基于大数据分析的业务安全预警系统设计
基于大数据的企业预警系统设计与应用
基于大数据的企业预警系统设计与应用随着信息技术的发展，企业面临着越来越多的风险和挑战，需要对市场变化、客户需求、供应链等进行持续监测和预警。
基于大数据的企业预警系统能够帮助企业及时发现风险和机遇，提高决策效率。
本文将对基于大数据的企业预警系统的设计和应用进行探讨。
一、企业预警系统的概念企业预警系统是指基于先进信息技术和大数据分析的企业管理工具，用于对企业内部和外部环境进行数据分析、预测和预警。
企业预警系统通过对大数据的收集、整理、分析和挖掘，能够帮助企业及时发现和解决风险，预测未来发展趋势，提高企业竞争力和决策效率。
二、大数据技术在企业预警系统中的应用1. 数据收集和整理企业预警系统的数据来源非常广泛，包括企业内部数据、外部数据、社交媒体数据、公共数据等。
这些数据经过收集和整理后，需要进行清洗和归档，以保证数据的质量和可用性。
在这个过程中，需要借助各种数据采集工具、ETL工具和数据仓库等技术手段。
2. 数据分析和挖掘企业预警系统的核心是数据分析和挖掘。
在这个过程中，需要运用各种统计分析、机器学习和人工智能技术，对数据进行模型训练和预测。
这样就可以预测未来的市场趋势、产品需求、竞争态势等，为企业提供决策支持和预警提示。
3. 数据可视化和交互式分析企业预警系统还需要提供数据可视化和交互式分析的功能，以方便企业管理者对数据进行深入分析和解读。
这个过程需要借助各种数据可视化工具和交互式分析工具，如数据仪表盘、报表分析工具和OLAP系统等。
三、企业预警系统的设计原则在企业预警系统的设计中，需要考虑以下几个原则：1. 围绕业务需求设计企业预警系统的设计需要紧密围绕业务需求展开。
事先明确业务需求和预警指标，设计系统的数据采集、分析、预测和可视化功能，以满足企业管理者的决策需求。
2. 数据安全和隐私保护企业预警系统需要严格保护数据安全和隐私，防止敏感信息泄露。
这个过程需要借助各种安全技术和隐私保护机制，如数据脱敏、加密传输和访问控制等。
基于大数据分析的公共安全预警模型研究
基于大数据分析的公共安全预警模型研究随着人口数量和城市化程度的迅速增长，公共安全成为了社会关注的热点问题。
如何快速、准确地预警和处理突发事件，是全国各大城市和政府不断努力的方向。
在这个背景下，利用大数据分析技术来构建公共安全预警模型，已经成为了一种有效的手段。
本文将探讨基于大数据分析的公共安全预警模型研究。
一、大数据分析技术在公共安全领域的应用大数据分析技术广泛应用于公共安全领域，包括预警、监控、安全事故预测等方面。
大数据技术可以通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，快速获取安全风险信息，实现对公共安全事件的高效预警和处理，节约社会资源，提高公共安全水平。
在城市公共安全管理方面，大数据技术主要包括以下方面：1.利用传感器技术、视频监控、GPS定位等技术获取城市交通流、环境、游客流量等数据，分析城市交通拥堵、环保等相关问题；2.通过社交媒体、新闻报道、网上舆情等手段获取城市民生、社会安全等相关信息，对事件进行实时监控和分析；3.通过运用数据挖掘、机器学习等大数据技术，对城市人群、路网等资源进行综合分析，提高资源利用效率，实现短时间内的预警和处理。
二、基于大数据分析技术的公共安全预警模型构建公共安全预警模型的建立需要同时考虑到数据采集、分析、模型构建这三个方面。
在这三个方面，我们可以分别从以下几方面来考虑：1.数据采集数据采集是建立公共安全预警模型的基础。
基于大数据分析技术，我们可以通过多样化手段进行数据采集，主要包括以下三种方式：（1）城市传感器网络；（2）移动设备定位数据；（3）社交网络数据。
通过上述各种数据采集方式，可采集到城市环境、人流量、社会安全事件等相关数据。
在数据采集的同时，需要考虑数据的实时性和准确性。
2.数据分析数据分析是公共安全预警模型的核心步骤。
在这个过程中，我们需要运用数据处理、数据挖掘、机器学习等大数据分析技术，对大量的数据进行深入挖掘和分析，从而得出有价值的信息。
3.模型构建公共安全预警模型的建立需要运用大数据分析技术的方法和模型。
