大数据网络安全态势感知平台建设中数据集成的基本方法

数据集成广泛应用于大数据网络安全态势感知平台。在实际技术应用中，技术人员以科学有效原则为指导，在现有技术手段的支持下，调整优化技术方案，充分发挥数据集成的技术优势，促进大数据网络安全态势感知平台建设的顺利进行。

1.数据采集与预处理

基于大数据网络安全态势感知平台的结构框架，技术人员在使用数据集成技术的过程中，需要在科学原则和有效性原则的指导下做好数据集成，理顺网络安全态势感知平台中相关数据的采集、数据的预处理、指标系统的建设提取和数据集成技术流程，加强数据集成技术的应用效果，有效满足大数据网络安全态势感知平台建设的相关要求。具体来说，在数据采集过程中，技术人员做好数据源的确定和数据采集工作，如技术人员总结安全设备、业务系统产生的数据，如防火墙、安全审计、互联网行为日志、访问日志等安全信息，实现安全设备和业务系统安全是数据的有效覆盖[3]。有针对性地收集网络运维管理数据，主要包括安全风险评估结果、事故处理记录、安全系统运行记录等。通过收集上述数据，确保数据处理过程中安全威胁信息评估的有效性和准确性。除上述两类安全数据外，还需要采集外部威胁数据。例如，在一个周期内，攻击行为的启动IP，域名、漏洞信息，构建完整、系统的数据采集机制。基于数据采集，技术人员需要进行数据预处理。从实际情况看，数据采集后，各种数据呈现异构特征。为了保证实际使用效果，提高数据集成效果，在构建模型之前，有必要进行必要的数据预处理，通过预处理对数据内容进行识别和完整，通过识别和完整，消除安全数据中的重复项和误报项，在保证安全数据有效性的同时，降低数据存储压力，将不同的数据理顺并入事件，避免孤立事件和异构数据的影响，为后续相关预测分析和安全防御工作提供技术支持，确保数据分析的有效性。

2.构建态势感知指标体系

从大数据网络安全态势感知平台建设经验来看，为保证实际处理效果，构建完整高效的态势感知指标体系，研发人员需要构建态势感知指标体系，确保数据采集、数据预处理的相关性、真实性和准确性。在这一思路的指导下，技术人员需要做好网络运输脆弱子态势和攻击子态势的评价。具体来说，网络运行脆弱性子系统主要用于分析和评价主机在网络中的漏洞和安全情况，并在此前提下总结主机硬件配置和软件系统安全漏洞的扫描结果报告和外部威胁报告。网络攻击子态势主要评价主机在网络中受到攻击的频率和危害程度，涉及网络攻击子态势SQL注入攻击次数，非授权扫描次数及安全事件造成的危害程度[4]。目前子态势数据主要来源于和IPS，IDS以及防火墙等。异常行为子态势主要针对不同主机内部、不同用户登录和访问过程中产生的异常行为据来源主要为4A系统及相关日志通过构建指标系统，整个安全态势感知平台中的各种安全数据进行了整合，增强了态势感知的系统性和全面性[5]。

3.态势感知指标提取与数据集成

在数据集成过程中，技术人员需要结合贝叶斯网络，D-S证据理论等。对获得的各种情况感知指标进行分析价结果，以更直观的方式确保安全防护工作的发展。

在大数据背景下，网络安全问题日益突出。为了减少网络攻击造成的损失，确保用户信息的安全，在构建大数据网络安全情况感知平台的过程中，技术人员通过一系列技术应用，将网络安全情况感知平台的建设与数据集成技术联系起来，通过数据集成技术，不断提高大数据网络安全情况感知平台的建设效果，在弥补过去网络安全保护系统缺陷的同时，形成现代、安全、高效的实时保护系统。