石 樂
（濟南職業(yè)學院，山東 濟南 250103）
0 引 言
在網(wǎng)絡威脅不斷升級的時代，了解網(wǎng)絡威脅的基本原理并采取有效的技術措施，對于保護網(wǎng)絡通信中的數(shù)據(jù)信息安全至關重要。因此，文章主要闡述數(shù)據(jù)信息安全威脅的定義、范圍和類型，并提出有關保障技術，為實現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)信息保護奠定基礎。
1 數(shù)據(jù)信息安全的概述
1.1 數(shù)據(jù)信息安全的定義和范圍
數(shù)據(jù)信息安全是指保證數(shù)據(jù)機密性、完整性以及可用性的保護措施和管理實踐。其中，保密性確保數(shù)據(jù)只能由授權的個人或系統(tǒng)訪問；完整性確保數(shù)據(jù)準確且不被更改；可用性確保數(shù)據(jù)在用戶需要時可以進行訪問。需要保護的數(shù)據(jù)信息包括保護靜態(tài)數(shù)據(jù)、傳輸中的數(shù)據(jù)以及處理中的數(shù)據(jù)[1]。數(shù)據(jù)信息安全的核心是保護敏感信息，包括個人、財務和專有數(shù)據(jù)，不僅要防范外部威脅，還要解決內部漏洞和風險。因此，需要采取整體方法，整合人員、技能和技術，從而建立強大防御機制。
1.2 數(shù)據(jù)信息安全威脅的類型
數(shù)據(jù)信息安全的威脅可以分為多種類型。第一，惡意軟件。包括病毒、蠕蟲和勒索軟件等，會損害數(shù)據(jù)完整性，并破壞正常的系統(tǒng)功能，嚴重威脅著數(shù)據(jù)信息安全。第二，網(wǎng)絡釣魚和網(wǎng)絡攻擊。其中網(wǎng)絡釣魚電子郵件是一種常見的攻擊手段，試圖欺騙用戶泄露密碼或安裝惡意軟件。第三，內部威脅。具有特殊訪問權限的員工或個人，可能有意或無意地損害數(shù)據(jù)安全，如未經(jīng)授權的訪問、數(shù)據(jù)泄露或敏感信息的濫用等。第四，拒絕服務（Denial of Service，DoS）攻擊。DoS 攻擊旨在通過大量流量淹沒系統(tǒng)或網(wǎng)絡，導致系統(tǒng)或網(wǎng)絡不可用，從而破壞服務的可用性，導致數(shù)據(jù)丟失或系統(tǒng)停機。第五，未打補丁的軟件漏洞。攻擊者利用未使用最新安全補丁的軟件或系統(tǒng)中存在的漏洞，以獲得未經(jīng)授權的訪問，甚至破壞系統(tǒng)。第六，物理威脅。硬件的物理損壞或竊取也會導致數(shù)據(jù)丟失。
2 網(wǎng)絡通信中的數(shù)據(jù)信息安全保障技術
2.1 加密技術
加密是確保數(shù)據(jù)信息安全的基礎，因此需要采取強大的保障機制來保護敏感信息，使其免遭未經(jīng)授權的訪問。
2.1.1 對稱加密算法
對稱加密是指使用單個密鑰進行加密和解密操作，適合處理大量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)加密標準（Data Encryption Standard，DES）是一種常見的對稱加密算法，也是一種早期的對稱加密算法，使用56 位密鑰。盡管DES 在歷史上具有重要意義，但其密鑰長度較短，安全系數(shù)較低。而三重數(shù)據(jù)加密算法（Triple Data Encryption Algorithm，3DES）是對DES 算法的升級，即對每個數(shù)據(jù)塊應用3 次DES 算法。盡管3DES 算法的安全性比DES 算法強，但正逐漸被淘汰。對稱加密適用于對性能和效率要求嚴苛的場景，但密鑰管理較難，如當多方需要安全通信時，如何安全分發(fā)和更新密鑰成為挑戰(zhàn)[2]。
2.1.2 非對稱加密算法
非對稱加密使用一對密鑰，即用于加密的公鑰和用于解密的私鑰。這種二元性提供一種安全的通信方式，無須雙方共享公共密鑰。非對稱加密算法中，RSA 算法常用于保護通信的安全。RSA 算法依賴于大數(shù)分解的數(shù)學復雜性，因此通常用于保護數(shù)字簽名和建立安全通信通道；橢圓曲線加密（Elliptic Curve Cryptography，ECC）具有效率高的優(yōu)勢，越來越受歡迎。與傳統(tǒng)的非對稱算法相比，在相同的安全級別下，ECC 算法需要的密鑰長度更短，因此適合于資源受限的設備；迪菲-赫爾曼密鑰交換（Diffie-Hellman key exchange，D-H）雖然本身不是加密算法，但屬于非對稱加密算法的重要組成部分，使通信雙方順利通過不安全的通道，并安全地交換加密密鑰。
