基于大数据的网络安全感知系统的生产技术
网络安全态势感知技术的实现
网络安全态势感知技术的实现随着信息技术的不断进步和普及，我们的生活越来越离不开互联网，这也意味着我们的网络安全越来越重要。
快速的信息传输、存储和处理为我们带来了便利，但也给我们的隐私和信息安全带来了威胁。
这时候，网络安全态势感知技术便应运而生。
网络安全态势感知技术指的是对网络中传输的数据、通信中的信息、软件与硬件系统的运行状况等等进行实时监控、识别、分析和预警的技术手段，实现对网络安全态势的感知和管理。
网络安全态势感知技术的应用意义非常的大，可以有效防止网络攻击、提高信息安全水平，保证网络的正常运行和用户的安全使用。
网络安全态势感知技术的实现主要依托于网络安全监测系统和网络安全大数据分析系统。
在网络安全监测系统方面，其功能是在网络中收集、分析和传递信息，以识别和预防网络安全威胁。
网络安全监测系统的核心是安全事件监测，该监测系统是网络安全人员的眼睛和耳朵，能够监控整个网络，捕捉并分析各种攻击行为，并在攻击行为发生时立即作出反应。
而安全事件监测可细分为两个主要部分，即实时性事件监测和历史性事件监测。
实时性事件监测是通过对网络数据的实时分析，实现及时识别异常状况，并发出紧急报警和预警信息。
历史性事件监测则是对网络中的数据进行记录和分析，以便更好地识别和分析安全事件的过程和影响，在此基础上为防范安全事件提供科学依据。
另一方面，网络安全大数据分析系统则主要用于深度分析和研究网络安全状态，对网络数据进行挖掘、整理、分析和识别，为网络安全态势分析、问题排查和解决提供依据和推进。
该系统的核心是建立大数据平台和算法体系，能够对大量的网络数据进行统计、分析和关系挖掘，在处理大量数据的基础上找出网络安全问题和影响，从而加大人们对网络的安全性管理和保护。
网络安全态势感知技术的实现注重技术的细节和操作流程，整个系统实现的关键是可行性的分析和技术的结合。
对于网络安全的条件、需要、实施计划等方面进行详尽的分析和论证，制定明确的网络安全策略和组织管理细则，并落实实施程序，保障网络安全体系的正常运行和应对安全威胁的应急应对，并在需要时获得组织领导人的支持。
安全态势感知平台
安全态势感知平台
随着互联网技术的发展和普及，网络安全问题日益凸显，各种网络攻击事件层
出不穷，给个人和企业的信息安全带来了严重威胁。
为了更好地保障网络安全，安全态势感知平台应运而生。
安全态势感知平台是一种基于大数据分析和人工智能技术的网络安全防护系统，它能够实时监测网络流量、识别异常行为、分析威胁情报，帮助企业及时发现和应对网络安全风险。
安全态势感知平台通过对海量数据的分析，能够发现隐藏在数据背后的规律和趋势，及时预警可能的安全威胁，为企业提供全方位的安全防护。
首先，安全态势感知平台能够实时监测网络流量，对网络数据包进行深度分析，识别异常流量和恶意攻击，及时发现网络安全风险。
其次，安全态势感知平台还可以通过人工智能技术对网络行为进行行为分析，识别用户的异常行为，及时发现内部安全威胁，提高企业的安全防护能力。
此外，安全态势感知平台还可以整合各种安全设备和安全系统，实现统一的安全态势感知和管理，提高安全防护的整体效率和效果。
总的来说，安全态势感知平台是网络安全防护的重要工具，它能够帮助企业及
时发现和应对各种网络安全威胁，保障企业的信息安全。
随着网络安全威胁的不断升级，安全态势感知平台的作用将变得越来越重要，它将成为企业网络安全防护的重要支撑。
因此，企业应当重视安全态势感知平台的建设和应用，加强网络安全防护，确保企业信息安全。
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统随着网络的发展和普及，网络安全问题日益突出。
传统的网络安全体系已经不能满足实时监测和预防网络攻击的需求。
为了应对不断增长的网络威胁，基于大数据的网络安全态势感知与分析系统成为了一种有效的解决方案。
