基于大數據的Web入侵風險預測

王永祥+王鵬

摘 要： 為了提高網絡大數據的安全性能，進行Web入侵風險預測，提出基于非平穩性盲源分離的大數據的Web入侵檢測模型進行風險預測估計。構建大數據的Web入侵信息測量模型，對Web大數據信息流進行二維信號擬合，采用非平穩性高斯獨立平均統計量進行入侵信息判別，實現Web入侵風險預測模型改進設計。仿真結果表明，采用該方法進行大數據的Web入侵檢測的準確檢測概率較高，風險預測的精度高于傳統模型。

關鍵詞： 大數據； Web入侵； 風險預測； 盲源分離

中圖分類號： TN915.08?34； TP311 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）18?0150?03

Web intrusion risk prediction based on large data

WANG Yongxiang1， WANG Peng 2

（1. Guangzhou Vocational College of Technology and Business， Guangzhou 511442， China；

2. School of Computer Science and Technology， Southwest University for Nationalities， Chengdu 610225， China）

Abstract： In order to improve the security performance of network large data and predict the Web intrusion risk， the Web intrusion detection model based on the non?stationary blind source separation is proposed for risk prediction estimation. The big data Web intrusion information measurement model is constructed to perform two?dimensional signal fitting of Web data information flow. The non?stationary Gauss independent average statistical magnitude is used for intrusion information discrimination to implement improvement and design of the Web intrusion risk prediction model. The simulation results show that the method has high detection probability for the big data Web intrusion detection， and higher risk prediction accuracy than that of the traditional model.

Keywords： big data； Web intrusion； risk prediction； blind source separation

0 引 言

隨著大數據信息技術的發展，大數據在網絡中的安全性受到人們的關注，網絡安全涉及到人們隱私信息和財產安全，在Web環境下研究大數據的安全保密性能對促進網絡信息技術的發展以及社會穩定具有重要意義[1]。大數據在Web環境中容易受到病毒干擾入侵，導致信息泄露，出現加密失敗和數據存儲資源的非法占用等安全問題，通過對Web入侵的風險預測，促進網絡安全建設。為了提高網絡大數據的安全性能，進行Web入侵風險預測，提出基于非平穩性盲源分離的大數據的Web入侵檢測模型進行風險預測估計方法。

3 仿真實驗與結果分析

為了測試本文算法在實現大數據環境下的Web入侵檢測和風險預測中的性能，進行仿真實驗。采用Hadoop 2012構建分布平臺，在云計算環境下設計大數據信息庫，在大數據信息庫中進行入侵檢測，采用Matlab仿真工具進行數學仿真。大數據特征點的采樣個數為1 024個，入侵中繼網絡中Sink節點設置為12個，Web網絡中數據傳輸速率為100 Mb/s，干擾信噪比為0～80 dB，仿真時間為12 s。根據上述仿真參量設定，進行入侵檢測分析，采用本文方法和傳統方法進行大數據Web入侵檢測，得到檢測概率曲線如圖1所示。

分析圖1結果得知，采用本文方法進行大數據Web入侵檢測的準確概率遠高于傳統方法，說明對入侵攔截的有效概率較高。

表1 數據Web入侵風險預測誤差對比

表1給出了大數據Web入侵預測誤差對比，分析得知，本文方法對入侵預測誤差較低，有效保障了網絡大數據的安全。

4 結 語

本文提出基于非平穩性盲源分離的大數據的Web入侵檢測模型進行風險預測估計。仿真結果表明，采用該方法進行大數據的Web入侵檢測的準確檢測概率較高，風險預測的精度高于傳統模型，具有較高的數據安全和網絡安全保障能力。

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