大数据时代下的网络安全论文题目

大数据时代下的网络安全论文题目

随着计算机网络的普及和计算机技术在生活中的各个领域的广泛应用，网络信息的安全这几年备受人们的关注。计算机网络技术提供巨大的信息含量和交互功能，提高了各个领域的工作效率，但计算机网络信息安全即影响网络稳定运行又影响用户的正常使用，可以造成重大的经济损失，信息一旦泄露将造成无法估量的损失。因此网络的安全性是我们必须重视的也是非常重要的。下面学术堂整理了关于网络信息安全的毕业论文题目，欢迎大家查看。　　1、探讨计算机网络安全中的防火墙技术　　2、计算机网络安全防范在大数据时代的探讨　　3、网络型病毒与计算机网络安全　　4、网络安全管理技术分析　　5、浅谈计算机网络安全与防火墙设计　　6、网络安全信息关联分析技术的运用与问题阐述　　7、美国网络安全专业教育体系建设及其启示　　8、基于威胁传播的多节点网络安全态势量化评估方法　　9、基于大数据时代下的网络安全问题分析　　10、信息化网络安全的建设与防护技术分析　　11、空间信息网络安全协议综述　　12、电子商务网络安全技术研究　　13、基于并行约简的网络安全态势要素提取方法　　14、欧盟NIS指令研究对我国网络安全保障实施的启示　　15、论拒不履行信息网络安全管理义务罪

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一楼的哥们太强了!可以到学校内的机房(能上网的)去搜索，进本学校的网站啊!比网吧的资料应该多!!!

大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

大数据时代下的网络安全论文

大数据时代个人信息安全非常重要。可以说将来会成为制约行业发展的关健因素！因为个人信息泄露已经成为某些人盈利的手段！6月1号起实施的《网络安全法》或许可以规范一下大数据时代的个人信息安全！为大家的网络信息安全带来一定的保障。必须强制网络企业强化个人信息安全意识，信息由哪家企业泄漏的就应该由哪家企业来承担责任，而不是不痛不痒的口头警告。

中国知网和万方数据库，那里有，需要在校园网下载

大数据时代下的网络信息安全论文题目

大数据时代给信息安全带来的挑战在大数据时代，商业生态环境在不经意间发生了巨大变化：无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络，让以往只是网页浏览者的网民的面孔从模糊变得清晰，企业也有机会进行大规模的精准化的消费者行为研究。大数据蓝海将成为未来竞争的制高点。大数据在成为竞争新焦点的同时，不仅带来了更多安全风险，同时也带来了新机遇。一、大数据成为网络攻击的显著目标。在网络空间，大数据是更容易被“发现”的大目标。一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“收益率”。二、大数据加大隐私泄露风险。大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。一方面，数据集中存储增加了泄露风险，而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。三、大数据威胁现有的存储和安防措施。大数据存储带来新的安全问题。数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。四、大数据技术成为黑客的攻击手段。在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。黑客会最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息，大数据分析使黑客的攻击更加精准。此外，大数据也为黑客发起攻击提供了更多机会。黑客利用大数据发起僵尸网络攻击，可能会同时控制上百万台傀儡机并发起攻击。五、大数据成为高级可持续攻击的载体。传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁特征的实时匹配检测，而高级可持续攻击(APT)是一个实施过程，无法被实时检测。此外，由于大数据的价值低密度特性，使得安全分析工具很难聚焦在价值点上，黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全服务提供商的分析制造很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击，都会导致安全监测偏离应有方向。六、大数据技术为信息安全提供新支撑。当然，大数据也为信息安全的发展提供了新机遇。大数据正在为安全分析提供新的可能性，对于海量数据的分析有助于信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而找出数据中的风险点。对实时安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析，可识别钓鱼攻击，防止诈骗和阻止黑客入侵。网络攻击行为总会留下蛛丝马迹，这些痕迹都以数据的形式隐藏在大数据中，利用大数据技术整合计算和处理资源有助于更有针对性地应对信息安全威胁，有助于找到攻击的源头。