在传统的网络安全防御中，常常使用一个规则库来识别已知的威胁。
然而，由于网络攻击日益复杂多变，传统方法很难有效识别全新的威胁。
大数据技术则可以分析海量的网络数据，挖掘出潜在的威胁，并提供实时的态势感知。
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统主要包括三个环节：数据采集、数据分析和态势感知。
首先，数据采集是系统的基础。
网络安全数据主要包括网络流量数据、日志数据和安全设备数据等。
通过采集这些数据，并进行整合和清洗，建立起庞大的数据仓库。
同时，还可以引入其他数据源，如社交媒体数据和漏洞信息数据等，以获得更全面的信息。
其次，数据分析是系统的核心。
通过采用机器学习和数据挖掘等算法，可以对海量的数据进行分析和挖掘，从中发现潜在的威胁。
例如，通过监测网络流量数据，可以识别出异常的网络行为；通过分析日志数据，可以发现非法的用户访问；通过分析安全设备数据，可以追踪和阻止正在进行的攻击。
通过这些分析和挖掘，系统可以得出网络的安全态势。
最后，态势感知是系统的输出。
通过将数据分析的结果可视化呈现，提供给安全人员进行实时监测和决策。
安全人员可以通过系统提供的分析图表和报告，了解当前的网络安全状况，及时采取相应的措施进行应对。
同时，系统还可以根据历史数据和趋势分析，提供预测性的安全策略，帮助安全人员制定更加有效的防御措施。
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统具有以下优势：首先，系统可以实时监测网络中的异常行为和攻击，及时发现并应对潜在的威胁。
相对于传统方法，大数据分析可以更好地识别新型的攻击方式，提高了安全防护的能力。
其次，系统可以提供准确的安全状况报告和分析结果，帮助安全人员快速判断和应对网络威胁。
基于大数据的网络安全态势感知技术研究
基于大数据的网络安全态势感知技术研究一、引言近年来，随着互联网的普及和信息化建设的加速，网络攻击已经成为全球范围内的主要安全问题之一。
针对网络攻击行为的预防和检测显得尤为迫切，而其中的核心技术就是网络安全态势感知技术。
本文将以大数据技术为基础，探讨网络安全态势感知技术的研究。
二、大数据技术的应用随着大数据技术在各个领域的飞速发展，其在网络安全领域同样有着广泛的应用。
大数据技术的贡献可以归结为以下几个方面：1. 数据管理：通过大数据技术，可以将庞大的网络安全数据存储在数据仓库中，进行高效管理和利用。
2. 数据分析：大数据技术可以对庞大的网络安全数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息，进而识别网络攻击行为。
3. 数据可视化：大数据技术可以对网络安全数据进行可视化处理，从而更加直观地描述网络安全态势。
三、网络安全态势感知技术的基本原理网络安全态势感知技术的核心是对网络中的安全事件进行实时监测，通过收集、分析和处理数据，识别网络中的攻击行为，并对攻击行为进行预警和反应。
该技术的基本流程包括以下几个步骤：1. 数据采集：网络安全数据来源广泛，包括流量数据、系统日志、安全设备报告等。
通过各种手段，采集这些数据并存储在数据仓库中。
2. 数据处理：在数据仓库中，对采集到的网络安全数据进行处理和分析，提取出有价值的信息。
同时，对数据进行聚合、过滤、统计等操作，以便更好地描述网络安全态势。
3. 数据建模：对处理后的数据进行建模和分析，寻找潜在的攻击行为。
同时，基于已知的安全事件，对网络进行分类和归纳，形成参考模型。
4. 预警和响应：基于建立的模型，对网络中出现的异常行为进行预警和响应。
通过对网络设备的配置和调整，防止网络攻击进一步扩大并加以控制。
