基于大數據分析的網絡安全系統優化設計研究

廖洪

摘要：隨著互聯網技術的不斷發展，人們在日常生活中越來越依賴計算機和手機等智能設備。這些設備帶來了很多便利之處，但同時也面臨著諸多風險與挑戰。其中最為突出的問題就是網絡安全問題。由于網絡空間具有開放性、共享性以及復雜性等特點，使得網絡攻擊者可以通過各種手段獲取用戶信息并進行惡意破壞或竊取商業機密等活動。因此，如何保障網絡環境的安全已經成為當前亟待解決的重要課題之一。

關鍵詞：大數據；網絡安全；系統優化；設計策略

一、前言

目前，針對網絡安全領域存在的種種問題，國內外學者提出了許多新理論和新方法。例如，基于機器學習算法的異常檢測模型、基于深度神經網絡的入侵檢測系統、基于區塊鏈技術的分布式存儲方案等等。這些新興技術不僅提高了網絡安全防護能力，而且還能夠幫助企業實現更加精細化管理和運營。

二、大數據概述

大數據是一種規模龐大到無法通過傳統軟件工具在合理時間內完成采集、存儲、管理和分析的數據集合。它包含了結構化、半結構化以及非結構化等多種類型的數據，其中非結構化數據占據了大部分比例。大數據技術主要涉及以下幾個方面：數據挖掘、機器學習、深度學習、云計算和區塊鏈等。其中，數據挖掘是指從大規模數據中提取有用的特征和模式；機器學習則是讓計算機自動發現數據規律并做出預測；深度學習是將神經網絡應用于圖像識別、語音識別等領域；云計算可以實現分布式計算和并進行處理，提高數據處理速度和效率；區塊鏈作為一種去中心化的數據庫技術，能夠保證數據的不可篡改性和可追溯性。針對以上所述的各種技術，采用了相應的方法來解決網絡安全問題。例如，利用數據挖掘算法對網絡流量數據進行聚類分析，找出異常行為用戶或攻擊事件，進而采取相應措施予以防范；使用機器學習算法構建入侵檢測模型，快速準確地發現潛在威脅；運用深度學習算法訓練反病毒引擎，提升網絡安全防護能力等等[1]。同時，借助云平臺和區塊鏈技術搭建了一個完整的網絡安全防御體系，該體系由多個模塊組成，如數據采集模塊、預處理模塊、特征提取模塊、分類器模塊和響應模塊等，各模塊之間相互協作，形成一個有機整體，共同抵御外部威脅。

三、基于大數據分析的網絡安全系統優化設計分析

（一）系統總體架構

基于大數據分析的網絡安全系統主要由數據采集、數據處理和數據分析三個模塊組成。數據采集模塊通過各種傳感器等設備獲取網絡流量、日志等數據，然后將其傳輸到處理模塊進行預處理。在這一過程中，需要使用一些特定的技術手段來清洗數據，例如數據去重、異常檢測等，以確保后續處理的準確性和可靠性。經過預處理后的數據被傳遞給數據分析模塊進行進一步的處理和分析。數據分析模塊是整個系統的核心部分之一。它可以采用多種方法對數據進行建模和預測，包括統計模型、機器學習模型以及深度學習模型等。這些模型可以幫助識別網絡攻擊行為、漏洞及其他安全隱患，為網絡安全管理提供有力支持。此外，數據分析模塊還能夠結合實時監測數據和事件流信息，及時調整防護策略，提高網絡安全性能[2]。總之，基于大數據分析的網絡安全系統具有高度的靈活性和可擴展性，可以有效提升網絡安全防御能力和管理效率。未來隨著物聯網、云計算等新技術的不斷發展，該系統將會得到更為廣泛的應用和推廣。

（二）系統功能結構

基于大數據分析的網絡安全系統主要由以下三個模塊構成：數據采集、數據處理以及數據存儲與管理。下面對這三個模塊進行詳細說明。首先是數據采集模塊。該模塊負責從各種不同類型的網絡流量中提取有效信息并進行實時處理。通過使用先進的數據捕獲技術，可以實現對網絡流量的全面監測和分析。同時還能夠識別出其中可能存在的惡意攻擊行為，為后續的安全響應提供有力支持。 其次是數據處理模塊。該模塊主要包括兩個方面的內容：一方面是對已經獲取的海量數據進行深度挖掘和分析，從中發現潛在的威脅因素和漏洞隱患；另一方面則是利用機器學習等相關算法來訓練模型，提高對未知風險的預測能力。這些工作都有助于進一步提升網絡安全系統的整體防御水平；最后是數據存儲與管理模塊。該模塊主要負責對經過處理后的大量數據進行高效可靠地存儲和管理。通過采用分布式數據庫等先進技術手段，不僅能夠保證數據的高可用性和可擴展性，還能夠降低系統的運行成本和維護難度。此外，該模塊還具備完善的權限控制機制，確保只有授權用戶才能訪問和操作所需的數據資源。

