当前位置：首页 > news >正文

【大数据安全分析】大数据安全分析技术框架与关键技术

news 来源：原创 2025/5/18 17:50:44

在数字化时代，网络安全面临着前所未有的挑战。传统的网络安全防护模式呈现出烟囱式的特点，各个安全防护措施和数据相互孤立，形成了防护孤岛和数据孤岛，难以有效应对日益复杂多变的安全威胁。而大数据分析技术的出现，为解决这些问题带来了新的曙光。

大数据分析在网络安全中的核心作用

大数据分析凭借其强大的数据处理能力，对安全告警、系统日志以及网络流量等海量多源异构数据进行全面采集、高效存储与深度分析。它打破了原有网络安全烟囱式防护模式的局限，将所有安全防护措施与安全数据有机打通。例如，在一个大型企业网络中，不同部门可能使用了多种不同的安全设备和系统，产生了大量分散的数据。大数据分析可以将这些来自不同源头的数据整合在一起，让安全团队能够从全局视角来评估网络安全态势，解决网络安全防护孤岛和数据孤岛问题。

同时，大数据分析利用大数据技术对海量数据的高效计算能力，结合关联分析、深度学习、机器学习算法等先进手段，能够对各种已知与未知威胁进行快速发现与预警。传统的网络防御往往是被动的，只有在威胁已经造成损害后才会做出响应。而大数据分析能够实现网络防御从被动到主动的转变，提前发现潜在的安全威胁，为企业采取防范措施争取宝贵的时间。

大数据分析技术架构详解

数据源：安全分析的基石

数据源是大数据分析的基础与前提，准确高质量的多源异构数据是安全分析效果的保证。进行安全分析需要收集的数据源丰富多样。

日志数据：涵盖了设备与系统的日志和安全告警信息。设备日志可以记录设备的运行状态、操作记录等，系统日志则反映了操作系统的各种活动。安全告警信息更是直接指向了可能存在的安全威胁，如入侵检测系统发出的告警等。
流量数据：网络流量数据是网络活动的直观体现，包括 Netflow 数据和全流量镜像数据。Netflow 数据可以提供网络流量的基本统计信息，如源 IP、目的 IP、流量大小等。全流量镜像数据则包含了完整的网络数据包信息，能够更深入地分析网络行为。
支持数据：包括资产信息、账号信息、漏洞信息和威胁情报信息等。资产信息有助于了解企业网络中的各种设备和系统；账号信息可以用于识别合法用户和异常登录行为；漏洞信息能让安全团队及时发现系统中存在的安全隐患；威胁情报信息则提供了外部网络环境中的安全威胁情况。

采集和预处理：提升数据质量

对数据源收集的信息进行解析、标准化和丰富化处理，从而为数据分析提供高质量的数据。

数据传输采集：根据不同类型的数据源，以及数据存在的状态，采用不同的传输与采集技术。对于实时性要求较高的安全告警数据，可能需要采用实时采集和传输的方式；对于一些历史日志数据，则可以采用批量采集的方式。
数据预处理：对数据进行解析、补全、标准化操作，从而提高安全分析的可信度，降低误报率。例如，不同设备产生的日志格式可能不同，通过解析和标准化操作，可以将这些日志转换为统一的格式，便于后续的分析处理。

数据存储：保障数据全面可信

全量存储网络中原始的网络数据，使数据结果分析更加全面可信。对所有网络行为数据建立索引，便于快速查询、管理分析和举证。在面对复杂的网络安全事件时，完整的原始数据可以为安全团队提供更多的线索，通过建立索引可以快速定位到相关数据，提高分析效率。

数据分析：挖掘数据价值

利用关联分析、机器学习、深度学习等技术，从海量原始数据中自动挖掘出有价值的信息，最大程度地发挥数据的价值。关联分析可以发现不同数据之间的潜在联系，机器学习和深度学习则可以通过对大量数据的学习，发现隐藏的安全威胁模式。

数据应用：实现安全功能

依据数据分析结果，实现安全态势感知、安全预警、追踪溯源等应用。安全态势感知可以让安全团队实时了解网络的安全状况；安全预警能够及时通知安全人员采取防范措施；追踪溯源则可以帮助确定安全事件的源头，以便采取针对性的措施。

大数据分析关键技术剖析

数据采集与解析技术

利用日志采集器实时以非格式化或半格式化采集原始数据，根据配置的解析规则和字段补全规则，完成数据的解析与数据补全。最终将解析的数据存入大数据存储中，以便后续进行实时或长周期的展示和统计分析。例如，对于一些复杂的系统日志，日志采集器可以按照预设的规则提取出关键信息，并将缺失的字段进行补全，为后续的分析提供完整的数据。

大数据存储与处理技术

大数据平台计算处理能力达到日存储数据超过 1T，支持千亿条数据的秒级处理，PB 级数据管理与应用，保证高吞吐量与高数据压缩率，为安全智能分析提供实时或者长期的关联分析数据基础。在处理海量的网络安全数据时，强大的存储和处理能力是必不可少的，只有这样才能保证分析的实时性和准确性。

关联分析

通过关联分析引擎对采集的实时数据流进行深度关联分析，包括安全告警、系统日志、资产、网络、漏洞等信息之间采用基于规则、基于统计、基于资产、基于情报等深度关联分析方法，综合分析进行安全威胁检测、预警。例如，通过关联安全告警和资产信息，可以快速定位受到威胁的设备；通过关联网络流量和漏洞信息，可以发现潜在的攻击路径。

机器学习

通过机器学习和算法对大量的历史信息和安全信息的关联，以无监督学习（异常检测）为主，并有人工辅助的半监督学习（专家、管理人员反馈），对威胁行为进行一个长周期的分析，找出安全威胁与攻击的异常行为和隐藏的威胁行为。机器学习可以不断学习和适应新的安全威胁模式，提高安全分析的准确性和有效性。

大数据分析在网络安全领域具有不可替代的作用，通过其技术架构和关键技术的协同作用，可以为企业提供更加全面、高效、主动的网络安全防护。