基于大数据分析的网络攻击检测,大数据安全六大挑战

大数据时代的安全分析网络时代的发展日新月异，技术和体验的变化和提升变得异常迅速。现在我们的网络已经从千兆走向了万兆时代，这使得很多网络安全设备要分析的数据包量急剧上升。随着下一代防火墙等安全产品的出现，安全网关需要分析的数据量大大增加，安全监控的内容不断细化，使得安全产品需要监控和分析的数据比以前更多。

如上所述，随着企业和组织的安全架构越来越复杂，各种安全数据也越来越多。然而，传统的分析能力不足以应对当前安全数据的分析。面对新威胁的兴起，传统的分析方法无法准确分析更多的安全信息，更不用说做出更快的判断和应对。以上信息安全面临的这些问题，正是大数据时代带来的挑战。

基于大数据的威胁发现技术具有以下优势:(1)分析内容范围更广。传统的威胁分析主要针对各种安全事件。企业的信息资产包括数据资产、软件资产、实物资产、人员资产、服务资产和其他支撑业务的无形资产。由于传统威胁检测技术的局限性，无法覆盖这六类信息资产，因此能够发现的威胁有限。通过在威胁检测中引入大数据分析技术，可以更全面地发现针对这些信息资产的攻击。

再比如，通过对企业客户部订单数据的分析，也可以发现一些异常操作行为，进而判断是否损害公司利益。可以看出，分析内容的扩展使得基于大数据的威胁检测更加全面。(2)分析内容的时间跨度更长。现有的很多威胁分析技术都是内存相关的，即实时收集数据，利用分析技术发现攻击。分析窗口通常受到内存大小的限制，无法应对持续和潜在的攻击。

大数据信息安全分析企业和其他组织一直在充满敌意的信息安全环境中运营。在这种环境下，计算和存储资源已经成为攻击者利用入侵系统进行恶意攻击的目标。其中，个人机密信息被窃取，然后在地下市场出售，而国家支持的攻击导致大量数据泄露。在这种情况下，企业需要部署大数据安全分析工具来保护宝贵的公司资源。信息安全的很大一部分是监控和分析服务器、网络和其他设备上的数据。

它们与传统的信息安全分析有显著的区别。本文将从两个方面介绍大数据安全分析的新特点，以及企业在选择大数据分析技术时需要考虑的关键因素。大数据安全分析的特点是多方面的。大数据安全分析是大数据环境下的网络安全分析。“大数据”这个词经常被误解。事实上，使用频率之高让它几乎没有意义。大数据确实存储和处理大量数据集，但其特点远不止于此。在解决大数据问题的时候，把它当成一个想法，而不是具体的规模或者技术，是非常有益的。最简单的形式是，大数据现象是由三大趋势的交叉推动的:包含有价值信息的大量数据、廉价的计算资源和几乎免费的分析工具。

商业和开源开发团队几乎每个月都会发布他们平台的新特性。今天的大数据集群将与我们未来看到的数据集群截然不同，适应这一新困难的安全工具也将发生变化。在采用大数据的生命周期中，行业仍处于早期阶段，但公司越早开始处理大数据的安全问题，任务就越容易，如果安全成为大数据集群开发的重要需求，那么集群就不容易被黑客破坏。此外，公司可以避免在关键生产环境中使用不成熟的安全功能。