论文大数据时代数据库信息系统安全风险评估技术分析是大学硕士与本科风险评估毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写风险评估方面论文范文。
【 摘 要 】 计算机多媒体、互联网技术的快速发展使人类社会进入了大数据时代,海量的数据资源为人们的工作、生活和学习带来了便利.大数据时代数据库信息系统是支撑人类信息化发展的基础,因此数据库信息系统的安全具有重要的作用.论文详细地分析了数据库信息系统面临的安全风险,并且探讨了风险评估技术,以便能够为数据库信息系统安全防御打下坚实的基础.
【 关键词 】 大数据；数据库；安全；风险评估
Big Data Era Database Information System Security Risk Assesent Technical Analysis
Zeng Jian-guo
（Xinhua News Agency Beijing 100070）
【 Abstract 】 The rapid development of multimedia computer and Internet technology makes human society entered the era of big data, massive data resources for people"s work, life and learning convenience. Era of big data database information system is the foundation to support the development of human information. Therefore, the security of database information system has an important role. The information work events based on the author"s many years, detailed analysis the face database information system security risk, and discusses the risk evaluation technology, in order to be able to database information security defense system and lay a solid foundation.
【 Keywords 】 big data； database； security； risk assesent
1 引言
大数据给人们的工作、生活和学习带来了极大的便利,提高了人们的生活质量、工作效率和学习成效,具有重要的作用.数据库是承载互联网大数据的存储器,是为人们提供数据信息的基础,因此数据库在大数据时代具有重要的作用.面对日益增长的海量数据信息资源以及丰富的互联网应用软件,大数据时代数据库信息系统的安全风险呈现多样化、智能化、传播迅速化特点.许多计算机学者将数据库安全风险评估、安全防御作为数据库未来发展的重要方向之一.计算机学者经过多年的研究,已经提出了许多风险评估技术,比如基于灰色理论、基于专家系统、基于神经网络和数据挖掘算法等,有效地提高了数据库信息系统安全风险评估的准确程度,快速地发现数据库存在的安全漏洞,及时打补丁和构建防御系统,为大数据的应用保驾护航.
2 大数据时代数据库信息系统面临的安全风险
大数据时代数据库信息系统面临的安全风险包括多种,比如木马、病毒和攻击,并且存在安全攻击形式和渠道多样化、数据库信息系统漏洞快速增长、安全威胁智能化等特点.
2.1 安全攻击形式和渠道多样化
数据库信息系统为大数据应用提供基础支撑.云计算、分布式计算、移动计算等技术的快速发展和进步,为大数据应用软件接入数据库信息系统提供了丰富的渠道,为人们应用大数据资源的同时带来了潜在的攻击,并且使得攻击形式和渠道呈现多样化特点.安全攻击可以采用应用软件接入端口、邮件传输端口、数据采集端口等攻入数据信息系统,并且攻击形式除了木马、病毒和之外,还采取了拒绝服务、断网等形式.
2.2 数据库信息系统漏洞快速增长
大数据为人们提供了丰富的数据资源,促进许多软件开发商设计与实现适于人们需求的应用程序,以便存取数据资源,提供不同种类的应用.应用软件开发过程中,采用的系统架构、实现技术、接入数据库端口不同,因此导致数据库信息系统面临着多种存取模式,比如离线存取、在线存取、断点续传等,使得数据库信息系统漏洞在应用中不断的上升,为数据库信息系统的防护带来了潜在威胁.
2.3 数据库信息系统安全威胁智能化
随着计算机技术的快速提升,网络中传播的木马、病毒和攻击也得到迅速提升,呈现出智能化的特点,潜藏的时间更长,传播速度更快,感染范围也更加广泛,更加难以被风险评估技术、安全防御技术扫描到,一旦爆发将会给数据库信息系统带来严重的影响.
3 大数据时代数据库信息系统风险评估技术
数据库信息系统可以为大数据时代提供数据来源,丰富应用系统功能.数据库信息系统需要为用户提供强大的安全风险评估技术,以便能够确保数据库信息系统的安全.目前,许多计算机学者经过多年的研究,数据库信息系统风险评估技术包括安全检查表法、专家评价法、事故树分析法、层次分析方法.
（1）安全检查表法.安全检查表法可以指定详细的数据库风险评估规范、评估内容,邀请经验较为丰富的安全风险评估专家根据安全检查表逐项进行评估,及时发现数据库信息系统存在的风险.
（2）专家评估法.专家评估方法可以根据数据库信息系统过去、现在运行的情况,参考风险评估标准和准则,预测数据库信息系统未来的安全趋势,专家评估过程中,主要采取专家审议法和专家质疑法两种措施,都可以有效的进行风险分析和评估.
（3）事故树分析方法.事故树分析方法本质是一种信息系统风险演绎分析方法,通过分析数据库信息系统组成部分之间的逻辑关系,以便能够明确安全事故发生的基本原因,事故树分析方法能够识别诱发安全事故的基本风险元素.
（4）层次分析方法.层次分析方法可以自顶向下将组成数据库信息系统的软硬件资源划分不同的层次,形成一个层次模型,并且按照风险可能发生的概率进行优化和组织,最终识别风险发生可能较大的资源.
安全检查表法、专家评估法、事故树分析方法属于定性风险评估,其需要依赖数据库信息系统安全评估人员的风险分析经验,结合风险评估标准和类似案例等,评估数据库信息系统的风险分级,风险评估结果具有很强的个人主观性.层次分析方法属于定量分析方法,其可以确定威胁事件发生的概率,确定威胁发生后对系统引起的损失,定量分析可以更加准确的、直观的描述系统的风险级别,获取更好的风险分析结果,更具有客观性,因此逐渐成为风险分析和评估的主流方法.
4 结束语
数据库信息系统安全风险评估可以有效地发现存储系统存在的安全漏洞,并且定量计算风险发生的可能性和带来的严重影响,以便制定完善的安全防御策略,保证数据库信息系统正常运行.
参考文献
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作者简介：
曾建国（1974-）,男,四川人,汉族, 南京理工大学,计算机及应用专业,副高；主要研究方向和关注领域：数据库管理维护、财务软件应用、网络、网络存储等.
总结:本论文为免费优秀的关于风险评估论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
参考文献：
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