正在阅读:大数据安全 或将成为下一个安全领域风口?大数据安全 或将成为下一个安全领域风口?

2017-06-09 00:16 出处:其他 作者:佚名 责任编辑:zhangxiaomeng

  【PConline 杂谈】对于当前的企业用户来说,犹豫数据量越来越大,已经促使企业的网络环境从千兆开始向万兆过度,网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。同时,随着NGFW的出现,安全网关要进行应用层协议的分析,分析的数据量更是大增。与此同时,随着安全防御的纵深化,安全监测的内容不断细化,除了传统的攻击监测,还出现了合规监测、应用监测、用户行为监测、性能检测、事务监测,等等。

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  面对企业当前每日数据种类越来越多,除了数据包、日志、资产数据等信息之外,对于安全要素方面的需求也开始变得日趋强烈,企业对于用户自身的配置信息、用户行为分析等方面也开始变得诉求越来越多。

  传统数据安全面临挑战

  安全数据的数量、速度、种类的迅速膨胀,不仅带来了海量异构数据的融合、存储和管理的问题,甚至动摇了传统的安全分析方法。

  当前绝大多数安全分析工具和方法都是针对小数据量设计的,在面对大数据量时难以为继。新的攻击手段层出不穷,需要检测的数据越来越多,现有的分析技术不堪重负。

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  传统的分析方法大都采用基于规则和特征的分析引擎,必须要有规则库和特征库才能工作,而规则和特征只能对已知的攻击和威胁进行描述,无法识别未知的攻击,或者是尚未被描述成规则的攻击和威胁。

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  根据全球权威的调查机构Gartner调查数据显示,在未来,信息安全将是情境感知的、自适应的。所谓情境感知,就是利用更多的相关性要素信息的综合研判来提升安全决策的能力,包括资产感知、位置感知、拓扑感知、应用感知、身份感知、内容感知,等等。情境感知极大地扩展了安全分析的纵深,纳入了更多的安全要素信息,拉升了分析的空间和时间范围,也必然对传统的安全分析方法提出了挑战。

  网络安全需要大数据安全分析

  不管企业业务规模的大小,企业都需要自身的数据是“安全数据”,同时从近些年的市场发展角度来分析,安全领域都指向了同一个技术,也就是大数据分析技术,也有业内分析公司表示,信息安全正在变成一个大数据分析的问题。

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  借助大数据安全分析技术,能够更好地解决天量安全要素信息的采集、存储的问题,借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法,能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势,更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。

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  编辑的话

  业务量的繁多、业务种类的增加使得企业自身对于数据服务的诉求开始增多,同时,企业用户对于数据安全的技术支撑和保障也提出了非常严苛的要求,作为数据服务的企业来讲,如何在数据层面保证用户数据的安全性是首先要解决的问题。[返回频道首页]

 
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