摘要: 随着网络信息技术的快速发展，计算机网络信息技术已经广泛应用到人们的工作生活中，网络安全也成为计算机应用过程中最为重要的一个问题，亦是社会各界关注的重点所在。网络安全不仅关系到个人的信息安全，更关系到整个国家的信息安全。大数据技术在网络安全分析中的应用不仅能够最大限度地提升网络系统本身对数据的采集能力、存储能力和分析能力，还能够进一步降低网络信息本身所花费的存储成本，为数据检索与追溯提供重要的安全保障。所以如何做好大数据技术的应用研究则具有十分重要的意义。本文结合相关参考文献，就网络安全分析中的大数据技术展开粗浅的探讨，以供参考。
关键词: 网络安全; 大数据技术; 应用
随着近年来网络信息技术的快速发展，计算机网络信息技术已经广泛应用到人们的工作生活中，网络安全也成为计算机应用过程中最为重要的一个问题，亦是社会各界关注的重点所在。这是因为网络安全不仅关系到个人的信息安全，更关系到整个国家的信息安全。所以进一步加强网络的防御能力，引进高新技术弥补网络系统存在的漏洞问题就显得尤为重要。而大数据技术在网络安全分析中的应用恰恰为实现这一目标奠定了有利基础。所以加强对大数据技术的应用与研究则成为满足人们网络安全需求、确保网络安全运行的关键。
1 网络安全分析中的大数据技术应用必要性
在信息化高速发展的今天，不断增加的网络流动数据决定了互联网大众服务性要求越来越高，这就大大提升了网络安全分析的难度。而造成这一问题的关键就在于网络安全分析需要处理越来越多的数据，且数据种类十分烦杂，需要进行多角度处理。而相关工作人员要想做好数据的分析与处理，就必须要提高采集与处理网络数据的速度，也就大大加剧了网络安全分析的工作难度。尤其是在传统网络安全分析过程中，数据存储依靠于结构化数据库，需要额外支付一定的数据库成本。因此，为了能够有效节约数据库成本，往往都是在处理好数据后，再实施相应的数据存储工作，此方法降低了数据大小的同时，也增大了数据存储量。同时，在处理网络数据时也会出现信息遗漏问题，且存储信息的时间越长，丢失问题也就越严重。此外，咨询的应用效率也十分低，分析速度也相对缓慢，此种情况下大数据技术在网络安全分析系统中的应用则成为解决当前问题的关键所在，也是未来网络安全分析的发展趋势。
2 网络安全分析中大数据技术的应用
第一，信息储存。正是因为数据信息存储是网络安全分析中最为重要的组成，所以在应用大数据技术前，要全面了解信息种类，从而使工作人员能够结合数据情况，为其选择最为恰当的存储方式，以此为基础最大限度地提高信息的存储速度与查询速度。如，利用大数据技术，工作人员可以在短时间内检索到存储日记的信息与流量历史数据的相关信息，之后再根据相应安全标准与网络组织架构进行进一步的计算和处理，在此过程中 Hshoop 分布式将成为主要依据所在。在计算节点的过程中，要认真研究数据设置，利用脚本挖掘，并使用列式方法对数据进行存储，并且将所有数据都规整至数据库中。如若此时的数据信息能够顺利地在各个计算节点中通过，那么相应的网络安全分析系统则能够自行投入到数据分析流程中，并且通过精准的统计数据工作，及时预告安全警告。
第二，信息采集。Flume、Kafka、Storm 可谓是信息采集最重要的一个部门，其主要负责数据的收集、规整工作，并且为其选择高效数据信息，配备信息报告，建立数据系统，采取最为恰当的方法展示数据，并将数据再次处理以后传递给接收方。此外，在流数据的加工中，数据采集可使用 Kafka，并且将其作为流动数据的缓存格式，在订阅系统中呈现出均匀分布模式，以便更好地服务于生产者、消费者、代理商，更好地提供基础数据。
第三，信息检索。在网络安全分析中应用大数据技术时，MapReduce 作为检索的重要依据，主要利用分布式并行计算的方法对各个数据进行二次计算工作，同时还要对各个阶段的数据查询请求加以分析处理，进一步增强数据信息的检索能力，将网络异常现象快速检测出来，及时查找到安全隐患问题。
第四，数据信息分析。以 Strom、Spark 流式计算架构作为主要依据的数据分析，需要大数据技术工作人员能够处理好复杂事件，并且深入分析定制电联的基本数据内容，及时发现并且捕捉一切不正常行为，如通过远距离监控捕捉到的不正常行为。此外，在分析非实时性数据的过程中，需要利用到 HDFS、MapReduce 计算方式，对攻击源实施有效的排查，从而最大限度地保证网络安全。
第五，多元数据与多阶段组合之间的关联分析。目前，很多行业在网络安全分析过程中，为了能够有效加大数据本身的存储空间，提高数据的分析速度都引入了数据技术。而在规定的时间内，网络安全分析系统则能够有效地分析并采集多源异构数据，从而及时发现安全分析系统中存在的隐患问题。如，在分析网络安全数据的整个过程中，除了要考虑到基于大数据技术本身的流量、DNS 访问等特点，还要分析好僵尸网络，拓展数据查询范围，采集所有的全组分组数据以及溯源数据，及时寻找到安全漏洞点及被主机攻击后留下的痕迹，从而最大限度地做好安全问题的发现与处理。
3 基于大数据技术建设网络安全平台
数据的采集层与存储层是从上至下的网络安全平台，而数据挖掘的分析层其本身就是数据重要的呈现层。其中，在数据的采集层中分布式方法是其最为常见的使用方法。在数据存储层中，其日常运作过程中主要利用分布式文件，对存储信息进行长期且全量的存储。为了能够有效提升数据检索的速度，还可以使用均衡算法，将现实数据均匀分布在分布式文件系统上。将大数据技术应用到数据的挖掘层能够做好相关联数据的分析、情境的分析、特征的提取，还有利于及时发现存在的网络异常问题，寻找到问题根源所在，并且通过查询与定位信息数据使大数据分析结构可视化，从而全面地展示出网络安全状态。
4 结语
综上所述，本文从多个角度入手，粗浅地分析与阐述了在网络安全分析中大数据技术的实际应用，希望能够为广大同行在今后大数据技术的应用上提供一条全新的探寻思路，并且认识到大数据技术在网络安全分析中应用的重要性，从而大力推广大数据技术的应用，深入分析与研究大数据技术，使其能够为网络数据的安全检索、安全储存、安全追溯提供必要的保障。
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