基于大数据分析的网络安全防御技术研究

引言

随着互联网发展速度加快，网络安全问题备受关注，各种网络攻击类型增多，且情况日益复杂、严峻。在数据处理、分析方面，大数据具有不可替代的优势，因此，将大数据分析与网络安全相结合，可有效改善传统技术面临的问题。在网络安全领域中，将大数据技术与防御系统结合，对海量数据进行整合，融入先进的计算技术与智能算法，缔造更加安全的防护体系，为网络环境提供全面、精准的保障。

一、网络安全防御系统需求

为构建完善的网络安全防御体系，需仔细分析网络安全防御系统的需求，仔细分析威胁系统安全的具体类型，以及系统具备的功能与性能。网络安全威胁类型多种多样，常见安全威胁如下。

一是 DDoS 攻击。DDoS 攻击中，攻击者利用许多分散设备同时向目标发送大量请求，目的是消耗目标的资源和能力，导致系统无法有效处理用户的合法访问请求，从而出现瘫痪等情况。DDoS 攻击会发出大量的请求，手段多样，且隐蔽性很强，随着物联网设备应用范围日益扩大，这些设备极有可能被黑客利用，成为攻击工具，从而造成更严重的破坏。二是恶意软件。在网络传播中，有害程序对计算机系统造成破坏，可能导致系统出现数据丢失、设备故障等问题。恶意软件的传播多种多样，如，将病毒附在电子邮件的附件之中，将恶意代码嵌入下载链接中，或利用网络漏洞传播，传播速度极快，影响范围甚广。三是数据泄露与篡改。主要针对网络中的敏感信息，通过对这些信息进行窃取或篡改，导致信息面临泄露风险，给企业带来很大的损失，甚至还会威胁公共安全。四是内部威胁。这一类行为通常由具备访问权限的内部人员实施，传统的外部防御技术很难发现这一类威胁，其隐蔽性较高，容易造成严重的危害。

二、基于大数据分析的网络安全防御技术

1、防火墙

在大数据的支持下，防火墙技术的主要作用是为计算机系统和外部网络之间设置一道安全屏障，从而及时拦截异常行为或较为可疑的安全威胁，确保计算机得到有效保护，同时，提示相关人员及时对问题进行查看，做出妥善处理，从而减少计算机破坏、数据丢失等可能性。作为一种网络安全防御技术，防火墙的使用范围广泛，使用灵活，不仅可以对传统计算机系统进行保护，也可对移动终端、智能设备等不同网络环境进行保护。随着大数据技术的不断发展，防火墙技术可以对大量复杂的网络流量进行处理，对潜在安全威胁进行更精准的识别与拦截。目前，网络攻击手段日益多样化，且情况非常复杂，需将大数据分析技术与防火墙充分结合，不断优化防火墙技术，才能更有效地拦截全新的威胁。

2、动态监测

动态监测技术可对企业内部计算机群组情况予以实时化跟踪，了解其运行状态，及时发现各种安全威胁，保证网络安全可靠。除此之外，也可将动态监测技术用于监控个人电脑，同样有出色的防御效果。利用实时化作业软件对计算机运行情况进行持续监控，可对安全威胁进行合理判断和评估，一旦发现威胁，系统会采用预先设定的程序执行清除操作，响应速度很快，具有良好的安全防御效果。与防火墙技术相比，动态监测可实现动态持续的监测，尤其针对潜伏在系统内部的木马病毒也可迅速检测，监测方式为定位检查和硬盘全盘搜索，可减少对文件造成的损害。因此，可将动态监测技术视作防火墙的延伸，不仅对网络边界进行防护，还可对内部潜在威胁进行深入监测和分析。目前，这一技术的智能化程度有待提升，且与防火墙功能有所重叠。

3、计算机容灾

容灾技术可对计算机系统中的应用程序、数据进行恢复与还原，不论何种原因导致系统出现问题，该技术均可以及时对数据进行复制，做好备份，不仅如此，一旦出现问题，该系统可帮助系统迅速完成重建，避免数据丢失，确保系统迅速恢复正常。虽然容灾技术在计算机安全防护中应用非常广泛，但仍然需要人工辅助，其自动化和智能化程度有待提升。在大数据的支持下，需进一步优化容灾技术，使其具备完善的智能化功能，做到实时化响应，为系统提供更为有效的保护。

