大数据网络风险评估技术研究论文
摘要：大数据网络风险评估技术应用对解决网络安全风险问题具有重要意义，是现阶段网络安全体系建设的有力支撑，为现阶段网络安全发展创设多方面便利条件。文章以大数据网络风险评估为基础，对其大数据网络风险评估技术应用做出分析，并制定有效的大数据网络风险评估技术应用方案，结合网络安全管理需求逐一的进行技术阐述，以此为更好的运用大数据网络风险评估技术开展网络安全管理提出基础性建议。
关键词：大数据；网络风险；研究
引言
大数据网络环境发展逐步受到重视，成为各行业及各领域现代化信息体系建设的主要内容。为更好的提高大数据网络应用安全性，做好网络安全风险控制及风险评估工作不容忽视，是未来阶段网络安全管理的重要构成，同时也对现代化网络安全管理体系的构建及网络风险的有效控制提供了技术帮助，使网络安全管理工作更符合现阶段大数据网络发展环境需求，为我国现代信息化发展提供了切实的安全保障。
1大数据网络风险评估技术应用的必要性
大数据网络风险评估技术实际上是一种多元化的网络数据风险预警机制，通过建立完善的数据分析、数据管理及安全检测模式对可能发生的网络风险做出评估，从而实现对网络风险的有效控制。现阶段网络环境发展逐步向开源化及多样化迈进，相关的互联网金融体系构建也进一步形成，网络安全风险控制问题日趋严重，成为未来阶段解决网络安全问题的重要基础。网络安全隐患的产生是一种不可控因素，其影响要素之多，系统构架组成之复杂，对于网络的规范化管理形成一定的不良影响，因此做好风险评估更大的意义在于对网络风险问题进行警示，降低安全风险给予网络使用者造成的损失，为网络体系的现代化构建提供安全的网络发展环境。
2大数据网络风险评估技术准则
大数据网络风险评估技术应用囊括网络安全管理的各个方面，需要在保障其不影响网络系统及环境安全使用与运行的前提下开展网络风险评估处理，从而提高网络风险评估的可控性，以此要求大数据网络风险评估技术应用必须符合相关的网络安全管理准则，以便更好及更为有效的实现网络风险预警，提高网络风险评估数据的真实及可用性，为来来阶段网络安全问题的解决提供有效的参考数据。
（1）技术评估真实性真实性是网络风险评估的首要影响因素，虽然网络风险评估其目的在于控制网络安全风险，但在实际执行方面由于网络环境内容种类繁多，且信息真实性难以得到切实保障，因此网络风险评估技术应用必须能够对不同的网络风险信息做出正确的判断，并将不实的网络风险信息进行有效处理，确保渠道信息获取的真实性，避免虚假信息及伪造信息对于网络风险评估技术应用产生不利影响。
（2）技术评估可用性网络风险评估技术可用性要求其能够对不同的网络信息内容进行甄别，并根本现有网络环境条件制定合理的网络信息资源整合方案，将不适用于网络风险评估的大数据信息进行主动的屏蔽，实现网络风险评估的高效化及常态化应用，从技术角度、管理角度及分析等多个方面对网络信息做整体性优化，使其符合网络风险评估的实际使用需要，保证信息内容的可用性，解决信息内容来源不真实及信息评估管理不全面等相关问题。
（3）技术评估保密性保密性原则是网络风险评估的基础性原则，该原则应用本意在于提高网络信息处理的安全效益，避免网络评估信息出现丢失、被盗及窃取的相关问题，从技术保密及信息保密方面进行科学的网络风险控制。现阶段的网络环境管理难度较大，多元化的网络信息内容处理并未形成完善的数据管理体系，相关的数据管理内容均以企业及相关组织机构为主，互相之间尚未形成有效的信息联动与互通管理模式，从而导致网络信息数据保密结构呈单元化分布，网络安全防御能力较差，一旦受到网络攻击及网络安全风险波及，即可造成网络安全管理数据及用户信息数据的泄漏，从而使网络风险评估技术应用失去实际作用。因而网络风险评估的保密性原则应用至关重要，直接影响后续阶段的网络安全管理。
（4）技术评估完整性网络风险评估的完整性主要指数据内容获取的完整，确保各类信息数据获取均可满足网络安全风险控制的基本需要，避免数据统计及风险分析出现参数信息偏差。目前网络风险评估体系的建立总体状况较为良好，但在技术细节方面仍存在一定的问题，进而使其在信息获取方面存在数据不完善问题，对于网络安全风险控制影响较大，需要在后续阶段的网络风险评估方面增加网络信息获取渠道，并建立统一的数据分析管理库，以此提高网络风险评估的数据完整性。
3大数据网络风险评估技术应用途径
