基于互联网的安全大数据智能分析系统的制作方法
大数据网络安全分析
大数据网络安全分析随着互联网的快速发展和普及，大数据分析技术已经广泛应用于各个领域，而网络安全问题成为了一个几乎无法回避的实际问题。
大数据网络安全分析是指利用大数据技术和工具对网络中的安全问题进行全面分析和评估，以提高网络安全防御能力和应对能力。
大数据网络安全分析的主要目标是在庞大的网络数据中扣出潜藏的安全威胁，找出异常行为和攻击迹象，并基于这些信息提供针对性的安全保护策略。
这种分析方法可以极大地提高网络安全事件的检测速度和准确性，帮助企业和组织及时发现和应对潜在的安全风险。
大数据网络安全分析主要涉及以下几个方面：1. 数据采集和存储：大数据网络安全分析需要收集和存储大量的网络流量数据、日志数据和其他安全相关数据。
这些数据可以来自于网络设备、服务器、防火墙、入侵检测系统等各个环节。
对于大规模和高速的网络环境，需要利用专业的工具和技术进行数据的高效采集和存储，例如网络流量分析工具、实时日志管理系统，以及分布式存储和计算平台。
2. 数据清洗和预处理：大数据网络安全分析需要对采集到的原始数据进行清洗和预处理，去除噪声和无效信息，提取有价值的特征和指标。
这一过程既有利用机器学习和数据挖掘技术进行自动化分析，也需要人工专家的参与和辅助。
3. 安全事件检测和响应：通过对清洗和预处理后的数据进行分析和建模，可以发现网络中的异常行为和攻击迹象。
根据预先定义的安全策略和规则，可以对异常行为进行快速识别和报警，并采取相应的安全响应措施。
这一过程可以结合机器学习和人工智能的技术，自动化地识别和分析不同类型的安全事件。
4. 安全态势分析和评估：通过对历史安全数据和实时安全数据进行分析和比对，可以形成网络的安全态势分析和评估。
根据网络的安全态势，可以调整和优化安全策略和措施，提高网络安全的整体防御能力。
综上所述，大数据网络安全分析是一个涉及到数据采集、数据清洗和预处理、异常检测和安全响应等多个环节的复杂过程。
通过利用大数据技术和工具，可以提高网络安全的监测能力和响应能力，更好地保护网络的安全和稳定。
基于大数据分析实现智能家居的方法与案例
基于大数据分析实现智能家居的方法与案例智能家居已经成为现代生活中的重要组成部分，通过大数据分析，我们可以进一步提升智能家居的效能和便利性。
本文将探讨基于大数据分析实现智能家居的方法与案例。
一、智能家居与大数据分析的结合智能家居是指通过物联网技术将家居设备与互联网连接，实现设备之间的智能互联和远程控制。
而大数据分析则是指通过收集、存储和分析大量的数据，从中挖掘出有用的信息和模式。
将智能家居与大数据分析结合起来，可以实现更加智能化和个性化的家居体验。
二、基于大数据分析的智能家居方法1. 数据收集与存储：智能家居设备通过传感器和控制器收集各种数据，如温度、湿度、光照等。
这些数据被存储在云端数据库中，以备后续分析和应用。
2. 数据分析与挖掘：通过大数据分析技术，对收集到的数据进行处理和挖掘。
可以采用机器学习算法，对数据进行分类、聚类和预测，从中发现隐藏的规律和模式。
3. 智能化控制：基于数据分析的结果，智能家居系统可以自动调节设备的工作状态，实现智能化的控制。
例如，根据室内温度和湿度的变化，自动调节空调和加湿器的工作模式，提供舒适的居住环境。
4. 个性化推荐：通过分析用户的偏好和习惯，智能家居系统可以向用户推荐个性化的服务和产品。
例如，根据用户的音乐喜好和心情，自动播放适合的音乐；根据用户的用电习惯，推荐节能的用电方案。
三、基于大数据分析的智能家居案例1. 智能能源管理：智能家居系统通过大数据分析用户的用电习惯和电器设备的能耗情况，提供节能的用电方案。
例如，根据用户的用电时间和用电量，自动优化电器设备的工作模式，减少能源的浪费。
2. 智能安防监控：智能家居系统通过大数据分析家庭的安防设备和周边环境的数据，提供智能化的安防监控。
例如，根据家庭的入侵记录和周边的安全指数，自动调整安防设备的工作模式，提供更加安全的居住环境。
3. 智能健康管理：智能家居系统通过大数据分析用户的健康数据和生活习惯，提供个性化的健康管理方案。
安全生产智慧平台系统
安全生产智慧平台系统安全生产智慧平台系统是一种利用互联网、大数据、云计算等技术手段进行安全监控、预警和管理的系统。
该平台整合了各种监控设备和传感器，可以实时采集和分析生产现场的各种数据，通过算法分析和模型预测，提供安全风险评估、预警和应急响应等功能，为企业提供全方位的安全保障。
安全生产智慧平台系统主要包括以下几个模块：数据采集模块、数据分析模块、预警监控模块、应急响应模块和智能管理模块。
数据采集模块是平台的核心模块，通过安装各种监控设备和传感器，实时采集生产现场的温度、湿度、压力、气体浓度等数据，并通过互联网传输到云端进行保存和处理。
数据分析模块利用大数据和云计算技术对采集到的数据进行处理和分析，通过建立数学模型和算法预测，评估生产过程中存在的安全风险和潜在隐患。
预警监控模块基于数据分析模块的结果，通过设置预警指标和阈值，实时监测生产过程中的安全情况。
一旦发现异常情况，系统会立即发出警报，并向相关人员发送预警信息，以便及时采取应对措施。
应急响应模块是平台的另一个重要功能，一旦发生事故或紧急情况，系统会自动启动应急预案，并向相关人员发送应急消息和指令，以便迅速组织救援和处理。
智能管理模块是对整个系统的集中管理和控制，管理者可以通过该模块查看生产现场的实时数据和预警信息，进行远程监控和控制。
