網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的發(fā)展日新月異，技術(shù)與體驗(yàn)的改變與改進(jìn)正變得異常迅速。如今，我們的網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)從千兆邁向了萬(wàn)兆時(shí)代，這便使得諸多網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備要分析的數(shù)據(jù)包數(shù)據(jù)量急劇上升。隨著下一代防火墻等安全產(chǎn)品的出現(xiàn)，安全網(wǎng)關(guān)所要進(jìn)行的分析的數(shù)據(jù)量大增、安全監(jiān)測(cè)的內(nèi)容不斷細(xì)化使得安全產(chǎn)品所要監(jiān)測(cè)和分析比以往更多的數(shù)據(jù)。除了數(shù)據(jù)包、日志、資產(chǎn)數(shù)據(jù)，更多的諸如漏洞信息、配置信息、身份與訪問(wèn)信息、用戶行為信息、應(yīng)用信息、外部情報(bào)信息等正在逐漸加入安全要素信息中。

　　正如上述情況所說(shuō)的那樣，隨著企業(yè)和組織安全體系架構(gòu)變得越來(lái)越復(fù)雜，與之俱來(lái)的是各類安全數(shù)據(jù)正在變得越來(lái)越多。而傳統(tǒng)的分析能力已不足以應(yīng)對(duì)當(dāng)下安全數(shù)據(jù)的分析。在面對(duì)新型威脅的興起時(shí)，傳統(tǒng)的分析方法無(wú)法對(duì)更多的安全信息做出準(zhǔn)確分析，也就更加無(wú)從談起更加快速的做出判定和響應(yīng)。而以上信息安全所面臨的這些問(wèn)題，正是大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來(lái)的挑戰(zhàn)。

　　在此背景下，對(duì)信息安全業(yè)而言，如何將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于安全領(lǐng)域、將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用于信息安全的技術(shù)的大數(shù)據(jù)安全分析的需求正變得愈加急迫。而與此同時(shí)，安全數(shù)據(jù)的數(shù)量、速度、種類的迅速膨脹，不僅帶來(lái)了海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合、存儲(chǔ)和管理的問(wèn)題，更是對(duì)傳統(tǒng)的安全分析方法帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

　　目前，市場(chǎng)上絕大多數(shù)安全分析工具和方法都是針對(duì)小數(shù)據(jù)量設(shè)計(jì)的，在面對(duì)大數(shù)據(jù)量時(shí)難以為繼。新的攻擊手段層出不窮，需要檢測(cè)的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，傳統(tǒng)的分析技術(shù)已是不堪重負(fù)。

　　一方面，高速海量安全數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ)變得困難，而異構(gòu)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理同樣變得困難；而傳統(tǒng)的安全分析技術(shù)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的檢測(cè)能力很弱，對(duì)安全事件的調(diào)查效率十分低；以往，安全系統(tǒng)相互獨(dú)立，無(wú)法有效地進(jìn)行協(xié)同工作，對(duì)于趨勢(shì)性的威脅更是無(wú)法預(yù)測(cè)，在應(yīng)對(duì)當(dāng)今諸如APT等高級(jí)威脅的攻擊時(shí)防護(hù)效果十分薄弱。另一方面，傳統(tǒng)的分析方法大都采用基于規(guī)則和特征的分析引擎，必須要有規(guī)則庫(kù)和特征庫(kù)才能工作，而規(guī)則和特征只能對(duì)已知的攻擊和威脅進(jìn)行描述，無(wú)法識(shí)別未知的攻擊，或者是尚未被描述成規(guī)則的攻擊和威脅。可見(jiàn)，對(duì)于大數(shù)據(jù)安全分析而言，如何以安全數(shù)據(jù)自身的特點(diǎn)和安全分析為目標(biāo)，讓大數(shù)據(jù)安全分析的應(yīng)用更加凸顯其價(jià)值是十分必要的。

　　如今，對(duì)于信息與網(wǎng)絡(luò)安全分析出現(xiàn)了兩個(gè)基本趨勢(shì)：情境感知的安全分析與智能化的安全分析。Gartner曾經(jīng)在2010年的兩份報(bào)告中分別指出：“未來(lái)的信息安全將是情境感知的和自適應(yīng)的。”以及“要為企業(yè)安全智能的興起做好準(zhǔn)備。”

　　情境感知的安全分析，更多地需要利用相關(guān)性要素信息的綜合研判來(lái)提升安全決策的能力，例如：資產(chǎn)感知、位置感知、應(yīng)用感知、內(nèi)容感知等等。利用情境感知分析技術(shù)，安全分析會(huì)得以在縱深方面得到極大的擴(kuò)展；而更多的安全要素信息的納入，也拉升了分析的空間和時(shí)間范圍。而安全智能更加強(qiáng)調(diào)將過(guò)去分散的安全信息進(jìn)行集成與關(guān)聯(lián)，獨(dú)立的分析方法和工具進(jìn)行整合形成交互，最終實(shí)現(xiàn)智能化的安全分析與決策。

　　從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，借助大數(shù)據(jù)安全分析技術(shù)，能夠更好地解決大量安全要素信息的采集、存儲(chǔ)的問(wèn)題，借助基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖據(jù)算法，亦能夠更加智能地洞悉信息與網(wǎng)絡(luò)安全的態(tài)勢(shì)，從而更加主動(dòng)、彈性地去應(yīng)對(duì)新型復(fù)雜的威脅和未知多變的風(fēng)險(xiǎn)。在未來(lái)一段時(shí)期內(nèi)，關(guān)于大數(shù)據(jù)安全分析技術(shù)的探究，必會(huì)成為新的市場(chǎng)熱點(diǎn)。

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