大數據保障要點

『壹』 保護大數據安全的10個要點

一項對2021年數據泄露的分析顯示，總共有50億份數據被泄露，這對所有參與大數據管道工作的人來說，從開發人員到DevOps工程師，安全性與基礎業務需求同等重要。

大數據安全是指在存儲、處理和分析過於龐大和復雜的數據集時，採用任何措施來保護數據免受惡意活動的侵害，傳統資料庫應用程序無法處理這些數據集。大數據可以混合結構化格式(組織成包含數字、日期等的行和列)或非結構化格式(社交媒體數據、PDF 文件、電子郵件、圖像等)。不過，估計顯示高達90%的大數據是非結構化的。

大數據的魅力在於，它通常包含一些隱藏的洞察力，可以改善業務流程，推動創新，或揭示未知的市場趨勢。由於分析這些信息的工作負載通常會將敏感的客戶數據或專有數據與第三方數據源結合起來，因此數據安全性至關重要。聲譽受損和巨額經濟損失是大數據泄露和數據被破壞的兩大主要後果。

在確保大數據安全時，需要考慮三個關鍵階段:

當數據從源位置移動到存儲或實時攝取(通常在雲中)時，確保數據的傳輸

保護大數據管道的存儲層中的數據(例如Hadoop分布式文件系統)

確保輸出數據的機密性，例如報告和儀錶板，這些數據包含通過Apache Spark等分析引擎運行數據收集的情報

這些環境中的安全威脅類型包括不適當的訪問控制、分布式拒絕服務(DDoS)攻擊、產生虛假或惡意數據的端點，或在大數據工作期間使用的庫、框架和應用程序的漏洞。

由於所涉及的架構和環境復雜性，大數據安全面臨著許多挑戰。在大數據環境中，不同的硬體和技術在分布式計算環境中相互作用。比如：

像Hadoop這樣的開源框架在設計之初並沒有考慮到安全性

依賴分布式計算來處理這些大型數據集意味著有更多的系統可能出錯

確保從端點收集的日誌或事件數據的有效性和真實性

控制內部人員對數據挖掘工具的訪問，監控可疑行為

運行標准安全審計的困難

保護非關系NoSQL資料庫

這些挑戰是對保護任何類型數據的常見挑戰的補充。

靜態數據和傳輸中數據的可擴展加密對於跨大數據管道實施至關重要。可擴展性是這里的關鍵點，因為除了NoSQL等存儲格式之外，需要跨分析工具集及其輸出加密數據。加密的作用在於，即使威脅者設法攔截數據包或訪問敏感文件，實施良好的加密過程也會使數據不可讀。

獲得訪問控制權可針對一系列大數據安全問題提供強大的保護，例如內部威脅和特權過剩。基於角色的訪問可以幫助控制對大數據管道多層的訪問。例如，數據分析師可以訪問分析工具，但他們可能不應該訪問大數據開發人員使用的工具，如ETL軟體。最小許可權原則是訪問控制的一個很好的參考點，它限制了對執行用戶任務所必需的工具和數據的訪問。

大數據工作負載所需要的固有的大存儲容量和處理能力使得大多數企業可以為大數據使用雲計算基礎設施和服務。但是，盡管雲計算很有吸引力，暴露的API密鑰、令牌和錯誤配置都是雲中值得認真對待的風險。如果有人讓S3中的AWS數據湖完全開放，並且對互聯網上的任何人都可以訪問，那會怎麼樣?有了自動掃描工具，可以快速掃描公共雲資產以尋找安全盲點，從而更容易降低這些風險。

在復雜的大數據生態系統中，加密的安全性需要一種集中的密鑰管理方法，以確保對加密密鑰進行有效的策略驅動處理。集中式密鑰管理還可以控制從創建到密鑰輪換的密鑰治理。對於在雲中運行大數據工作負載的企業，自帶密鑰 (BYOK) 可能是允許集中密鑰管理而不將加密密鑰創建和管理的控制權交給第三方雲提供商的最佳選擇。

在大數據管道中，由於數據來自許多不同的來源，包括來自社交媒體平台的流數據和來自用戶終端的數據，因此會有持續的流量。網路流量分析提供了對網路流量和任何潛在異常的可見性，例如來自物聯網設備的惡意數據或正在使用的未加密通信協議。

