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《新挑战》是一款强PK类动作网游，由韩国gamehi采用自主研发的新一代3D游戏图形引擎开发完成，并以游戏中的核心反派角色Karon进行命名。游戏于2005年7月上市。为追求动作游戏的爽快和极致，Gamehi不惜重金专门邀请各国动作高手参与游。以下是为大家整理的大数据时代的机遇与挑战论文1000字精选五篇,欢迎品鉴!
随着大数据技术时代的来临，网络信息安全问题成为了信息管理技术研究的重要组成部分。在研究中发现，这种信息安全问题的挑战也是大数据技术发展的一个机遇。因此，技术研究者以大数据技术特征为切入点，针对数据安全问题寻找技术与管理的发展机遇，为大数据时代发展提供支持。
关键词：大数据；信息安全；信息技术；网络平台
大数据时代是当前信息技术产业发展的基础，也是其未来重要的发展方向。因此，做好大数据时代技术特征研究，对于提高信息技术质量，发挥大数据技术性能起到了重要的促进作用。在这一过程中，如何针对大数据时代中信息安全管理遇到的挑战，将其转变为大数据技术的发展机遇，就成为了信息安全技术与管理研究的重要内容。这一研究的开展一方面有助于大数据背景下，网络信息安全质量的提升；另一方面，也为大数据技术发展提供了发展空间。
1大数据技术的主要特征分析
区别于传统的网络信息技术，大数据技术在应用中具有十分鲜明的技术与管理特征。而这些特征不仅是其主要的技术优势，反之也会成为其信息安全中遇到的主要问题。在实际的网络信息管理中，这些特征可以概括为以下4点。
1.1数据量极为庞大
随着计算机技术与网络技术的不断发展，人类计算机数据整体数量也在不断提升中，其数据储存容量由KB到GB体量发展了几十年时间。但是随着大数据技术的应用，计算机储存体量在十几年以内已经由TB发展为PB（PB=1000TB），以及EB（EB=1000PB）计量。特别是当前大型企业数据存储已经出现了独立的EB级别计算机系统。这种数据体量级别的高速提升有利于大数据管理作用的发挥，但也会造成数据信息管理问题的出现。
1.2数据种类的不断增加
在当前的大数据应用体系中，数据信息的种类不仅包括了传统的数据信息，还包括了图片、视频、录音等多种数据信息模式。而大数据系统则是通过对这些信息中的数据性内容进行全面的分析、采集、归类，形成有用的大数据内容。这些种类繁多的数据信息对于计算机网络系统的工作能力有着极大的考验，其管理工作的复杂性远远超过传统的网络数据管理。
1.3数据分析处理速度较快
为了应对大数据处理中庞大的数据体量和复杂的数据类型，大数据处理技术在实际应用中采用了高速分析处理技术，提升了数据处理的整体质量。比如在大数据处理中，云技术的广泛应用就是利用网络平台的理论无限大功能，实现网络数据的高速处理过程。其中，云计算、云数据库和云分析技术的广泛采用，已经成为大数据时代技术的主要特征。
2网络信息安全带来的挑战和机遇
在新的大数据时代中，新技术的应用为网络信息安全带来了极大的挑战，同时，也为信息安全设计发展带来了极大的机遇。就目前网络信息安全实际情况而言，其挑战与机遇可以概括为以下几个方面的内容。
2.1网络数据攻击的主要目标
在当前的"网络信息攻击中，大数据目标往往会成为攻击的主要目标。造成这一问题的主要原因包括以下2点：①攻击目标明显。由于大数据分析计算中的数据基数较大，因此，其数据目标远远大于普通的数据库系统，进而更加容易被骇客、病毒等攻击。②数据攻击效益高。由于大数据模式中所储存的数据体量与内容极多，因此，一次攻击所获得数据量远远高于攻击普通目标，骇客攻击这类目标所获得效益远远高于普通目标。针对容易成为网络攻击目标的情况，技术人员开展相关技术研究，提高了大数据模式下数据的安全性。主要的应对方式包括以下2方面的内容：①云安全技术的应用。为了应对较为集中与高级的数据攻击模式，安全技术人员在传统的安全防范基础上广泛应用了云安全技术（云防火墙、云安全软件等），从网络层面便开始数据攻击的防范工作。同时，安全技术人员还可以利用云安全的网络合作模式，形成网络整体的数据安全防护管理，提高单一大数据系统的安全性。②新型反数据攻击技术的应用。在单纯的数据防范技术基础上，技术研究者还根据大数据技术特征发展出了新型反数据攻击技术。这一技术就是利用大数据模式，对防范中发现的攻击者技术特征进行数据分析与推理，查找攻击者IP地址或区域，并对其进行反向攻击，进而为网络安全管理部门工作提供数据坐标支持。虽然目前这一技术处于研究阶段，但其在未来的大数据网络技术应用中一定会得到广泛应用。
2.2各类隐私的泄露
