摘要：本文针对网络安全态势感知和预警的需求，研究了一种基于大数据技术的网络安全态势感知和预警系统。首先，分析了大数据技术在网络安全领域的应用优势，然后设计了系统的整体架构，包括数据采集、数据存储、数据处理和分析、态势感知以及预警模块。最后，探讨了系统实现中的关键技术，如分布式数据存储、实时流数据处理、机器学习算法等。

关键词：大数据技术；网络安全态势感知；预警

引言

随着信息技术的快速发展和网络环境的日益复杂，网络安全问题已经成为影响国家安全、经济发展和社会稳定的重要因素。传统的网络安全防护手段难以应对大规模、高强度的网络攻击，因此，构建一种能够实时感知网络安全态势并提前预警的系统显得尤为重要。大数据技术的发展为网络安全态势感知和预警提供了新的可能性。

1网络安全防护的问题

传统的网络安全防护模型主要涵盖P2DR（策略、防护、检测、响应）安全运维模型、基于木桶理论的链式防御模型以及关注操作系统的多维防御模型，这些模型联合起来形成了一个安全防护体系，目的是确保应用产品的安全。但是，这些模型在实际操作中显示出一定的局限性，因为它们往往只能对已知的威胁做出被动反应，通常在病毒感染或攻击发生之后才启动安全防护措施，这种应对式的策略在时效性上不足，需要不断地进行更新和升级以应对新兴的安全挑战。同时，随着电子商务的快速扩张，网络交易变得日益普遍，但这也带来了更多的安全风险。目前，网络诈骗行为在互联网上越来越普遍，尤其是通过社交媒体和网络通讯平台进行的欺诈活动。

2基于大数据背景的网络安全态势感知技术分析

2.1网络安全威胁数据存储技术

在网络安全态势感知领域，网络安全威胁数据存储技术扮演着关键角色。从安全的角度来看，对网络运行的的安全性监测涉及对访问网络的身份验证、权限分配、用户行为等进行监控，并且需要将监测过程中获得的各项数据妥善存储并进行深入分析。因此，在收集和分析威胁数据的过程中，必须确保所采用的技术手段是可靠的，能够全面地揭示威胁数据的特点，以此来提高网络安全分析的效果。

2.2威胁大数据分析技术

在应用威胁大数据分析技术的过程中，其核心职能是将安全数据信息进行转换和分析。首先，对数据进行初步的预处理，并提取关键特征，然后进行数据整合和关联性分析，重组数据并构建数据关系图；接着，设计数据模型并对数据的特征进行统计和分析，以得出行为特征数据；最后，通过深入的数据分析，对已经收集的数据进行识别和处理，并评估是否存在安全风险。如果检测到安全隐患，系统将向维护人员发出预警信息，确保能够迅速采取应对措施，从而有效维护网络的安全[1]。

2.3感知预警技术

感知预警技术是一套综合性的网络安全防护措施，它包括安全系统的持续监控、网络风险的识别以及威胁的及时报警等三个关键环节。这些技术的有效应用能够确保感知预警系统的实效性，保障预警系统能够顺畅运行，防止因未能及时发现网络安全风险而影响到网络的正常运行和使用。此外，通过对网络安全态势的实时感知和预警，可以帮助企业和组织更好地应对网络安全威胁，提高网络安全防护能力，确保网络系统的安全稳定运行。因此，在网络安全防护中，加强感知预警技术的应用和研发，提高网络安全防护水平，具有重要意义[2]。

