五步实现更好的大数据安全分析
来源:互联网 发布:网络词鬼鬼什么意思 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 11:31
大数据安全分析在未来会变得更加重要。但安全威胁却一直在增加成本、严重程度和复杂性。目前的方法能够适应已知的威胁,问题在于发现新的关联和模式来确定攻击线索,比如高持续性威胁、鱼叉式网络钓鱼和黑客行为。
在大数据的噪声中,企业需要精细、实时的分析来找出相对微弱的信号。很多威胁在没有深度洞察力的情况下是无法检测到的。企业所面临的挑战在于学习如何扩展自身的安全战略发现并快速处理越来越复杂的威胁。
实时大数据安全分析必须能够跨多种数据源每秒过滤并且分析数以百万计的事件,包括传统安全源,比如日志或者审计文件,和新出现的源,比如图片、社交数据、传感器和电子邮件。
在一个城市的模型中来开率大数据安全分析,一座城市的进出道路圈定了城市的范围。空中交通包括民航、急救直升机和体育赛事的软式气艇。建筑包含私人、政府和盈利性组织;商业活动发生在零售公司、旅馆以及免费的城市无线网络,我们可以简单这样理解。需要做很多事情来保障人、车辆、个人认证信息和企业数据等等,但是大多数既不可控制也不可预测。
下面云端卫士给出几点建议供参考:
1. 分析所有运转中的资产
分析结构化数据和新出现的非结构化数据,前摄性地识别并关联事件,并提出洞察。针对预定义行为和事件发送实时告警。通过Hadoop平台快速吸收、分析并关联来自无数源头的信息,或者是已经存储的历史信息。
2. 不断过滤并发现
为了进一步分析,实时观察发现假的、错误的信息。
3. 通过不同的源和互联网理解Access
通过不断分析各种来源的应用、网络、数据库、移动设备来标出潜在威胁向量。
4. 实时响应事件
完成大数据实时分析,包括非结构化数据,比如社交数据、视频和传感器,识别并反应出超过基线行为之外的可疑行为偏差。
5. 交互中识别模式
针对网络流量和物理活动创建基线活动,识别正常活动行为,随后确定哪些是可疑行为从而帮助检测攻击。
大数据安全分析可以帮助企业从海量数据中发现隐藏的关系,检测模式,并且消除安全威胁。融合了实时数据和历史数据分析的安全分析最佳。这种实时的洞察力对于检测新型威胁意义重大。实时网络攻击预测和减缓也意味着企业能够尽早发现新的威胁,并且在威胁升级之前快速响应。目标就是网络犯罪预测和防护。云端卫士的流量态势感知系统通过采集客户业务的DPI数据,利用成熟的大数据分析平台,实时分析客户的业务特点,同时根据不同客户的不同业务特点,有针对性制定安全防护策略,并将相关策略应用到分布于全国各重要节点的防护设备上,对攻击数据进行精准封杀,保证正常业务可用。
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