2021年的一份報告發現，98%的組織感到容易受到內部攻擊。在大數據的背景下，內部威脅對敏感公司信息的機密性構成嚴重風險。有權訪問分析報告和儀錶板的惡意內部人員可能會向競爭對手透露見解，甚至提供他們的登錄憑據進行銷售。從內部威脅檢測開始的一個好地方是檢查常見業務應用程序的日誌，例如 RDP、VPN、Active Directory 和端點。這些日誌可以揭示值得調查的異常情況，例如意外的數據下載或異常的登錄時間。

威脅搜尋主動搜索潛伏在您的網路中未被發現的威脅。這個過程需要經驗豐富的網路安全分析師的技能組合，利用來自現實世界的攻擊、威脅活動的情報或來自不同安全工具的相關發現來制定關於潛在威脅的假設。具有諷刺意味的是，大數據實際上可以通過發現大量安全數據中隱藏的洞察力來幫助改進威脅追蹤工作。但作為提高大數據安全性的一種方式，威脅搜尋會監控數據集和基礎設施，以尋找表明大數據環境受到威脅的工件。

出於安全目的監視大數據日誌和工具會產生大量信息，這些信息通常最終形成安全信息和事件管理(SIEM)解決方案。

用戶行為分析比內部威脅檢測更進一步，它提供了專門的工具集來監控用戶在與其交互的系統上的行為。通常情況下，行為分析使用一個評分系統來創建正常用戶、應用程序和設備行為的基線，然後在這些基線出現偏差時進行提醒。通過用戶行為分析，可以更好地檢測威脅大數據環境中資產的保密性、完整性或可用性的內部威脅和受損的用戶帳戶。

未經授權的數據傳輸的前景讓安全領導者徹夜難眠，特別是如果數據泄露發生在可以復制大量潛在敏感資產的大數據管道中。檢測數據泄露需要對出站流量、IP地址和流量進行深入監控。防止數據泄露首先來自於在代碼和錯誤配置中發現有害安全錯誤的工具，以及數據丟失預防和下一代防火牆。另一個重要方面是在企業內進行教育和提高認識。

框架、庫、軟體實用程序、數據攝取、分析工具和自定義應用程序——大數據安全始於代碼級別。 無論是否實施了上述公認的安全實踐，代碼中的安全缺陷都可能導致數據泄漏。 通過在軟體開發生命周期中檢測自研代碼及開源組件成分的安全性，加強軟體安全性來防止數據丟失。

『貳』 大數據的信息社會，要如何保障自身的信息安全

對於這個問題，你不能太擔心太多了。哪個步驟進行了法律會議。這是一個人的隱私。不是據說泄漏泄漏了？即使是你的隱私。普通人將不是一步一步。我曾經說過這輛車沒有汽車儀式。現在不在嗎？因此，在社會州發展的地方，將有相應的法律和法規。至於自己泄露隱私。盡量不要向陌生人透露相關信息。甚至是您自己的頭像。該國和原子能機構呼叫。為自己，這被稱為隱私。出生後，家庭中有幾個人，名字是什麼，固定資產？什麼愛好？你有什麼需要？你家住在哪裡？這些都是隱私渠道。

『叄』 大數據技術要掌握的要點有哪些

Zookeeper：安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。需要把它安裝正確 ，讓它正常的跑起來。

Mysql：在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root密碼，創建資料庫。

Sqoop：這個是用於把Mysal裡面的數據導入Hadoop裡面。

Hive：和Pig同理，想要變得厲害可以都學習。

Oozie：可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本還能檢查你的程序執行的是否正確。

Hbase：這個是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的。所以可以幫你做數據排重，它與MYSQL相比存儲的數據量大。

Kafka：這個是隊列工具。可以利用它來做線上實時數據的入庫或者是入HDFS，與Flume的工具配合使用，專門用來提供對數據進行簡單處理。

Spark：這個工具是用來彌補MapRece處理數據速度上的缺點，特點就是把數據裝載到內存裡面去計算。適合做迭代運算，Java語言或者Scala都可以操作它，他們都是用JVM的。

關於大數據技術要掌握的要點有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『肆』 當下大數據發展的 8 個要點

