基于大数据分析的网络行为识别与预测分析

基于大数据分析的网络行为识别与预测分析

彭长振，翟晓峰，孔祥宁，高永鹏，王洪涛

北方自动控制技术研究所 山西太原 030006

摘要：随着互联网技术的深入普及，网络安全问题得到人们的高度关注。现阶段，网络安全技术的协同与管理仍存在很大弊端，无法实现安全数据的有效整合，降低了网络安全维护的效能。大数据的出现解决了这一问题，弥补了传统单一网络安全技术存在的不足。大数据技术能够对网络安全软硬件设备采集的信息进行整合，通过数据挖掘深入分析网络运行环境的安全态势，即对威胁网络安全状态的各个要素进行分析计算，根据已有的数据信息进行自我推理和完善，并以此为基础预测潜在的网络安全风险，制定针对性防护措施，保证网络运行安全。基于此，文章对基于大数据分析的网络行为识别与预测分析方法进行了研究，以供参考。

关键词：大数据技术；网络行为识别；预测分析

1大数据技术概述

大数据技术推动了我国信息技术的发展。计算机信息处理技术是利用计算机综合分析预处理给定范围内信息的技术，具有处理速度快、处理效率高、自动化水平高等优点，能够搜集、传输、分析、处理信息，为我国大数据市场发展提供重要技术支撑。随着信息技术的不断发展，数据的更新速度加快，用户对信息的偏好也在不断变化。为了适应现状，大数据技术下的计算机信息处理技术必须不断升级，带动互联网、物联网等行业的数字化发展，推动我国大数据市场的持续进步。

2基于大数据分析的网络攻击行为预测

2.1实时数据流分析

在网络攻击预测中，实时数据流分析主要用于对网络流量数据进行实时监测和分析。网络流量数据包括源IP地址、目标IP地址、源端口号、目标端口号以及传输协议等信息。通过对数据进行分析，能够提取出与网络攻击相关的特征，并进行进一步的预测。实时数据流分析的过程包括数据收集、数据处理和数据分析三个主要步骤。首先，数据收集阶段通过网络流量监测设备或传感器等工具来收集网络流量数据。其次，数据处理阶段将收集到的数据进行清洗，以去除噪声和异常数据，并将数据进行合适的格式转换。最后，数据分析阶段采用各种机器学习和数据挖掘算法对数据进行分析和建模，从而得到网络攻击行为的预测结果。

2.2模型更新与迭代

一方面，模型的更新主要涉及数据的采集和处理，采集到的数据需要经过处理，包括去除噪声、去重、归一化等步骤，以便于后续的分析和建模。另一方面，模型的更新还需要考虑到新的攻击类型和技术的出现。网络攻击者不断改变其策略和手段，因此模型需要及时地适应新的攻击类型和技术。模型的迭代是指对已有模型进行改进和优化。在大数据分析中，常见的迭代方法包括特征选择、参数调整和模型融合等。特征选择是指从大量的特征中选择出最相关的特征，以提高模型的预测准确性和效率。参数调整是指调整模型中的参数，以使模型更好地拟合数据和预测结果。模型融合是指将多个模型的预测结果进行组合，以提高整体的预测准确性。在模型的更新和迭代过程中，评估模型的性能是非常重要的。常用的评估指标包括准确率、召回率、Ｆ１值等，这些指标可以帮助了解模型的预测能力和泛化能力，从而指导模型的优化和改进。

2.3用户行为分析

用户行为分析是通过收集、监测和分析用户在网络上的行为来了解他们的行为模式和习惯。通过对用户行为的深入研究，能够识别出潜在的网络攻击者，并预测他们的攻击行为。具体可以参考以下四点建议：第一是数据收集，包括收集用户的登录记录、浏览历史、点击行为、下载行为等。数据可以通过网络监控工具、日志记录器和用户行为分析软件来获取。收集的数据包括用户的基本信息，如网络地址、地理位置、设备类型等，以便更好地了解用户的特征。第二是数据预处理。在数据预处理阶段，需要对收集到的数据进行清洗和整理，以去除重复、无效或错误的数据。同时，还需要对数据进行标准化和归一化处理，以便后续的分析和建模。第三是特征工程。通过对用户行为数据进行特征提取和选择，提取出与用户行为相关的特征，如登录时间、登录设备、登录地点、访问频率、点击链接等。在特征工程过程中，需要考虑不同特征之间的相关性和重要性，以选择最有价值的特征。第四是建模和训练。在建模阶段，可以使用机器学习算法，如决策树、支持向量机、随机森林等，来构建预测模型。通过将用户行为数据作为输入，将用户的攻击行为作为输出，可以训练模型来预测未知用户的攻击行为。

