數據通信網絡維護與網絡安全問題的探討

韓博 山西省科學技術廳信息中心

1 數據通信網絡與網絡安全

1.1 數據通信網絡

數據通信網絡是一種以無線、有線、光纖等為傳輸介質的網絡互聯通信技術。在實際應用的過程中，用戶通過數據通信網絡可以實現信息的共享與傳遞。數據通信網絡按照地理位置來劃分，可以分為局域網（LAN）、城域網（MAN）、廣域網（WAN）等幾種類別。局域網是組成其他兩種類型網絡的基礎，其主要用途是實現公司和單位內部各種資源的共享。而廣域網則因為其具有覆蓋面積大、共享資源多等各方面的特點，而被廣泛的應用。多個廣域網結合在一起就形成了全球互聯的因特網（Internet）。數據通信網絡在快速發展的過程中，為人們的生活提供了巨大的便利，也帶來了很多的安全隱患。

1.2 網絡安全

由于數據通信網絡在實現資源共享的同時，也涉及到公司隱私、個人隱私、財產安全等各方面的內容，因此必須在確保網絡穩定高效運行的同時，充分重視網絡安全問題，才能充分發揮出數據通信網絡在社會經濟發展過程中的積極作用。雖然網絡中大部分信息都是公開共享的，但是其中也有很多私密的信息，這就要求必須在數據傳遞的過程中采取加密處理技術，才能確保私密信息傳輸的安全性與可靠性。但是，如果利用特殊軟件或者手段獲取到加密信息的話，就會對用戶的隱私和財產安全造成嚴重的威脅。

2 提升網絡安全的相關措施

2.1 運用新的防火墻技術

計算機網絡接入硬件的穩定性是決定網絡可靠性的關鍵。在通信網絡運行過程中，將計算機終端、服務器與網絡通信線路連接在一起，同時進行相鄰交換機的堆砌，從而建立起穩定性相對較高的虛擬網絡連接。而在進行網絡狀態分析時，技術人員必須充分利用下一代防火墻（NGFW）的功能，構建安全性相對較高的架構，才能實現有效防御外網入侵的目的。技術人員在利用下一代防火墻技術維護網絡時，必須嚴格的按照安全操作權限的要求，采取層層加固的方式，才能實現有效過濾危險信息，降低木馬和病毒入侵的幾率，確保通信網絡的安全穩定運行不受影響。除此之外，技術人員必須定期的進行技術的優化和創新，了解權威機構公布的最新漏洞和黑客攻擊方式，并以此為基礎建立滿足網絡通信安全要求的安全策略和規章制度，才能為人們使用網絡共享資源提供更大的便利。

2.2 加強網絡安全風險性的分析

外部因素是影響數據通信網絡安全穩定運行的重要因素，所以網絡設計與維護人員必須加強網絡風險因素分析的力度，才能確保數據通信網絡的安全穩定運行。網絡安全主要是為了確保內部網絡中重要信息數據的安全，如果通信網絡被外部攻擊攻破的話，那么黑客就會侵入到內部網絡中竊取或者破壞內部網絡中的數據信息，從而造成無法彌補的損失。因此，必須在加強網絡安全分析與監控力度，定期的進行網絡運行的安全性評估，才能及時的發現并解決可能存在的安全風險隱患，促進網絡環境安全性的進一步提升。

2.3 加強數據通信網絡管理

數據通信網絡管理力度的加強，不僅有效的降低了數據網絡運行過程中信息泄漏現象的發生，同時也為網絡系統的安全穩定運行奠定了良好的基礎。而在數據通信網絡管理時，必須加強網絡數據分析與維護的力度，以確保相關數據信息的真實性與準確性，才能促進數據網絡通信安全性的有效提升。如果在數據分析與維護過程中發現安全隱患，必須采取積極有效的措施予以解決，才能最大限度的降低外部攻擊對內部網絡所產生的影響，確保數據通信網絡的安全穩定運行。

2.4 制定應對網絡風險的策略

由于網絡是一個開放性相對較高的平臺，因此內部網絡一定會受到來自外部的各種攻擊。為了保證內部網絡被攻擊后能夠正常運行,必須事先研究內部網絡在實際運行過程中可能遇到的網絡安全問題，制定切實可行的網絡風險應對策略，才能最大限度降低外部威脅對內部網絡所造成的危害，確保數據信息的私密性與完整性不受影響。而網絡風險應對策略的制定，也提高了內部網絡防范危險侵害的能力。

2.5 重點防范病毒與木馬攻擊，建立嚴格的網絡安全檢查制度

防止病毒與木馬攻擊是網絡安全的重要工作之一。由于大多數的網絡安全問題都來自于病毒與木馬，因此網絡技術人員在進行網絡安全維護時，必須強制內部網絡中的計算機安裝防病毒軟件，定期升級系統漏洞，制定移動存儲設備的使用規范，才能最大限度的降低病毒與木馬對內部網絡帶來的影響。同時，經常對網絡流量進行監控，以便于及時的發現并解決網絡運行過程中出現的異常情況，確保數據通信網絡的安全穩定運行。

3 結束語

總之，數據通信網絡運維技術與網絡安全技術的不斷提高對于信息技術領域的發展具有極為重要的意義。隨著新的網絡安全技術不斷出現并在通信網絡中廣泛應用，不僅為信息傳輸提供了更加安全可靠的平臺，同時也為安全數據通信環境的營造奠定了良好的基礎。

[1]趙元.專用通信網絡安全問題分析及維護措施研究[J].數字技術與應用,2017(07):188-189.

[2]胡曉卉,李斌.信息通信網絡告警數據多維度分析方法[J].信息通信,2017(01):169-170.