当前网络社会信息安全趋势取决于大数据的快速发展。互联网技术不断改变着人们的生活方式。然而，多层次的安全威胁和安全隐患不断涌现。对于一个大型网络来说，在网络安全方面，除了访问控制、入侵检测、身份识别等基本技术手段外，安全运维管理人员还需要能够及时感知网络中的异常事件和整体安全状况。对于安全运维人员来说，如何从成千上万的安全事件和日志中找到最有价值的需要处理和解决的安全问题，从而保证网络的安全状态，是他们最关心和需要解决的问题。
5、大数据时代 信息安全现状以及对策建议【简介】随着大数据的实施，我们的个人信息安全已经暴露出极大的安全隐患。相信大家都有过这样的感觉，自己的手机总是能莫名其妙的收到很多短信或者电话，浏览淘宝和Tik Tok的时候总会想起自己。其实这些都是大数据后台计算的结果。今天我们就来聊聊大数据时代。鉴于大数据资源在国家安全中的战略价值，除了加强基础软硬件设施建设、网络攻击监控和防护外，对国内大数据服务和大数据应用提出以下建议。
将关系国计民生和政府治理的重要大数据应用或服务纳入国家网络安全审查范围，并明确尽快制定安全评估规范，确保这些大数据平台具有严密可靠的安全措施，防范攻击和敌对势力。对敏感和重要部门使用社交网络工具进行合理限制。政府部门、中央企业和重要信息系统单位应当避免或者限制使用社交网络工具作为日常工作的通讯工具，分别使用办公移动终端和个人移动终端，防止重要涉密信息泄露。
6、大数据时代的 信息安全和未来展望大数据时代信息安全及未来展望随着高级可持续性攻击的出现和恶意软件的日益复杂，企业迫切需要一种突破传统信息安全安全模式的灵活技术和解决方案来应对未来不断变化的安全威胁。大数据彻底改变了信息安全行业，基于big 数据分析的智能驱动安全策略将帮助信息安全员工重新获得警惕性和时间优势，从而更好地检测和防御高级网络威胁。
随着越来越多的数据产生、存储和分析，这些海量数据背后隐藏着大量的经济和政治利益。大数据就像一把双刃剑。我们在享受Big 数据分析带来的精准信息的同时，它带来的安全问题也成为了企业的隐患。1.黑客更明显的目标:在网络空间，大数据是更容易被“发现”的大目标。一方面，大数据意味着海量数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，会吸引更多的潜在攻击者。
7、如何将大 数据分析技术应用于 信息安全领域能力有限，对安全领域没有太多研究，不了解相关算法，不敢谈如何应用，只谈一些架构思路。一个数据应用架构最重要的是形成一个完整的数据链，应用和后台计算模型可以形成一个闭环。虽然我不懂安全领域的相关算法，只能随意YY，但我觉得几个要素应该是缺一不可的:1。实时。考虑到请求的压力可能很大，这意味着对计算系统的要求很高。
2.相关事件。用户的访问行为可能不仅仅基于单个访问，还可能基于多个连续的访问事件(类似于有限状态机)。但是在分布式的情况下判断事件的先后顺序是非常困难的，这涉及到分布式系统的时钟问题，需要根据实际情况来设计。3.模特培训。有两种:离线培训和在线培训。离线训练是指每隔一定周期(如一天)根据存储系统中的历史数据训练计算模型和参数，然后更新决策算法。
8、大数据信息传输是否安全数据传输最好谨慎，推荐云风速，大数据传输安全系数高。企业在获得大数据时代信息价值增益的同时，也在积累风险，一、黑客窃取机密，病毒木马入侵企业信息安全；大数据在云系统中上传、下载、交换时，很容易受到黑客和病毒的攻击。“大数据”一旦被入侵和泄露，将对企业的品牌、声誉、研发、销售等各个方面造成严重影响，带来不可估量的损失。
