摘要：本文旨在设计和实现一个基于大数据技术的网络安全态势感知系统。该系统能够实时监控网络状态,发现网络异常事件,及时预警组织网络系统发生异常。本文提出的网络安全态势感知系统基于实时的网络大数据信息采集以及监视、分析与预测网络威胁,实现对组织网络安全威胁预警,并且通过系统改进可以不断对组织网络安全策略进行更新优化。提高组织收集分析能力,实现对组织网络攻击的有效控制,帮助组织快速处置异常事件,减少信息泄露,降低经济损失,系统在实际应用具有非常强的可行性,对于组织网络系统整体安全性,保护关键的网络设备及信息具有非常重要的作用,通过本系统的设计与实现提出了一种新型的网络安全方法。

摘要：本文旨在设计与实现一个基于大数据的多维数据融合系统。该系统可利用深度学习等相关算法,对各类数据进行融合分析,进而获得有效信息,可以提高有用信息收集的效率与效果。多维数据融合是针对多维数据的重要处理手段,其融合结果将为后续的数据分析和学习提供更加全面、准确的信息。本系统针对多维数据利用引入深度学习的多维融合方法机智地对其进行融合处理,各类数据被赋予了同一表达形式,以避免在大量不同类型的大数据分析时的巨大复杂性。系统实验表明,在多维情况下,本系统取得了不错的效果,对大数据开展更深步的分析与学习具有推动性。本项研究提供了一种新的多维融合模式以促进更有效的大数据分析。本研究不仅为多维数据融合提供了新的思路和方法,也为大数据领域的进一步发展做出了积极贡献。