基于大数据的网络安全防御系统设计

网络安全防御系统集成了许多先进技术，特别是快速数据采集和大数据分析技术，可以将传统的被动网络安全防御模式转变为主动，提高网络安全防御性能。结合传统的网络安全防御功能和引入的大数据技术，给出了网络安全防御系统的主要功能，包括数据采集功能、大数据图1基于大数据的网络安全防御系统功能分析功能、网络安全防御功能和防御效果评价功能四个关键方面。(1)网络数据采集功能目前已进入“互联网+”在时代，网络部署了大量的软硬件资源，访问了数亿用户。因此，网络安全防御首先需要建立强大的数据采集功能，及时收集网络中的软硬件数据资源，并将这些网络数据发送到大数据分析功能。深度包过滤功能可以引入到网络数据采集过程中，利用这个深度包过滤可以快速采集网络数据，提高网络数据采集速度。（2）大数据分析处理功能网络数据采集后，系统将数据发送给大数据分析处理模块，包含大量病毒基因片段或特征，可智能分析网络数据，预处理网络数据与学习特征进行比较，找出这些数据信息是否隐藏木马或病毒，及时发送给安全防御模块。（3）网络安全防御功能网络安全防御与传统防御技术一致，使用木马或病毒杀戮软件，一旦发现网络病毒或木马，可以启动网络安全防御工具，及时杀死网络病毒或木马，可以跟踪病毒或木马来源，锁定源服务器，去除源。如果来源涉及犯罪，可以获得这些证据，并将其发送公安机关侦破。（4）防御效果评价功能网络安全防御功能完成后，系统可以评价处理效果，获取网络系统中的杀毒信息，消除这些网络病毒，避免网络中病毒或木马复发。评估网络安全防御效果后，还可以跟踪大数据分析的准确性。一旦准确性降低，可以及时学习，提高网络安全防御性能。大数据是一种非常关键的数据处理和分析技术，可以使用多种算法，如BP支持向量机、深度学习的神经网络算法，K-means挖掘数据中的潜在知识，如算法，对人们有价值，可以帮助人们做出决定。为了更好地展示互联网应用的性能，本文重点介绍了互联网安全数据分析过程的深度学习算法。深度学习算法是一种多层次的卷积神经网络，包括两个非常关键的层次结构，一个是卷积层称为病毒数据特征提取层，一个卷积层是病毒数据特征映射层，可以识别病毒数据中的特征数据，同时处理池化层、压缩和处理池化层数据信息，如预处理、二值化等，删除病毒数据中的一些明显噪声特征。池化层可压缩大量病毒数据，减少卷积神经网络分析参数，解决卷积神经网络学习和训练过度拟合问题，避免病毒识别模型进入过度拟合状态，避免提高病毒识别能力，提高病毒识别处理成本。整个连接层是一个关键的分类器，可以将所学的病毒知识标记为特征空间，从而提高病毒识别结果的可解释性。经过学习和训练，卷积神经网络可以形成动态优化的网络结构，在一定时期内保持不变，实现病毒特征的识别和分析，为病毒识别提供准确的结果。

互联网是一种互联工具，随着光线通信，5G随着移动通信的发展和完善，互联网接入的硬件设备和软件资源越来越多，参与访问的用户数十亿。一旦网络的任何组成部分受到网络病毒或木马的攻击，都会给网络用户带来不可估量的损失。因此，网络防御需要采用先进的技术来提高防御能力。互联网安全防御是一项系统复杂的工程，因此需要根据互联网的应用提高安全防御水平，引入更先进的技术来提高网络防御能力，具有一定的作用和意义。