同时，平台还提供了数据统计和分析的功能，帮助管理者进行绩效评估和决策分析。
安全生产智慧平台系统的应用可以有效提高企业的安全生产管理水平，降低安全风险和事故发生的概率。
通过实时监控和预警，可以及时发现潜在的安全隐患并采取相应的措施。
同时，平台的应急响应功能可以帮助企业迅速组织救援和处理，减少事故的损失和影响。
总之，安全生产智慧平台系统是一种利用现代信息技术手段提高安全生产管理水平的重要工具，其应用对于保障工人安全、减少事故风险具有重要意义。
基于人工智能的大数据智能问答系统设计
基于人工智能的大数据智能问答系统设计随着大数据时代的到来，人们面临着海量的信息和数据，但如何从中获取准确、有效的答案成为一项具有挑战性的任务。
为解决这一问题，人工智能技术成为了一个备受关注的领域。
本文将介绍基于人工智能的大数据智能问答系统的设计。
一、引言随着互联网的普及和发展，人们获取信息的途径愈加广泛，但信息的多样性和复杂性也给人们的学习和工作带来了很大的挑战。
为了解决这一问题，大数据技术的兴起为人们提供了有效的手段。
然而，大数据的快速发展带来了一个新的问题，即如何从海量的数据中准确地找到所需的答案。
基于人工智能的大数据智能问答系统应运而生。
二、系统架构基于人工智能的大数据智能问答系统主要由数据采集与处理、问题理解与匹配、答案生成与评估三个模块构成。
1. 数据采集与处理系统需要从各种数据源中采集和整理数据，包括结构化数据、语义标注数据以及未标注数据等。
采集到的数据需要进行预处理，包括数据清洗、分词、词干提取等，以便后续的处理和分析。
2. 问题理解与匹配在接收到用户的提问后，系统首先对问题进行理解和分类。
通过自然语言处理和语义分析技术，系统能够将问题转化为机器可理解的形式，进行语义匹配。
在语义匹配过程中，系统会将问题和预处理后的知识库进行对比，找到与问题最匹配的答案。
3. 答案生成与评估系统通过知识库中的数据和算法模型生成候选答案，并对其进行评估。
评估指标包括答案的准确性、完整性和可信度等。
系统还可以通过学习用户的反馈信息进行答案的优化和调整，提高系统的答案质量。
三、关键技术与挑战基于人工智能的大数据智能问答系统要解决的核心问题是语义理解和语义匹配。
为了提高系统的准确性和效率，需要采用多种技术手段，包括自然语言处理、机器学习、深度学习等。
1. 自然语言处理（NLP）NLP是实现语义理解和问题分类的基础。
通过分词、语法分析和语义的表达，系统能够理解用户的提问意图，并将其转化为机器可处理的形式。
2. 机器学习机器学习是训练模型进行问题匹配和答案生成的关键技术。
基于人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计
第14期2023年7月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.14July,2023基金项目:四川省科学技术厅科研项目;项目名称:泸州市科技成果转化服务平台建设;项目编号:21CXJDPT0001㊂作者简介:邓玉(1978 ),女,黑龙江哈尔滨人,助理研究员,硕士;研究方向:网络安全,计算机多媒体技术等㊂基于人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计邓㊀玉,宋㊀良,孙㊀剑(泸州职业技术学院,四川泸州646000)摘要:在互联网时代,基于互联网部署的硬件资源与软件资源逐渐多样化,网络访问用户多达上亿次,为保证计算机网络系统实现安全㊁可靠以及稳定运行,有必要强化设计计算机网络数据采集功能㊂该功能能够实时采集㊁全面整理计算机网络中的硬件数据与软件数据资源㊂文章通过分析计算机网络安全现状,基于人工智能技术分析有效设计计算机网络安全防御系统㊂研究结果表明,人工智能技术互联网安全防御系统能够有效避免发生网络安全,一方面能够净化网络环境,另一方面有助于计算机网络安全防御能力的提升㊂关键词:人工智能;大数据;计算机;网络安全;防御系统中图分类号:TN915.08㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀近年来,计算机信息技术被广泛用于全球各个行业,特别是云计算技术,将云计算㊁云存储等服务提供给广大用户,基于云计算的互联网安全问题也备受业界关注㊂然而,当前的网络监测技术㊁预警技术和安全访问技术等具有滞后性,导致现有网络安全系统在防御病毒入侵时的漏检率比较高㊂人工智能技术的产生,为计算机网络安全防御问题提供了有效的解决方案㊂人工智能技术的主要特征在于深度学习㊁机器学习,可以实现非线性拟合,所以在解决计算机网络安全问题方面优势比较突出[1]㊂本研究基于人工智能技术有效设计计算机网络安全防御系统,以期能够为计算机互联网安全提供技术性保障㊂1㊀计算机网络安全现状1.1㊀互联网入侵手段不断增加㊀㊀近年来,移动互联网和物联网发展速度越来越快,计算机网络也逐渐复杂化,更多智能终端与互联网相连接,传统电脑㊁平板㊁手机以及笔记本除外,越来越多智能设备都具备了联网功能㊂智能化时代为更多不法分子提供了攻击计算机网络系统的机会,黑客入侵手段逐渐多样化,导致计算机网络安全受到越来越大的威胁[2]㊂1.2㊀网络用户安全意识不足㊀㊀多数计算机网络用户没有接受过计算机网络安全技能培训,对人工智能化技术缺乏了解,导致网民的计算机安全意识较为薄弱,相关法律意识淡薄,由此为不法分子攻击计算机网络提供了便利[3]㊂2㊀基于人工智能技术的网络安全防御系统总体设计㊀㊀为