1、大数据分析与取证：物联网时代的安全挑战与解决方案

大数据分析与取证：物联网时代的安全挑战与解决方案

1. 大数据概述

随着社会智能化和数字化程度的不断提高，数据的产生、处理、传播、分析和存储量呈爆炸式增长。这些大数据具有多种特性，其中一个广泛接受的定义是 5Vs 模型，包括：
- Volume（容量） ：指数据的规模大小。
- Velocity（速度） ：代表数据的生成速度。
- Variety（多样性） ：体现数据格式和表示类型的丰富性。
- Veracity（准确性） ：强调数据的准确和可靠性。
- Value（价值） ：尝试量化数据的有用性。

在智能城市的典型场景中，物联网设备和其他系统（如边缘/雾计算设备和服务器）收集和处理数据，然后通过高速通信网络将其发送到基于云的系统。因此，确保数据在静止和传输过程中的安全性至关重要。这就需要有效的解决方案来进行大数据分析、安全保障和取证调查，以识别和提取相关信息、检测恶意活动和获取相关证据。

2. 大数据分析与取证的技术手段

2.1 人工智能与机器学习的应用

当前，人工智能、机器学习和深度学习的发展为大数据安全和取证能力的提升提供了新的途径。一些当代和新兴的大数据分析方法包括生成式、判别式和混合式方法。以下是几种常见的机器学习技术及其应用：
- Recurrent Neural Network (RNN，循环神经网络) ：是一种基于监督学习的方法，可用