【大数据安全分析】大数据安全分析技术框架与关键技术

在数字化时代,网络安全面临着前所未有的挑战。传统的网络安全防护模式呈现出烟囱式的特点,各个安全防护措施和数据相互孤立,形成了防护孤岛和数据孤岛,难以有效应对日益复杂多变的安全威胁。而大数据分析技术的出现,为解决这些问题带来了新的曙光。

大数据分析在网络安全中的核心作用

大数据分析凭借其强大的数据处理能力,对安全告警、系统日志以及网络流量等海量多源异构数据进行全面采集、高效存储与深度分析。它打破了原有网络安全烟囱式防护模式的局限,将所有安全防护措施与安全数据有机打通。例如,在一个大型企业网络中,不同部门可能使用了多种不同的安全设备和系统,产生了大量分散的数据。大数据分析可以将这些来自不同源头的数据整合在一起,让安全团队能够从全局视角来评估网络安全态势,解决网络安全防护孤岛和数据孤岛问题。

同时,大数据分析利用大数据技术对海量数据的高效计算能力,结合关联分析、深度学习、机器学习算法等先进手段,能够对各种已知与未知威胁进行快速发现与预警。传统的网络防御往往是被动的,只有在威胁已经造成损害后才会做出响应。而大数据分析能够实现网络防御从被动到主动的转变,提前发现潜在的安全威胁,为企业采取防范措施争取宝贵的时间。

大数据分析技术架构详解

数据源:安全分析的基石

数据源是大数据分析的基础与前提,准确高质量的多源异构数据是安全分析效果的保证。进行安全分析需要收集的数据源丰富多样。

  • 日志数据:涵盖了设备与系统的日志和安全告警信息。设备日志可以记录设备的运行状态、操作记录等,系统日志则反映了操作系统的各种活动。安全告警信息更是直接指向了可能存在的安全威胁,如入侵检测系统发出的告警等。
  • 流量数据:网络流量数据是网络活动的直观体现,包括 Netflow 数据和全流量镜像数据。Netflow 数据可以提供网络流量的基本统计信息,如源 IP、目的 IP、流量大小等。全流量镜像数据则包含了完整的网络数据包信息,能够更深入地分析网络行为。
  • 支持数据:包括资产信息、账号信息、漏洞信息和威胁情报信息等。资产信息有助于了解企业网络中的各种设备和系统;账号信息可以用于识别合法用户和异常登录行为;漏洞信息能让安全团队及时发现系统中存在的安全隐患;威胁情报信息则提供了外部网络环境中的安全威胁情况。

采集和预处理:提升数据质量

对数据源收集的信息进行解析、标准化和丰富化处理,从而为数据分析提供高质量的数据。

  • 数据传输采集:根据不同类型的数据源,以及数据存在的状态,采用不同的传输与采集技术。对于实时性要求较高的安全告警数据,可能需要采用实时采集和传输的方式;对于一些历史日志数据,则可以采用批量采集的方式。
  • 数据预处理:对数据进行解析、补全、标准化操作,从而提高安全分析的可信度,降低误报率。例如,不同设备产生的日志格式可能不同,通过解析和标准化操作,可以将这些日志转换为统一的格式,便于后续的分析处理。

数据存储:保障数据全面可信

全量存储网络中原始的网络数据,使数据结果分析更加全面可信。对所有网络行为数据建立索引,便于快速查询、管理分析和举证。在面对复杂的网络安全事件时,完整的原始数据可以为安全团队提供更多的线索,通过建立索引可以快速定位到相关数据,提高分析效率。

数据分析:挖掘数据价值

利用关联分析、机器学习、深度学习等技术,从海量原始数据中自动挖掘出有价值的信息,最大程度地发挥数据的价值。关联分析可以发现不同数据之间的潜在联系,机器学习和深度学习则可以通过对大量数据的学习,发现隐藏的安全威胁模式。

数据应用:实现安全功能

依据数据分析结果,实现安全态势感知、安全预警、追踪溯源等应用。安全态势感知可以让安全团队实时了解网络的安全状况;安全预警能够及时通知安全人员采取防范措施;追踪溯源则可以帮助确定安全事件的源头,以便采取针对性的措施。

大数据分析关键技术剖析

数据采集与解析技术

利用日志采集器实时以非格式化或半格式化采集原始数据,根据配置的解析规则和字段补全规则,完成数据的解析与数据补全。最终将解析的数据存入大数据存储中,以便后续进行实时或长周期的展示和统计分析。例如,对于一些复杂的系统日志,日志采集器可以按照预设的规则提取出关键信息,并将缺失的字段进行补全,为后续的分析提供完整的数据。

