網(wǎng)絡(luò)安全分析的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用論文

　　【摘要】網(wǎng)絡(luò)安全不但會影響到個人信息的私密性，嚴(yán)重的還會影響到國家信息的安全。而現(xiàn)階段信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展越來越快，需要分析的數(shù)據(jù)高速增長，且表現(xiàn)出愈加明顯的分散化、多樣化趨勢,進而在很大程度上增大了網(wǎng)絡(luò)安全分析的難度,更對網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn),在這樣的形勢下，迫切需要引入大數(shù)據(jù)技術(shù)來進行網(wǎng)絡(luò)安全分析,以滿足復(fù)雜環(huán)境下對網(wǎng)絡(luò)安全的需要。

　　【關(guān)鍵詞】網(wǎng)絡(luò)安全;大數(shù)據(jù)技術(shù);應(yīng)用

　　一、引言

　　隨著信息技術(shù)的發(fā)展，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在各行各業(yè)中的應(yīng)用越來越廣泛,隨之引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)安全問題也開始引起人們的關(guān)注。在信息時代，網(wǎng)絡(luò)安全問題逐漸引起人們的重視，其不但會影響到個人信息的安全，還會影響到國家信息的安全。而隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全分析的數(shù)據(jù)變得越來越復(fù)雜，數(shù)量越來越龐大，數(shù)量級已從TB邁向PB，涉及到的范圍越來越廣泛；硬件設(shè)備的性能不斷提升，對信息的傳輸速度要求越來越高；且表現(xiàn)出越來越明顯的分散化趨勢,此外，對網(wǎng)絡(luò)的攻擊行為也變得越來越頻繁，要求進一步加強對網(wǎng)絡(luò)安全的維護�？偟膩碚f，現(xiàn)今網(wǎng)絡(luò)安全分析的難度越來越大,對網(wǎng)絡(luò)安全管理技術(shù)的要求不斷提高,在這樣的形勢下，迫切需要引入新的技術(shù)來進行網(wǎng)絡(luò)安全分析,以滿足復(fù)雜環(huán)境下對網(wǎng)絡(luò)安全的需要。2013年，Gartner分析數(shù)據(jù)表明，未來信息架構(gòu)的發(fā)展必將以大數(shù)據(jù)技術(shù)為主導(dǎo)，其已在多個行業(yè)領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。實踐表明，大數(shù)據(jù)技術(shù)具有處理速度快、覆蓋范圍廣等優(yōu)點，能夠完全滿足網(wǎng)絡(luò)安全分析中對數(shù)據(jù)的高效率、大容量的要求。

　　二、網(wǎng)絡(luò)安全分析中大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用

　　當(dāng)前來說，網(wǎng)絡(luò)安全分析面向的主要對象是日志和流量，同時還有配置、漏洞、訪問、用戶行為、外部報告等相關(guān)聯(lián)的輔助信息。通過應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，將過于分散的日志與流量等匯集起來，采用更為高效的采集、存儲、檢索、分析等手段，提升網(wǎng)絡(luò)安全分析的效率，減少花費的時間。同時，采用關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)手段，進一步挖掘安全事故之間的內(nèi)在聯(lián)系，對安全漏洞、網(wǎng)絡(luò)攻擊等安全事件進行預(yù)測，不斷提升網(wǎng)絡(luò)安全性。（1）對于信息的采集。一般來說，可以使用Chukwa等進行數(shù)據(jù)采集，通過應(yīng)用分布采集的方法對重要的日志信息進行全面的采集；利用常規(guī)的數(shù)據(jù)鏡像的形式，可以實現(xiàn)全流量數(shù)據(jù)的有效采集。（2）對于信息的存儲。當(dāng)前的數(shù)據(jù)類型及其應(yīng)用形式越來越復(fù)雜，要想滿足全方位的分析需求，并提升檢索與分析的效率，就要采取更具針對性的存儲手段來存儲對應(yīng)的數(shù)據(jù)。如果是供檢索的原始安全數(shù)據(jù)，包括日志信息、流量數(shù)據(jù)等，可采用GBase、Hbase等列式存儲手段，其能夠?qū)崿F(xiàn)快速索引，對數(shù)據(jù)檢索予以及時的響應(yīng)。如果是進行標(biāo)準(zhǔn)化處理后安全數(shù)據(jù)，可利用Hahoop分布式進行構(gòu)架計算，將相應(yīng)的數(shù)據(jù)置于對應(yīng)的節(jié)點上，利用Hive等實施腳本分析，對安全數(shù)據(jù)進行挖掘，得到詳細(xì)的分析報告，再將結(jié)果放置于列式存儲中。如果是需要進行實時分析的安全數(shù)據(jù)，可采用Storm、Spark等流式計算手段，將相應(yīng)的數(shù)據(jù)置于對應(yīng)的節(jié)點上，當(dāng)數(shù)據(jù)流經(jīng)過節(jié)點時，自動對其進行分析，得到詳細(xì)的分析報告，再將結(jié)果放置于流式存儲中。（3）對于信息的檢索。對于數(shù)據(jù)的檢索可以采用基于MapReduce的技術(shù)架構(gòu)，將數(shù)據(jù)查詢的請求發(fā)送到各個節(jié)點進行處理，通過分布式的并行計算，進一步提高數(shù)據(jù)信息的檢索速率。（4）對于數(shù)據(jù)的分析。一般來說，可采用Storm或者Spark等架構(gòu)為基礎(chǔ)來進行數(shù)據(jù)的分析，并結(jié)合復(fù)雜事件處理方法等。通過以上方法對數(shù)據(jù)內(nèi)存、監(jiān)控信息與關(guān)聯(lián)信息等進行及時的分析，可以有效地捕獲到異常行為。非實時數(shù)據(jù)的分析，可采用Hadoop架構(gòu)，結(jié)合HDFS分布式存儲和MapReduce分布式計算方法，離線統(tǒng)計風(fēng)險事故、分析原因、尋找攻擊源。（5）多源數(shù)據(jù)與多階段組合的關(guān)聯(lián)分析。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，可以有效的提升數(shù)據(jù)分析效率，在較短的時間內(nèi)對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行分析，關(guān)聯(lián)分析網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全隱患、關(guān)聯(lián)分析不同時段的攻擊行為等。比如，對可能的僵尸網(wǎng)絡(luò)實施分析，不僅可以結(jié)合流量同DNS的訪問特性，還可以進一步的拓展數(shù)據(jù)源，對數(shù)據(jù)信息進行更加深入的分析。又比如，發(fā)覺某臺設(shè)備被攻擊，或者存在安全隱患，通過分析系統(tǒng)中的其他主機是否也遭受了同樣的攻擊，或者存在同樣的隱患，從而更早的發(fā)現(xiàn)隱患，予以更加有效的防范。

　　結(jié)束語：

　　隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問題引起人們更多的重視，面對愈加復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，為了加強對網(wǎng)絡(luò)安全的維護，提升數(shù)據(jù)信息的處理效率，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)安全分析中。研究表明，大數(shù)據(jù)技術(shù)具有處理速度快、覆蓋范圍廣等特點，能夠滿足網(wǎng)絡(luò)安全分析中對數(shù)據(jù)的高效率要求。本文就網(wǎng)絡(luò)安全分析中大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用進行了探討，通過應(yīng)用更為高效的采集、存儲、檢索、分析等數(shù)據(jù)處理手段，有效提升網(wǎng)絡(luò)安全分析的效率。

　　參考文獻

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