大数据背景下网络安全态势感知技术研究

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　　摘要：近年来，网络安全攻击事件频发，为计算机用户带来极大的安全威胁，尽管技术部门安全防护体系在不断地优化与改进，但对于网络攻击来讲，仍处于被动地位，在长时间的攻击手段下，安全防护体系将无法形成保护作用，致使计算机内的信息面临丢失风险。基于此，文章以大数据为出发点，对现阶段网络安全防护体系中的问题进行解析，并从危险评估技术、异构融合技术、可视化技术、决策技术，对网络安全态势感知技术进行研究。
　　关键词：大数据;网络安全;态势感知技术
　　中图分类号：TP3 文献标识码：A
　　文章编号：1009-3044（2020）10-0032-02
　　大数据时代下，各类信息资源实现高效率、高质量传输，极大提升数据运行效率。但网络体系在运营过程中，存在相应的漏洞，为黑客、病毒等提供可乘之机，同时也令计算机用户的个人隐私信息暴露在网络视野下，如用户丢失的数据信息价值较高，则将加大经济损失风险。此类问题也是当前网络安全体系中的一种缺失现象。鉴于网络通信行业的重要性，国家部门已经出台相应的网络安全条例，并加大网络安全技术的研发，为人们建构安全系数较高的网络通信环境，保证社会经济的稳态发展。
　　1网络安全防护体系中的问题解析
　　在科学技术的发展下，网络技术也在不断更新与优化，以满足目前用户的使用需求，但从网络的诞生到发展，网络安全一直是重要的研究课题，尽管各项网络防护技术已经较为完善，但在实际运行过程中，仍将受到不同程度的攻击，令系统漏洞问题呈现出来。对于传统的网络安全防护体系来讲，一般以系统自检、数据防控模型、维度化防控模型等为主，此类防护体系也是目前应用最为广泛的，从技术本身来看，市场上尚未有任何防护体系可声称绝对安全，能抵御住黑客的攻击手段。
　　此外，目前市面上的安全防护体系一般以被动性反击为主，只有网络防护体系受到攻击后，才可依据攻击手段来做出响应，其并不能主动对病毒进行攻击，而当防护体系进行更新时，仍然以被动防御为主，这就为黑客提供破解的时间。传统安全防护体系中面临的问题主要是数据信息传输的不同步，独立模块在启动防御时，关联模块并未能及时做出响应，进而造成防御体系组建不完整;系统运行核心多以计算机系统数据中心为主，其将防护功能局限在系统体系内，进而无法感受到网络大环境中的威胁;数据信息结构未能实现智能化，只是按照预设的路径运行，进而形成被动防护局面;数据信息的匹配度不足，未能对网络体系受到的攻击施行溯源分析，而只是机械化地做出防护手段，在长时间的网络攻击下，必然加大系统漏洞出现的概率。
　　2大数据背景下网络安全态势感知技术研究
　　2.1危险评估技术
　　大数据信息在网络体系中运行时，其传播途径具有多元化特性，危险评估技术则是由各项传输节点为主，对信息结构进行监测，如域名、代码等，并依据数据库中的多元体系深度挖掘隐性问题，分析数据信息的异常传输行为，以此来实现多层级检测。
　　在对危险信息进行检测时，一般是以数据预期运行行为，结合序列组合、数据联动等技术进行精准分析，然后对存在的威胁进行跟踪监测。利用内部数据模型记录威胁信息的每一项侵入路径，做出模型评估，上传到系统处理中心，此阶段属于全过程检测。当评估行为完成工作指令后，才可全面对已经存在攻击行为进行监测，并通过模块功能传输到安全态势感知体系中，精准对数据异常产生的联动影响、代码侵入路径等进行还原，并依据病毒本身的运行路径，分析出实际攻击位置，此类技术可有效实现数据溯源的目标，为技术人员提供决策信息。
　　2.2异构融合技术