作者 | 章劍鋒

筆者從 2008 年開始工作到現在也有 11 個年頭了，一路走來都在和數據打交道，做過大數據底層框架內核的開發（Hadoop，Pig，Tez，Spark，Livy），也做過上層大數據應用開發（寫 MapRece Job 做 ETL ，用 Hive 做 Ad hocquery，用 Tableau 做數據可視化，用 R 做數據分析）。今天我想藉此機會和大家聊聊我所理解的大數據現狀和未來。

首先讓我們來聊聊什麼是大數據。大數據這個概念已經出來很多年了（超過10年），但一直沒有一個准確的定義（也許也並不需要）。數據工程師（DataEngineer）對大數據的理解會更多從技術和系統的角度去理解，而數據分析人員（Data Analyst）對大數據理解會從產品的角度去理解，所以數據工程師（Data Engineer) 和數據分析人員（Data Analyst）所理解的大數據肯定是有差異的。我所理解的大數據是這樣的，大數據不是單一的一種技術或者產品，它是所有與數據相關的綜合學科。看大數據我會從 2 個維度來看，一個是數據流的維度（下圖的水平軸），另外一個是技術棧的維度（下圖的縱軸）。

其實我一直不太喜歡張口閉口講「大數據」，我更喜歡說「數據」。因為大數據的本質在於「數據」，而不是「大」。由於媒體一直重點宣揚大數據的「大」，所以有時候我們往往會忽然大數據的本質在「數據」，而不是「大」，「大」只是你看到的表相，本質還是數據自身。

在我們講清楚大數據的含義之後，我們來聊聊大數據目前到底處在一個什麼樣的位置。從歷史發展的角度來看，每一項新技術都會經歷下面這樣一個技術成熟度曲線。

當一項新技術剛出來的時候人們會非常樂觀，常常以為這項技術會給人類帶來巨大的變革，對此持有過高的期望，所以這項技術一開始會以非常快的速度受到大家追捧，然後到達一個頂峰，之後人們開始認識到這項新技術並沒有當初預想的那麼具有革命性，然後會過於悲觀，之後就會經歷泡沫階段。等沉寂一定階段之後，人們開始回歸理性，正視這項技術的價值，然後開始正確的應用這項技術，從此這項技術開始走向穩步向前發展的道路。（題外話，筆者在看這幅圖的時候也聯想到了一個男人對婚姻看法的曲線圖，大家自己腦補）。

1、從大數據的歷史來看，大數據已經經歷了 2 個重要階段

兩個重要階段是指過高期望的峰值和泡沫化的底谷期 。現在正處於穩步向前發展的階段。我們可以從 googletrend 上 big data 的曲線就能印證。大數據大約從 2009 年開始走向人們的視野，在 2015 年左右走向了頂峰，然後慢慢走向下降通道（當然這張曲線並不會和上面這張技術成熟度曲線完全擬合，比如技術曲線處在下降通道有可能會使討論這項技術的搜索量增加）。

接下來我想講一下我對大數據領域未來趨勢的幾個判斷。

2、數據規模會繼續擴大，大數據將繼續發揚光

前面已經提到過，大數據已經度過了過高期望的峰值和泡沫化的底谷期，現在正在穩步向前發展。做這樣判斷主要有以下 2 個原因：

上游數據規模會繼續增長，特別是由於 IOT 技術的發展和成熟，以及未來 5G 技術的鋪開。在可預測的未來，數據規模仍將繼續快速增長，這是能夠帶動大數據持續穩定向前發展的基本動力。 下游數據產業還有很多發展的空間，還有很多數據的價值我們沒有挖掘出來。

雖然現在人工智慧，區塊鏈搶去了大數據的風口位置，也許大數據成不了未來的主角，但大數據也絕對不是跑龍套的，大數據仍將扮演一個重要而基礎的角色。可以這么說，只要有數據在，大數據就永遠不會過時。我想在大部分人的有生之年，我們都會見證大數據的持續向上發展。

3、數據的實時性需求將更加突出

之前大數據遇到的最大挑戰在於數據規模大（所以大家會稱之為「大數據」），經過工業界多年的努力和實踐，規模大這個問題基本已經解決了。接下來幾年，更大的挑戰在於速度，也就是實時性。而大數據的實時性並不是指簡單的傳輸數據或者處理數據的實時性，而是從端到端的實時，任何一個步驟速度慢了，就影響整個大數據系統的實時性。所以大數據的實時性，包括以下幾個方面：

