电信科学 ›› 2014, Vol. 30 ›› Issue (7): 84-89.doi: 10.3969/j.issn.1000-0801.2014.07.013

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面向大数据的异构网络安全监控及关联算法研究

刘兰1,林军2,蔡君1   

  1. 1 广东技术师范学院 广州 510655
    2 工业和信息化部电子第五研究所 广州 510610
  • 出版日期:2014-07-20 发布日期:2017-08-17
  • 基金资助:
    广东高校优秀青年创新人才培育项目;广东省自然科学基金资助项目;广东省教育厅科研基金资助项目

Researcb on Network Security Monitoring Model and Associated Algoritbm in tbe Age of Big Data

Lan Liu1,Jun Lin2,Jun Cai1   

  1. 1 Guangdong Polytechnic Normal University， Guangzhou 510655， China
    2 China Electronic Product Reliability and Environmental Testing Research Institute， MIIT， Guangzhou 510610， China
  • Online:2014-07-20 Published:2017-08-17

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摘要：

摘要：我国信息安全战略在大数据时代需考虑大规模、异构的网络安全行为的复杂性和时效性问题。针对大数据具有的数据量巨大、查询分析复杂的特点，分析面向大数据的异构网络安全监控的相关技术，提出对各类异构数据源进行清洗整合，通过安全事件的关联和分布式序列图模式等方式进行网络安全监控的整体态势分析，为大数据环境下的异构网络安全监控提供了一些思路，也为信息安全企业提供了一个分析大数据下隐含规律的参考模型。

关键词: 大数据, 关联算法, 数据模型, 信息安全

Abstract:

In the age of big data, large-scale, complexity of heterogeneous network security behavior should be considered. According to the features of huge amount and complex, big data analysis technologies for network security monitoring were proposed. Various types of heterogeneous data sources by data cleaning, and the key data through security event correlation, traffic rules based on wavelets and distributed sequence diagram model and other methods, were analyzed. Some ideas of network security monitoring system for big data environment were provided.

Key words: big data, correlation algorithm, data model, information security

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