2.4预警与响应平台建设

第一，搜集和分析大量的网络数据，包括网络流量、日志记录、用户行为等信息，由此发现异常的网络活动和潜在的威胁，从而提前预警。第二，建立一个强大的实时监控系统，对网络流量进行实时监测，识别出潜在的攻击行为，同时，监测网络设备和系统的状态，及时发现异常情况。第三，建立智能分析系统，利用机器学习和数据挖掘技术，对大量的网络数据进行分析和挖掘。通过建立模型，预测和识别出网络攻击行为的特征，为提前预警和响应提供依据。第四，建立实时通知和报警机制。一旦发现潜在的网络攻击威胁，应及时向相关人员发送警报信息，以便他们采取相应的措施。同时，系统还应自动触发一些防御机制，如关闭受攻击的系统或封锁攻击源的IP地址。第五，预警与响应平台的建设还需要考虑日志记录和溯源的功能。通过记录和分析网络活动的日志，可以追溯网络攻击的来源和过程。一旦发生攻击事件，可以更好地了解攻击者的行为和目的，并采取相应的反制措施。

3网络行为识别与预测的方法

数据采集需要收集包括网络流量、用户行为、设备状态等相关数据，并对其进行清洗、去重、归一化等处理，以确保数据的准确性和一致性。预处理的目标是消除数据中的噪声、缺失和异常值，并对数据进行特征提取和转换，为后续的分析和建模做准备。特征工程与选择是网络行为识别与预测中的另一个重要环节。特征工程涉及从原始数据中选择和构造合适的特征，以揭示数据的潜在规律。有些特征可能是直接可用的，而有些特征则需要通过数学统计或领域知识来计算或推导。特征选择则是为了提取最具信息量和相关性的特征，以降低模型的复杂度和特征空间的维度，并避免数据过拟合现象。机器学习算法在网络行为识别与预测中具有广泛的应用。通过训练数据集来构建分类、回归或聚类模型，机器学习算法可以自动地从数据中发现模式和规律，并用于预测新的网络行为。常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM)、决策树、随机森林、神经网络等。这些算法根据网络行为的特点和目标任务的需求，选择合适的模型进行训练和预测，从而实现网络行为的识别与预测。数据挖掘技术也在网络行为识别与预测中发挥着重要作用。数据挖掘可以从大规模的数据集中提取潜在的、未知的模式和知识，为网络行为的识别和预测提供支持。常见的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、序列模式挖掘等。通过这些技术，可以深入挖掘网络行为的规律和习惯，发现用户的潜在需求和行为模式，为网络行为的预测提供有力的依据。

结语

综上所述，随着网络攻击行为日益猖獗且复杂，传统的防御手段已经难以满足网络安全的需求。在此背景下，大数据分析、机器学习和人工智能等技术的应用，为网络攻击行为预测与防御提供了新的视角和方法。这些技术能够从海量的网络数据中提取有价值的信息，揭示网络攻击行为的特征和模式，为防御策略的制定提供数据支持。网络攻击行为的预测与防御是一个动态的过程，需要不断地学习、探索和创新。唯有合理运用大数据分析技术并针对性地做好网络防御，打造出一个安全、健康、有序的网络环境。

参考文献

［１］刘王宁．大数据及人工智能技术的计算机网络安全防御系统［Ｊ］．网络安全技术与应用，２０２３（１０）：６７－６９．

［２］程远冲．大数据背景下网络空间安全防御的研究应用［Ｊ］．网络安全技术与应用，２０２３（１０）：６５－６７．