充分发挥计算机网络安全防御系统的应用效果,相关技术人员必须严格根据系统设计图设计系统整体架构,具体如图1所示㊂计算机网络安全防御系统包括三大层次,即:网络基础层㊁网络应用层以及网络中间层㊂图1㊀计算机网络安全防御系统总体设计框架2.1㊀网络基础层㊀㊀基于人工智能应用背景,若干互联网基础硬件设施共同组成计算机网络安全防御系统基础层,通过该基础层能够虚拟化处理硬件数据资源㊂该虚拟化操作包括:对网络系统各节点进行实时监测,基础网络层内部某节点一旦运行异常,那么系统就会自动监测与处理这些异常问题㊂网络观测节点数量的增多,会为充分利用人工智能技术提供参考与依据[4]㊂2.2㊀网络中间层㊀㊀相对网络安全防御系统来说,网络中间层功能主要在于管理数据流入与流出情况,通过对网络资源进行合理㊁科学分配,能够对计算机网络资源进行可靠性与安全性访问,而且还能实时监控系统整体运行状态,保证该系统可以实现安全㊁可靠以及平稳运行㊂网络中间层能够为高效㊁安全传输网络信息数据提供技术保障㊂此外,网络中间层还可保证计算机互联网信息资源分配的合理性㊁科学性㊂基于互联网病毒入侵视角,网络入侵行为能够直接影响到网络中间层,可有效体现网络中间层的整体状态㊂2.3㊀网络应用层㊀㊀作为计算机网络安全防御系统的关键层次,网络应用层和用户的距离最近,在应用层能够直接传输网络病毒入侵信息㊂在网络应用层中,应用软件是用户对信息资源进行访问的常用接口,由此就会为入侵网络病毒提供契机㊂为规避或者降低计算机网络安全风险,相关技术人员应通过网络应用层,加强采集与管理日志数据,从而为用户注册㊁登录以及访问等功能提供安全保障[5]㊂3 基于人工智能技术的网络安全防御系统功能设计㊀㊀在设计计算机网络安全防御系统过程中,人工智能技术是核心技术㊂人工智能技术能够快速采集与分析数据信息,以提升网络安全防御模式的积极性与主动性,为计算机网络安全防御能力的提升发挥重要作用㊂相关技术人员借助人工智能技术,根据系统功能设计,如图2所示,设计计算机网络安全防御系统的核心功能㊂图2㊀人工智能下的计算机网络安全防御系统功能设计3.1㊀网络数据采集功能㊀㊀在互联网时代,基于互联网部署的硬件资源与软件资源逐渐多样化,网络访问用户多达上亿次,为保证计算机网络系统实现安全㊁可靠以及稳定运行,有必要强化设计计算机网络数据采集功能,通过该功能能够实时采集㊁全面整理计算机网络中的硬件数据与软件数据资源[6]㊂除此之外,在大数据分析系统内传输计算机网络数据资源,能够智能化分析与处理海量网络信息数据,而且在网络采集过程中,必须注重设计与开发数据过滤功能,充分应用该深度过滤功能,能够智能化与快速化采集网络信息数据,从而为计算机网络信息数据采集效果与效率的提升奠定基础㊂3.2㊀大数据分析与处理功能㊀㊀在完成互联网信息数据采集工作后,计算机网络安全防御系统应向大数据分析与处理模块发送所采集的信息数据㊂所设计的大数据分析与处理模块包含大量病毒基因,能够智能化分析网络信息数据㊂需要预处理网络信息数据,同时全面比较分析最终处理结果和相应学习特征,以及时发现和解决网络信息数据中的病毒攻击或感染问题,进而向安全防御功能模块反馈计算机网络风险问题㊂基于人工智能的计算机网络安全防御流程如图3所示㊂图3㊀基于人工智能的计算机网络安全防御流程3.3㊀网络安全防御功能㊀㊀相比传统计算机防御技术,网络安全防御功能更先进化㊁智能化,在设计网络安全防御功能时,主要应用了病毒查杀软件与木马查杀软件,网络系统中一旦发生病毒攻击或入侵现象,那么系统就会对网络安全防御功能进行智能化启动,并及时消灭或者查杀网络病毒,还可实时跟踪互联网病毒来源渠道,为彻底清除病毒源头与病毒源头服务器的有效锁定创造优良条件[7]㊂除此之外,充分利用病毒源头信息,还可有效和及时获取计算机网络犯罪证据,同时向公安机关可靠㊁安全传输所得证据,为公安机关侦破网络非法侵入案件提供便利㊂3.4㊀防御效果评估功能㊀㊀在计算机网络安全防御流程完成后,防御系统会综合评估整体防御效果,以及时获取互联网系统杀毒信息,并彻底消除网络病毒,避免网络病毒复发㊂在网络安全防御效果评估结束后,需要判断大数据分析结果真实性与精准性㊂一旦检测出大数据分析结果正确性不足,则必须再次分析与处理大数据,以提升计算机网络安全防御能力㊂作为应用率较高的一种人工智能技术,大数据分析技术在应用过程中,应通过多种算法,深度挖掘分析网络信息数据内部的有价值知识,通过这些知识为网络用户制定针对性的决策思路㊂为实现网络应用水平的提升,技术人员应注重应用深度学习算法,通过该算法全方位采集与整理网络安全数据㊂从根本上说,深度学习算法是对神经网络技术进行有效应用㊂神经网络结构的层次结构包括两种:一种为病毒数据特征提取层,一种则是病毒数据特征映射层㊂对这两大卷积层的应用,能够精准化和全方位识别病毒数据内部潜在的海量特征数据,并且处理池化层数据,例如:通过二值化和预处理相结合方式,能够全面删除网络噪声特征数据,便于精准化识别计算机网络病毒㊂3.5㊀防火墙功能㊀㊀不管是普通网络用户,还是企业用户,应用计算机网络期间最常用的防御方式就是防火墙,但正是由于防火墙应用范围比较广泛,所以很多网民对计算机网络安全防御中的漏洞与缺憾都有很大误解,认为仅需安装防火墙即可解决所有计算机安全问题㊂基于该错误认知,先后产生越来越多的网络安全问题㊂基于人工智能技术设计计算机网络安全防御系统器件,为提升其防御能力,设计人员应进一步改造防火墙㊂这就需要设计人员分别在计算机网络安全防御系统中创建两道防火墙:第一道防火墙为基础防火墙,其功能主要在于对外部用户设置访问权限;第二道防火墙则是基于子系统安装所创建的防火墙,该道防火墙功能主要在于限制内部用户网络访问㊂该方式在计算机网络安全防御系统内部创建双重保护机制,保证系统的整体防御功能更为强大[8]㊂4 结语㊀㊀总而言之,作为现代化网络工具,互联网具有互联互通的特性㊂在5G移动通信背景下,实现了硬件设备和互联网的有效连接,有助于丰富软件资源,并实现资源的多样化,计算机网络内部一旦遭到不法分子或病毒等恶意破坏,必然会带给广大网络用户巨大经济损失㊂应用人工智能技术互联网安全防御系统,不仅有助于净化网络环境,而且可以提升计算机网络安全防御能力,为确保互联网信息的保密性㊁完整性以及真实性提供平台支持㊂参考文献[1]李凤鸣.