網絡通信中的數據信息安全保障技術

石 樂

（濟南職業學院，山東 濟南 250103）

0 引 言

在網絡威脅不斷升級的時代，了解網絡威脅的基本原理并采取有效的技術措施，對于保護網絡通信中的數據信息安全至關重要。因此，文章主要闡述數據信息安全威脅的定義、范圍和類型，并提出有關保障技術，為實現有效的數據信息保護奠定基礎。

1 數據信息安全的概述

1.1 數據信息安全的定義和范圍

數據信息安全是指保證數據機密性、完整性以及可用性的保護措施和管理實踐。其中，保密性確保數據只能由授權的個人或系統訪問；完整性確保數據準確且不被更改；可用性確保數據在用戶需要時可以進行訪問。需要保護的數據信息包括保護靜態數據、傳輸中的數據以及處理中的數據[1]。數據信息安全的核心是保護敏感信息，包括個人、財務和專有數據，不僅要防范外部威脅，還要解決內部漏洞和風險。因此，需要采取整體方法，整合人員、技能和技術，從而建立強大防御機制。

1.2 數據信息安全威脅的類型

數據信息安全的威脅可以分為多種類型。第一，惡意軟件。包括病毒、蠕蟲和勒索軟件等，會損害數據完整性，并破壞正常的系統功能，嚴重威脅著數據信息安全。第二，網絡釣魚和網絡攻擊。其中網絡釣魚電子郵件是一種常見的攻擊手段，試圖欺騙用戶泄露密碼或安裝惡意軟件。第三，內部威脅。具有特殊訪問權限的員工或個人，可能有意或無意地損害數據安全，如未經授權的訪問、數據泄露或敏感信息的濫用等。第四，拒絕服務（Denial of Service，DoS）攻擊。DoS 攻擊旨在通過大量流量淹沒系統或網絡，導致系統或網絡不可用，從而破壞服務的可用性，導致數據丟失或系統停機。第五，未打補丁的軟件漏洞。攻擊者利用未使用最新安全補丁的軟件或系統中存在的漏洞，以獲得未經授權的訪問，甚至破壞系統。第六，物理威脅。硬件的物理損壞或竊取也會導致數據丟失。

2 網絡通信中的數據信息安全保障技術

2.1 加密技術

加密是確保數據信息安全的基礎，因此需要采取強大的保障機制來保護敏感信息，使其免遭未經授權的訪問。

2.1.1 對稱加密算法

對稱加密是指使用單個密鑰進行加密和解密操作，適合處理大量數據。數據加密標準（Data Encryption Standard，DES）是一種常見的對稱加密算法，也是一種早期的對稱加密算法，使用56 位密鑰。盡管DES 在歷史上具有重要意義，但其密鑰長度較短，安全系數較低。而三重數據加密算法（Triple Data Encryption Algorithm，3DES）是對DES 算法的升級，即對每個數據塊應用3 次DES 算法。盡管3DES 算法的安全性比DES 算法強，但正逐漸被淘汰。對稱加密適用于對性能和效率要求嚴苛的場景，但密鑰管理較難，如當多方需要安全通信時，如何安全分發和更新密鑰成為挑戰[2]。

2.1.2 非對稱加密算法

非對稱加密使用一對密鑰，即用于加密的公鑰和用于解密的私鑰。這種二元性提供一種安全的通信方式，無須雙方共享公共密鑰。非對稱加密算法中，RSA 算法常用于保護通信的安全。RSA 算法依賴于大數分解的數學復雜性，因此通常用于保護數字簽名和建立安全通信通道；橢圓曲線加密（Elliptic Curve Cryptography，ECC）具有效率高的優勢，越來越受歡迎。與傳統的非對稱算法相比，在相同的安全級別下，ECC 算法需要的密鑰長度更短，因此適合于資源受限的設備；迪菲-赫爾曼密鑰交換（Diffie-Hellman key exchange，D-H）雖然本身不是加密算法，但屬于非對稱加密算法的重要組成部分，使通信雙方順利通過不安全的通道，并安全地交換加密密鑰。

非對稱加密能夠有效解決對稱加密固有的密鑰分發挑戰，使每個用戶都有一對密鑰，公鑰公開共享，私鑰保密。使用公鑰加密的消息只能由相應的私鑰解密，即使在沒有共享信息的情況下也能確保通信安全。

