大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)管理模式創(chuàng)新探尋

摘 要：大數(shù)據(jù)資源具有重要的數(shù)據(jù)價值，企業(yè)經(jīng)營管理中必須深度意識到數(shù)據(jù)科學(xué)對企業(yè)經(jīng)營所產(chǎn)生的反哺作用。因此，在業(yè)務(wù)開展的過程中需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，并且靈活地對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行綜合應(yīng)用，促進(jìn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)跨越式的發(fā)展。同時，企業(yè)還可以結(jié)合著大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)優(yōu)勢推動企業(yè)管理轉(zhuǎn)型和升級，在業(yè)務(wù)建設(shè)的過程優(yōu)化企業(yè)管理結(jié)構(gòu)，推動企業(yè)朝著良好的發(fā)展目標(biāo)健康發(fā)展，保證決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。對此本文結(jié)合著現(xiàn)代企業(yè)經(jīng)營管理中的客觀條件要求，明確了大數(shù)據(jù)管理的內(nèi)在屬性和基本特征，并且總結(jié)了大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用流程，參照著技術(shù)要求明確了數(shù)智化安全平臺的開發(fā)要求并給出了總體架構(gòu)的要義，最終分析了大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)管理數(shù)據(jù)治理的策略，為橫向的企業(yè)管理提供參考和借鑒。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；企業(yè)經(jīng)營；企業(yè)管理；創(chuàng)新路徑

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用范疇越來越多元，這為企業(yè)的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略布局提供了重要的工具。通過數(shù)據(jù)工具的使用能夠顯著地提升信息利用的效率和水平。結(jié)合著已有的數(shù)據(jù)資源能夠?qū)ΜF(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和管理模式進(jìn)行結(jié)構(gòu)性的優(yōu)化，進(jìn)而為企業(yè)的長遠(yuǎn)規(guī)劃和戰(zhàn)略決策布局提供良好的技術(shù)支持，實現(xiàn)企業(yè)發(fā)展的可持續(xù)。在業(yè)務(wù)經(jīng)營的過程中需要深刻認(rèn)識到大數(shù)據(jù)技術(shù)所產(chǎn)生的商業(yè)價值，充分利用大數(shù)據(jù)中的各類信息來推動管理模式的變革，進(jìn)而顯著提升企業(yè)管理水平。在未來區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展的背景下，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)開展企業(yè)管理活動能夠促進(jìn)決策效率顯著提升。

一、大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵與基本特性

大數(shù)據(jù)可以概述為云端服務(wù)器、本地數(shù)據(jù)庫以及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫等多個數(shù)據(jù)應(yīng)用載體，為了更好地做好數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)整理工作，必須合理地應(yīng)用大數(shù)據(jù)信息。技術(shù)人員可以依據(jù)公司業(yè)務(wù)的不同特點而設(shè)計相關(guān)的算法，依據(jù)優(yōu)化后的算法對公司經(jīng)營的過程將數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的優(yōu)化，使其能夠滿足專業(yè)發(fā)展的需求，實現(xiàn)了過程數(shù)據(jù)的可利用、可調(diào)閱的深度分析。大數(shù)據(jù)本身具有數(shù)據(jù)類型多樣并且數(shù)據(jù)分析速度快的特點，技術(shù)人員可以依據(jù)公司的實際使用需求將大數(shù)據(jù)分成多個子集進(jìn)行綜合存儲，借助著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)傳輸分析結(jié)果，能夠匯聚不同服務(wù)器的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，再結(jié)合著相關(guān)的硬件平臺，使得數(shù)據(jù)處理的規(guī)模不斷壯大，數(shù)據(jù)處理的類型不斷增加。

同時企業(yè)管理當(dāng)中對業(yè)務(wù)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，還能夠充分地預(yù)測企業(yè)未來業(yè)務(wù)發(fā)展中的變化趨勢，幫助企業(yè)更好地面對市場經(jīng)營環(huán)境，構(gòu)建立體化的數(shù)據(jù)模型綜合評估企業(yè)的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)有效地轉(zhuǎn)變了現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)形態(tài)，不斷地催生了富有創(chuàng)新性的用戶經(jīng)濟(jì)，同時借助著大數(shù)據(jù)分析技術(shù)也能夠很好地預(yù)測用戶產(chǎn)品需求，為用戶打造更好的產(chǎn)品體驗，進(jìn)而創(chuàng)造更高的產(chǎn)品價值，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。在這個過程中，企業(yè)管理中產(chǎn)品的差異化需求需要被深度地挖掘出來，在企業(yè)管理的可預(yù)測性、創(chuàng)新性以及企業(yè)管理速度上促進(jìn)管理效率的提升，使得大數(shù)據(jù)充分發(fā)揮出管理的效力，激發(fā)良好的驅(qū)動效應(yīng)，使得大數(shù)據(jù)能夠面向價值轉(zhuǎn)向的形式上進(jìn)行發(fā)展，實現(xiàn)良好的決策優(yōu)化，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的企業(yè)業(yè)務(wù)決策優(yōu)化流程如圖1所示。