快速獲取和傳輸數據 快速計算處理數據 實時可視化數據 在線機器學習，實時更新機器學習模型

目前以 Kafka，Flink 為代表的流處理計算引擎已經為實時計算提供了堅實的底層技術支持，相信未來在實時可視化數據以及在線機器學習方面會有更多優秀的產品涌現出來。當大數據的實時性增強之後，在數據消費端會產生更多有價值的數據，從而形成一個更高效的數據閉環，促進整個數據流的良性發展。

4、大數據基礎設施往雲上遷移勢不可擋

目前IT基礎設施往雲上遷移不再是一個大家還需要爭論的問題，這是大勢所趨。當然我這邊說的雲並不單單指公有雲，也包括私有雲，混合雲。因為由於每個企業的業務屬性不同，對數據安全性的要求不同，不可能把所有的大數據設施都部署在公有雲上，但向雲上遷移這是一個未來註定的選擇。目前各大雲廠商都提供了各種各樣的大數據產品以滿足各種用戶需求，包括平台型（PAAS) 的 EMR ，服務型 (SAAS) 的數據可視化產品等等。大數據基礎設施的雲化對大數據技術和產品產生也有相應的影響。大數據領域的框架和產品將更加 Cloud Native 。

計算和存儲的分離。我們知道每個公有雲都有自己對應的分布式存儲，比如 AWS 的 S3 。 S3 在一些場合可以替換我們所熟知的 HDFS ，而且成本更低。而 S3 的物理存儲並不是在 EC2 上面，對 EC2 來說， S3 是 remote storage 。所以如果你要是 AWS 上面做大數據開發和應用，而且你的數據是在 S3 上，那麼你就自然而然用到了計算和存儲的分離。 擁抱容器，與 Kubernate 的整合大勢所趨，我們知道在雲環境中 Kuberneate 基本上已經是容器資源調度的標准。 更具有彈性（Elastic）。 與雲上其他產品和服務整合更加緊密。

5、大數據產品全鏈路化

全鏈路化是指提供端到端的全鏈路解決方案，而不是簡單的堆積一些大數據產品組件。以 Hadoop 為代表的大數據產品一直被人詬病的主要問題就是用戶使用門檻過高，二次開發成本太高。全鏈路化就是為了解決這一問題，用戶需要的並不是 Hadoop，Spark，Flink 等這些技術，而是要以這些技術為基礎的能解決業務問題的產品。 Cloudera 的從 Edge 到 AI 是我比較認同的方案。大數據的價值並不是數據本身，而是數據背後所隱藏的對業務有影響的信息和知識。下面是一張摘自 wikipedia 的經典數據金字塔的圖。

大數據技術就是對最原始的數據進行不斷處理加工提煉，金字塔每上去一層，對應的數據量會越小，同時對業務的影響價值會更大更快。而要從數據（Data) 最終提煉出智慧（Wisdom），數據要經過一條很長的數據流鏈路，沒有一套完整的系統保證整條鏈路的高效運轉是很難保證最終從數據中提煉出來有價值的東西的，所以大數據未來產品全鏈路化是另外一個大的趨勢。

6、大數據技術往下游數據消費和應用端轉移

上面講到了大數據的全鏈路發展趨勢，那麼這條長長的數據鏈路目前的狀況是如何，未來又會有什麼樣的趨勢呢？

我的判斷是未來大數據技術的創新和發力會更多的轉移到下游數據消費和應用端。之前十多年大數據的發展主要集中在底層的框架，比如最開始引領大數據風潮的 Hadoop ，後來的計算引擎佼佼者 Spark，Flink 以及消息中間件 Kafka ，資源調度器 Kubernetes 等等，每個細分領域都涌現出了一系列優秀的產品。總的來說，在底層技術框架這塊，大數據領域已經基本打好了基礎，接下來要做的是如何利用這些技術為企業提供最佳用戶體驗的產品，以解決用戶的實際業務問題，或者說未來大數據的側重點將從底層走向上層。之前的大數據創新更偏向於 IAAS 和 PAAS ，未來你將看到更多 SAAS 類型的大數據產品和創新。從近期一些國外廠商的收購案例，我們可以略微看出一些端倪。1、2019 年 6 月 7 日，谷歌宣布以 26 億美元收購了數據分析公司 Looker，並將該公司並入 Google Cloud。2、2019 年 6 月 10 日，Salesforce 宣布以 157 億美元的全股票交易收購 Tableau ，旨在夯實在數據可視化以及幫助企業解讀所使用和所積累的海量數據的其他工具方面的工作。3、2019 年 9 月初，Cloudera 宣布收購 Arcadia Data 。 Arcadia Data 是一家雲原生 AI 驅動的商業智能實時分析廠商。面對最終用戶的大數據產品將是未來大數據競爭的重點，我相信會未來大數據領域的創新也將來源於此，未來 5 年內大概率至少還會再出一個類似 Looker 這樣的公司，但是很難再出一個類似 Spark 的計算引擎。

