大数据在互联网安全防御中的应用与研究

• 作者: 李永红
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 关键词: 大数据 互联网 BP神经网络 支持向量机 K均值
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 数据安全与云计算
• 页码范围: 94,97
• 页数: 2页
• 字数: 2099字
• 语种: 中文

摘要

随着互联网的普及和发展,其已经在很多行业得到广泛使用,取得了显著的应用成效.互联网即为人们的工作、学习、生活提供了便捷支撑,同时也带来了潜在的安全威胁,造成互联网应用系统的安全风险非常大,非常容易产生不可估量的经济损失.同时,互联网运行项目的增多,数据量也急剧上升,因此传统的安全防御技术已经无法支撑当前互联网应用和操作需求,亟需采用先进的大数据技术,利用数据挖掘、模式识别从海量的网络数据中发掘潜在的病毒和木马信息,从而可以识别网络中的安全威胁造成的后果严重程度,进而启动深层次的防御系统,及时将安全威胁清除掉,保证网络正常运行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李永红		8	10	2.0	3.0