二、大數(shù)據(jù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用流程

1.數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)的采集過程是大數(shù)據(jù)應(yīng)用在企業(yè)管理中的第一個關(guān)鍵步驟，其采集過程主要是由日志采集和流量采集兩部分關(guān)鍵內(nèi)容組成，良好的硬件是實現(xiàn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)采集的關(guān)鍵核心，這個過程中數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量受到硬件系統(tǒng)的建設(shè)質(zhì)量和數(shù)據(jù)存儲質(zhì)量的影響。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集過程往往會受到專業(yè)技術(shù)人員的能力限制，如果一線工作人員缺乏相應(yīng)的“信息錄入能力”則會使得數(shù)據(jù)的采集準(zhǔn)確度無法被保證。在目前大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)相結(jié)合的背景下，智能化傳輸硬件以及統(tǒng)一的通信傳輸協(xié)議能夠顯著地提升數(shù)據(jù)采集效率，降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)錄入過程中的不確定性，綜合提升了企業(yè)管理數(shù)據(jù)的運行質(zhì)量。

2.數(shù)據(jù)查詢

人工智能算法中強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力能夠顯著地提升信息檢索效率，使得檢索的結(jié)果更加符合人們的數(shù)據(jù)應(yīng)用需求。因此，數(shù)據(jù)查詢工作的效率也會得到相應(yīng)的提升。大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心特點就是能夠批量化地處理無組織、非連續(xù)的冗余數(shù)據(jù)，并且從冗余數(shù)據(jù)中找到相關(guān)的共性結(jié)論。在數(shù)據(jù)采集的過程中能夠?qū)π畔㈩愋秃托畔⒌南嚓P(guān)特點進(jìn)行綜合總結(jié)，來綜合地判斷信息是否與人們的需求相貼近，進(jìn)而節(jié)約了大量的查詢時間，為人們后續(xù)開展數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)總結(jié)提供了便利。

3.數(shù)據(jù)存儲

從數(shù)據(jù)存儲的結(jié)構(gòu)形式上來看，企業(yè)管理的網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)存儲數(shù)量和類型都在不斷地增加，這就導(dǎo)致現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)安全分析中對數(shù)據(jù)存儲容量的需求也顯著增加，數(shù)據(jù)在傳輸?shù)倪^程中難免會發(fā)生數(shù)據(jù)丟失的現(xiàn)象。同時隨著數(shù)據(jù)類型的不斷增多，對于數(shù)據(jù)存儲也有了更高的發(fā)展要求，企業(yè)管理中的過程數(shù)據(jù)具有極高的商業(yè)價值，因此深化數(shù)據(jù)存儲質(zhì)量具有重要意義?，F(xiàn)階段對于存儲類型的建設(shè)已經(jīng)無法滿足網(wǎng)絡(luò)安全的進(jìn)一步發(fā)展，因此在存儲方面上也要充分地應(yīng)用大數(shù)據(jù)算法幫助數(shù)據(jù)進(jìn)行更好的分類，這是開展數(shù)據(jù)分析的重要核心前提，結(jié)合著數(shù)據(jù)本身的特點能夠?qū)崟r地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)計算和數(shù)據(jù)分類。尤其是隨著云計算技術(shù)的不斷發(fā)展，在云端開展企業(yè)管理數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)計算活動能夠顯著降低本地資源的消耗，能夠更加便于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理。

