网络安全预警系统设计与实践

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摘要:本文分析了人们的网络行为并分析出恶意行为，进而开发了一款基于网络行为分析的网络安全预警系统，测试结果表明系统运行稳定，在网络安全预警实时性和精确度方面满足要求。

关键词:网络行为;网络安全;预警系统;数据挖掘;工作流技术

1核心技术概述

1.1网络及安全技术网络安全技术涉及到的层面较多，本节主要分析系统自身安全。基于角色的访问控制，作为现阶段最具有发展前景的访问模式，已经充分的引起民众的广泛关注。和以往的权限直接下放到用户自身的手里相对比，在RBAC程序当中，权限和用户之间存在一定的联系，每一个“角色”则是一个用户或者一批用户的操控整合。注册用户在通过管理员同意之后赋予特定的访问权限以及操作权限后，能够大幅度的降低授权管理的工作任务量。在某个特定的组织结构当中，角色是为了满足特定的任务组建而成。角色可以按照实际需要以及系统自身的整合系统而被授予特定的权限，而对于这些权限功能也随着工作任务的完成被整体进行回收。在一个程序当中授权给注册用户的访问权限，一般情况下通过注册用户在某个特定程序当中的角色来承担。1.2工作流技术工作流的前提条件是计算机工作，软件的全部功能的实现，以及部分功能的自主化，甚至半自主化管理都是以此前提实现的。整个流程有电脑软件控制运行的现象称为工作流。整个管理系统存在一个的核心部分，这一部分是工作流引擎。在完成相应的定义之后，根据其运行的需要，注释被提出，数据模拟等也被一并提出。工作流的概念与计算机关系密切，它的界定需要借助计算机技术，同时工作流的运行，管理，以及信息传递等都需要得到计算机技术的支持。工作流的调配和功能完成是通过工作流引擎完成的。工作流引擎是工作流的主要内容，它不仅可以建立执行过程、执行管理系统，而且还能监管功能等。过程模型和基本业务流程两者关系甚密。一个流程亦或是其子流程，是由诸多活动组合出的，而完整业务流程，则是一个亦或是多个子流程的集合，且在活动阶段内也各有不同的执行联系。

2网络安全预警结构设计

系统设计的根本目的是通过大量收集并归类分析用户网络行为，进一步通过数据挖掘和特征分析算法分析出其内在的规律并以此规律作为网络安全预警的主要依据，通过对大量用户的网络行为聚类和预测，及时发现并切断不安全网络行为，从根源上切断网络不安全因素。网络安全预警结构包括用户网络行为采集模块、服务器安全中心模块、系统管理员模块等，针对使用行为展开建模，通过研究得到能够表示、测量使用行为的特征值，从定量的角度对使用行为进行描述。这种模型不但能够将网络使用行为的实际情况呈现出来，而且能够进行自我学习，对行为变化顺序进行总结，并掌握其规律，将规律应用到使用行为中去。

3系统设计与实现

3.1ADO.NET结构设计数据访问层的位置处于这一系统的最底层，且其只拥有一个基础的单元数据库，也就是Database，然而数据访问层的作用却十分重要，原因在于数据库内容纳有该系统全部的数据信息，故而数据访问层的安全和整体系统的安全都是密切联系、息息相关的。论文主要借助ADO.NET针对网络行为管理以及数据库进行交接。对于ADO.NET是借助数据源通过一定的转换完成和数据库的对接。微软将其明名为ADO.NET。由于此数据库在NET编码的背景下完成的数据现结。同时其最大的优点在于能够和不同种类的数据进行相互匹配和衔接，很大程度上简化了研发者的工作量。3.2系统网络架构设计在此次研发的系统当中，还需要在服务器创建对应的储存列阵以及服务器汇集的网络程序，在此次研究过程当中重点用区域网路来存储数据，在存储数据的时候，分不同的区域来存储，最后通过集群技术来调取，保证各区域数据能够相互作用。主要运用了数据库、web等几种类型。同时借助多机冗余方式来保障系统自身的安全可靠运行。在交换机外部明确防火墙和相关入侵系统的检测体制，更好的抵御危险。在系统与数据库相互访问时，为了更好地让数据在其中流动，可以根据时间段、关键字等更便捷地获取数据，保证定位以及相关的请求能够准确地发送和传递。另外，通过多重的相互确认可以更快地访问。为了确保系统安全，系统通过部署信息强隔离装置、防火墙及入侵检测设备等相关障碍，可有效阻止外界的入侵，即时发现和消除网络安全威胁，系统限制同一用户在同一时间内的登录次数，若连续多次登录失败，系统自动断开连接，并在一定时间内用户无法继续登录。实现设备特权用户的权限分离，系统不支持时应部署日志服务器保证管理员的操作能够被审计，并且网络特权用户管理员无权对审计记录进行操作。3.3系统实现本文主要利用的是WindowsServer2008操作系统平台，采用的硬件设备CPU为英特尔酷睿i5，主频3.0GHz。系统运行内存为16GB，存储空间8TB，网络带宽20M独享。系统数据存储软件是MSSQLServer2015。

4结论

针对网络迅速发展过程中的存在的安全问题，提出了一种基于网络行为分析的网络安全预警系统，该系统通过对大量用户的网络行为聚类和预测，及时发现并切断不安全网络行为，从根源上切断网络不安全因素。系统采用数据挖掘算法挖掘恶意网络行为内在规律，系统采用ASP.NET框架以及SQLServer2012数据库，选用工作流技术为主要技术。系统设计完成后经过实际测试表明，系统运行稳定，在网络安全预警实时性和精确度方面满足要求。

参考文献

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[3]王萍.基于大数据技术的网络异常行为分析监测系统[J].电子技术与软件工程,2017(24):172-173.

作者:孟志军 胡孟林 单位:运城职业技术学院