四、网络安全态势感知技术的局限性尽管网络安全态势感知技术在网络安全领域中具有重要意义，但是由于技术本身的局限性，仍存在一些问题：1. 数据质量：网络安全数据的收集和处理受到多方面的影响，例如网络拓扑、数据收集方式、数据结构等因素都会影响数据的质量。
基于大数据的网络安全态势感知与分析
基于大数据的网络安全态势感知与分析随着全球数字化进程的推进，网络已经成为人们日常工作和生活中不可或缺的一部分。
在数字经济时代，大数据已经成为了企业和政府决策的重要依据。
然而，随着数字化进行的同时，网络安全问题也日益严重。
因此，如何在海量数据中快速有效地找到安全隐患，成为数字时代最重要的一环。
基于大数据的网络安全态势感知与分析，便是在这一背景下得以迅速发展的。
一、网络安全态势感知的定义与原理网络安全态势感知是通过对网络数据的采集、整合、分析与挖掘，快速有效地对网络中潜在的安全威胁进行预警和感知的一种技术手段。
它依托大数据处理和人工智能技术，通过对网络海量数据进行深入分析，识别网络安全隐患和威胁，及时提供预警预测，为网络安全管理提供有力的支持和保障。
网络安全态势感知的原理可以概括为：数据采集、数据处理、威胁识别和应急响应。
首先，通过网络数据采集工具，采集网络数据并存储起来。
接着，通过大数据处理技术，对海量网络数据进行处理和分析，以便更好地发现相关信息。
然后，对数据进行威胁识别和安全评估，从而快速发现网络威胁事件。
最后，采取相应的紧急响应措施，以保障网络安全。
二、基于大数据的网络安全态势感知技术大数据的发展给网络安全态势感知带来了革命性的变化。
传统的安全技术往往是基于特定条件的检测和响应，而基于大数据的网络安全态势感知则提供了更全面的视角和更完整的安全态势感知能力。
下面分别介绍在大数据平台上的网络安全态势感知技术：1. 数据挖掘技术数据挖掘技术是基于大数据平台的网络安全态势感知的核心技术。
数据挖掘技术可以通过挖掘网络数据流量，发现网络漏洞以及对网络攻击进行预警等工作。
通过这种技术，可以快速而准确地发现网络的漏洞和脆点，防止网络攻击的发生。
2. 机器学习技术机器学习是一种用来让计算机自主学习的技术，可应用于各种大数据的分类、预测和模型构建。
在网络安全领域，机器学习技术可以用于对大规模网络攻击样本的训练和分类，提高网络攻击检测的准确度和及时性。
基于大数据的网络安全态势感知技术研究
基于大数据的网络安全态势感知技术研究【摘要】本文基于大数据的网络安全态势感知技术研究，旨在探讨如何利用大数据技术提升网络安全防御能力。
首先介绍了大数据在网络安全领域的应用情况，然后概述了网络安全态势感知技术的基本原理。
接着详细分析了基于大数据的网络安全态势感知技术的具体实现方式，并通过案例分析验证了其有效性。
最后展望未来网络安全领域的发展趋势，总结了本研究的成果并提出了创新点。
通过本文的研究，可以更好地理解和应用大数据技术在网络安全领域的作用，为提升网络安全防御水平提供新的思路和方法。
【关键词】大数据、网络安全、态势感知、技术研究、网络安全应用、原理、案例分析、发展趋势、研究成果、展望未来、创新点1. 引言1.1 研究背景网络安全是当今数字化社会不可忽视的重要问题，随着互联网的普及和信息化程度的提升，网络安全问题也变得日益严峻。
网络攻击手段不断更新和演进，传统的安全防御手段已经不能满足对抗各类威胁的需求。
基于大数据的网络安全态势感知技术应运而生，通过收集、处理和分析海量的网络数据，能够更准确、快速地发现网络安全威胁，提高网络安全的防御能力。
网络安全态势感知技术的出现，为网络安全管理提供了新的思路和工具，有助于实现对网络安全态势的全面感知和有效应对。
通过大数据分析技术，能够从海量的网络数据中提取出有价值的信息和规律，快速发现潜在的威胁，并及时采取相应的防范和应对措施。
基于大数据的网络安全态势感知技术被广泛应用于各种网络安全领域，成为当前网络安全领域的研究热点和发展方向。
1.2 研究意义网络安全在当今信息社会中占据着至关重要的地位，随着互联网的快速发展，网络攻击的形式和手段也越来越复杂和隐蔽。
