周金磊 王丹妮 刘翀 孟勐

（国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 辽宁省沈阳市 110000）

数字化及信息化时代的到来，不仅加快了各大领域发展速度，还转变了人们的生活方式，提高了人们的生活水平。但同时也带来了很多数据安全问题，既影响了数据信息安全，又影响了个人信息及隐私安全，增加个人信息及隐私泄露、公司机密文件被盗等数据安全问题发生率，故必须保护数据安全。全流量场景下能够构建各种智能化数据系统，实现智能化操作，但各种智能系统数据的集中存储，也增加很多的潜在的数据风险，诸如病毒攻击目标集中、数据风险集中化等，降低了智能化数据系统的运营效率。故作为相关工作人员，不仅要重视全流量场景的数据安全，还需要根据实际不断完善数据安全评估方法，以快速发现和解决安全问题。对此，笔者根据相关文献对全流量场景的数据安全分析及评估方法进行了详细分析。

1 全流量场景的数据安全问题

1.1 数据来源安全问题

数据来源的安全性直接影响大数据处理的难以程度及系统安全，在采集数据前需要仔细甄别数据来源，以减少不安全数据进入全流量场景，降低各种数据安全问题发生率[1]。例如很多不法分子会通过修改数据采集软件、篡改数据、ID克隆攻击等方法来伪造数据，当数据中的关键信息被篡改后，就会出现错误信息传递、数据信息真实性下降等现象。

1.2 数据存储安全问题

全流量场景的实现都离不开数据信息存储系统，数据信息储存系统能够及时处理、分析、管理和存储各种重要的数据信息，从而保证全流量场景数据信息安全性、真实性及全面性。……