基于大数据分析的可视化预警系统研究
基于大数据分析的可视化预警系统研究随着互联网技术和物联网技术的不断发展，数据量不断增大，数据分析和处理的需求也日益增长。
尤其是在大型企业、政府部门和金融机构等领域，数据的数量和种类更加复杂多样，需要更加高效、准确的数据分析和预测，以便及早发现并防范风险。
因此，基于大数据分析的可视化预警系统也逐渐成为了一种重要的工具和研究热点。
本文将结合实际案例，探讨基于大数据分析的可视化预警系统的研究现状和发展前景。
一、可视化预警系统的基本概念可视化预警系统，顾名思义，就是通过可视化手段，实时监控和预警可能出现的风险和异常情况。
它是一种基于数据采集、存储、处理和分析的 IT 工具，可对各类业务进行动态监测、分析和预警。
其主要优点在于：1、可视化方式直观、易懂：通过可视化图表和仪表盘，直观展现数据分析结果，让用户更容易理解和掌握情况。
2、实时监控、提前预警：可及时监测各项业务的变化和趋势，发现异常情况和风险，从而提前预警，防范于未然。
3、精准分析、高效决策：通过深入的数据分析和挖掘，为用户提供更加精准的数据预测和分析报告，有效辅助用户做出重要决策。
二、大数据分析在可视化预警系统中的应用可视化预警系统的效果好坏，取决于对数据的深度处理和分析。
而大数据分析，正是实现对数据深入处理和分析的关键工具。
大数据分析主要具有以下几个特点：1、海量数据处理：大数据分析平台能够轻松解决处理海量数据的难题，提供更加快捷和高效的数据分析处理能力。
2、高维数据分析：通过机器学习和数据挖掘等技术，挖掘数据中的隐藏规律，实现对高维数据的综合分析和处理。
3、实时数据处理：大数据分析工具能够实现数据的实时采集、处理和分析，为用户提供更加快速、准确的数据分析结果。
基于大数据分析的可视化预警系统，主要是通过数据采集、存储和分析，实现对各类业务的动态监测和预警。
当系统检测到异常情况或风险时，可以即时发出报警提示，提醒用户及时采取相应的措施。
这些功能都离不开大数据分析的支持。
大数据分析与网络安全预警系统设计
大数据分析与网络安全预警系统设计随着互联网的飞速发展和智能化技术的不断革新，网络安全问题日益突出。
尤其是在大数据时代，互联网上产生的海量数据中蕴藏着各种安全威胁和风险。
因此，为了更好地应对网络安全挑战，设计一款高效可靠的大数据分析与网络安全预警系统势在必行。
一、系统需求1. 数据采集和存储：系统需要能够实时监控和采集互联网上的网络流量、日志数据以及其他安全相关数据，并将其存储在可靠的大数据存储系统中。
2. 数据预处理与清洗：由于采集的数据可能存在噪声和冗余，系统应具备数据预处理和清洗功能，以提高后续分析的准确性和效率。
3. 安全威胁检测与识别：基于已有的网络安全技术和算法，系统应能够自动对采集到的数据进行分析，检测和识别出各类网络安全威胁，包括入侵攻击、恶意软件、网络钓鱼等。
4. 预警机制与自动化响应：一旦系统检测到网络安全威胁，应能够及时发出预警信息，并采取自动化响应措施，例如封堵IP地址、断网、关闭被感染的主机等。
5. 数据可视化和分析报告：系统应具备友好的用户界面，以便管理员直观地监控网络安全状态，并提供详细的分析报告，辅助决策及制定相应的网络安全策略。
二、系统架构为了实现以上需求，我们建议采用以下的系统架构：1. 数据采集与存储层：这一层负责采集、存储和管理互联网上的网络流量、日志数据以及其他安全相关数据。
可以使用流量收集器、日志收集器等工具来实现数据的实时采集，然后将数据存储至大数据存储系统中，例如Hadoop、Elasticsearch等。
2. 数据预处理与清洗层：在该层，使用数据清洗工具对采集到的数据进行预处理和清洗，去除噪声、冗余和无效数据，以提高后续分析的准确性和效率。
同时，该层还可以进行数据转换和格式标准化等处理。
3. 安全威胁检测与识别层：在该层，可使用强大的算法和模型对预处理过的数据进行分析，识别出各类网络安全威胁。
常见的技术包括入侵检测系统（IDS）、网络行为分析（NBA）和机器学习模型等。
基于大数据分析的食品安全预警系统设计与研发
