大数据安全问题应该如何解决？

1、大数据安全问题应该如何解决？大数据的火爆，让很多企业都意识到发展大数据的重要性，那么是不是所有企业都可以成为大数据公司？美国麦肯锡公司近期开出了一张书单，列出利用大数据进行自我发展的一些潜力行业，其中就有电信、金融、保险、信息、交通、医疗等，都可以利用大数据技术，从中获得很大的发展空间。大数据将是软件产业一个非常重要的发展方向。我们知道，现在从IT时代走向DT时代，也就是数据技术的时代。将来每一家公司都有可能成为一家大数据公司，大数据将成为一种核心的竞争力。刚刚在贵阳召开的数博会显示，大数据将成为中国“十三五”期间重点规划的产业，这将是坚定不移的战略。在2016年第二十届中国国际软件博览会专题

2、论坛上，华盛顿大学陈一昕教授表示：一些行业通过与大数据有机结合，比如在电信行业，电信运营商的中国移动、中国电信、中国联通（600050），包括一些其他的公司，比如亚信、东方国信（300166）等等，作为电信运营商，都能做好大数据的变现业务。目前而言，电信行业其实面临着非常大的挑战，随着国家提出降费的要求，运营商的流量被管道化，公众因此就会利用微信等工具，进而导致运营商可能面临着新的发展困境，竞争也由此更加激烈。在电信运营商看来，他们的数据其实是一块非常重要的资产，也就是说，公众可以看到电信运营商拥有稳定的数据源，每个人手机上时刻产生大量数据，包括用户的套餐、和谁通话、基站位置、地理位置、有没有

3、欠费等数据，以及数据的变现问题。陈一昕说：“电信运营商拥有着一座巨大的数据金矿，但是，如何把这些金矿当中的矿石打造成金戒指，这是运营商面临的巨大挑战。”医疗行业和大数据结合，会有非常大的潜力。关于这一业务，第一次驱动力是医保核算，以医院的需求为指导。第二次是互联网+医疗，通过新医改，医疗信息化，特点是以政府需求为主导，以共享为核心的区域医疗信息化。目前，第三次浪潮的驱动力应该说是移动医疗、大数据分析，其特点是健康管理，不光是在医院内部，同时也在医院外部。我们可以看到随着医疗行业的重大变化，它的数据量是越来越大了，其从原来简单的结构化数据，到现在的医疗大数据，其中包含了大量的非结构化的数据，比如

4、说像图像、文档。中国一个中等城市50年积累的数据达到10个PB，如何处理和分析挖掘这些数据价值，相信这里面有巨大的市场。教育行业，也是我国信息化战略的重要组成部分。陈一昕表示，目前在线学习市场，也是非常大的市场，在线教育市场以年均18%的速度在增长，2017年预计在线学习人数达到1.2亿人，基础教育一年的数据量也是非常庞大的，我们可以看到一年的数据量达到ZB级别，利用教育的数据、互联网的技术，以及云计算等等，这些技术促使在线教育繁荣。陈一昕觉得，未来教育还是线上线下相结合的模式。就像以前的计算机技术收到追捧一样，在DT时代，大数据培训开始受到重视。金融行业，在大数据的技术来看，我们可以看到金融

5、行业是大数据技术，相对而言，它是走在前面的行业，因为金融行业更依赖于数据。很多层面上，金融业的大数据技术是走在其他行业前面的，包括银行要对用户进行风险分析，精准控制。保险业更需要通过大数据，对用户进行分析，进行潜在用户的挖掘，对欺诈行为进行预防。另外在证券行业，现在量化交易也是发展非常快，对股价的预测、对投资的趋势等等都可以用大数据的技术来进行管理，进行优化。陈一昕同时强调了医疗养老数据的安全隐私这一块，数据不会丢失，数据不会恶意的泄露或者盗窃，从数据安全角度来看是非常重要的。四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。

6、每到中考季，很多初中生总是为自己的未来前途担心，尤其是一些学习成绩不好的初中生，他们不知道中考没考上怎么办。同时许多家长也担心，自己的孩子年龄还小，进入社会显然不合适。这个时候职业培训学校更加适合，放眼众多学院，四川国信安职业培训学校无疑是非常合适的。各种各样的it培训相关信息，难免让大家眼花缭乱，但是没关系，经过小编的整理，希望大家能够对其认识更深一步！接下来就让小编带你来看看it培训相关的情况吧请看下文大数据时代，全数据的数量、速度、种类的迅速膨胀，导致的不仅仅是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体系和方法。你了解什么是大数据安全分析么？大数据安全分析的核心目标

