京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据为信息安全赋予新的逻辑思维_数据分析师考试
信息工业技术的发展,催生了梦想的诞生与实现。一直以来,人类都希望机器能够具有人类智慧高效地完成工作,而这样的愿望,今天已经延伸至信息安全。 什么叫具有人类逻辑的信息安全?某位员工已经出差到外地,其账号却在公司办公室中登录内网访问重要资料,作为一名网络管理人员,当你知道这一切的时候首先会想到:这名员工的账号被盗了,公司的商业机密正在被窃取。之所以得出这样的结论,是由于按照正常的逻辑判断,将“出差”与“本地访问IP地址”联系在一起,在情理上是矛盾的。我们希望,机器也能够如同人类一般进行“逻辑思维”。结合大数据技术,今天这种智慧型的解决方案已经成为下一代信息技术的发展趋势。
大数据,信息安全分水岭
大数据技术在今天已经成型并已经运用多年。在国外,不仅思科和IBM这样的传统巨头在进行相关研发,一些新的企业,如Fireeye、Splunk等,也都凭借大数据在IT业界暂露头角。 环顾国内,很多公司也在进行大数据相关的研究并取得相当成果,但大部分都在应用分析方面,在信息安全分析方面却是新生事物,之所以新,是因为它引入了“列式数据模型”,弥补了传统“行式数据模型”的分析不足,这为信息安全的数据处理、数据分析提供了新的逻辑思维、新的分析角度,带来了新的安全价值。
在这些公司中,包括杭州合众信息在内的一些领先公司正走在这样趋势的最前沿。“言而优则唱”,长期的传统数据交换、数据安全分析实践使得这些公司在大数据处理、大数据安全分析方面具有先天优势。来自杭州合众信息的官方数据称,其与大数据处理相关的实时数据同步系统(RDS)、数据集成系统(ETL)、大数据一体化平台(UniOne)、大数据分布式全文数据库系统、大数据应用分析系统、综合安全审计系统等已经在住房和城乡建设部、工商总局、公安部、浙江公安等项目中有着不同程度的广泛应用,取得了极佳的社会价值。 信息安全已经上升为国家战略,信息安全应用环境也正发生着革命性的变化,强劲的驱动着这些传统的安全公司痴迷于大数据,希望利用大数据技术对传统信息安全赋予新的逻辑思维。
于是,基于大数据的信息安全,这个综合了多项技术的新兴事物应运而生,如雨后春笋。纵观这些公司,但凡能崭露头角的,其不仅需要有信息安全开发经验,需要对数据采集、处理、分析、应用等有较深的理解,更需要企业有较深的、长期的业务和应用背景来构建大数据的整体逻辑。相信这一些安全企业可以借助大数据扬帆起航,开启安全市场新篇章,将经验拓展到更为广泛的应用领域。 大数据,业务的开发需要具备多方面的业务储备。
数据处理能力
数据处理是数据挖掘和分析的前道程序。数据处理的目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取对于特定的人群有价值、有意义的数据。
数据分析能力
由于事务型数据和决策支持型数据的处理性能不同,需将决策支持型数据处理从事务型数据处理中分离出来,再从事务型数据库中导入数据仓库,继而采用OLAP(联机分析处理)工具、数据挖掘工具等进行分析、智能决策,提高决策的科学性及完善各种管理流程。
大数据,受到资本市场追捧
直到今天,Gartner的态度依然没改变。在Gartner研究副总裁Anton Chuvakin近期撰写的博客文章中,尽管其依然承认基于大数据的安全技术具有良好的发展态势,但是由于复杂度太高,“95%的企业还未采用这一技术”。
布局未来,这是对当前着眼大数据技术的信息安全公司最为可靠的描述。实际上,一直在进行产业萌芽投资的资本市场,对于大数据领域一直持以认可态度。成立于2004年的Fireeye,在2013年上市后首日股价大涨80%。业内普遍认为,其在2011年前后转向APT防御与大数据方向,这一战略极大地推动了公司的发展。在国内,机构与投资人都对大数据保持着持续关注。光大证券分析认为,国内公司在大数据领域的机会在于对细分行业市场的理解。实际上,这同实际产业状况不谋而合。以合众信息为例,除了主营信息安全业务以外,其另一项重点业务――大数据的分析和处理所瞄准的就是政府行业。
合众信息的资料显示,其所提供的政府大数据服务,指的是服务于各个政府部门且根据部门业务需求搭建的大数据平台。平台不但提供大规模云平台技术支持、维护管理,还会根据数据特点组织大数据模型,提供满足业务实战要求的数据集成处理、应用开发集成。而整套系统的成功部署,已经为客户带了客观的经济效益。 大数据,似乎这是一个听起来已经被重复了无数次的老概念。
但是,其所承载的是人们对于信息技术的向往与憧憬。这种憧憬的实现,毫无疑问是一个漫长且艰辛的过程。不过,我们相信,在逻辑思维的道路上的那群人会坚定不移地走下去。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31