京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据分析保护大数据的安全_数据分析师培训
携程信息泄露事件引发广泛关注,在大数据时代,各种各样的信息充斥而透明,几乎没有任何人、任何组织可以脱身事外,但这种信息暴露的直接后果就是隐私保护变得更加艰难。特别的,如果你的银行账号、密码泄露怎么办?你的文件服务器中存储有重要的机密数据,该怎么进行保护?网络管理员掌控重要的全网数据信息,他的安全风险怎么防范?
既然是大数据时代,那就有可能也用大数据的方法来进行数据保护。很多公司都在进行这方面的科技攻关,包括网络层面的安全解决方案,也包括应用层面的用户信息保护机制。
在网络层面,作为全球领先的信息与通信解决方案供应商,华为在美国RSA2014安全峰会上阐释“用大数据分析铸就安全敏捷网络“的理念,并发布了下一代Anti-DDoS解决方案,提供T级DDoS防护性能,同时宣布T级高性能数据中心防火墙,成功通过了美国NSS实验室的测试,成为业界首款经过第三方认证的T级数据中心防火墙产品。这两款业界领先的高性能产品,引领安全进入T级防护时代,为“大数据”的安全保驾护航。
假设有这样一个案例:张三正在家中,突然有人敲门,等打开门以后,对方却自称快递但走错了地方;结果等张三关门之后,这个人又到李四家敲门,李四把门打开,此人又是同样的说辞;终于,这个人敲到王五家的时候,没有人来开门。他撬开门锁,实施了盗窃。
从我们个人的眼光看,每个人都会认为他这个人行为是正常的,但如果用小区保安的眼光看整个小区的摄像头监控数据,就会发现这是个潜在的威胁,此人的行为异常。
在大数据的背景下,从全网的视角看安全和和从单点来看,差异很大。华为使用基于controller的技术方案可以看到全网的东西,用大数据分析的方法去发现一些潜在的威胁,由此可以建立更高的安全防范。
华为还提出了一个新的技术叫沙箱,就像一个病毒培养皿,它可以模拟软件的运行环境,如果发现可疑应用就会把应用先放到里面,让它在一个假环境里测试性的运行,并时刻监视软件的各种行为。用户把数据送到沙箱里面去观测,自动观测、自动分析,然后自动告警,这样可以把非常潜在的初级阶段的威胁抓出来,更好地保护网络。
当然,在大数据之下,能登陆controller的管理员也需要特别提防,如果管理员出问题,对于网络的影响极大。由此,华为通过UMA来实现对管理员的审计,用以监控风险。以前日志里记录的仅仅都是输入的命令,而UMA不但会记录命令,还会记录当时管理员用这条命令看到的所有信息。UMA像一个摄像机一样,所有的动作都可以记录下来,而且任何人都无法删除,事后还可以审计,这是大数据时代的全网安全协同。
另外的风险来自普通的用户,用户的重要信息可能丢失,可能被盗,在极端的情况下,涉及用户资金的账号密码、身份证件等都可能同时被其他人获取。如此,还能保护用户的信息及资金安全吗?
在这方面,阿里巴巴因为电子商务和互联网金融的原因会首当其冲遇到难题。根据相关人员的介绍,阿里巴巴也在利用大数据的方法进行信息保护的探索,即便在极端情况下也要保护用户的资金安全。
其实,我们经常在影视剧上看到战场上曾经出现过的声东击西的经典方法,一只主力部队准备偷袭战场,为了掩盖调动的信息,往往会仅留下总部的发报员,继续在原地进行伪装的收发电报和指挥,这种方法也确实在战争中成功应用,究其原因就是,每个发报员都会有自己独特的指法、速度,形成“指纹”,敌方的监听部门会根据收发特点来识别军队番号和行动路线,这实际上就是一种大数据的应用。
依据这样的原理,我们每个人在使用PC或手机等登录账号、输入密码、点击链接等也会形成自己的习惯动作,这些动作形成的大数据信息也会被记录和分析,如果哪一天哪一次系统突然发现这些动作都出现了异常,就会采取拦截措施,通过一系列的新增信息核对步骤来保证交易的安全,特殊条件下会中止交易并与资金所有人进行直接沟通核实。
在大数据时代,对于普通用户几乎毫无隐私可言。大数据给网络使用者增添了便利,但同时也给非法使用打开了方便之门。但是,魔高一尺,道高一丈,大数据同时也让我们有了更多更好的进行信息保护的方法。只要我们合理利用,大数据一定会让我们的生活更精彩。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07