随着互联网的快速发展和普及化，网络安全威胁变得日益复杂和普遍。各类网络攻击手段不断翻新，传统的网络安全防御手段逐渐显得力不从心。因此，开发一种基于大数据的网络安全防御系统成为当今亟待解决的重要问题。基于大数据的网络安全防御系统能够从海量的网络数据中提取有效信息，进行威胁感知、分析和预测，实现针对性的安全防御措施和自动化响应。

课题研究目的：

1. 综述大数据在网络安全领域的应用现状和发展趋势，分析其在网络安全防御中的优势和挑战。

2. 设计和开发基于大数据的网络安全防御系统，包括数据收集、存储和处理等关键环节，以及应用机器学习和数据挖掘算法进行网络攻击检测和预防。

3. 提出一套完善的网络安全防御策略，结合大数据技术对网络攻击进行分析和预测，以提高系统的响应能力和安全性。

4. 验证和评估所设计的网络安全防御系统，在实际网络环境中测试其性能、可靠性和有效性，对比分析结果以验证其在提升网络安全防护水平方面的效果。

课题研究内容：

  传统的网络安全防御技术存在诸多问题，如无法有效防御高级持续威胁，安全性和便利性的冲突，数据泄露和隐私问题等。针对当前传统技术中存在的问题，此安全防御技术弥补了传统网络安全技术的不足。本文主要研究内容包括：

 1.安全预警模块的设计

通过此模块对攻击趋势、漏洞等进行预警。大数据应用中心能够集成多种异构应用软件，通过不同开发架构和语言设计软件，利用集成接口进行通信，因此存在部分漏洞。通过网络不正常的流量对攻击趋势和行为预警进行分析，以K均值、支持向量集等算法预测网络攻击行为，使系统安全性与预警能力得到进一步提高。

2.安全保护系统设计

从当前我国网络安全防御系统应用的整体情况来看，杀毒软件、防火墙等在市场上应用十分普遍，基本所有的计算机网络系统上都会安装，但是在具体的使用过程中，这些工具的防护效果还是十分有限的，因为这些防御软件采取单一部署或集成部署的方式。伴随着大数据技术的普及，在计算机网络安全防御体系中使用大数据技术能够有效提高安全系数。如使用数字签名防御技术能够对数据通信中存在的不规范行为进行防御，提升安全保障的力度。

3.传输加密模块

数据加密为网络七层协议，根据加密技术对逻辑位置进行分析。端对端加密能够通过OSI参考模型实现网络层和传输层的创建，实现数据的源端传输，不会改变密文状态，并且错误的通信链路并不会对数据整体安全性造成影响。端到端加密只能够对自身信息加密。主机信息加密在发送中利用加密算法实现，要求使用针对性加密手段。以软件编程加密，密钥管理机制复杂，在大型网络系统中使用能够使接收方传输更加方便。

4.安全监测系统设计

如今，计算机网络安全防御系统的构建往往采用网络流量抓包的方式来完成，该手段能够有效获取到网络流量信息，从而开展更加全面的入侵监测。不过需要注意的是，该技术手段的应用必须要有软硬件的配合，才能真正实现防护目的。具体来说，监测功能的实现需要依靠管理级、应用级以及端系统级、子网级还有直接链路级等环节的配合。其中，管理级主要是计算机安全管理制度；应用级则是防火墙等应用系统，能够有效实现病毒检测；端系统级主要是对网络流量信息进行统计分析，保证监测效果。

5.数据收集和处理

平台数据源中的内部数据比较多，包括操作系统、网络设备日志等。另外，平台要收集外部全部的网络安全资料，包括网络安全信息、社会信息等。原始数据利用轻量级进行集成，根据不同的业务需求进行数据存储和处理。为了使多源异构复杂数据得到解决，平台数据源包括不同种类数据库和系统来存储各种数据。例如利用关系型数据库对数据进行存储，以时序数据库对密集数据进行存储。在数据处理过程中，平台能够提供离线和在线两种模式，使不同数据处理需求和场景得到满足。利用数据流技术处理在线数据，快速响应网络安全异常的情况，支撑实时感知网络安全态势。在此过程中，要避免非必要数据存储导致的性能消耗，还要根据设计需求对数据开展数据清洗与转换，对数据质量进行保证。