随着计算机网络的普及和计算机技术在生活中的各个领域的广泛应用，网络信息的安全这几年备受人们的关注。计算机网络技术提供巨大的信息含量和交互功能，提高了各个领域的工作效率，但计算机网络信息安全即影响网络稳定运行又影响用户的正常使用，可以造成重大的经济损失，信息一旦泄露将造成无法估量的损失。因此网络的安全性是我们必须重视的也是非常重要的。下面是学术堂整理的关于网络安全的毕业论文题目，欢迎大家查看。　　1、探讨计算机网络安全中的防火墙技术　　2、计算机网络安全防范在大数据时代的探讨　　3、网络型病毒与计算机网络安全　　4、网络安全管理技术分析　　5、浅谈计算机网络安全与防火墙设计　　6、网络安全信息关联分析技术的运用与问题阐述　　7、美国网络安全专业教育体系建设及其启示　　8、基于威胁传播的多节点网络安全态势量化评估方法　　9、基于大数据时代下的网络安全问题分析　　10、信息化网络安全的建设与防护技术分析　　11、空间信息网络安全协议综述　　12、电子商务网络安全技术研究　　13、基于并行约简的网络安全态势要素提取方法　　14、欧盟NIS指令研究对我国网络安全保障实施的启示　　15、论拒不履行信息网络安全管理义务罪　　16、浅析计算机网络安全问题及防范措施　　17、网络安全中计算机信息管理技术的应用探讨　　18、基于攻防行为树的网络安全态势分析　　19、美国网络安全审查制度研究及对中国的启示　　20、以色列的网络安全问题及其治理　　（论文范文可到学术堂内自行查看）

网络信息安全一直都存在，只不过大数据的诞生，让这个问题变得更加瞩目。数据时代，得大数据就就得到了商业发展，决策方向的依据。使能为所在行业的决策提供理论依据的。所以大数据时代的信息安全才尤其凸显。因为我们就是做信息安全教育的，叫15 PB信息安全教育。所以我们能更清晰的认识到数据信息泄露，对于一个商业公司都多大影响。

大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

大数据时代下的网络安全论文摘要

摘 要： 随着计算机网络技术的飞速发展，尤其是互联网的应用变得越来越广泛，在带来了前所未有的海量信息的同时，网络的开放性和自由性也产生了私有信息和数据被破坏或侵犯的可能性，网络信息的安全性变得日益重要起来，已被信息社会的各个领域所重视。本文对目前计算机网络存在的安全隐患进行了分析，并探讨了针对计算机安全隐患的防范策略。 关键词： 计算机；计算机网络；网络安全（英文～～）

