摘要：大数据等先进的技术，给人们的工作和生活带来了极大的便利，但网络信息安全问题需要重点关注。如果没有采取有效的防护措施，可能引发严重的网络安全风险。基于此，文章主要探讨了大数据背景下，网络信息安全管理的重要性，分析了当前网络信息安全管理的主要问题，并提出了优化策略，以供参考。

　　关键词：大数据技术；网络信息安全；对策研究

　　一、大数据背景下网络信息安全管理重要性

　　（一）保证网络正常运行

　　大数据背景下，很多企业利用云平台进行数据信息存储，大量数据通过网络进行传输，如果网络系统故障或者被监控就会造成数据被盗窃、篡改、丢失等问题。加强网络信息管理，可以全过程监管网络系统，通过防护技术在网络系统中设置防火墙，从而保证信息安全。此外，网络信息安全管理还可以对网络系统中的安全事件进行记录和发现，防止各种原因影响网络系统正常运行。

　　（二）保护重要的资料和信息

　　网络信息安全管理的主要内容为信息本身安全保护以及信息载体安全防护两方面。在信息和信息载体安全保护方面，通过对数据信息传输过程和存储进行加密、对网络数据包进行检查、对网络系统安全漏洞进行评估等措施，起到隔离网络病毒、避免网络入侵的目的，从而避免发生未授权非法买卖数据的问题，通过以上措施可以保护数据信息安全。

　　（三）满足不同场景的网络安全防护需求

　　网络信息安全管理可以利用各种设定的规则机制，对网络系统运行进行全方位检测，识别和防护网络病毒，确保网络系统能够稳定运行，以满足用户在不同场景对网络的安全使用需求。

　　二、大数据背景下网络信息安全管理问题

　　（一）黑客攻击

　　黑客攻击是指网络黑客攻击网络环境，以获取个人隐私或者企业商业机密的行为。黑客攻击会直接威胁网络系统安全，对我国政治和经济稳定发展有严重影响。因此，加强网络信息安全管理，避免黑客攻击迫在眉睫。

　　（二）数据丢失

　　在大数据背景下，互联网对人们的生活方式带来了巨大变化。利用互联网，可以满足人们的不同生活需求，提高人们的工作效率。当前，互联网用户数量不断增长，由此产生大量用户数据，包括用户姓名、电话号码以及身份证信息等。这些数据信息都是通过互联网技术存储于云端服务器中，如果这些数据信息泄露或者丢失，会严重损害用户权益。随着云计算技术的不断发展，很多不法分子会通过非法手段获取数据信息，从而威胁社会和个人利益、安全。

　　（三）网络病毒

　　大数据背景下，人们在享受互联网技术带来便利的同时，也面临着很多风险，网络病毒就是其中重要的一种风险。当前，网络病毒的种类较多，网络病毒可以通过各种渠道入侵网络系统，以获取用户的各种信息。而且网络病毒的传播速度快、影响范围广，会对用户的权益造成严重危害。由于网络病毒自身的特点，预防难度较大，因此要做好内部管理，提高网络病毒预防和治理的有效性。

　　（四）网络监听

　　网络监听是采用一定的技术措施对网络系统的状态、数据流程以及信息传递过程进行监控，以达到截获网络信息的目的。换言之，如果黑客获取用户权限后，登录其他主机，就可以通过网络监听获得网络数据信息。在网络信息安全管理过程中通常会采取网络监控的方式来预防黑客攻击和病毒入侵，即通过建立网络监控体系，对网络系统进行安全监测和防控，以预防木马和病毒程序入侵。

　　三、大数据背景下网络信息安全管理优化策略

　　（一）完善网络安全立法

　　国家政府相关部门要承担起自身职责，加强网络信息安全管理，确保网络信息安全。首先，相关部门要根据社会实际需求健全相应法律法规，建立规范化、标准化管理流程，通过法律措施保护网络用户个人信息。其次，加大网络安全管理执法力度，对于网络安全犯罪的行为，要严肃处理，逐步杜绝网络安全违法行为，切实维护人们的合法权益。再次，政府相关部门要鼓励各大企业和单位加入网络安全建设工作中，并出台相应的鼓励和优惠政策，以推动网络安全事业发展。最后，政府相关部门要做好互联网监管工作，要求企业和个人遵守网络安全管理规定，增强安全意识，避免个人隐私和企业重要信息泄露。