大数据存储与处理技术

大数据平台计算处理能力达到日存储数据超过 1T,支持千亿条数据的秒级处理,PB 级数据管理与应用,保证高吞吐量与高数据压缩率,为安全智能分析提供实时或者长期的关联分析数据基础。在处理海量的网络安全数据时,强大的存储和处理能力是必不可少的,只有这样才能保证分析的实时性和准确性。

关联分析

通过关联分析引擎对采集的实时数据流进行深度关联分析,包括安全告警、系统日志、资产、网络、漏洞等信息之间采用基于规则、基于统计、基于资产、基于情报等深度关联分析方法,综合分析进行安全威胁检测、预警。例如,通过关联安全告警和资产信息,可以快速定位受到威胁的设备;通过关联网络流量和漏洞信息,可以发现潜在的攻击路径。

机器学习

通过机器学习和算法对大量的历史信息和安全信息的关联,以无监督学习(异常检测)为主,并有人工辅助的半监督学习(专家、管理人员反馈),对威胁行为进行一个长周期的分析,找出安全威胁与攻击的异常行为和隐藏的威胁行为。机器学习可以不断学习和适应新的安全威胁模式,提高安全分析的准确性和有效性。

大数据分析在网络安全领域具有不可替代的作用,通过其技术架构和关键技术的协同作用,可以为企业提供更加全面、高效、主动的网络安全防护。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/15823.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

参考数据和主数据:构建数据管理的基石

在数据管理的众多领域中,参考数据和主数据管理是确保数据一致性和准确性的关键环节。它们为组织提供了统一的数据标准和核心业务实体的准确视图,是数据管理的基石。今天,让我们深入《DAMA数据管理知识体系指南(第二版)…

Docker搭建redis集群

1.使用docker新建6个redis容器实例,在此之前,需要在阿里云服务器和宝塔界面开放安全组(redis客户端连接端口和集群总线端口) redis集群不仅需要开通redis客户端连接的端口(如6381),而且需要开通集群总线端口(16381)。 集群总线端口redis客户端连接的端口…

荣耀手机Magic3系列、Magic4系列、Magic5系列、Magic6系列、Magic7系列详情对比以及最新二手价格预测

目录 荣耀Magic系列手机详细对比 最新二手价格预测 性价比分析 总结 以下是荣耀Magic系列手机的详细对比以及最新二手价格预测: 荣耀Magic系列手机详细对比 特性荣耀Magic3系列荣耀Magic4系列荣耀Magic5系列荣耀Magic6系列荣耀Magic7系列处理器骁龙888&#x…

TCN时间卷积神经网络多变量多步光伏功率预测(Matlab)

代码下载:TCN时间卷积神经网络多变量多步光伏功率预测(Matlab) TCN时间卷积神经网络多变量多步光伏功率预测 一、引言 1.1、研究背景和意义 随着全球能源危机的加剧和环保意识的提升,可再生能源,尤其是太阳能&…

collabora online+nextcloud+mariadb在线文档协助

1、环境 龙蜥os 8.9 docker 2、安装docker dnf -y install dnf-plugins-core dnf config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo sed -i shttps://download.docker.comhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce /etc/yum.repos.…

在亚马逊云科技上云原生部署DeepSeek-R1模型(下)

在本系列的上篇中,我们介绍了如何通过Amazon Bedrock部署并测试使用了DeepSeek模型。在接下来的下篇中小李哥将继续介绍,如何利用亚马逊的AI模型训练平台SageMaker AI中的,Amazon Sagemaker JumpStart通过脚本轻松一键式部署DeepSeek预训练模…

JVM(Java 虚拟机)

Java语言的解释性和编译性(通过JVM 的执行引擎) Java 代码(.java 文件)要先使用 javac 编译器编译为 .class 文件(字节码),紧接着再通过JVM 的执行引擎(Execution Engine&#xff09…

基于Kotlin中Flow扩展重试方法

最近项目中统一采用Kotlin的Flow来重构了网络请求相关代码。 目前的场景是,接口在请求的时候需要一个accessToken值,因为此值会过期或者不存在,需要刷新,因此最终方案是在使用Flow请求的时候先获取accessToken值然后再进行接口请求,而获取accessToken值的方法已经封装成了…

