大数据背景下网络安全威胁检测方法研究

伟超 梁(江门市公安局，中国)

摘要

随着大数据技术的快速发展，网络安全面临着更加复杂的挑战。大数据背景下的网络安全威胁呈现出更加多样化和智能化的特点，传统的网络安全检测方法已无法有效应对这些新型威胁。本文主要探讨了在大数据环境下，如何运用先进的技术手段提升网络安全威胁检测的能力。通过对大数据环境下的网络安全威胁类型及其演变的分析，结合机器学习、深度学习、数据挖掘、流量分析与行为分析等方法，提出了一些适用于大数据场景的威胁检测技术。此外，本文还深入分析了大数据环境下网络安全检测面临的挑战，诸如数据质量、隐私保护、计算资源等问题，并针对这些问题提出了相应的对策与解决方案。

关键词

大数据；网络安全；威胁检测；机器学习；隐私保护

参考

谢元俊.大数据背景下网络工程安全防护机制研究[J].中国信息化,2026,(02):112-113.

李丽.大数据环境下数据隐私保护与安全检测技术研究[J].网络安全技术与应用,2025 (08):36-38.

王浩.基于机器学习的网络恶意流量检测方法研究[J].信息技术, 2024,48 (11}:121-125.

陈雪.大数据驱动的网络攻击模式挖掘与流量检测技术[J].计算机工程与应用,2025 (03):112-116.

赵阳.基于行为分析的网络异常检测方法优化研究[J].网络安全和信息化,2025 (06):78-81.

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/bdai.v7i3.38211