(内蒙古电力科学研究院，呼和浩特 010010)

0 引言

在信息智能化不断发展的时代，许多中小型企业的各种业务系统也在不断地更新与完善，所产生的数据也在迅猛地增长。产业互联网的迅速发展，带动了各行各业的生产水平，与此同时，智能网络时代也给企业的安全带来了全新的挑战[1]。互联网的负面作用正逐步扩大，网络安全问题成为了企业安全的重中之重，其中数据安全问题较为突出[2-3]。

针对上述存在的问题，许多学者发表了自己研究的技术方案。文献[4]公开了一种基于Hadoop平台卷积神经网络模型[4]，虽然能在一定程度上对网络安全检测运算处理效果比较好，但是处理数据过程比较复杂导致效率低，对于实时数据无法快速处理。文献[5]提出了一种多源异构数据实时处理模型，采用了XML数据形式映射数据库的机制[5]，虽然在实时数据处理上有明显的优势，但是采集的数据容易受到噪声干扰导致精度下降。本研究研究出一套适用的解决方案，下文将详述具体方案设计。

1 网络安全检测平台总体框架设计

针对上述技术存在的不足，本研究设计出新型的智能化网络安全检测平台，全面分析网络风险因素，以提高对网络风险因素的感知、预测和防范能力。本研究采用卡尔曼滤波算法、采用数据融合分类算法和模糊推理算法3种方法结合构建出数据融合模型来对网络安全检测数据进行运算与处理。关于网络安全检测平台总体框架图如图1所示。……