大数据背景下的信息安全问题探讨大数据具有体量巨大、类型繁杂、处理速度快、价值密度低四大特点，因此，对于个人来说，难以处理极其庞大的数据，只有国家和大型企业等组织或集团才有可能获取到各种敏感信息；大数据所搜集提取的个人信息可能连本人都不完全知晓，比如个人的行为特征、语言风格、爱好兴趣等。在大数据时代如何保护个人敏感信息或隐私，必将成为高难度的世界课题。2013年6月，美国前中情局雇员斯诺登曝光了始于2007年小布什时期美国国家安全局和联邦调查局启动的代号为“棱镜”的秘密项目。美国国家安全局通过接入雅虎、谷歌、微软、苹果等9家美国互联网公司中心服务器，对邮件、图片、视频、电话等10类数据进行监控，以搜集情报，监视民众的网络活动。“棱镜”项目缘于2004年美国政府的“星风”监视计划。但是，当时小布什政府由于法律程序等敏感问题而做出让步，美国本土的监听项目有所缩减。为了“星风”计划的继续进行，小布什政府通过司法程序将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划，包括“棱镜”、“主干道”、“码头”和“核子”，均交由美国家安全局执掌。“棱镜”项目用于监视互联网个人信息。“主干道”和“码头”项目负责存储和分析通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”。元数据主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。“核子”项目负责内容信息的获取，截获电话通话者对话内容及关键词，通过拦截通话以及通话者所提及的地点，来实现日常的监控。由此可见，斯诺登不仅揭露了美国的大规模窃听计划，更揭示了大数据时代国家信息安全保护问题。大数据的分析与使用，无论对个人（如跟踪健康状况防范疾病）、对企业（如了解市场偏好以有效安排产品设计生产营销）乃至对国家（如防范疫情或恐怖主义）显然都有巨大的好处，从商业用途来说，谷歌、微软、雅虎等互联网公司，完全可以通过它们掌握到的数以百万计、千万计甚至亿万计的数据，经由“超级计算”，准确推断消费者的爱好及习惯、商品的销售额、疾病疫情的发展趋势。商业如此，在政治、经济、军事等方面亦存在诸多的用途和潜在利益。像“棱镜”计划里涉及的谷歌、雅虎、苹果、微软等大网站，人们每天由于各种业务需要，会把大量个人信息输入其中，但常常并不被事先告知数据的用途。而这些数据会被企业或政府用来进行一些特殊的计算或分析，如通过对大数据的分析预测来对人们尚未实施的行为进行惩罚。比如“大数据之父”舍恩伯格曾披露过一个例子：在美国有一个计划名为“预测式配警”，通过对大数据分析来预测美国某个城市的某条街道的某个时段是犯罪高峰时段，然后在那个位置部署更多的警力。从此该地区居民将长时间被监控，这是一种变相的侵犯或惩罚。他们不是因为做错事，而是因为某个计算机的算法预测他们可能做错事而被惩罚了，显然这是不公平的。美国国安局拥有的正是类似的一套基于“大数据”的新型情报收集系统，这套名为“无界爆料”的系统，以30天为周期，从全球网络系统中接收到970亿条讯息，再通过比对信用卡或者通讯记录等方式，能几近真实地还原个人的实时状况。当然，像谷歌这样的商业组织也有可能掌握同样量级的信息而进行商业预测分析。因此，必须建立一套规则予以规范和约束对大数据的收集和使用。第一，虽然这些信息储存在不同的服务器上，但这些数据是用户的资产，拥有权属于用户自己而不是这些公司，这是必须明确的，就像财产所有权一样，个人隐私数据也应该有所有权。第二，利用大数据、云计算技术给用户提供信息服务的公司或企业，需要把收集到的用户数据进行安全存储和传输，这是企业的责任和义务。第三，如果企业或政府要使用用户的信息，一定要让用户有知情权和选择权，泄露用户数据甚至牟利，不仅要被视作不道德的行为，而且是非法行为。大数据时代的数据存储和应用方式是跨地域甚至是跨国界的。作为国家层面要将大数据上升为国家战略，奥巴马政府在2012年3月将“大数据战略”上升为最高国策，像陆权、海权、空权一样，将对数据的占有和控制作为重要的国家核心能力。我国也应从国家高度重视大数据，在对其进行安全保护、政策制定需要重视三个方面：一是要正视数据霸权，要清醒认识到我国在网络控制权、关键技术和高端设备等方面，还受制于西方。二是要明确主权，数据作为一种重要的战略资源，无论是个人拥有还是国家拥有，都要纳入到主权范围里面来考虑。三是要有治权，因为有主权不一定能够管治。比如：数据存到国外，云计算跨越国境，可能不在你的主权范围之内。要区别对待不同的数据，对确需保护的数据，必须有切实可靠的手段进行有效管理。如果做不到对数据的有效管理，大数据就必然面临失控的危险。政策界定安全责任问题。大数据的安全问题涉及政府、相关企业、网络运营商、服务提供者，以及数据产生者、使用者等方方面面，必须对各自的安全责任有明晰的政策界定。信息安全风险存在于数据的全生命周期之中，从技术思路、产品开发、用户使用、服务管理，各个环节均要分担相应的安全责任。监管保障基础设施安全问题。大数据的发展离不开电信网络甚至工控系统等关键基础设施，其安全可靠同样依赖于这些基础设施，受供应链全球化、产业私有化的影响，网络与关键基础设施间的安全日趋复杂，一国的大数据可能存放在别国的网络中，一国的基础设施可能同时服务于多个国家，高度的全球相互依赖性，挑战着原有的国家主权观念。所以，关键基础设施的安全监管体系十分重要，我国需要尽快确立对供应链的实质性国家安全审查和对基础网络的常态化安全监管。　　网络空间冲突管理问题。大数据的资源价值越来越高，围绕大数据的争夺和冲突就越来越激烈。大数据的生成、处理和利用方式，将极大改变各种冲突的表现方式和破坏烈度。通过立法与国际合作应对包括知识产权的保护、网络犯罪的处置、网络破坏活动特别是网络恐怖主义的打击以及网络战争的威胁。

