網(wǎng)絡(luò )安全中的大數據技術(shù)分析論文

　　摘要：文章首先對網(wǎng)絡(luò )安全的威脅因素進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，在此基礎上對大數據技術(shù)在網(wǎng)絡(luò )安全分析中的應用進(jìn)行論述。期望通過(guò)本文的研究能夠對網(wǎng)絡(luò )安全性的提升有所幫助。

　　關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò )安全；大數據技術(shù)

　　1網(wǎng)絡(luò )安全的威脅因素分析

　　現如今，網(wǎng)絡(luò )的普及范圍越來(lái)越廣，網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)也逐步增多，在這個(gè)平臺上，存在著(zhù)各式各樣的人群，由于相關(guān)的管理制度不夠完善，從而使得很多人受到利益的驅使，在網(wǎng)絡(luò )上從事非法活動(dòng)，由此導致大量網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)的信息安全遭到威脅。目前，對網(wǎng)絡(luò )安全威脅比較嚴重的因素有*客、病毒、系統漏洞等外部因素和安全意識方面等內部因素。在上述安全威脅中，網(wǎng)絡(luò )*客是危害性相對較大的因素之一，幾乎所有*客對網(wǎng)絡(luò )的攻擊都是出于主動(dòng)性的，他們以非法獲取網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)的信息為目的，借助各種程序，通過(guò)網(wǎng)絡(luò )侵入用戶(hù)的計算機系統。除了*客之外，病毒對計算機網(wǎng)絡(luò )的安全威脅也比較嚴重，一旦感染病毒，極有可能造成網(wǎng)絡(luò )系統癱瘓。與*客和病毒相比，系統漏洞對網(wǎng)絡(luò )安全的威脅相對較弱，但是由于系統漏洞可能會(huì )被*客進(jìn)行利用。所以，對此類(lèi)威脅也要予以重視。內部因素對網(wǎng)絡(luò )安全的威脅主要體現在網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)的安全意識不高，部分用戶(hù)對網(wǎng)絡(luò )安全方面的知識了解不夠透徹，對自己的賬號和密碼，未采取有效的保護措施，從而造成信息泄露。

　　2大數據技術(shù)在網(wǎng)絡(luò )安全分析中的應用

　　2.1大數據技術(shù)的特征

　　大數據是一種數據集合，其具有如下特征：

　　2.1.1大容量。在是大數據技術(shù)最為突出的特征之一，大數據能夠支持不同量的數據計算與存儲，并且可以是數據的存儲量在原本的基礎上獲得進(jìn)一步提升，在一些復雜數據的處理中，大數據技術(shù)可以使數據本身的完整性得到有效保障，由此為海量數據的分析、存儲提供了可能。

　　2.1.2高精度。通過(guò)大數據技術(shù)的運用，能夠使數據挖掘的能力獲得大幅度提升，由于大數據技術(shù)可對多維度數據進(jìn)行分析處理，并且還能對相關(guān)聯(lián)的數據進(jìn)行處理，由此進(jìn)一步提高了數據分析的精確度。

　　2.1.3快速高效。異構數據是數據中一類(lèi)比較特殊的存在，常規的技術(shù)在此類(lèi)數據的處理中，速度比較慢，并且效率也不是很高。而大數據技術(shù)能夠對異構數據進(jìn)行快速的查詢(xún)和存儲，由此使得系統對數據的處理速度變得更快。

　　2.2在網(wǎng)絡(luò )安全分析中應用

　　在網(wǎng)絡(luò )安全分析中，較為關(guān)鍵的內容包括兩個(gè)方面，一方面是流量數據，另一方面是日志數據。在具體的分析過(guò)程中，可對大數據技術(shù)進(jìn)行合理應用，通過(guò)該技術(shù)能夠將流量和日志數據全部聚集起來(lái)，借助數據采集和數據挖掘功能，可對相關(guān)的數據進(jìn)行存儲，再以檢索的方式對這些數據進(jìn)行分析，若是發(fā)現數據中存在安全隱患，大數據技術(shù)則會(huì )采取有效的措施，對隱患進(jìn)行排除，無(wú)法排除的隱患，則會(huì )以告警的方式通知用戶(hù)，由此使得網(wǎng)絡(luò )的安全得到進(jìn)一步保障。利用大數據技術(shù)對網(wǎng)絡(luò )安全方面的問(wèn)題進(jìn)行分析，除了可以使安全問(wèn)題的發(fā)生幾率大大幅度降低之外，還能防止數據信息丟失或是外泄的情況發(fā)生，其將網(wǎng)絡(luò )安全防御從原本的被動(dòng)型轉變?yōu)橹鲃?dòng)式，從而使網(wǎng)絡(luò )安全問(wèn)題得到有效解決。在網(wǎng)絡(luò )安全分析中，大數據技術(shù)的應用主要體現在如下幾個(gè)方面：

