人工智能下的計算機大數(shù)據(jù)安全技術平臺建設分析

周 弢

（珠海市衛(wèi)生學校 廣東 珠海 519020）

1 引言

互聯(lián)網(wǎng)在我國得到大范圍推廣和普及，并逐漸融入到傳統(tǒng)行業(yè)的發(fā)展過程中來，成為推動行業(yè)發(fā)展的一個重要動力[1]。互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及和迅猛發(fā)展催生了很多新的技術，比如大數(shù)據(jù)和人工智能等；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展也使得各種數(shù)據(jù)信息以指數(shù)級的速度增加，這也是大數(shù)據(jù)技術發(fā)展的一個重要前提和基礎。人工智能主要是利用計算機實現(xiàn)對人的思維能力認知能力邏輯能力的模擬。

互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，海量數(shù)據(jù)的聚合一方面增加了數(shù)據(jù)處理難度，另一方面也推動了大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展。不僅如此，大數(shù)據(jù)時代，人們可以通過對數(shù)據(jù)的挖掘和分析得到有價值的信息內(nèi)容，為推動行業(yè)發(fā)展提供支撐。需要注意的是，在這個過程中，由于互聯(lián)網(wǎng)的開放性以及相關防護措施的不到位，使得很多數(shù)據(jù)信息很容易被竊取或者盜用，尤其是一些比較具有價值的數(shù)據(jù)信息更是受到來自不法分子的大肆竊取[2]。針對這種情況，有必要利用人工智能建設相應的計算機大數(shù)據(jù)安全技術平臺，實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的存儲分析和查詢，同時有效保護數(shù)據(jù)信息避免被不法分子進行盜取和使用，維護用戶的數(shù)據(jù)安全。

2 網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)采集

要想有效建設計算機大數(shù)據(jù)安全技術平臺，首先要做好相關的數(shù)據(jù)采集和分析，并注重做好網(wǎng)絡安全漏洞數(shù)據(jù)的采集和分析。通過對網(wǎng)絡安全漏洞數(shù)據(jù)的采集和分析，為安全技術平臺提供全面詳細精準的服務。采集過程中，首先需要登錄具體網(wǎng)址，并輸入代碼，然后由計算機實施數(shù)據(jù)采集和分析，并將其存儲到指定位置[3]。

在采集過程中，針對漏洞數(shù)據(jù)的采集，主要是多個網(wǎng)站內(nèi)的漏洞數(shù)據(jù)庫編錄的所有漏洞數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)采集過程中，必須從網(wǎng)站自身的特征出發(fā)，要注重規(guī)避部分網(wǎng)站對爬蟲行為的爬墻，在實踐過程中，可以科學利用隨機分配IP地址、以及隨機分配使用網(wǎng)絡代碼用戶代理瀏覽器等實現(xiàn)對網(wǎng)站的保護。

為了確保數(shù)據(jù)采集質量，要結合實際采取必要措施，確保數(shù)據(jù)采集達到相應的安全性時效性標準。是采集過程中，有必要根據(jù)采集需要針對其中的程序進行完善，確保采集質量。爬蟲程序可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)采集的監(jiān)控，這個過程可以對數(shù)據(jù)采集進行控制。不同的數(shù)據(jù)爬蟲程序會選擇對應的方式進行爬取，針對漏洞網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的爬取，很多情況下爬蟲程序會選擇隊列式的方式進行，這種方式可以在較短時間內(nèi)完成更多的工作任務，達到良好的工作效率。

在數(shù)據(jù)采集過程中，有必要針對初始種子進行定義，這是后續(xù)各項操作的一個必要前提，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的關鍵。完成種子定義以后，要結合漏洞數(shù)據(jù)的特征設計相應的隊列和算法。一般情況下，漏洞數(shù)據(jù)的隊列大都是網(wǎng)頁內(nèi)的URL數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)收集起來。爬蟲引擎在操作過程中需要實施反爬蟲對抗技術，這么做的目的在于提高下載效果，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲。為了確保數(shù)據(jù)采集效果，需要關注網(wǎng)頁數(shù)據(jù)以及相應的關鍵詞，這是保證數(shù)據(jù)達標的關鍵，也可以提高數(shù)據(jù)采集的有效性[4]。

3 數(shù)據(jù)特征提取與脫敏

當采集的數(shù)據(jù)維度偏高，相應的也會導致數(shù)據(jù)的計算和采集更加復雜，這需要相應的時間。如果采集的數(shù)據(jù)維度特征存在差異，會直接影響到數(shù)據(jù)采集的精確度。在數(shù)據(jù)采集過程中，有必要針對維度較高的數(shù)據(jù)實時相應的降維工作。具體來講，要將高維特征數(shù)據(jù)中的相關內(nèi)容進行排除，進而達到降低其維度的效果，還要注重提取數(shù)據(jù)的關鍵特征，為達到良好采集效果打下基礎。

