网络安全风险挖掘中的大数据技术应用探析

一、大数据技术在网络安全风险挖掘中的作用

传统网络安全风险识别靠预设规则和有限样本数据，规则基于已知威胁，面对新型攻击与多变环境，覆盖有限且易遗漏风险。大数据技术能广泛采集网络各层面海量数据，如流量、日志、用户行为等，类型多样、来源丰富，为风险识别提供丰富信息。经深度分析挖掘，可发现细微异常与潜在关联，如用算法剖析流量数据识别异常访问模式，建模分析用户行为发现违规操作或账号盗用风险。网络安全风险动态多变，新漏洞频出、攻击手段隐蔽，传统预测方法基于历史数据和固定模型，难实时调整，准确性与及时性不足。大数据技术可实时收集分析网络数据，结合机器学习与深度学习构建动态预测模型，自动适应网络变化，通过分析历史与实时数据预测攻击类型、时间、目标等，助企业提前防范。风险发生后，传统应对方式缺乏全面数据支持，决策盲目、效率低下。大数据技术能为应对提供全面数据与科学依据，快速分析事件数据确定风险来源、范围和严重程度，助企业制定针对性策略，还能实时评估反馈，及时调整策略，提高应对效率、减少损失。网络安全态势感知对风险防范至关重要，但传统方法难整合分析海量安全数据。大数据技术能整合不同来源数据构建态势感知模型，实时分析掌握网络整体安全状况，如漏洞分布、威胁活动等，监测节点状态发现薄弱环节并预警，为企业安全决策提供支持，优化资源分配与防护策略。

二、大数据技术在网络安全风险挖掘中的应用策略

（一）构建完善的数据采集体系

数据作为大数据技术得以应用的根基所在，构建一套完备的数据采集体系对于保证网络安全风险挖掘的有效性而言十分关键，企业以及组织需要依据自身实际的网络安全需求，来明确所需采集的数据类型以及来源，其中包括网络设备日志、服务器日志、应用程序日志、用户行为数据、网络流量数据等多个不同维度的数据。

在数据采集方式方面，需综合运用多种技术手段来开展工作，针对网络流量数据，可运用网络分流器以及端口镜像等技术实现实时采集，对于系统日志和应用程序日志，可借助日志代理软件进行集中收集，而对于用户行为数据，则可借助终端监控软件或者浏览器插件等方式加以获取，要保证数据采集有全面性与准确性，防止出现数据遗漏或者错误采集的状况。举例来说，在进行网络流量采集时，要保证可捕获到所有关键网络链路的流量，涉及不同协议、不同端口的数据，在日志采集过程中，要保证日志记录有完整性和规范性，包含足够的信息以便用于后续的分析和挖掘。

另外要建立数据采集监控机制，对数据采集状态与性能实时监测，一旦察觉数据采集出现异常状况，像数据丢失、采集延迟这类问题，就能及时发出警报并采取对应措施修复，保障数据采集有连续性和稳定性。

（二）加强数据存储与管理

随着网络数据持续增长，怎样高效且安全地存储以及管理这些数据成为大数据技术应用面临的一项挑战，企业与组织需要挑选适宜的数据存储方案，以此契合大数据存储的要求，分布式文件系统像Hadoop 分布式文件系统也就是 HDFS有高容错性以及可扩展性强等优势，适合用来存储大规模的非结构化数据，像网络流量数据、日志文件等，分布式数据库如 HBase、Cassandra 等则可处理海量的结构化以及半结构化数据，提供高效的读写性能以及随机访问能力，可用于存储用户行为数据、安全事件数据等。

在数据进行存储的这个过程当中，要要着重关注数据的组织以及管理工作，需要采用合理恰当的数据模型以及索引结构，以此来提升数据的查询效率，就比如说，针对安全事件数据而言，可以依照时间、事件类型以及攻击源等多个维度来进行索引，这样便能快速地检索以及分析与之相关的安全事件。还应当建立起数据备份以及恢复的机制，定期针对关键数据开展备份工作，并且把备份数据存储于异地之处，以此来防止数据出现丢失或者损坏的情况，在进行数据恢复的时候，要保证可快速且准确地将数据恢复过来，保障业务的连续性。