4.數(shù)據(jù)分析

在開展網(wǎng)絡(luò)安全分析的過程中，企業(yè)管理數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)技術(shù)開展的關(guān)鍵核心，能夠?qū)崿F(xiàn)信息數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控，尤其是對信息的安全性能進(jìn)行監(jiān)控進(jìn)而綜合地保證整套系統(tǒng)的運行安全。在應(yīng)用大數(shù)據(jù)開展數(shù)據(jù)分析的過程中，主要是根據(jù)數(shù)據(jù)信息的原特點來選擇不同的數(shù)據(jù)分析方法，準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析算法能夠保證數(shù)據(jù)信息的安全性和準(zhǔn)確性。根據(jù)目前市場化的建設(shè)經(jīng)驗來開，GEP技術(shù)、Sprk技術(shù)是目前大數(shù)據(jù)技術(shù)背景下開展網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)分析的常規(guī)方法，其能夠深度地對數(shù)據(jù)信息中所存在的錯誤和漏洞進(jìn)行精準(zhǔn)分析，進(jìn)而保證數(shù)據(jù)分析活動能夠順利開展，便于后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘工作的進(jìn)行。

5.復(fù)雜數(shù)據(jù)處理

隨著大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)類型呈現(xiàn)豐富和多元化的發(fā)展態(tài)勢，在進(jìn)行數(shù)據(jù)信息處理的過程中所面臨的問題也越來越復(fù)雜，只有及時地解決潛在的風(fēng)險問題才能夠最大限度地保證網(wǎng)絡(luò)安全。在開展復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的過程中，可能會有遇到僵尸網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)象，這個過程中大數(shù)據(jù)通過其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集能力能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析，進(jìn)而最大限度地保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和安全度，保證網(wǎng)絡(luò)的運行安全。

三、企業(yè)管理數(shù)智化安全平臺的開發(fā)要求

企業(yè)管理活動中為了更好地實現(xiàn)業(yè)務(wù)集成，可以在已有的業(yè)務(wù)范疇基礎(chǔ)上進(jìn)行平臺開發(fā)，進(jìn)而更好地滿足企業(yè)發(fā)展應(yīng)用的要求。這個過程中企業(yè)管理的數(shù)據(jù)安全是關(guān)鍵核心。主要涵蓋以下幾個要點：

1.開發(fā)安全要求

系統(tǒng)平臺本身應(yīng)具備良好的安全性能，防止非法用戶的侵權(quán)，并且在每次的數(shù)據(jù)開發(fā)的過程中都要有相應(yīng)的用戶權(quán)限作為準(zhǔn)入驗證，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺自身要采用良好的數(shù)據(jù)傳輸方法對企業(yè)管理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合加密，而外部的數(shù)據(jù)窗口進(jìn)行數(shù)據(jù)傳送時要進(jìn)行加密傳輸，最大程度地保證系統(tǒng)運行的安全性。

2.主機(jī)系統(tǒng)安全要求

企業(yè)要對后臺的硬件服務(wù)器進(jìn)行專門化的防護(hù)，防止未授權(quán)用戶產(chǎn)生非法入侵的行為。這個過程中需要深化對系統(tǒng)口令的管理，尤其是對平臺中可能接觸到的口令設(shè)計、使用以及相關(guān)的配置要給予明確的數(shù)據(jù)要求，使得整個企業(yè)管理系統(tǒng)能夠有較好的“免疫力”，抵御了非法入侵。企業(yè)管理系統(tǒng)的管理人員能夠在安全終端進(jìn)行登錄進(jìn)而保證主機(jī)環(huán)境的穩(wěn)定性，以實現(xiàn)系統(tǒng)配置、系統(tǒng)管理以及系統(tǒng)優(yōu)化的工作。在終端的登錄程序當(dāng)中需要最大限度地降低非法軟件的侵入率。還需要特別說明的是，這些登錄程序應(yīng)該盡可能地減少對于系統(tǒng)信息的公開，減少信息可能泄露的風(fēng)險。

3.網(wǎng)絡(luò)安全要求

通過防火墻的建設(shè)能夠最大限度地防止數(shù)據(jù)入侵，參照著集團(tuán)內(nèi)部員工的IP進(jìn)行訪問類型限制，對侵入行為進(jìn)行及時的攔截，實現(xiàn)了子網(wǎng)絡(luò)和遠(yuǎn)程信息用戶終端的信息保護(hù)。同時這個過程中通過認(rèn)證、校驗以及加密等形式能夠保證數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)層面上的運行安全。實現(xiàn)了遠(yuǎn)程的病毒查殺，保證在發(fā)現(xiàn)病毒的情況下立即就能在全網(wǎng)的范圍內(nèi)進(jìn)行及時的清除。

四、大數(shù)據(jù)數(shù)智化平臺的總體架構(gòu)

