網路大數據指的是通過網路產生的龐大數據集，這些數據集的規模巨大，無法通過傳統軟體工具在合理時間內進行處理和分析。網路大數據具有以下關鍵特徵：
巨大的數據規模：數據量之大，超出了傳統資料庫的處理能力。
快速的數據流轉：數據在不斷地產生和流動，需要實時或近實時地進行分析。
多樣的數據類型：包括結構化和非結構化數據，如文本、圖像、視頻等。
低價值密度：在大量的數據中，有價值的信息可能非常稀少，需要高級的分析技術來提取。
網路大數據的套用廣泛，包括但不限於：
攻擊檢測：通過分析網路流量和日誌數據，發現網路攻擊跡象，如異常行為、掃描行為、嗅探行為、DDoS攻擊等。
漏洞挖掘：分析網路設備的配置信息、作業系統版本、補丁情況等，快速發現漏洞並及時修復。
安全態勢感知：收集和分析網路流量和日誌數據，實現對網路安全態勢的感知，並及時做出反應。
惡意代碼檢測：分析網路中的惡意代碼樣本，挖掘特徵，對未知惡意代碼進行分類和檢測。
智慧型風險評估：綜合分析多種數據源，對網路安全風險進行評估，並提供預警和建議。
網路大數據的處理和分析需要高級的計算資源和算法。分散式計算框架如Hadoop和Spark被廣泛套用於大數據處理。這些技術能夠處理大規模的數據集，並通過並行處理提高效率。然而，大數據的套用也帶來了安全性和隱私保護的挑戰，需要採取適當的安全措施來保護數據的安全和隱私。