7、底層技術的集中化和上層應用的全面開花

學習過大數據的人都會感嘆大數據領域的東西真是多，特別是底層技術，感覺學都學不來。經過多年的廝殺和競爭，很多優秀的產品已經脫穎而出，也有很多產品慢慢走向消亡。比如批處理領域的 Spark 引擎基本上已經成為批處理領域的佼佼者，傳統的 MapRece 除了一些舊有的系統，基本不太可能會開發新的 MapRece 應用。 Flink 也基本上成為低延遲流處理領域的不二選擇，原有的 Storm 系統也開始慢慢退出歷史舞台。同樣 Kafka 也在消息中間件領域基本上占據了壟斷地位。未來的底層大數據生態圈中將不再有那麼多的新的技術和框架，每個細分領域都將優勝劣汰，走向成熟，更加集中化。未來更大的創新將更多來來自上層應用或者全鏈路的整合方面。在大數據的上層應用方面未來將會迎來有更多的創新和發展，比如基於大數據上的BI產品， AI 產品等等，某個垂直領域的大數據應用等等，我相信未來我們會看到更多這方面的創新和發展。

8、開源閉源並駕齊驅

大數據領域並不是只有 Hadoop，Spark，Flink 等這類大家耳熟能詳的開源產品，還有很多優秀的閉源產品，比如 AWS 上的 Redshift ，阿里的 MaxCompute 等等。這些產品雖然沒有開源產品那麼受開發者歡迎，但是他們對於很多非互聯網企業來說是非常受歡迎的。因為對於一個企業來說，採用哪種大數據產品有很多因素需要考慮，否開源並不是唯一標准。產品是否穩定，是否有商業公司支持，是否足夠安全，是否能和現有系統整合等等往往是某些企業更需要考慮的東西，而閉源產品往往在這類企業級產品特性上具有優勢。

最近幾年開源產品受公有雲的影響非常大，公有雲可以無償享受開源的成果，搶走了開源產品背後的商業公司很多市場份額，所以最近很多開源產品背後的商業公司開始改變策略，有些甚至修改了 Licence 。不過我覺得公有雲廠商不會殺死那些開源產品背後的商業公司，否則就是殺雞取卵，殺死開源產品背後的商業公司，其實就是殺死開源產品的最大技術創新者，也就是殺死開源產品本身。我相信開源界和公有雲廠商最終會取得一個平衡，開源仍然會是一個主流，仍然會是創新的主力，一些優秀的閉源產品同樣也會占據一定的市場空間。

最後我想再次總結下本文的幾個要點：

1、目前大數據已經度過了最火的峰值期和泡沫化的底谷期，現在正處於穩步向前發展的階段。2、數據規模會繼續擴大，大數據將繼續發揚光大3、 數據的實時性需求將更加突出4、大數據基礎設施往雲上遷移勢不可擋5、大數據產品全鏈路化6、大數據技術往下游數據消費和應用端轉移7、底層技術的集中化和上層應用的全面開花8、開源閉源並駕齊驅