結(jié)合著人工智能和大數(shù)據(jù)數(shù)智化的建設(shè)總體思路，對企業(yè)數(shù)智化平臺的基礎(chǔ)架構(gòu)展開深化設(shè)計，參照著相關(guān)規(guī)劃方法以及平臺建設(shè)的搭建需求，其平臺的建設(shè)主要分為五個層次，各個層次的作用主要有：

（1） 接口層：接口層實現(xiàn)了人工智能相關(guān)平臺數(shù)據(jù)接口的互聯(lián)和互通，通過精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動提取和自動分析。

（2） 數(shù)據(jù)層：數(shù)據(jù)層面上涵蓋人工智能數(shù)智化規(guī)劃當(dāng)中所需要的各個層級的數(shù)據(jù)，涵蓋O域、M域和B域三種主要的類型。O域數(shù)據(jù)涵蓋的是MRO數(shù)據(jù)。M域數(shù)據(jù)主要是對設(shè)備基站的主要性能參數(shù)和屬性信息參數(shù)進(jìn)行描述，實現(xiàn)了設(shè)備的精準(zhǔn)定義。B域數(shù)據(jù)主要來自用戶的價值數(shù)據(jù)和市場的營銷數(shù)據(jù)，用戶價值的信息參數(shù)主要涵蓋終端用戶中能夠體現(xiàn)用戶價值的信息，大數(shù)據(jù)的收集和綜合整理是開展數(shù)智化平臺建設(shè)的關(guān)鍵核心。

（3） 算法層：在基于大數(shù)據(jù)開展的數(shù)智化平臺的建設(shè)過程中，對于算法的精準(zhǔn)度要求極高，在進(jìn)行算法開發(fā)的過程中主要應(yīng)用的是數(shù)據(jù)統(tǒng)計算法以及人工智能算法等，實現(xiàn)了良好的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析。

（4） 分析層：在用算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行批量化處理之后，還需要結(jié)合著現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)面域的覆蓋情況開展深度分析，逐級的探討柵格級的數(shù)據(jù)應(yīng)用價值，進(jìn)而更好地規(guī)劃建設(shè)需求。

（5） 應(yīng)用層：在開展完算法數(shù)據(jù)分析后，根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果最終在數(shù)智化的平臺進(jìn)行展示，為人工決策提供參考。

五、大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)治理的策略

1.全生命周期的企業(yè)管理數(shù)據(jù)安全監(jiān)管

全過程的數(shù)據(jù)安全監(jiān)管能夠?qū)ζ髽I(yè)管理數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的數(shù)據(jù)監(jiān)管過程進(jìn)行控制，有效地實現(xiàn)了數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程的溯源，進(jìn)而有效地驗證了各個參與方之間的使用行為。其中溯源過程涵蓋了系統(tǒng)層面以及應(yīng)用層面上的各個過程，驗證了參與方的實際參與行為，同時也有效地梳理了數(shù)據(jù)安全的基本治理形式。對系統(tǒng)層面以及應(yīng)用層面上的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行深度挖掘，詳細(xì)地了解到了數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和演變的過程，為實際的監(jiān)管工作提供了準(zhǔn)確并且行之有效的幫助，避免了直接探查數(shù)據(jù)而可能出現(xiàn)的隱私泄露等問題。其中，各類大數(shù)據(jù)挖掘算法以及區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用能夠為全生命周期內(nèi)的數(shù)據(jù)安全監(jiān)管提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)保證，有效地將態(tài)勢感知應(yīng)用到數(shù)據(jù)的安全治理環(huán)節(jié)當(dāng)中，有效地對未來風(fēng)險進(jìn)行感知并且規(guī)避。

2.企業(yè)管理數(shù)據(jù)的安全使用

數(shù)據(jù)使用階段是目前企業(yè)管理數(shù)據(jù)安全活動的薄弱環(huán)節(jié)，但是在實踐的過程中難以得到充分的重視，數(shù)據(jù)的安全使用過程中企業(yè)管理數(shù)據(jù)竊取行為的安全風(fēng)險隱患較大，甚至是出現(xiàn)數(shù)據(jù)不上傳就有可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)竊取現(xiàn)象的發(fā)生。在去中心化的問題解決路徑下，需要結(jié)合著多方計算的結(jié)果來對密文計算進(jìn)行深化，有效地保護(hù)了數(shù)據(jù)的隱私性和正確性，實現(xiàn)獨立式的操作系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。同時分類分級的數(shù)據(jù)能夠?qū)?shù)據(jù)的有效性進(jìn)行準(zhǔn)確分析，數(shù)據(jù)類別和數(shù)據(jù)密級得到了有效的劃分，實現(xiàn)了差異化的操作。