大数据环境下的网络安全分析“大数据”一词常被误解。事实上，使用频率太高反而使它几乎没有什么意义了。大数据确实存储并处理大量的数据集合，但其特性体现远不止于此。 在着手解决大数据问题时，将其看作是一种观念而不是特定的规模或技术非常有益。就其最简单的表现来说，大数据现象由三个大趋势的交集所推动：包含宝贵信息的大量数据、廉价的计算资源、几乎免费的分析工具。 大数据架构和平台算是新事物，而且还在以一种非凡的速度不断发展着。商业和开源的开发团队几乎每月都在发布其平台的新功能。当今的大数据集群将会与将来我们看到的数据集群有极大不同。适应这种新困难的安全工具也将发生变化。在采用大数据的生命周期中，业界仍处于早期阶段，但公司越早开始应对大数据的安全问题，任务就越容易。如果安全成为大数据集群发展过程中的一种重要需求，集群就不容易被黑客破坏。此外，公司也能够避免把不成熟的安全功能放在关键的生产环境中。 如今，有很多特别重视不同数据类型（例如，地理位置数据）的大数据管理系统。这些系统使用多种不同的查询模式、不同的数据存储模式、不同的任务管理和协调、不同的资源管理工具。虽然大数据常被描述为“反关系型”的，但这个概念还无法抓住大数据的本质。为了避免性能问题，大数据确实抛弃了许多关系型数据库的核心功能，却也没犯什么错误：有些大数据环境提供关系型结构、业务连续性和结构化查询处理。 由于传统的定义无法抓住大数据的本质，我们不妨根据组成大数据环境的关键要素思考一下大数据。这些关键要素使用了许多分布式的数据存储和管理节点。这些要素存储多个数据副本，在多个节点之间将数据变成“碎片”。这意味着在单一节点发生故障时，数据查询将会转向处理资源可用的数据。正是这种能够彼此协作的分布式数据节点集群，可以解决数据管理和数据查询问题，才使得大数据如此不同。 节点的松散联系带来了许多性能优势，但也带来了独特的安全挑战。大数据数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式（与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境），内部的数据库并不隐藏自己而使其它应用程序无法访问。在这儿没有“内部的”概念，而大数据并不依赖数据访问的集中点。大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信。 规模、实时性和分布式处理：大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。验证哪些数据节点和哪些客户应当访问信息是很困难的。别忘了，大数据的本质属性意味着新节点自动连接到集群中，共享数据和查询结果，解决客户任务。 嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自组织。问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。 应用程序：面向大数据集群的大多数应用都是Web应用。它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。虽然全面讨论大数据安全的这个问题超出了本文的范围，但基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问。应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。 数据安全：存储在大数据集群中的数据基本上都保存在文件中。每一个客户端应用都可以维持其自己的包含数据的设计，但这种数据是存储在大量节点上的。存储在集群中的数据易于遭受正常文件容易感染的所有威胁，因而需要对这些文件进行保护，避免遭受非法的查看和复制。

