网络安全分析中的大数据技术应用分析

网络安全分析中的大数据技术应用分析

朱强 方伟 张晶

中车大连机车车辆有限公司， 辽宁 大连 116021

摘要：近年来，随着数字时代的来临，网络已经渗透到社会生产生活的各个方面，在带来巨大便利的同时，网络安全也成为人们必须重视和面对的一个问题。在智慧企业网络建设中，做好网络安全分析工作至关重要，利用大数据技术可以为网络安全分析提供全面、准确的数据资料，对于构建智慧企业网络安全防护体系具有积极意义。

关键词：网络安全分析；大数据技术；应用分析

引言

在互联网的时代背景下，人工智能技术与计算机技术的实际应用，能够提高人们的生活质量水平，帮助人们进行更加快捷有效地沟通。在人们日益增长的物质文化需求影响下，如何保证大数据背景下网络数据信息的安全，受到了人们的持续关注。利用大数据技术建立强大的信息数据库，为用户的数据处理提供智能化服务基础，并借此推动整个社会进步，成为如今科学技术发展的主要方向。

1基于大数据技术的网络安全分析系统

为了有效发挥大数据技术的作用，需要基于大数据技术构建网络安全分析系统，分为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层和数据应用层。数据采集层负责全面采集大量有效的数据信息，数据处理层对采集到的数据进行存储，数据分析层通过数据挖掘等方法对数据信息进行分析处理，数据访问层提供查询功能，数据应用层提供所需的数据应用服务。为了实现上述功能，需要建立以下模块内容：第一，数据采集与存储模块。需要安装分布式采集器，以便于采集系统硬件设备和软件行为的数据信息，并将采集到的数据存放在适合的位置。随着网络技术的发展与应用，需要采集和存储的数据信息越来越多，不仅要做好入侵检测等常规防护，还要注意提升系统的硬件性能，提升服务器、存储器的办公能力，做好检查维护工作，确保系统数据采集与存储功能的正常。第二，数据分析模块。在大数据分布式处理的基础上，需要构建数据分析模块，从多维度分析处理数据信息，确保数据处理分析高效稳定。第三，数据展示模块。需要基于用户视角构建展示模块，为用户提供更加便捷、优质的服务，保障用户可以有效使用网络安全系统。

2大数据与云计算

2.1大数据时代与大数据时代的网络安全

随着计算机网络在全球范围的广泛应用与快速发展，推动了全球信息化水平的不断提高，同时数据信息在各行业领域内渗透与应用越来越深入，也由此推动了大数据时代的到来。其中，大数据在各行业领域中的渗透和应用，使其在对数据的全面感知与保存、共享等过程中实现了相应的数字化构建与发展，从而为各行业发展及其发展决策制定提供了更加详细与准确、可靠的数据支持，也引来了大数据时代下的一系列变革发生。大数据时代的到来，是以计算机网络技术的广泛应用和快速发展覆盖为基础，而计算机网络技术在社会各行业发展中均具有十分重要的作用和影响，因此，对大数据时代下的计算机网络信息安全问题进行有效解决和保障，也具有十分突出的必要性和积极性。需要注意的是大数据时代背景下的计算机网络信息安全所涉及的技术领域相对宽泛，并且是在对多种技术的结合运用下，为计算机网络信息安全的有效防护提供一定的保障和支持，因此，为满足计算机网络的信息安全需求，就需要通过进行专门的计算机网络信息安全防护体系构建，在科学、合理与完善的计算机网络信息安全防护体系支持下，对各种威胁到网络信息安全的因素和内容进行有效防护和控制，提高网络信息的安全水平。此外，对于大数据来讲，由于其生命周期主要包含采集、存储以及挖掘、发布等不同的阶段，而大数据背景下的信息安全与传统网络环境下的信息安全对比，也存在一些新的特点，因此，大数据背景下的网络信息安全技术也就是在传统网络的信息安全技术基础上，结合大数据各生命周期的数据以及安全需求所形成的相应安全保障技术，它包含大数据采集、大数据存储以及大数据挖掘、大数据发布、对大数据APT攻击的检测与防范等安全技术内容。

2.2大数据与云计算的关系

大数据时代，为实现海量数据信息的有效存储与分析处理等，就需要通过云计算及其数据处理的有效方法、思路进行有效解决。其中，云计算是包含分布式计算与并行计算、虚拟化技术、SOA（面向服务架构）、网格计算等多种技术手段在内的一种技术模式，它也是一种基于互联网的新型计算方法，在具体计算应用中，将计算在大量计算机上分布实现，并将这些能够实现计算服务资源提供的计算机群，称为云。云计算在大数据分析和处理中，能够为用户进行具有动态行和可扩展性的计算资源，使用户能够根据个人需求通过对云所提供的各种基础设施进行应用，比如云软件和云平台等，以满足大数据的云计算服务需求。总之，云计算是以网络为中心，以资源共享以及按需分配、服务提供为主，有资源透明与池化、高服务扩展性、能够进行弹性调度等特征优势，这些优势能充分发挥其在大数据网络信息安全防范中的价值和作用。根据上述对大数据和云计算的分析，对大数据与云计算之间的关系分析，主要表现为通过云计算利用能够促进大数据的价值充分体现，同时大数据也能够实现云计算的效率反映。由此可见，大数据与云计算之间既存在大数据处理是以云计算技术为基础，也存在大数据技术促进云计算技术的延伸等相互作用和关系。

3计算机网络安全防御策略

3.1加强对计算机系统的监管

随着网络和信息技术的发展，病毒入侵计算机系统的方式也呈现出多样化趋势。针对目前计算机网络存在的安全问题，应当建立计算机网络安全防御机制，对计算机网络采取层级保护，提高监管的能力，强化计算机病毒检测技术，有效阻挡病毒的入侵。

3.2加大技术培训

许多计算机用户对系统的使用只是比较基本的了解，因此难免在操作的过程中出现一些失误，并且大多数用户缺乏网络安全意识，使用硬盘或网络资源时不谨慎，比较随意，这样使得系统漏洞发生的概率增加，计算机网络系统的安全等级下降，极易引发病毒的传播，感染，导致系统出现问题。对计算机用户的技能培训是加强计算机网络安全防御的途径之一。用户技能的提高可以减少或避免其在操作系统过程中出现的失误，从而减少系统的安全隐患。

3.3建立计算机网络安全防御系统

随着互联网的迅猛发展，计算机病毒更具多样性，隐蔽性和传播性，对计算机网络系统安全的威胁日益增大，给计算机病毒的防范工作提出了新的挑战。在研究和分析病毒的特点和传播方式的基础上，建立病毒防御机制，加强网络安全管理，进一步提升计算机系统的安全性。正确运用杀毒软件，在杀毒的同时建立防御机制，逐步完善计算机网络安全防御系统。计算机网络安全防御系统可以主动发现网络中存在的危险因素，对威胁采取及时阻止，确保计算机网络系统正常安全地运行。

结语

总之，对大数据背景下的网络信息安全技术体系及其构建对策分析，有利于促进大数据背景下的网络信息安全技术体系构建和完善，从而更好的满足新时期对网络信息安全防护技术的需求，推动我国计算机与互联网通信等各种现代化先进技术的不断发展和提升，为我国社会经济发展及有关行业建设提供更先进、更完善、更可靠的技术支撑，具有十分积极的作用和意义。

参考文献

[1]傅钰.网络安全等级保护2.0下的安全体系建设[J].网络安全技术与应用，2018（8）：13.

[2]吴学进.大数据时代下信息安全所面临的机遇和挑战[J].电子技术与软件工程，2017（21）：208-209.