基于大数据的计算机网络安全态势感知模型研究

摘要

在信息化时代背景下，计算机网络已广泛渗透至社会各个层面，成为信息传递的关键途径。但是，随着网络科技的不断发展，网络安全问题日益突出，网络攻击和安全事件频繁发生。为了有效解决这些难题，需要对网络安全状态进行及时、准确的监控和管理。本研究开发了一种利用大数据技术的网络安全态势感知模型。该模型通过分析处理海量网络数据，实现对网络状态的实时监控以及对潜在威胁的预测，为网络安全防御提供了坚实的技术支撑。模型整合了前沿的数据挖掘与机器学习技术，对网络流量、日志文件、漏洞信息等多样数据源进行全面分析，建立了一个多层次、多维度的网络安全态势感知框架。为检验模型的效能，此项研究以某一中职学校校园网为案例，执行了实验分析。结果显示，该模型大幅提升了网络安全态势感知的精确性和实时性，为网络安全管理供给高效的技术工具。