京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析重新定义恶意软件策略
在与恶意软件的战争中,良好的情报一直是决定性因素。但威胁乘以指数,"数据分析师"分析信息可能变得和收集它一样的重要。
未来的反恶意软件是一个悬而未决的问题。由于产生的恶意软件数量日益庞大,在过去应对感染最常见的处理方法——基于签名的文件扫描,正变得越来越无效。但尚无一个更好的策略,很多企业的防病毒产品仍然在很大程度上依赖于它。
但是事情正在发生变化。杀毒软件厂商都开始实现保持探索提前预知恶意软件的动向(或至少紧跟在它们不太远的后面),更深入地追踪恶意软件——它正在做什么,它从哪儿来,它希望得到什么,预测未来它可能在哪里涌现,都是必要的。
多伦多的安全咨询和托管服务提供商 Sentry Metrics 公司首席执行官 Dave Millier 说,许多厂商都不再注重未来“一次一个(one at a time)”的威胁,而是开始收集数据,并推测在将来的更广泛的趋势。他表示,是相对较新的技术,使这一切成为可能。
“你看到更多的数据收集发生在网络层面,在那里你正在从安全角度尝试使用大量的信息,我们过去没有能够使用。”
与他一起工作的供应商之一是Sourcefire,该公司已经基本上开始将查看恶意软件当成是一个“大数据”的问题。Sourcefire公司最近推出了一款基于云的企业安全产品,名为FireAMP,以查看“模糊(fuzzier)”恶意软件签名扩大安全网,更广泛的全球模式监测可疑活动。FireAMP还使用Sourcefire称为“机器学习(machine learning)”的方式,为潜在威胁的可能属性建立模型。
值得注意的是,FireAMP能够回顾在网络上的爆发期间发生的事情,不管出于企业安全的目的,还是出于法律原因,这都是一项重要功能。
“我们的重点已经做出重大的转变,通过我们基于云的平台切入我们称之为端点的斗争记录,”Sourcefire云技术集团高级副总裁 Oliver Friedrichs 说,“我们基本上是跨端点记录文件的活动,能够在云中存储文件活动的防篡改记录。”
通过FireAMP,他说,连接器安装在终端,每当用户安装或执行应用程序,将数据发送到云中。
“在未来,如果有违反,我们可以告诉你威胁实际上从哪里进来,它到哪里去,patient zero(第一传染源)是谁,例如,第一个人受到感染,这种威胁实际上如何传播和造成多大的伤害。”
另一个反恶意软件厂商,趋势科技公司,也投资于新的情报能力,利用云基础设施和在线社区的力量。趋势科技公司在加拿大的产品和服务总监 Tom Moss ,介绍了一个“以火救火战略(fight fire with fire strategy)。”
“僵尸控制器是一种云的使用方式,或使用互联网控制大量的机器,”他说,“我们利用的机器和网络,我们的客户收集有关恶意软件如何行为,正在试图和谁沟通的情报。”
还是在这里,"数据分析师"收集数据供日后分析。趋势科技运行一种感染源的背景检查,他说:“这个域名在哪里注册?这个人曾经注册过什么样的域名?与这些域名相关联的地址变化有多频繁?”
Millier 说,分析正在成为对恶意软件的斗争的一部分,IT安全行业同样面临着和其他人一样的大数据的挑战。把大量的数据带到一个地方监视,是一个健全的战略,他说,但很难进行有意义的分析,对大量的原始资料。
“为了能够有效触发,为了能够有效地通过搜索,它确实需要被索引,并且需要进行排序,”Millier说,“因此你失去以非结构化保持灵活性的办法。”
Millier说,总体而言,我们正在使用的安全数据收集和分析的各种工具,已在近几年大大改善,情报的深度和广度是大得多。
“你得到在网络中实际上发生的事情,你在系统层面看到它,你在网络层面看到它,你在防火墙看它,甚至在应用程序层面看它,当然能够更快更好地识别威胁。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12