文新懿

【摘要】    能够造成网络安全问题的原因有很多，其中检测方式的应用和异常检测问题均会对网络安全造成影响，严重会出现漏洞问题，从而对大数据技术进行影响。大数据的正常运行需要矩阵和关系网进行支持，因此也能对网络中各类危险要素进行确定，从而进行网络风险分析。网络漏洞的处理工作需要构建一定框架进行，以此才能确定入侵信息的具体内容，从而搭建出核心装置，对漏洞问题进行处理。框架的设定还能降低外部因素的干扰，从而完善网络风险评估工作，通过流程设计，提高检测水平。实验环境也需进行搭建，一般情况下为了满足网络安全分析工作需要将其设定成为攻击模式，在此过程中应用大数据技术，对漏洞进行检测。无论是在静态或是动态网络中，检测参数准确度均能达到百分之九十以上，因此检测效果较为良好。

【关键词】    信息和通信网络安全分析    大数据技术    应用研究

引言：

随着我国信息和通信技术的不断发展，让我国网络环境变得越发复杂，在此基础之上云计算变得更加虚拟化，并且它还可以降低主机和网络之间的关联，使其界定更加模糊，降低边界感。在此基础之上，我国网络攻击事件变得越来越多，因此网络状态安全性能越来越低。针对于此我国传统网络分析技术需要不断创新和提升，转变传统单一性的分析形式，提高整体处理能力，并且降低依靠性，尤其是对网络环境的部署，需要分析出威胁信息的缺陷，以此作為安全技术检测的基础，提高网络安全控制的能力。当前我国在网络安全方面出现的问题主要原因是局限性造成的，为了消除局限性的限制，需要应用其他方式对安全分析功能进行充实。

一、大数据概述

1.1大数据概念和特征

大数据具有规模较大的特点，因其是各类数据的集合所以整体功能包含了存储管理和获取，以此完成传统数据库不能达到的功能性，因此大数据处理能力较强。因其处理范围广所以整体数据流动较快，随着数据类型的逐渐增多，可变性有所提升，并且数据的来源也随之复杂，因此也具备了各类特征，整体价值密度有所下降。当前我国的大数据处理技术主要包括了一下几个方面，首先是对数据库的处理和挖掘，其次是系统文件的分布，再次是云计算的应用和互联网的支持，以此达到扩充存储功能的目的。在社会发展中大数据技术的应用具有实际价值，无论是在生活中还是生产工作中，大数据都能帮助企业实现数据服务功能，以此对自身管理和生产方式进行转型发展。

1.2发展趋势

随着我国社会发展速度的不断加快，信息化进程逐步推进，大数据也成为了我国企业发展的重要支撑。其中与计算为大数据提供了发展条件，云计算是大数据技术支持下的一个平台，将其与大数据相结合，并且在互联网的推动下使其形成动态扩展的虚拟化资源，让其能够形成资源转化。后续相关技术人员结合物联网和移动终端的紧密结合促进大数据技术和云计算技术的发展，以此推动时代发展，促使数据资源为社会发展提供支持。

大数据技术的发展要与实践内容相结合，以此才能促进数据的处理质量，无论是机器还是人工智能均与技术的发展有关联，并且整体研究工作还需建立在长期的实践工作基础之上，同时大数据中的各类理论知识在不断演化，因此需要建立更为系统性的理论体系，以此实现科学技术的突破。数据也成为了当前我国新生的学科内容，并且已经纳入国家教育体系之中，也成为了系统性教学的主要内容之一。大数据的应用更能促进市场经济的发展，以此带动相关行业，并且形成更多岗位供人们发展。

数据管理在我国社会中起到了决定性作用，它也是核心竞争的基础，为了实现数据资源的持续发展，需要对其进行规划总结，让国家保持影响力，并且让市场长期处于竞争状态下。当前大数据处理技术能够对企业发展作出支撑，同时对于社会发展也具有一定重要价值。基于此相关技术人员为了达到预期目标更应该重视数据资源，针对其复杂性和质量进行分析，完善数据环境，降低污染发生概率。

1.3大数据的重要意义

当前我国网络科学技术发展较为快速，并且在此过程中网络结构也发生了改变，传统网络结构不够细化，并且较为单一，基于此对当前网络结构进行了完善，规避传统网络结构的单一性，使其变得更加多元化，并且整体结构也进行了细化，在此基础上对于网络安全问题造成了影响，因此整体安全防护更加复杂所涉及的范围更广。其中包含了电子设备的使用，需要对设备自身性能进行提升，并且加快信息传递的速度，以此提高网络安全防护功能。在传统的技术当中，安全工作主要对数据内容进行分析，需要相关操作人员提前对其进行储存和分类，整体过程过于复杂，因此所消耗的人力物力较多，并且在安全防护的过程中还容易造成数据丢失，从而影响了数据的准确性，因此也对网络安全问题造成一定负面影响。

而大数据技术的应用，能够提高密度，并且增加规模降低整体成本，此类优势能够解决当前我国网络环境中的各类问题，从而实现高效精准处理目标，以此提升网络安全问题，实现安全的最终目的[1]。

