京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的信息安全和未来展望
随着高级可持续性攻击的出现以及恶意软件的复杂性与日俱增,企业急需一种突破传统信息安全保障模式的、灵活的技术和方案来应对未来不断变化的安全威胁。大数据彻底的改变了信息安全行业,基于大数据分析的智能驱动型安全战略将帮助信息安全从业人员重获警惕性和时间的优势,以使他们更好地检测和防御高级网络威胁。
大数据时代信息安全面临挑战
在大数据时代,无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络使得互联网时时刻刻都在产生着海量的数据。随着产生、存储、分析的数据量越来越大,在这些海量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益。大数据如同一把双刃剑,在我们享受大数据分析带来的精准信息的同时,其所带来的安全问题也开始成为企业的隐患。
1、黑客更显著的攻击目标:在网络空间里,大数据是更容易被“发现”的大目标。一方面,大数据意味着海量的数据,也意味着更复杂、更敏感的数据,这些数据会吸引更多的潜在攻击者。另一方面,数据的大量汇集,使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据,无形中降低了黑客的攻击成本,增加了其“收益率”。
2、隐私泄露风险增加:大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。一方面,数据集中存储增加了泄露风险,而这些数据不被滥用,也成为人身安全的一部分。另一方面,一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定,很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。
3、威胁现有的存储和防护措施:大数据存储带来新的安全问题。数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起,很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况,致使企业安全管理不合规。大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐,就会暴露大数据安全防护的漏洞。
4、大数据技术成为黑客的攻击手段:在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时,黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。黑客会最大限度地收集更多有用信息,比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息,大数据分析使黑客的攻击更加精准。此外,大数据也为黑客发起攻击提供了更多机会。黑客利用大数据发起僵尸网络攻击,可能会同时控制上百万台傀儡机并发起攻击。
5、成为高级可持续攻击的载体:传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁特征的实时匹配检测,而高级可持续攻击(APT)是一个实施过程,无法被实时检测。此外,由于大数据的价值低密度特性,使得安全分析工具很难聚焦在价值点上,黑客可以将攻击隐藏在大数据中,给安全服务提供商的分析制造很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击,都会导致安全监测偏离应有方向。
6、信息安全产业面临变革:大数据的到来也为信息安全产业的发展带来了新的契机,还没有意识到这场变革的安全厂商将在这场变革大潮中被抛弃。大数据正在为安全分析提供新的可能性,在未来的安全架构体系中,通过大数据智能分析有效的将原来分割的安全产品更好的融合起来,成为不同的安全智能节点,这将是在大数据时代安全产业需要研究突破的重点。
大数据安全未来趋势展望
据MacDonald预测,到2016年,40%的企业(银行、保险、医药和国防行业为主)将积极地对至少10TB数据进行分析,以找出潜在危险的活动。然而,供应商的产品格局却无法在短期内进行转变。现在,企业通常依赖于SIEM系统来关联和分析安全相关的数据,MacDonald表示目前的SIEM产品无法处理这么大的工作量,大多数SIEM产品提供接近实时数据,但只能处理规范化数据,还有些SIEM产品能够处理大量原始交易数据,但无法提供实时情报信息。
Gartner公司分析师表示,使用“大数据”来提高企业信息安全不完全是炒作,这在未来几年内这将成为现实。大数据将为安全团队带来新的工作方式,通过了解大数据的优势、制定切合实际的目标以及利用现有安全技术的优势,安全管理人员将会发现他们在大数据进行的投资是值得的。
RSA大中国区总经理胡军表示,“大数据将带动安全行业方向性的改变,安全与数据互相影响,未来共同促进发展。现今的安全需要更全面和广泛的可视性,敏捷的分析,可采取行动的情报和可扩展的基础设施。”
我们可以看到,大数据安全已经成为不可阻挡的趋势。在未来,不论是从商业需求角度,还是产业技术角度,大数据安全都将成为业界关注的热点。而在这场大数据安全的盛宴中,也必然会出现新老更替、推陈出新,这一切就让我们拭目以待吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03