企业必备:四个大数据安全分析要点——算法、可视化、环境、自动化

原创|行业资讯|编辑:郝浩|2013-10-18 09:39:38.000|阅读 557 次

概述:对于大数据问题,最近,根报告显示44%的企业相信他们当前的数据收集和分析安全级别可以被分类为"大数据"。另外的44%则相信在未来的两年内可被分类为"大数据"。今天我们就要来谈一谈大数据安全分析的4个关键点——算法、可视化、环境、自动化,帮助企业对大数据有一个更加准确的认识。

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对于大数据问题,最近,根报告显示44%的企业相信他们当前的数据收集和分析安全级别可以被分类为"大数据"。另外的44%则相信在未来的两年内可被分类为"大数据"。今天我们就要来谈一谈大数据安全分析的4个关键点——算法、可视化、环境、自动化,帮助企业对大数据有一个更加准确的认识。

为了进一步深化我们的观点,我们做了一个小调查,看看人们对大数据的认知情况如何以及对大数据安全等问题的看法,具体结果如下图。大家可以结合现在人们对大数据了解的基本情况, 对自己企业大数据安全分析现状进行评估。

大数据安全数据表

算法(Algorithms):

大数据安全分析中,算法代表手动和自动的区别分析,使用算法,可以让你的分析师得到智能技术支持。如果没有算法,分析师们就很有可能被迫自己处理庞大数据。大数据安全分析算法应该混合数据,有强大的处理能力以及精确的规则。比如:机器语言学习、异常行为的检测 。

可视化(Visualization):

数据可视化安全问题仍然是基础。主要通过各种图表、表格等来完成。我们常用的数据可视化工具有Excel、SpreadsheetPivot Table等。数据可视化技术在现今是一个新兴领域,有越来越多的发展、研究等数据可视化分析,在诸如美国这些国家不断被需求。

环境(Context):

当恶意软件向没有安装安全补丁的目标系统发动攻击,自然而然,这是一个紧急事件。另一方面,恶意软件向一个安装了安全补丁的目标系统发动攻击,一般来说,这就没有前者那样紧急了。大数据安全分析将会混合安全检测/监测,不断地评估攻击危险级别。

自动化(Automation):

自动化需要一段时间,因为这其中包含了从入侵检测系统到入侵防御系统的过渡。安全专家们总会做一些可能的坏情况分析。随着企业或个人对大数据的需求,安全自动化对于企业来说也日益增长,比如思科利用网络结构、云端大数据安全智能等来实现网络安全自动化。

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