大数据在传统信息安全领域有哪些应用

大数据在传统信息安全领域有以下应用：

• 信息收集：信息收集是大数据技术的一个应用，能够对数据实施分布采集，并在最短的时间内将收集到信息进行整合。这对于信息渠道庞杂的网络系统而言，其信息收集程度的效率以及完整性，都为之后的网络安全分析打下坚实的基础。

• 信息存储：对信息进行收集整合后，网络系统也同样需要对信息进行存储。对不同的信息要采取不同的方式进行存储，可以应用大数据技术。存储数据有以下三种形式：分布式系统、Nosql数据库和云数据库。第一种可同时进行多个自主的处理单元操作。第二种可支持大规模数据存储。最后一种，也是现在应用范围较广、较为普遍的一种数据存储形式。

• 数据检索与分析：数据的检索是在数据分类存储的基础上进行的，通过对收集存储的信息进行分析，进而加工整合，从而使得使用者通过查找关键字的方式即可查询到所需数据信息。数据信息的分析是指对于收集存储信息的梳理和预判，可以分为对实时数据的分析和历史数据的分析。结合到网络安全问题，对于实时数据的分析可以分辨出当下传播的信息是否属于或可能成为网络安全问题。对于历史数据的分析，多采用分布式存储与计算的方式，对于历史数据进行深入分析，从而对当下或者即将要收集到的信息产生判断的功能，实施网络安全管控。

• 加固网络层断点数据：传统的数据安全模式与大数据技术并不兼容。简单的分层构建不能满足大数据技术在使用过程中的灵活性。因而在构建网络层时，需结合大数据技术特性，使网络层层数智能化，从而与之相协调。

• 构建网络安全平台构：建网络安全平台可以大数据技术的应用作为参考点，其基本构建层顺序为：数据分析、信息存储、数据深层次分析和数据显示。在此之中，数据显示层类似于数据检索的功能。网络平台是以大数据技术为基础构建而成的，可以实现对大量数据信息长时间的存储，并保证其稳定性。

• 建立异端数据库安全系统：异端数据库能够使节点服务器采用自治管理，从而集中管控其创建的用户和规则。由于数据信息庞大复杂，因此需要建立异端数据库以使网络安全问题更易处理解决。故而建立异端数据库安全系统对于网络安全也至关重要。