大数据背景下网络空间安全防御的应用

大数据技术的广泛普及与渗透，可从海量异构数据整合、实时流量处理、深层次关联数据分析、分布式存储架构等方面为网络空间安全防御工作提供有力支持。当前，面对呈现几何级拓展攻击范围、隐蔽性与威胁性急剧增大、攻击手段多样性不断涌现的安全威胁，想要充分发挥大数据技术优势与作用，在最大限度上提升网络空间安全防御效果、质量，降低风险隐患产生几率，就要明确掌握各类新兴防御技术的优点、应用要点，制定切实可行的防御措施。

1.大数据背景下网络空间安全防御技术的实际应用

1.1 可视化技术

可视化技术为开展网络空间安全防御提供了人机实时同步交互的功能，能够通过后端操控屏幕在第一时间呈现出最新的、精准的、全面完整的数据，安全技术人员以更为清晰直观、便捷生动的方式深入分析数据，提取核心资料，评估威胁隐患。在具体应用过程中，首先，可视化技术将会对高等级、非结构分化的异构类数据进行预处理，采用交互转换、图形变换等方法，将形成的直观化、简易化、易理解的数据资料提供给技术分析人员，降低了数据解析难度以及数据感知标准。其次，可视化技术能够凭借智能联动、比较的形式对多来源的大量异构类数据进行多视图转化，研究潜在的关联信息，辅助工作人员结合数据进行预测、推理。最后，可视化技术还适宜应用在大数据驱动安全态势感知工作，能够挖掘隐藏风险，对异常现象进行追踪监测与及时反馈，促使相关工作人员能够兼顾整体与部分，消除安全防御漏洞。

1.2 威胁情报共享技术

威胁情报共享技术的重要作用在于：通过打造“互联互通、优势互补”的安全防御体系，弥补防御组织能力不足，提高对变化莫测网络攻击、威胁现象的应对水平，以突破网络安全防御困局。在实际操作时，威胁情报共享技术以区块链为核心手段，凭借该技术的追溯、防篡改、去中心化功能，创新升级了情报共享方式方法。可支持召集不同部门人员、机构人员组建形成多主体的威胁情报团队，随后根据成员所在的单位、区域布设区块链节点，确定网络联通点位，建立全覆盖的情报资源传递与管理网，打造完善的威胁情报联盟链。同时，各成员需要严格按照设计规格、标准处理、转换情报信息，确保数据兼容性，如恶意域名、僵尸网络等，且在情报共享时会利用智能合约手段进行审核、验证，确认符合规定要求后允许录入、存储，以提高情报的真实可靠性与准确性。

1.3 安全分析算法

大数据背景下，网络攻击形态、技术特征、影响维度发生了较大变化，攻击具备了规模化、常态化、高级化、持续化、隐蔽化、复杂化特点，单次威胁攻击目标数量达到千万级，潜伏周期延长至200d 左右，还可发动智能钓鱼、对抗样本、自主攻击，因此传统安全防御检测模型已不再能满足现代化网络空间维护需求。面对这一情况就要引进安全分析算法，搭配机器学习技术，高效抓取海量数据中潜藏的隐患、风险，并总结普遍特征，进行学习与应对措施制定。在实践过程中，应用效果较理想的安全异常检测方法为无监督学习法，即是指在已经熟知现有训练样本的前提下，可主动开启学习模式，了解正常行为状态，比较与之不符的异常行为状态。而应用较为频繁的安全分析算法包含有：结合密度数据进行的局部异常点检测、结合距离数据进行的局部异常点检测、结合统计数据进行的局部异常点检测。

1.4 数据采集与预处理技术

数据采集与预处理技术是支持开展网络空间安全防御工作的前提保障，具备数据包采集、网络流量镜像处理等功能，能够为相关工作人员提供充足的、多元的、真实有效的数据信息，如终端行为记录、安全设备告警、网络设备日志、系统设施运行数据等。在应用该技术时，应注意做好以下几点工作：一是合理布设数据采集点，结合实际需求、条件编制适配的采集规定准则；二是要以保障采集数据的准确性、可靠性、全面性为目的，灵活运用负载均衡、数据冗余等方式建立运行稳定的采集系统；三是在数据采集工作结束后，需要对原始数据进行加工处理，经过分类、清洗、归一化、特征提取后，有效清除无用、存在噪声的数据，校正偏差数据，并对多源数据的格式进行一致化转变，确保存储的数据的统一性、标准性，且还有利于直观掌握数据内部呈现的变化规律，避免因数据维度较高而增大数据解析的复杂程度，从而为后续安全防御方案制定奠定良好基础。

2.大数据背景下网络空间安全防御优化策

2.1 合理设计防御体系架构

为更好处理海量异构数据，确保防御措施的实效性，就要以大数据驱动为前提，建立分层架构式网络空间安全防御体系，打造紧密衔接、协作默契的防御系统。从实际看，应将体系划分为数据采集层、数据处理层、安全分析层、决策响应层，在数据采集层安装设置分布式采集代理平台、流式计算平台对多维度数据进行采集；在数据处理层融合大数据技术，按照统一标准对数据进行预处理、格式转化，对结构化或半结构化数据进行完整存储；在安全分析层，引进机器学习技术、大数据挖掘技术、威胁情报共享技术等，打造智能攻击行为检测、风险分析模型，进行预测、警告；在决策响应层建立防御实践模拟、最优防御决策编制系统，以能够展开安全策略自适应分发、多层级安全设备联动工作，高效清理威胁隐患。

2.2 制定完善全面的防御计划

想要尽可能提升网络空间安全防御效果和水平，关键要确保设计的防御计划具有合理性、适配性、细致性、动态性特点，基于此才可打造差异性、系统性的闭环防御机制。因此，第一，网络安全首要防线应采用访问控制策略，结合业务系统运行、维护要求，根据最小权限原则布置访问控制矩阵，清楚记录各岗位人员的基本信息、划分操作权限、合理分配资源，并充分利用身份认证技术、授权核对技术等协助访问控制工作顺利开展；第二，采用具有纵深防御功能的安全域划分策略专门干预、消除APT、内部威胁攻击。在明确掌握各部门业务数据传输共享需求、项目等级的情况下，设置相对应的安全管控标准、安全防御界限，以进行逻辑隔离、访问交互管控；第三，应采用数据加密策略对敏感数据、机密业务进行保护，通过优化密钥管理系统，科学选择加密算法，规避数据泄露、窃取事故。

结语：大数据驱动下开展网络空间安全防御工作，结合具体情况，科学规范应用可视化技术、威胁情报共享技术、安全分析算法、数据采集与预处理技术，依据技术操作规程，有条不紊展开数据整理、传递、研究、应用工作，能够促使以往被动响应形式朝向主动免疫、提前预警、及时干预形式转变。与此同时，根据以往的网络空间安全防御不足、漏洞，制定网络空间安全防御优化措施，通过合理设计防御体系架构、制定完善全面的防御计划，从而为防御工作高效高质开展奠定良好基础，以营造出和谐、健康的网络空间。

参考文献：

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