（三）系統物理拓撲結構

該系統主要由三個部分組成：數據采集、數據處理和數據存儲。其中，數據采集模塊負責從外部設備上收集相關信息；數據處理模塊對采集到的數據進行處理和分析；數據存儲模塊則用于管理和維護整個系統所需的各種數據資源。下面分別對這三部分進行簡要介紹：首先是數據采集模塊。該模塊通過多種方式獲取網絡流量數據，包括Web應用程序接口（API）、日志文件、數據庫等。這些數據被傳輸到處理模塊進行進一步的處理和分析。具體來說，數據處理模塊會對接收到的數據進行預處理，如去重、過濾、聚合等操作，然后再使用一些高級算法來提取有用的特征值或模式。經過處理后的數據將會被存儲到特定的數據庫中以便后續的查詢與分析[3]；其次是數據處理模塊。該模塊通常采用一系列的機器學習算法來識別網絡攻擊行為，并且能夠實時地更新這些預測結果。具體來說，數據處理模塊可以分為兩個子模塊：分類器子模塊和聚類子模塊。前者用于訓練一個二分類模型，而后者則用于訓練一個多層次的聚類模型。同時，為了提高系統的準確性和魯棒性，還可以結合其他技術手段，例如深度神經網絡、卷積神經網絡等；最后是數據存儲模塊。該模塊主要用來管理和維護系統中所有的數據資源，包括用戶數據、攻擊數據、防御策略等。具體來說，數據存儲模塊需要實現數據的持久化存儲功能，這樣才能保證系統的可擴展性和可靠性。此外，為了方便用戶快速檢索和訪問數據，還可以提供相應的數據可視化工具，幫助用戶更好地理解和評估網絡安全狀況。

（四）系統邏輯架構

基于大數據分析的網絡安全系統的邏輯架構。該系統主要由數據采集層、數據處理層和應用展示層組成。其中，數據采集層負責從各種渠道收集與網絡安全相關的信息，包括日志文件、流量數據等；數據處理層對采集到的原始數據進行清洗、分析和挖掘，提取出有用的特征值并存儲至數據庫中；應用展示層則提供了用戶友好的界面，方便管理員對系統進行配置和監控。整個系統采用分布式架構，能夠有效地處理大規模數據并實現高可用性。具體來說，系統分為三層：接入層（即物理設備）、核心層（即服務端）和展示層（即客戶端）。1.接入層：作為整個系統的入口，它是連接各個終端設備的重要接口。通過對接入層設備的認證和授權，可以獲取相應的權限訪問網絡資源。同時，接入層還需要支持多種協議類型的數據傳輸，以滿足不同場景下的需求。2.核心層：作為整個系統的核心部分，其作用在于對采集到的大量數據進行存儲、計算和分析。具體而言，核心層應具備以下特點：一是高速度，二是高可靠性，三是可擴展性強。為此，選用了一臺性能強勁的服務器作為主節點，多個從節點分布在主節點周圍，形成一個小型的集群。這樣既提高了系統的響應速度，又增強了系統的容錯能力。此外，為了保證系統的穩定性和可靠性，還引入了備用電源和冗余鏈路技術。3.展示層：作為整個系統的最終出口，其功能在于向用戶呈現豐富多彩的網絡安全監測結果。具體而言，展示層應具有以下特點：一是可視化，即用戶可以直觀地看到當前網絡的運行狀態和安全態勢；二是交互式，即用戶通過簡單的操作就可以控制系統的各項功能；三是智能化，即將采集到的數據轉化成知識庫，供管理員參考決策[4]。

