大数据时代下的网络安全论文摘要

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信息安全论文摘要

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。

大数据时代的信息安全和未来展望随着高级可持续性攻击的出现以及恶意软件的复杂性与日俱增，企业急需一种突破传统信息安全保障模式的、灵活的技术和方案来应对未来不断变化的安全威胁。大数据彻底的改变了信息安全行业，基于大数据分析的智能驱动型安全战略将帮助信息安全从业人员重获警惕性和时间的优势，以使他们更好地检测和防御高级网络威胁。 大数据时代信息安全面临挑战 在大数据时代，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使得互联网时时刻刻都在产生着海量的数据。随着产生、存储、分析的数据量越来越大，在这些海量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益。大数据如同一把双刃剑，在我们享受大数据分析带来的精准信息的同时，其所带来的安全问题也开始成为企业的隐患。 1、黑客更显著的攻击目标：在网络空间里，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攻击成本，增加了其“收益率”。 2、隐私泄露风险增加：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。 3、威胁现有的存储和防护措施：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。 4、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。 5、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。 6、信息安全产业面临变革：大数据的到来也为信息安全产业的发展带来了新的契机，还没有意识到这场变革的安全厂商将在这场变革大潮中被抛弃。大数据正在为安全分析提供新的可能性，在未来的安全架构体系中，通过大数据智能分析有效的将原来分割的安全产品更好的融合起来，成为不同的安全智能节点，这将是在大数据时代安全产业需要研究突破的重点。 大数据安全未来趋势展望 据MacDonald预测，到2016年，40%的企业（银行、保险、医药和国防行业为主）将积极地对至少10TB数据进行分析，以找出潜在危险的活动。然而，供应商的产品格局却无法在短期内进行转变。现在，企业通常依赖于SIEM系统来关联和分析安全相关的数据，MacDonald表示目前的SIEM产品无法处理这么大的工作量，大多数SIEM产品提供接近实时数据，但只能处理规范化数据，还有些SIEM产品能够处理大量原始交易数据，但无法提供实时情报信息。 Gartner公司分析师表示，使用“大数据”来提高企业信息安全不完全是炒作，这在未来几年内这将成为现实。大数据将为安全团队带来新的工作方式，通过了解大数据的优势、制定切合实际的目标以及利用现有安全技术的优势，安全管理人员将会发现他们在大数据进行的投资是值得的。 RSA大中国区总经理胡军表示，“大数据将带动安全行业方向性的改变，安全与数据互相影响，未来共同促进发展。现今的安全需要更全面和广泛的可视性，敏捷的分析，可采取行动的情报和可扩展的基础设施。” 我们可以看到，大数据安全已经成为不可阻挡的趋势。在未来，不论是从商业需求角度，还是产业技术角度，大数据安全都将成为业界关注的热点。而在这场大数据安全的盛宴中，也必然会出现新老更替、推陈出新，这一切就让我们拭目以待吧！

