大数据技术在网络入侵检测的作用

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随着大数据时代的发展，在网络入侵检测工作开展过程，大数据的运用提高了工作效率，作为相关技术人员，需要不断进行研究，以实现网络入侵检测水平的不断提高。

1大数据技术

在大数据时代背景下，数据的收集、分析与整理以大数据技术为依托，实现快速化的、海量化的数据处理，其主要数据处理流程包括：收集、清洗、整理、分析，通过此流程深挖数据蕴含的价值信息。综上可知，大数据技术处理具有便捷性、海量性、复杂性、价值性，因此其应用领域广泛、发展前景良好，在计算机网络系统领域中，有突出的应用价值。

2网络入侵检测概念及重要作用

通过对计算机运行的情况进行实时监测、控制用户的使用行为、判断入侵行为，拦截违法、侵害行为，通过一系列安全反应动作，保证网络安全稳定运行。由此可见，网络入侵检测是计算机系统内、网络中的安全管理技术，可收集分析不同系统源重要节点信息，将其作为重要依据，为计算机运行稳定性的判断提供支撑，辅助辨别否被攻击现象，同时可自动化生产检测记录和反应报告。在计算机运行中使用网络入侵检测技术，可大大提升其运行的安全稳定性。为防火墙安全防护技术缺陷提供完善与补充，检测计算机运行动态状况的同时，不产生性能使用影响。同时，以实际网络系统的运行状况为依据做出现针对性调整，向网络安全管理员传递及时准确、系统全面的信息，为网络漏洞的修补提供便利，保证网络安全防护方案的科学性、有效性。

3大数据技术在网络入侵检测的应用

3.1用于入侵检测防御体系的可能性

在使用大数据技术前，应当充分了解入侵检测体系的相关价值，保证其对大数据技术的应用合理合法。通过对用户的网络行为进行监测，检测其非法异常行为、对非法程序的入侵行为进行检测与判断。通过对市场数据、日常行为、安全日志等内容的收集，分析其数据背后的信息，建立起与计算机系统关键点相连接的信息练习，对网络系统中存在的违法安全规定策略的行为、攻击迹象进行拦截与处理。入侵检测技术可称之为积极式的安全防护类技术，其可提供实时保护，防止外部攻击、处理内部攻击、纠正错误操作。在不影响网络正常使用的情况下，其可被称之为防火墙后的第二道安全闸门，监测网络不法行为。网络入侵防御检测主要是，通过对用户行动的监测与分析，对其行为进行及时判断，对系统内的审计弱点进行记录与完善，对相关进攻活动、入侵迹象进行拦截与记录，及时形成预警报告，同时利用模型对异常行为进行分析与评估，对系统重要文件进行完整性的保护，跟着管理系统审计过程，识别相关违法行为等。大数据的技术应用与核心内容，满足入侵检测系统之对用户行为活动的监督、分析要求，同时其便捷迅速性，满足入侵检测的及时性要求，因此在网络入侵检测中应用大数据技术是有效的、可行的。

3.2在入侵检测体系构建中的应用

在大数据应用过程中，其与网络计算机入侵系统相结合，形成了全新的计算机网络安全入侵检测及预防系统，实现了对网络计算机系统全面的、有效的、安全的保护。主要应用步骤包括：第一，进行满足特殊行为特征行为数据的抽取；第二，对符合特异性的数据进行集成、转化、预处理等，使其形成符合可利用标准的数据格式；第三，建立入侵数据的行为分析模型；第四，建立安全防护检测系统，对网络入侵行为、非法行为进行相关拦截并采取其他对应措施。进行数据预处理时，要对数据的来源进行合理判断，对其多样性进行分析，通过设置有效的预处理模式及规则对大量数据进行甄别，对数据格式进行统一，保证进入数据模型的数据具有高质量性、有效性、完整性。利用准确规范的数据为行为分析模型提供基础支持，进而对具有相关入侵行为特征的网络行为进行合理判断与妥善处理。

3.3大数据技术下的入侵防御

在大数据时代，可根据多样化的行为特征分析方式对网络入侵系统利用大数据的方式进行分析，现阶段常见的数据分析方式均可应用到网络入侵检测系统中，实现与大数据的结合。常见的应用方式包括：第一，异类分析法，对网络行为中明显的异常数据进行分析，对偏离正常化的行为进行数据分析，对其偏离正常用户上网特征的行为、违法常理的行为进行数据分析，搜集有价值的反应结果；第二，聚类分析法，主要是指将数据涉及的行为按照一定的分类法则进行归纳总结，通过对个别组别的分析，确立完整的全局性行为模式模型，探究行为之间的关联性及关系价值；第三，序列分析法，动态化对用户的的行为模式进行分析，对行为模式背后存在的本质进行深度分析，进而判断是正常还是入侵时网络行为模式，在不同的结论后，有不同的入侵模式，采用针对性的处理方式。此外，应该构建网络入侵防御体系的策略。构架完整的、具有可操作性的网络入侵防御体系，需要以深入研究大数据相关理论为基础，通过对数据平台的合理利用，收集并获取大量用户信息，进行数据的有效处理，通过相关理论结合成果经验促进大数据与网络入侵检测的结合，构建防御体系。除此之外，利用大数据技术健全软件开发标准，提升相关软件的研发质量，利用大数据的发展，促进相关软件的开发、培养专业数据应用人才。

3.4深入进行大数据技术的理论研究

实践应用的前提基础便是理论研究，因此为实现大数据时代下的网络入侵防御体系构建，应当重视前期理论研究准备，以科学的、深层次的研究作为技术理论支撑，促进大数据技术成果的应用。如借鉴其他成熟的电商产品评价体系、客户评价体系等与大数据技术相结合的成果应用结果，将其应用于网络入侵检测与大数据结合的应用方案的不断完善过程中，进而用大数据应用的理论体系为入侵监测系统提供支持。同时在研究相关理论时，形成有关大数据应用的网络入侵防御系统，重视用理论指导实践，促进理论与实践的结合，形成良性循环模式，实现大数据网络数据支撑下，完整的网络入侵检测体系。

3.5建立健全大数据技术的标准体系

大数据时代的发展，不断完善，适合社会环境的发展要求，在技术的发展过程中，向规范化、标准化的更高水平发展，不断提升数据集成化的应用效果，利用大数据技术的发展，提升数据处理的质量与速度，同时在此过程中不断完善服务器处理数据的分析效果。由此可见，建立完善标准的大数据技术体系，可满足异构数据间的差异要求，同时满足大数据的市场需求，进而构建大数据集成网络，以此提升网络入侵检测的全面系统性。

3.6注重软件行业培育与人才培养

大数据的应用，离不开新型软件作为技术支持，同时需要专业的技术型人才进行数据的处理，以此拓展大数据技术的使用与推广。以大数据的支撑为背景形成网络入侵检测系统，此时需要大量的软件支持、更需要专业技术人员的共同努力，由此可见，在此行业的发展过程中，要重视人才的培养，重视对软件的开发与应用，获取政府相关政策支持的同时，提升校内人才培养质量，加大高校对专业人才的培养力度。企业内部重视对相关人员的技术培训，通过使其学习掌握大数据应用提升技术的利用率，进而为企业发展培养人才力量。

4结束语

总之，通过大数据技术在网络入侵检测的应用，很好地将用户的网络行为转化为行为规则模型，并实现海量数据向入侵检测信息的转化，从而实现计算机网络的入侵检测，为人们提供良好的网络环境，保障计算机用户的隐私数据安全。