基于大数据技术的实时网络信息安全监测

传统监测方法对网络行为数据的挖掘力度不足,数据处理能力较低导致监测效果不理想,针对此问题研究基于大数据技术的实时网络信息安全监测,基于大数据技术挖掘网络信息行为特征,从中提取代表性外显特征;清洗冗余数据,对网络信息安全异常行为进行判定;设计网络异常行为实时报警模块,对网络信息安全实时状态做出预测。测试结果:此次研究所用监测报警平均时间较传统方法缩短6.1s,其异常行为误报率较传统方法降低8.4%,获得较佳效果。