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摘要怎么写

楼上的不是明摆着会被他老师一搜就搜到了吗？穿帮了。需要就Q我。

摘要：文中就信息网络安全内涵发生的根本变化，阐述我国发展民族信息安全体系的重要性及建立有中国特色的网络安全体系的必要性。论述了网络防火墙安全技术的分类及其主要技术特征。 关键词：网络安全 防火墙 技术特征 概述 21世纪全世界的计算机都将通过Internet联到一起，信息安全的内涵也就发生了根本的变化。它不仅从一般性的防卫变成了一种非常普通的防范，而且还从一种专门的领域变成了无处不在。当人类步入21世纪这一信息社会、网络社会的时候，我国将建立起一套完整的网络安全体系，特别是从政策上和法律上建立起有中国自己特色的网络安全体系。 一个国家的信息安全体系实际上包括国家的法规和政策，以及技术与市场的发展平台。我国在构建信息防卫系统时，应着力发展自己独特的安全产品，我国要想真正解决网络安全问题，最终的办法就是通过发展民族的安全产业，带动我国网络安全技术的整体提高。 网络安全产品有以下几大特点：第一，网络安全来源于安全策略与技术的多样化，如果采用一种统一的技术和策略也就不安全了；第二，网络的安全机制与技术要不断地变化；第三，随着网络在社会个方面的延伸，进入网络的手段也越来越多，因此，网络安全技术是一个十分复杂的系统工程。为此建立有中国特色的网络安全体系，需要国家政策和法规的支持及集团联合研究开发。安全与反安全就像矛盾的两个方面，总是不断地向上攀升，所以安全产业将来也是一个随着新技术发展而不断发展的产业。 信息安全是国家发展所面临的一个重要问题。对于这个问题，我们还没有从系统的规划上去考虑它，从技术上、产业上、政策上来发展它。政府不仅应该看见信息安全的发展是我国高科技产业的一部分，而且应该看到，发展安全产业的政策是信息安全保障系统的一个重要组成部分，甚至应该看到它对我国未来电子化、信息化的发展将起到非常重要的作用。 防火墙 网络防火墙技术是一种用来加强网络之间访问控制，防止外部网络用户以非法手段通过外部网络进入内部网络，访问内部网络资源，保护内部网络操作环境的特殊网络互联设备。它对两个或多个网络之间传输的数据包如链接方式按照一定的安全策略来实施检查，以决定网络之间的通信是否被允许，并监视网络运行状态。� 目前的防火墙产品主要有堡垒主机、包过滤路由器、应用层网关(代理服务器)以及电路层网关、屏蔽主机防火墙、双宿主机等类型。� 虽然防火墙是目前保护网络免遭黑客袭击的有效手段，但也有明显不足：无法防范通过防火墙以外的其它途径的攻击，不能防止来自内部变节者和不经心的用户们带来的威胁，也不能完全防止传送已感染病毒的软件或文件，以及无法防范数据驱动型的攻击。 自从1986年美国Digital公司在Internet上安装了全球第一个商用防火墙系统，提出了防火墙概念后，防火墙技术得到了飞速的发展。国内外已有数十家公司推出了功能各不相同的防火墙产品系列。 防火墙处于5层网络安全体系中的最底层，属于网络层安全技术范畴。在这一层上，企业对安全系统提出的问题是:所有的IP是否都能访问到企业的内部网络系统?如果答案是“是”，则说明企业内部网还没有在网络层采取相应的防范措施。 作为内部网络与外部公共网络之间的第一道屏障，防火墙是最先受到人们重视的网络安全产品之一。虽然从理论上看，防火墙处于网络安全的最底层，负责网络间的安全认证与传输，但随着网络安全技术的整体发展和网络应用的不断变化，现代防火墙技术已经逐步走向网络层之外的其他安全层次，不仅要完成传统防火墙的过滤任务，同时还能为各种网络应用提供相应的安全服务。另外还有多种防火墙产品正朝着数据安全与用户认证、防止病毒与黑客侵入等方向发展。 根据防火墙所采用的技术不同，我们可以将它分为四种基本类型:包过滤型、网络地址转换—NAT、代理型和监测型。 包过滤型 包过滤型产品是防火墙的初级产品，其技术依据是网络中的分包传输技术。网络上的数据都是以“包”为单位进行传输的，数据被分割成为一定大小的数据包，每一个数据包中都会包含一些特定信息，如数据的源地址、目标地址、TCP/UDP源端口和目标端口等。