浅谈基于大数据分析的网络信息安全态势预测方法

摘要：在网络时代持续推进过程中，受多种因素影响，其不可避免存在恶意攻击，导致用户数据泄露、服务中断等一系列问题，严重威胁用户网络安全。对此，本文基于大数据分析技术，针对网络信息安全态势预测方法展开分析，深入探讨网络信息安全态势预测技术应用要点，结合实际情况，全面采集网络安全数据信息，并根据具体需求，对数据信息实施归一化处理，精准计算相关风险值，提高预测效率，全面保护用户安全隐私，实现安全态势预测目标。

关键词：网络信息安全；大数据分析；安全态势预测；风险值

前言：近年来，互联网用户数量不断增加，导致安全风险问题日趋严重。在实际预测、处理过程中，传统防火墙等安全预防技术无法精准呈现网络安全动态，为进一步提高网络防御能力，相关人员需加强网络信息安全态势预测，结合大数据技术，精准分析网络环境中的攻击、威胁与漏洞，全面反映网络状态安全要素，根据实际需求，引入注意力机制不断优化，缩减预测时间，提高预测结果的可参考性，进而保证通信网络的安全健康运营，为用户信息财产安全提供保障。

一、基于大数据分析的网络信息安全态势预测技术概述

网络信息安全态势预测技术作为一种综合＼全面的预测技术，其可对已发生网络安全危险进行处理，并采用动态化呈现方式，深入研究潜在风险，在预测未来不确定事件的情况下，尽可能减少危险隐患，实现防患于未然目标。针对关键技术而言，主要涉及安全风险数据库设计、危险评估模块技术的预测估计以及云安全检测技术等内容。以云安全检测技术为例，其作为一种代表性的数据技术，有效体现大数据时代的网络信息特征。在实际应用期间，通过基于云计算数据处理方法，可综合分析风险预测评估模块的预测结果，确保最终结果的真实性、准确性。在此基础上，充分利用云计算技术，处理潜在隐患安全，根据实际需求，可精准判断未知的病毒行为。在这期间，需加强云数据测算，使其明确各个节点的异常行为。以网络信息系统为核心，将异常数据与网络安全态势未来分析实施对比，有助于相关人员挖掘隐藏的恶意软件、隐藏木马病毒，并落实处理流程，将其上传到云端计算中心，充分利用大数据技术，对病毒以及恶意软件实施数据包损坏，或应用密码拆解技术，全面消除潜在危险。

二、基于大数据分析的网络信息安全态势预测步骤

（一）网络安全事件数据采集

在应用大数据分析技术期间，相关人员需全面采集网络安全事件数据信息，根据不同事件的时间、特点，应采用针对性的标签进行标记，做好安全事件数据分类整理工作。在这期间，需统一数据格式，以XML格式为事件报告主要形式。在网络安全预测期间，结合维度特点分析，具体粒子实际速度与位置维度具有一定差异性，相关人员可基于网络安全粒子变化分析网络安全状况，第n个粒子变化表达式为：

通过不断对粒子最优位置进行识别更新，可确定网络信息的态势粒子安全契合点。在这期间，通过不断分析预测情况、情景所需的内容，进一步找到粒子群的最佳位置，并将其进行归一化处理，能够明确实际场景情况。在这期间，应严格遵循安全与分析原则，采用基础的关联分析技术，并将其与安全规则库相结合使用，使其可以包含各种类型以及地址的安全时间，进而拓宽数据采集范围，完成网络安全事件数据采集工作[1]。

（二）计算网络安全事件风险值

在做好网络安全事件数据信息采集工作之后，相关人员需充分考量相关规则与事件的匹配度，精准计算每项安全措施的风险值，进一步获取计算风险值的参数，为后续风险值计算提供依据，例如，优先级、资产价值以及可靠性等。在这期间，需定义攻击顺序，以资产价值这一参数为例，需明确关键衡量标准，以网络部署设备为核心，将其分别分为非常重要、重要、相对重要、相对不重要阶段，主要描述对网络部署设备损坏的损失。同时，优先级作为网络攻击的严重程度，主要包含非常严重、严重、相对严重、相对容易、不严重等阶段，主要是对网络安全影响进行分析[2]。在做好分类的情况下，相关人员可进一步分析场景，以安全信息数据描述分析、攻击和保护为主，运用开源入侵系统，进一步获取风险信息，并根据相关熵度计算网络实际安全值。在实际计算过程中，需以较高质量风险为主，计算每个周期的网络安全状态定量值。引发网络信息安全态势变化难度越高，相应的网络信息安全态势变化难度就越大。对此，相关人员可将引发网络信息安全变化难度优先级设为1、2、3，并将其风险进行一对一设置，例如，高危、中危、低危等。具体网络信息安全态势评估相关矩阵如表1所示。

结合上述表中内容分析，其主要代表指定指标关联评价的密切程度，便于相关人员确定风险发生率以及安全风险的严重性，实际风险发生频率区间如表2所示。

从根本上来说，风险程度能够直接反映网络信息安全事件的负面程度，风险值计算公式为：

其中，代表优先级，代表资产值，代表风险值，代表可靠性。

在风险值为零的情况下，可进一步计算网络安全警告范围数值，提高最终结果的精确性，为后续态势预测提供参考。

（三）预测网络信息安全态势

结合上述情况分析，在明确网络安全警告范围数值之后，相关人员需应用大数据分析技术，明确情况预测参数，计算网络安全态势的预测值。针对情况预测参数而言，其主要包含业务能力、安全装置、运行指数以及风险值等指标，在网络已有漏洞的情况下，其极容易产生更多的漏洞。对此，可将漏洞值作为变量参数，并创建模糊输入空间，采用视觉模糊分割的方式，提高模糊推理的细化参数。以漏洞值为例，可将其初始值定义为零，根据实际情况，将范围控制在0-100。结合漏洞情况分析，可将安全措施设计为漏洞事件、攻击事件、业务事件以及设备状态事件。在此基础上应用DE算法，检验预测机制的自由参数，建立网络信息安全预测流程，明确预测的安全态势值，具体流程如表3所示。结合网络安全状况分析，在网络安全性越低的情况下，最终安全态势预测值就越大，或者处于正比状态[3]。

结论：综上所述，在网络信息安全态势预测期间，大数据分析技术具有一定应用优势，能够在一定程度上提高网络预期安全状况评估的精确性，确保其能够接近于实际值。在实际应用中，通过采集网络安全时间数据、计算安全事件风险值、预测网络信息安全态势等途径，可增强预测结果的可参考性。在未来研究过程中，相关人员需持续研究多样化的安全事故，根据网络实际情况，不断扩大设计方法的覆盖面与适用性，提高网络安全性，打造健康、稳固、绿色的网络安全环境。

参考文献：

[1]方誉霏，陶冶，孙小晴，等.基于大数据的网络安全态势感知系统设计与实现[J].中文科技期刊数据库（全文版）自然科学，2024（10）：66-69.

[2]李多，王铭.基于改进贝叶斯网络的通信网络信息安全态势感知方法[J].长江信息通信，2023，36（12）：173-175.

[3]胡向东，田正国.融合注意力机制和 BSRU 的工业互联网安全态势预测方法[J].网络与信息安全学报，2022，8（1）：41-51.