原创《网络安全分析中大数据技术的应用》
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一、网络安全分析中大数据的应用
（1）数据采集.网络安全分析的主要数据对象为日志和流量.将大数据技术应用于实际的网络安全分析中,可以进一步优化数据采集工作.同传统的数据采集相比较,大数据的应用可以进一步确保采集数据的完整性与准确性.
（2）数据查询.在实际数据查询中,应用大数据技术能够更新数据检索的基本架构,结合实际检所要求向分节点发送有关数据查询的请求.在分析节点受到请求后,会经过相应的计算判断出自身是否存在所需的对应数据.如果有该种数据信息,就会直接满足上面的查询要求,帮助其显示需要的流量日志信息.基于这种大数据模式,数据查询检索的速度会进一步加快.而对于实际网络安全分析工作人员来说,大数据的应用,无疑减轻了工作人员的工作负担,提升了实际的工作效率[1].
（3）数据存储.在原有的网络安全分析中,数据存储的主要难度为多样的数据类型与较快的数据传输.将大数据技术应用其中,就可以有效地解决当下的网络安全分析困难.以针对原始数据的存储,借助大数据技术,可以实现快速引擎搜索,然后在较快的时间内对原始的查询需求给予反映,进而实现对原始数据信息的存储.从上述存储流程分析可以看出：借助大数据技术可以实现对原始数据的统一标准处理,然后再借助大数据的相关技术进行相应的计算,结合最终的节点信息特征实现对原始数据的分类,接着对脚本进行分析,在最后总通过对相关数据的挖掘处理,制作出相应的统计报告,将结果存储在特定的位置.
（4）数据处理.在当下的网络安全分析中,借助大数据技术的数据处理,主要是利用不同的分析技术和处理技术实现的.将实时数据作为分析的案例,将流式架构当作分析的基础,凭借复杂事件处理法、电联分析等方法,对用户的实时数据信息进行分析.在这里大数据技术能够充分展现数据监控与存储功能,同时准确的掌握网络安全分析中存在的特殊行为,然后对其进行有效的处理,最终保护用户的实际数据安全.
二、以大数据为基础建立网络安全平台
（1）网络安全平台框架.以大数据为基础的网络安全平台,主要包括数据显示层、分析层、存储层、采集层、解析层.采集层可以收集安全事件、用户身份信息等.显示层能够将数据信息在屏幕当中展现出来,并借助多维度展现网络安全的运行状态.存储层可以对获取的用户信息进行存储,同时结合实际数据特征做好相应的分层存储.以便于数据信息可以有规则的罗列在当下的分布式文件当中,进一步加速了数据检索的发展.数据解析层能够对数据进行关联解析,掌握数据情况,进而找到安全事件,发现异常的网络行为同时找到原因[2].除此之外,还能进行信息的搜索与查询.
（2）采集技术.该平台通过将Flumme、Storm、Kafka三种不同的技术结合在一起完成数据信息采集.Flumme 的主要工作时搜集安全数据,同时对数据进行传递和整合,接着制定成特定数据,确保信息查询者能收到来自不同源头的数据信息.对流式数据进行加工时,主要是用Kafka 来进行采集与加工之间的数据缓存.
（3）存储技术.数据存储技术主要是借助HDFS 来实现对搜集后数据的相关存储,若在一定的时间内探访大量的信息文件,那么系统就会瘫痪,无法完成常规的操作.因此,要在整体上提升数据的分析处理效率,以大数据为基础的网络安全平台,借助HDFS 来实现数据的存储,同时对存储的数据进行分析总结,扩大了文件的存储范围.
（4）解析技术.大数据网络安全分析平台主要是运用Hive 来对数据进行分析,同时使用HiveQL 语言对非结构式的数据来进行检索.此外,这一平台还能借助相关的技术开展一定的机械研究,从而实现对数据信息的深入挖掘与整理.
三、结语
综上所述,随着互联网技术的不断发展,大数据的应用范围也越来越广泛,将大数据应用在网络安全分析当中,不仅可以进一步提升网络安全分析工作的整体效率,提升实际工作质量,还可以借助大数据技术,建立相应的网络安全分析工作平台,从整体上提升网络安全分析工作的质量,全面保障数据信息的传输安全.H
网络安全论文参考资料：
回顾述说,上文是关于网络安全和中大和数据方面的网络安全论文题目、论文提纲、网络安全论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