大数据网络风险评估技术应用需要具备高效化、高安全性及高时效性的基本特点，同时要针对不同的网络风险问题，制定多套网络风险评估管理机制，采取合理的技术手段获取更多及更为全面的数据信息内容，实现对网络环境信息的实时监控，并在第一时间内容对网络风险问题做出反馈，做到网络风险问题的及时发现与及时解决，从根本上提高网络风险评估技术应用的可靠性，为未来阶段网络安全发展奠定坚实的技术基础。
（1）安全风险数据库的设计应用安全风险数据库设计应用不能单一的从技术应用角度进行分析，要及时的做好数据信息整合，从网络信息存储、输出及获取方面做好安全控制，积极的做好网络数据测评，根据网络风险评估结构对网络安全管理体系进行优化，结合风险数据库内信息资源改善网络安全运行环境，以此利用网络风险评估构筑起坚固的网络安全管理壁垒。现阶段网络安全数据库设计对数据处理的.灵活性及高效性需求较大，所以在设计方面为方便使用通过Brower/Sever终端、服务器端及浏览器端三层端口的叠加实现对网络数据的获取，并采用Web服务器将数据内容进行实时共享与扩展，有效提高网络风险评估数据库应用可控性。为保障数据库内容避免造成非法入侵，在网络安全防护方面应用系统防火墙进行安全布控，结合My-SQL数据平台的安全管理模式，实现数据信息安全的一体化管理，继而在便捷性、可靠性及安全性等多个方面对网络风险评估数据库的综合使用效益做出较为全面的优化设计。
（2）安全风险模组的技术预测评估安全风险模组设计要求结合网络安全环境对数据网络信息风险进行判断，该系统基础配置首先要由专业的技术评估技术进行数据取样，而后根据数据分析结果制定适宜的安全风险控制内容，运用IDS系统对历史数据进行深入解析，将数据库分析处理融入安全风险评估模块，提高安全风险模组的实际可用性，同时应及时的根据网络环境变化对数据模拟对比，采用LAN系统、网络主机及运营网络服务器的多元对接实现对风险评估数据的控制，将数据信息更为直观及迅速的进行综合性反馈，实现网络评估安全模组设计的多体制应用。安全风险模组技术预测数据的获取并不是单一的针对网络信息安全进行检测，而是对网络运行环境、网络管理条件等方面内容的集成处理，使多个网络安全模组能够成为完善的网络预测评估体系，按照不同网络安全模组的分工及特点合理的输入安全管理指令，由安全技术人员对网络风险进行自主判断，所以网络风险安全模组预测评估体系建立实际上是一种辅助的安全管理手段，使网络风险评估不再仅局限于服务器端及客户端，同时使第三方安全企业也可参与到网络安全风险评估，以便提高安全风险模组预测评估的实际有效性及使用环境适应性。
（3）云安全检测体系建立云安全检测体系建立基于大数据云平台设计开发，运用大数据信息模拟实现对数据网络风险的安全控制，根据网络数据处理特征及网络安全风险特点制定有针对性的云安全检测方案，有效降低风险隐患对于大数据信息存储、管理及输出的影响，在各个节点建立完善的数据信息对比库，以数据对比结果为基础，分析模组化网络数据风险来源，实现对风险环境监控、风险源查找及风险管理的一体化应用，以此从技术应用层面进行网络风险评估体制化应用。目前的信息网络构成主要由软件系统及硬件设施两个方面组成，所以在技术控制方面需要注重对硬件配置的优化，确保硬件配置参数符合云安全检测系统应用要求，结合多种安全管理软件及安全网络服务器对大数据安全环境做出测算，控制广域网络信息端口数据输入，确保各项数据传输及处理环节均可实现网络风险评估的全面化覆盖，利用云数据处理优势解决网络风险评估管理问题。
（4）大数据环境安全风险的核心技术控制大数据环境风险核心技术控制的本质在于提高网络安全技术管理效益，解决网络风险评估技术应用难题，并确保网络风险评估技术应用符合网络安全管理需求，从规范化的角度对网络风险评估技术进行优化，从传统的基础性网络风险评估向数据化及信息化网络信息风险评估迈进，逐步提高网络风险评估在网络安全管理方面的实际重要性，保障网络风险评估技术应用的综合效益，帮助网络风险评估用户实现网络安全管理的实时对接，进而使网络环境风险评估工作能够在现有网络安全管理环境下得到科学化运用，为未来阶段网络安全发展提供有效的网络风险评估技术支持。
4结语
综上所述，大数据网络风险评估技术应用需要结合现有的网络发展环境、网络管理环境及网络安全控制内容等做好综合性优化，逐步改变既定的网络风险评估概念，随着网络市场环境及管理环境的变化，对现行的网络风险评估工作做好深度完善，并不断进行网络风险评估技术应用探索，在技术探索过程中进行技术优化与改进，以此为未来阶段我国信息化网络的安全发展创设有利的网络风险评估环境。
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