传统的网络安全防御手段已经难以满足对抗各种网络威胁的需求，研究基于大数据的网络安全态势感知技术具有非常重要的意义。
基于大数据的网络安全态势感知技术可以帮助网络安全人员更加全面地了解网络环境中的威胁和风险，及时调整网络防御策略，提高网络安全防护的效率和准确性。
基于大数据的网络安全态势感知模型研究
基于大数据的网络安全态势感知模型研究随着互联网的快速发展，网络安全问题越来越严重，威胁着人们的生命财产安全。
针对这种情况，基于大数据的网络安全态势感知模型应运而生。
本文将介绍该模型的研究和应用。
一、大数据的背景和意义大数据指的是规模、速度或者复杂度等方面超过传统数据处理能力的数据集合。
大数据的背景包括网络、移动设备、物联网等新兴技术的发展。
它对于社会生产、人类生活和国家安全等方面的影响越来越大。
大数据的背景下，数据管理、数据分析和数据挖掘等技术得到了广泛的应用。
二、网络安全态势感知模型的研究网络安全态势感知模型是一种基于大数据的网络安全防护技术。
它主要通过网络流量、日志信息以及主机信息等多种数据源，实现对网络的全方位监控和信息收集。
通过对这些数据进行处理，可以实时掌握网络的安全态势，及时发现和解决网络安全问题。
网络安全态势感知模型研究过程中主要需要解决的问题有两个，第一个是如何从大量的网络数据中筛选出有价值的信息，第二个是如何将这些信息实时呈现。
为了解决这些问题，研究人员采用了多种技术手段。
例如，可以通过机器学习算法分析数据，实现对网络攻击行为的自动识别；还可以通过数据可视化技术将数据呈现为图表形式，帮助安全人员快速了解网络的状态。
此外还可以利用深度学习、自然语言处理等技术实现对网络攻击的智能感知和相应策略的制定。
三、应用与展望网络安全态势感知模型已经应用于很多网络安全防御系统之中，并取得了出色的效果。
它可以帮助企业组织实现网络的快速响应和有效防御，提高信息安全保障能力。
未来，随着技术的不断发展和应用场景的不断丰富，网络安全态势感知模型还将发挥更加重要的作用。
总之，基于大数据的网络安全态势感知模型是网络安全的一种新兴技术。
它通过对大量数据源的收集和处理，实现对网络的实时监控和攻击检测。
未来，这一技术将会在实践中面临很多挑战，但也必将得到更好的应用和发展。
网络安全态势感知系统设计与实现
网络安全态势感知系统设计与实现随着信息技术的不断发展，网络已成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
同时，网络安全问题也越来越受到人们的关注。
网络攻击、网络病毒、网络钓鱼等问题的出现，给网络安全带来了巨大的挑战。
为了保障网络的安全，开发一种网络安全态势感知系统，已成为当今互联网领域中的热点问题。
一、网络安全态势感知系统的概念网络安全态势感知系统是一种能够监测和检测网络异常行为的系统，可以及时发现并防范安全威胁。
其主要功能包括网络状态监测、风险评估、预警通知等。
在实际应用中，网络安全态势感知系统需要能够对不同的威胁类型进行分类和处理，以及对异常事件进行分析、识别和预测。
二、网络安全态势感知系统的实现思路实现一个网络安全态势感知系统，需要解决如下几个主要问题：1.数据采集问题：网络安全态势感知系统需要从不同的网络设备、网站、服务器等上收集数据信息，对这些数据进行收集、整理和存储，以便后续的分析和处理。
数据采集的方式可以通过抓包、嗅探网络流量、爬取网页等方式实现。
2.数据处理问题：大量的网络数据需要经过处理和分析，最终形成可视化的数据报告。
该过程需要使用网络安全数据挖掘算法，对数据进行统计和分析，以发现网络与安全存在的问题，例如病毒、黑客等。
在这个过程中，也可以用机器学习算法为数据进行分类和预测。
3.威胁识别问题：网络安全态势感知系统需要能够初步判断网络异常行为是不是威胁，是什么类型的威胁，并发出相应的预警。