　　（二）优化网络安全控制方法

　　1.基于机器学习的网络攻击检测方法

　　近些年，网络技术不断革新，传统的网络安全防护技术已无法应对日益复杂的网络环境。因此，现阶段网络信息安全行业开始研究基于机器学习的网络攻击检测方法。这种监测方法是一种自适应、动态化、非线性的检测方法，扩展性和鲁棒性较强。基于机器学习的网络攻击检测方法是通过提取网络流向数据的特点，并进行自动分类，来检测和识别网络攻击行为的。

　　基于机器学习的网络攻击检测方法主要分为两种，即基于有监督学习的网络攻击检测方法和基于无监督学习的网络攻击检测方法。在有监督学习的网络攻击检测方法中，对神经网络、支持向量机等算法方法应用比较广泛；在无监督学习的网络攻击检测方法中，主要应用聚类方法，即通过聚类算法对数据进行分类，以识别网络流量异常情况。

　　2.基于深度学习的威胁情报分析方法

　　大数据背景下，网络信息安全面临着各种各样的挑战，为提升网络信息安全管理水平，就需要不断研究和学习新的情报分析方法。基于深度学习的威胁情报分析方法就是其中一种。基于深度学习的威胁情报分析法是在网络信息安全遭遇威胁和挑战时的一种网络信息安全控制手段，可以显著提升网络安全防御能力，现已被广泛研究和应用。

　　利用基于深度学习的威胁情报分析方法，可以对海量网络数据进行学习和分析，了解其中的规律和模式。在网络系统面临网络攻击时，如DDoS攻击，利用基于深度学习的威胁情报分析方法进行快速识别，采取针对性的安全防御措施，以保证网络系统安全。基于深度学习的威胁情报分析方法的实践应用需要建立相应的深度神经网络模型，并针对不同的网络攻击训练模型进行自动分类。具体而言，在面临不同的网络攻击时，通过收集和分析海量网络数据，提取其特征并进行标注，以此训练和测试模型。在模型训练过程中，是基于现有的安全防御情况，并将其与深度学习模型相融合，以提升该模型的学习能力和识别能力。

　　3.基于区块链的网络信息安全控制方法

　　区块链技术是一种去中心化、不可被篡改的新兴技术，在金融业、政务管理方面广泛应用。区块链技术应用在网络信息安全管理方面可以发挥其独特的优势，具有良好的应用前景。一方面，可以利用区块链技术去中心化的特性，对数据进行防护，避免数据信息被篡改或者删除。另一方面，在使用区块链技术进行数据安全防护时，可以通过密码学技术加密数据信息，这样被加密的数据信息只能在授权范围内被访问，大幅提升了数据的安全性。由此可见，基于区块链的网络信息安全控制方法可以有效保证数据信息的安全性和隐私性。

　　基于区块链的网络信息安全控制方法的主要内容包括数据身份验证、访问控制、数据备份和恢复等。数据身份验证是利用区块链技术对用户的身份信息进行验证的过程，以防止网络系统被恶意入侵，确保数据信息安全；访问控制是利用区块链技术对不同的用户进行访问权限和访问等级设置，起到限制信息访问的目的，防止出现未经授权访问敏感信息的现象；数据备份和恢复是利用区块链技术将丢失或者损坏的数据进行快速找回和恢复。这是因为区块链技术可以提供可靠的数据备份和恢复方案，以降低数据丢失或者泄露风险，确保数据安全和完整。

　　4.基于云计算的网络安全防御方法

　　云计算技术是目前较为先进的服务模式，基于云计算的网络安全防御方法是利用云计算技术进行的网络信息安全防御方法，这种方法具有成本低、性能好、易扩展等优点，适用于大规模网络安全控制。在实践中，基于云计算的网络安全防御方法，利用云计算技术以服务的形式向用户提供网络信息安全防护所需的各种资源，这样可以降低网络系统安全防护成本，快速响应网络安全事件，提高网络系统安全性能。在本质上，基于云计算的网络安全防御方法是利用云计算技术强大的计算能力、数据存储能力、带宽能力来保障网络安全的。