非對稱加密能夠有效解決對稱加密固有的密鑰分發(fā)挑戰(zhàn)，使每個用戶都有一對密鑰，公鑰公開共享，私鑰保密。使用公鑰加密的消息只能由相應的私鑰解密，即使在沒有共享信息的情況下也能確保通信安全。
2.2 身份驗證和訪問控制機制
2.2.1 基于密碼的身份驗證
基于密碼的身份驗證是驗證用戶身份最古老且最常見的方法，其通過用戶輸入的密碼來獲得訪問權限。雖然該方法應用簡單且使用廣泛，但具有固有的漏洞，如弱密碼、密碼重復使用和易受網(wǎng)絡攻擊的風險等。因此，使用基于密碼的身份驗證方法驗證用戶身份時，要考慮相關因素。第一，密碼復雜性要求，鼓勵或強制使用大小寫字母、數(shù)字和符號混合的復雜密碼，使攻擊者更難猜測或破解密碼，從而增強密碼的安全性；第二，實施定期更改密碼和多次登錄嘗試失敗后鎖定機制，以增加額外的安全層；第三，進行多重身份驗證（Multi-Factor Authentication，MFA）。雖然MFA 不完全基于密碼，但通過增加額外的驗證因素，可以有效補充密碼身份驗證信息。盡管基于密碼的身份驗證方式存在諸多漏洞，但其具有簡單性和熟悉性，仍然被廣泛使用。為增強身份驗證的安全性，通常需要將其與其他身份驗證方法結合使用。
2.2.2 雙因素認證
雙因素認證（Two-factor authentication，2FA）要求用戶提供2 種不同類型的身份驗證因素，以增加額外的安全層。常見的2FA 實現(xiàn)方式主要包括3 種。第一，短信和電子郵件代碼，用戶在注冊的移動設備或電子郵件上收到一次性代碼時，必須將其與密碼一起輸入。第二，基于時間的一次性密碼（Time-Based One-Time Password，TOTP），用戶使用移動應用程序生成臨時登錄驗證碼。第三，生物識別身份驗證，利用指紋、面部識別或其他生物識別數(shù)據(jù)來確認用戶的身份。2FA 要求用戶提供多個身份驗證因素，以增強數(shù)據(jù)信息安全性，即使密碼泄露，未經(jīng)額外驗證也能阻止未經(jīng)授權的訪問[3]。
2.2.3 基于角色的訪問控制
基于角色的訪問控制（Role-Based Access Control，RBAC）是一種強大的訪問控制機制，可根據(jù)用戶在組織中的角色向用戶分配權限。每個角色都與特定的職責和訪問權限相關聯(lián)，并根據(jù)用戶的工作職能為其分配角色。RBAC 簡化訪問權限的管理，降低人為錯誤的風險，并通過限制每個角色所需的訪問來增強安全性。RBAC 的主要特性包括以下4 點：定義與特定工作職能或職責相關的權限集；將訪問權限授予角色，明確指定其可以訪問哪些操作或資源；根據(jù)用戶的工作要求為用戶分配對應的角色；用戶被授予執(zhí)行其工作職能所需的最低訪問級別，從而降低帳戶受損的風險。RBAC 尤其適用于具有復雜訪問要求的大型企業(yè)。
2.3 防火墻和入侵檢測系統(tǒng)
2.3.1 包過濾防火墻
數(shù)據(jù)包過濾防火墻在開放式系統(tǒng)互聯(lián)（Open System Interconnect，OSI）模型的網(wǎng)絡層（第3 層）運行，并根據(jù)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包的屬性做出決策。通過檢查源地址和目標地址、端口和協(xié)議類型，確定是允許還是阻止流量。這種類型的防火墻通常是無狀態(tài)的，即不保留有關活動連接狀態(tài)的信息。包過濾防火墻的主要特性包括以下3 點：訪問控制列表（Access Control List，ACL），根據(jù)源和目標網(wǎng)際互連協(xié)議（Internet Protocol，IP）地址、端口和協(xié)議定義規(guī)則，如果數(shù)據(jù)符合這些規(guī)則，則允許通過，否則被阻止；不維護有關連接狀態(tài)的信息，即每個數(shù)據(jù)包都獨立評估，這既是優(yōu)點也是限制；數(shù)據(jù)包過濾非常高效，且具有簡單性，適用于高速網(wǎng)絡流量。雖然包過濾防火墻在基本流量過濾方面很有效，但在處理更復雜的場景（如應用層過濾和對用戶訪問的精細控制）方面存在局限性。
2.3.2 應用級網(wǎng)關
應用級網(wǎng)關也稱為代理防火墻，在OSI 模型的應用程序層（第7 層）運行。應用級網(wǎng)關不僅檢查數(shù)據(jù)包標頭，還分析整個應用程序級數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)更精細的控制和過濾。應用級網(wǎng)關的主要功能包括：代替服務器充當客戶端和服務器之間的中介，反映客戶端處理請求，檢查、修改并過濾請求和響應，從而提供更高級別的控制；根據(jù)應用程序特定的規(guī)則檢查和過濾內容，以支持更高級的安全策略，如阻止特定網(wǎng)站或應用程序；對應用程序層進行更深入的檢查，可以增強某些攻擊的安全性。然而，使用代理服務器可能會帶來延遲，且管理特定于應用程序的規(guī)則，因此會變得更為復雜，可能會給大規(guī)模部署帶來挑戰(zhàn)。