韶音科技:消费电子行业售后服务实现数字化转型,重塑客户服务体系

韶音科技:消费电子行业售后服务实现数字化转型,重塑客户服务体系 在当今这个科技日新月异的时代,企业之间的竞争早已超越了单纯的产品质量比拼,**售后服务成为了衡量消费电子行业各品牌实力与客户满意度的关键一环。**深圳市韶音…

推荐系统Day1笔记

意义: 1. 平台方 推荐系统解决产品能够最大限度地吸引用户、留存用户、增加用户粘性、提高用户转化率的问题,从而达到平台商业目标增长的目的。 2. 用户 推荐系统对于用户而言,除了将平台上的需求和供给进行匹配外,还需要尽可…

【详细版】DETR系列之Deformable DETR(2021 ICLR)

论文标题Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection论文作者Xizhou Zhu, Weijie Su, Lewei Lu, Bin Li, Xiaogang Wang, Jifeng Dai发表日期2021年03月01日GB引用> Xizhou Zhu, Weijie Su, Lewei Lu, et al. Deformable DETR: Deformable T…

[开源]MaxKb+Ollama 构建RAG私有化知识库

MaxKbOllama,基于RAG方案构专属私有知识库 关于RAG工作原理实现方案 一、什么是MaxKb?二、MaxKb的核心功能三、MaxKb的安装与使用四、MaxKb的适用场景五、安装方案、 docker版Docker Desktop安装配置MaxKb安装和配置 总结和问题 MaxKB 是一款基于 LLM 大…

原生鸿蒙版小艺APP接入DeepSeek-R1,为HarmonyOS应用开发注入新活力

原生鸿蒙版小艺APP接入DeepSeek-R1,为HarmonyOS应用开发注入新活力 在科技飞速发展的当下,人工智能与操作系统的融合正深刻改变着我们的数字生活。近日,原生鸿蒙版小艺APP成功接入DeepSeek-R1,这一突破性进展不仅为用户带来了更智…

Linux进阶——web服务器

一、相关名词解释及概念: www:(world wide web)全球信息广播,通常来说的上网就是使用www来查询用户所需的信息。使用http超文本传输协议。 过程:web浏览器向web服务(Apache,Microsoft,nginx&…

网易日常实习一面面经

1. 自我介绍 2. 两道代码题: 第一道题:写一道链表排序题要求空间复杂度O(1) :已ac 插入排序算法 时间复杂度 O(N^2),空间复杂度O(1) class ListNode{int val;ListNode next;public ListNode(int x) {this.val x;} } public cl…

查询语句来提取 detail 字段中包含 xxx 的 URL 里的 commodity/ 后面的数字串

您可以使用以下 SQL 查询语句来提取 detail 字段中包含 oss.kxlist.com 的 URL 里的 commodity/ 后面的数字串&#xff1a; <p><img style"max-width:100%;" src"https://oss.kxlist.com//8a989a0c55e4a7900155e7fd7971000b/commodity/20170925/20170…

Ubuntu 24.10 安装Deepseek(Ollama+openwebui)

一、Ollama安装 1.在线安装 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 如果curl工具没有安装先执行如下命令 sudo apt install curl 验证curl是否安装成功 curl --version 安装的过程中会提示输入当前系统登录用户的密码。 安装提示success后,验证安装 ollama -…

基于YOLOv8+PyQt5的目标检测系统(环境配置+数据集+Python源码+PyQt5界面)——持续更新中

第1期 基于YOLOv8的吸烟行为检测系统&#xff08;环境配置数据集Python源码PyQt5界面&#xff09; 第2期 基于YOLOv8的玩手机行为检测系统&#xff08;环境配置数据集Python源码PyQt5界面&#xff09; 第3期 基于YOLOv8的灭火器检测系统&#xff08;环境配置数据集Python源码…

项目的虚拟环境的搭建与pytorch依赖的下载

文章目录 配置环境 pytorch的使用需要安装对应的cuda 在PyTorch中使用CUDA, pytorch与cuda不同版本对应安装指南&#xff0c;查看CUDA版本&#xff0c;安装对应版本pytorch 【超详细教程】2024最新Pytorch安装教程&#xff08;同时讲解安装CPU和GPU版本&#xff09; 配置环境…

[2025年最新]2024.3版本idea无法安装插件问题解决

背景 随着大模型的持续发展&#xff0c;特别年前年后deepseek的优异表现&#xff0c;编程过程中&#xff0c;需要解决ai来辅助编程&#xff0c;因此需要安装一些大模型插件 问题描述 在线安装插件的时候会遇到以下问题&#xff1a; 1.数据一直在加载&#xff0c;加载的很满 2.点…