结构以及运作所提出的, 这种技术主要是对动物神经系统进行模拟的一项网络技术, 通过对动物的神经系统进行模拟来对信息进行分布式并行处理。 (6) 分类分析以及聚类分析。在分类分析以及聚类分析当中, 我们首先对分类分析进行探究, 我们所提到的分类分析主要所指的是首先对数据点进行归纳通后通过对数据点进行归纳所得出的信息建立一个新的数据点。在一定的假设和客观结构的基础上, 对顾客可能的行为进行预测。我们提到的聚类分析主要是将数据集划分为多个不受明确限制的对象组, 然后分析每个对象组中的信息。 (7) 关联规则学习和机器学习。我们提到的关联规则学习技术主要是指数据处理的过程, 更准确地找到各种数据之间可能的关联。而机器学习所指的是一种通过计算机来对人类的行为进行模拟的方式, 重新对已有的知识体系进行组织, 在这个过程当中, 机器学习是人工智能的重要核心。在进行计算机信息处理的过程当中, 我们在这里所提到的关联规则学习以及机器学习也都是用在数据的挖掘当中的, 对计算机数据的挖掘起到一定的促进作用。 (8) 数据分析技能。数据分析顾名思义, 就是对数据进行相应的分析, 在这个分析的过程当中, 我们可以对情感进行分析, 对网络进行分析, 对空间进行分析, 除此之外还可以进行时域序列分析以及回归分析。 (9) 可视化技术。这种技术大多用于人们在对数据进行分析处理的过程当中。
三、结论
在计算机网络时代快速发展的过程当中, 大数据的时代也已经到来了, 这一时代的到来, 为计算机信息处理技术注入了一种新的力量, 也为计算机处理技术的发展带来了更多的可能。因此, 本文简单对大数据背景下计算机信息处理的相关应用技术以及研究热点进行了相应的分析, 希望能够对我国计算机信息处理技术的发展起到促进作用。
摘要：互联网技术以及信息化技术的飞速发展对社会的变革产生了十分重要的作用, 同时也加快了大数据时代的来临。大数据时代的到来不仅为我们带来了许多的机遇, 同时还带来了许多的挑战。除此之外, 随着大数据的来临, 人们对计算机信息的处理技术也提出了更高的要求, 因此, 我们需要对大数据时代背景下计算机信息处理过程当中所应用到的技术进行更加深入的分析, 一次爱保证计算机信息处理技术能够在大数据的背景下不断进行发展。
关键词：大数据,计算机信息处理技术,信息安全
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大数据时代下信息安全论文范文第5篇
大数据是当前时代发展产物, 众多行业、领域的工作方式均朝向信息化方向发展。依靠互联网、云计算、大数据等信息技术, 实现资源共享、协同办公等高效工作方式。企业财务信息化是时代发展的必然趋势, 有必要深入研究不断开发其功能, 加强管理, 发挥价值。
2 大数据时代基本特征
第一, 数据量规模十分庞大, 储存单位由TB逐渐扩大到MB、ZB。渠道更加多样, 例如网页点击量、软件运用量、留言、网页停留时间等等。数据形式不断增加, 包括文字形式、点击形式、视频形式等等。
第二, 价值密度较低。庞大的数据量中, 存在众多价值含量较低、重复数据、无关数据等。数据的纷杂特点, 在一定程度上增强了寻找需要信息的难度, 对即时分析数据的要求进一步增加。
第三, 数据更新速度不断升级。一般而言, 企业需要分析数十ZB的数据才能获取自身所需的信息。大数据时代下, 企业将涉及众多领域的数据类型, 并在短时间内进行分析与判断。
第四, 数据在未来的发展中将作为重要的产业存在。随着时代的发展, 各行各业不断生产着非结构化的数据。当前时代由数据构成, 尤其企业财务信息, 更需要在众多数据中判断经济走向, 为企业提供正确的决策方向。
3 大数据时代下推进企业财务信息化的途径
3.1 升级财务信息
大数据时代下, 企业财务信息将真实地反映企业发展情况, 并为企业提供正确的发展方向。其一, 企业财务数据将不再仅包含传统财务报表、生产、销售信息。其中也包括各种市场数据、销售发展走向等。其二, 传统财务报表无法满足企业发展需求。大数据时代下, 企业需要将内部各项信息与外部数据相整合, 满足市场经济发展需求, 进而不断提升决策能力, 决策速度, 提升企业核心竞争能力。其三, 财务信息地位将发生一定转变。受到大数据的影响, 财务信息将不再仅显示企业经营状况。财务信息管理将与企业建设管理地位相一致, 为企业提供正确经营战略信息。