防火墙通过读取数据包中的地址信息来判断这些“包”是否来自可信任的安全站点 ，一旦发现来自危险站点的数据包，防火墙便会将这些数据拒之门外。系统管理员也可以根据实际情况灵活制订判断规则。 包过滤技术的优点是简单实用，实现成本较低，在应用环境比较简单的情况下，能够以较小的代价在一定程度上保证系统的安全。 但包过滤技术的缺陷也是明显的。包过滤技术是一种完全基于网络层的安全技术，只能根据数据包的来源、目标和端口等网络信息进行判断，无法识别基于应用层的恶意侵入，如恶意的Java小程序以及电子邮件中附带的病毒。有经验的黑客很容易伪造IP地址，骗过包过滤型防火墙。 网络地址转化—NAT 网络地址转换是一种用于把IP地址转换成临时的、外部的、注册的IP地址标准。它允许具有私有IP地址的内部网络访问因特网。它还意味着用户不许要为其网络中每一台机器取得注册的IP地址。 NAT的工作过程如图1所示： 在内部网络通过安全网卡访问外部网络时，将产生一个映射记录。系统将外出的源地址和源端口映射为一个伪装的地址和端口，让这个伪装的地址和端口通过非安全网卡与外部网络连接，这样对外就隐藏了真实的内部网络地址。在外部网络通过非安全网卡访问内部网络时，它并不知道内部网络的连接情况，而只是通过一个开放的IP地址和端口来请求访问。OLM防火墙根据预先定义好的映射规则来判断这个访问是否安全。当符合规则时，防火墙认为访问是安全的，可以接受访问请求，也可以将连接请求映射到不同的内部计算机中。当不符合规则时，防火墙认为该访问是不安全的，不能被接受，防火墙将屏蔽外部的连接请求。网络地址转换的过程对于用户来说是透明的，不需要用户进行设置，用户只要进行常规操作即可。 代理型 代理型防火墙也可以被称为代理服务器，它的安全性要高于包过滤型产品，并已经开始向应用层发展。代理服务器位于客户机与服务器之间，完全阻挡了二者间的数据交流。从客户机来看，代理服务器相当于一台真正的服务器;而从服务器来看，代理服务器又是一台真正的客户机。当客户机需要使用服务器上的数据时，首先将数据请求发给代理服务器，代理服务器再根据这一请求向服务器索取数据，然后再由代理服务器将数据传输给客户机。由于外部系统与内部服务器之间没有直接的数据通道，外部的恶意侵害也就很难伤害到企业内部网络系统。 代理型防火墙的优点是安全性较高，可以针对应用层进行侦测和扫描，对付基于应用层的侵入和病毒都十分有效。其缺点是对系统的整体性能有较大的影响，而且代理服务器必须针对客户机可能产生的所有应用类型逐一进行设置，大大增加了系统管理的复杂性。 监测型 监测型防火墙是新一代的产品，这一技术实际已经超越了最初的防火墙定义。监测型防火墙能够对各层的数据进行主动的、实时的监测，在对这些数据加以分析的基础上，监测型防火墙能够有效地判断出各层中的非法侵入。同时，这种检测型防火墙产品一般还带有分布式探测器，这些探测器安置在各种应用服务器和其他网络的节点之中，不仅能够检测来自网络外部的攻击，同时对来自内部的恶意破坏也有极强的防范作用。据权威机构统计，在针对网络系统的攻击中，有相当比例的攻击来自网络内部。因此，监测型防火墙不仅超越了传统防火墙的定义，而且在安全性上也超越了前两代产品 虽然监测型防火墙安全性上已超越了包过滤型和代理服务器型防火墙，但由于监测型防火墙技术的实现成本较高，也不易管理，所以目前在实用中的防火墙产品仍然以第二代代理型产品为主，但在某些方面也已经开始使用监测型防火墙。基于对系统成本与安全技术成本的综合考虑，用户可以选择性地使用某些监测型技术。这样既能够保证网络系统的安全性需求，同时也能有效地控制安全系统的总拥有成本。 实际上，作为当前防火墙产品的主流趋势，大多数代理服务器(也称应用网关)也集成了包过滤技术，这两种技术的混合应用显然比单独使用具有更大的优势。由于这种产品是基于应用的，应用网关能提供对协议的过滤。例如，它可以过滤掉FTP连接中的PUT命令，而且通过代理应用，应用网关能够有效地避免内部网络的信息外泄。正是由于应用网关的这些特点，使得应用过程中的矛盾主要集中在对多种网络应用协议的有效支持和对网络整体性能的影响上。

