京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据为信息安全赋予新的逻辑思维_数据分析师考试
信息工业技术的发展,催生了梦想的诞生与实现。一直以来,人类都希望机器能够具有人类智慧高效地完成工作,而这样的愿望,今天已经延伸至信息安全。 什么叫具有人类逻辑的信息安全?某位员工已经出差到外地,其账号却在公司办公室中登录内网访问重要资料,作为一名网络管理人员,当你知道这一切的时候首先会想到:这名员工的账号被盗了,公司的商业机密正在被窃取。之所以得出这样的结论,是由于按照正常的逻辑判断,将“出差”与“本地访问IP地址”联系在一起,在情理上是矛盾的。我们希望,机器也能够如同人类一般进行“逻辑思维”。结合大数据技术,今天这种智慧型的解决方案已经成为下一代信息技术的发展趋势。
大数据,信息安全分水岭
大数据技术在今天已经成型并已经运用多年。在国外,不仅思科和IBM这样的传统巨头在进行相关研发,一些新的企业,如Fireeye、Splunk等,也都凭借大数据在IT业界暂露头角。 环顾国内,很多公司也在进行大数据相关的研究并取得相当成果,但大部分都在应用分析方面,在信息安全分析方面却是新生事物,之所以新,是因为它引入了“列式数据模型”,弥补了传统“行式数据模型”的分析不足,这为信息安全的数据处理、数据分析提供了新的逻辑思维、新的分析角度,带来了新的安全价值。
在这些公司中,包括杭州合众信息在内的一些领先公司正走在这样趋势的最前沿。“言而优则唱”,长期的传统数据交换、数据安全分析实践使得这些公司在大数据处理、大数据安全分析方面具有先天优势。来自杭州合众信息的官方数据称,其与大数据处理相关的实时数据同步系统(RDS)、数据集成系统(ETL)、大数据一体化平台(UniOne)、大数据分布式全文数据库系统、大数据应用分析系统、综合安全审计系统等已经在住房和城乡建设部、工商总局、公安部、浙江公安等项目中有着不同程度的广泛应用,取得了极佳的社会价值。 信息安全已经上升为国家战略,信息安全应用环境也正发生着革命性的变化,强劲的驱动着这些传统的安全公司痴迷于大数据,希望利用大数据技术对传统信息安全赋予新的逻辑思维。
于是,基于大数据的信息安全,这个综合了多项技术的新兴事物应运而生,如雨后春笋。纵观这些公司,但凡能崭露头角的,其不仅需要有信息安全开发经验,需要对数据采集、处理、分析、应用等有较深的理解,更需要企业有较深的、长期的业务和应用背景来构建大数据的整体逻辑。相信这一些安全企业可以借助大数据扬帆起航,开启安全市场新篇章,将经验拓展到更为广泛的应用领域。 大数据,业务的开发需要具备多方面的业务储备。
数据处理能力
数据处理是数据挖掘和分析的前道程序。数据处理的目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取对于特定的人群有价值、有意义的数据。
数据分析能力
由于事务型数据和决策支持型数据的处理性能不同,需将决策支持型数据处理从事务型数据处理中分离出来,再从事务型数据库中导入数据仓库,继而采用OLAP(联机分析处理)工具、数据挖掘工具等进行分析、智能决策,提高决策的科学性及完善各种管理流程。
大数据,受到资本市场追捧
直到今天,Gartner的态度依然没改变。在Gartner研究副总裁Anton Chuvakin近期撰写的博客文章中,尽管其依然承认基于大数据的安全技术具有良好的发展态势,但是由于复杂度太高,“95%的企业还未采用这一技术”。
布局未来,这是对当前着眼大数据技术的信息安全公司最为可靠的描述。实际上,一直在进行产业萌芽投资的资本市场,对于大数据领域一直持以认可态度。成立于2004年的Fireeye,在2013年上市后首日股价大涨80%。业内普遍认为,其在2011年前后转向APT防御与大数据方向,这一战略极大地推动了公司的发展。在国内,机构与投资人都对大数据保持着持续关注。光大证券分析认为,国内公司在大数据领域的机会在于对细分行业市场的理解。实际上,这同实际产业状况不谋而合。以合众信息为例,除了主营信息安全业务以外,其另一项重点业务――大数据的分析和处理所瞄准的就是政府行业。
合众信息的资料显示,其所提供的政府大数据服务,指的是服务于各个政府部门且根据部门业务需求搭建的大数据平台。平台不但提供大规模云平台技术支持、维护管理,还会根据数据特点组织大数据模型,提供满足业务实战要求的数据集成处理、应用开发集成。而整套系统的成功部署,已经为客户带了客观的经济效益。 大数据,似乎这是一个听起来已经被重复了无数次的老概念。
但是,其所承载的是人们对于信息技术的向往与憧憬。这种憧憬的实现,毫无疑问是一个漫长且艰辛的过程。不过,我们相信,在逻辑思维的道路上的那群人会坚定不移地走下去。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16