3.2 企业信息的挖掘与转化
大数据时代的到来, 促使企业不断深入挖掘数据信息, 以内部与外部两方面入手。首先, 企业内部而言, 数据的挖掘需要从财务部门、业务部门以及管理部门等几个方面加以分析, 寻找其中关键的连接部分为企业提供正确发展方向。其次, 外部途径而言, 需要充分考虑市场与社会数据的必然性。借助各种渠道充分挖掘与企业存在利益的信息:包括政府机关的有关计划、市场竞争所显现的经济走向、社会媒体中隐含的信息、顾客反馈的需求信息等等。
另一方面, 大数据对企业的影响还表现为数据的传输与共享。在海量数据中, 财务部门有必要对数据信息时效性、价值含量进行基本判断。再将所定位的信息加以整合, 分析, 得出结论。在对数据进行分析与处理的过程中, 其优选与组织问题应加大关注力度。明确信息转化方式, 利用专业软件正确进行操作, 有针对性地将数据转化为企业财务信息。
3.3 提升数据利用手段与积累
在管理层角度而言, 其将利用财务信息进行经营管理、战略方案的制定、业务选择等。第一, 战略层面。大数据时代下, 市场经济可谓众多数据组合而成, 数据的走向与内容将决定市场经济发展方向。企业站在大环境中, 需要充分考虑数据内容, 进而制定正确的经营战略, 为企业指明发展方向。由于涉及的范围较大, 不确定性因素较多。故而企业需要不断提升利用数据的手段与能力, 提升信息化水平。第二, 在经营管理角度而言, 业务管理对财务信息化的要求相对较低。其中主要包括对企业所经营的业务进行考察, 分析市场需求, 满足顾客意愿。但经营管理便需要高质量的数据分析手段。不仅要考虑信息时效性, 分析直接的财务数据, 还需要对数据进行推理, 分析。结合外部数据综合考量, 推测市场发展走向, 为企业后续经营管理提供具有价值的信息结果。
另一方面, 在财务信息积累层面考虑。企业财务信息管理本身便是一项支出, 需要充分考虑其效益与成本之间的关系。大数据背景下, 数据具有时代的根本特点, 即共享, 且成为一项有效的节约成本之手段。可以说, 共享是大数据时代下的特有产物, 企业应充分把握该机会实现财务信息管理低成本、高价值。其次, 应充分重视信息积累。大数据时代背景下的财务信息时刻在积累, 数据便是财富, 是企业财务信息化建设的根本。简言之, 大数据运转速度的不断升级, 只有不断传输、转化才能具有较高的利用价值。企业财务信息化建设的根本便是利用数据, 为企业提供具有建设性意义的信息。
3.4 科学规划
当前时代, 科学技术的发展可谓是日新月异, 并被广泛地应用在各行业、领域中。技术的发展在一定程度上推进企业财务信息化建设, 促进财务理念的转变。在信息飞速发展的今天, 企业必须将自身定位在市场经济中, 适应市场经济发展的需要。推进企业财务信息化的发展, 应科学规划, 实现跨部门合作, 提升分析数据的能力, 并实现充分共享。明确企业内部财务信息的价值界定, 建立有效的评价机制, 提升财务信息化建设的效率。与此同时, 企业财务信息化建设过程中, 必须以企业自身实际情况为根本, 立足于经营特点, 发展方向, 行业动态信息等角度, 科学规划并建立具有可行性的目标。
3.5 重视人才的培养
企业财务信息化建设应充分重视人才队伍的培养, 发挥核算的重要价值, 并将其融入企业决策过程中。以复合型人才建设培养为根本目标。信息化时代背景下, 单一财务知识不足以满足企业的发展需求, 无法适应当前财务信息化系统的建设需要。故而, 加强对在职财务人员的培训, 提升其会计电算化能力, 数据捕获、收集、分析能力。以及对企业管理方面的知识, 构建较为完善的知识网络。同时, 培养企业颞部软硬件维护、维修人员。加强其与财务人员的默契程度, 配合并协调财务人员工作。确保企业财务信息化建设的道路畅通无阻。
4 发展方向
4.1 大数据时代下企业财务信息化建设的局限性