数据安全管理在数据存储与管理方面占据着关键地位，针对敏感数据需运用数据加密技术给予加密存储，以此避免数据于存储阶段被窃取或者篡改，比如说，运用对称加密算法或者非对称加密算法来对用户的个人信息、账号密码这类敏感数据实施加密处理，要构建严格的访问控制机制，依据用户的角色以及权限，对用户的数据访问范围以及操作权限加以限制。唯有经过授权的用户才可访问以及操作相应的数据，防止数据出现泄露以及滥用的情况。

（三）运用先进的数据分析算法

大数据技术最关键的是数据分析，借助运用先进数据分析算法，可从海量数据里提取出有价值的信息，发现潜在的安全风险，企业以及组织需要依据不同的网络安全风险挖掘要求，挑选合适的数据分析算法。

关联规则挖掘算法可用来探寻不同安全事件间的关联关系，比如说，借助对大量安全日志数据展开分析，找出频繁一同出现的安全事件组合，像“端口扫描”事件和“恶意软件下载”事件大多时候会同时发生，以此来揭示安全风险之间潜在的联系，帮助企业和组织知晓安全风险的传播途径以及影响因素，提前做好防范举措。

聚类分析算法可把相似的安全事件或者用户行为划分成不同的组，在网络安全风险挖掘工作里，聚类分析可依照流量特征对网络流量数据实施聚类操作，把正常的流量模式以及异常的流量模式区分出来，找出潜在的网络攻击行为，比如把有着相似源 IP 地址、目的 IP 地址、端口号以及流量大小的流量数据归为同一类，要是某一类的流量特征和正常流量模式存在较大差异，那就有可能存在网络攻击，像是 DDoS 攻击或者端口扫描攻击。

分类算法可依据已知的安全事件样本，针对新出现的安全事件展开分类操作，企业以及组织可收集数量众多的历史安全事件数据，并且把这些数据标记为不同的类别，像是正常事件、恶意攻击事件、漏洞利用事件等等，随后运用如决策树、支持向量机、神经网络之类的分类算法，对这些样本数据开展训练工作，构建出分类模型。当有新的安全事件发生的时候，把事件的特征数据输入到分类模型之中，模型可迅速判断该事件属于哪一个类别，以此达成对安全风险的快速识别。

异常检测算法属于网络安全风险挖掘里常被运用的算法种类，它可找出和正常行为模式出现偏离的数据，于用户行为分析范畴，异常检测算法可构建起用户正常行为的基线模型，借助对用户行为数据开展监测，像登录时间、访问页面以及操作频率等数据，再与基线模型作出对比，要是用户的行为数据和基线模型之间偏差较为明显，那就可能存在异常行为，比如账号被盗用或者内部人员违规操作等情况，此时需及时发出警报并且展开调查。

结束语

大数据技术为网络安全风险挖掘提供了强大的支持，通过提升风险识别精度、增强风险预测能力、优化风险应对策略和支持安全态势感知等方面的作用，能够有效保障网络安全。企业和组织应充分认识到大数据技术在网络安全风险挖掘中的重要性，积极采取构建完善的数据采集体系、加强数据存储与管理、运用先进的数据分析算法等应用策略，充分发挥大数据技术的优势，提高网络安全风险挖掘的效率和效果，为网络的健康稳定发展提供有力保障。

参考文献：

[1]梁艳蕊.大数据技术在网络安全风险挖掘中的应用[J].中国宽带,2024,20(03):25-27.

[2]黄凯.大数据技术在网络安全风险挖掘中的实施探析[J].电脑知识与技术,2024,20(08):77-79.