『伍』 實現大數據商業價值的5個要點

實現大數據商業價值的5個要點
通常來說，以往的業務模式是基於歷史數據來決定未來一到兩年內的行為，但是現在則應該是基於過去幾分鍾內的數據來決定未來12到24分鍾（甚至是秒）內的行動。在營銷模式上，以往是基於過去數周或數月內的推廣活動來預測特定人群對產品或者服務的偏好程度，而現在則是基於對客戶個體行為的分析和實驗來為其提供實時的定製化服務（通過各種用戶界面，比如呼叫中心、網站、移動應用等）。可以想見，每個客戶所接收到的東西都是獨一無二的–一旦某客戶接收到了特定的服務或者產品，該服務或產品就不會重復提供給另一個客戶。這才是「大」的真正含義–大數據中的大生意。
對於數據分析人員、IT經理以及整個企業來說，對於大數據，有以下重要的考量和步驟：
·在准備行動之前，和管理層及客戶進行充分的溝通，了解業界最新進展以及企業的真實需求
·基於大數據相關的新業務模式和新技術，積極推動企業戰略的升級
·基於業務戰略和模型，制定相應的數據戰略和監管流程
·以可管理的模式來推進創新，比如較小的、短期的和可迭代的實驗和探索，以此獲得易評測和有意義的結果
·在探索過程中允許錯誤的發生。不斷從失敗中積累經驗才能提高未來工作的成功率
無論出於什麼原因，如果你或者你的公司還未認識到大數據的無窮潛力，Rick Smolan和Jennifer Erwitt的近著《The Human Face of Big Data》可能會對你有所幫助 -- 其中有句話這么說到：「在孩子出生的第一天，人類產生的數據量就相當於國會圖書館的70倍。」想想吧，這得有多少奧利奧餅干。

『陸』 大數據安全分析的6個要點

大數據安全分析的6個要點
現在，很多行業都已經開始利用大數據來提高銷售，降低成本，精準營銷等等。然而，其實大數據在網路安全與信息安全方面也有很長足的應用。特別是利用大數據來甄別和發現風險和漏洞。
通過大數據，人們可以分析大量的潛在安全事件，找出它們之間的聯系從而勾勒出一個完整的安全威脅。通過大數據，分散的數據可以被整合起來，使得安全人員能夠採用更加主動的安全防禦手段。
今天，網路環境極為復雜，APT攻擊以及其他一些網路攻擊可以通過對從不同數據源的數據的搜索和分析來對安全威脅加以甄別，要做到這一點，就需要對一系列數據源的進行監控，包括DNS數據，命令與控制(C2)，黑白名單等。從而能夠把這些數據進行關聯來進行發囧。
企業針對安全的大數據分析下面是一些要點：
DNS數據
DNS數據能夠提供一系列新注冊域名，經常用來進行垃圾信息發送的域名，以及新創建的域名等等，所有這些信息都可以和黑白名單結合起來，所有這些數據都應該收集起來做進一步分析。
如果自有DNS伺服器，就能過檢查那些對外的域名查詢，這樣可能發現一些無法解析的域名。這種情況就可能意味著你檢測到了一個「域名生成演算法」。這樣的信息就能夠讓安全團隊對公司網路進行保護。而且如果對區域網流量數據日誌進行分析的話，就有可能找到對應的受到攻擊的機器。
命令與控制(C2)系統
把命令與控制數據結合進來可以得到一個IP地址和域名的黑名單。對於公司網路來說，網路流量絕對不應該流向那些已知的命令與控制系統。如果網路安全人員要仔細調查網路攻擊的話，可以把來自C2系統的流量引導到公司設好的「蜜罐」機器上去。
安全威脅情報
有一些類似與網路信譽的數據源可以用來判定一個地址是否是安全的。有些數據源提供「是」與「否」的判定，有的還提供一些關於威脅等級的信息。網路安全人員能夠根據他們能夠接受的風險大小來決定某個地址是否應該訪問。
網路流量日誌
有很多廠商都提供記錄網路流量日誌的工具。在利用流量日誌來分析安全威脅的時候，人們很容易被淹沒在大量的「噪音」數據中。不過流量日誌依然是安全分析的基本要求。有一些好的演算法和軟體能夠幫助人們提供分析質量。
「蜜罐」數據
「蜜罐」可以有效地檢測針對特定網路的惡意軟體。此外，通過「蜜罐」獲得的惡意軟體可以通過分析獲得其特徵碼，從而進一步監控網路中其他設備的感染情況。這樣的信息是非常有價值的，尤其是很多APT攻擊所採用的定製的惡意代碼往往無法被常規防病毒軟體所發現。參見本站文章企業設置「蜜罐」的五大理由
數據質量很重要
最後，企業要注意數據的質量。市場上有很多數據可用，在安全人員進行大數據安全分析時，這些數據的質量和准確性是一個最重要的考量。因此，企業需要有一個內部的數據評估團隊針對數據來源提出相應的問題，如：最近的數據是什麼時候添加的?有沒有樣本數據以供評估?每天能夠添加多少數據?這些數據哪些是免費的?數據總共收集了多久?等等。
安全事件和數據泄露的新聞幾乎每天都能夠出現在報紙上，即使企業已經開始採取手段防禦APT，傳統的安全防禦手段對於APT之類的攻擊顯得辦法不多。而利用大數據，企業可以採取更為主動的防禦措施，使得安全防禦的深度和廣度都大為加強。