（五） 系統數據庫設計

為了實現對大量數據的高效存儲和管理，采用MySQL作為主要的數據庫管理系統。該數據庫具有以下優點：高性能、可靠性強、易于使用等。同時，由于網絡攻擊手段不斷更新升級，傳統的關系型數據庫已經無法滿足需求，因此需要引入NoSQL數據庫技術來提高數據處理能力。在進行數據庫設計時，首先需要確定表結構。針對不同類型的數據，可以選擇不同的表結構以達到最優化的效果。例如，對于日志文件這種非結構化數據，可以采用文檔－視圖模型（Document-View Model）來組織數據；而對于用戶信息這類結構化數據，則可以采用主鍵－外鍵模式（PrimaryKey-External Conditions）來構建表格。此外，還需考慮索引的使用，通過合理地設置索引可以加快查詢速度并減少磁盤I/O操作次數。 除了表結構之外，還需考慮如何處理海量數據以及快速檢索數據。為此，采用了分布式數據庫技術，即將數據分散到多個節點上進行存儲和備份，當某個節點發生故障時，其他節點會自動接替其工作，從而保證數據的完整性和一致性。另外，開發了一套高效的數據檢索算法，能夠根據用戶輸入的關鍵詞快速返回相關結果，大幅提升了用戶體驗滿意度。因此，主要介紹了基于大數據分析的網絡安全系統的架構設計，包括系統數據庫的設計思路及具體實現方法。

四、基于大數據分析的網絡安全系統優化設計策略

結合前文所述，明確在大數據分析背景下，網絡安全系統結構的多樣化特征。為進一步突出網絡安全的全面性和先進性，我們認為需要綜合考慮網絡安全系統架構、網絡安全系統功能模塊、網絡安全系統關鍵技術、網絡安全預警系統防御模塊以及網絡安全系統預警模塊，并從這幾個角度進行針對性優化，從而有效提升大數據應用中心的整體性。即有必要配合多樣化的防御技術，減少大數據網絡安全系統遭受外部感染和攻擊。

（一）優化網絡安全系統架構

在進行網絡安全系統設計時，需要考慮到其整體的結構。通常情況下，網絡安全系統主要包括以下幾個部分：數據采集、數據處理、數據分析和響應以及日志記錄等。其中，數據采集是整個系統中最為基礎也是非常重要的一個環節，只有準確地獲取了相關信息才能夠對后續的處理工作提供有效支持。而數據處理則是將采集到的原始數據轉化成可以被分析利用的形式，以便于后續的數據分析與挖掘。數據分析則是通過一系列的算法和模型來對已經得到的大量數據進行深入剖析，從中提取出有用的特征和規律并加以應用于實際場景之中。最后，響應模塊則是負責接收來自用戶或者其他終端設備所提出的各種請求或報警信息，并及時采取相應措施予以應對。 除此之外，還需要注意的一點就是要保證網絡安全系統各個組成部分之間的協同配合，確保它們能夠形成有機的整體，從而更好地發揮各自的作用。例如，在進行數據采集時，應該盡可能地采用多種手段來收集不同類型的數據源，如傳感器、流量監控等等[5]；同時，在數據處理過程中，也需要充分考慮到數據的質量問題，避免因為數據不完整或者錯誤導致后續的分析結果出現偏差。

（二）優化網絡安全系統功能模塊

在網絡安全系統中，需要對其各個組成部分進行分析和設計。其中包括了數據采集、數據處理、數據分析以及威脅檢測等多個方面的內容。下面將分別介紹這幾個方面的具體實現方法：1.數據采集與處理子系統。該子系統主要負責從各種類型的網絡流量中提取出有用信息并加以存儲和管理。為了保證數據采集的準確性和完整性，可以采用多種方式來收集相關數據源，如網絡設備日志、主機日志、應用程序日志等等。同時，還需對這些數據進行預處理和清洗，以去除無效或異常數據，確保后續分析結果的可靠性。此外，針對不同類型的數據，也需要采取相應的數據挖掘和統計方法，以發現潛在的規律和趨勢。2.數據分析子系統。 該子系統是整個網絡安全系統中最核心的環節之一。通過對采集到的海量數據進行深入分析，可以從中發現一些重要的特征和模式，進而識別出可能存在的攻擊行為和漏洞隱患。為此，提出了一種基于機器學習算法的數據分析模型，它能夠自動地學習和分類正常和異常情況下的數據，有效提高了數據分析的效率和精度。3.威脅檢測子系統。該子系統旨在實時監測當前網絡環境中所有可能出現的威脅事件，及時發出警報并提供相應的解決方案。為了達到這一目標，開發了一套完整的威脅檢測工具集，涵蓋了SQL注入、XSS跨站腳本攻擊、CSRF惡意代碼等常見的Web攻擊手段。同時，還可自定義添加新的威脅規則和攻擊模式，以滿足實際需求。因此，以上三個子系統相互獨立但又密切協作，共同構成了一個高效穩定的網絡安全系統。