7、是什么？找到隐藏在数据背后的安全真相。数据之间存在着关联，传统分析无法将海量数据汇总，但是大数据技术能够应对海量数据的分析需求。通过大数据基础能够挖掘出APT攻击、内网隐秘通道、异常用户行为等安全事件。在此基础上可建设为安全决策支持系统，为安全决策提供数据支撑。国内外大数据安全分析发展现状如何？目前国外比较成熟的大数据安全分析主要通过采用大数据技术采集网络流量、安全设备日志、业务系统日志、网络设备日志，并对这些数据进行挖掘、关联等运算，最后找出安全事件。是否有成熟的大数据安全分析的方法论？大数据是一个具体的技术实现。这个技术在其适用的场景下能够解决传统数据挖掘难以满足的需求。而安全分析方法论是

8、一直在不断革新的。安全分析方法论中仍然有一些理念是无法落地的，无法落地的核心问题是缺少技术支撑。当前采用的大数据技术不是对安全分析进行革新，而是将安全分析曾经无法实现的目标加以落地。就如同关系型数据的理念，其最早在1970年提出，而落地产品在1976年才有相应的雏形。大数据技术其实是安全分析方法论的落地实现。大数据安全分析类项目过程中容易遇到的技术难点或需要大量投入的环节？分析平台目前基本是成熟的技术，难点主要是前期规划与安全分析两个环节。前期规划要能够准确的估算出硬件配置、存储容量等基础信息，后期的安全分析需要专业人员对数据进行深入挖掘。从大数据安全分析的角度如何实现数据驱动业务安全？通过大

9、数据分析能够量化的明确当前企业中存在的安全事件，通过安全事件驱动业务发展，从而实现数据驱动业务安全的目标。作为非IT类型企业，要实现大数据安全分析所需的必要条件是什么？专职的IT团队，专职的安全团队，必要的资源投入，必要的流程支持。大数据安全分析可视化的技术现状如何？展示的内容、方法、形式有哪些？可视化技术一直都在不断发展中，在没有大数据之前可视化技术广泛被使用在BI系统中。随着大数据技术的成熟，可视化技术不仅能实现传统的饼图、折线图、散点图、柱状图、条形图之外，还能够以地图、热力图、气泡图、力图、平行坐标图等多维展示。如何从展现层面体现大数据安全分析的优势？展现只是安全分析的最后结果呈现。大

10、数据的安全分析的优势的核心是在于安全分析模型。在展示层面的优势完全来自于安全模型的定义，仅从展示层面不好说明其优势。这主要是因为，在没有大数据技术之前可视化展示技术也在快速发展。如果从专家系统、统计分析、机器学习三个维度实现大数据安全分析，是否已有相应的算法或数据模型？这三个是不同的层面。在这三个层面都有成熟的算法以及应用，并且都通过的实际场景的检验。专家系统通常是由在线与离线两个组成部分。离线部分为客户本地的知识库，里面记录大量经验，通过历史经验对问题进行处理。在线部分为云端知识库系统，客户通过云端系统提出问题，解决问题，并且在线系统通常为7*24小时，由全球专家接力处理问题。统计分析，通过

11、简单的统计进行数据的过滤与结果呈现。通常由非专业人员进行简单的数据统计工作。能够从宏观的角度发现一些问题，但是无法实现深入的数据挖掘工作。为了应对这样的实际情况，在业务系统中会建设数据仓库，通过数据仓库来实现数据挖掘工作。但是由于建立数据仓库费时费力，只有在大型集团企业中才会将其使用在安全领域。机器学习，实际上是程序自我矫正，实现结果的准确性。这是一个较为成熟的技术，在金融领域有很多成熟的案例。机器学习主要应用在难以人为划定规则的领域，如异常流量监测，异常行为检测等。通常使用在难以通过规则进行判断的业务场景中。对于已知的威胁模式，已实现的基于大数据的安全分析算法或模型有哪些？攻击链关联分析：同一资产，按照威胁检测的时间进行分析，描述攻击链条。归并统计相同类型的攻击事件进行合并，多对一统计，一对多统计。威胁情报关联分析