京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
"怎样用“大数据”降低网络安全成本_数据分析师
面对网络威胁的不断快速翻新升级,很多企业中安全管理策略存在着过期风险,在落后的威胁预警机制下,企业很有可能成为数据泄露的受害者。然而另一方面,在很多注重风险评估的用户中,虽然网络安全风险得到了一定的控制,但却普遍遇到了人力成本攀升的难题。安全与成本看起来正在成为一对难以协调的矛盾。那么,如何在不添人手的情形下,有效地阻止网络安全危机爆发?如何在更广泛的数据分析中,让系统更容易得出正确的安全策略呢?WatchGuard认为,大数据的思想或许能帮上忙。
如今,安全专业人员匮乏的情况非常普遍。一份来自全球企业增长咨询公司Frost & Sullivan的报告显示:在访问了12000多位信息安全专业人士的调查中,有56%的受访者表示他们的机构缺少网络安全方面的专业人才,同时也难以筹措资金负担这方面的投入。
在新西兰首都惠灵顿,一家为用户提供云基础架构和安全托管的服务商便遇到了这个问题。虽然信息安全日益被重视使得许多客户选择了他们这家安全服务公司,但在收益增加的同时,作为MSSP安全服务商,他们与客户的情况类似,同样遇到了缺人的难题。公司的决策层表示,从安全风险的角度考虑,绝不能放过每条可疑的日志,因为这是帮助客户排除威胁,保障服务质量的关键。但人手不够、尤其是高级网络威胁分析人员紧缺的情况越来越明显,再加上工程师都被繁琐的日志分析工作拖住了,这消耗了所有人的精力,并严重制约了公司业务的发展速度。
在寻找解题答案的过程中,这家MSSP选择了WatchGuard推出的Dimension解决方案。全新的分析系统采用了云计算[注]和大数据技术,非常方便地就能洞察到安全威胁和发展趋势的关键点。公司技术总监表示:他们的业务部门完全可以放开手脚,因为Dimension云安全网络解决方案帮助技术部门实现了智能化、敏捷化、简单化的日志分析工作,并在威胁预警、追踪和分析能力不再完全依靠人力。而Dimension的分析报告更成为了业务收入的增长点,自动化实时生成的威胁评估报告,以及对应的安全策略建议,都为MSSP的客户提供了最高级别的服务。
Dimension工作在更高效和便捷的云操作环境中,并在日志分析方面采用最先进的大数据技术作为底层支撑。思想与技术的融合,让Dimension在第一时间洞察网络变化,并为用户推荐更专业的安全策略。在树形层级菜单的引导下,管理员和决策者都可拥有属于自己的数据报表,高效率的挖掘出埋在网络深处危险地带。另外,基于全球威胁地图的展现层设计和超过70种数据集合的报告,更可以让威胁探测的结果清晰可见,这包括动态的仪表盘、专业的指导意见、优秀客户的实践结果。
WatchGuard 中国区市场总监万熠表示:在我们与Slashdot网站共同发起的一份调研报告中显示,日志数据的成倍增长,让51%的安全专家已经无法在第一时间找出网络中可疑的应用,而工作在能见度极低的日志管理平台上,更不可能定位那些威胁企业核心机密的源头。这些都使得安全评估、威胁源头追踪,以及法规遵从工作都难以再从日志入手。而Dimension恰恰可以帮助用户在日志管理和威胁分析中实现大与快。
据了解,作为全球知名的网络及内容安全解决方案提供商,WatchGuard推出的实时化、可视性解决方案Dimension,与旗下的XTM统一化威胁管理平台形成了更先进的组合方案,并在市场上呈现了一系列的良好反馈。现在Dimension在VMware之外已经对Mircosoft Hyper-V等更多虚拟化平台提供了支撑,这也为WatchGuard2013年第4则季度创下了23%增长的财务业绩新高。
如今,以数据窃取威胁为代表的新一波攻击已经到来,特别是对于新近投入网络业务洪流的中国企业而言,专业网络安全人员的匮乏,就更需要专业的网络威胁防护系统进行补充,以消除安全运营成本不断攀升的难题。若要阻止危机爆发,企业需要以最简洁明了的方式对信息系统健康状况进行广泛的数据评估,这与采用随机样本分析的意义相差甚远。而来自Dimension国外成熟用户的热情反馈,充分展现了云和大数据技术在网络威胁管理中的价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16