大數據技術在網絡入侵檢測的作用

緒論：寫作既是個人情感的抒發，也是對學術真理的探索，歡迎閱讀由發表云整理的1篇大數據技術在網絡入侵檢測的作用范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發。

隨著大數據時代的發展，在網絡入侵檢測工作開展過程，大數據的運用提高了工作效率，作為相關技術人員，需要不斷進行研究，以實現網絡入侵檢測水平的不斷提高。

1大數據技術

在大數據時代背景下，數據的收集、分析與整理以大數據技術為依托，實現快速化的、海量化的數據處理，其主要數據處理流程包括：收集、清洗、整理、分析，通過此流程深挖數據蘊含的價值信息。綜上可知，大數據技術處理具有便捷性、海量性、復雜性、價值性，因此其應用領域廣泛、發展前景良好，在計算機網絡系統領域中，有突出的應用價值。

2網絡入侵檢測概念及重要作用

通過對計算機運行的情況進行實時監測、控制用戶的使用行為、判斷入侵行為，攔截違法、侵害行為，通過一系列安全反應動作，保證網絡安全穩定運行。由此可見，網絡入侵檢測是計算機系統內、網絡中的安全管理技術，可收集分析不同系統源重要節點信息，將其作為重要依據，為計算機運行穩定性的判斷提供支撐，輔助辨別否被攻擊現象，同時可自動化生產檢測記錄和反應報告。在計算機運行中使用網絡入侵檢測技術，可大大提升其運行的安全穩定性。為防火墻安全防護技術缺陷提供完善與補充，檢測計算機運行動態狀況的同時，不產生性能使用影響。同時，以實際網絡系統的運行狀況為依據做出現針對性調整，向網絡安全管理員傳遞及時準確、系統全面的信息，為網絡漏洞的修補提供便利，保證網絡安全防護方案的科學性、有效性。

3大數據技術在網絡入侵檢測的應用

3.1用于入侵檢測防御體系的可能性

在使用大數據技術前，應當充分了解入侵檢測體系的相關價值，保證其對大數據技術的應用合理合法。通過對用戶的網絡行為進行監測，檢測其非法異常行為、對非法程序的入侵行為進行檢測與判斷。通過對市場數據、日常行為、安全日志等內容的收集，分析其數據背后的信息，建立起與計算機系統關鍵點相連接的信息練習，對網絡系統中存在的違法安全規定策略的行為、攻擊跡象進行攔截與處理。入侵檢測技術可稱之為積極式的安全防護類技術，其可提供實時保護，防止外部攻擊、處理內部攻擊、糾正錯誤操作。在不影響網絡正常使用的情況下，其可被稱之為防火墻后的第二道安全閘門，監測網絡不法行為。網絡入侵防御檢測主要是，通過對用戶行動的監測與分析，對其行為進行及時判斷，對系統內的審計弱點進行記錄與完善，對相關進攻活動、入侵跡象進行攔截與記錄，及時形成預警報告，同時利用模型對異常行為進行分析與評估，對系統重要文件進行完整性的保護，跟著管理系統審計過程，識別相關違法行為等。大數據的技術應用與核心內容，滿足入侵檢測系統之對用戶行為活動的監督、分析要求，同時其便捷迅速性，滿足入侵檢測的及時性要求，因此在網絡入侵檢測中應用大數據技術是有效的、可行的。

3.2在入侵檢測體系構建中的應用

在大數據應用過程中，其與網絡計算機入侵系統相結合，形成了全新的計算機網絡安全入侵檢測及預防系統，實現了對網絡計算機系統全面的、有效的、安全的保護。主要應用步驟包括：第一，進行滿足特殊行為特征行為數據的抽取；第二，對符合特異性的數據進行集成、轉化、預處理等，使其形成符合可利用標準的數據格式；第三，建立入侵數據的行為分析模型；第四，建立安全防護檢測系統，對網絡入侵行為、非法行為進行相關攔截并采取其他對應措施。進行數據預處理時，要對數據的來源進行合理判斷，對其多樣性進行分析，通過設置有效的預處理模式及規則對大量數據進行甄別，對數據格式進行統一，保證進入數據模型的數據具有高質量性、有效性、完整性。利用準確規范的數據為行為分析模型提供基礎支持，進而對具有相關入侵行為特征的網絡行為進行合理判斷與妥善處理。

