基于大数据的安全态势感知系统研究

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摘  要：针对目前层出不穷的各类网络攻击事件，基于最新的大数据技术组件，构建集数据收集、数据处理、数据存储、数据分析、数据呈现于一体的安全态势感知系统框架。通过Flume和Kafka获取日志或网络攻击信息，使用MapReduce和Storm技术进行批量或实时分析，以达到对网络安全的感知;采用层次分析法确定指标权重，提取网络态势特征，通过分析构建判定矩阵完成对网络安全态势的评估，并利用神经网络、关联分析、时间序列画出三种预测技术;通过ECharts进行可视化图表部署，采用R语言、ECharts技术对威胁类型、攻击数据进行展示和分析，将攻击源进行可视化，从而完成安全态势的预测。（剩余7337字）