大数据时代下的网络安全论文怎么写

大数据环境下的网络安全分析“大数据”一词常被误解。事实上，使用频率太高反而使它几乎没有什么意义了。大数据确实存储并处理大量的数据集合，但其特性体现远不止于此。 在着手解决大数据问题时，将其看作是一种观念而不是特定的规模或技术非常有益。就其最简单的表现来说，大数据现象由三个大趋势的交集所推动：包含宝贵信息的大量数据、廉价的计算资源、几乎免费的分析工具。 大数据架构和平台算是新事物，而且还在以一种非凡的速度不断发展着。商业和开源的开发团队几乎每月都在发布其平台的新功能。当今的大数据集群将会与将来我们看到的数据集群有极大不同。适应这种新困难的安全工具也将发生变化。在采用大数据的生命周期中，业界仍处于早期阶段，但公司越早开始应对大数据的安全问题，任务就越容易。如果安全成为大数据集群发展过程中的一种重要需求，集群就不容易被黑客破坏。此外，公司也能够避免把不成熟的安全功能放在关键的生产环境中。 如今，有很多特别重视不同数据类型（例如，地理位置数据）的大数据管理系统。这些系统使用多种不同的查询模式、不同的数据存储模式、不同的任务管理和协调、不同的资源管理工具。虽然大数据常被描述为“反关系型”的，但这个概念还无法抓住大数据的本质。为了避免性能问题，大数据确实抛弃了许多关系型数据库的核心功能，却也没犯什么错误：有些大数据环境提供关系型结构、业务连续性和结构化查询处理。 由于传统的定义无法抓住大数据的本质，我们不妨根据组成大数据环境的关键要素思考一下大数据。这些关键要素使用了许多分布式的数据存储和管理节点。这些要素存储多个数据副本，在多个节点之间将数据变成“碎片”。这意味着在单一节点发生故障时，数据查询将会转向处理资源可用的数据。正是这种能够彼此协作的分布式数据节点集群，可以解决数据管理和数据查询问题，才使得大数据如此不同。 节点的松散联系带来了许多性能优势，但也带来了独特的安全挑战。大数据数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式（与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境），内部的数据库并不隐藏自己而使其它应用程序无法访问。在这儿没有“内部的”概念，而大数据并不依赖数据访问的集中点。大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信。 规模、实时性和分布式处理：大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。验证哪些数据节点和哪些客户应当访问信息是很困难的。别忘了，大数据的本质属性意味着新节点自动连接到集群中，共享数据和查询结果，解决客户任务。 嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自组织。问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。 应用程序：面向大数据集群的大多数应用都是Web应用。它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。虽然全面讨论大数据安全的这个问题超出了本文的范围，但基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问。应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。 数据安全：存储在大数据集群中的数据基本上都保存在文件中。每一个客户端应用都可以维持其自己的包含数据的设计，但这种数据是存储在大量节点上的。存储在集群中的数据易于遭受正常文件容易感染的所有威胁，因而需要对这些文件进行保护，避免遭受非法的查看和复制。

随着计算机网络的普及和计算机技术在生活中的各个领域的广泛应用，网络信息的安全这几年备受人们的关注。计算机网络技术提供巨大的信息含量和交互功能，提高了各个领域的工作效率，但计算机网络信息安全即影响网络稳定运行又影响用户的正常使用，可以造成重大的经济损失，信息一旦泄露将造成无法估量的损失。因此网络的安全性是我们必须重视的也是非常重要的。下面是学术堂整理的关于网络安全的毕业论文题目，欢迎大家查看。　　1、探讨计算机网络安全中的防火墙技术　　2、计算机网络安全防范在大数据时代的探讨　　3、网络型病毒与计算机网络安全　　4、网络安全管理技术分析　　5、浅谈计算机网络安全与防火墙设计　　6、网络安全信息关联分析技术的运用与问题阐述　　7、美国网络安全专业教育体系建设及其启示　　8、基于威胁传播的多节点网络安全态势量化评估方法　　9、基于大数据时代下的网络安全问题分析　　10、信息化网络安全的建设与防护技术分析　　11、空间信息网络安全协议综述　　12、电子商务网络安全技术研究　　13、基于并行约简的网络安全态势要素提取方法　　14、欧盟NIS指令研究对我国网络安全保障实施的启示　　15、论拒不履行信息网络安全管理义务罪　　16、浅析计算机网络安全问题及防范措施　　17、网络安全中计算机信息管理技术的应用探讨　　18、基于攻防行为树的网络安全态势分析　　19、美国网络安全审查制度研究及对中国的启示　　20、以色列的网络安全问题及其治理　　（论文范文可到学术堂内自行查看）

