大数据在通信网络安全防范中的应用研究

2020-08-12 06:48俞肖军
科学技术创新 2020年21期
关键词:网络安全评估分析

俞肖军

(中通服和信科技有限公司,安徽 合肥230088)

进入信息化时代后,数据不仅具有多样化的特点,信息量也逐渐增加,这也成为我国通信行业需要关注的两项问题。虽然现如今通信网络已经获得非常多显著的研究成效,并且在信息处理与管理等方面体现出极大的优势,但是信息安全问题依然没有完全解决。通过分析得出解决通信安全的关键点是现代化信息技术的应用,尤其是大数据技术,能够有效提升通信网络安全水平,所以下面主要针对网络通信安全中大数据技术的有效运用展开分析。

1 大数据技术

大数据技术是在信息化时代下研究得出的一种针对海量信息处理的模式之一,其中包含诸多技术种类,可以在大量、分散的数据信息前提下进行高效处理,并且有效分析数据,提升信息资料的价值。大数据技术特点主要体现在数据种类多样化、数据流转速度快、数据规模大等方面,当前很多研究资料显示通信网络安全领域需要运用大数据技术,一方面需要通过该技术的优势,提高通信网络信息的处理效率,另一方面则可以采用大数据技术中所具有的多维度关联功能,分析了解通信网络数据内容,实施网络运行状态的监督,从而为通信网络风险评估以及故障分析等工作提供真实有效的数据[1]。

2 通信网络安全问题根本原因

2.1 通信网络结构过于复杂

通信网络结构比较复杂,其中包含诸多种类的通信设备与工作程序,组建成体系完善的通信网络系统,具有信息传输交换等诸多功能,除此之外还涉及到多种通信方式。现如今,随着4g 网络的普及以及5g 网络正式商用,使得通信行业建设规模逐渐拓展,尤其是运营商之间的竞争趋势越来越激烈,导致通信网络建设呈现出重复性的问题,从而增加了通信网络系统的复杂性。尽管当前已经在通信网络建设过程中加强了对这一问题的重视,但是依然存在一些不足。除此之外,因为信息设备标准不统一,设备承载的任务比较繁琐,实施管理期间便会导致疏漏,从而增加通信信息安全问题的概率,引发通信网络安全故障[2]。

2.2 缺少有效的安全评估方法

通信网络不断发展,使得人们逐渐加强了对于网络的依赖性,这便增加了通信网络数据量。通过网络后端进行大量数据的处理,但是如果仅凭借后端网管中心负责这一项工作,很有可能会面临通信网络风险管理方面的问题。另外,数据分析方法缺乏有效性,具体在实施安全评估的过程中,还是以工作人员以往积累的经验为依据,无法保证网络安全评估最终结果的有效性。

2.3 风险评估需要优化

通信网络在运行期间面临的安全问题,不仅是由通信网络结构以及安全评估方法导致,还与风险评估方式有很大的关系。如果局端出现通讯故障,会在所有的网管系统中及时预警,没有总结出明确的原因之前,监控人员只能依靠以往总结的经验进行分析,并且通知相关人员及时处理,影响到工作的效率,还有可能会浪费抢修时间。总结根本原因,是风险评估方法需要进一步优化,具体需要针对现有的设备以及环境进行多维度的数据分析。特别是通信网络结构复杂的前提下,需要分析的评估数据量增多,如果所采用的风险评估方法不合理,会直接影响到通信网络的安全性。

3 通信网络安全防范中大数据的运用

3.1 应用多元化大数据技术

3.1.1 IP 通信技术

所谓IP 通信技术即网络互联协议,多台计算机设备之间相互通信便是通过协议实现(IP 通信技术原理如图1 所示)。IP 技术可以加强计算机通信规则的清晰性与明确性,在实际应用中需要关注IP 地址的性质,能够有效提高网络通信安全性。在实现数据交换的过程中需要采用数据包,将需要传输的数据信息进行分段打包与分段传输,体现出无连接型的特点。在这一条件下通信初期阶段无须连接电路,数据传输路径增加,为网络安全提供保障。与此同时,互联网基础网络功能的完善提升了技术水平,IP 通信技术在全新的网络环境中也能够发挥通信功能,并且明确了今后通信网络领域的信息发展方向,即实现个性化与多媒体通信,加强融合通信管理,而实现以上目标的关键便是应用IP 技术,使IP 通信与PSTN 通信深入结合[3]。

图1 IP 通信技术原理图

3.1.2 应用信息萃取技术

在通信网络安全防范中应用大数据,其中包括实体行为信息处理这一环节,而该环节中又涉及到转发、存储、生产这三个关键流程。通信网络数据多样化,总结之后主要有两种类型,其一是内容数据,其二是元数据,均具有描述实体行为的功能。应用大数据的过程中可以萃取信息,针对创建的实体模型组织分析,期间便需要运用到信息萃取技术,该技术的主要功能体现在通信网络地址分析、发件人与语种判断等方面,而以上内容和萃取内容数据也有密切关系。大数据技术得到广泛应用的前提下,信息萃取技术应用水平逐渐提升。采用信息萃取技术可以避免主机信息受到攻击,在计算机的浏览器内获取人员数据,信息萃取技术也关系到采集到的信息质量。当采集到物理实体以及虚拟实体等信息后,建议此通过聚合地址与联系链逐跳这两种形式,将各个种类实体聚合,提高通信网络安全。

3.2 深入分析潜在通信障碍

在移动通信网络中运用大数据技术可以借助技术的分析功能,将移动网络性能进行优化。大数据分析也可以在通信网络信息中予以运用,有利于提高数据的分析效率以及便捷性。通信网络处在虚拟的环境下,一旦出现安全故障检测,工作也会面临一些难度。采集用户通信情况的相关信息时,采用大数据技术可以快速发现安全故障,并且将其及时处理,提升用户使用感知。目前我国已经正式进入到大数据时代,人们的工作与生活也逐渐依赖互联网,使得网络技术功能越来越完善。但是,这也相应的提升人们对互联网的需求,要求提高网络技术承载力。在5G 商用的行业环境下,通信行业不断发展的过程中也必然会受到一些因素的影响,为了保证网络通信的稳定性与安全性,大数据技术应用十分必要,除了可以优化网络性能,还能够切实保证通信网络安全。

3.3 应用人机结合工具

针对通信网络系统进行分析,总结硬件与软件所具有的功能,具体在信息传递分析以及储存这三个环节无法保证内容数据与原数据萃取的完整性。考虑到信息萃取要求,建议针对信息结构化提取的各个流程进行验证。期间需要运用到滚动式缓存数据,降低通信网络数据采集与存储等环节可能会面临的影响。但是采用这一方法无法彻底将问题解决,可以与人机结合工具相结合,针对多项数据展开统一分析,工作人员再采用人机结合数据,便可以借助该工具的智能性优势,保证信息分析结果的有效性。实际组织信息分析与传递的过程中,工作人员要将创建的任务模型与流程充分融合,重点体现出敏感性分析的特征,重新创建人机结合应用框架,情报与技术组合,从而发挥出大数据在通信网络安全防范领域的重要作用。

结束语

综上所述,大数据技术有利于提高通信网络安全性,一方面需要结合当前通信网络信息处理需求选择技术,保证信息处理各个环节的有效性,另一方面建议总结导致安全问题的原因,制定针对性的处理方案,全面消除安全隐患的同时,也能够创建安全的通信网络环境。

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