3.3大數據技術下的入侵防御

在大數據時代，可根據多樣化的行為特征分析方式對網絡入侵系統利用大數據的方式進行分析，現階段常見的數據分析方式均可應用到網絡入侵檢測系統中，實現與大數據的結合。常見的應用方式包括：第一，異類分析法，對網絡行為中明顯的異常數據進行分析，對偏離正常化的行為進行數據分析，對其偏離正常用戶上網特征的行為、違法常理的行為進行數據分析，搜集有價值的反應結果；第二，聚類分析法，主要是指將數據涉及的行為按照一定的分類法則進行歸納總結，通過對個別組別的分析，確立完整的全局性行為模式模型，探究行為之間的關聯性及關系價值；第三，序列分析法，動態化對用戶的的行為模式進行分析，對行為模式背后存在的本質進行深度分析，進而判斷是正常還是入侵時網絡行為模式，在不同的結論后，有不同的入侵模式，采用針對性的處理方式。此外，應該構建網絡入侵防御體系的策略。構架完整的、具有可操作性的網絡入侵防御體系，需要以深入研究大數據相關理論為基礎，通過對數據平臺的合理利用，收集并獲取大量用戶信息，進行數據的有效處理，通過相關理論結合成果經驗促進大數據與網絡入侵檢測的結合，構建防御體系。除此之外，利用大數據技術健全軟件開發標準，提升相關軟件的研發質量，利用大數據的發展，促進相關軟件的開發、培養專業數據應用人才。

3.4深入進行大數據技術的理論研究

實踐應用的前提基礎便是理論研究，因此為實現大數據時代下的網絡入侵防御體系構建，應當重視前期理論研究準備，以科學的、深層次的研究作為技術理論支撐，促進大數據技術成果的應用。如借鑒其他成熟的電商產品評價體系、客戶評價體系等與大數據技術相結合的成果應用結果，將其應用于網絡入侵檢測與大數據結合的應用方案的不斷完善過程中，進而用大數據應用的理論體系為入侵監測系統提供支持。同時在研究相關理論時，形成有關大數據應用的網絡入侵防御系統，重視用理論指導實踐，促進理論與實踐的結合，形成良性循環模式，實現大數據網絡數據支撐下，完整的網絡入侵檢測體系。

3.5建立健全大數據技術的標準體系

大數據時代的發展，不斷完善，適合社會環境的發展要求，在技術的發展過程中，向規范化、標準化的更高水平發展，不斷提升數據集成化的應用效果，利用大數據技術的發展，提升數據處理的質量與速度，同時在此過程中不斷完善服務器處理數據的分析效果。由此可見，建立完善標準的大數據技術體系，可滿足異構數據間的差異要求，同時滿足大數據的市場需求，進而構建大數據集成網絡，以此提升網絡入侵檢測的全面系統性。

3.6注重軟件行業培育與人才培養

大數據的應用，離不開新型軟件作為技術支持，同時需要專業的技術型人才進行數據的處理，以此拓展大數據技術的使用與推廣。以大數據的支撐為背景形成網絡入侵檢測系統，此時需要大量的軟件支持、更需要專業技術人員的共同努力，由此可見，在此行業的發展過程中，要重視人才的培養，重視對軟件的開發與應用，獲取政府相關政策支持的同時，提升校內人才培養質量，加大高校對專業人才的培養力度。企業內部重視對相關人員的技術培訓，通過使其學習掌握大數據應用提升技術的利用率，進而為企業發展培養人才力量。

4結束語

總之，通過大數據技術在網絡入侵檢測的應用，很好地將用戶的網絡行為轉化為行為規則模型，并實現海量數據向入侵檢測信息的轉化，從而實現計算機網絡的入侵檢測，為人們提供良好的網絡環境，保障計算機用戶的隱私數據安全。