一，引言

随着信息技术的发展，计算机网络技术在各行各业的应用越来越广泛，网络安全问题也开始引起人们的关注。在信息时代，网络安全问题逐渐引起人们的关注，不仅会影响个人信息的安全，还会影响国家信息的安全。随着计算机网络技术的快速发展，网络安全分析的数据越来越复杂，数量越来越大，数量级已经从TB迈向PB，涉及的范围越来越广；硬件设备的性能不断提高，对信息传输速度的要求也越来越高；此外，网络攻击越来越频繁，需要进一步加强网络安全的维护。总的来说，网络安全分析越来越困难，对网络安全管理技术的要求不断提高。在这种情况下，迫切需要引入新技术进行网络安全分析，以满足复杂环境下网络安全的需要。2013年，Gartner分析数据表明，未来信息架构的发展将以大数据技术为主导，并已广泛应用于许多行业。实践表明，大数据技术具有处理速度快、覆盖面广的优点，能够充分满足网络安全分析中数据效率高、容量大的要求。

二、大数据技术在网络安全分析中的应用

目前，网络安全分析的主要对象是日志和流量，以及配置、漏洞、访问、用户行为、外部报告等相关辅助信息。通过大数据技术的应用，收集过于分散的日志和流量，采用更有效的收集、存储、检索、分析等手段，提高网络安全分析的效率，减少成本。同时，采用相关分析等技术手段，进一步挖掘安全事故之间的内部联系，预测安全漏洞、网络攻击等安全事件，不断提高网络安全。(1)收集信息。一般来说，可以使用Chukwa等数据采集，通过应用分布采集的方法对重要的日志信息进行全面采集；采用常规数据镜像的形式，可以有效采集全流量数据。(2)存储信息。当前的数据类型及其应用形式越来越复杂。为了满足全面分析的需要，提高检索和分析的效率，有必要采取更有针对性的存储方法来存储相应的数据。如果是检索的原始安全数据，包括日志信息、流量数据等，可以使用GBase，Hbase等列存储手段，可实现快速索引，及时响应数据检索。如果是标准化处理后的安全数据，可以使用Hahoop分布式结构计算，将相应的数据放在相应的节点上，使用分布式结构计算Hive实施脚本分析，挖掘安全数据，得到详细的分析报告，然后将结果放入列存储中。如果是需要实时分析的安全数据，可以使用Storm，Spark等流计算方法，将相应的数据放置在相应的节点上，当数据流通过节点时，自动分析，得到详细的分析报告，然后将结果放置在流存储中。(3)信息检索。基于数据的检索可以采用MapReduce通过分布式并行计算，将数据查询请求发送到各个节点进行处理，进一步提高数据信息的检索速率。(4)数据分析。一般来说，可以使用Storm或者Spark等结构基于数据分析，结合复杂事件处理方法等。及时分析数据内存、监控信息及相关信息，可有效捕捉异常行为。非实时数据时数据分析Hadoop架构，结合HDFS分布式存储和MapReduce分布式计算方法，离线统计风险事故，分析原因，寻找攻击源。（5）多源数据与多阶段组合的关联分析。大数据技术的应用可以有效提高数据分析效率，在短时间内分析多源异构数据，分析网络系统的安全风险，分析不同时期的攻击行为。例如，对可能僵尸网络的分析不仅可以将流量与流量相结合DNS访问特性，还可以进一步拓展数据源，对数据信息进行更深入的分析。另一个例子是，通过分析系统中的其他主机是否遭受了相同的攻击或相同的隐患，以便更早地发现隐患效地预防隐患。

结束语：

随着计算机网络技术的发展，网络安全问题引起了人们的更多关注。面对日益复杂的网络环境，为了加强网络安全的维护，提高数据信息的处理效率，将大数据技术应用于网络安全分析。研究表明，大数据技术具有处理速度快、覆盖范围广的特点，能够满足网络安全分析中数据效率的要求。本文探讨了大数据技术在网络安全分析中的应用，通过更有效的采集、存储、检索、分析等数据处理手段，有效提高了网络安全分析的效率。