(1) 对财务信息化建设的认识存在误区。大数据时代的逐渐深入, 企业财务信息化建设不再局限于会计电算化的应用, 将涉及财务管理的众多方面。包括预测企业未来发展方向、分析并预测未来潜藏经济隐患、为企业提供相应数据并提供预测结果等等。但当前我国企业对财务信息化建设的认识仅停留在软件使用层面, 对财务数据的挖掘力度、转化能力、运用于积累能力尚不充分。
(2) 数据处理难度系数较大。企业财务数据量的急剧新增加, 内外部相关财务数据变得越来越重要。企业在经营运行过程中, 对数据的处理难度增加数倍。不仅能要识别海量数据, 还应利用专业手段对数据进行分析与处理, 严重阻碍企业财务信息化建设的发展脚步。
(3) 缺乏管理意识。财务信息化发展进程存在一定难度, 加之对信息化建设缺乏重视程度。当前时代, 企业能够意识到财务信息化的必要性是值得肯定的, 但仅停留在表面, 并未充分发挥财务信息化的重要价值。受到大数据的冲击, 企业无法利用财务信息作为数据支持。可以说, 财务信息化仅作为信息空壳, 缺乏利用价值。
4.2 展望
在未来的发展中, 企业应正确认识财务信息化的定位, 并加强对其的管理。明确大数据时代下财务信息化的重要地位, 并理清自身对信息化的管理需要。其次, 重视对人才的培养。受到大数据的冲击, 在满足人才需要的同时更应重视软硬件的升级, 才是推进财务信息化的有力保障。最后, 加强对财务信息化的管理意识。在进行重大决策的过程中, 充分重视财务所提供的数据信息, 引导企业高层领导做出正确决策。并在国家的支持下, 建立健全企业财务信息体系, 根据企业实际经营发展情况, 为财务信息化提供重要的制度保障。
5 结语
综上所述, 大数据时代下各行各业均应重视数据的重要地位。尤其与经济有关的财务信息管理, 更应加快信息化建设脚步, 实现全面的、综合的、科学的财务信息化体系。进而为企业发展提供正确突进, 指明前进方向。帮助企业在竞争激烈的市场中获取重要武器, 站稳脚跟。
摘要：时代的发展促使大数据成为当前发展方向, 企业财务工作方式受到莫大影响。大数据时代促使财务工作朝向信息化方向发展, 提升其工作能力。本文主要介绍了大数据时代下, 企业财务信息化的根本途径、局限性、发展方向等几个方面。以期能够提升企业财务重要地位, 促进企业发展。
关键词：大数据,企业,财务,信息化
参考文献
[1] 李冰.大数据时代下推进企业信息化管理的必要性和策略研究[J].企业改革与管理, 2016 (4) .
[2] 刘薇.大数据时代下企业财务管理信息化建设的几点思考[J].现代商业, 2016 (3) .
大数据时代下信息安全论文范文第6篇
一、大数据与计算机信息技术
大数据又叫巨量数据, 在目前大数据是一个急需开发的矿山, 蕴含着非常丰富的资源, 但是必须要注意的是大数据要开发出来才具备应有的价值, 否则就是一堆毫无意义的数据。针对大数据应用, 开发者头疼的问题在于不好把握功率、覆盖范围、传输速率及成本之间的平衡点, 通过大数据分析, 企业可以降低成本、提高效率以及方便决策制定等。而要实现大数据应用, 计算机信息技术是必备的前提条件, 大数据的采集、存储、分析、挖掘都离不开计算机。特别是大数据分析, 需要具备强大的运算能力, 人力根本无法在短时间内完成巨量数据的处理。
二、计算机信息处理技术
对于大数据来说, 计算机信息处理技术是非常重要的前提, 从大数据的角度来说, 计算机信息处理技术, 主要涵盖如下几个方面的内容:
(一) 信息采集
计算机要处理信息必须是先采集信息, 对于大数据来说同样如此。信息采集在计算机信息处理技术当中是非常基础的内容。计算机通过对信息源的实时监督与控制, 并将采集到的信息在计算机数据库中存储, 为计算机软件提供数据支撑。当然大数据应用中数据的采集, 并非单纯依靠普通计算机, 而主要是依靠网络计算机, 换而言之就是大数据应用中的数据主要来自处于网络节点的服务器, 一般来说, 网络计算机可以采集、存储、处理网络上80%的数据。
(二) 信息存储
计算机的信息存储功能为计算机信息采集提供了极大的便利, 计算机通过数据库存储采集到的信息, 这给计算机用户调用数据提供了便利, 用户直接通过数据库就可以查阅相关的数据信息。一般来说, 数据库当中的数据信息时可以永久保留的, 特别是在分布式存储技术 (可扩展的分布式文件系统是一个代表性技术) 出现以后, 数据库可以永久保留巨量的信息数据, 这为大数据应用中数据的挖掘提供了极大便利。
