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大數據技術在網絡安全分析中的運用

時間:2019-06-15 14:10作者:曼切
本文導讀:這是一篇關于大數據技術在網絡安全分析中的運用的文章,大數據技術的應用, 是互聯網發展的一個標志。大數據處理技術應用廣泛, 效果明顯, 能夠提高效率、節約成本。把大數據技術應用在網絡安全分析中, 能提高網絡的安全, 為用戶提供一個良好的生活和工作環境。

  摘    要: 隨著經濟的發展, 科技的進步, 互聯網逐漸在人們的生活和工作中普及。互聯網給大家帶來了便利, 同時也給大家帶來了一些危害。網絡安全問題不僅威脅到大家的個人信息安全, 同時也危及到國家的安全。傳統的防護手段已經不適用現代網絡技術的發展狀況。大數據技術得出現在維護網絡安全中發揮了不可替代的作用。

  關鍵詞: 網絡安全; 大數據; 數據分析;

  近幾年來網絡安全問題頻發, 給國家和個人造成了巨大的經濟損失, 大家也開始重視這個問題。16年國家就頒布了《“十三五”國家信息化規劃》, 將網絡安全問題上升到了戰略問題。想要解決網絡安全問題就要利用好網絡安全分析中的大數據技術。大數據技術是指采集、分析、存儲數據, 提高系統的安全性能。

  一、網絡安全問題

  互聯網已經成為了人們生活和工作的重要輔助手段, 它的出現改變了人們的生活方式。但是不可否認互聯網的出現也帶了網絡安全的問題, 主要有以下幾個方面。

  (一) 不良信息的傳播

  不良信息有黃色信息和虛假信息等。虛假信息的出現可能是有一個微不足道的玩笑發展成為危害社會的信息。有的人就利用網絡的這些特點向大眾傳播虛假消息, 危害國家形象, 為自己牟取暴利。而黃色信息的傳播影響的主要是未成年人的身心健康。互聯網的普及使得未成年人接觸到這些黃色信息更加方便。黃色信息危害人的身心健康, 扭曲人的價值觀, 甚至走向犯罪的深淵。

  (二) 病毒入侵

  網絡病毒能自我傳播和復制, 它的破壞性非常大, 直接影響我們得生活和工作體驗, 嚴重時可能造成網絡崩潰, 數據丟失, 引起巨大的經濟損失。常見的網絡病毒主要是格式化硬盤、破壞數據庫、刪除系統系統文件和遠程操縱計算機等等。據統計, 每年由于網絡病毒引起的經濟損失高達一百多億。比較有名的病毒“熊貓燒香”“愛情后門”等。

大數據技術在網絡安全分析中的運用

  (三) 黑客非法闖入, 數據竊聽

  如果網絡竊聽利用在網絡安全分析上是對網絡安全的維護, 但是如果被黑客利用, 就會危害網絡安全。網絡竊聽能截獲信息、秘密, 攻擊相鄰網絡, 把竊取到的個人信息賣出去, 以此獲利。如果黑客竊取到國家信息那么對國家會造成不可估量, 會引起社會的恐慌和破壞國家的安全。

  二、網絡安全分析中大數據的應用的重要性

  為了提高網絡信息安全的準確性, 就必須使用大數據技術。網絡安全分析中大數據技術的應用主要是分析數據, 傳統數據信息的傳遞技術滿足不了日益增多的數據量。大數據技術能在海量、無規律的信息處理中依然能保證效率和準確率, 這是傳統信息技術做不到的。所以為了保障信息安全, 就需要大數據技術的應用。大數據技術能夠提高網絡安全分析系統的存儲能力。網絡信息復雜、龐大, 要把海量的信息集中分析、存儲, 這就需要大數據技術的幫忙。而且, 大數據技術的應用能夠降低維護網絡安全的成本。大數據采用的數據庫比傳統的結構化數據庫效率更高, 對硬件的要求低, 成本更低。

  三、網絡安全分析中大數據的應用

  隨著網絡技術的不斷發展, 網絡數據量也在成倍增長, 這種情況下就需要專業人士利用技術分析、處理數據。

  (一) 信息收集

  大數據技術的一個作用就是信息收集, 它能利用分布收集法把零碎的信息和日志收集起來。通過對大數據技術功能當中的Flume以及Scribe等工具的應用下, 能將數據分布采集, 在最短的時間內把搜集到的信息整合到一起。

  (二) 信息存儲

  在網絡安全信息系統中, 需要把收集到的信息存儲下來。這就需要使用大數據技術, 用不同的方式存儲不同的信息。輕型數據庫已經無法滿足對結構化、半結構化和非結構化海量數據的存儲與管理。現在存儲數據主要有三種形式。一是分布式系統, 它是通過計算機互連協作完成對數據的存儲, 它同時進行多個自主的處理單元操作。二是Nosql數據庫, 它可以支持大規模的數據存儲, 能夠滿足Web2.0的需求。三是云數據庫, 它是目前比較普遍運用的技術。它具有高擴展性、高實用性、采用多組形式、支持資源有效分配等特點。

  (三) 信息檢索

  數據檢索是以NapReduce為基本結構的進行的, 它能根據存儲的信息加工處理, 分析計算。用戶通過搜索引擎輸入關鍵字就可以查詢想換信息。有的搜索引擎還能根據用戶的信息來判斷用戶需要什么。

  (四) 數據分析

  對數據的分析分為兩種, 一種是對實時數據的分析, 另一種是對歷史數據的分析。對實時數據的分析可以以流式計算為主, 然后使用關鍵分析算法、CEP技術等技術輔助分析。對歷史數據的分析處理可以使用分布式存儲與計算的方法, 這種處理方式能夠深入處理數據, 規避風險。

  四、基于大數據技術構建網絡系統安全分析

  (一) 結構化管理數據

  大數據時代信息成倍增長, 信息結構也越來越復雜。大數據時代, 信息主要有兩種, 一種是結構化信息, 另一種是非結構化信息。非結構化信息一般會被忽略, 這樣會使組織內部缺乏對信息的能見度和可控性。所以要對信息結構化處理, 便于信息管理和分析, 從而有效阻止非法信息入侵。

  (二) 加固網絡層端點數據

  傳統的網絡層采用的是分層構建的常規數據安全模式, 并不適合大數據技術, 所以要把網絡層數據辨識結構化、智能化與本地系統的監控協調。

  (三) 建立異構數據庫安全系統

  由于網絡安全問題更加復雜, 所以必須建立異構數據庫。異構數據庫安全系統能讓結點服務器實現自治管理, 對自己創建的用戶、規則進行集中管理和控制。

  五、結語

  社會在發展, 科技在進步。網絡安全問題實際上就是網絡信息安全問題, 網絡上個人信息的泄露給個人和社會帶來了巨大的損失。傳統的對網絡安全分析中使用的技術已經不適用現在的科技水平。大數據技術的應用, 是互聯網發展的一個標志。大數據處理技術應用廣泛, 效果明顯, 能夠提高效率、節約成本。把大數據技術應用在網絡安全分析中, 能提高網絡的安全, 為用戶提供一個良好的生活和工作環境。

  參考文獻

  [1]林幼文.淺談網絡安全分析中的大數據技術應用[J].網絡安全技術與應用, 2018 (02) :71+78.
  [2]李理.淺談網絡安全分析中的大數據技術應用[J].通訊世界, 2018 (01) :147.

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