网络安全分析的大数据技术应用

　　【摘要】网络安全不但会影响到个人信息的私密性，严重的还会影响到国家信息的安全。而现阶段信息网络技术发展越来越快，需要分析的数据高速增长，且表现出愈加明显的分散化、多样化趋势,进而在很大程度上增大了网络安全分析的难度,更对网络安全管理技术提出了新的挑战,在这样的形势下，迫切需要引入大数据技术来进行网络安全分析,以满足复杂环境下对网络安全的需要。
　　【关键词】网络安全;大数据技术;应用
　　一、引言
　　随着信息技术的发展，计算机网络技术在各行各业中的应用越来越广泛,随之引发的网络安全问题也开始引起人们的关注。在信息时代，网络安全问题逐渐引起人们的重视，其不但会影响到个人信息的安全，还会影响到国家信息的安全。而随着计算机网络技术的飞速发展，网络安全分析的数据变得越来越复杂，数量越来越庞大，数量级已从TB迈向PB，涉及到的范围越来越广泛；硬件设备的性能不断提升，对信息的传输速度要求越来越高；且表现出越来越明显的分散化趋势,此外，对网络的攻击行为也变得越来越频繁，要求进一步加强对网络安全的维护。总的来说，现今网络安全分析的难度越来越大,对网络安全管理技术的要求不断提高,在这样的形势下，迫切需要引入新的技术来进行网络安全分析,以满足复杂环境下对网络安全的需要。2013年，Gartner分析数据表明，未来信息架构的发展必将以大数据技术为主导，其已在多个行业领域获得了广泛的应用。实践表明，大数据技术具有处理速度快、覆盖范围广等优点，能够完全满足网络安全分析中对数据的高效率、大容量的要求。
　　二、网络安全分析中大数据技术的应用
　　当前来说，网络安全分析面向的主要对象是日志和流量，同时还有配置、漏洞、访问、用户行为、外部报告等相关联的辅助信息。通过应用大数据技术，将过于分散的日志与流量等汇集起来，采用更为高效的采集、存储、检索、分析等手段，提升网络安全分析的效率，减少花费的时间。同时，采用关联分析等技术手段，进一步挖掘安全事故之间的内在联系，对安全漏洞、网络攻击等安全事件进行预测，不断提升网络安全性。（1）对于信息的采集。一般来说，可以使用Chukwa等进行数据采集，通过应用分布采集的方法对重要的日志信息进行全面的采集；利用常规的数据镜像的形式，可以实现全流量数据的有效采集。（2）对于信息的存储。当前的数据类型及其应用形式越来越复杂，要想满足全方位的分析需求，并提升检索与分析的效率，就要采取更具针对性的存储手段来存储对应的数据。如果是供检索的原始安全数据，包括日志信息、流量数据等，可采用GBase、Hbase等列式存储手段，其能够实现快速索引，对数据检索予以及时的响应。如果是进行标准化处理后安全数据，可利用Hahoop分布式进行构架计算，将相应的数据置于对应的节点上，利用Hive等实施脚本分析，对安全数据进行挖掘，得到详细的分析报告，再将结果放置于列式存储中。如果是需要进行实时分析的安全数据，可采用Storm、Spark等流式计算手段，将相应的数据置于对应的节点上，当数据流经过节点时，自动对其进行分析，得到详细的分析报告，再将结果放置于流式存储中。（3）对于信息的检索。对于数据的检索可以采用基于MapReduce的技术架构，将数据查询的请求发送到各个节点进行处理，通过分布式的并行计算，进一步提高数据信息的检索速率。（4）对于数据的分析。一般来说，可采用Storm或者Spark等架构为基础来进行数据的分析，并结合复杂事件处理方法等。通过以上方法对数据内存、监控信息与关联信息等进行及时的分析，可以有效地捕获到异常行为。非实时数据的分析，可采用Hadoop架构，结合HDFS分布式存储和MapReduce分布式计算方法，离线统计风险事故、分析原因、寻找攻击源。（5）多源数据与多阶段组合的关联分析。大数据技术的应用，可以有效的提升数据分析效率，在较短的时间内对多源异构数据进行分析，关联分析网络系统的安全隐患、关联分析不同时段的攻击行为等。比如，对可能的僵尸网络实施分析，不仅可以结合流量同DNS的访问特性，还可以进一步的拓展数据源，对数据信息进行更加深入的分析。又比如，发觉某台设备被攻击，或者存在安全隐患，通过分析系统中的其他主机是否也遭受了同样的攻击，或者存在同样的隐患，从而更早的发现隐患，予以更加有效的防范。
　　结束语：
　　随着计算机网络技术的发展，网络安全问题引起人们更多的重视，面对愈加复杂的网络环境，为了加强对网络安全的维护，提升数据信息的处理效率，将大数据技术应用到网络安全分析中。研究表明，大数据技术具有处理速度快、覆盖范围广等特点，能够满足网络安全分析中对数据的高效率要求。本文就网络安全分析中大数据技术的应用进行了探讨，通过应用更为高效的采集、存储、检索、分析等数据处理手段，有效提升网络安全分析的效率。
　　参考文献
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　　作者:郭鹏程单位:中国联通宿迁市分公司