基于大数据分析的食品安全预警系统设计与研发引言：食品安全问题一直是人们关注的焦点，但是舆情事件频繁出现，影响食品安全的事件层出不穷，给人们带来了很大的安全隐患。
如何有效地预警食品安全事件，进行监管和防范，一直是各国政府和相关部门努力的方向。
随着大数据技术的发展，基于大数据分析的食品安全预警系统被逐渐引入实践，取得了不小的成效。
本文就将从数据收集、数据处理、模型建立和应用等方面分析大数据分析在食品安全预警系统上的应用和研究进展。
一、数据收集1. 数据来源数据来源是构建大数据分析系统的基石。
当前，食品安全数据涵盖了政府监管部门、食品企业、食品流通环节、社会舆情等多个方面。
政府监管部门是食品安全数据中少不了的一部分，其中包括质检部门、卫生监督部门、公安部门等。
这些部门通过日常监管、抽检、投诉监管等手段，能够及时获取各类食品安全数据。
食品企业是食品安全数据的重要来源，它们可以通过前期的研制、生产、销售、投诉等环节采集到大量的数据。
食品流通环节是食品从生产到销售的一个重要环节，这里面的企业涉及到农业、渔业、林业等一系列的企业，由于涉及到物流、运输、仓储等环节，因此能够提供一些关于食品安全方面的数据。
社会舆情数据也是一个重要的数据来源，它能够反映公众对食品安全事件的关注度和态度，更为重要的是，它能够概括出各方面的意见，加强政府与公众之间的沟通。
2. 数据处理收集到的数据无论其来源及类型，都需要进行处理，以进行价值的提升和挖掘。
数据处理的步骤包括数据清洗、数据整合和数据挖掘。
数据清洗是为了处理数据中存在的噪声、错误和不一致性等问题，使得数据更具有可读性、一致性和准确性。
例如可以对输入数据进行去重、缺失值处理、异常值去除等。
数据整合是将多个来源的数据进行融合以建立一个全面的数据集。
如果来源数据中存在着大量的重复数据，可以通过去重爬虫或算法去冗余，从而减少数据量。
数据挖掘是通过应用现有技术方法，进行数据的深度挖掘以得到隐藏在数据背后的信息。
基于大数据分析的金融风险预警系统实验报告
基于大数据分析的金融风险预警系统实验报告一、引言在当今复杂多变的金融市场环境中，金融风险的防范和预警显得尤为重要。
随着大数据技术的迅速发展，基于大数据分析的金融风险预警系统应运而生。
本实验旨在研究和验证这种新型预警系统在识别和预测金融风险方面的有效性和可靠性。
二、实验目的本次实验的主要目的是构建一个基于大数据分析的金融风险预警系统，并通过实际数据验证其性能。
具体目标包括：1、探索大数据在金融风险预警中的应用潜力。
2、检验所构建的预警系统对不同类型金融风险的识别能力。
3、评估预警系统的准确性、及时性和稳定性。
三、实验设计（一）数据来源我们收集了来自多个金融机构的大量数据，包括交易数据、市场数据、信用数据等。
这些数据涵盖了不同的金融产品和业务领域，时间跨度为过去五年。
（二）风险指标选择基于金融风险管理的理论和实践，我们选取了一系列风险指标，如波动率、违约率、流动性比率、市场集中度等。
（三）数据分析方法运用了多种大数据分析技术，包括数据挖掘、机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）和深度学习算法（如多层感知机、卷积神经网络等）。
（四）预警模型构建将选取的风险指标作为输入变量，金融风险状态（正常、预警、危机）作为输出变量，构建了多个预警模型，并进行了对比和优化。
四、实验过程（一）数据预处理首先，对收集到的数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值检测和修正、数据标准化等。
（二）特征工程通过特征选择和提取技术，从原始数据中挖掘出对金融风险预测有价值的特征。
（三）模型训练与优化使用预处理后的数据对预警模型进行训练，并采用交叉验证等技术对模型进行优化，以提高模型的性能。
（四）模型评估采用准确率、召回率、F1 值等指标对训练好的模型进行评估，并与传统的金融风险预警方法进行对比。
五、实验结果与分析（一）模型性能评估经过实验，我们发现基于大数据分析的预警模型在准确率、召回率和 F1 值等方面均优于传统方法。
如何利用大数据分析进行风险管理和预警(七)
