简介:摘要:随着互联网技术的发展和应用,网络安全威胁识别与防御已成为当前亟需解决的问题。本研究采用大数据技术,对网络安全威胁进行识别与防御研究。基于大数据分析框架,对海量网络数据进行分析和处理,采用机器学习方法对网络流量中的异常行为进行准确识别,并构建了实时威胁识别与防御模型。研究结果表明,与传统网络安全防御策略相比,这种方法在识别网络异常行为和应对网络攻击上更具有效性和实时性,大大提升了网络安全防护的能力。此外,本研究进一步对比了不同机器学习算法在网络安全威胁识别中的性能和效率,为选择更为高效的网络安全防御策略提供了有益参考。本研究有助于促进网络安全威胁识别技术的发展,提高网络安全防护的预警水平和应对能力,充分发挥大数据在网络安全领域中的优势。
简介:随着信息产业的大数据业务发展,传统的网络资源已经不能满足人们的要求,新一代网络体系必将发生变革并产生新一代网络(NGN),动态多太比特核心光网络(CORONET)计划是由美国提出来的新的一代网络计划,主要是寻求高度动态、多太比特核心光网络体系结构、协议、控制和管理的方案。利用波分复用(WDM)带宽资源和强大的波长路由能力,构造一个全球范围的核心光网络,即连接全球范围内主要站点的大容量、长距离基础设施。将IPoverWDM的全光交换技术应用到CORONET网络系统中,采用的三次握手分布信号协议方法(3WHS)通过动态链接可以达到百毫秒级的快速建立时间并极大提高网络安全。最后,借鉴该网络计划的发展情况阐述对我们国家光网络发展所带来的启示。
简介:传统基于在线学习的网络浏览行为数据分析平台,缺乏大数据分析能力,无法挖掘和管理用户网络浏览行为,分析效率较低,具有一定的局限性。构建基于分布式集群的网络浏览行为大数据分析平台,平台总体结构由视图层、控制层、服务层、数据持久化层和数据层构成,使用分布式存储系统HDFS与分布式计算系统Spark组成的分布式集群存储和管理网络浏览行为产生的数据,通过数据上传流程将海量网络浏览数据源存储到分布式存储系统HDFS中,在Spark分布集群内运算数据挖掘任务,利用决策树ID3算法准确挖掘网络浏览行为。实验结果说明,所设计平台各项功能符合预期结果,平台进行数据源管理、用户行为分析的整体响应时间比基于在线学习的网络浏览行为数据分析平台低508.25ms、836.5ms,说明所设计平台具有较高的网络浏览行为大数据分析效率。