网络安全与大数据挖掘技术在当代信息系统中的应用是不可或缺的。网络威胁的日益复杂化，需要更为高效和智能的控制系统来应对潜在的攻击和数据泄露风险。基于此，本文探讨了传统网络安全控制系统存在的问题，并基于网络安全及大数据挖掘技术提出了一套控制系统优化设计方案，对技术高效应用提出了有效建议。
传统网络安全控制系统的问题主要体现在三个方面。首先是威胁检测精准度低，由于缺乏对数据来源的追踪以及网络环境中的数据特征分析，导致安全监测任务难以达到预期效果。其次是缺乏智能控制，传统控制系统多依靠通讯传导方式连接各个模块，而未引入智能化控制技术，难以对网络环境下程序运行安全性做出有效评估。传统网络安全控制系统还存在缺乏溯源分析的问题，无法对威胁信息进行有效追踪和处理。
为了改善这些问题，研究者提出了基于网络安全和大数据挖掘技术的控制系统优化设计方案。该方案侧重于态势感知数据源获取框架、大数据挖掘基本算法技术以及高效地控制处理威胁的策略。在技术框架构建方面，需要具备自动更新能力，能够快速适应并处理网络环境中的数据。系统设计需要考虑到数据分析、业务应用等各个环节，以实现在网络环境中自动对威胁情报进行搜集，同时保证离线状态下的数据检索功能。
具体到技术细节，本系统平台能够每天分析并处理超过2亿条安全数据，并能对100多个安全模型进行离线分析计算，同时对30多个安全规则库进行在线匹配分析，对30亿条数据同时进行IP关系图谱分析。除了数据分析能力之外，系统还应具备威胁预警、安全报警、态势可视化展示等功能，以全面提高网络接入点的安全性。
在网络安全防护的实施过程中，大数据技术为态势感知提供了强大的数据采集、处理和分析能力，从而能够发现和响应安全风险。大数据与网络安全的结合，能够提供更为精准的威胁检测、高效的风险评估和智能的安全决策支持。
本文的研究成果对网络安全领域有着重要的参考价值。它不仅展示了大数据在网络安全分析中的应用优势，还提出了一种创新的网络安全态势感知平台构建思路。这个平台对于维护现代网络环境下的数据安全和防范网络攻击提供了重要的技术手段，促进了网络安全防护理念的革新。
在参考文献部分，提到了两篇研究，分别是李晓冉与邓敏清合著的《基于大数据的电子政务外网安全系统研究与设计》，以及孙小满与刘春共同发表的关于大数据应用的研究。这两篇文献提供了大数据在网络安全领域应用的实际案例和深入分析，为本文的研究提供了理论和实证支持。
网络安全和大数据挖掘技术在控制系统优化设计中起到了至关重要的作用。通过提高威胁检测的精准度、引入智能控制技术、增强溯源分析能力，能够显著提升网络安全防护的效果。随着技术的不断进步，未来的网络安全控制系统将继续朝着更高效、更智能的方向发展。