基于大数据及人工智能技术的计算机网络安全防御系统[J].电子技术与软件工程,2022 (17):1-4.[2]宋午阳,张尼.基于大数据及人工智能技术的网络安全防御系统设计策略[J].网络安全技术与应用, 2022(7):56-57.[3]洪浩,姜珺.人工智能技术下的网络安全防御系统设计[J].粘接,2021(12):102-106.[4]苏玉燕.基于人工智能技术的网络安全防御系统设计分析[J].信息记录材料,2021(9):151-152. [5]王萍利.基于人工智能技术的化工企业计算机网络安全防御系统设计[J].粘接,2021(8):106-109,122.[6]乔娟.计算机网络安全防御系统的实现及关键技术研究[J].通信电源技术,2021(4):34-36. [7]梁丽艳.计算机网络安全防御系统的设计与实现[J].电子技术与软件工程,2020(19):255-256. [8]柴项羽.基于大数据及人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计[J].网络安全技术与应用,2020 (9):52-53.(编辑㊀王永超)Design of computer network security defense system based on artificial intelligence technologyDeng Yu Song Liang Sun JianLuzhou Vocational&Technical College Luzhou646000 ChinaAbstract In the era of the Internet hardware and software resources deployed based on the Internet are gradually diversified and network access users have reached hundreds of millions.In order to ensure the safe reliable and stable operation of computer network systems it is necessary to strengthen the design of computer network data collection functions which can collect and comprehensively organize hardware and software data resources in real time.By analyzing the current situation of computer network security this research effectively designs the computer network security defense system based on the analysis of Artificial Intelligence technology.The research results show that the Artificial Intelligence technology Internet security defense system can effectively avoid the occurrence of network security.On the one hand it can purify the network environment.On the other hand it also helps to improve the computer network security defense capability..Key words Artificial Intelligence big data computer network security defense system。
网络安全威胁情报自动提取分析系统
网络安全威胁情报自动提取分析系统近年来，随着互联网的迅速发展和普及，网络安全问题日益严峻。
网络威胁和攻击不断涌现，给个人和企业的安全带来了巨大威胁。
为了应对这一挑战，网络安全领域积极进行技术研发，开发出了一系列网络安全威胁情报自动提取分析系统。
一、引言网络安全威胁情报自动提取分析系统（以下简称系统）是一种基于人工智能与大数据技术相结合的创新应用。
它的目标是通过自动化处理和分析网络数据，准确发现和预测网络威胁，为网络安全决策提供有力的支持。
二、系统框架系统采用了先进的技术架构和算法，以确保高效、准确地识别和提取网络威胁情报。
