发布时间：2024-03-05 14:50:07
绪论：一篇引人入胜的大数据时代的隐患，需要建立在充分的资料搜集和文献研究之上。搜杂志网为您汇编了三篇范文，供您参考和学习。
科学技术还有网络技术的迅速发展使我国进入到了大数据时代，要将计算机网络信息安全问题有效解决，就必须全面了解大数据时代的相关信息数据，还有大数据时代在处理信息数据的时候是怎么进行的，还要对于信息处理过程不断的优化完善，然后分析制定出相对应的信息处理优化方案[1]。以大数据时代作为基础背景，很多的商业企业都层出不穷，其环境组成的环境具有整体性，就被称之为大数据时代。大数据时代中的信息数据量众多，在大量的信息数据中，利用相关的数据技术对信息数据进行整理和分析，另外，大数据时代中的信息数量类型众多，所以对于计算机的信息处理能力要求较高。大数据时代中的信息数据并非全部的信息数据都是可靠的和有用的，因此就要针对海量的信息数据进行筛选分类，留下有用和可靠的信息数据。大数据时代中的信息处理效率较高，与传统模式下的信息处理方式相比，大数据时代的信息处理的效率会更高，这也是信息化时代的显著特点，在一定程度上促进了计算机网络技术的进步发展[2]。
二、大数据时代背景下计算机网络信息所存在的安全隐患问题
（一）黑客会进入会到计算机网络中
在计算机网络的使用过程中，会出现网络黑客的侵入情况，导致计算机网络的安全得不到保障。网络黑客通过相关的网络技术和程序的使用，然后进入到其他的计算机网络中，并且网络黑客入侵的计算机的网络范围较广，当侵入到电能之后，网络黑客就能盗取计算机网络中的信息数据，会暴露和泄露计算机网络使用用户的相关信息数据还有隐私。由于黑客会进入到计算机网络中，使得计算机网络的安全问题得不到保障[3]。
（二）网络病毒会进入到计算机网络中
在计算机网络的使用过程中，网络病毒会进入到计算机网络中，威胁和影响着计算机网络信息的安全问题，使导致计算机信息数据出现泄露的主要影响因素之一。并且，随着科学技术的发展进行，网络病毒的发展也在不断的进步，使得网络病毒在进入到计算机网络之后，所带来的信息数据的泄露和暴露程度广，还有安全隐患也较为严重[4]。在网络病毒的类型中，一般情况下普遍会遇到勒索病毒，当计算机网络感染上勒索病毒，主要是因为计算机网络的相关用户使用和浏览了不具备安全性的网站，或者下载了没有安全保护以及不具备安全性的计算机应用软件，导致了勒索病毒的出现和入侵。另外，病毒的隐蔽性较高，而且传染性也较高，病毒破坏力极强，计算机网络用户下载文件或者是应用软件之后，加上浏览不具备安全性的网站之后都会造成病毒侵入计算机网络。计算机的发现迅速，计算机的更新换代也同样迅速，不过病毒的威胁一直存在，不利于保障计算机网络的安全[5]。
三、导致计算机网络存在安全问题的因素
计算机网络信息的安全问题虽然受到了注意和重视，不过目前计算机网络系统的发展相对来说还是缺乏完善性，并且随着计算机的广泛使用，其中的不足之处也越来越明显，直接导致了计算机网络的安全问题存在一定的威胁，使计算机不能正常和稳定的运行，还会影响计算机网络用户的使用体验感。并且，社会经济的发展进步也提升了人们的生活质量和生活水平，人们对于计算机网络的使用要求还有使用体验感也越来越高。不过，在计算机的使用用户中，大部分的计算机使用用户对于计算机的安全问题防范意识不强，也没有认识到计算机网络防护的必然性和必要性，也有的计算机网络用户在实际使用计算机的时候没有正确使用，还没有得到相应的指导，遇到不具备安全性的网站的时候不能正确识别，当浏览了不具备安全性网站的时候，以及导致病毒侵入到计算机网络中，降低计算机网络的安全性，还不能保障计算机网络使用用户的信息隐私。
四、计算机网络安全相关优化措施
关键词：
大数据时代；交网络；个人信息；安全问题
一、引言
随着我国高科技的快速发展，社交网络也日渐发展并壮大，成为人们生活中的重要组成部分，是人们沟通与交流的重要纽带。据不完全统计发现当前传统的电话、短信等交流方式已经逐步被网络视频以及语音电话等替代，超过八成的年轻人通过社交网络与人交流。由此可见，人们的生活已经步入大数据时代，社交网络已经改变了人们传统的交流方式。而大数据时代下的社交网络作为一个新生事物在发展的过程中难免会遇到一些问题。其中，个人的信息安全隐患就是重中之重。如何解决这个问题成为当前研究的热点话题。
二、大数据时代社交网络的个人信息安全问题
大数据时代体现的是高效、快捷、智能化、多元化以及客观性等特点，基于这些特点，社交网络的发展与普及程度也越来越高。而诸如陌陌、QQ、微信、微博以及博客等社交软件也随之产生，整个社交网络呈现出一片欣欣向荣发展前景。但社交网络在快速发展的过程中也面临着一些在个人信息安全上的问题，具体如下：
（一）社交网络数据透明，个人隐私得不到保护