4、数据加密

在网络安全防御中，数据加密技术可保证数据信息在传输过程中的安全性与可靠性。这一技术使用难度较低，通常使用一方或者双方均知道的密码对数据进行加密处理，确保密码正确，才能顺利访问数据，其他人无法对加密后的数据进行破解。数据加密技术之所以发挥作用，离不开将算法和密钥的紧密结合，对数据进行加密时，通常结合一定的算法，将 26 个英文字母和 10 个数字等字符重新排列，将信息转变成加密内容。密钥是破解加密数据的钥匙，只有确保用户有正确密钥，才能将加密数据进行还原。常见的加密方式有两种，一是对称加密，加密和解密时的密钥相同，操作速度较快，但密钥容易面临泄露；二是非对称加密，使用公钥和私钥，这一加密方式安全系数较高，但需要一定时间才能完成加密和解密操作。从理论角度来看，加密技术安全系数较高，但存在的风险不容忽视，一旦数据在传输过程中被截获，攻击者可能会对算法破解，一旦破解成功，就会导致信息面临泄露；大多数加密处理针对信息的传输通道和节点，从而共同构建数据传输的安全防护体系，但用户终端设备的保护能力有限，当数据被用户电脑接收后，也可能被盗取。

三、基于大数据的网络安全防御系统设计思路

1、系统功能层次

1.1 数据采集层

数据采集层负责从多种数据源中对信息进行采集，主要对网络流量、日志文件、设备状态等信息进行采集，数据来源以防火墙、入侵检测系统、物联网设备等为主。

1.2 数据存储层

数据存储层负责将数据采集层收集的各种数据进行集中存储与管理，常用的技术有以下两种。一是 HDFS（Hadoop Distributed File System），可通过分布式存储的方式，保证大数据得到有效存储，避免数据丢失，该技术支持结构化、半结构化、非结构化数据。二是 NoSQL 数据库，这一类数据库与 MySQL 等传统关系型数据库不同，其更适合没有固定格式格式、没有固定结构的数据进行存储。网络安全系统每天均会产生海量数据，需保证存储系统足够强大，因此，采用HDFS 和 NoSQL 技术可对大规模和不同类型的数据进行有效存储，并为后续分析层工作提供可靠数据支持。

1.3 数据处理层

当数据得到妥善存储后，需通过数据处理层对其进行进一步处理，从中提取有效信息。常用的技术工具有两种，一是 Spark，二是 Flink。Spark 是一种高性能分布式数据处理框架，处理速度很快，可对批量数据进行分析。Flink 特别适合处理实时流数据，可在第一时间对数据进行处理。将这两个框架应用于海量数据处理之中，可有效提高处理效率。

1.4 威胁检测与响应层

这一层的任务是对异常行为进行识别，并做出自动响应。系统利用机器学习与深度技术对历史数据进行分析，采用专业算法训练威胁识别模型，就可以对异常行为进行识别，随着模型日益完善，识别准确率大大提升，同时更加适应新型攻击。系统不仅可以对威胁进行识别，还可对问题进行自动化处理，主要的处理方式如下：采用算法或工具，结合预设的内容或实时化数据，自动生成访问规则，达到控制网络流量的目的；将遭受网络攻击的主机进行隔离，切断攻击路径将信息及时发送给管理人员，再由管理人员进行处理。

1.5 用户交互层

用户交互层是以可视化方式呈现内部处理结果，使用户了解情况，允许用户开展相应的管理。系统会对风险进行评估，将评估结果一图表等方式呈现，使用户了解当前安全威胁情况，用户会根据具体情况，通过界面做出调整。