由于大数据采集中获得的各类数据内容来源于网络，且内容较为复杂，因此，其数据构成中包括了大量的个人详细信息、企业经营数据等隐私类数据内容。在这种情况下，大数据处理中很容易造成隐私泄露问题的出现，甚至造成严重的泄密问题。为了应对大数据模式下可能造成的隐私泄密问题，管理者在传统的隐私保密基础上，应做好以下3点工作：①继续完善大数据处理技术，对隐私性问题开展自动保护措施，提高数据信息的安全性；②做好数据报告与数据分析处理人员的规范化管理，避免因其违反隐私保护规则造成的隐私泄露问题出现；③根据大数据时代的技术特征，做好隐私保护等各项互联网法律法规建设，确实做好隐私保护法治建设。
2.3存储技术面对的挑战
大数据模式下，计算机传统的存储技术受到了极大的挑战。在实际的数据存储中，这一挑战包括了以下3个问题：①由于数据储存量较大，进而对传统的计算机储存系统容量造成了极大挑战，特别是企业在不使用以PB为单位的存储系统时，难以真正使用数据系统，但更换这类存储系统又需要极大的成本支出。②传统的存储系统采用的是一体化的存储方法，难以针对存储数据类型差异进行自动分类储存。在大数据运行中，这种储存方式会影响后期分析、管理等工作的开展，进而造成数据处理速度的下降。③传统的储存方式对计算机病毒、木马等安全问题防御力较差，极容易造成数据储存问题的出现。
参考文献：
［1］孙梅玲，李降宇，王寅永.基于虚拟化环境的信息安全防护体系构建［J］.网络安全技术与应用，2017（09）.
［2］张允壮，刘戟锋.大数据时代信息安全的机遇与挑战：以公开信息情报为例［J］.国防科技，2013（02）.
［3］维克托迈尔舍恩伯格，周涛.大数据时代生活、工作与思维的大变革［J］.人力资源管理，2013（03）.
当人们还在津津乐道云计算、物联网等主题时，“大数据”一词已逐渐成为IT网络通信领域热门词汇。争夺大数据发展先机俨然成为世界各国高度重视的问题，其中不乏IBM、EMC、甲骨文、微软等在内的巨头厂商的强势介入，纷纷跑马圈地，它们投入巨额资金争相抢占该领域的主动权、话语权。
大数据，是继云计算、物联网、移动互联网之后的又一个具有国家战略意义的新兴产业，它将进一步推动整个信息技术产业的创新发展，带来新的信息技术应用需求。随着物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展，手机、平板电脑、PC以及遍布各地的传感器，其已成为大数据的来源和承载方式。而它们所产生的爆炸式增长的非结构化数据，随着自然语言处理、模式识别和机器学习等人工智能技术的发展，也将推动大数据市场的快速发展。
大数据时代的来临，除了推动现有的信息技术产业的改革创新，其对我们生产生活的方式也将产生重大影响。从个人视角来看，不管是日常工作中遇到的海量邮件或是从网上获取的社交、购物、娱乐、学习、理财等信息，还是生活中最常见的手机存储，大数据已经渗透到我们日常生活的方方面面，极大地方便了我们的生活;对企业而言，互联网公司已开始采用大数据来冲击传统行业，精准营销与大数据驱动的产品快速迭代，促进企业商业模式创新;在社会公共服务方面，教育、医疗、交通等行业在大数据的影响下，出现了各种新的应用，数据化、社交化的新媒体平台、智能交通与城市数字监管系统，以及病历存储调用的医疗云等，此外，政府还可以通过大数据来高效完成信息采集，这样可优化升级管理运营。
然而大数据在给我们展示前所未有的发展机遇的同时，也给国家信息安全、信息技术、人才等方面带来了很大的挑战。不久前，斯诺登披露了美国国家安全局(NSA)一直进行信息监视活动、已收集数以百万计的全球人的信息数据的消息，在全球范围内掀起轩然大波。该事件对“大数据”的信息安全敲响了警钟。大数据让大规模生产、分享和应用数据成为可能，将信息存储和管理集中化，我们在百度上面的搜索记录，无意识阅读的产品广告、旅游信息，习惯去哪个商场进行采购等这些痕迹，却不知所有的关系和活动在数据化之后都被一些组织或商家公司掌控，这也使得我们一方面享受了“大数据”带来的诸多便利，但另一方面无处不在的“第三只眼”却在时刻监控着我们的行动。面对大数据在信息安全方面存在的隐忧，我们在技术上要应对其“大容量、多类别、高时效”的三大挑战。
此外，在人才方面，无限增长的数据需要相应增加IT人员，且专业化技术人才和管理人才的需求开始加大，而目前传统的教育模式很难培养出这种既精通业务又能进行大数据分析的人才，同时IT人员本身配备不足的现状与迫切的人才需求矛盾会更加突出。
“数据为王”的大数据时代已经到来，技术需求也在发生重大转变，创新型人才的地位日益凸显，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，从而开启重大的时代转型。这是我国实现跨越式发展的宝贵机会，我们要重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，趁其风势，发展壮大我国的信息行业。
一、大数据背景