2.2 身份驗證和訪問控制機制

2.2.1 基于密碼的身份驗證

基于密碼的身份驗證是驗證用戶身份最古老且最常見的方法，其通過用戶輸入的密碼來獲得訪問權限。雖然該方法應用簡單且使用廣泛，但具有固有的漏洞，如弱密碼、密碼重復使用和易受網絡攻擊的風險等。因此，使用基于密碼的身份驗證方法驗證用戶身份時，要考慮相關因素。第一，密碼復雜性要求，鼓勵或強制使用大小寫字母、數字和符號混合的復雜密碼，使攻擊者更難猜測或破解密碼，從而增強密碼的安全性；第二，實施定期更改密碼和多次登錄嘗試失敗后鎖定機制，以增加額外的安全層；第三，進行多重身份驗證（Multi-Factor Authentication，MFA）。雖然MFA 不完全基于密碼，但通過增加額外的驗證因素，可以有效補充密碼身份驗證信息。盡管基于密碼的身份驗證方式存在諸多漏洞，但其具有簡單性和熟悉性，仍然被廣泛使用。為增強身份驗證的安全性，通常需要將其與其他身份驗證方法結合使用。

2.2.2 雙因素認證

雙因素認證（Two-factor authentication，2FA）要求用戶提供2 種不同類型的身份驗證因素，以增加額外的安全層。常見的2FA 實現方式主要包括3 種。第一，短信和電子郵件代碼，用戶在注冊的移動設備或電子郵件上收到一次性代碼時，必須將其與密碼一起輸入。第二，基于時間的一次性密碼（Time-Based One-Time Password，TOTP），用戶使用移動應用程序生成臨時登錄驗證碼。第三，生物識別身份驗證，利用指紋、面部識別或其他生物識別數據來確認用戶的身份。2FA 要求用戶提供多個身份驗證因素，以增強數據信息安全性，即使密碼泄露，未經額外驗證也能阻止未經授權的訪問[3]。

2.2.3 基于角色的訪問控制

基于角色的訪問控制（Role-Based Access Control，RBAC）是一種強大的訪問控制機制，可根據用戶在組織中的角色向用戶分配權限。每個角色都與特定的職責和訪問權限相關聯，并根據用戶的工作職能為其分配角色。RBAC 簡化訪問權限的管理，降低人為錯誤的風險，并通過限制每個角色所需的訪問來增強安全性。RBAC 的主要特性包括以下4 點：定義與特定工作職能或職責相關的權限集；將訪問權限授予角色，明確指定其可以訪問哪些操作或資源；根據用戶的工作要求為用戶分配對應的角色；用戶被授予執行其工作職能所需的最低訪問級別，從而降低帳戶受損的風險。RBAC 尤其適用于具有復雜訪問要求的大型企業。

2.3 防火墻和入侵檢測系統

2.3.1 包過濾防火墻

數據包過濾防火墻在開放式系統互聯（Open System Interconnect，OSI）模型的網絡層（第3 層）運行，并根據網絡數據包的屬性做出決策。通過檢查源地址和目標地址、端口和協議類型，確定是允許還是阻止流量。這種類型的防火墻通常是無狀態的，即不保留有關活動連接狀態的信息。包過濾防火墻的主要特性包括以下3 點：訪問控制列表（Access Control List，ACL），根據源和目標網際互連協議（Internet Protocol，IP）地址、端口和協議定義規則，如果數據符合這些規則，則允許通過，否則被阻止；不維護有關連接狀態的信息，即每個數據包都獨立評估，這既是優點也是限制；數據包過濾非常高效，且具有簡單性，適用于高速網絡流量。雖然包過濾防火墻在基本流量過濾方面很有效，但在處理更復雜的場景（如應用層過濾和對用戶訪問的精細控制）方面存在局限性。

