信息与网络安全需要大数据安全分析
毫无疑问，我们已经进入了大数据（Big Data）时代。人类的生产生活每天都在产生大量的数据，并且产生的速度越来越快。根据IDC和EMC的联合调查，到2020年全球数据总量将达到40ZB。2013年，Gartner将大数据列为未来信息架构发展的10大趋势之首。Gartner预测将在2011年到2016年间累计创造2320亿美元的产值。
大数据早就存在，只是一直没有足够的基础实施和技术来对这些数据进行有价值的挖据。随着存储成本的不断下降、以及分析技术的不断进步，尤其是云计算的出现，不少公司已经发现了大数据的巨大价值：它们能揭示其他手段所看不到的新变化趋势，包括需求、供给和顾客习惯等等。比如，银行可以以此对自己的客户有更深入的了解，提供更有个性的定制化服务；银行和保险公司可以发现诈骗和骗保；零售企业更精确探知顾客需求变化，为不同的细分客户群体提供更有针对性的选择；制药企业可以以此为依据开发新药，详细追踪药物疗效，并监测潜在的副作用；安全公司则可以识别更具隐蔽性的攻击、入侵和违规。
当前网络与信息安全领域，正在面临着多种挑战。一方面，企业和组织安全体系架构的日趋复杂，各种类型的安全数据越来越多，传统的分析能力明显力不从心；另一方面，新型威胁的兴起，内控与合规的深入，传统的分析方法存在诸多缺陷，越来越需要分析更多的安全信息、并且要更加快速的做出判定和响应。信息安全也面临大数据带来的挑战。安全数据的大数据化
安全数据的大数据化主要体现在以下三个方面：
1） 数据量越来越大：网络已经从千兆迈向了万兆，网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。同时，随着NGFW的出现，安全网关要进行应用层协议的分析，分析的数据量更是大增。与此同时，随着安全防御的纵深化，安全监测的内容不断细化，除了传统的攻击监测，还出现了合规监测、应用监测、用户行为监测、性能检测、事务监测，等等，这些都意味着要监测和分析比以往更多的数据。此外，随着APT等新型威胁的兴起，全包捕获技术逐步应用，海量数据处理问题也日益凸显。
2） 速度越来越快：对于网络设备而言，包处理和转发的速度需要更快；对于安管平台、事件分析平台而言，数据源的事件发送速率（EPS，Event per Second，事件数每秒）越来越快。
3） 种类越来越多：除了数据包、日志、资产数据，安全要素信息还加入了漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等。
安全数据的大数据化，自然引发人们思考如何将大数据技术应用于安全领域。
传统的安全分析面临挑战
安全数据的数量、速度、种类的迅速膨胀，不仅带来了海量异构数据的融合、存储和管理的问题，甚至动摇了传统的安全分析方法。
当前绝大多数安全分析工具和方法都是针对小数据量设计的，在面对大数据量时难以为继。新的攻击手段层出不穷，需要检测的数据越来越多，现有的分析技术不堪重负。面对天量的安全要素信息，我们如何才能更加迅捷地感知网络安全态势？
传统的分析方法大都采用基于规则和特征的分析引擎，必须要有规则库和特征库才能工作，而规则和特征只能对已知的攻击和威胁进行描述，无法识别未知的攻击，或者是尚未被描述成规则的攻击和威胁。面对未知攻击和复杂攻击如APT等，需要更有效的分析方法和技术！如何做到知所未知？
面对天量安全数据，传统的集中化安全分析平台（譬如SIEM，安全管理平台等）也遭遇到了诸多瓶颈，主要表现在以下几方面：
——高速海量安全数据的采集和存储变得困难
——异构数据的存储和管理变得困难
——威胁数据源较小，导致系统判断能力有限
——对历史数据的检测能力很弱
——安全事件的调查效率太低
——安全系统相互独立，无有效手段协同工作
——分析的方法较少
——对于趋势性的东西预测较难，对早期预警的能力比较差
——系统交互能力有限，数据展示效果有待提高
从上世纪80年代入侵检测技术的诞生和确立以来，安全分析已经发展了很长的时间。当前，信息与网络安全分析存在两个基本的发展趋势：情境感知的安全分析与智能化的安全分析。
Gartner在2010年的一份报告中指出，“未来的信息安全将是情境感知的和自适应的”。所谓情境感知，就是利用更多的相关性要素信息的综合研判来提升安全决策的能力，包括资产感知、位置感知、拓扑感知、应用感知、身份感知、内容感知，等等。情境感知极大地扩展了安全分析的纵深，纳入了更多的安全要素信息，拉升了分析的空间和时间范围，也必然对传统的安全分析方法提出了挑战。
同样是在2010年，Gartner的另一份报告指出，要“为企业安全智能的兴起做好准备”。在这份报告中，Gartner提出了安全智能的概念，强调必须将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，从而实现智能化的安全分析与决策。而信息的集成、技术的整合必然导致安全要素信息的迅猛增长，智能的分析必然要求将机器学习、数据挖据等技术应用于安全分析，并且要更快更好地的进行安全决策。
信息与网络安全需要大数据安全分析
安全数据的大数据化，以及传统安全分析所面临的挑战和发展趋势，都指向了同一个技术——大数据分析。正如Gartner在2011年明确指出，“信息安全正在变成一个大数据分析问题”。
于是，业界出现了将大数据分析技术应用于信息安全的技术——大数据安全分析（Big Data Security Analysis，简称BDSA），也有人称做针对安全的大数据分析（Big Data Analysis for Security）。
借助大数据安全分析技术，能够更好地解决天量安全要素信息的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法，能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。
❷ 大数据时代要如何保证信息安全
脸部识别亩禅罩、网络支付的邮件认证，这些可靠的安全认证，实际上不能完全保证信息安全.看到这里，你觉得更新了你的安全观吗？大数据时代如何保证信息安全
在这样一个大数据泛滥的时代，如何保护自己的隐私，如何限制企业使用用户的个人数据是非常重要的问题.数据显示，2016年，全国公安机关调查网络侵害市民个人信息事件2100件以上，调查市民个人信息500亿件以上，逮捕嫌疑犯5000人以上，这可能只是冰山的一角.