2、数据采集与预处理

数据采集与预处理模块的主要任务是从多个来源采集数据，对数据进行存储、清洗、整理，提高数据质量。对模块进行设计时，要考虑到不同数据来源、格式等内容，保证采集的灵活性，同时，需利用分布式存储对海量数据进行保存，确保系统能够迅速访问相关信息。在网络环境中，数据来源非常复杂，种类多样，将数据传输到系统之前，必须要保证数据传输安全，因此，要采用加密技术。常用的对称机密算法如下：一是 DES（Data Encryption Standard），这是一种传统的对称加密算法；二是 AES（Advanced Encryption Standard，高级加密标准），这是一种应用最广泛的加密标准，具有完善的性能。对数据进行采集和共享时，可引入区块链技术，以“区块”的形式将数据进行记录，打造链式结构，这样就很难对数据进行篡改或删除，一旦对某一数据进行修改，就可以及时被系统检测到这一行为。区块链并非强制使用，可在某些特殊场景下使用，可增强安全防御系数。在数据采集模块中，需构建适应多种通信协议和接口格式的机制。如，引入ARP（地址解析协议），将 IP 地址解析为物理地址（MAC），从而实现对局域网内部设备的有效识别；引入 IP（网际协议），在传输网络数据时，需充分发挥这一协议的作用。总之，需保证系统对上述协议兼容，才能保证数据得到全面覆盖。系统需对数据进行实时化与批量采集，结合数据源的特征，选择相应的采集方式，确定采集频率，保证数据的完整性，提高采集效率。

3、基于机器学习与深度学习的威胁检测模型

在网络安全系统中，威胁检测模型处于核心地位，采用先进的智能算法展开分析，不断学习，使模型能够对潜在威胁进行精准识别。模型的主要功能对网络异常行为进行检测、迅速响应，保证系统安全；结合检测结果，生成安全策略，或及时对安全策略进行调整；采用友好的界面展示检测结果，使用户直观了解系统运行情况。

3.1 异常行为分析模块

异常行为分析模块主要对大量的数据进行学习，构建相应的标准，并将其作为正常行为的参考，若发现这一标准与行为不相符合，就要对异常行为进行高度重视。该模块主要通过无监督学习和监督学习两种方式，可及时发现异常。模型通过深度学习的方式，对时间序列数据进行分析，从而对网络流量中的复杂攻击行为进行有效捕捉。一旦系统发现异常情况，就会自动进行异常流量的限制，或者将攻击来源的 IP 地址进行封锁，也可在第一时间将报警信息及时发送给管理人员，从而避免系统面临攻击。

3.2 安全策略生成与更新模块

安全策略生成与更新模块可及时根据检测到的威胁，制定相应的防护策略，也可对策略进行调整，使系统可以更加灵活地应对各种风险。模块会通过封锁 IP和限制访问等方式制定相应的安全防护动作，并根据以往的攻击信息和处理经验保证策略的准确性，同时也可随时根据网络环境的变化对策略进行更新。由于网络攻击具有一定的破坏性和突发性，因此，需建立应急机制，使系统和管理员能够及时做出反应，减少不必要的损失。

3.3 策略的动态调整与优化

策略的动态调整与优化模块是一种根据实际情况随时改进防护策略的功能模块，保证系统能够更加灵活地应对各种网络威胁。在系统中引入强化学习算法，对防御决策进行优化。在模拟网络中，对各种策略效果进行测试，从而进一步优化防御措施。模块会根据结果，对参数进行动态化调整。

3.4 用户界面与可视化模块

用户界面与可视化模块可将系统复杂的运行状态和安全威胁信息以可视化的方式呈现在用户面前，使用户了解网络运行情况，一旦发现潜在威胁，系统会在第一时间通知用户，辅助用户对风险等级进行判断并，制定相应的应对策略。用户不仅可以对威胁信息随时查看，还可以手动进行干预。用户可通过图表等多种数据分析工具找到安全漏洞。

结束语

综上所述，在大数据分析的支持下，构建网络安全防御系统时，需保证系统有多个层次，结合先进的智能化技术，将数据采集、安全威胁监测、自动化相应等环节相结合，构建健全的安全防护体系，促进系统迈向智能化方向，提高系统的运行效率，使系统充分适应复杂的网络环境与瞬息万变的数据，为网络安全提供更多技术保障。

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