典型文献
基于大数据的安全态势感知系统研究
文献摘要：
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.系统具有高可用、可扩展、易部署等特点,能较好地支撑各类网络安全威胁的感知与预测.
文献关键词：
网络安全;态势感知;大数据;分布式
中图分类号：
作者姓名：
刘海霞;许鑫磊;冉宇瑶;赵小娟
作者机构：
浙江理工大学科技与艺术学院,浙江 绍兴 312369;杭州安恒信息技术股份有限公司,浙江 杭州 310018;洛阳广播电视大学,河南 洛阳 471000
文献出处：
引用格式：
[1]刘海霞;许鑫磊;冉宇瑶;赵小娟-.基于大数据的安全态势感知系统研究)[J].软件工程,2022(03):13-16
A类：
B类：
安全态势感知,感知系统,类网络,网络攻击事件,数据收集,数据存储,系统框架,Flume,Kafka,日志,MapReduce,Storm,实时分析,网络态势,态势特征,网络安全态势,预测技术,ECharts,可视化图表,攻击源,成安,高可用,可扩展,地支,网络安全威胁
AB值：
0.429175
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