其中，不同的网站和服务器可能会有不同的安全规则和策略，这需要用到网络安全策略管理技术。
4.预警及响应问题：在网络安全态势感知系统确认了真正的威胁后，需要进行及时的预警和响应。
此时，可以使用邮件、短信等方式通知相关的人员，并实现网络安全管理系统的协同工作。
同时，还需要将相关的数据转发给网络安全系统，以加强威胁处理能力。
5.可视化与管理问题：多维度的安全数据需要通过数据分析与可视化来展示，为相关人员提供更好的业务决策依据。
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图片简介:本技术介绍了基于大数据的网络安全感知系统，包括采集数据模块、分布式处理模块、云计算模块、感知技术模块、存储计数模块、数据防护、数据库漏扫模块、数据资产梳理模块、大数据库应用访问模块、大数据审计模块，所述采集数据模块的输出端与分布式处理模块输入端连接，所述分布式处理模块的输出端与云计算模块输入端连接，所述云计算模块的输出端与感知技术模块输入端连接，所述感知技术模块的输出端与存储模块的输入端连接，所述数据防护的输出端与大数据应用访问控制模块的输入端连接，该技术在数据资产梳理模块通过感知技术对数据库的核心技术和隐私进行加密，加强了大数据应用场景下的个人信息隐私的保护。
技术要求1.基于大数据的网络安全感知系统，包括采集数据模块、分布式处理模块、云计算模块、感知技术模块、存储计数模块、数据防护、数据库漏扫模块、数据资产梳理模块、大数据库应用访问模块、大数据审计模块，其特征在于：所述采集数据模块的输出端与分布式处理模块输入端连接，所述分布式处理模块的输出端与云计算模块输入端连接，所述云计算模块的输出端与感知技术模块输入端连接，所述感知技术模块的输出端与存储模块的输入端连接，所述数据防护的输出端与大数据应用访问控制模块的输入端连接，所述数据防护的输出端与大数据审计模块的输入端连接，所述数据防护的输出端与数据库漏扫模块的输入端连接，所述数据防护的输出端与数据资产梳理模块的输入端连接。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的网络安全感知系统，其特征在于：所述数据库漏扫模块的输出端与资源安全脆弱性检测的输入端连接，所述数据资产梳理模块的输入端用于敏感数据的输入端连接，所述敏感数据的输出端与敏感数据的输入端连接，所述数据资产梳理模块的输出端与数据库的输入端连接，所述数据库的输出端与数据库加密的输入端连接，所述数据库加密的输出端与数据库安全运维的输入端连接，所述数据库安全运维的输出端与防止运维人员恶操作，所述数据库安全运维大的输出端与防止运维人员高危操作输入端连接。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的网络安全感知系统，其特征在于：分布式处理模块是将不同地点的，或具有不同功能的，或拥有不同数据的多台计算机通过通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成大规模信息处理任务的计算机系统。
云计算模块是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户，已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的网络安全感知系统，其特征在于：感知技术模块是面部识别、语音命令、眼球追踪和手势控制等技术。
语音命令和面部识别已广泛应用。
大数据审计模块是将主客体的操作行为形成详细日志、包含用户名、IP、操作、资源、访问类型、时间、授权结果、具体设计新建事件概括、风险事件、报表管理、系统维护、规则管理、日志检索等功能。
