京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析帮助检测和预防网络攻击_数据分析师考试
利用网络安全系统产生的海量数据,能够给安全专家提供重要数据参考,帮助检测和预防网络攻击。
“时代已经变了,我们不能坐以待毙,坐等杀毒软件发出警告,”前美国计算机应急准备中心(US-CERT)主任、安全顾问Mischel Kwon提醒道。
发言之际,Kwon宣布由FedInsider发起的集聚政府网络安全专家的高级研讨会正式召开。FedInsider是联邦政府领导下发行的管理类出版刊物。Kwon主持的这次研讨会邀请了来自各大权威机构的专家,包括国土安全局、北大西洋公约组织等。讨论中,专家们重点关注了大数据在实时检测与预防网络攻击上的作用。
处理描述攻击环境的数据颇具挑战,来自德勤会计师事务所的J. R. Reagan说:“我们收集了海量事件数据,这些海量数据之大已经超越了人类观察攻击模式的能力。”
他注意到,网络安全领域最重大的进展在于人们具有可视化数据能力,这种能力能将以往人类无法观察到的模式呈现出来。
“我们查看图片的速度要比阅读文本材料快约6万倍,”Reagan表示,“现在,我们能够观察到攻击的时间与位置。”通过准确的可视化事件数据,安全专员们能够观察到一系列的事件与模式,以及这些事件与模式如何组合成一次攻击,因此能够及时检测并预防网络攻击。若没有大数据与可视化的支持,这是难以实现的。
Reagan同时还是约翰霍普金斯大学的老师,他表示,源自企业传感器的事件数据能够帮助进行网络安全分析,并了解攻击是从何开始。
实现有效的可视化需要大量数据,每天可能产生10亿个事件,每日产生约24T数据。所有数据都可以通过分析流程处理,从而实时揭示攻击模式,这一点至关重要,原因是攻击模式通常变幻无常,难以对其进行实时监测。
美国网络攻击预防顾问Curtis Levinson表示,将所有数据都可视化并非易事,因为区分真实攻击事件与背景噪音很难。此外,他还表示,由于数据必须分享,这就意味着所有个人相关信息都将被清除,数据采集过程变得更加复杂。
但是,即使数据已经过可视化处理,仅凭采集数据还是不够的。要利用可视化数据预先阻止一场攻击,还要与其他具备应对攻击能力的个人与机构分享数据,而实现这种分享十分困难。
Kwon表示,安全运行需要的不仅仅是防火墙与杀毒软件的警告,我们需要摆脱这种错误的思路,充分利用大数据的力量。我们必须关注如何有效利用这些数据,提高应对攻击的能力。
此外,Kwon还表示,仅仅依靠可视化也不足以维护安全运行环境,人们必须确保目前采取的措施是有效的,才能切实降低攻击事件的频率。
研究人员已经开始在政府与某些指定行业外尝试生成可视化数据,帮助实时监控与预防网络攻击。
但是,安全专员还需要进一步挖掘如何充分利用大数据保护网络不遭受攻击,庆幸的是,现在人们的焦点不再只是停留在侦察恶性软件上,而是扩展到了预见性分析,这将对检测与预防各类攻击提供重要支持。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07