2012年以来，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。“大数据”时代降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
数据信息量的迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
“大数据”来临是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。
二、大数据影响
随着云时代的来临，大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……
三、数据价值
一分钟内，微博推特上新发的数据量超过10万;社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……
这些庞大数字，意味着什么?
它意味着，一种全新的致富手段也许就摆在面前，它的价值堪比石油和黄金。
事实上，当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时，华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用其预判市场走势，而且取得了不俗的收益。
让我们一起来看看——他们是怎么做的。
这些数据都能干啥。具体有六大价值：
1、华尔街根据民众情绪抛售股票;
2、对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况;
3、银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率;
4、投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹;
5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况;
6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选民对总统竞选人的喜好。
四、可视化
“数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家AndreasWeigend说。Instagram以10亿美元出售之时，成立于1881年的世界最大影像产品及服务商柯达正申请破产。
大数据是如此重要，以至于其获取、储存、搜索、共享、分析，乃至可视化地呈现，都成为了当前重要的研究课题 。
“当时时变幻的、海量的数据出现在眼前，是怎样一幅壮观的景象?在后台注视着这一切，会不会有接近上帝俯视人间星火的感觉?”
，美国洛杉矶就有企业宣称，他们将全球夜景的历史数据建立模型，在过滤掉波动之后，做出了投资房地产和消费的研究报告。
在数据可视化呈现方面，有这么一个故事，一位在美国物流部门工作的小伙，被Facebook高价挖角，进入了其数据研究小组。他后来惊讶地发现，里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家，原来是“Facebook想知道，能不能用物流的角度和流程的方式，分析用户的路径和行为的目的。”
五、三大案例
1、2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家意志。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来，对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。
2、联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书，指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇，人们如今可以使用极为丰富的数据资源，来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。
3、而最为积极的还是众多的IT企业。麦肯锡在一份名为《大数据，是下一轮创新、竞争和生产力的前沿》的专题研究报告中提出，“对于企业来说，海量数据的运用将成为未来竞争和增长的基础”，该报告在业界引起广泛反响。
IBM则提出，上一个十年，他们抛弃了PC，成功转向了软件和服务，而这次将远离服务与咨询，更多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。IBM执行总裁罗睿兰认为，“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”