『柒』 大數據的應用有幾個步驟,分別是什麼_大數據應用的關鍵是什麼

一般來講，典型的數據分析包含六個步驟，分別是明森腔世確思路、收集數據、處理數據、分析數據、展現數據以及撰寫報告，下面尚矽谷具體講一講數據分析的六大步驟。

明確數據分析的目的以及思路是確保數據分析過程有效進行的首要條件。它作用的是可以為數據的收集、處理及分析提供清晰的指引方向。可以說思路是整個分析流程的起點。首先目的不明確則會導致方向性的錯誤。當明確目的後，就要建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。只有明確了分析目的，分析框架才能跟著確定下來，最後還要確保分析框架的體系化，使分析更具有說服力。

這一步其實就是具化分析的內容，把一個需要進行數據分析的事件，拆解成為一個又一個的小指標，這樣一來，就不會覺得數據分析無從下手。而且拆解一定要體系化，也就是邏輯化。簡單來說就是先分析什麼，後分析什麼，使得各個分析點之間具有邏輯聯系。避免不知從哪方面入手以及分析的內容和指標被質疑是否合理、完整。所以體系化就是為了讓你的分析框架具有說服力。可以參照的方法論有，用戶行為理論、PEST分析法、5W2H分析法等等。

2、收集數據

收集數據此肢是按照確定的數據分析框架收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里所說的數據包括第一手數據與第二手數據，第一手數據主要指可直接獲取的數據，第二手數據主要指經過加工整理後得到的數據。一般數據來源主要有以下幾種方式：

（1）資料庫：

每個公司都有自己的業務資料庫，存放從公司成立以來產生的相關業務數據。這個業務資料庫就是一個龐大的數據資源，需要有效地利用起來。

（2）公開出版物：

可以用於收集數據的公開出版物包括《中國統計年鑒》《中國社會統計年鑒》《中國人口統計年鑒》《世界經濟年鑒》《世界發展報告》等統計年鑒或報告。

（3）互聯網：

隨著互聯網的發展，網路上發布的數據越來越多，特別是搜索引擎可以幫助我們快速找到所需要的數據，例如國家及地方統計局網站、行業組織網站、政府機構網站、傳播媒體網站、大型綜合門戶網站等上面都可能有我們需要的數據。

（4）市場調查：

就是指運用科學的方法，有目的、有系統地收集、記錄、整理有關市場營銷的信息和資料，分析市場情況，了解市場現狀及其發展趨勢，為市場預測和營銷決策提供客觀、正確的數據資料。市場調查可以彌補其他數據收集方式的不足。

3、處理數據

處理數據是指對收集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，它是數據分析前必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中，抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法。一般拿到手的數據都需要進行一定的處理才能用於後續的數據分析工作，即使再「干凈」』的原始數據也需要先進行一定的處理才能使用。

4、分析數據

分析數據是指用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。由於數據分析多是通過軟體來完成的，這就要求數據分析師不僅要掌握各種數據分析方法，還要熟悉數據分析軟體的操作。而數據挖掘其實是一種高級的數據分析方法，就是從大量的數據中挖掘出有用的信息，它是根據用戶的特定要求，從浩如煙海的數據中找出所需的信息，以滿足用戶的特定需求。

5、展現數據

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，我們常說用圖表說話就是這個意思。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形，例如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖等。大多數情況下，人們更願意接受圖形這種數據展現方式，因為它能更加有效直觀。

6、撰寫圓沒報告

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，供決策者參考。一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。另外，數據分析報告需要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為我們最初就是為尋找或者求證一個結論才進行分析的，所以千萬不要舍本求末。最後，好的分析報告一定要有建議或解決方案。