其框架主要包含以下几个关键模块：1.数据采集模块：系统通过网络爬虫技术，从各种网络来源收集大量的网络数据，包括安全日志、威胁情报、漏洞信息等。
2.数据清洗和预处理模块：采集到的数据往往存在噪声和冗余，系统通过数据清洗和预处理过程，去除无效信息，提高数据准确性和可用性。
3.特征提取模块：该模块使用机器学习算法和自然语言处理技术，提取数据中的关键特征，如IP地址、URL链接、关键词等。
4.威胁分析模块：通过建立威胁数据库和算法模型，系统可以自动识别和分析网络威胁，如恶意软件、网络钓鱼等，并生成相应的警报和报告。
5.可视化展示模块：为了方便用户查看和理解分析结果，系统提供了直观、美观的数据可视化界面，以图表、图像等形式呈现分析结果。
三、系统优势网络安全威胁情报自动提取分析系统的出现，为网络安全领域带来了巨大的变革和优势。
1.高效自动化：系统利用自动化处理和分析技术，能够快速、准确地提取和分析大量的网络威胁情报，降低了人工处理的工作量。
2.智能预测：通过机器学习和数据挖掘技术，系统能够学习和识别网络威胁的特征和模式，提前预测可能的安全风险。
3.及时警报：一旦系统发现网络威胁，它会立即生成相应的警报和报告，及时通知相关人员采取相应措施，防止进一步的安全事故发生。
4.灵活可扩展：系统具备高度的灵活性和可扩展性，可以根据用户需求进行定制和功能扩展，满足不同组织的网络安全防护需求。
大数据背景下的网络信息安全控制机制与评价体系分析
大数据背景下的网络信息安全控制机制与评价体系分析网络信息安全是在大数据背景下一个极其重要的问题。
随着互联网的普及和发展，大数据应用越来越广泛，网络信息安全面临着新的挑战和威胁。
为了保护网络中的隐私和数据安全，控制机制和评价体系变得尤为关键。
本文将着重分析大数据背景下的网络信息安全控制机制与评价体系。
一、背景介绍随着互联网的快速发展，人们对信息的获取和交流越发依赖于网络。
大数据作为互联网的核心之一，既带来了巨大的机遇，也暴露出一系列安全问题。
大数据背景下，网络信息的安全性和隐私保护成为一个突出的问题。
传统的网络安全控制机制和评价体系已经无法完全满足这个新的环境，因此需要有针对性地进行改进和完善。
二、网络信息安全控制机制分析1. 访问控制访问控制是网络信息安全控制的基础。
它通过权限设置和身份认证等方式，限制对网络资源的访问。
在大数据环境下，网络信息的访问控制需要更加灵活和精细化。
例如，可以引入基于身份的访问控制（RBAC）模型，根据用户的角色和权限设置不同的访问策略。
2. 数据加密数据加密是保护网络信息安全的重要手段。
通过对数据进行加密，可以防止数据被未经授权的人员访问和窃取。
在大数据背景下，数据加密需要考虑到海量数据的处理效率和安全性。
因此，可以采用分布式加密算法和云计算等技术，提高数据加密的效果和处理速度。
3. 威胁检测与防御大数据背景下的网络信息安全受到各种威胁和攻击，如病毒、恶意软件、黑客等。
因此，建立强大的威胁检测与防御机制至关重要。
这包括实时监测网络流量、异常行为检测、入侵检测和入侵防御等技术手段。
同时，可以结合机器学习和人工智能等技术，提高威胁检测的准确性和效率。
三、网络信息安全评价体系分析1. 安全性评估网络信息安全评估是对网络系统安全性的度量和评估。
它可以通过安全性测试、漏洞扫描等手段，评估网络信息系统的安全风险和漏洞。
在大数据背景下，可以引入网络安全评估指标体系，综合考虑网络系统的可用性、机密性和完整性等因素，为网络信息安全提供科学的评价依据。
《2024年基于大数据分析的推荐系统研究——基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现》范文
《基于大数据分析的推荐系统研究——基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
海量的数据资源为各行各业提供了前所未有的机遇和挑战。
在电影推荐领域，基于大数据分析的推荐系统已经成为了一种趋势。
本文将介绍一种基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现，通过分析用户行为数据和电影内容数据，提供精准、个性化的电影推荐服务。
二、相关技术概述2.1 Hadoop技术Hadoop是一个开源的分布式计算平台，能够处理海量数据。
它包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce等核心技术，能够提供高效、可靠的数据存储和计算服务。
2.2 推荐系统技术推荐系统是一种利用用户行为数据和物品特征数据，为用户提供个性化推荐服务的系统。
常见的推荐算法包括协同过滤、内容过滤、深度学习等。
三、系统设计3.1 系统架构设计本系统采用分布式架构，基于Hadoop平台进行设计。
整个系统包括数据采集层、数据处理层、推荐算法层和应用层。
其中，数据采集层负责收集用户行为数据和电影内容数据；数据处理层负责对数据进行清洗、转换和存储；推荐算法层负责运用各种推荐算法进行电影推荐；应用层负责向用户提供电影推荐服务。
3.2 数据处理流程设计数据处理流程包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练和结果输出等步骤。
首先，通过爬虫等技术收集用户行为数据和电影内容数据；然后，对数据进行清洗、转换和存储；接着，提取出用户特征和电影特征，运用推荐算法进行模型训练；最后，输出电影推荐结果。