最近，监督层也开始动手大数据混乱，开始整理行动，很多大数据公司被列入调查名单.国内互联网黑色产业链一直非常发达，相对于欧美国家来说，国内在诈骗、黑客层面因为违法犯罪成本低，形势更加严峻.对于个人用户来说，个人信息安全意识的觉醒目袭孝前主要是一二线城市少数市民有个人信息保护意识，很多农村乡镇地区对此不敏感，也可以随意借出身份证等个人证明.在法治层面，中国信息安全立法迅闹也相对滞后.民法中，没有个人信息权的概念，个人信息的民法保护依据主要见民法人格权、名誉权、隐私权、侵权责任法等规定.
❸ 网络信息安全和大数据安全一样吗
不一样的，大数据主要是数据的整理和统计。
网络信息安全一般指的是Web安全，也就是网页安全，这方面考察的更多的是工具的熟练使用。这是两个完全不一样的方向哦。
❹ 大数据有前途，还是网络安全有前途
大数据尺宏与网络安全都是未来发展迅速的领域,各有优势,难以直接比较哪个更好,主要看个人兴趣和发展方向:
网络安全的优势:
1. 随着网络日益复杂与信息化,网兆困磨络安全问题更加严峻,行业发展势头强劲。
2. 产业链完善且边界清晰,包括设备、产品、服务、管理等环节,容易定向发展。
3. 政策和资金支持大,政府、企业和个人用户的网络安全预算不断增加。
4. 人才短缺严重,网络安全工程师需求大且薪资比较高,就业竞争力强。
结合两者特点,如果从发展潜力和广度来看,大数据可能更有优势。但从具体职业发展和薪资而言,网络安全ает表现更加稳定。所以这两个领域的选择与发展,还是要根据个人兴趣与特长来权衡:
兴趣在数据分析与挖掘,喜欢涉及广范围内各行业的应用,可以选择大数据方向。
兴趣在网络技术与安全防护,喜欢深入研究系统和软件的安全问题,可以选择网络安全方向。
同时,两个领域也存在很大交叉与融合,都需要数据处理、编程和系统知识。所以,目前适度关注并学习两个领域的知识会更加全面与优势。今后随着行业发展,可以再根据个人实际情况选择某一专业方向进行深度发展。
综上,大数据与网络安全都是未来发展重点和热门领域,各有自己的优势与机遇,选择可以根据个人兴趣与动向来综合判断。但目前来说,这两个领域的知识与技能都值得学习和族斗关注。这将为我们今后在工作和职业发展中打开更广阔的道路。
❺ 大数据时代给信息安全带来的挑战
大数据时代给信息安全带来的挑战
在大数据时代，商业生态环境在不经意间发生了巨大变化：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，让以往只是网页浏览者的网民的面孔从模糊变得清晰，企业也有机会进行大规模的精准化的消费者行为研究。大数据蓝海将成为未来竞争的制高点。
大数据在成为竞争新焦点的同时，不仅带来了更多安全风险，同时也带来了新机遇。
一、大数据成为网络攻击的显著目标。
在网络空间，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进攻成本，增加了“收益率”。
二、大数据加大隐私泄露风险。
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。
三、大数据威胁现有的存储和安防措施。
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。
四、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。
五、大数据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。
六、大数据技术为信息安全提供新支撑。
当然，大数据也为信息安全的发展提供了新机遇。大数据正在为安全分析提供新的可能性，对于海量数据的分析有助于信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而找出数据中的风险点。对实时安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析，可识别钓鱼攻击，防止诈骗和阻止黑客入侵。网络攻击行为总会留下蛛丝马迹，这些痕迹都以数据的形式隐藏在大数据中，利用大数据技术整合计算和处理资源有助于更有针对性地应对信息安全威胁，有助于找到攻击的源头。