在進行數(shù)據(jù)分類的過程中，首先要提取相關數(shù)據(jù)的特征，然后根據(jù)數(shù)據(jù)特征進行分類。可以對數(shù)據(jù)進行相應的分析和認定，并按照相關的關心系數(shù)對其進行計算，進而分析數(shù)據(jù)自身的特征，并對數(shù)據(jù)特征進行驗證，這是順利實現(xiàn)降維的前提，也是準確實現(xiàn)數(shù)據(jù)分類的關鍵。

為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)脫敏，一般可以采用隨機法匿名法等，也可以根據(jù)需要采用關聯(lián)規(guī)則隱藏法，不同的方法其脫敏路徑不同，但是都能將數(shù)據(jù)實現(xiàn)脫敏效果。可以將匿名法和關聯(lián)規(guī)則進行結合，針對數(shù)據(jù)實時脫敏操作，進而達到預期的脫敏效果。將匿名法和關聯(lián)規(guī)則進行結合，一方面可以順利實現(xiàn)數(shù)據(jù)的脫敏，另一方面，還可以針對數(shù)據(jù)安全起到保護作用。在這個過程中，不僅能實現(xiàn)數(shù)據(jù)脫敏，也可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)保護，因此具有良好實驗效果。

4 身份認證與精細化訪問控制

計算機網(wǎng)絡安全保護系統(tǒng)建設過程中，經(jīng)常采用的一種方法就是對用戶的身份進行認證和加密，這種方法比較常用，其效果也較好。身份認證指的是利用計算機網(wǎng)絡用戶的身份確認從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的保護[5]。加密技術也是一種比較有效的保密方法，主要是通過計算機技術對相關數(shù)據(jù)進行加密，然后進行數(shù)據(jù)傳輸，到達相應地址以后對其進行解密，這個過程可以有效保護數(shù)據(jù)避免受到其他用戶的竊取和盜用。

大數(shù)據(jù)安全技術平臺在使用過程中，主要以網(wǎng)址的方式接受用戶的訪問請求，因此每個用戶在大數(shù)據(jù)安全管理平臺環(huán)境下其身份都是相同的，也就是說，都是以臨時代理網(wǎng)址的身份進行登錄。但是這種模式有一個缺陷，就是無法將不同的用戶進行區(qū)分，因此無法為不同用戶提供針對性的服務。為了解決這個問題，可以設計一種方法，將用戶的認證身份與授權身份進行分離，并保證訪問平臺的用戶均為合法用戶。而用戶已授權身份進行訪問 時候，可以對其身份進行確認并設計相應的權限。

大數(shù)據(jù)處理必須嚴格遵守相關的法律法規(guī)和制度要求，同時還要嚴格遵守互聯(lián)網(wǎng)的安全協(xié)議和隱私要求。為了達到相關標準和要求，數(shù)據(jù)平臺必須制定更嚴密的訪問控制系統(tǒng)。在實踐過程中，可以采用屬性加密的方式對加密數(shù)據(jù)進行靈敏度共享，這可以減少密鑰的管理時間和成本，達到更好的使用效果，促進系統(tǒng)的健康運行。大數(shù)據(jù)安全技術平臺在運行過程中需要依托復雜的計算環(huán)境，在這個過程中，用戶對數(shù)據(jù)訪問的安全性也面臨多種需要。

大數(shù)據(jù)安全平臺技術的數(shù)據(jù)訪問和要求和特征，一般可以在訪問控制的基礎上進行設置，也就是說，在訪問控制的基礎上對大數(shù)據(jù)安全技術平臺的數(shù)據(jù)安全應用和靈敏分享進行設置。在這個過程中，主要是利用主客體屬性細粒度訪問控制的授權對用戶對相關數(shù)據(jù)的訪問權進行控制，從而一方面滿足用戶的數(shù)據(jù)使用需求，另一方面確保數(shù)據(jù)使用的安全。不僅如此，還要注重針對大數(shù)據(jù)訪問的主體客體參數(shù)指標等進行靈活性科學性設置，尤其是針對涉密數(shù)據(jù)進行實時訪問隱私事件的發(fā)生順序數(shù)據(jù)資源的修改次數(shù)等進行準確記錄，這個過程可以保護用戶數(shù)據(jù)，還可以為后續(xù)的管理控制提供必要的數(shù)據(jù)支持，為達到系統(tǒng)性安全性分析控制提供支撐。