3.企業(yè)管理數(shù)據(jù)存儲/數(shù)據(jù)銷毀

數(shù)據(jù)存儲技術(shù)能夠有效地保留住企業(yè)管理智慧系統(tǒng)中的所有過程數(shù)據(jù)，這是數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)挖掘的根本，所有數(shù)據(jù)都在數(shù)據(jù)平臺上進(jìn)行集散，因此這部分內(nèi)容中的數(shù)據(jù)安全性能要求最高。這個過程中對于數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的分類至關(guān)重要，從頂層設(shè)計層面上需要杜絕非常規(guī)的訪問過程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全隔離。規(guī)范化數(shù)據(jù)存儲行為，需要從建立非常規(guī)的訪問門檻，結(jié)合著數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)磁盤以及人工智能等手段能夠促進(jìn)數(shù)據(jù)分級理念的提升，實現(xiàn)審核過程可查詢、可記錄。同時也可以結(jié)合著集團(tuán)業(yè)務(wù)的角色和策略組的形式來控制用戶的訪問權(quán)限，實現(xiàn)基于某個字段甚至是某個具體值的詳細(xì)訪問，落實具體的分級分類的相關(guān)理念，其中也要深化數(shù)據(jù)完整性的特性。安全審計的檢查活動中能夠?qū)?shù)據(jù)的實際操作行為以及監(jiān)控數(shù)據(jù)的權(quán)限變化進(jìn)行實時監(jiān)控，實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)主體和數(shù)據(jù)控制上建立起完整的信托法律關(guān)系，進(jìn)而防止數(shù)據(jù)的漏報甚至是瞞報現(xiàn)象的發(fā)生，保證數(shù)據(jù)的完整性。

4.企業(yè)管理數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程是為了最大限度地保證數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)隱私，其中匿名化數(shù)據(jù)管理具有最為核心的作用，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)脫敏的模糊化處理。此時可以采用差分化的措施來防止隱私泄露的過程，有效地防范差分攻擊。本地化差分隱私是對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行擾動后才對數(shù)據(jù)進(jìn)行上傳，控制結(jié)果的差異能夠在較小的范圍內(nèi)波動，進(jìn)而最大限度地保證基礎(chǔ)的隱私條件，本地化的隱私處理不需要額外的第三方進(jìn)行補充，整個過程中也不需要有數(shù)據(jù)字典進(jìn)行整合，因此也有效地保護(hù)了集團(tuán)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)隱私。同時，也可以對數(shù)據(jù)實現(xiàn)加密傳輸，例如結(jié)合著虛擬網(wǎng)絡(luò)的專用技術(shù)防止第三方在接獲數(shù)據(jù)后進(jìn)行窺探，對于數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)也極為有利。

5.企業(yè)管理系統(tǒng)防護(hù)

系統(tǒng)防護(hù)的核心在于能夠保護(hù)應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全，同時這也是數(shù)據(jù)信息安全當(dāng)中常用的技術(shù)之一，主要是能夠保護(hù)好計算機(jī)的硬件和軟件，甚至是核心數(shù)據(jù)，防止其遭受惡意的破壞。同時系統(tǒng)的安全防護(hù)進(jìn)程也是數(shù)據(jù)安全治理的核心工作，尤其是對于保護(hù)優(yōu)化集團(tuán)商業(yè)數(shù)據(jù)的安全具有重大意義，能夠有效地抵御住各類惡意攻擊。同時對于一些惡意性的傷害事件，也可以建立起相應(yīng)的惡意代碼特征數(shù)據(jù)庫來提升檢測的成功率。

六、結(jié)語

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用能夠彌補傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全分析中由于算力不足所產(chǎn)生的決策誤差問題。在整個網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的安全分析過程中，通過實時關(guān)聯(lián)分析、人機(jī)交互以及分布式的數(shù)據(jù)采集分析處理能夠及時地發(fā)展?jié)撛诘倪\行威脅，進(jìn)而便于采取更加準(zhǔn)確的預(yù)防處理措施，使得網(wǎng)絡(luò)安全性能得到大幅度提升。在目前網(wǎng)絡(luò)技術(shù)大范圍應(yīng)用的背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)管理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理上的優(yōu)勢必然能夠發(fā)揮出更大的應(yīng)用價值。

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作者簡介：王子允，男，彝族，籍貫：河南，本科，廣州海騰教育科技有限公司。