3.3 推荐算法选择与实现本系统采用协同过滤和内容过滤相结合的混合推荐算法。
协同过滤算法包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤，能够根据用户的历史行为数据和物品的相似度进行推荐；内容过滤算法则根据电影的内容特征和用户偏好进行推荐。
在实现上，我们采用Hadoop的MapReduce框架进行分布式计算，提高系统的可扩展性和性能。
基于大数据的网络安全态势感知系统的设计与实现
基于大数据的网络安全态势感知系统的设计与实现随着互联网的普及和信息化的发展，网络安全问题已经成为了我们面临的最大挑战之一。
黑客攻击、网络病毒、勒索软件等安全威胁不断出现，给我们的网络安全带来了极大的风险。
为了提高网络安全防护的能力，我们需要设计和实现一种基于大数据的网络安全态势感知系统。
一、网络安全态势感知系统的必要性网络安全态势感知系统是一种基于大数据和人工智能技术的复杂系统，对于提高网络的安全保护和预警能力具有重要的作用。
网络安全态势感知系统可以通过收集和分析网络流量、日志、操作记录等信息，实现网络安全态势的实时监测和感知，及时发现和定位网络安全威胁，为安全管理者提供全面的安全支持和管理。
在网络安全威胁日益增多的今天，网络安全态势感知系统已经成为企业和组织必备的一种安全管理工具。
二、基于大数据的网络安全态势感知系统的设计和构架1. 数据采集网络安全态势感知系统的核心是数据采集，数据的质量直接关系到系统的准确性和及时性。
在数据采集方面，我们需要收集网络和非网络的数据信息，包括网络流量、日志、操作记录、异常事件等等。
实现数据的自动化收集和纳入系统中，并对数据进行处理和分析，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析通过对收集到的数据进行处理和分析，可以实现网络安全态势的感知和监测。
在数据分析方面，我们需要采用人工智能和机器学习的算法，对数据进行分类、聚类和关联分析，将数据转化为可视化的信息，为安全管理者提供有效的安全信息和决策支持。
3. 安全预警网络安全预警是网络安全态势感知系统的关键功能之一。
通过对数据的分析和监测，可以实现网络安全威胁的实时预警和定位，为安全管理者提供及时的警示信息和行动建议。
在安全预警方面，我们需要采用先进的算法和工具，实现对网络安全威胁的智能预测和预警。
三、基于大数据的网络安全态势感知系统的实现在实现网络安全态势感知系统时，我们需要采用先进的技术和工具，包括云计算、大数据、人工智能等等。
网络智能化管理系统设计与实现
网络智能化管理系统设计与实现随着互联网的普及和技术的逐渐成熟，网络管理系统的设计和实现越来越受到人们的重视。
本文将就网络智能化管理系统的设计和实现进行探讨。
一、系统概述网络智能化管理系统是基于互联网技术和智能化技术的一种新一代的管理系统。
它具有自动化、智能化、可视化和可扩展性等特点，能够有效地提高运营效率和管理水平，同时还可以帮助企业降低成本和风险。
二、系统架构网络智能化管理系统的架构一般包括前端展示、逻辑处理、数据存储和系统监控几个模块。
前端展示主要负责系统的用户界面设计和交互实现，逻辑处理则负责对用户的请求进行分析和处理，并根据业务规则进行操作，数据存储则主要负责业务数据的存储和管理，系统监控则是负责对整个系统进行状态监测和异常处理。
三、关键技术在网络智能化管理系统的设计和实现中，涉及到了许多关键技术，其中比较重要的包括：1. 云计算技术：网络智能化管理系统可以通过云计算技术实现资源的动态分配和扩展，从而提高系统的可扩展性和灵活性。
2. 大数据处理技术：网络智能化管理系统需要对大量的数据进行处理和分析，使用大数据处理技术可以快速对数据进行处理，提高系统的处理效率。
3. 区块链技术：区块链技术可以为网络智能化管理系统提供高度安全的数据存储和交易模式，增加整个系统的可靠性和安全性。
4. 人工智能技术：网络智能化管理系统可以通过人工智能技术实现对业务数据的智能分析和预测，从而提高系统的效率和可靠性。
5. 物联网技术：物联网技术可以将机器设备和传感器等智能设备与网络智能化管理系统进行集成，实现设备状态的实时监控和维护，提高整个系统的智能化和自动化。
四、系统优势网络智能化管理系统具有很多优势，其中比较显著的包括：1. 提高工作效率：网络智能化管理系统可以实现自动化和智能化操作，从而能够大幅提高工作效率，减少人为错误。
2. 减少成本：网络智能化管理系统可以通过自动化操作和优化资源利用率等方式降低企业的运营成本，提高企业的盈利能力。
- 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)。
图片简介:本技术介绍了一种基于互联网的安全大数据智能分析系统，涉及网络安全分析技术领域。
本技术包括数据摘取单元、数据积累单元、主动分析模块、显示单元、实时监控单元、安全比对模块、行为辅助单元、存储单元。
本技术通过主动分析模块对跳转间次数和转链时间进行主动分析，通过实时监控单元获取用户即将访问的目标网站的实时取时值；同时借助行为辅助单元获取到用户日常进行网络访问的冷门时间段；实时监控单元将目标网站的实时取时值传输至安全比对模块；若潜风险网站在冷门时段访问，则安全比对模块产生确认风险网站信号，能够及时识别危险网站、钓鱼网站等，保证网络安全，使用比较方便，监管方式简单，便于搭建。
