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什么是大數(shù)據(jù)安全分析

安全
在《為什么需要大數(shù)據(jù)安全分析》一文中,我們已經(jīng)闡述了一個重要觀點,即:安全要素信息呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)的特征,而傳統(tǒng)的安全分析方法面臨重大挑戰(zhàn),信息與網(wǎng)絡(luò)安全需要基于大數(shù)據(jù)的安全分析。那么,到底什么是大數(shù)據(jù)安全分析,他與我們一般意義上的大數(shù)據(jù)分析有何異同之處?讓我們先從大數(shù)據(jù)自身的定義開始。

 在《為什么需要大數(shù)據(jù)安全分析》一文中,我們已經(jīng)闡述了一個重要觀點,即:安全要素信息呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)的特征,而傳統(tǒng)的安全分析方法面臨重大挑戰(zhàn),信息與網(wǎng)絡(luò)安全需要基于大數(shù)據(jù)的安全分析。那么,到底什么是大數(shù)據(jù)安全分析,他與我們一般意義上的大數(shù)據(jù)分析有何異同之處?讓我們先從大數(shù)據(jù)自身的定義開始。

1 大數(shù)據(jù)的定義

如何定義大數(shù)據(jù)?《大數(shù)據(jù)的沖擊》一書將大數(shù)據(jù)通俗定義為“用現(xiàn)有的一般技術(shù)難以管理的大量數(shù)據(jù)的集合”,并廣義地定義為“一個綜合性概念,它包括因具備3V(海量/高速/多樣,Volume / Variety/Velocity)特征而難以進(jìn)行管理的數(shù)據(jù),對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、處理、分析的技術(shù),以及能夠通過分析這些數(shù)據(jù)獲得實用意義和觀點的人才和組織。”

Gartner將大數(shù)據(jù)定義為“海量、高速、多變的信息資產(chǎn),需要對它進(jìn)行經(jīng)濟(jì)的、創(chuàng)新性的信息處理從而獲得超越以往的洞察力、決策支持能力和處理的自動化”(high volume, velocity and/or variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing that enable enhanced insight, decision making, and process automation)。

2 大數(shù)據(jù)的基本特征

大數(shù)據(jù)的三個公認(rèn)的基本特點是3V,即海量、高速和多變。海量是指數(shù)據(jù)容量越來越大;高速表示需要處理的速度和響應(yīng)的時間越來越快,對系統(tǒng)的延時要求相當(dāng)高;多變就要處理各種各樣類型的數(shù)據(jù),包括結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的、甚至是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

IBM在上述三個特點基礎(chǔ)之上增加了一個V(Veracity),即“真實性”、“準(zhǔn)確性”。IBM認(rèn)為只有真實而準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)才能讓對數(shù)據(jù)的管控和治理真正有意義。

此外,業(yè)界還有人總結(jié)出其它的大數(shù)據(jù)特點,例如低價值密度(Value)、存活性(Viability),等等。低價值密度是指大數(shù)據(jù)中真正有意義的信息含量比重低;存活性是指特定情況下的大數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的時效性。

3 大數(shù)據(jù)分析的定義

大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心就是大數(shù)據(jù)分析(Big Data Analysis / Analytics)。一般地,人們將大數(shù)據(jù)分析定義為一組能夠高效存儲和處理海量數(shù)據(jù)、并有效達(dá)成多種分析目標(biāo)的工具及技術(shù)的集合。

Gartner將大數(shù)據(jù)分析定義為追求顯露模式檢測和發(fā)散模式檢測,以及強(qiáng)化對過去未連接資產(chǎn)的使用的實踐和方法(the practices and technology used to pursue emerging and divergent pattern detection as well as enhance the use of previously disconnected information assets),意即一套針對大數(shù)據(jù)進(jìn)行知識發(fā)現(xiàn)的方法。

通俗地講,大數(shù)據(jù)分析技術(shù)就是大數(shù)據(jù)的收集、存儲、分析和可視化的技術(shù),是一套能夠解決大數(shù)據(jù)的4V(海量、高速、多變、低密度)問題,分析出高價值(Value)的信息的工具集合。

4 大數(shù)據(jù)安全分析

當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域,正在面臨著多種挑戰(zhàn)。一方面,企業(yè)和組織安全體系架構(gòu)的日趨復(fù)雜,各種類型的安全數(shù)據(jù)越來越多,傳統(tǒng)的分析能力明顯力不從心;另一方面,新型威脅的興起,內(nèi)控與合規(guī)的深入,傳統(tǒng)的分析方法存在諸多缺陷,越來越需要分析更多的安全信息、并且要更加快速的做出判定和響應(yīng)。信息安全也面臨大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)。

于是,業(yè)界出現(xiàn)了將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用于信息安全的技術(shù)——大數(shù)據(jù)安全分析(Big Data Security Analysis / Analytics,簡稱BDSA),也有人稱做針對安全的大數(shù)據(jù)分析(Big Data Analysis for Security)。