随着网络的普及，计算机技术的发展，当下已进入大数据时代，与传统的信件、档案以及简历等纸质的个人信息有所不同，社交网络中的每一个单独的个体信息都变成相应的数据。而这些数据在社交网络中不再隐私，变得异常透明。2016年，“大学生徐玉玉死亡”事件揭示了当前的社交网络弊端，诈骗分子通过QQ等社交软件在网络上购买大学生等弱势群体的详细信息，包括家里几口人、考试成绩以及身份证信息等。这些社交网络上数据的透明让个人的隐私得不到保护，影响了人们的生命财产安全。
（二）社交网络的互动性范围没有得到约束造成受害人信息曝光
当前，人们在社交网络上的互动性越来越强，互动的范围也越来广。而范围太广就会涉及侵犯别人的隐私问题。比如具有争议性的“人肉”搜索，“人肉”搜索是基于大数据时代社交网络互动性到一定程度下的产物。2015年，广东一名顾客因被怀疑成小偷而遭到店主拍照并上传网络，通过网友的实时互动进行“人肉”搜索，最终该名顾客因受不了网络暴力而自杀。
（三）个人信息安全意识不高
个人信息安全意识不高也是导致个人信息存在安全隐患的一个重要的原因，传统的打电话、发短信等社交形式已经满足不了人们的精神追求。视频聊天、语音电话、照片发送以及链接分享等成为当下人们网络社交的主要形式。然而人们的信息安全意识不高，2016年，安徽卫视制作的一档节目，在节目中扮演骗子的演员通过小孩年轻父母的微信朋友圈照片等了解了小孩的姓名、爱好等资料，并最后成功的拐跑小孩。这虽然是一档节目，但其背后的反应的问题不禁引起人们的反思。
（四）大数据时代社交网络系统安全性不高
社交网络系统安全性不高会导致人们的社交软件帐号以及密码被盗，从而导致个人信息遭到曝光。据统计，2016上半年我国截获的网络病毒超过2000万个。多起社交网络攻击案的发生也源于社交网络系统安全性不高。比如俄罗斯黑客盗取了2.7亿个包括雅虎在内的社交软件帐号。
三、大数据时代社交网络的个人信息安全问题解决策略
基于当前大数据时代社交网络背景下的个人信息安全现状，解决社交网络的安全隐患已迫在眉睫。具体的信息安全保护措施包括如下几个方面：
（一）建立健全法律法规，规范社交网络互动的范围
大数据背景下的社交网络在我国还是新生代事物，相关的法律法规不健全。其中，2013年3月1日正是实施的《信息安全技术、公共及商用服务信息系统个人信息保护指南》远远不足以保护个人信息安全。因此，要建立健全相应的法律法规，净化社交网络环境，抵制网络暴力，规范社交网络互动的范围，明确互动内容的底线，正确地利用网络的优势来树立正能量。
（二）强化个人信息安全风险意识
个人在信息安全隐患上负有不可推卸的责任。因此，人们在日常的社交网络中要做好保密措施，严禁自己在社交软件等平台上大量的照片、姓名、家庭住址以及工作等信息，不要在公共网络环境下使用银行账号、支付宝等。只有强化个人在信息上的风险意识，才能从源头上避免自身信息遭到曝光。
（三）强化人工智能在社交网络系统安全中的应用
人工智能是当下最热门也是最先进的智能系统，通过人工智能建立相应的大数据，对社交网络中的一些不明数据进行分析和筛查，在第一时间锁定病毒、木马等，并在删除后及时的存档备案。
（四）提高全民道德水平
常言道“没有买卖就没有杀害”，只有提高全民道德水平才是解决当前个人信息安全隐患的本质途径。只有全民的道德水平提高，社交网络环境才会更加和谐，网络暴力才会消失，黑客攻击的案列也会逐渐消失。
四、结束语
大数据时代的到来给人们的生活带来了翻天覆地的变化，拉近了人与人之间的距离，打破了传统社交的方式，使越来越多人臣服在社交网络的膝下，但是把社交网络中的个人信息曝光于大众的视野下，也是我们必须重视的问题。建设网络安全屏障，建立健全相应的法律法规，采取一切有效手段不让非法人士通过社交网络平台盗取人们的信息，做出违法乱纪的事情。并且要从自身做起，提高这方面的警惕性，不熟悉的无线网络不要随意了解，地理位置不要随意公开等。只有加强个人安全意识，才能让大数据时代下的社交网络更好地为人们服务，履行它应尽的职责。
作者：周绍博 单位：北京市顺义区第一中学
参考文献：
中图分类号：TM76;TM63 文献标识码：B 文章编号：1009-914X（2016）24-0393-01
概述
事故的发生不是偶然的，都有其根本的内在原因。有因才有果，这是事物发展变化的规律，当出现符合事故发生的充分和必要条件时，事故就必然会发生。但通过一定办法或分析，能够排除或抑制。因此分析事故发生的规律，了解事故与各种数据和原因之间关系，利用大数据Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（精确）这四大特点，建立科学、快速、严谨的隐患排查治理机制，防患于未然，把事故消灭在孕育阶段，从而保证安全生产。
1 矿井大数据的应用现状：
