在瀚思HanSight成立兩周年的微信中，小編列舉了瀚思在短短兩年之中的成績，此文發出后，小伙伴們紛紛留言，想對瀚思HanSight成功實施的行業案例了解更多細節。因此，小編特意整理了我司在某銀行成功部署的案例，僅供大家參考了解。

大數據時代引發的“數據之戰”

近年來，互聯網和移動互聯網的發展突飛猛進，“大數據時代已經到來”這也成了一個不爭的事實。美國《紐約時報》在其專欄封面中就已經提到“在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析，而非基于經驗和直覺。”

在大環境中，銀行以其特殊性成為這個時代必須要率先走出這一步的領頭羊。

有統計數據稱：銀行業在開展業務過程中積累了海量高價值數據，很多銀行的數據量級已經超過100TB，其中非結構化正以加速度形式積累。

因此，不管你擁抱還是抗拒，大數據時代已經到來！

本文中提到的某商業銀行總行在這樣的環境下也遇到了一系列的問題，并最終與瀚思HanSight一起，贏得了一場與大數據的斗爭。

瀚思HanSight下一代大數據安全分析平臺業務邏輯圖

銀行業首當其沖 “以數據驅動安全”

該商業銀行對于信息化的建設一直走在前端，在這幾年先后部署了某國外的安全信息與事件管理系統（SIEM），收集每天500G以上的網銀日志和分析數十億計條日志事件；同時也部署了Web應用防火墻（WAF），來共同保障網銀系統的安全。

但是，從實際的運用效果來看，運維人員發現：現階段安全信息與事件管理系統基于傳統關系型數據庫，無法存儲和處理每天所產生的海量日志信息，更無法進行有效的檢索和分析；基于規則的Web應用防火墻在大數據安全方面也顯得力不從心。

鑒于此，某商業銀行總行的運維人員就急需一套基于海量數據存儲和處理技術的安全信息和事件管理平臺，以達到統一的安全信息事件收集和分析以及安全合規的目的。

也許你會問，這樣一家大型的商業銀行總行，在做技術選型的時候為什么選擇了瀚思，這樣一個當時成立不足兩年的初創企業？這就是瀚思的魅力所在“定位精準“。

瀚思HanSight下一代大數據安全分析平臺完美介入

瀚思HanSight下一代大數據安全分析平臺產品示意圖

瀚思為該銀行提供了基于大數據技術、機器學習和算法分析為基礎的瀚思下一代大數據安全分析平臺（HanSight Enterprise），該平臺實現了對舊有安全信息與事件管理系統的替換，順利完成每天海量日志信息的收集和存儲。同時，還可以根據關鍵字段進行實時全文檢索，方便運維人員快速定位安全威脅。

在整個過程中HanSight Enterprise提供安全智能分析功能，引入機器學習與算法分析技術，創建智能分析引擎規則，實現可疑的字符串來應對SQL注入和跨站腳本攻擊等原有傳統安全設備無法發現的異常行為。

同時，系統將安全分析的風險預警通過多種報表方式展現出來，高目標的實現了異常行為的監控和安全信息審計，當收集的這些日志出現來自外部的非法入侵等的異常行為特征時，立即告警，通知管理員及時處理，將未知的安全威脅和可能造成的損失降低到最小。

結果超出預期 未來更加可期

當瀚思下一代大數據安全分析平臺在該銀行運行了一段時間后，運維人員驚喜的發現，該系統帶來的收益完全超出了預期：

瀚思HanSight為該銀行部署架構圖

原來數十億計的日志事件，每天新增500GB到1TB左右的數據，用關系數據庫根本無法存儲和全文檢索詢等一系列問題，現得以順利解決。

現階段，該銀行數據保存不但可擴展到3年以上，而且相同數據都有2份左右的副本， 一項關鍵字查詢任務，在秒級就可以完成 。

原來諸如Web應用防火墻等傳統安全設備無法發現的HTTP等應用層攻擊，現在可以主動檢測出來，主動規避了可能帶來的安全風險。

鑒于以上兩點，該商業銀行總行和瀚思擴大了合作范圍：將信息源的類型放開，將其它的主機、服務器和網絡設備等的IT設備日志信息統一用瀚思HanSight下一代大數據安全平臺進行收集，統一進行安全分析和處理，提升該行在新環境下的信息安全保障水平。