(三) 数据索引
在计算机数据库当中有一个非常重要的功能即数据索引。比方说BIGTABLE技术 (谷歌) 是分布式数据存储系统, 用来处理海量的数据的一种非关系型数据库, 是一个稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序Map, 能够进行可靠的PB级数据存储, 并能够在上千台机器上进行部署。基于此技术的研究热点在于互补式聚簇和聚簇索引。
(四) 数据挖掘
网络搜索和实体关联分析为基于内容信息的数据挖掘提供便利, 当下互联网以排序学习算法为研究热点, 这种算法针对社会媒体的信息量及关注数据的特点为短文本特征, 比较常见的是逐点、逐对及逐列。比方说MBR (Memory-Based Reasoning) 这种方法就是利用已知case (案例) 来预测未来case的一些attribute (属性) , 并一般寻找最为相似的案例来比较。
从世界范围来看, 数据挖掘技术已经十分成熟, 对于一个企业, 如果云平台架构能力强, 能够将获取的数据实时传递到云端, 再从云端向用户群体推送, 这可以说是大数据时代下企业的新一种核心竞争力。神经网络揭示的是计算机的自学习和自适应, 被广泛用于机器学习、物流选址、测井解释、信号处理等方面。同时也是进行分布式信息处理的数学模型。
当然大数据中数据挖掘的主要应用方向在于分类与聚类分析。通过归类数据点, 进而确定新的数据点就是分类分析, 在客观结构和假设明确的前提下, 对客户行为进行预测。而没有明确限制因素情况下, 对数据进行整合并划分为多个对象组, 然后对对象组进行分析, 这就是聚类分析。不过就目前来说, 大数据时代背景下, 计算机信息处理技术当中的数据挖掘, 还有关联规则和机器学习两个方面的内容, 关联规则就是在处理数据的过程当中找到其中的关联规则, 而将计算机用于模拟人类的学习行为, 并将已有的知识体系进行重组, 就是机器学习。其中机器学习是人工智能技术当中的核心内容。
(五) 数据分析
就数据分析来说, 包括网络、空间、情感、回归、时域序列分析。而可视化就是利用计算机的可视化OS对数据进行分析处理。
(六) 信息安全
信息安全是计算机信息处理技术当中非常重要的一环。尤其是在大数据时代下, 随着大数据应用的不断深入, 人们的个人信息正在飞速的丧失隐秘性, 变成了具有共享性的关联数据, 这些信息并不一定会带来积极的效果, 甚至可能产生反效果。同时信息的修改, 势必会影响到与之关联的其他信息, 而这一过程就会暴露出一些安全隐患。所以如何保证信息安全则是在追求计算机信息处理技术进步的过程中必须要着重研究的内容。
三、计算机信息处理技术的发展
大数据时代背景下, 计算机信息处理技术是非常关键的一环, 就目前的形势来看, 计算机信息处理技术主要在向着人工技能的方向上发展。大数据应用当中, 人工智能是非常高级的一个阶段, 大数据的语义引擎发展到最后, 必然需要人工智能的介入, 以便提高数据分析的效率。
当然要实现人工智能, 人工神经网络是必须经历的一个阶段。大量的神经元 (节点) 组成神经网络, 每个节点代表一个激励函数, 每两个节点间的连接都代表一个权重, 相当于神经网络的记忆, 网络的输出由连接方式、权重值和激励函数决定, 通过模拟人脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。
四、结束语
综上所述, 在大数据时代背景下, 随着大数据的应用深入, 计算机信息处理技术随之进行更新换代, 并逐渐向着人工智能的反向靠拢。为此本文结合大数据的相关应用, 研究了计算机信息处理技术, 可能存在不足, 但希望有一定参考价值。
摘要：计算机信息处理技术在一定程度上可以说是大数据应用的基础条件, 在大数据应用逐渐深入的时代背景下, 研究计算机信息处理技术具有非常显著的现实意义。
关键词：大数据,计算机,信息处理
参考文献
[1] 陈应权.数据时代的网络信息处理技术探析[J].无线互联科技, 2013, 05:29.