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
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。
开源系统 开源技术将以成本的降低和企业级的IT自由度破解大数据之忧。性能方面,随着开源技术对数据掌控能力的不断加强,开源技术将在稳定性、安全性上得到不断完善和提升;创新方面,围绕开源技术的模式创新和服务创新已逐渐形成,更快地适应大数据时代的业务变革和转型升级。
分析调研机构Gartner很早之前就已经表态称,基于大数据分析的安全绝对是防范高级攻击的有效手段,但其“比较复杂”的体系构架让很多专业的信息安全公司难以涉足。实际上,在已经颇有些红海味道的信息安全领域中,基于大数据的安全已经成为了一道展现实力的分水岭。
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
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10