　　网络数据信息在传递过程中，日志数量、种类等由一个或多个应用系统所提供，鉴于系统本身的差异性，其产生的各项行为参数也将存在较大的差异，当日志数量结合到一起时，由于本身没有相对应的基准处理参数，而在整体化解读下，必然无法得出精准的数据结果。从态势感知技术来讲，其不仅仅局限于单一化的网络运行体系，而是通过将日志数据中的原有格局进行打乱，并重新设定垂直、水平的交叉特性，当数据信息重新建构成一个整体后，然后检测技术对信息进行整体化核查。此种形式可极大提升数据信息的检测效率，并可精准对每一个字节、链块等进行查验，确保检测质量与检测精度。此种异构融合技术在应用过程中，其不仅局限于日志产生的单一化信息，而是将计算机系统运行中产生的大量源数据信息进行采集与整合，然后对数据进行垂直融合处理，交由数据库的独立单元进行统一存储，由于数据信息是打乱重组的，其重组后产生的信息格式将属于同一个基准。在实际检测时，则是通过信息拓展、信息关联、信息运行等深度挖掘信息中含有的潜在价值，然后进行垂直、水平相交叉的网络架构融合，为态势感知技术提供质量保障。
　　2.3可视化技术
　　态势感知体系中的可视化技术，是指数据信息的模型可视化功能，依托于数据信息的运行模式建立立体化框架，令技术人员可对数据模型进行更为直观化的解读。从技术特性层面来讲，可视化属于一种数据递进模式，一般可分为三个阶段。第一，数据转换阶段。此过程是对数据信息进行检测处理，然后将数据信息转变为表格的形式，数据在映射过程中，通过系统本身的实时化特性，可在极短的时延内，完成数据信息的映射，再将数据信息建立成系统预设的形式予以存储。第二，图像映射阶段。此过程是对已经形成的数据表格进行测定的，通过系统参数的设定，将表格内的数据信息进行图像映射，并有结构、属性等作为信息搭载平台，以实现数据表格的转换与对接。第三，视图转换。在实际转换过程中，以空间坐标为主，先对某一项数据参数进行确定，然后由图像映射的信息来搭建图像模型，此时系统将自动对信息进行调整，如比例、位置、格局、颜色等，在多项参数调控的作用下，完成视图转换。
　　2.4决策技术
　　决策技术作为态势感知体系下的重要实现技术，其是以安全系统动态运行模式为驱动，如某一项检测环节中出现安全威胁时，则系统将自动制定出空间结构，将存在安全隐患的信息进行存储与整合，然后对内部各项安全事件中信息属性进行综合判定。此过程属于一种集成化应用模式，其不仅是以当下的网络环境为主，更是通过各类信息的整合分析出信息本身的危险行为及危险路径，在内部系统多线控自检下，可精准的执行出某一项信息威胁，并对危险信息进行空间维度下的定位。
　　鉴于网络安全事件的发生本质，其不仅是以信息检索处理为主，更是综合了信息的各项联动行为，如用户、地点、事件等，通过建设综合性评价体系，对安全事件发生的本质行为进行预估与评测，进而得出较为精确的结果。
　　决策技术的应用多以网络攻击的动机为主体，如攻击者的身份、攻击方式、攻击意图等，然后将物体作为安全信息的衡量基准，物体即为网络要素、安全防护体系的保护目标等，而地点则是对信息架构内的各项行为产生动机为主体，如攻击区域、网络病毒侵袭部位、攻击途径等。在多线程的操控模式下，可建構立体化的安全防护体系，并实时向系统提供决策类信息，进而增加实际防护质量。
　　3结束语
　　综上所述，网络安全是国际间亟待解决的问题，其不仅关乎人们财产安全，更是对国家社会稳定发展态势起到决定性作用，网络安全态势感知技术的出现，则将传统的被动式安全防护体系进行优化与改进，利用数据侵袭的特性进行反向追踪，并主动攻击病毒，可有效提升网络安全防护质量。本文则是对网络安全态势感知体系中的关键技术进行分析，从多个技术层面对态势感知技术的工作体系进行研究。
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