基于大数据的网络态势分析框架

发布时间：2024-01-30 10:26

　　信息技术日新月异,网络蓬勃发展,与此同时,去中心化、规模化、复杂化等成为网络攻击行为的发展趋势,如果仅仅依靠简单的网络安全防护技术如访问控制、防病毒、防火墙、入侵检测等,已不能满足网络安全的更高期望。这就要求我们不断去探索,从而找到更新更好的技术,提高感知网络的实时能力,实时发现网络中的异常事件,并进行预测与预警,以此不断提高网络防护能力,降低网络安全风险。本文以多源异构的海量态势数据,特别是以网络流量多维特征数据为主体,研究了态势评估与预测方法等关键技术,提出了一种基于大数据的网络态势分析框架,设计并实现了原型系统。本文主要工作和贡献如下:(1)研究了基于大数据的网络空间态势定义与量化表达方法、态势数据关联分析与态势评估方法、态势预测方法等相关技术,提出了一种基于大数据的网络态势分析框架。该框架结合了层次分析法、多维指标异常聚合技术、ARIMA等技术,实现了大数据环境下态势感知系统的总体规划:采集、分析、态势评估与预测等,并最终实现了相应的网络安全态势分析系统的支撑平台。(2)设计了基于flume+kafka+spark streaming的态势数据采集框架,利用flume、kafk...

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

图4基于软件定义的5G安全防护框

图1典型网络安全态势感知结构

图2-1态势感知三级模型

图2-2网络态势指标体系

本文编号：3889977