1 绪论随着互联网的飞速发展，网络安全逐渐成为一个潜在的巨大问题。网络安全性是一个涉及面很广泛的问题，其中也会涉及到是否构成犯罪行为的问题。在其最简单的形式中，它主要关心的是确保无关人员不能读取，更不能修改传送给其他接收者的信息。此时，它关心的对象是那些无权使用，但却试图获得远程服务的人。安全性也处理合法消息被截获和重播的问题，以及发送者是否曾发送过该条消息的问题。大多数安全性问题的出现都是由于有恶意的人试图获得某种好处或损害某些人而故意引起的。可以看出保证网络安全不仅仅是使它没有编程错误。它包括要防范那些聪明的，通常也是狡猾的、专业的，并且在时间和金钱上是很充足、富有的人。同时，必须清楚地认识到，能够制止偶然实施破坏行为的敌人的方法对那些惯于作案的老手来说，收效甚微。网络安全性可以被粗略地分为4个相互交织的部分：保密、鉴别、反拒认以及完整性控制。保密是保护信息不被未授权者访问，这是人们提到的网络安全性时最常想到的内容。鉴别主要指在揭示敏感信息或进行事务处理之前先确认对方的身份。反拒认主要与签名有关。保密和完整性通过使用注册过的邮件和文件锁来实现。2 方案目标本方案主要从网络层次考虑，将网络系统设计成一个支持各级别用户或用户群的安全网络，该网在保证系统内部网络安全的同时，还实现与Internet或国内其它网络的安全互连。本方案在保证网络安全可以满足各种用户的需求，比如：可以满足个人的通话保密性，也可以满足企业客户的计算机系统的安全保障，数据库不被非法访问和破坏，系统不被病毒侵犯，同时也可以防止诸如反动淫秽等有害信息在网上传播等。需要明确的是，安全技术并不能杜绝所有的对网络的侵扰和破坏，它的作用仅在于最大限度地防范，以及在受到侵扰的破坏后将损失尽旦降低。具体地说，网络安全技术主要作用有以下几点：1．采用多层防卫手段，将受到侵扰和破坏的概率降到最低；2．提供迅速检测非法使用和非法初始进入点的手段，核查跟踪侵入者的活动；3．提供恢复被破坏的数据和系统的手段，尽量降低损失；4．提供查获侵入者的手段。网络安全技术是实现安全管理的基础，近年来，网络安全技术得到了迅猛发展，已经产生了十分丰富的理论和实际内容。3 安全需求通过对网络系统的风险分析及需要解决的安全问题，我们需要制定合理的安全策略及安全方案来确保网络系统的机密性、完整性、可用性、可控性与可审查性。即，可用性： 授权实体有权访问数据机密性： 信息不暴露给未授权实体或进程完整性： 保证数据不被未授权修改可控性： 控制授权范围内的信息流向及操作方式可审查性：对出现的安全问题提供依据与手段访问控制：需要由防火墙将内部网络与外部不可信任的网络隔离，对与外部网络交换数据的内部网络及其主机、所交换的数据进行严格的访问控制。同样，对内部网络，由于不同的应用业务以及不同的安全级别，也需要使用防火墙将不同的LAN或网段进行隔离，并实现相互的访问控制。数据加密：数据加密是在数据传输、存储过程中防止非法窃取、篡改信息的有效手段。安全审计： 是识别与防止网络攻击行为、追查网络泄密行为的重要措施之一。具体包括两方面的内容，一是采用网络监控与入侵防范系统，识别网络各种违规操作与攻击行为，即时响应（如报警）并进行阻断；二是对信息内容的审计，可以防止内部机密或敏感信息的非法泄漏4 风险分析网络安全是网络正常运行的前提。网络安全不单是单点的安全，而是整个信息网的安全，需要从物理、网络、系统、应用和管理方面进行立体的防护。要知道如何防护，首先需要了解安全风险来自于何处。网络安全系统必须包括技术和管理两方面，涵盖物理层、系统层、网络层、应用层和管理层各个层面上的诸多风险类。无论哪个层面上的安全措施不到位，都会存在很大的安全隐患，都有可能造成网络的中断。根据国内网络系统的网络结构和应用情况，应当从网络安全、系统安全、应用安全及管理安全等方面进行全面地分析。风险分析是网络安全技术需要提供的一个重要功能。它要连续不断地对网络中的消息和事件进行检测，对系统受到侵扰和破坏的风险进行分析。风险分析必须包括网络中所有有关的成分。5 解决方案1 设计原则 　　针对网络系统实际情况，解决网络的安全保密问题是当务之急，考虑技术难度及经费等因素，设计时应遵循如下思想：1．大幅度地提高系统