必須特別指出的是,大數(shù)據(jù)安全分析是指利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來進(jìn)行安全分析,而非我們一般所言的大數(shù)據(jù)安全(Big Data Security)。大數(shù)據(jù)安全,通常是指研究如何保護(hù)大數(shù)據(jù)自身的安全,包括針對大數(shù)據(jù)計算和大數(shù)據(jù)存儲的安全性。

以上,也闡釋了大數(shù)據(jù)和安全的兩個連接關(guān)系,即基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的安全和大數(shù)據(jù)自身的安全。這兩者是兩個不同的領(lǐng)域,本文探討的是前者,即基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的安全,本質(zhì)上就是大數(shù)據(jù)技術(shù)的一種在安全領(lǐng)域的應(yīng)用。

借助大數(shù)據(jù)安全分析技術(shù),能夠更好地解決天量安全要素信息的采集、存儲的問題,借助基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖據(jù)算法,能夠更加智能地洞悉信息與網(wǎng)絡(luò)安全的態(tài)勢,更加主動、彈性地去應(yīng)對新型復(fù)雜的威脅和未知多變的風(fēng)險。

必須強(qiáng)調(diào)的是,對于大數(shù)據(jù)安全分析而言,最關(guān)鍵的不在于大數(shù)據(jù)本身,而在于對這些數(shù)據(jù)的分析方法。大數(shù)據(jù)安全分析可以用到大數(shù)據(jù)分析的所有普適性的方法和技術(shù),但當(dāng)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的時候,還必須考慮到安全數(shù)據(jù)自身的特點和安全分析的目標(biāo),這樣大數(shù)據(jù)安全分析的應(yīng)用才更有價值。例如,在進(jìn)行異常行為分析,或者惡意代碼分析和APT攻擊分析的時候,分析模型才是最重要的。其次,才是考慮如何利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)(例如并行計算、實時計算、分布式計算)來實現(xiàn)這個分析模型。

此外,大數(shù)據(jù)安全分析要產(chǎn)生實際價值還離不開安全分析師。

5 大數(shù)據(jù)安全分析平臺

大數(shù)據(jù)安全分析不是一個產(chǎn)品分類,而代表一種技術(shù),一種安全分析的理念和方法。各種安全產(chǎn)品都能夠運(yùn)用大數(shù)據(jù)安全分析技術(shù)去重塑自身。

在一個較為完備的基于大數(shù)據(jù)安全分析的解決方案中,往往會有一個大數(shù)據(jù)安全分析平臺作為整個方案的核心部件,承載大數(shù)據(jù)分析的核心功能,將分散的安全要素信息進(jìn)行集中、存儲、分析、可視化,對分析的結(jié)果進(jìn)行分發(fā),對分析的任務(wù)進(jìn)行調(diào)度,將各個分散的安全分析技術(shù)整合到一起,實現(xiàn)各種技術(shù)間的互動。

6 啟明星辰大數(shù)據(jù)安全分析平臺

作為國內(nèi)信息安全領(lǐng)導(dǎo)廠商的啟明星辰依托十幾年在信息安全分析領(lǐng)域積累的豐富經(jīng)驗和領(lǐng)先技術(shù)在國內(nèi)率先推出了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的啟明星辰泰合大數(shù)據(jù)安全分析平臺(TSOC Big Data Security Analysis Platform,簡稱TSOC-BDSAP)。該平臺幫助客戶實現(xiàn)在規(guī)模不斷擴(kuò)大的異構(gòu)海量數(shù)據(jù)如事件、流、網(wǎng)絡(luò)原始流量、文件等信息中,結(jié)合流行的關(guān)聯(lián)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計、實時分析、歷史分析和人機(jī)交互等多種分析方法和技術(shù),發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的安全產(chǎn)品無法檢測的安全攻擊和威脅。

啟明星辰專門成立了泰合產(chǎn)品本部負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)安全分析領(lǐng)域及泰合系列管控類和審計類系統(tǒng)的研發(fā)、咨詢、項目實施與運(yùn)維。泰合產(chǎn)品本部分別在北京、上海、廣州設(shè)有研發(fā)中心。

作為中國最早研發(fā)和最領(lǐng)先的安全管理平臺之一,啟明星辰泰合(TSOC)系列安管平臺經(jīng)過10多年的持續(xù)積累,獲得了十多項發(fā)明專利,得到了國家多項專項基金的支持,并擁有目前國內(nèi)最多的客戶群,從2008年到2013年連續(xù)六年位居中國安全管理平臺市場占有率第一,已經(jīng)成為了安全管理平臺領(lǐng)域的引領(lǐng)者,位居國內(nèi)大數(shù)據(jù)安全分析領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者陣營,也是國內(nèi)流安全領(lǐng)域的積極倡導(dǎo)者和踐行者。

 

責(zé)任編輯:王林 來源: 51cto.com
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