京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在网络安全中的挑战与机遇
虽然大数据是一个需要捍卫的挑战,但大数据概念现在已广泛应用于网络安全行业。
而大数据的高速、多样化、数量大的特性使其应用成为组织面临的一种挑战,它也为潜在的攻击者提供了一个诱人的目标。
但大数据技术也被用于帮助网络安全,因为许多相同的工具和方法可用于收集日志和事件数据,快速处理,并发现可疑活动。
更多的数据,更多的大脑
Bitdefender公司的高级威胁分析师Bogdan Botezatu表示:“现代网络安全解决方案主要由大数据驱动的。”
首先,所有主要的防病毒和端点防护供应商以及网络安全和防火墙提供商,都会对他们的系统进行大量的恶意软件和已知的攻击途径的培训。
有了数百万份样本,安全供应商可以训练他们的系统识别已知的攻击,但也可以识别允许他们发现以前从未见过的攻击的模式。
所有主要的安全厂商都已经将高级威胁检测、行为分析和机器学习添加到他们的系统中,或者正在努力赶上已经这样做的竞争对手。
Botezatu说:“机器学习算法每天都会在大量恶意文件中进行多次训练。质量保证运行在已知的良好文件上,以最大限度地减少误报。”
供应商并不是唯一收集信息虚拟海洋的人。
在组织内部,数据中心运营商正在从本地和云计算基础设施收集数据馈送,以查找可疑文件、行为和通信。
Botezatu说:“事件关联技术将攻击的不同组件组合在一起以阻止其冷却。”文件信誉系统会考虑客户池中存在多少个应用程序正在运行的实例,以了解该应用程序具有多大的恶意可能性。
没有存储和分析大量信息的能力,这些都不可能实现,并且可以实时进行。
“大数据为网络安全世界提供动力。”他说,“关于如何保护大数据的知识方面,没有垂直行业像我们这样享有特权。”
这是至关重要的,因为安全事件的范围越来越大。
据网络安全厂商Gemanto公司在今年4月发布的报告显示,去年有26亿条记录被突破,这一数字首次突破20亿,比上一年增长88%。平均每天超过700万条记录。
更加令人担忧的是,根据最新的Verizon数据泄露调查报告,在大多数违规情况下,系统受损的时间以分钟为单位进行测量,并在数小时内进行泄漏。
这将人们带入了网络安全领域的下一个大数据即将产生影响的领域:事件响应。
随着越来越多的数据收集的不仅仅是攻击,还涉及到数据中心如何应对这些攻击,安全行业正在开始创建自动化剧本,以便组织能够对攻击进行即时和智能的响应。
没有这种规模的公司要么必须等到收集足够的数据才能使分析有用或与同行分享他们的剧本。
企业需要留意供应商在这个领域的出现,他们不仅可以帮助数据中心将事件响应剧本集中在一起并实现自动化,还可以将它们收集到一个中心位置,在那里他们可以对响应进行分析,找出最好的策略,然后将这些知识添加到他们的推荐引擎中。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27