数据脱敏是针对大数据存储数据全表或者字段进行敏感信息脱敏、启动数据脱敏不需要读取大数据组件的任何内容，只需要配置相应的脱敏策略。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的网络安全感知系统，其特征在于：大数据应用访问控制模块能够对大数据平台账户进行统一的管控和集中授权管理。
为大数据平台用户和应用程序提供细粒度级的授权及访问控制。
资源安全脆弱性检测是大数据平台组件周期性漏洞扫描和基线检测，扫描大数据平台漏洞以及基线配置安全隐患；包含风险展示、脆弱性检测、报表管理和知识库等功能模块。
数据资产梳理模块能够自动识别敏感数据，并对敏感数据进行分类，且启用敏感数据发现策略不会更改大数据组件的任何内容。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的网络安全感知系统，其特征在于：所述采集数据模块是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。
采集一般是采样方式，即隔一定时间(称采样周期)对同一点数据重复采集。
采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。
7.根据权利要求1所述的基于大数据的网络安全感知系统，其特征在于：所述资源安全脆弱性检测是资源安全脆弱性检测时，大数据平台组件周期性漏洞扫描和基线检测，扫描大数据平台漏洞以及基线配置安全隐患，在数据防护通过数据资产梳理模块将自动识别敏感数据。
8.根据权利要求1所述的基于大数据的网络安全感知系统，其特征在于：所述数据库是对数据库的核心技术和隐私进行加密，数据库内可以进行数据库安全运维，进而防止运维人员恶操作和防止运维人员高危操作。
技术说明书基于大数据的网络安全感知系统技术领域本技术涉及网络安全的技术领域，尤其涉及基于大数据的网络安全感知系统。
背景技术大数据时代来临，各行业数据规模呈TB级增长，拥有高价值数据源的企业在大数据产业链中占有至关重要的核心地位。
在实现大数据集中后，如何确保网络数据的完整性、可用性和保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威胁影响，已成为政府机构、事业单位信息化健康发展所要考虑的核心问题。
网络安全包含网络设备安全、网络信息安全、网络软件安全，是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。
具有保密性、完整性、可用性、可控性、可审查性的特性。
现有的大数据的网络安全感知具有以下不足：1、平台安全方面集中的安全配置管理和安全机制部署能够基本满足目前平台的安全需求，大数据平台的漏洞扫描与攻击监测技术相对薄弱。
2、数据安全方面在数据安全监控和防泄露技术相对成熟，数据的共享安全、非结构化数据库的安全防护以及数据泄露溯源技术亟待改进。
3、隐私保护方面在技术的发展明显无法满足当前迫切的隐私保护需求，大数据应用场景下的个人信息保护问题需要构建技术的保障体系。
技术内容本技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于大数据的网络安全感知系统。
为了实现上述目的，本技术采用了如下技术方案：包括采集数据模块、分布式处理模块、云计算模块、感知技术模块、存储计数模块、数据防护、数据库漏扫模块、数据资产梳理模块、大数据库应用访问模块、大数据审计模块，所述采集数据模块的输出端与分布式处理模块输入端连接，所述分布式处理模块的输出端与云计算模块输入端连接，所述云计算模块的输出端与感知技术模块输入端连接，所述感知技术模块的输出端与存储模块的输入端连接，所述数据防护的输出端与大数据应用访问控制模块的输入端连接，所述数据防护的输出端与大数据审计模块的输入端连接，所述数据防护的输出端与数据库漏扫模块的输入端连接，所述数据防护的输出端与数据资产梳理模块的输入端连接。