随着信息技术的飞速发展，大数据分析已经成为企业管理和决策的重要工具。
在风险管理和预警方面，大数据分析能够提供丰富的数据支持和洞察，帮助企业有效识别和分析潜在风险，并及时做出应对措施。
本文将从数据收集、数据分析和预警系统建设三个方面探讨如何利用大数据分析进行风险管理和预警。
一、数据收集大数据分析的第一步是数据收集。
企业可以通过各种渠道收集数据，例如内部数据库、互联网、社交媒体等。
这些数据来源的多样性和不确定性为风险管理提供了更丰富的信息基础。
企业可以收集客户行为数据、市场趋势数据、产品质量数据、供应链数据等多维度的数据，为风险管理和预警提供全面的支持。
此外，企业还可以利用物联网技术采集设备传感器数据，实现对生产过程、设备运行状态等实时监控和分析。
通过这些数据的收集和整合，企业可以更加全面地了解生产运营的各个环节，及时发现潜在风险。
二、数据分析数据分析是大数据分析的核心环节。
企业可以利用数据挖掘、机器学习等技术对收集到的大量数据进行深入分析，发现其中的潜在规律和关联。
通过对历史数据的分析，企业可以识别出一些风险事件的规律性特征，从而预测未来可能发生的风险。
此外，大数据分析还可以帮助企业构建风险评估模型，通过对不同风险因素的量化分析，为企业提供科学的风险评估结果。
这些模型可以帮助企业全面了解各项风险的可能性和影响程度，为决策提供依据。
三、预警系统建设基于数据分析的结果，企业可以建立起一套完善的风险预警系统。
预警系统可以通过监控实时数据变化，及时发现可能存在的风险。
预警系统需要建立在数据分析的基础上，能够识别出异常情况并发出预警信号，帮助企业及时做出反应。
预警系统的建设需要结合企业的实际情况和业务需求，可以采用数据可视化技术，通过图表、仪表盘等形式直观展现风险情况，方便决策者及时了解企业的风险状况。
同时，预警系统还需要与企业的决策系统和应急响应机制相结合，形成一套完善的风险管理体系。
总结大数据分析在风险管理和预警方面具有重要的应用价值。
基于大数据分析的网络安全监测与预警研究
基于大数据分析的网络安全监测与预警研究论文题目：基于大数据分析的网络安全监测与预警研究摘要：随着信息技术的快速发展，网络安全问题越来越突出，给社会、企业、个人带来了严重的威胁。
为了提前发现和防范网络攻击，网络安全监测与预警成为当前亟待解决的重要问题。
本文通过分析大数据技术在网络安全监测与预警中的应用，论述了大数据分析在网络安全监测与预警中的重要性和优势，并提出了基于大数据分析的网络安全监测与预警系统的设计与实施方法，以期为网络安全领域的研究和实践提供参考。
一、引言网络安全攸关国家安全、社会稳定以及经济发展。
然而，面对日益复杂的网络攻击形式和手段，传统的安全防护手段已经难以满足需求。
大数据分析技术，以其快速高效的特点，逐渐成为网络安全监测与预警的有效工具。
本文通过对大数据分析技术的介绍，分析了其在网络安全监测与预警中的应用及优势，进一步提出了基于大数据分析的网络安全监测与预警系统的设计与实施方法。
二、大数据分析在网络安全监测中的应用1. 大数据分析的定义与特点大数据分析是一种通过收集、处理和分析大规模数据，从中发现隐藏的模式、关联和洞察，用于指导决策的技术和方法。
其特点包括数据量大、数据种类多样、数据变化快速以及需要高效处理等。
2. 大数据分析在网络安全监测中的优势（1）实时监测与预警能力：基于大数据分析技术，可以对网络流量、用户行为等数据进行实时监测和分析，从而及时发现异常行为和攻击事件。
（2）多维度分析能力：大数据分析技术可以对网络安全数据进行多维度的分析，包括时间、空间、行为特征等方面，从而更准确地判断和预测网络攻击事件。
（3）快速响应能力：大数据分析技术具有快速处理大规模数据的能力，可以及时发现和响应网络攻击事件，降低安全风险。
（4）自动化处理能力：基于大数据分析技术构建的网络安全监测与预警系统可以实现自动化的数据收集、处理和预警反馈，降低人工干预和误判的风险。
三、基于大数据分析的网络安全监测与预警系统设计与实施方法1. 数据采集与处理（1）数据源的选择：根据实际需求，选择合适的数据源，包括网络流量数据、用户行为数据、系统日志数据等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