❻ 大数据时代下网络安全的重要性
随着互联网的飞速发展，出现了海量的数据信息，人类 社会 也逐步迈进了大数据时代。大数据时代可以为人们带来更多的关于时代发展的实时信息，使人类的思想能够跟上时代发展的脚步，为人们之间的交流与沟通带来便利。即使大数据时代互联网技术自身拥有诸多的优点，但是在应用过程中依然存在很多的网络信息安全风险，这将会导致信息数据不真实，同时又会对人们使用信息的时效性造成不良影响。所以，在大数据时代，我们应该更加重视网络信息的安全性，依托科学合理的网络信息安全管理方案来防止网络安全问题的发生，从而加快中国现代化信息建设的脚步。
大数据时代网络存在的安全问 题
由于网络具有较强的开放性特质，能够实现跨越时空的交流与互动，但于此同时，也容易遭受不同空间与主题的入侵和攻击，这就会导致数据信息发生泄露，继而造成严重的网络安全问题。其次就是人为操作失误，由于网民在上网过程中没有清晰的安全意识，容易下载并点击危险的软件和网站，导致手机或电脑遭受病毒的袭击，进而丢失私人信息、账户信息等。再次就是网络黑客问题，黑客能够通过窃取网络信息或网络密钥的方式，破坏用户的网络系统，使用户的私人信息受到威胁，甚至会导致整个网络系统出现故障或瘫痪。
大数据时代下网络安全的防护措施
1、使用安全的杀毒软件和加强监管工作
计算机不仅需要采用适当的防火墙技术，营造优良的网络运营氛围，且还需要安装杀毒软件。这样一来便可详细检查计算机当中的数据信息，全面提高计算机的安全性，防止因为病毒入侵带来的安全隐患。另一方面，企业也需要做好计算机网络安全的监管工作，集中管理企业现有账号，强化自身安全管理的意识。
2、加强网络安全意识
相关工作人员应深入了解计算机的操作步骤和注意事项，注意可能存在的危险，不下载、不点击来源不明的链接，提升自身的网络安全意识。此外，还需要强化学习，拓展知识面，提升防范能力，养成正确的使用计算机的习惯。
3、加强网络管控能力
影响计算机安全的主要原因是工作人员对网络维护的重视程度不够，只是计算机安全受到影响。网络管理者应加强对信息安全的维护力度，构建出相应的网络管控机制。可通过相关的防控软件对网络病毒、黑客入侵的行为进行监控，同时该系统也能够对用户所参与的网络活动进行分析和把控，及时弹出安全弹窗，以此避免网络安全问题的发生。
4、加强网络安全管理
加强网络安全管理，注重技术应用，为网络安全提供基础保障。即通过网络维护，定期检查网络安全问题，提升对网络安全及数据安全的管理力度，保障信息网络的正常运作。在这个过程中，网络管理者需要定期检查系统漏洞，及时地更新杀毒软件的病毒库等。
结语
❼ 大数据时代，如何保证网络安全
从两态则个方面说下这个安全问题:
1.数据泄露，这是最常见的安全问题。作为普通个人，需要注意如下几点:
（1）不要随意浏览赌博色情网站、注册账号、安装软件、甚至使用破解软件，其中很可能包含木马或者钓鱼程序，一定要清楚自己的操作会有什么后果，不清楚的情况下可以问问身边的朋友。
（2）保护好自己的密码，因为基本上每个网站或应用都需要账号密码，要记住很多密码确实很难，所帆中棚以很多人就记录在电脑中，没有任何保护，这也是比较危险的。简单点的防范措施就培坦是使用几个能记得住的密码，切记不要使用生日，过于简单的数字，很容易被猜出来。另外注意不要在来历不明的网站上注册账号，以免密码被偷窥。
（3）现在使用指纹、刷脸的应用很多，一定不要在不知名的应用上提交这些信息，免得身份被盗用。平时在社交媒体上分享时也要注意，不要暴露太多个人信息，比如家庭情况、孩子学校情况等，以免被别有用心的人利用。前段时间还有新闻报道从照片中成功提取指纹信息的案例，所以一定要注意尽量少分享隐私信息。
2.数据丢失或损坏，这也是一件很让人抓狂的事。电脑硬盘坏了，手机进水了，网站倒闭了，都有可能导致数据找不回来的情况发生。对于企业一般会把自己的核心数据存储多份，多个机房备份，甚至多个城市备份，很少发生数据找不回来的情况。对于个人，建议使用知名的云备份服务，将自己的数据在云端存储一份，当然也要注意设置好访问权限，避免数据泄露。
安全没有百分百，只能做到尽量安全。不仅是个人需要注意保护自己的信息，企业也有责任保护好自己用户的信息，政府也有责任监督企业做好信息安全。