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企業(yè)必備：四個大數(shù)據(jù)安全分析要點——算法、可視化、環(huán)境、自動化

原創(chuàng)|行業(yè)資訊|編輯：郝浩|2013-10-18 09:39:38.000|閱讀 1093 次

概述：對于大數(shù)據(jù)問題，最近，根報告顯示44%的企業(yè)相信他們當前的數(shù)據(jù)收集和分析安全級別可以被分類為"大數(shù)據(jù)"。另外的44%則相信在未來的兩年內可被分類為"大數(shù)據(jù)"。今天我們就要來談一談大數(shù)據(jù)安全分析的4個關鍵點——算法、可視化、環(huán)境、自動化，幫助企業(yè)對大數(shù)據(jù)有一個更加準確的認識。

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對于大數(shù)據(jù)問題，最近，根報告顯示44%的企業(yè)相信他們當前的數(shù)據(jù)收集和分析安全級別可以被分類為"大數(shù)據(jù)"。另外的44%則相信在未來的兩年內可被分類為"大數(shù)據(jù)"。今天我們就要來談一談大數(shù)據(jù)安全分析的4個關鍵點——算法、可視化、環(huán)境、自動化，幫助企業(yè)對大數(shù)據(jù)有一個更加準確的認識。

為了進一步深化我們的觀點，我們做了一個小調查，看看人們對大數(shù)據(jù)的認知情況如何以及對大數(shù)據(jù)安全等問題的看法，具體結果如下圖。大家可以結合現(xiàn)在人們對大數(shù)據(jù)了解的基本情況，對自己企業(yè)大數(shù)據(jù)安全分析現(xiàn)狀進行評估。

大數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)表

算法（Algorithms）：

大數(shù)據(jù)安全分析中，算法代表手動和自動的區(qū)別分析，使用算法，可以讓你的分析師得到智能技術支持。如果沒有算法，分析師們就很有可能被迫自己處理龐大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)安全分析算法應該混合數(shù)據(jù)，有強大的處理能力以及精確的規(guī)則。比如：機器語言學習、異常行為的檢測。

可視化（Visualization）：

數(shù)據(jù)可視化安全問題仍然是基礎。主要通過各種圖表、表格等來完成。我們常用的數(shù)據(jù)可視化工具有Excel、Spreadsheet、Pivot Table等。數(shù)據(jù)可視化技術在現(xiàn)今是一個新興領域，有越來越多的發(fā)展、研究等數(shù)據(jù)可視化分析，在諸如美國這些國家不斷被需求。

環(huán)境（Context）：

當惡意軟件向沒有安裝安全補丁的目標系統(tǒng)發(fā)動攻擊，自然而然，這是一個緊急事件。另一方面，惡意軟件向一個安裝了安全補丁的目標系統(tǒng)發(fā)動攻擊，一般來說，這就沒有前者那樣緊急了。大數(shù)據(jù)安全分析將會混合安全檢測/監(jiān)測，不斷地評估攻擊危險級別。

自動化（Automation）：

自動化需要一段時間，因為這其中包含了從入侵檢測系統(tǒng)到入侵防御系統(tǒng)的過渡。安全專家們總會做一些可能的壞情況分析。隨著企業(yè)或個人對大數(shù)據(jù)的需求，安全自動化對于企業(yè)來說也日益增長，比如思科利用網(wǎng)絡結構、云端大數(shù)據(jù)安全智能等來實現(xiàn)網(wǎng)絡安全自動化。

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