大数据在通信网络安全防范中的应用研究

大数据在通信网络安全防范中的应用研究

贲治国

身份证号码： 4523281981110200**

摘要：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，但是信息安全问题依然没有完全解决。基于此，本文对大数据在通信网络安全防范中的应用进行了深入研究，以供参考。

关键词：大数据;通信网络安全;应用研究

引言

通信网络系统实现通信功能，不仅需要通信设备的支持，还要依靠各个工作程序相互配合。而如今国内运营商在4G网络商用化的大背景下，竞争角逐的力度越来越大，出现了重复建设的问题。应用大数据技术有望改善这一问题，同时也能优化通信网络安全环境。

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。

2通信网络安全问题存在的原因

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。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 P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需连接电路，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。

3.1.2数据加密技术

密钥和加密函数对于信息进行替换或者移动后，防止他人对信息进行识别，这就是数据加密技术的主要应用模式，能够对通信网络安全起到有效作用。用户的数据通过明文信息到密文信息的转换，得到了有效的安全保护，在明文和密文的转换当中的转换方法就是密钥。循环冗余校验算法、循环移位、置换表算法、改进的置换表算法和XOR操作算法等，是数据加密技术的主要算法类型。数据加密的方法可以分为对称性加密和非对称性加密两种。在加密和解密的过程中如果使用同一种密钥，那么这就是对称性加密，数据签名的存在，使得数据传输的安全性大大提升，数据加密标准有DES、3DES、AES等。如果在加密和解密的过程中使用的密钥不同，那么这就是非对称性加密。“私钥”和“公钥”之间的配合解密，能够有效保障信息的安全性。“私钥”在加密速度和解密速度方面也具有一定的优势。

3.2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。

3.3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，在通信网络安全中的应用大数据技术能够有效优化通信环境，不仅如此，还能提升通信技术的智能化水平。应用大数据技术分析处理相关问题，提升网络运营安全可靠性的同时，也能帮助人们更好更快完成工作任务，促进社会不断进步。

参考文献

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