在国内，百度已经致力于开发自己的大数据处理和存储系统;腾讯也提出2013年已经到了数据化运营的黄金时期，如何整合这些数据成为未来的关键任务。
事实上，自2009年以来，有关“大数据” 主题的并购案层出不穷，且并购数量和规模呈逐步上升的态势。其中，Oracle对Sun、惠普对Autonomy两大并购案总金额高达176亿美元，大数据的产业价值由此可见一斑。
六、提供依据编辑
大数据是信息通信技术发展积累至今，按照自身技术发展逻辑，从提高生产效率向更高级智能阶段的自然生长。无处不在的信息感知和采集终端为我们采集了海量的数据，而以云计算为代表的计算技术的不断进步，为我们提供了强大的计算能力，这就围绕个人以及组织的行为构建起了一个与物质世界相平行的数字世界。
大数据虽然孕育于信息通信技术的日渐普遍和成熟，但它对社会经济生活产生的影响绝不限于技术层面。在本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析做出，而不是像过去更多凭借经验和直觉做出。
事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。
七、应对措施
一个好的企业应该未雨绸缪，从现在开始就应该着手准备，为企业的后期的数据收集和分析做好准备，企业可以从下面六个方面着手，这样当面临铺天盖地的大数据的时候，以确保企业能够快速发展，具体为下面六点。
1、目标
几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集，无论是社交网络还是车间传感器设备，而且每个组织都有大量的数据需要处理，IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据，以自己的数据为基准，确定数据的范围。
2、准则
虽然每个企业都会产生大量数据，而且互不相同、多种多样的，这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的，找到最能反映企业业务情况的数据。
3、重新评估
大数据需要在服务器和存储设施中进行收集，并且大多数的企业信息管理体系结构将会发生重要大变化，IT经理则需要准备扩大他们的系统，以解决数据的不断扩大，IT经理要了解公司现有IT设施的情况，以组建处理大数据的设施为导向，避免一些不必要的设备的购买。
4、重视大数据技术
大数据是最近几年才兴起的词语，而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解，例如如今的Hadoop，MapReduce，NoSQL等技术都是2013年刚兴起的技术，企业IT人员要多关注这方面的技术和工具，以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。
5、培训企业的员工
大多数企业最缺乏的是人才，而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才，对于一些公司，特别是那种人比较少的公司，工作人员面临大数据将是一种挑战，企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训，以确保在大数据到来时，员工也能适应相关的工作。
6、企业需培养三种能力
随着大数据时代的到来，企业应该在内部培养三种能力。第一，整合企业数据的能力;第二，探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力;第三，进行精确快速实时行动的能力。
做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。
随着信息时代的到来，大数据(BigData)一词逐渐被人们认知和熟悉，其常被用于定义和描述“信息爆炸时代产生的海量数”。随着“大数据”时代的来临，在商业、经济及其他领域中，人们做出决策不仅仅依靠经验和直觉，常以数据分析作为决策依据，这种方式大大提高了决策的科学性，最大限度避免决策失误。用好大数据，必将对商业发展、科学研究和政府决策产生积极的影响。
1大数据的基本概况
大数据(BigData)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。
2大数据的时代影响
大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影响主要包括以下几个方面：
(1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009年爆发的甲型H1N1流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。