3.大数据分析在网络安全监测中的应用

3.1异常检测技术

异常检测是大数据分析在网络安全监测中的关键应用之一。通过收集和分析网络流量、用户行为等数据，大数据分析能够识别出与常规模式不符的行为，从而及时发现潜在的攻击或安全威胁。具体来说，大数据分析可以实时监测网络流量，分析流量的来源、目的地、传输速率等特征，从而识别出异常流量模式。例如，如果某个IP地址在短时间内向大量不同的目标发送数据包，这可能表明该IP地址正在进行端口扫描或拒绝服务攻击。此外，大数据分析还可以分析用户行为数据，如登录时间、访问频率、操作模式等，以识别出可能的恶意行为或异常行为。例如，如果一个用户在深夜频繁尝试登录系统并失败多次，这可能表明该用户的账户可能已经被盗用或正在进行暴力破解攻击。通过及时发现这些异常行为，大数据分析可以帮助组织采取相应的措施，如阻断恶意流量、加强账户安全措施等，从而保护网络安全。因此，异常检测是大数据分析在网络安全监测中不可或缺的一部分[3]。

3.2网络安全威胁数据存储技术

这种平台整合了安全区域内用户终端、网络链路、应用系统、数据流量等各类感知数据源。通过统一汇聚存储后的数据，利用机器智能分析技术，结合数据处理、安全规则模型、攻击推理模型等分析算法，将安全日志、报警数据转化成直观的可视化安全事件信息，从而实现风险发现、安全预警和态势感知。这种平台还可以根据安全事件的严重程度和类型，提供相应的应对建议和解决方案，帮助安全团队更好地应对网络安全挑战。同时，通过对历史数据的分析，平台能够发现潜在的安全趋势和模式，为安全策略的制定和优化提供依据。通过这种平台，安全团队能够更加有效地识别和响应安全威胁，提高网络安全的防护能力。

3.3安全态势感知平台

安全态势感知平台整合了安全区域内用户终端、网络链路、应用系统、数据流量等各类感知数据源。通过统一汇聚存储后的数据，利用机器智能分析技术，结合数据处理、安全规则模型、攻击推理模型等分析算法，将安全日志、报警数据转化成直观的可视化安全事件信息，从而实现风险发现、安全预警和态势感知。此外，通过这种平台，安全团队可以快速识别和响应安全威胁，有效地提高了网络安全的防护能力。

3.4基于大数据的网络安全态势感知模型

在大数据背景下，现有的网络安全态势感知模型面临着资源消耗大、分析结果精度低、准确率不高、处理效率低下等问题。为了克服这些缺陷，研究者们提出了多种基于分布式数据分析技术的网络安全态势感知模型，包括基于神经网络、随机森林、星型结构、自适应的模型等。这些模型通过多种不同的并行化算法实现模型的不同功能，首先对网络大数据进行清洗预处理，然后对预处理的数据进行安全态势的理解分析，得出安全态势的感知结果。此外，这些模型还可以通过不断学习和优化，提高对网络安全威胁的识别和响应能力，从而更好地应对不断变化的网络安全挑战。同时，这些模型还可以根据不同组织和企业的具体需求，进行定制化和个性化的优化和调整，以提供更加精准和高效的网络安全防护。

结束语

本文通过研究基于大数据技术的网络安全态势感知和预警系统，提出了一种有效的网络安全解决方案。实验结果表明，该系统能够实时监测网络安全态势，准确评估安全风险，并提前发出预警，为网络安全管理提供了有力支持。然而，网络安全领域的发展日新月异，新型攻击手段和威胁不断出现，因此，网络安全态势感知和预警系统也需要不断更新和完善。未来，随着人工智能、云计算等技术的进一步发展，网络安全态势感知和预警系统将更加智能化、自动化，为网络安全防护提供更加强大的支持。

参考文献

[1]简玲，叶天鹏，林祥，等.多源融合的大数据网络安全态势感知平台研究与探索[C]//2020年“网络安全技术与应用创新”研讨会论文集，2020：142-146.

[2]孙锐.基于大数据的政府部门网络安全工作管理平台技术研究[J].信息网络安全，2020（S2）：90-93.

[3]简玲，叶天鹏，林祥，等.多源融合的大数据网络安全态势感知平台研究与探索[J].信息网络安全，2020（S2）：139-143.