京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
"怎样用“大数据”降低网络安全成本_数据分析师
面对网络威胁的不断快速翻新升级,很多企业中安全管理策略存在着过期风险,在落后的威胁预警机制下,企业很有可能成为数据泄露的受害者。然而另一方面,在很多注重风险评估的用户中,虽然网络安全风险得到了一定的控制,但却普遍遇到了人力成本攀升的难题。安全与成本看起来正在成为一对难以协调的矛盾。那么,如何在不添人手的情形下,有效地阻止网络安全危机爆发?如何在更广泛的数据分析中,让系统更容易得出正确的安全策略呢?WatchGuard认为,大数据的思想或许能帮上忙。
如今,安全专业人员匮乏的情况非常普遍。一份来自全球企业增长咨询公司Frost & Sullivan的报告显示:在访问了12000多位信息安全专业人士的调查中,有56%的受访者表示他们的机构缺少网络安全方面的专业人才,同时也难以筹措资金负担这方面的投入。
在新西兰首都惠灵顿,一家为用户提供云基础架构和安全托管的服务商便遇到了这个问题。虽然信息安全日益被重视使得许多客户选择了他们这家安全服务公司,但在收益增加的同时,作为MSSP安全服务商,他们与客户的情况类似,同样遇到了缺人的难题。公司的决策层表示,从安全风险的角度考虑,绝不能放过每条可疑的日志,因为这是帮助客户排除威胁,保障服务质量的关键。但人手不够、尤其是高级网络威胁分析人员紧缺的情况越来越明显,再加上工程师都被繁琐的日志分析工作拖住了,这消耗了所有人的精力,并严重制约了公司业务的发展速度。
在寻找解题答案的过程中,这家MSSP选择了WatchGuard推出的Dimension解决方案。全新的分析系统采用了云计算[注]和大数据技术,非常方便地就能洞察到安全威胁和发展趋势的关键点。公司技术总监表示:他们的业务部门完全可以放开手脚,因为Dimension云安全网络解决方案帮助技术部门实现了智能化、敏捷化、简单化的日志分析工作,并在威胁预警、追踪和分析能力不再完全依靠人力。而Dimension的分析报告更成为了业务收入的增长点,自动化实时生成的威胁评估报告,以及对应的安全策略建议,都为MSSP的客户提供了最高级别的服务。
Dimension工作在更高效和便捷的云操作环境中,并在日志分析方面采用最先进的大数据技术作为底层支撑。思想与技术的融合,让Dimension在第一时间洞察网络变化,并为用户推荐更专业的安全策略。在树形层级菜单的引导下,管理员和决策者都可拥有属于自己的数据报表,高效率的挖掘出埋在网络深处危险地带。另外,基于全球威胁地图的展现层设计和超过70种数据集合的报告,更可以让威胁探测的结果清晰可见,这包括动态的仪表盘、专业的指导意见、优秀客户的实践结果。
WatchGuard 中国区市场总监万熠表示:在我们与Slashdot网站共同发起的一份调研报告中显示,日志数据的成倍增长,让51%的安全专家已经无法在第一时间找出网络中可疑的应用,而工作在能见度极低的日志管理平台上,更不可能定位那些威胁企业核心机密的源头。这些都使得安全评估、威胁源头追踪,以及法规遵从工作都难以再从日志入手。而Dimension恰恰可以帮助用户在日志管理和威胁分析中实现大与快。
据了解,作为全球知名的网络及内容安全解决方案提供商,WatchGuard推出的实时化、可视性解决方案Dimension,与旗下的XTM统一化威胁管理平台形成了更先进的组合方案,并在市场上呈现了一系列的良好反馈。现在Dimension在VMware之外已经对Mircosoft Hyper-V等更多虚拟化平台提供了支撑,这也为WatchGuard2013年第4则季度创下了23%增长的财务业绩新高。
如今,以数据窃取威胁为代表的新一波攻击已经到来,特别是对于新近投入网络业务洪流的中国企业而言,专业网络安全人员的匮乏,就更需要专业的网络威胁防护系统进行补充,以消除安全运营成本不断攀升的难题。若要阻止危机爆发,企业需要以最简洁明了的方式对信息系统健康状况进行广泛的数据评估,这与采用随机样本分析的意义相差甚远。而来自Dimension国外成熟用户的热情反馈,充分展现了云和大数据技术在网络威胁管理中的价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24