(2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。
(3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。
另外，需要注意的是，大数据在个人隐私的方面，容易造成一些隐私泄漏。我们需要认真严肃的对待这个问题，综合运用法律、宣传、道德等手段，为保护个人隐私，做出更积极的努力。
3大数据的应对策略
3.1布局关键技术研发创新。
目前而言，大数据的技术门槛较高，在这一领域有竞争力的多为一些在数据存储和分析等方面有优势的信息技术企业。为促进产业升级，我们必须加强研究，重视研发和应用数据分析关键技术和新兴技术，具体可从以下几个方面入手：第一，夯实发展基础，以大数据核心技术为着手点，加强人工智能、机器学习、商业智能等领域的理论研究和技术研发，为大数据的应用奠定理论基础。二是加快基础技术(非结构化数据处理技术、可视化技术、非关系型数据库管理技术等)的研发，并使其与物联网、移动互联网、云计算等技术有机融合，为解决方案的制定打下坚实基础。三是基于大数据应用，着重对知识计算(搜索)技术、知识库技术、网页搜索技术等核心技术进行研发，加强单项技术产品研发，并保证质量的提升，同时促使其与数据处理技术的有机结合，建立科学技术体系。
3.2提高软件产品发展水平。
一是促进以企业为主导的产学研合作，提高软件发展水平。二是运用云计算技术促进信息技术服务业的"转型和发展，促进中文知识库、数据库与规则库的建设。三是采取鼓励政策引导软硬件企业和服务企业应用新型技术开展数据信息服务，提供具有行业特色的系统集成解决方案。四是以大型互联网公司牵头，并聚集中小互联网信息服务提供商，对优势资源进行系统整合，开拓与整合本土化信息服务。五是以数据处理软件商牵头，这些软件商必须具备一定的基础优势，其可充分发挥各自的数据优势和技术优势，优势互补，提高数据软件开发水平，提高服务内容的精确性和科学性。同时提高大数据解决方案提供商的市场能力和集成水平，以保障其大数据为各行业领域提供较为成熟的解决方案。
3.3加速推进大数据示范应用。
大数据时代，我们应积极推进大数据的示范应用，可从以下几个方面进行实践：第一，对于一些数据量大的领域(如金融、能源、流通、电信、医疗等领域)，应引导行业厂商积极参与，大力发展数据监测和分析、横向扩展存储、商业决策等软硬件一体化的行业应用解决方案。第二，将大数据逐渐应用于智慧城市建设及个人生活和服务领域，促进数字内容加工处理软件等服务发展水平的提高。第三，促进行业数据库(特别是高科技领域)的深度开发，建议针对不同的行业领域建立不同的专题数据库，以提供相应的内容增值服务，形成有特色化的服务。第四，以重点领域或重点企业为突破口，对企业数据进行相应分析、整理和清洗，逐渐减少和去除重复数据和噪音数据。
3.4优化完善大数据发展环境。
信息安全问题是大数据应用面临的主要问题，因此，我们应加强对基于大数据的情报收集分析工作信息保密问题的研究，制定有效的防范对策，加强信息安全管理。同时，为优化完善大数据发展环境，应采取各种鼓励政策(如将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围)支持数据加工处理企业的发展，促使其提高数据分析处理服务的水平和质量。三是夯实大数据的应用基础，完善相关体制机制，以政府为切入点，推动信息资源的集中共享。
做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进国家和企业的快速发展。
大数据为经营的横向跨界、产业的越界混融、生产与消费的合一提供了有利条件，大数据必将在社会经济、政治、文化等方面对人们生活产生巨大的影响，同时大数据时代对人类的数据驾驭能力也提出了新的挑战与机遇。面对新的挑战与发展机遇，我们应积极应对，以掌握未来大数据发展主动权。
随着大数据技术时代的来临，网络信息安全问题成为了信息管理技术研究的重要组成部分。在研究中发现，这种信息安全问题的挑战也是大数据技术发展的一个机遇。因此，技术研究者以大数据技术特征为切入点，针对数据安全问题寻找技术与管理的发展机遇，为大数据时代发展提供支持。
关键词：大数据；信息安全；信息技术；网络平台
大数据时代是当前信息技术产业发展的基础，也是其未来重要的发展方向。因此，做好大数据时代技术特征研究，对于提高信息技术质量，发挥大数据技术性能起到了重要的促进作用。在这一过程中，如何针对大数据时代中信息安全管理遇到的挑战，将其转变为大数据技术的发展机遇，就成为了信息安全技术与管理研究的重要内容。这一研究的开展一方面有助于大数据背景下，网络信息安全质量的提升；另一方面，也为大数据技术发展提供了发展空间。
