大数据时代的来临为网络安全威胁识别与防范带来了新的挑战和机遈。本研究从网络安全的角度，探讨大数据环境下网络安全威胁的识别与防范策略。首先，通过对大数据环境下的网络安全全景图进行分析，识别出面临的网络安全威胁类型及其产生原因。其次，运用大数据分析技术以及现代网络安全技术，构建了一个网络安全威胁识别与防范模型，该模型能够实时监控网络环境，有效识别潜在威胁，及时执行防范策略。通过实验证明，该模型能够大幅提升网络安全威胁的识别速度和准确度，尤其在处理大规模网络数据时，表现出显著的处理效率和防范成功率，对防止网络攻击有重要意义。本研究所提出的模型和策略，有望为大数据环境下的网络安全防范提供新的视角和工具，增强网络空间的安全防护能力。

随着物联网（IoT）的迅速发展，其在多个领域的应用为日常生活带来了革命性变化。然而，这种技术进步伴随着严峻的网络安全风险。物联网设备由于其多样性和广泛的网络连接，成为网络攻击的重点目标。本研究深入探讨了物联网设备面临的网络安全威胁，并提出有效的识别和防御机制。我们集中在机器学习和人工智能技术的应用上，不仅识别了各层面的攻击类型，还构建了一个包含端点安全保护、网络安全策略、应用层安全和数据隐私保护的综合性防御体系，以期为物联网设备提供更安全的网络环境。