浅析大数据时代下的异构网络安全保护策略的创新论文
大数据环境下的异构网络是智慧城市传输体系的重要组成部分，它不仅要求具有通用物联网的感知、识别、定位、跟踪和管理能力，而且从信息安全出发其要求具备监测、状态评估、维修决策等功能。大数据环境下的异构网络是传统网络由系统智能化向设备智能化的延伸和发展，为统一规范设备的信息体系、监测体系、评估体系和管理体系提供了体系保障。
由于异构网络种类多，设备信息构成复杂，网络安全运行与设备状态信息具有紧密联系，其必定是一个在物理空间和信息空间具有强关联性和高度混杂性的网络。大数据环境下的异构网络在安全维护，入侵检测等方面存在诸多技术难题，迫切需要全面深入地研究面向智能安全监测的相关设备信息模型、组织构架、自治机理、信息安全保障机制、内在优化机制等一系列问题，为大数据环境下的异构网络安全运行奠定技术基础。
1 大数据环境下的信息安全等级保护管理总体流程
各部门均按照《信息安全等级保护管理办法》、《信息系统安全等级保护定级指南》、《信息系统安全等级保护基本要求》、《信息系统安全等级保护实施指南》等管理规范和技术标准进行工作开展[1]。
2 大数据环境下的信息安全等级保护的具体实施
（1）建立大数据环境下的通信设备全景信息的关联表征模型，建立可扩展的终端设备的标识体系，形成相对完备的、面向演进的、分层分布的异构通信体系架构，制定相应的全景信息及建模的标准规范。
（2）建立统一规范的大数据环境下的通信设备的监测体系，实现设备状态监测的一体化、智能化和通用化，降低监测装置的成本，形成分布自治的监测体系，制定异构通信智能监测装置的标准规范。
（3）建立统一规范的大数据环境下的通信设备的高级安全应用平台，实现异构通信体系的最终应用目标，即全寿命周期管理，自适应故障诊断、状态评估、事故预警、状态维修、故障处置等的全业务功能。
（4）建立异构通信网络的信息安全试验验证与测试方法以及评估指标体系，为其未来在智慧城市中的大规模应用奠定安全保障措施。
3 总结
在大数据环境，异构网络信息系统的安全保护等级应随着信息系统所处理的信息和业务状态的变化进行适当的变更，由于相关安全信息构成复杂，在物理空间、信息空间和应用空间具有强关联性和高度混杂性。因此在分析设计、运维优化、高级应用等方面存在诸多技术难题。为了实现安全智能监测目标，需要全面深入地研究异构网络的信息模型、组织构架、自治机理、信息安全、优化机制等问题，以适应信息时代的发展。
参考文献：
[1] 王珊，王会举，覃雄派，等.架构大数据：挑战、现状与展望[J].计算机学报，2011，34（10）：1741-1752.
[2] 肖新斌，史召臣.云计算引发的安全风险[J].信息安全与技术.2011（6）：13-14.
[3] 高春燕.大数据的安全底线[N].中国计算机报，2012（31）.
[4] 陈明奇，姜禾，张娟.大数据时代的美国信息网络安全新战略分析[J].信息网络安全，2012（8）
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