1大数据技术的主要特征分析
区别于传统的网络信息技术，大数据技术在应用中具有十分鲜明的技术与管理特征。而这些特征不仅是其主要的技术优势，反之也会成为其信息安全中遇到的主要问题。在实际的网络信息管理中，这些特征可以概括为以下4点。
1.1数据量极为庞大
随着计算机技术与网络技术的不断发展，人类计算机数据整体数量也在不断提升中，其数据储存容量由KB到GB体量发展了几十年时间。但是随着大数据技术的应用，计算机储存体量在十几年以内已经由TB发展为PB（PB=1000TB），以及EB（EB=1000PB）计量。特别是当前大型企业数据存储已经出现了独立的EB级别计算机系统。这种数据体量级别的高速提升有利于大数据管理作用的发挥，但也会造成数据信息管理问题的出现。
1.2数据种类的不断增加
在当前的大数据应用体系中，数据信息的种类不仅包括了传统的数据信息，还包括了图片、视频、录音等多种数据信息模式。而大数据系统则是通过对这些信息中的数据性内容进行全面的分析、采集、归类，形成有用的大数据内容。这些种类繁多的数据信息对于计算机网络系统的工作能力有着极大的考验，其管理工作的复杂性远远超过传统的网络数据管理。
1.3数据分析处理速度较快
为了应对大数据处理中庞大的数据体量和复杂的数据类型，大数据处理技术在实际应用中采用了高速分析处理技术，提升了数据处理的整体质量。比如在大数据处理中，云技术的广泛应用就是利用网络平台的理论无限大功能，实现网络数据的高速处理过程。其中，云计算、云数据库和云分析技术的广泛采用，已经成为大数据时代技术的主要特征。
2网络信息安全带来的挑战和机遇
在新的大数据时代中，新技术的应用为网络信息安全带来了极大的挑战，同时，也为信息安全设计发展带来了极大的机遇。就目前网络信息安全实际情况而言，其挑战与机遇可以概括为以下几个方面的内容。
2.1网络数据攻击的主要目标
在当前的"网络信息攻击中，大数据目标往往会成为攻击的主要目标。造成这一问题的主要原因包括以下2点：①攻击目标明显。由于大数据分析计算中的数据基数较大，因此，其数据目标远远大于普通的数据库系统，进而更加容易被骇客、病毒等攻击。②数据攻击效益高。由于大数据模式中所储存的数据体量与内容极多，因此，一次攻击所获得数据量远远高于攻击普通目标，骇客攻击这类目标所获得效益远远高于普通目标。针对容易成为网络攻击目标的情况，技术人员开展相关技术研究，提高了大数据模式下数据的安全性。主要的应对方式包括以下2方面的内容：①云安全技术的应用。为了应对较为集中与高级的数据攻击模式，安全技术人员在传统的安全防范基础上广泛应用了云安全技术（云防火墙、云安全软件等），从网络层面便开始数据攻击的防范工作。同时，安全技术人员还可以利用云安全的网络合作模式，形成网络整体的数据安全防护管理，提高单一大数据系统的安全性。②新型反数据攻击技术的应用。在单纯的数据防范技术基础上，技术研究者还根据大数据技术特征发展出了新型反数据攻击技术。这一技术就是利用大数据模式，对防范中发现的攻击者技术特征进行数据分析与推理，查找攻击者IP地址或区域，并对其进行反向攻击，进而为网络安全管理部门工作提供数据坐标支持。虽然目前这一技术处于研究阶段，但其在未来的大数据网络技术应用中一定会得到广泛应用。
2.2各类隐私的泄露
由于大数据采集中获得的各类数据内容来源于网络，且内容较为复杂，因此，其数据构成中包括了大量的个人详细信息、企业经营数据等隐私类数据内容。在这种情况下，大数据处理中很容易造成隐私泄露问题的出现，甚至造成严重的泄密问题。为了应对大数据模式下可能造成的隐私泄密问题，管理者在传统的隐私保密基础上，应做好以下3点工作：①继续完善大数据处理技术，对隐私性问题开展自动保护措施，提高数据信息的安全性；②做好数据报告与数据分析处理人员的规范化管理，避免因其违反隐私保护规则造成的隐私泄露问题出现；③根据大数据时代的技术特征，做好隐私保护等各项互联网法律法规建设，确实做好隐私保护法治建设。
2.3存储技术面对的挑战
大数据模式下，计算机传统的存储技术受到了极大的挑战。在实际的数据存储中，这一挑战包括了以下3个问题：①由于数据储存量较大，进而对传统的计算机储存系统容量造成了极大挑战，特别是企业在不使用以PB为单位的存储系统时，难以真正使用数据系统，但更换这类存储系统又需要极大的成本支出。②传统的存储系统采用的是一体化的存储方法，难以针对存储数据类型差异进行自动分类储存。在大数据运行中，这种储存方式会影响后期分析、管理等工作的开展，进而造成数据处理速度的下降。③传统的储存方式对计算机病毒、木马等安全问题防御力较差，极容易造成数据储存问题的出现。
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