（三）優化網絡安全系統關鍵技術

目前常用的密碼學算法包括對稱密鑰加密（DES）和非對稱密鑰加密（AES）兩種。DES主要用于實現點到點之間的通信，而AES則可以應用于多個用戶之間進行加/解密操作。此外，為了進一步提高網絡安全系統的可靠性，還需使用防火墻、入侵檢測系統以及反病毒軟件等多種安全設備協同工作，形成一個完整的網絡安全防護體系。 除了上述提到的密碼學算法和安全設備以外，還有一些其他的網絡安全技術也是非常重要的。例如，訪問控制列表（ACL）就是一種常見的安全措施，它能夠限制未經授權的用戶對資源的訪問。另外，數字簽名技術也是一項非常實用的安全技術，可用于驗證文件或消息的真實性和完整性。這些技術都有助于加強網絡安全系統的防御能力，保護企業內部信息的機密性和完整性。

（四）優化網絡安全系統防御模塊

在網絡安全系統中，針對性滿足病毒防護需求、訪問控制需求、身份鑒別需求、安全審計需求等方面具有十分明顯的作用價值。首先，在構建網絡安全系統防御模塊的時候，需要認真考量數據庫、系統和信息等相關安全對象和機制，并著重優化其中用戶責任、病毒防治、信息安全、中心安全策略等一系列內容。其次，在構建網絡安全體系層次模型的過程中，為保障網絡安全系統防御模塊能夠實現全方位優化，應盡可能確保層次模型中網絡層、物理層、鏈路層、應用層、操作系統層的安全。最后，為進一步提升網絡安全系統運行能力，可以利用計算機或移動終端等渠道，構建主動防御系統，通過提升大數據應用中心防御能力，有效防止病毒或木馬的攻擊，減少出現黑客破壞范疇擴張的問題。

（五）優化網絡安全系統預警模塊

在網絡安全系統中，漏洞、行為與攻擊都屬于安全預警的功能屬性。在大數據發展環境下，網絡應用軟件數量較多，這些豐富的軟件基礎為計算機網絡提供了多樣化的結構、多元化的語言運用環境及開發環境。雖然，上述基礎可以保證高效完成網絡接口通信工作，但在實現信息集成的過程中，容易出現多種漏洞問題，因而可能會增加計算機網絡受到安全攻擊的概率。在這樣的前提下，我們認為需要結合漏洞預警工作，在較短時間內完成漏洞補丁，從而有針對性地抵御并防御網絡系統所遭受的外來威脅。此外，在針對行為進行預警工作期間，需要結合多樣化算法，在充分考慮網絡流量非正常性特征的前提下，合理化預測網絡攻擊行為，從而有效提升網絡安全系統預警能力，保證網絡安全系統運行的穩定性。

總體來說，依托大數據背景設計網絡安全系統，能夠高效保證網絡的安全性、合理性和科學性，能夠在短時間內查找網絡系統中潛在的安全漏洞和安全隱患，并第一時間進行修補工作。

五、結語

綜上所述，隨著新型通信技術的快速發展，人們的生產生活更加便利，各行業領域均與大數據信息技術做出了融合。在信息系統運行期間，難免會面臨網絡安全漏洞，這就導致信息數據的傳輸和共享面臨著隱患和危險。為此信息技術工作人員應當基于時代背景，加強計算機網絡安全系統設計，進一步挖掘大數據技術的安全應用價值，并結合網絡安全系統的運行需求，合理研發以大數據為依托的安全管理技術體系以及網絡安全系統優化機制，提升網絡信息的安全性和可靠性。

參考文獻

[1]蘭海濤.大數據時代計算機網絡安全防御系統設計研究分析[J].計算機產品與流通，2019（11）：45.

[2]龔月瑛，喬月圓.大數據時代計算機網絡安全防御系統設計研究[J].信息與電腦（理論版），2019，31（20）：199-201.

[3]趙德寶.淺談大數據時代計算機網絡安全防御系統設計[J].電子制作，2019（08）：66-67.

[4]陳虹宇.大數據時代下計算機網絡安全防御系統設計研究[J].數字技術與應用，2018，36（11）：204+236.

[5]趙智曄. 探討大數據分析下網絡安全系統設計與實現[J]. 長江信息通信，2022，35（09）：145-147.

作者單位：中國電子科技網絡信息安全有限公司