大数据分析下异构网络安全的关联算法研究

• 作者: 吴永 焦冬艳 贺桂英
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 异构网络 安全监控 关联算法
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 安全与防范
• 页码范围: 111-115
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4972字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.12.020

摘要

正以指数速度迅速膨胀起来的大数据给人们带来了方便,也带来了一些安全隐患,而保证大数据环境下的网络安全已成为当今社会的一个重要课题.文中从大数据时代发展现状入手,分析大数据时代的网络安全问题,并探讨相应的方法措施,以此来促进互联网的发展.针对大数据的查询分析复杂和大数据量的特点,通过分析面向大数据的异构网络安全监控的相关技术,对真实数据进行化简,清洗以及不断规划等一系列处理操作并得到核心分析数据库,构建了一个可以提供测试环境以及模拟实际攻击行为的集群实验环境.最终测试和验证大数据环境下异构化网络安全监控平台的不同分析算法,通过安全事件的关联和分布式序列图的模式等方式进行网络安全监控的整体态势分析,为大数据环境下的异构网络安全监控提供了一些思路,也为信息安全企业提供了一个分析大数据下隐含规律的参考模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦冬艳	广东开放大学信息与工程学院	4	0	0.0	0.0
2	贺桂英	广东开放大学信息与工程学院	10	11	3.0	3.0
3	吴永	广东开放大学信息与工程学院	2	1	1.0	1.0