HugeGraph

HugeGraph是一款开源的大规模图数据库,支持多种后端存储系统,提供RestfulAPI和Gremlin查询接口。它包括核心子项目HugeGraph、客户端HugeClient、数据导入工具HugeLoader和可视化工具HugeStudio。在百度安全,HugeGraph应用于网址安全检测、设备关系图谱和数据安全治理等场景。

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HugeGraph体系结构

HugeGraph已经在GitHub上开源,项目地址是https://github.com/hugegraph。HugeGraph包含了10多个关联子项目,其中包括:

1. HugeGraph

HugeGraph子项目是HugeGraph项目的核心部分,包含Core、Backend、API等子模块。该模块实现了TinkerPop框 架接口,并提供Schema元数据管理,事务、缓存和序列化等功能。HugeGraph可以支持多种后端存储系统,用户可以根据实现需求灵活选择;另外通 过内置的HugeGraph-Server(简称为HugeServer)对外提供Restful API,该接口也可以接收Gremlin查询。

2. HugeGraph-Client

简称为HugeClient,提供了Rest API的客户端,用于连接HugeServer,目前实现Java版,其他语言用户可自行封装实现;

3. HugeGraph-Loader

简称为HugeLoader,是基于HugeClient的数据导入工具,可将普通JSON、CSV等文本数据转化为图的顶点和边并快速插入图数据库中;

4. HugeGraph-Studio

简称为HugeStudio,是HugeGraph的Web可视化工具,可用于执行Gremlin语句并将图的链接关系通过Web可视化呈现。

HugeGraph各组件之间的关系如图3所示:

图3 HugeGraph各组关系图

图3 HugeGraph各组关系图

4. HugeGraph的应用场景

百度安全每天需要处理大量的日志数据,并对数据进行挖掘分析以识别各种安全问题,HugeGraph为安全业务提供关联分析能力。HugeGraph在百度安全内部的应用场景非常广泛,包括网址安全检测、设备关系图谱和数据安全治理等。

4.1 网址安全检测

搜索是百度的核心业务之一,为保证用户访问的网站是安全的,我们需要对搜索引擎的每一个网页进行安全检测,以防止用户通过搜索引擎入口访问恶意网 站。在网址安全检测项目中,我们使用HugeGraph存储网站的基本信息包括域名Whois、IP和外链等,安全分析人员可以方便分析站点之间的关系。 另外从链接关系入手,结合PageRank等图挖掘算法可以发现网站链接异常行为,识别网络黑产业。据此我们发现了黑产利用运营商漏洞进行用户隐私窃取的 行为,也发现了虚拟点击和非法推广等非法行为,切实维护了网民的权益。

4.2 设备关系图谱

关联分析是威胁情报、黑产打击和案件溯源等业务所需要的核心能力,构建设备关系图谱,提供设备关联分析能力是黑产对抗所需要的核心能力。我们使用 HugeGraph存储手机号码、帐号ID、设备指纹等设备信息,通过ID-Mapping和关联分析,精确识别黑产作弊设备,并为业务风控提供细粒度的 反作弊策略。

4.3 威胁情报分析

在威胁情报处理方面,利用HugeGraph将恶意攻击记录、恶意IP、恶意域名、Whois信息、漏洞库、文件、邮件地址、杀软检测、开源情报等 信息结合构建威胁情报关系网,为风控业务和安全应急响应中心提供服务。另外在伪造设备识别、群控挖掘、自然人识别等方面,HugeGraph也发挥了很大 的作用。

4.4 安全数据治理

在安全领域之外之外,图数据库也可以应用在知识图谱、企业图谱、推荐系统、社交网络、IT运维等多种场景中应用。目前我们也将HugeGraph应 用到安全数据治理中项目中。我们将数据资产作为图数据库的顶点,将对数据资产的ETL处理作为图数据库的边,通过顶点和边的关联关系分析数据血缘,并在此 基础上实施安全数据治理策略。

图4 HugeGraph在数据治理中的应用

图4 HugeGraph在数据治理中的应用

### HugeGraph 在图计算中的应用与解决方案 HugeGraph 是一款由百度开源的高性能图数据库系统,其设计目标是支持海量顶点边的数据存储,并提供高效的 OLTP OLAP 能力。它不仅能够满足实时查询需求,还具备强大的分布式图分析功能[^4]。 #### 1. 图计算的应用场景 HugeGraph 的图计算能力广泛应用于多个领域,包括但不限于以下方面: - **网络安全**:通过建模网络拓扑结构,利用图算法检测异常行为或潜在威胁。 - **情报关系分析**:挖掘实体之间的隐含联系,帮助执法机构或企业发现隐藏的关系网。 - **智能营销**:基于用户行为数据构建社交网络图谱,优化广告投放策略。 - **智能推荐**:通过对用户兴趣商品属性的建模,实现个性化推荐服务。 - **智能运维**:监控 IT 系统架构中的依赖关系,快速定位故障源头并修复问题[^3]。 这些应用场景的核心在于将现实世界的问题抽象成图模型,再借助图算法完成特定任务。 #### 2. 图计算的基本流程 以下是 HugeGraph 中典型的图计算工作流: ##### (1) 数据准备阶段 在进行图计算之前,需先将原始数据转换为适合 HugeGraph 处理的形式。这通常涉及以下几个步骤: - 将业务数据映射到图模型(即定义顶点 Vertex 边 Edge)。 - 利用 HugeGraph 提供的批量导入工具,高效地加载大规模数据集[^1]。 ##### (2) 并行加载 为了提升性能,HugeGraph 支持多线程并发读取文件内容并将它们写入内存中。此过程充分利用硬件资源以缩短初始化时间[^3]。 ##### (3) 并行计算 一旦数据被成功载入,就可以启动具体的图运算逻辑。常见的操作包括但不限于最短路径查找、社区划分以及环路检测等。得益于底层框架的支持,所有这些处理都可以分布式的执行从而加速整体进度。 ##### (4) 结果导出 最后一步是从内部表示形式提取有用的信息并向外部系统传递出来。例如保存至磁盘或者返回给前端界面展示给最终使用者查看。 #### 3. 示例代码片段 下面给出一段简单的 Python 代码演示如何连接到运行中的 HugeGraph 实例并通过 Gremlin 查询语言提交请求: ```python from gremlin_python import statics from gremlin_python.structure.graph import Graph from gremlin_python.driver.driver_remote_connection import DriverRemoteConnection # 创建远程链接对象 remoteConn = DriverRemoteConnection('ws://localhost:8182/gremlin','g') # 初始化图形实例 graph = Graph() g = graph.traversal().withRemote(remoteConn) # 执行基本遍历操作 vertices_count = g.V().count().next() print(f"Total number of vertices in the graph is {vertices_count}") # 关闭连接 remoteConn.close() ``` 以上脚本展示了怎样建立 WebSocket 连接并与服务器交互来统计当前存在的节点总数[^2]。 #### 4. 总结 综上所述,HugeGraph 不仅提供了灵活便捷的方式来管理检索复杂的关联型数据集合;而且凭借内置的强大计算引擎使得开发者能够在短时间内获得洞察力强的结果反馈。无论是针对小型局部区域还是覆盖整个企业的全局视角下均能发挥重要作用[^4]。 ---
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