基于大数据的网络安全与情报分析
摘要随着互联网技术的逐渐发展，网络已经基本的普及，许多新兴的网络平台得到了大量访问量。

上网的年龄跨度也在逐渐增大，逐渐向幼龄化和老龄化的发展趋势。

网络是一把双刃剑，与此同时，上网环境日趋复杂，黑客频繁的攻击网络、网民信息被大量的曝光、不良的风气也随着网络的盛行而传播。

传统的网络处理能力有限并且源数据来源没有现在广泛，导致了网络上的情报容易被获取，网络安全态势逐渐走向低迷，难以面对时代带来的种种挑战。

本文大数据的网络安全与情报分析，来看待大数据时代的机遇与挑战。

关键词大数据；网络安全；情报分析；机遇；挑战
随着网络技术的逐渐成熟，网络通信能力飞速提高，云计算、社交网络也在以前所未有的速度向前发展，大数据呈现出井喷式的增长与积累，这种种现象告知人们一个信息：大数据时代悄然而至。

但目前网上言论自由，任何人都可以在网络上畅所欲言，对一件事情发表自己的看法与见解，导致上网环境变得日益复杂，经常出现网络攻击的现象，给自由的网络环境沾染上不良风气。

不仅是网络上发表评论进行攻击，还会出现个人信息的盗取，比如说个人的电话、银行账号、身份证号等私密信息，甚至有时会侵害到金融、航空、交通等领域，给人民的生活私密性以及国家信息安全带了诸多不便与危害。

1 大数据网络安全
1.1 大数据的含义
大数据一词，顾名思义，首先数据库庞大，其次就是来源广泛，容易获取，变化多样，用传统的数据分析系统难以进行有效、实时的处理。

在当前社会的普遍认知里，获得并且经过有效处理的数据越多，所获得的信息价值越大。

在业内人士的看来，大数据就是全新的资源、全新的理念以及全新技术的有力结合。

有效的处理大数据，就是采用采集、预处理、保存、分析等方法将大数据里面含有的有利的信息挖掘出来，转变为对人类有帮助的资源，体现出这一技术的存在价值。

而在一定时间内处理大量的、来源不同的数据，则是大数据最大价值体现[1]。

1.2 大数据的安全
随着上网环境的日益复杂，网络安全越来越难掌控。

虽然现在对于大数据的安全分析技术已经发展的相对成熟，但是分析和保存大数据所花费的时间成本相对较高，并且随着时代迁移，大数据的生成速度越来越快，生成的数据也就越来越多，根据现有的分析方法与分析能力，无法有效处理大数据。

再加上现如今黑客攻击手段也在逐步提高，技术含量也越来越高，攻击性越来越强，传统的检测技术已经无法应对现有的网络攻击。

为应对现今局面，国内外的专家也相应地做出了对策，研究出了安全的解决方法：第一，要对采集的大量的数据进行一个安全的检测；第二，要对采集的大量的数据进行分类和分析；第三，要对数据产生
的问题进行多角度、更深入的分析。

基于大数据的网络安全与情报分析是根据数据的特点来看待的。

业内不少人员将基于大数据的网络安全与情报分析技术应用于解决网络安全的实际问题当中来。

2 大数据的分析
2.1 大数据处理技术
根据网络采集的大数据按照其自身特点可以大致分为批量计算和流式计算两大类，再细致分化，有时也会分为批量数据处理技术、交互式数据查询技术以及流式数据处理技术。

对于批量式数据处理技术，首先是要对网络上采集的大数据进行保存，然后再集中计算。

对于稍微复杂的大数据处理时间一般比较长，而且都是批量分析，所以一般都是应用于网络流量分析。

对于交互式数据查询技术，是以人的需求作为主体，先分析网络运行定位异常的状态，然后聚焦异常的主体，继续观察。

大多数的交互式数据查询技术相较于批量数据处理技术更加的灵活、直观。

对于流式数据处理技术则是一种具有时效性的计算方法，可以将大数据直接进行计算，缩短了大数据处理时间。

流式数据处理技术经常被用来检测变动的大数据，显示大数据的变化趋势。

相较于交互式数据查询技术，流式数据处理技术适用于处理大量、持久的数据，可以同时满足多种应用环境，实现实时监控。

2.2 大数据安全分析
大数据安全分析是目前网络环境的应用核心。

根据网络环境的特点可以分为安全可视分析、安全事件关联分析和用户行为分析三个方面。

安全可视分析是利用视觉处理能力分析网络采集的大数据，解决网络上出现的问题，实现人机交互功能，增强人机之间的交流。

随着网络日益普及，网络也变得越来越不安全，此时出现了分析网络事件的技术，这需要将相互关联的复杂网络安全事件之间充分联系起来，理清其中的逻辑关系，找出一条清晰的思路[2]。

上面的这些方法适用于一般的网络安全事件，但是相对于企业来说，这却无法完全适用。

在企业管理中，即使使用了安全系數最高的防护软件，也无法完全杜绝公司的内部人员攻击。

而这就需要用户行为分析技术，这一技术的使用成功解决了企业内部网络安全问题，公司内部人员使用网络时，会在系统中留下使用痕迹，帮助监测企业内部的安全以及攻击。

2.3 大数据主要应用
大数据的广泛应用提高了网络信息安全，为清澈的网络环境建立了一道坚固的屏障。

在现有的大数据技术中，大数据可以被应用于检测黑客的恶意攻击，可以检测网络异常，还可以感知网络安全状态，分析网络收集到的信息。

2.4 大数据情报分析趋势
现在已知的导致网络安全问题的有木马病毒、僵尸网络等攻击，这些攻击都是经过精密的设计，具有极强的隐秘性和危害性，对社会造成的影响不容小觑。

因此，当前需要解决的问题就是提出有效的解决这类攻击的隐秘性这一问题。

这类问题比较复杂，而且出现的概率比较低，导致在收集数据和分析数据时没有足够的样本，这就使得结果不具有普遍性，降低了检测结果的准确性，现如今要提高的就是检测的效率和检测的准确性。

并且对现有技术进行一定程度上的优化。

收集网络上大量的情报，再进行丰富、分析、再收集，实现了大数据的闭环，对于大数据存在价值进行最大化[3]。

3 结束语
在现如今的认知中，大数据这一概念正在被逐步了解，在接触网络的同时也意识到网络是一把双刃剑。

因此大数据的网络安全与情报分析技术已经逐渐深入到网络安全问题的解决中。

大数据的网络安全与情报分析技术改变了传统网络格局，提高了网络监测的准确性和检测效率。

在日益复杂网络环境下，要继续深入研究大数据的网络安全与情报分析技术，对收集的网络数据进行严密的分析和处理。

参考文献
[1] 苏新宁.大数据时代数字图书馆面临的机遇和挑战[J].中国图书馆学报，2015，41（06）：4-12.
[2] 梁吉业，冯晨娇，宋鹏.大数据相关分析综述[J].计算机学报，2016，39（01）：1-18.
[3] 薛禹胜，赖业宁.大能源思维与大数据思维的融合（一）大数据与电力大数据[J].电力系统自动化，2016，40（01）：1-8.。