网络安全分析中大数据技术应用

田琴琴

摘要：21世纪我国已经进入了网络建设的全新时代，在网络的安全运行过程，对于大数据技术的应用一定要重视起来。能够注重对流量数据和分散日志的集中化管理，同时，通过储存，采集，检索等方式来提高网络数据的处理速度和效率，关注到网络的安全问题，尽可能地减少安全分析的时间。那么接下来对于网络安全分析中的大数据技术应用展开深入的分析和探讨，以便对网络安全问题有一定的帮助。

关键词：网络安全;大数据技术

人们在日常生活中对于数据的敏感性越来越高，每天的数据获取量很多，在整体的网络架构中，要想分析网络安全数据变得更加困难，最重要的原因就是数据的内容过多且繁杂，呈现的形式多样化，与此同时，带来了很多网络的安全漏洞问题。这些问题如果不及时的解决，那么就会降低系统软件的防御能力，必定会造成网络环境的不稳定。因此，我们在采取措施过程中，必须要准确的预测系统的安全漏洞以及数据泄露问题，这是当前急需解决的问题，对于提高整个网络的安全稳定性有着至关重要的影响。

1 新时代下网络安全分析中大数据技术应用的优势

新时代下，中国互联网技术和信息技术得到了前所未有的发展，对于互联网技术来讲，涉及的相关设备和系统不单单能够为人们提供很多优质的网络服务，同样也会带来网络安全分析层面上的诸多难题。首先，必须要明确网络安全分析处理的数据量巨大，而且多元化是当前数据种类的主要特征，也就是说，对于网络的数据安全分析提出了更多的需求，这一过程就要求整个数据分析的过程，要实现多维化的处理，在采集和整合过程中，要注重效率，把不同种类的数据能够存到相关的数据库当中，这样有利于数据的整理和分析，但是通过这样的储存方式，需要的经济成本很高，那么要想尽可能地缩小成本投入，就必须要对储存的数据信息，进行加工化处理，如果减小数据的储存量，那么数据在储存过程中可能就会丢失，不利于后续的使用，在储存的需求层面很难满足。如果在数据的处理和分析中应用大数据技术，那么不但能够提高数据的存储效率和速度，更重要的是能够在数据信息的处理和分析过程中做到更加合理科学化，同时，能够把对应的信息放在对应的数据库当中，能够保证数据存储的真实性和完整性，而且现在通过大数据技术存储往往呈现分布式，这种方式不但简洁而且操作方便。因此，在对网络安全分析问题上，还需要抓住大数据技术的优势，能够从不同层面和角度去处理和分析问题，把相应的数据信息存储和整合起来，以便提高当代网络安全系统数据的处理速度和精准度，通过大数据技术的应用，能够填补当前网络安全系统技术中的欠缺，把更多的问题能够解决，提高网络安全的分析效率。

2 大数据技术在网络安全分析中的应用

2.1采集过程

在数据的采集过程中，往往需要对数据进行筛选和整合，一方面要确保数据的采集量能够达到要求，另外，信息的层面需求也将是作为数据采集的重要标准，为的是采集更多有效的数据信息，在数据报告的编写过程中，能够确保完整性，并且最好以分布式的方式呈现出来，确保传输者接收到不同源头的数据资源，而且一些数据还需要进行第二次加工，才能够把得出的数据信息发送给接收方，这一过程中最需要注意到的是对一些流式数据的处理和采集过程，这样的数据往往通过缓存的格式，把它看作一个订阅系统，为消费者和生产者以及代理商之间提供更多有效性的数据服务[1]。

2.2检索过程

对于网络安全的分析问题，大数据技术的应用，在完成采集数据工作之后，接下来需要对每一个的分析节点数据进行查询，发送查询请求之后，进行处理过程中，往往通过分布式的方法计算相应的数据内容，同时也需要进行二次计算，这个过程中主要是为了更好地提升数据的检索水平，能够及时地发现网络环境中的异常状态和行为，找到一些安全隐患类的问题和数据[2]，在此对其进行分析和定位，才能够确保后续网络运行的安全稳定性。

2.3存储过程

信息的存储对于网络安全分析来讲很重要，在信息的存储过程中，必须要考虑到数据信息的类别和数量，信息的存储一方面要确保数据信息分类的科学性，另外，在存储量上一定要确保容量，确保数据存储的安全稳定不易丢失，只有明确好这些点才能够选择最为合适的存储方法，以便提高数据的查询速度和存储效率。在网络组织架构的计算过程中，必须要考虑到安全实施的标准，把分布式作为依据，在数据的设置和分析过程中，要注重节点上的计算，使用脚本挖掘来更好地分析网络的安全级别，通过列式的方式存储数据，把需要分析的数据资源放到每一个计算的节点中，系统在此就会对其进行快速的分析[3]，并且完成信息的统计工作，最后再通过流式的方式把分析的结果放在数据库当中。