在一优选的实施方式中：所述数据库漏扫模块的输出端与资源安全脆弱性检测的输入端连接，所述数据资产梳理模块的输入端用于敏感数据的输入端连接，所述敏感数据的输出端与敏感数据的输入端连接，所述数据资产梳理模块的输出端与数据库的输入端连接，所述数据库的输出端与数据库加密的输入端连接，所述数据库加密的输出端与数据库安全运维的输入端连接，所述数据库安全运维的输出端与防止运维人员恶操作，所述数据库安全运维大的输出端与防止运维人员高危操作输入端连接。
在一优选的实施方式中：分布式处理模块是将不同地点的，或具有不同功能的，或拥有不同数据的多台计算机通过通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成大规模信息处理任务的计算机系统。
云计算模块是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户，已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
在一优选的实施方式中：感知技术模块是面部识别、语音命令、眼球追踪和手势控制等技术。
语音命令和面部识别已广泛应用。
大数据审计模块是将主客体的操作行为形成详细日志、包含用户名、IP、操作、资源、访问类型、时间、授权结果、具体设计新建事件概括、风险事件、报表管理、系统维护、规则管理、日志检索等功能。
数据脱敏是针对大数据存储数据全表或者字段进行敏感信息脱敏、启动数据脱敏不需要读取大数据组件的任何内容，只需要配置相应的脱敏策略。
在一优选的实施方式中：大数据应用访问控制模块能够对大数据平台账户进行统一的管控和集中授权管理。
为大数据平台用户和应用程序提供细粒度级的授权及访问控制。
资源安全脆弱性检测是大数据平台组件周期性漏洞扫描和基线检测，扫描大数据平台漏洞以及基线配置安全隐患；包含风险展示、脆弱性检测、报表管理和知识库等功能模块。
数据资产梳理模块能够自动识别敏感数据，并对敏感数据进行分类，且启用敏感数据发现策略不会更改大数据组件的任何内容。
在一优选的实施方式中：所述采集数据模块是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。
采集一般是采样方式，即隔一定时间(称采样周期)对同一点数据重复采集。
采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。
在一优选的实施方式中：所述资源安全脆弱性检测是资源安全脆弱性检测时，大数据平台组件周期性漏洞扫描和基线检测，扫描大数据平台漏洞以及基线配置安全隐患，在数据防护通过数据资产梳理模块将自动识别敏感数据。
在一优选的实施方式中：所述数据库是对数据库的核心技术和隐私进行加密，数据库内可以进行数据库安全运维，进而防止运维人员恶操作和防止运维人员高危操作。
本技术具有如下有益效果：1、该技术在数据防护通过数据库漏洞扫描模块扫描等手段对指定的远程或者本地计算机系统的安全脆弱性进行检测，发现可利用漏洞的一种安全检测，在数据库内的资源通过资源安全脆弱性检测时，大数据平台组件周期性漏洞扫描和基线检测，扫描大数据平台漏洞以及基线配置安全隐患，弥补了大数据平台的漏洞扫描与攻击监测技术相对薄弱。
2、该技术在通过感知技术模块通过面部识别和语音命令进查看，查看后通过存储模块进行存储，存储后再次查看和共享时，也需要感知技术的面部识别和语音命令，对用户访问数据库行为的记录、分析和汇报，用来帮助用户事后生成合规报告、事故追根溯源，同时加强内外部数据库网络行为记录，改进了数据的共享安全、非结构化数据库的安全防护以及数据泄露溯源技术亟待。
3、该技术在数据资产梳理模块通过感知技术对数据库的核心技术和隐私进行加密，加强了大数据应用场景下的个人信息隐私的保护。
附图说明图1为本技术提出的基于大数据的网络安全感知系统的原理图；图2为本技术提出的基于大数据的网络安全感知系统的系统流程图。