析 出来外部 的攻击 行为 ，对于确保直播卫星业务 管理 的正常 、 有序开展具有重要 的现 实意义。
ｑ 系统总 体设计
目前 ，随着 用户规模 的不 断增 加 ，直播卫 星 内部 业务 系 统 的数据规模也 迅速扩 大且持 续加速 ，已经 形成 了一个大数 据环 境。为 了实现疑似攻 击行 为的及 时发现分析 ，除需要 实 现 “内部 结构 化数 据 ”的异 构融 合 、集 中存 储 、数据抽 取 、 共 享建模 、挖 掘分析机 带ｌ－外 ，还 需要进一 步将 “内部 非结构 化数 据”诸如各系统的登录 日志、操作 日志、业 务系统 日志 、
集合 ，进 ｆ Ｊ：帧 糊毅 分 离的联 合 分偏 离度 判！ＩｊＪＪ水分 离髓似 攻 ｝ 为。本 文给 ｛ｆＩ＿ｒ系统 的总 体 汁 干¨助 能 结 ， 原 ， 系统运 仃结 灰 Ｉｌ 』Ｊｉ炙办 厄前对 数撕 进行 杂 的 颅处 ¨．ｊ（－４ｉ较 好的枪 洲性 能 ，能够 准确 分析 疑似攻 ．Ｉ；－ｆ 为 ，』Ｌ－４ Ｊ‘较
Ｗ ａｎｇ Ｘｉｎｇａｎｇ
（Ａｄｍｉｎｉｓｕ’ａｔｉｖｅ Ｃｅｎｔｅｒ ｆ ｉ）ｒ ｔｈｅ ＤＴＨ Ｓｅｒｖｉｃｅ，ｓＡＰＰＲＦ丁，Ｂｅｉｊｍｇ，１ ００８６６，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ａｉｍｉｎｇ ａｔ Ｉｈｃ ｒａｐｉｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｌ’ｓｕｓｐｅｃｔｅｄ ａｔｔａｃｋｓ ｉｎ ＴＶ ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ ｓｅｌ‘ｖｉｃｅ，ｔｈｒｏｕｇｈ ｂｉｇ ｄａｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｓｃｈｅｍｅ ｏｆ ｄｏｕｂｔ ｆｉｒｓｔ ａｎｄ ｉｄｅｎｔｉｔｉｃａｔｉｏｎ ｔｈｅｒｅａｆｔｅｒ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ Ｉｈ‘Ｓｔ ｕｓｅｓ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔＯ ｃａｒｒｙ （）Ｌｉｔ ａ ｆｕｚｚｙ ｄａｔａ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍ ｄａｔａ ｕｎｄｅｒ ｓｕｓｐｅｃｔｅｄ ａｔｔａｃｋｓ．ａｎｄ ｃｏｍｐｏｓｅｓ ａ ｄａｔａ ｓｅｔ ｏｉ’ｓｕｓｐｅｃｔｅｄ ａｔｔａｃｋｓ ｔｈａｔ ｉｓ ｖａｌｕａｂｌｅ Ｉｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ；ａｎｄ ｔｈｅｎ ｕｓｅｓ ｔｈｅ ｄａｔａ ｓｅｔ ｔｏ ｓｅｐａｒａｔｅ ｔｈｅ ｓｕｓｐｅｃｔｅｄ ａｔｔａｃｋｉｎｇ
Ｓａｆｅ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ＆Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ Ｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎ Ｉ安全播 出与监测监 管
【本文献 息 】 ｌ 欣 … ．肚 ｒ人数 分析 ｎ勺、Ｉ 务安 颅警 系统 设计 … ．Ｊ ‘播 ｊＩＵ 技 术 ，２０１８，Ｖｏ１．４５（６）
基于大数据分析的业务安全预警 系统设计
ｂｅｈａｖｉｏｒｓ ｂｙ ｃａｌ’ｉ ｙｉｎｇ ＯＵｔ ｔｈｅ ｉｏｉｎｔ ｓｃｏｒｅ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｉｕｄｇｍｅｎｔ ｂａｓｅｄ ０１１ ｔｌ１ｃ ｆｕｚｚｙ ｄａｔａ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｏｖｅｒａｌｌ ｄｅｓｉｇｎ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ａｎｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ
ｓｔｒＬｌＣｔｕｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ａｒｅ ｐｌ‘ｏｖｉｄｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｄｏｅｓ ｎｏｔ ｎｅｅｄ ａ ｃｏｍ ｐｌｉｃａｔｅｄ ｄａｔａ ｐｒｅｐｌ’ｏБайду номын сангаасｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｈａｓ ａ ｇｏｏｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｉｔ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ａｎａｌｙｚｅｓ ｓｕｓｐｅｃｔｅｄ ａｔｔａｃｋｉｎｇ ｂｅｈａｖｉｏｒｓ，ａｎｄ ｉｓ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｈｉｇｈ ｐｒｅｃｉｓｅ ａｎｄ ｓｔｒｏｎｇ ａｐｐｌｉｃａｂｌｅ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｒａｄｉｏ ＆ ＴＶ Ｓｕｓｐｅｃｔｅｄ ａｔｔａｃｋ．Ｄｅｔｅｃｔｉｖｅ ｓｃｈｅｍ ｅ．Ｂｉｇ ｄａｔａ
０ 引言
国家 新 闻出版广 电总局广播 电视卫星直 播管理 中心 为提 高卫 星直播 业务领域 的信息化 管理水平 ，先后建设 了包括 用 户管理 系统 、专营点 申报管理 系统等业务 支撑 的相 关信息 管 理 系统 ，为提 高精 准化 、科 学 化管理 水 平发 挥 了重 要作 用。 在 网络 化的 信息管 理 系统给 中心 业务带 来极 大便 利 的同 时， 也 出现 了一些来 自网络的攻击行为 ，因此实时分析微博 、微信 、 论 坛 上 的疑 似 违 规 数 据 ，融 合 考 虑 安 全 网 关 的 流 量 内 容 数 据 和户 户通后 台访 问 日志 的数 据 ，进行 综合关联 分析 ，及 时分
的 卡ｆｉ确 使 ＿ｌ较 的 近 ＪＩｔ Ｈ－：。 【关键 词】 ＿Ｉｈ播 ＩＩ＿Ｌ￣Ｅ，链 似攻 柃ｆ！Ｊ！ｌＪ办案 ，人数机
【中图 分类 号】ＴＮ９４９．Ｉ９７
【文 献标 识码 】 ｆｊ
【ＤＯＩ编 码】 １０．Ｉ６１７Ｉ／ｊ．ｃｎｋｉ ｒｔｂｅ．２０１８（）０６０２５
Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ Ｅａｒｌｙ Ｗ ａｒｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｂｉｇ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓ
广播与电视技术 ［２０１８年 －第 ４５卷 第 ６期 ］
ｌ２３
安全播 出与监测监 管 Ｉ Ｓａｆｅ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ＆Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ Ｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎ
王 欣 刚 （国家新 闻出版广 电总局广播 电视 卫星直播 管理 中心 ，北京 １００８６６）
【摘 要】 针 埘广 播 【 、Ｉ 务 系统 ｌｌＩ的疑 似攻 ．｛ 快 速 枪 ｆ！Ｊ！ｌ】难题 ，利 川 人数 分 析心路 ， 呆川先怀 疑 Ｊ
披 小＝ 案 ，
兜 乖Ｉ川 Ｊ聚 焚 浊 埘 疑 似 攻 ． ｌ 的 系统 数 进 行 谈 糊 数 押 分 离 ，纰 地 埘 分 析 价 的 疑 似 攻 ｔＩ 数 协 合 ；然 』 利 川 这 个 数