5 實驗與效果分析

為了準確分析人工智能環(huán)境下的計算機大數(shù)據(jù)安全技術平臺的建設效果，可以將其與傳統(tǒng)的計算機大數(shù)據(jù)技術平臺的運行進行對比，尤其是分析不同平臺對數(shù)據(jù)的保護效果，以及泄露信息的風險程度。本次實驗將人工智能環(huán)境下的計算機大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡安全技術平臺與傳統(tǒng)的計算機大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡安全技術平臺進行對比，分析兩種平臺在相同網(wǎng)絡環(huán)境下對數(shù)據(jù)的保護效果，尤其是對用戶數(shù)據(jù)信息的保護效果，分析人工智能環(huán)境下計算機大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡信息安全平臺對數(shù)據(jù)隱私的保護效果。

5.1 實驗準備

為了準確驗證兩種平臺對數(shù)據(jù)的保護作用，有必要設計三臺服務器，根據(jù)根據(jù)需要對數(shù)據(jù)和平臺進行合理分配。在實驗過程中，要根據(jù)需要對數(shù)據(jù)進行合理分配，并在不同的平臺是對數(shù)據(jù)安全進行檢測。這個實驗需要將兩個平臺置于相同環(huán)境下，因為只有這樣才能確保檢測的科學性客觀性和公正性。要根據(jù)需要設置相應的IP地址并進行分配，為順利實現(xiàn)實驗打下基礎。

針對其余兩個服務器分配地址。在實驗過程中，為了確保實驗的科學性、有效性可以將兩個平臺置于相同的實驗環(huán)境，在這種環(huán)境下對其隱私泄露風險進行實驗和檢測。兩個平臺在相同的數(shù)據(jù)平臺下進行運行，并對其進行相同的數(shù)據(jù)安全性檢測，可以準確對比兩種平臺對數(shù)據(jù)信息安全性的保護效果，并對比在不同平臺環(huán)境下數(shù)據(jù)的運行安全。在運行平臺的過程中，大數(shù)據(jù)處理必須嚴格遵守相關的法律法規(guī)和制度要求，同時必須嚴格遵守相關的互聯(lián)網(wǎng)安全協(xié)議。在這個過程中，兩個平臺必須制定相應的訪問控制系統(tǒng)，確保數(shù)據(jù)在運行過程中的安全性。不僅如此，還要結合需要針對特定數(shù)據(jù)進行加密，一方面方便用戶進行訪問和使用，另一方面有效提高數(shù)據(jù)的安全性，避免數(shù)據(jù)在運行過程中受到外界干擾或者盜用，提高系統(tǒng)安全性。

5.2 實驗結果分析

要將兩種平臺置于相同的環(huán)境下進行工作，在此基礎上觀察數(shù)據(jù)的安全性，明確不同平臺對數(shù)據(jù)安全的影響。實驗結果顯示，人工智能計算機大數(shù)據(jù)安全技術平臺能夠更好保護數(shù)據(jù)，這是因為這種系統(tǒng)設置了對應的數(shù)據(jù)保護系統(tǒng)，針對數(shù)據(jù)安全進行專業(yè)保護。與新型系統(tǒng)相比，傳統(tǒng)系統(tǒng)難以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)安全的保護，難以達到良好的數(shù)據(jù)運行效果。將新型系統(tǒng)應用到很多場景下都能取得良好運行效果，都可以有效保護數(shù)據(jù)安全。在使用過程中，可以結合實際需要對訪問控制進行設計，也就是說，根據(jù)需要對大數(shù)據(jù)安全平臺的安全等級和應用進行設計，從而滿足不同的使用需要，達到精準的數(shù)據(jù)安全控制。

在這個過程中，主要是利用主客體屬性細粒度訪問控制的授權對用戶對相關數(shù)據(jù)的訪問權進行控制，從而一方面滿足用戶的數(shù)據(jù)使用需求，另一方面確保數(shù)據(jù)使用的安全。不僅如此，還要注重針對大數(shù)據(jù)訪問的主體客體參數(shù)指標等進行靈活性科學性設置，尤其是針對涉密數(shù)據(jù)進行實時訪問隱私事件的發(fā)生順序數(shù)據(jù)資源的修改次數(shù)等進行準確記錄，這個過程可以保護用戶數(shù)據(jù)，還可以為后續(xù)的管理控制提供必要的數(shù)據(jù)支持，為達到系統(tǒng)性安全性分析控制提供支撐。

6 結論

分析發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全技術往往難以有效保護大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全，而當前我國已經(jīng)全面進入信息化時代，大數(shù)據(jù)技術得到廣泛應用。基于此，有必要開發(fā)更為安全的數(shù)據(jù)保護技術。可以依托人工智能對數(shù)據(jù)進行保護，得到更加有效的數(shù)據(jù)保護效果。研究發(fā)現(xiàn)，基于人工智能的計算機數(shù)據(jù)安全平臺能夠達到良好的數(shù)據(jù)保護效果，可以在多個環(huán)境和領域得到有效應用。