技术要求1.一种基于互联网的安全大数据智能分析系统，其特征在于，包括数据摘取单元、数据积累单元、主动分析模块、显示单元、实时监控单元、安全比对模块、行为辅助单元、存储单元；所述数据摘取单元用于获取危险网站的特征数据，所述特征数据包括跳转间次数n和转链时间Zi；所述数据摘取单元将特征数据传输至数据积累单元，所述数据积累单元结合主动分析模块对跳转间次数n和转链时间Zi进行主动分析，具体分析步骤如下：S1：获取到若干个危险网站；S2：任选一危险网站，求取转链时间Zi的平均值，将该平均值标记为均转时间Jz；S3：利用公式计算取时值Q，Q＝0.563*Jz+0.437*n；其中，0.563和0.437为预设的权值，计算时去除Jz和n的量纲，以纯数值计算；S4：当取时值Q高于预设值X1时，将该条危险网站标记为可选网址；S5：选择下一危险网站，重复步骤S2-S5，获取到所有的可选网址；S6：获取到所有可选网址的取时值，获得取时值数据组Qj，j＝1、2、3、...、m，求取取时值数据组Qj的均值，将该均值标记为判定均值Qp；所述主动分析模块将判定均值Qp回传到数据积累单元，所述数据积累单元将其传输到安全比对模块；所述实时监控单元用于获取用户即将访问的目标网站的实时取时值，并将其标记为Sq；同时借助行为辅助单元获取到用户日常进行网络访问的冷门时间段；所述实时监控单元将目标网站的实时取时值Sq传输至安全比对模块，当Sq≥Qq-X2，则判定网站为潜风险网站，X2为预设值；若潜风险网站在冷门时段访问，则安全比对模块产生确认风险网站信号，将该确认风险网站标记为禁止访问名单，并将该确认风险网站传输到存储单元存储，禁止后续对该网站访问。
2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的安全大数据智能分析系统，其特征在于，所述数据摘取单元获取危险网站的特征数据的步骤为：S01：任选一危险网站；S02：接入该危险网站之后，获取自动跳转到其余链接的次数，将该次数标记为跳转间次数n；S03：获取跳转到每个链接之间的时间距离，将该时间标记为转链时间Zi，i＝1、2、3、...、n-1，其中Z1表示第1次跳转链接和第二次跳转链接之间的时间间隔。
3.根据权利要求1所述的一种基于互联网的安全大数据智能分析系统，其特征在于，所述目标网站的实时取时值通过在隔离环境对该目标网站进行预访问获取得到，具体获取方式与主动分析模块计算危险网站取时值Q的原理一致。
4.根据权利要求1所述的一种基于互联网的安全大数据智能分析系统，其特征在于，所述冷门时间段的获取方式为：S001：首先进行时段划分，将一天划分为24个时段；S002：获取到近一个月内在各个时段访问网络的次数，单次访问定义为在访问任意网站后，预设时间T1内没有再访问；S003：将访问次数低于预设值X3的标记为冷门时段。
5.根据权利要求1所述的一种基于互联网的安全大数据智能分析系统，其特征在于，所述安全比对模块将禁止访问名单、确认风险网站信号传输至显示单元，所述显示单元用于禁止访问名单的显示查询，并在安全比对模块产生确认风险网站信号时，显示“该网站为风险网站”字样。
技术说明书一种基于互联网的安全大数据智能分析系统技术领域本技术属于网络安全分析技术领域，特别是涉及一种基于互联网的安全大数据智能分析系统。
背景技术手机、电脑等智能终端日益成为最重要的通信和信息承载平台，成为信息交流、电子商务、移动办公、消费支付、娱乐的主要接入主体。
近年来，网络安全威胁加速蔓延，互联网安全事件频发，影响经济社会正常运行和国家安全。
为实现对互联网的安全监管，传统的解决方案的架构为采用链路分光和镜像流量的方式，将流量传输到工业互联网前置流量处理设备，从海量流量中识别工业互联网相关流量，进行识别、解析、还原等操作，并配合后端应用系统实现对工业互联网的安全监管，但此种方式存在难以实现精确管理、技术风险高，监管不灵活、建设难度大，建设成本高等弊端。
现提供一种基于互联网的安全大数据智能分析系统，智能分析监管网络安全。
技术内容本技术的目的在于提供一种基于互联网的安全大数据智能分析系统，通过主动分析模块对跳转间次数n和转链时间Zi进行主动分析，通过实时监控单元获取用户即将访问的目标网站的实时取时值；同时借助行为辅助单元获取到用户日常进行网络访问的冷门时间段；实时监控单元将目标网站的实时取时值Sq传输至安全比对模块，当Sq≥Qq-X2，则判定网站为潜风险网站；若潜风险网站在冷门时段访问，则安全比对模块产生确认风险网站信号，解决了现有的安全监管方式存在难以实现精确管理、技术风险高，监管不灵活、建设难度大，建设成本高等弊端的问题。
为解决上述技术问题，本技术是通过以下技术方案实现的：本技术为一种基于互联网的安全大数据智能分析系统，包括数据摘取单元、数据积累单元、主动分析模块、显示单元、实时监控单元、安全比对模块、行为辅助单元、存储单元；所述数据摘取单元用于获取危险网站的特征数据，所述特征数据包括跳转间次数n和转链时间Zi；所述数据摘取单元将特征数据传输至数据积累单元，所述数据积累单元结合主动分析模块对跳转间次数n和转链时间Zi进行主动分析，具体分析步骤如下：S1：获取到若干个危险网站；S2：任选一危险网站，求取转链时间Zi的平均值，将该平均值标记为均转时间Jz；S3：利用公式计算取时值Q，Q＝0.563*Jz+0.437*n；其中，0.563和0.437为预设的权值，计算时去除Jz和n的量纲，以纯数值计算；S4：当取时值Q高于预设值X1时，将该条危险网站标记为可选网址；S5：选择下一危险网站，重复步骤S2-S5，获取到所有的可选网址；S6：获取到所有可选网址的取时值，获得取时值数据组Qj，j＝1、2、3、...、m，求取取时值数据组Qj的均值，将该均值标记为判定均值Qp；所述主动分析模块将判定均值Qp回传到数据积累单元，所述数据积累单元将其传输到安全比对模块；所述实时监控单元用于获取用户即将访问的目标网站的实时取时值，并将其标记为Sq；同时借助行为辅助单元获取到用户日常进行网络访问的冷门时间段；所述实时监控单元将目标网站的实时取时值Sq传输至安全比对模块，当Sq≥Qq-X2，则判定网站为潜风险网站，X2为预设值；若潜风险网站在冷门时段访问，则安全比对模块产生确认风险网站信号，将该确认风险网站标记为禁止访问名单，并将该确认风险网站传输到存储单元存储，禁止后续对该网站访问。