2.3.3 入侵檢測和防御系統(tǒng)
入侵檢測和防御系統(tǒng)（Intrusion Detection and Prevention Systems，IDPS）旨在檢測和響應潛在的安全威脅或事件。其在OSI 模型的各個層運行，主要分為兩種類型，即網(wǎng)絡入侵檢測系統(tǒng)（Network Intrusion Detection System，NIDS）、基于主機型入侵檢測系統(tǒng)（Host-based Intrusion Detection System，HIDS）。IDPS 的主要特征包括：分析網(wǎng)絡或主機活動，以識別與既定基線的偏差，如果檢測異常，則表明可能存在潛在的安全事件；使用預定義的簽名或已知攻擊模式，識別和響應特定威脅；根據(jù)配置向管理員發(fā)出警報、記錄事件，或采取自動操作來防止或減輕威脅；與防火墻集成，對檢測到的威脅做出更協(xié)調的響應。IDPS 在識別和減輕威脅方面發(fā)揮著至關重要的作用，入侵防御系統(tǒng)（Intrusion Prevention System，IPS）通過主動阻止已識別的威脅，使該功能更進一步[4]。
3 發(fā)展趨勢與考慮因素
3.1 數(shù)據(jù)安全中的人工智能和機器學習
隨著數(shù)據(jù)量和復雜性不斷增長，人工智能（Artificial Intelligence，AI）和機器學習（Machine Learning，ML）已成為確保數(shù)據(jù)信息安全不可或缺的工具。這些技術提高檢測和應對威脅的能力，實現(xiàn)自動化的安全流程，并加強整體的網(wǎng)絡安全態(tài)勢[5]。第一，威脅檢測和異常檢測。AI 和ML 可以分析大量數(shù)據(jù)，識別潛在的安全威脅模式和異常情況。行為分析有助于識別正常用戶或系統(tǒng)行為的偏差，從而及早檢測到惡意活動。第二，預測分析。ML 模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預測潛在的安全事件，從而在漏洞被利用之前主動解決漏洞并降低風險。第三，自動事件響應。AI驅動的安全解決方案，可以自動化事件響應流程，從而更快、更有效地響應安全事件，積極采取相關措施，降低安全漏洞的影響。第四，自適應身份驗證。AI通過不斷學習和適應用戶行為的變化，增強自適應身份驗證系統(tǒng)，以平衡安全性和用戶體驗。
雖然AI 和ML 具有顯著優(yōu)勢，但必須解決試圖操縱或欺騙機器學習模型的對抗性攻擊等挑戰(zhàn)。AI在網(wǎng)絡安全領域不斷發(fā)展，只有不斷學習和適應數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡的變化，才能有效應對復雜的威脅。
3.2 云計算安全考慮
云計算的采用，改變存儲、處理和訪問數(shù)據(jù)的方式。云服務在提供可擴展性和靈活性的同時，給數(shù)據(jù)信息安全帶來新的挑戰(zhàn)和考慮。第一，數(shù)據(jù)加密，對靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)傳輸中的數(shù)據(jù)實施強大的加密機制至關重要。云提供商通常會提供加密服務，而相關組織也需要安全地管理并加密密鑰。第二，身份識別和訪問管理（Identity and Access Management，IAM）。正確的IAM 實踐對于控制用戶對云資源的訪問至關重要。例如，實施最小權限原則、多因素身份驗證和定期訪問審查等。第三，安全共享責任模型。雖然云提供商能夠保障基礎設施的安全，但客戶有責任保護數(shù)據(jù)和配置的安全。第四，安全監(jiān)控和事件響應。云環(huán)境需要具備持續(xù)監(jiān)控安全事件和主動事件響應能力。第五，容器安全。隨著容器化在云環(huán)境中變得越來越普遍，保護容器化應用程序和編排器對于防止漏洞以及未經(jīng)授權的訪問至關重要。
4 結 論
文章通過分析網(wǎng)絡通信中的數(shù)據(jù)信息安全保障技術，為相關從業(yè)人員提供參考和借鑒。因此，堅持基本原則、利用先進的技術措施，對于確保網(wǎng)絡通信數(shù)據(jù)信息安全至關重要。只有這樣才能增強通信網(wǎng)絡安全，以抵御不斷變化的威脅，確保數(shù)據(jù)的機密性和完整性。