2.4数据信息分析过程

在数据的分析层面，数据信息的分析过程至关重要，最重要的一点就是能够确保信息来源的安全，能够从根源上预防安全隐患问题，必须要依托于流式计算架构，可以通过电联分析计算法和复杂事件处理技术，对于数据内存展开分析，能够在短时间内找到安全隐患类问题和行为，这个过程中能够做到远程的监控操作。同时还需要对非真实性的数据展开深入的分析，通过数据聚合和分析状态以及数据挖掘等技术，来排查攻击源，在分布式计算方法的支撑下，确保网络安全分析工作的顺利开展[4]。

3 大数据技术的网络安全平台构建

3.1平台架构

对于网络安全平台的构建，要实现小步子走，比如说常见的数据采集层，首先需要对数据进行整体的采集，在筛选完之后进行数据的存储，也就是到达了大数据存储层，存储的数据经过分析和挖掘到达数据挖掘分析层，最后到数据的呈现。在数据采集过程中，最为重要的一点就是收集使用者的事件信息和安全威胁等信息，都要借助分布式的方法，数据存储最为关键的就是数据的存储数量，现在不单单要求能够实现庞大数据的存储，最重要的是还能够保证存储的周期，而且能够把半结构化和非结构化以及结构化的数据实现统一化的存储。在这个过程中，通过均衡算法，把数据信息引入散步到文件系统上，这样做的目的主要是为了下一次对数据实现检索，可以节省很多的时间。在数据的挖掘阶段，要实现对外界情境的解析，把相关的数据进行分析关联，通过对事项特征的寻觅，以便系统中存在不正常的网络行为，从而快速找出安全事件，这个过程中就能够找到问题出現的原因，同时还可以进行数据信息的定位和检索[5]。而最重要的一点就是能够对数据呈现层的结果进行可视化的展现，来确保网络达到一个安全稳定的状态。通过利用大数据技术，在网络平台构建过程中，能够实现安全稳定性，确保结构的合理科学，才能够为后续的技术应用奠定技术应用奠定基础。

3.2技术支持

在数据的采集过程中，往往会使用到数据采集技术，该详细说融入了三种方式，这三种方式可以实现庞大数据的收集、整合和传递，它不管是在实用层面还是可靠方面，都可以达到一种高效性的数据采集状态。这样一来，用户就能够从不同的端口找到所需的数据，对数据实现加工处理后，再将它传输到数据的定制方。通过多种多样的流式数据加工，之后对数据进行缓存使用，在整个全局层面的逻辑处理上，要转化成为一种分布式的发布订阅系统，这种订阅系统往往是主要针对数据的管理，从而确保负载的协调和均衡[5]。数据的存储往往会使用到数据存储技术，这项技术是把采集处理后的数据进行存储，发挥出分布式文件系统的优点，也就是说，它具有很高的容错性，而且在数据的吞吐上的功能很强，而且每一個数据节点都能够存放很多的数据文件，我们大多都是使用64兆字节的存储单位。这样一来就能够做到，在一个时间段内是不能够对多数量文件的访问，如果执意要开展这一操作，那么就会对系统的性能造成严重的伤害，所以说，如果要实现数据的高效率处理，那么必然就需要借助数据块，把所有的数据采集完成后进行统一化的收集，从而开展后续的有效处理，把整个文件的大小控制在64兆字节。

4 结语

在新时代的互联网环境下，要想确保数据环境的安全稳定性，必须要注意到，互联网数据量的安全分析工作，能够把大数据技术合理的应用其中，构建完善的网络安全平台，在大数据技术的支持下，能够更好地完成数据的采集检索存储分析过程，能够进一步提高数据的查询速度，加快数据的检索，提高数据的存储容量，为整个网络运行平台提供安全保障。只有不断挖掘大数据技术中的应用点，将其运用到新时代互联网环境下的数据分析过程，才能发挥出大数据技术的优势，为整个互联网的健康稳定可持续发展奠定基础。

参考文献：

[1]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用，2017（4）：104+106.

[2]梁智雄.大数据技术在网络安全中的应用与研究[J].数字传媒研究，2017（6）：38-41+47.

[3]王帅，汪来富，金华敏，等.网络安全分析中的大数据技术应用[J].电信科学，2015（7）：145-150.

[4]曾秋梅.网络安全分析中的大数据技术与实践探究[J].信息系统工程，2017（4）：77.

[5]鲁宛生.浅谈网络安全分析中大数据技术的应用[J].数码世界，2017（8）：165-165.