一、顺理成章，依理定形 一般来说，文章采用的基本推理形式，决定着文章的内在结构形式。例如，一篇文章主要是想探讨某一事物产生的原因，反映在结构上，必然有因果关系的两个部分。或者由结果推断原因，或者由原因推断结果，缺一不可。又如，论述事物一般与个别的关系，或从个别到一般，或从一般到个别，或从个别到个别，反映在结构上，从个别到一般，总是要逐一分析个别事物的特征，然后归纳出一般事物的特性；从一般到个别，也必然一般结论在先，而后再触及个别事物的特征。如果违背了这一发展逻辑，其结构就会显得不合理。比如，有的学生为了得出一个一般结论，只建立在一个事例的剖析上，如果没有充分理由证明这一事例本身具有普遍性，那么从中得出的一般结论是没有说服力的，论文的结构是不合理的。再如，在论述事物的对立统一关系时，总少不了正反、前后、表里、上下、质量等各对矛盾的两个方面的分析对比。忽略一个方面，就会产生片面性。不少毕业论文也往往犯这一错误，比如《国有公路运输企业单车承包之我见》一文，针对社会上和企业内部对单车承包的各种否定看法，提出自己的见解，这虽然是可以的，但问题在于论文基本上完全肯定了这种承包方法，实际上这种承包方法既有其正面作用，也不可否认有它的反面作用，这已为实践的发展所证实。片面地肯定某一方面，这种偏激的论述方式往往经受不住时间的考验。所以，理的发展，不能不遵循人类的思维规律。违反了，理就不通，文就不顺。讲同样一个道理，比如，人类是在不断进步的，社论、文学评论、经济论文的外在形式，可以是完全不同的。但在这个理论的内部结构上又是一致的。当然，我们这里讲的是基本形式，并不排斥与其它推理形式的结合与交替使用。 二、毕业论文要以意为主，首尾员一 意是文章的中心，是主脑，是统帅。要写好毕业论文，就要抓住中心。这个中心的要求应当是简单明了的，能够一言以蔽之，可以达到以简治繁的目的。抓住这样的中心，紧扣不放，一线到底，中途不可转换论题，不可停滞，不可跳跃遗隙，这样就能使中心思想的发展具有连续性。比如，论文《关于提高国有公路运输企业整体优势之我见》就紧紧围绕中心论点，论述了： 1．国有公路运输企业整体优势综述； 2．国有公路运输企业整体优势下降的现状； 3．国有公路运输企业整体优势下降的原因； 4．提高国有公路运输企业整体优势的途径。 可谓“以意为主，首尾贯一”，点滴不漏。 作为一篇论文，从思想的发展来说，要一层一层地讲，讲透了一层，再讲另一层意思。开头提出的问题，当中要有分析，结尾要有回答，做到前有呼，后有应。比如论文《对发展和完善建筑市场的有关问题思考》，围绕发展和完善建筑市场这一中心论点，首先从理论和实践双重角度论述了发展和完善建筑市场的地位和作用，其次从深化体制改革和诸多因素共同作用的分析中探索了发展和完善建筑市场的条件和基础，从条件和基础的差距出发再探究发展和完善建筑市场的方向和过程，提出了建筑市场的长远发展方向和发展全过程；最后，对近期建筑市场的发展提出操作性很强的措施和对策。层层剖桥，前后呼应，成为一篇优秀论文。虽然，作为一篇优秀论文，还须做到每层之间瞻前顾后，后面讲的与前面不要有矛盾，留在后面说的，也不要在前面一气说光。中心思想能够贯通始终，才能真正做到“文以传意”，不流其词，文章自然增色。 三、毕业论文要求层第有序，条理清晰 文章要有层次，有条理，这和材料的安排处理关系极大。材料之间的相互关系不同，处理方式也不同，不能错乱，错乱了，层次就不清楚，自然也不会有条理。 例如，平行关系。文章各部分材料之间，没有主从关系，在顺序上谁先谁后都可以，影响不大。例如介绍利润率，有成本利润率，工资利润率，资金利润率等；介绍价格，有消费品价格、生产资料价格、服务价格、土地价格、住宅价格等等，不论先介绍哪一个都可以。 递进关系，有些材料之间的次序不可随意颠倒，递进关系就是这样，这些材料之间是一种一层比一层深入的关系，颠倒了就会造成逻辑混乱。同样以上面的价格为例，如果要结合经济体制改革的进程来谈论它，那就应该先讲消费品价格，因为我们最早承认消费品是商品，其次应介绍生产资料价格，在党的十二届三中全会之后，我们抛弃了传统的“生产资料不是商品”的观点；接下去才介绍服务价格、土地价格、住宅价格，等等，这一类要素价格一直到1992年之后，我们才认识到必须主要由市场形成，以上这种表述，表明了我们认识的不断深化。递进关系处理得好，就能造成步步深入，道理犹如剥茧抽丝，愈转愈隽。 接续关系。前一部分与后一部分有直接的逻辑联系，层次虽分，道理末尽。前一层有未尽之意有待后面续接，不可中断。比如按行进过程顺序安排论据，阐述某些事实，就比较多的采取这一种方式。像在论述股份合作制经济的发展时，作者就往往从起缘、发展、完善这样一个行进过程来层层展开，显得层次清楚，有条有理。 对立关系。文章论述的事理是对立统一体。为正反、表里、前后、质量、胜负、成绩缺点等等。它们有联系又有区别。论述的重点在于阐明它们是辩证的统一，不能将它们孤立地对待。那么在论述时，就不能强调了一面而忽略了另一面。由于毕业学员理论功底不很深厚；辩证思维的方式掌握得不是很好，所以，往往在毕业论文的撰写中犯片面性错误，为强调某一事物的作用，就把其说得好得不得了，通篇都是正面材料，没有任何不足之处；而要否定某一事物，就把其说得差得不得了，通篇都是反面材料，没有任何长足之处，这种论文从结构的角度来说是层次失 衡，有悖常理。 总之，理清了事物间的相互关系，并在结构中体现出来，文章的眉目就清楚了。满意请采纳

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

发到你邮箱了··看看·

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）。