进一步地，所述数据摘取单元获取危险网站的特征数据的步骤为：S01：任选一危险网站；S02：接入该危险网站之后，获取自动跳转到其余链接的次数，将该次数标记为跳转间次数n；S03：获取跳转到每个链接之间的时间距离，将该时间标记为转链时间Zi，i＝1、2、3、...、n-1，其中Z1表示第1次跳转链接和第二次跳转链接之间的时间间隔。
进一步地，所述目标网站的实时取时值通过在隔离环境对该目标网站进行预访问获取得到，具体获取方式与主动分析模块计算危险网站取时值Q的原理一致。
进一步地，所述冷门时间段的获取方式为：S001：首先进行时段划分，将一天划分为24个时段；S002：获取到近一个月内在各个时段访问网络的次数，单次访问定义为在访问任意网站后，预设时间T1内没有再访问；S003：将访问次数低于预设值X3的标记为冷门时段。
进一步地，所述安全比对模块将禁止访问名单、确认风险网站信号传输至显示单元，所述显示单元用于禁止访问名单的显示查询，并在安全比对模块产生确认风险网站信号时，显示“该网站为风险网站”字样。
本技术具有以下有益效果：本技术通过主动分析模块对跳转间次数n和转链时间Zi进行主动分析，通过实时监控单元获取用户即将访问的目标网站的实时取时值；同时借助行为辅助单元获取到用户日常进行网络访问的冷门时间段；实时监控单元将目标网站的实时取时值Sq传输至安全比对模块，当Sq≥Qq-X2，则判定网站为潜风险网站；若潜风险网站在冷门时段访问，则安全比对模块产生确认风险网站信号，能够及时识别危险网站、钓鱼网站等，保证网络安全，使用比较方便，监管方式简单，便于搭建。
当然，实施本技术的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本技术基于互联网的安全大数据智能分析系统的结构示意图。
具体实施方式下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
请参阅图1所示，本技术为一种基于互联网的安全大数据智能分析系统，包括数据摘取单元、数据积累单元、主动分析模块、显示单元、实时监控单元、安全比对模块、行为辅助单元、存储单元；数据摘取单元用于获取危险网站的特征数据，特征数据包括跳转间次数n和转链时间Zi，数据摘取单元获取危险网站的特征数据的步骤为：S01：任选一危险网站；S02：接入该危险网站之后，获取自动跳转到其余链接的次数，将该次数标记为跳转间次数n；S03：获取跳转到每个链接之间的时间距离，将该时间标记为转链时间Zi，i＝1、2、3、...、n-1，其中Z1表示第1次跳转链接和第二次跳转链接之间的时间间隔；数据摘取单元将特征数据传输至数据积累单元，数据积累单元结合主动分析模块对跳转间次数n和转链时间Zi进行主动分析，具体分析步骤如下：S1：获取到若干个危险网站，危险网站可从现有的危险网站中选取，选取的越多越好；S2：任选一危险网站，求取转链时间Zi的平均值，将该平均值标记为均转时间Jz；S3：利用公式计算取时值Q，Q＝0.563*Jz+0.437*n；其中，0.563和0.437为预设的权值，计算时去除Jz和n的量纲，以纯数值计算；S4：当取时值Q高于预设值X1时，将该条危险网站标记为可选网址；S5：选择下一危险网站，重复步骤S2-S5，获取到所有的可选网址；S6：获取到所有可选网址的取时值，获得取时值数据组Qj，j＝1、2、3、...、m，求取取时值数据组Qj的均值，将该均值标记为判定均值Qp；主动分析模块将判定均值Qp回传到数据积累单元，数据积累单元将其传输到安全比对模块；实时监控单元用于获取用户即将访问的目标网站的实时取时值，并将其标记为Sq，目标网站的实时取时值通过在隔离环境对该目标网站进行预访问获取得到，具体获取方式与主动分析模块计算危险网站取时值Q的原理一致，即求取该目标网站的转链时间Zi的平均值，将该平均值标记为均转时间Jz，利用公式计算目标网站的实时取时值Sq，Sq＝0.563*Jz+0.437*n；其中，0.563和0.437为预设的权值，计算时去除Jz和n的量纲，以纯数值计算；同时借助行为辅助单元获取到用户日常进行网络访问的冷门时间段，冷门时间段的获取方式为：S001：首先进行时段划分，将一天划分为24个时段；S002：获取到近一个月内在各个时段访问网络的次数，单次访问定义为在访问任意网站后，预设时间T1内没有再访问；S003：将访问次数低于预设值X3的标记为冷门时段；实时监控单元将目标网站的实时取时值Sq传输至安全比对模块，当Sq≥Qq-X2，则判定网站为潜风险网站，X2为预设值；若潜风险网站在冷门时段访问，则安全比对模块产生确认风险网站信号，将该确认风险网站标记为禁止访问名单，并将该确认风险网站传输到存储单元存储，禁止后续对该网站访问。