京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的信息安全和未来展望_数据分析师考试
随着高级可持续性攻击的出现以及恶意软件的复杂性与日俱增,企业急需一种突破传统信息安全保障模式的、灵活的技术和方案来应对未来不断变化的安全威胁。大数据彻底的改变了信息安全行业,基于大数据分析的智能驱动型安全战略将帮助信息安全从业人员重获警惕性和时间的优势,以使他们更好地检测和防御高级网络威胁。
大数据时代信息安全面临挑战
在大数据时代,无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络使得互联网时时刻刻都在产生着海量的数据。随着产生、存储、分析的数据量越来越大,在这些海量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益。大数据如同一把双刃剑,在我们享受大数据分析带来的精准信息的同时,其所带来的安全问题也开始成为企业的隐患。
1、黑客更显著的攻击目标:在网络空间里,大数据是更容易被“发现”的大目标。一方面,大数据意味着海量的数据,也意味着更复杂、更敏感的数据,这些数据会吸引更多的潜在攻击者。另一方面,数据的大量汇集,使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据,无形中降低了黑客的攻击成本,增加了其“收益率”。
2、隐私泄露风险增加:大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。一方面,数据集中存储增加了泄露风险,而这些数据不被滥用,也成为人身安全的一部分。另一方面,一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定,很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。
3、威胁现有的存储和防护措施:大数据存储带来新的安全问题。数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起,很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况,致使企业安全管理不合规。大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐,就会暴露大数据安全防护的漏洞。
4、大数据技术成为黑客的攻击手段:在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时,黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。黑客会最大限度地收集更多有用信息,比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息,大数据分析使黑客的攻击更加精准。此外,大数据也为黑客发起攻击提供了更多机会。黑客利用大数据发起僵尸网络攻击,可能会同时控制上百万台傀儡机并发起攻击。
5、成为高级可持续攻击的载体:传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁特征的实时匹配检测,而高级可持续攻击(APT)是一个实施过程,无法被实时检测。此外,由于大数据的价值低密度特性,使得安全分析工具很难聚焦在价值点上,黑客可以将攻击隐藏在大数据中,给安全服务提供商的分析制造很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击,都会导致安全监测偏离应有方向。
6、信息安全产业面临变革:大数据的到来也为信息安全产业的发展带来了新的契机,还没有意识到这场变革的安全厂商将在这场变革大潮中被抛弃。大数据正在为安全分析提供新的可能性,在未来的安全架构体系中,通过大数据智能分析有效的将原来分割的安全产品更好的融合起来,成为不同的安全智能节点,这将是在大数据时代安全产业需要研究突破的重点。
大数据安全未来趋势展望
据MacDonald预测,到2016年,40%的企业(银行、保险、医药和国防行业为主)将积极地对至少10TB数据进行分析,以找出潜在危险的活动。然而,供应商的产品格局却无法在短期内进行转变。现在,企业通常依赖于SIEM系统来关联和分析安全相关的数据,MacDonald表示目前的SIEM产品无法处理这么大的工作量,大多数SIEM产品提供接近实时数据,但只能处理规范化数据,还有些SIEM产品能够处理大量原始交易数据,但无法提供实时情报信息。
Gartner公司分析师表示,使用“大数据”来提高企业信息安全不完全是炒作,这在未来几年内这将成为现实。大数据将为安全团队带来新的工作方式,通过了解大数据的优势、制定切合实际的目标以及利用现有安全技术的优势,安全管理人员将会发现他们在大数据进行的投资是值得的。
RSA大中国区总经理胡军表示,“大数据将带动安全行业方向性的改变,安全与数据互相影响,未来共同促进发展。现今的安全需要更全面和广泛的可视性,敏捷的分析,可采取行动的情报和可扩展的基础设施。”
我们可以看到,大数据安全已经成为不可阻挡的趋势。在未来,不论是从商业需求角度,还是产业技术角度,大数据安全都将成为业界关注的热点。而在这场大数据安全的盛宴中,也必然会出现新老更替、推陈出新,这一切就让我们拭目以待吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02