二、网络风险因素分析

2.1关系矩阵

使用大数据技术对网络安全中的漏洞进行检测需要结合矩阵进行，并且还需先对网络中的风险因素进行分析，以此对当前网络现状进行完善，结合规模和速度，对数据资源进行整合分析，以此解决智能技术所不能解决的问题，规避技术中的不足。为了能够统一矩阵使其工作具有一定规律可循，并且也方便了后续分析工作，网络采集的矩阵应该结合横列数据进行。

2.2总关系矩阵

统一矩阵后，还需对总矩阵进行建设，其中矩阵中各类参数值需要发挥出相应的作用，尤其是在区间转化方面。矩阵的参数值直接影响着两个元素之间的关联，也会影响间隔元素之间的直接关联，所以需要按照矩阵的计算形式计算出总矩阵的具体参数值，为后续工作提供帮助。

2.3风险元素分析

矩阵计算的准确度会直接影响整体结果，并且还会影响综合数据，因此后续工作也会受到限制，在此基础之上为了满足工作需求还需相关技术人员结合相应的计算公式，对风险元素的可能性进行分析，使其最终得到的结果符合实际需求。除此之外，所得的结果还可以根据原因值，决定元素的最终结果。如果其中原因值越高说明影响力度越强需要被重视，如果原因值越小则影响力度越小[2]。

三、网络安全分析中的大数据技术的应用

3.1检测框架的构建

此检测系统的框架需要建立在Hadoop框架的基础之上，以此构建出具体的网络检测环境，让其能够在此环境中进行检测工作。在应用大数据技术后，对于信息处理能力有所加强，因此更容易找到漏洞出现的位置，并且确保关键处理环节，以此提升系统自身安全性能，使其在达到相应标准，形成客观有效的评价内容。

在此框架下，还能对信息进行挖掘，简化系统检测的步骤，使其在一定环境下发挥出实质作用，并且快速检测出漏洞数据，并且对其进行标识。当前我国对网络环境中漏洞分析是较为单一的处理能力，它仅只能对数字漏洞进行确定，所以整体承受能力有限，因此需要结合相应技术对其进行序列进行操作。

3.2漏洞信息采集

攻击信息主要指的是具有一定威胁性的信息内容，并且具有一定目的性，在此基础之上为了提高我国网络数据处理能力，需要提高自身漏洞检测能力，让其为后续工作提供支持。

为了达到预期效果，还需结合系统进行检测，针对系统内容对大数据功能进行提升，并且编写基本操作流程，应用采集功能对数据参数进行采集。在没有外界干扰的前提下，网络内部的漏洞信息会自动生成，并且按照检测方向进行传导和分解，使其在节点中执行相应工作。

针对系统机构而言，漏洞信息的节点会发生位置上的变化，因此在进行设置时还应该考虑节点位置问题，以此促进邻近节点之间的快速通信，使其发挥出相应作用。在收集入侵数据时，还需要维持原有系统的运行效率，因此需要设定脆弱性评估模块，让其对各个层面的执行节点进行统计，以此对漏洞进行处理，加强漏洞的总结能力，并且形成对比，提高承载能力，在不超过规定条件的基础之上实现采集工作[3]。

3.3网络漏洞处理

网络漏洞处理模块是检测框架中较为主要的模块之一，此模块在建设过程中需要以SQL设备为基础，并且此设备也是模块的核心。在应用此设备的过程中还应该对网络体系中的循环数据进行控制，让其达到漏洞检测的标准，并且降低整体运行时间，提高工作效率，达到处理效果。SQL设备中能够储存大量的数据，并且结合数据的节点确定漏洞的位置，后续将数据内容传输至设备的处理层，通过高效地运行确保辅助设备的工作能力，以此掌握网络中的漏洞问题，后期结合漏洞的均匀分布，逐一分析节点中的内容。此系统中的漏洞处理模块是核心功能模块，在应用大数据技术时能够对评价模块实施检测任务。

3.4漏洞评估

在检测系统执行的过程中，评估模块能够为漏洞检测工作提供最终的结论依据，因此它需要设定在系统的最尾部。当前此软件不能完全适应框架部署，因此需要结合漏洞处理使其达到连接的状态，并且结合驱动系统的支持，让其能够对信息内容进行选择。在系统正常运行的过程中，网络结构受到的冲击较大，因此各个节点更容易被攻击，所以对于外部节点而言需要采取动态切换模式进行工作。漏洞评估模块的应用能够提高系统的规范化，以此提高漏洞检测准确度。检测漏洞评估模块可以进行自动切换，并且切换方式会根据节点实际情况进行调控，确保系统能够完成访问数量，并且还可以达到检测漏洞标准。

四、结束语

综上所述，随着网络复杂程度逐渐加强，网络安全问题较为突出，基于此应用大数据技术对其进行调整，确保网络的安全性能，为社会生产工作提供有力支撑。

参  考  文  献

[1]李寒阳.信息学院网络安全分析中的大数据技術应用探讨[J].信息技术与信息化，2020（07）：161-163.

[2]朱一姝，吴涵宇，马明.大数据技术在信息时代网络安全管理系统中的应用概述[J].通讯世界，2019，26（11）：155-156.

[3]夏怀民，刘念祖，王晓博，等.大数据技术在重要电力用户供电安全分析中的应用[J].自动化与仪器仪表，2017（08）：163-164+167.