　　（三）合理应用网络安全基本技术

　　1.设置访问权限

　　在计算机网络上设置访问权限，有利于保证网络系统的安全，降低网络安全风险。大数据背景下，用户通过网络系统进行社交和工作，其间会产生大量数据，同时也需要对各种数据信息进行处理。为保证网络系统和数据信息的安全，可以对网络系统进行访问权限设置，避免未授权人使用。此外，要完善访问控制机制，设置访问控制口令，对使用人员的服务需求进行审查，如果访问口令与设置的内容不一致，系统会驳回其使用请求。同时，对已经授权的用户进行符号标记，根据符号标记对其使用情况进行监督控制，如对用户的网络系统登录、退出和操作记录进行记录，避免网络信息安全事件的发生。

　　2.数据加密技术

　　在进行网络信息安全管理过程中，可以应用数据加密技术对网络系统进行加密处理，以提升网络系统的安全等级。数据加密技术可以实现对链路、端口到端口以及节点等流程内容进行加密。数据信息加密分为对称加密和不对称加密两种形式。如果是对明文数据进行加密处理，还需要设置相应的约定密钥，并将数据和密钥一起封装，确保数据接收方可以有效解密。此外，在使用数据加密技术对数据信息加密处理过程中，工作人员可以利用云计算技术对加密处理后的数据信息备份存储，以防数据在传输过程中出现丢失的情况，能够及时利用备份文件进行数据信息恢复，避免由此引发更加严重的后果。

　　3.防火墙技术

　　大数据背景下，相关人员可以充分发挥防火墙技术在网络信息安全管理方面的作用，全面提升网络系统安全性。利用应用防火墙技术进行网络系统安全防护，可以将内网和外网相隔离，保证内网不受外网影响而稳定运行，从而保证数据信息安全。如果网络系统遭遇入侵，系统防火墙会立即响应阻挡入侵，保护内网安全。在防火墙的保护下，网络系统中的所有信息传输都是在安全流入流出，以保证数据的安全性。同时，防火墙还能有效过滤部分外网的攻击。用户可以在防火墙的保护下进行端口的开启和关闭，以满足用户的网络安全使用需求。此外，防火墙作为一种网络安全系统，在网络安全管理方面得到广泛应用，用户可以根据自身实际需求对其规则进行个性化设置，以起到控制数据信息传输和通过的作用。

　　4.存储技术

　　一般情况下，网络数据信息主要包括存储数据和流通数据两种。对于存储数据安全防护而言，在应用中首要优化数据存储结构，使用分布式网络结构体系建立一个独立系统，在独立系统中安装病毒入侵检测系统，对数据存储系统进行病毒检测和防护，避免系统被恶意攻击，保证数据安全和完整。由于分布式网络结构的集中管理、分布监督的特点，因此在使用存储技术进行数据信息保护的过程中，分布式网络结构会根据用户的访问路径对于处理数据进行分析，分析后的数据自动传递到检测模块进行病毒检测，在此过程中，系统会根据设定的检测规则注意筛查数据，从而辨别是否为非法入侵，通过这种方式，可以预防非法入侵，确保网络系统和数据信息安全。

　　四、结语

　　综上所述，大数据背景下，网络信息安全问题逐渐突出，由此引发的网络安全事件受到社会的广泛关注。虽然大数据技术和网络技术的发展对社会发展、革新工作模式有极大地促进作用，但是网络信息安全问题仍然比较突出。为预防和控制网络安全事件的发生，必须加强网络信息安全管理，保证网络系统安全稳定运行，保障数据信息安全。在网络信息安全管理方面，不仅需要各大企业、个人的努力，还需要政府相关部门的支持和监督。对此，可以从完善网络安全立法、优化网络安全控制方法、合理应用网络安全基本技术等多方面着手优化。同时，要注重增强企业和个人的安全防范意识，以保证网络系统和数据信息安全，促进社会的稳定和谐发展。

        参考文献：

　　［1］倪瑞，梁嬿良，马雯阳.大数据时代背景下的网络信息安全管理分析［J］．数字通信世界，2023（6）：188-190.

　　［2］薄文静，姜晓东，陈从刚．大数据时代网络信息安全防护探讨［J］．中国设备工程，2022（9）：29-31.