2.3.2 應用級網關

應用級網關也稱為代理防火墻，在OSI 模型的應用程序層（第7 層）運行。應用級網關不僅檢查數據包標頭，還分析整個應用程序級數據，從而實現更精細的控制和過濾。應用級網關的主要功能包括：代替服務器充當客戶端和服務器之間的中介，反映客戶端處理請求，檢查、修改并過濾請求和響應，從而提供更高級別的控制；根據應用程序特定的規則檢查和過濾內容，以支持更高級的安全策略，如阻止特定網站或應用程序；對應用程序層進行更深入的檢查，可以增強某些攻擊的安全性。然而，使用代理服務器可能會帶來延遲，且管理特定于應用程序的規則，因此會變得更為復雜，可能會給大規模部署帶來挑戰。

2.3.3 入侵檢測和防御系統

入侵檢測和防御系統（Intrusion Detection and Prevention Systems，IDPS）旨在檢測和響應潛在的安全威脅或事件。其在OSI 模型的各個層運行，主要分為兩種類型，即網絡入侵檢測系統（Network Intrusion Detection System，NIDS）、基于主機型入侵檢測系統（Host-based Intrusion Detection System，HIDS）。IDPS 的主要特征包括：分析網絡或主機活動，以識別與既定基線的偏差，如果檢測異常，則表明可能存在潛在的安全事件；使用預定義的簽名或已知攻擊模式，識別和響應特定威脅；根據配置向管理員發出警報、記錄事件，或采取自動操作來防止或減輕威脅；與防火墻集成，對檢測到的威脅做出更協調的響應。IDPS 在識別和減輕威脅方面發揮著至關重要的作用，入侵防御系統（Intrusion Prevention System，IPS）通過主動阻止已識別的威脅，使該功能更進一步[4]。

3 發展趨勢與考慮因素

3.1 數據安全中的人工智能和機器學習

隨著數據量和復雜性不斷增長，人工智能（Artificial Intelligence，AI）和機器學習（Machine Learning，ML）已成為確保數據信息安全不可或缺的工具。這些技術提高檢測和應對威脅的能力，實現自動化的安全流程，并加強整體的網絡安全態勢[5]。第一，威脅檢測和異常檢測。AI 和ML 可以分析大量數據，識別潛在的安全威脅模式和異常情況。行為分析有助于識別正常用戶或系統行為的偏差，從而及早檢測到惡意活動。第二，預測分析。ML 模型可以根據歷史數據預測潛在的安全事件，從而在漏洞被利用之前主動解決漏洞并降低風險。第三，自動事件響應。AI驅動的安全解決方案，可以自動化事件響應流程，從而更快、更有效地響應安全事件，積極采取相關措施，降低安全漏洞的影響。第四，自適應身份驗證。AI通過不斷學習和適應用戶行為的變化，增強自適應身份驗證系統，以平衡安全性和用戶體驗。

雖然AI 和ML 具有顯著優勢，但必須解決試圖操縱或欺騙機器學習模型的對抗性攻擊等挑戰。AI在網絡安全領域不斷發展，只有不斷學習和適應數據與網絡的變化，才能有效應對復雜的威脅。

3.2 云計算安全考慮

云計算的采用，改變存儲、處理和訪問數據的方式。云服務在提供可擴展性和靈活性的同時，給數據信息安全帶來新的挑戰和考慮。第一，數據加密，對靜態數據和動態傳輸中的數據實施強大的加密機制至關重要。云提供商通常會提供加密服務，而相關組織也需要安全地管理并加密密鑰。第二，身份識別和訪問管理（Identity and Access Management，IAM）。正確的IAM 實踐對于控制用戶對云資源的訪問至關重要。例如，實施最小權限原則、多因素身份驗證和定期訪問審查等。第三，安全共享責任模型。雖然云提供商能夠保障基礎設施的安全，但客戶有責任保護數據和配置的安全。第四，安全監控和事件響應。云環境需要具備持續監控安全事件和主動事件響應能力。第五，容器安全。隨著容器化在云環境中變得越來越普遍，保護容器化應用程序和編排器對于防止漏洞以及未經授權的訪問至關重要。

4 結 論

文章通過分析網絡通信中的數據信息安全保障技術，為相關從業人員提供參考和借鑒。因此，堅持基本原則、利用先進的技術措施，對于確保網絡通信數據信息安全至關重要。只有這樣才能增強通信網絡安全，以抵御不斷變化的威脅，確保數據的機密性和完整性。