大数据环境下档案信息安全管理的探讨

大数据环境下档案信息安全管理的探讨

靳慧颖

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摘要：大数据时代的到来推动着数字化、信息化、网络化的快速发展，伴随着大数据环境下档案信息建设规模的不断扩张，做好档案信息安全管理工作至关重要，基于此，文章首先介绍了大数据环境中档案信息管理的重要性，然后在分析大数据环境中档案信息安全管理所面临的威胁，进而有针对性地提出一些建议措施，希望为以后档案信息安全管理工作提供一定的借鉴、参考。

关键词：大数据；档案信息；安全管理

1大数据环境中档案信息管理的重要性

1.1有利于档案实现数字化、网络化管理

大数据环境下，人们在互联网上产生了大量的数据，而海量数据的计算、分析又促进了网络技术、信息技术的不断强大，这些技术具有强大的检索、复制、查询、分析、计算、存储、传输等功能，既可以自动翻译不同种类的语言，还能实现远程控制、传输，借助大数据搭建档案管理数据库平台并加以优化，利用大数据优势，实现档案的网络化、数字化、信息化管理。

1.2有利于档案信息的利用和共享

实现档案信息网络化管理，用户群体可以根据自己需求实现对档案的复制、检索、分析、存档等等需求。对于公开、保密、权限许可的档案，只要用户需要都可以在网络上查询并实现高效利用，可见，基于大数据环境中的档案，不同层次的用户群体都可以通过不同的网络、不同的地方实现档案资源共享。

2大数据环境中档案信息安全管理面临的问题

2.1档案数据信息安全防护不够完善

大数据背景下，数据来源涉及范围较广，在加速海量数据和信息的收集和汇聚的同时也增加了数据信息泄露的风险。目前，国家没有明确网民数据的所有权、使用权，绝大多数数据分析后未能使用技术处理保密、隐私数据，而档案作为信息界证据所具有的证据力以及独有的凭证价值，其保密度不得不引起足够的重视，为此，档案数据信息在分析后，一定要切实做好信息安全保密工作，避免数据被盗、失窃等问题。然而，大数据环境下，大数据呈开放共享态势，使复杂的数据以及具有潜在价值的档案数据信息吸引了众多的攻击者，大量数据汇集降低了攻击者的成本，一次次获得数倍的数据。

2.2档案数据存储缺乏安全性

大数据最大的特点是体量大，并且每年都会以上升趋势增长，所以，做好数据管理非常重要。大数据种类繁多，数据格式不兼容，而档案非结构化数据所占比例偏重，加大档案工作量的同时也增加了挑战，无论是数据提取还是进行数据分析，都给档案工作带来很大的困难，尤其对于档案数据长期安全存储和有效管理已经成为目前急需解决的一大问题。由于非结构化数据在存储过程中无法按照结构化数据存储模式进行存储，加上非结构化数据存储技术还相对滞后，虽然可以利用传统经验获取非结构化数据存储方法，但非结构化数据存储安全措施不够完善，使用代码不够严谨，导致档案非结构化数据信息漏洞频出。为此，保障智能型客户端应用程序中的安全至关重要。

2.3档案数据的有效使用较差

大数据的有效使用离不开良好的数据源，良好的数据源可以精准的预测信息，因此，基于大数据的档案数据信息，只有在拥有一个良好的数据源的基础上，才能有效使用数据，这就需要采用排除法对一些不可靠、无价值的数据进行剔除，留存可信度极高的档案数据，进而实现精准的需求预测，提高预测的准确性，确保档案数据的有效利用率。

大数据环境下，信息技术飞速发展，同时也给档案信息带来新的安全风险，档案数据的安全可靠性、准确完整性、应用有效性带来了巨大的挑战。其一，大数据档案本身缺乏严密的防护措施，安全漏洞摆出，从根本上无法保证安全性。其二，大数据档案吸引了众多的攻击者，已经成为众多黑客攻击的载体。黑客善于利用大数据伪装自己，传统防护已经无法检测到隐藏在大数据中的恶意软件、病毒等，助长了攻击者的长期肆意攻击。其三，大数据技术被黑客当成一种攻击手段，当档案用户在分析、挖掘数据的同时，攻击者也发起攻击，利用大数据技术攻击档案用户信息，并且让攻击者获取的数据更为精准。

3大数据环境下档案信息安全措施

3.1档案数据结构化、标准化管理

大数据背景下，利用分解的结构化数据解决非结构化数据的安全性。基于大数据的档案数据具有复杂性、数量庞大，增长速度较快，且格式不兼容等特点，为此，保障档案数据的安全性、可靠性、完整性、有效性已经成为档案管理部门所关注的重要问题。注重档案数据结构化，有效利用档案数据特点，加强档案数据信息保护措施，结构化、标准化的档案数据便于分类、处理、管理，可以做到最好的加密，可以很好且有效地分辨、检测非法入侵数据。虽然档案数据结构化不能百分百保障档案数据安全，但可以提升其处理效率。

3.2档案大数据存储基础架构

为了保证档案数据的安全，存储数据是防范非法入侵的最后一道防线，因此，必须高度重视建立一个全面的数据保护体系，在安全方面，一个拥有大量数据存储的架构至关重要。数据的架构存储基本上是基于数据的实际特征，因此，存储数据的最佳方法是将数据转换为另一种存储模式，在分布式文件系统中存储非结构化数据，在并行数据库系统结构中，数据存储按数量分配，分散的数据存储在键值保护中。综合分析是数据存储的一个重要目标，数据隔离可能对综合分析产生严重影响。所以，更快速地分析数据，把原始的非结构性数据转换成结构化的信息，然后整合数据，即建立一个链接，将分发的文件与分布式数据库系统联系起来。

3.3构建档案网络层的安全堡垒

网络因大数据更具价值，也成为黑客攻击的载体，大数据背景下，呈现出信息爆炸趋势，吸引了大量用户的同时，也吸引了越来越多的网络黑客的非法入侵，绝大多数数据的盗取几乎都来源于网络，无疑给档案信息安全带来巨大挑战。面对这一严峻考验，在加强网络层数据辨识智能化、结构化的基础上，结合本地系统地协调监控，努力打造构筑网络安全堡垒，捍卫网络安全。此外，在进行网络数据处理时，难免存在安全隐患，因此，坚强与本地系统之间的网络链接，引入缓冲机制提高系统安全，从根本上彻底消除威胁，从而保障数据本身的安全性。

3.4利用大数据技术应对高级可持续攻击

借助大数据技术，有针对性地应对高级持续性网络威胁攻击，而传统安全信息防御手段比较被动，很难检测到隐藏到大数据中的信息，也无法准确预测到哪一条数据信息是恶意行为，哪一条属于正常，最终也无法判定档案信息会不会受到攻击。现阶段，可通过大数据技术结合空间特征、时间依据，事件安排、攻击模式等抽象模型进行分析总结，将其转化为安全工具。因此，整合大数据档案资源，优化大数据处理机制，推进大数据分析机制，在满足各机制之间相互协调的基础上，推进彼此之间相互独立而又相互联系的可共享档案数据集合，加快对高级可持续威胁的建模进程，将高级可持续威胁带来的危害控制到最低。

4结语

总而言之，基于大数据的档案数据信息的安全性，截止到目前为止，此项工作还需要长期、持久的努力坚持才能得以完善。要想保障档案数据信息的有效性、可靠性、准确性、安全性还需要投入大量的资源，如：人力、物力、财力等。所以，控制好档案数据库质量，构建高质量的档案数据库标准体系，才能促进档案信息安全管理工作的长久稳定发展。

参考文献：

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