随着计算机的迅猛发展，人类进入了信息社会，信息技术的浪潮使我们能够获取、存储、处理和现实的信息量剧增。数据库中存储的数据也急剧增大，面对这些海量数据，怎样进行分析出来来利用这些数据？为解决实际中的这些问题，以满足人们需要，大数据应用技术逐渐发展起来。大数据应用在各个行业都有了比较广泛的应用，已广泛应用在数据分析，金融数据分析，电子商务，电信业中，并取得很大的成效，面对矿井事故中迅速膨胀的数据信息，各种数据主要来源包括实施数据、档案数据、模拟数据、还包括机械与机械之间产生的数据类型，包括人与机械之间的数据类型等，同时每一种来源中还包括许多不同种类的数据，所有这些数据构成了一个极其庞大的信息存储体系，而隐藏在这些数据之后的更重要的信息是关于这些数据的整体特种描述极其发展趋势的预测，这些信息是常规方法无法获得的，但这些信息在决策生成的过程中却具有重要的参考价值，所以可以利用信息技术来对这些数据进行深层分析来从中获得更多有价值的数据。如矿井的各种事故，如机电事故、工伤事故、非伤亡事故等，大数据的应用适用于发现当中隐藏的规律，并为快速诊断和决策提供方向。
现我国各大能源集团公司的煤矿，经过这黄金十年大量人力物力的投入，均已的建立起了一整套的自认为很完善的安全管理体系。但现各能源集团运行的的安全管理体系，程序繁琐，投入人力、物力、财力巨大，在现经济条件和安全形势下，这只是给各企业带来了越来越承重的人员负担和资金投入，切不能给企业的高层和决策者带来准确有效的数据分析和决策依据，已完全不能适应现快节奏，信息化、大数据的时代。
2 矿井在大数据应用的发展趋势
在当今这个数据量极速膨胀的时代，大数据成为了炙手可热的名词。而统计在大数据这个时代中的作用更加的重要。大数据是一个大样本和高维变量的数据集合。针对样本大的问题，统计学可以采用抽样减少样本量，达到需要的精度。这在大数据时代实现了效率的提升这是尤为重要的。在统计工作中有两大特性，数量性和总体性。大数据时代不缺乏数量，重要的是我们需要通过数量来发现整体的规律，从而对大数据进行分析。
世界上的任何事物，都有可能产生数据，并产生数据的流动性，这是一种最为理想的状态，而如何采集，存储并利用数据来产生价值，来给管理者提供决策依据和数据，才是具有革新性的一步。
矿井安全管理体系如果能充分利用大数据、云计算以互联网进行数据的抓取、存储、分配和分析隐患排查各种数据，以及对隐患进行海量数据的分析，能对威胁安全的问题进行逐级分级，分清轻重缓急，生成显而易见的可视化图表，抓取和厘清数据，但是更重要的是，将各种数据成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，对威胁安全的隐患进行逻辑预测和调整，进行最优化的安全控制和管理，对有限资源进行最大限度的使用，从而降低人力和资源的配置成本，在大数据的基础上，充分提高大数据的应用性。
当然，大数据的应用并非于传统的厂矿企业，大数据在现煤矿安全应用来说应该是一种模式，而这种模式将会打来优势资源的整合和再分配，缩短空间距离和时间以及人力等带来的成本障碍，同时达到在最大数据化效能的应用和整合，而这种整合，在数据采集上的不断提升，不断对传统的社会模式进行渗透，将数据和分析变得更加有效，实现计算机技术的产业价值变现。从大数据到3D打印，信息技术的不断更新带来的是更多的变革，而在创新技术不断变现和工业不断智能化的时候，也正处于大数据应用爆发的前夜，大数据+传统安全管理模式，期待在爆发中实现彻底应用。
3 最终实现的目的
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境。
第二，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”？转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在厂矿企业，大数据可以为管理者提供事故发生的准确规律，为安全保驾护航;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
第三，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
4 结论
将数据应用到生活生产中，可以有效地帮助人们或企业对信息作出比较准确的判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，并使之成为信息的过程。也就是指个人或者企业为了解决生活生产中的决策或者营销等问题，运用分析方法对数据进行处理的过程。所谓的数据统计分析，就是运用统计学的方法对数据进行处理。在以往的市场调研工作中，数据统计分析能够帮助我们挖掘出数据中隐藏的信息，但是这种数据的分析是“向后分析”，分析的是已经发生过的事情。而在大数据中，数据的统计分析是“向前分析”，它具有预见性和前瞻性，能在人们生活生产当中，在各种灾害和事故发生之前管理更具有实时性、真实性、全面性。实现统计分析多样性，利用数据的多源性，进行多次分析和应用，自动生成图表及相关台账，减少人员工作量及工作强度。