　　2.2.1在數據采集方面的應用。對網(wǎng)絡(luò )安全進(jìn)行分析的過(guò)程中，相關(guān)數據信息的采集是非常重要的環(huán)節，大數據技術(shù)可利用一些有效的工具，完成數據的采集任務(wù)。通常情況下，對數據的采集采用的是分布式的采集方法，這種方法在日志數據的采集中具有相對較高的效率。而在流量數據采集方面，則可采用數據鏡像，這樣可以使采集到的數據更加全面。

　　2.2.2在數據存儲中的應用。由大數據技術(shù)的特征可知，其不但具有較大的容量，而且數據的種類(lèi)也相對比較復雜，在這一前提下，使得大數據有著(zhù)多種不同的應用方式。為了滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò )安全分析的需要，并在原有的基礎上，進(jìn)一步加快網(wǎng)絡(luò )安全分析的速度，在應用大數據技術(shù)使，就必須采用不同的存儲方法，對不同類(lèi)型的數據信息進(jìn)行存儲。在網(wǎng)絡(luò )安全分析中，原始數據非常重要，該數據與流量和日志數據的檢索有著(zhù)密切的關(guān)聯(lián)。對此，可通過(guò)Hbase存儲原始數據，該方式最為突出的特點(diǎn)是，檢索速度快。經(jīng)過(guò)分析處理之后，被判定為安全的數據，則可借助Hahoop的方法計算出數據的構架，并將計算結果存儲到數據陣列當中。當需要對數據進(jìn)行實(shí)時(shí)的安全分析時(shí)，則可采用Stom進(jìn)行計算。

　　2.2.3在數據檢索中的應用。在對網(wǎng)絡(luò )安全進(jìn)行分析的過(guò)程中，安全的數據檢索可借助相應的檢索架構來(lái)完成。這種檢索架構通常需要以MapReduce作為基礎，當用戶(hù)正確輸入檢索條件后，架構會(huì )將檢索信息自動(dòng)傳給分析節點(diǎn)，并完成對信息的加工和處理，再通過(guò)分布式的計算方法，可使檢索速度獲得進(jìn)一步提升。

　　2.2.4在數據分析中的應用。在網(wǎng)絡(luò )安全分析中，數據具有實(shí)時(shí)性的特點(diǎn)，在對此類(lèi)數據進(jìn)行分析的過(guò)程中，可借助Spark進(jìn)行計算，結合CEP技術(shù)，完成實(shí)時(shí)數據的分析監控。而對于網(wǎng)絡(luò )中少數的非實(shí)時(shí)數據的分析，可采用分布式計算及多種數據處理技術(shù)，對深層次的數據進(jìn)行處理，分析數據風(fēng)險，找到攻擊源頭，提高網(wǎng)絡(luò )的安全性。此外，對復雜數據的分析，通過(guò)大數據技術(shù)的應用，能夠進(jìn)一步提高存儲和檢索性能，從而找到系統中存在安全隱患，并針對攻擊行為做出有效的應對，以此來(lái)確保網(wǎng)絡(luò )安全。

　　3結論

　　綜上所述，網(wǎng)絡(luò )安全是一個(gè)不容忽視的問(wèn)題，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)的快速增長(cháng)，使得網(wǎng)絡(luò )中的數據量越來(lái)越大，并且威脅網(wǎng)絡(luò )安全的因素也隨之逐步增多，在這一背景下，應當在網(wǎng)絡(luò )安全分析中，對大數據技術(shù)進(jìn)行應用，在提高分析處理效率的基礎上，為網(wǎng)絡(luò )安全提供保障。未來(lái)一段時(shí)期，應當加大對大數據技術(shù)的研究力度，從而使該技術(shù)不斷完善，以便更好地為網(wǎng)絡(luò )安全服務(wù)。

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