当网络安全遇上大数据分析(9)

2012年Gartner报告指出,信息安全正成为大数据分析的问题。大数据分析(BDA)不仅改变了SIEM,还影响了所有安全技术。本文探讨了BDA在网络安全领域的应用案例,如安全事件管理、APT检测、恶意代码分析等。

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2012年3月份,Gartner发表过一篇报告——Information Security Is Becoming a Big Data Analytics Problem 。里面主要就讲到了针对大规模安全信息的关联、分析和挖掘。在Gartner看来,BDA改变的不仅是SIEM,包括了所有的安全技术,成为了下一代安全技术的关键特性。

Gartner将BDA放置到了HypeCycle的期望顶峰。

我之前将BDA在网络安全领域的用例分为了:安全事件管理、APT检测、到0day/恶意代码分析、网络取证分析,到网络异常流量检测、安全情报分析、用户行为分析。

我们可以也看看Gartner列举的use case:

  • Building more accurate models and heuristics of malware and malicious activity based on broad visibility and having more computing power to perform the analysis (恶意代码分析)
  • Community-based malware detection.
  • Real-time ‘reputation services’ that correlate information across multiple logical entities simultaneously – for example, IP addresses, user identities, URLs, email and file objects. (声誉服务)
  • Massively parallel static analysis of source code and binaries looking for vulnerabilities (代码安全分析)
  • Correlation of threat data across multiple enterprises. (威胁检测)
  • Security policies that roam with the user as they move among networks we don’t own or control.
  • Inter-platform correlation of data within next-generation security platforms (not Security Information and Event Management –. SIEMs are more generic in nature).
  • Seeking patterns of abnormal behavior from volumes of data from monitored transactions.(异常行为分析)

BDA具有其普适性的特点和技术特征,当应用到网络安全领域的时候,还必须考虑到安全数据自身的特点和安全分析的目标,这样BDA的应用才更有价值。例如,我们进行异常行为分析,或者恶意代码分析和APT***分析的时候,那个分析模型很重要。然后,才是考虑如何利用BDA技术(例如并行计算、实时计算、分布式计算)来实现这个分析模型。

【参考】

当网络安全遇上大数据分析(8)

当网络安全遇上大数据分析(7)

当网络安全遇上大数据分析(6)

当网络安全遇上大数据分析(5)

当网络安全遇上大数据分析(4)

当网络安全遇上大数据分析(3)

当网络安全遇上大数据分析(2)

当网络安全遇上大数据分析(1)

### 互联网与AI存储技术结合的最新进展 #### AI驱动下的数据存储优化 现代AI技术通过算法改进和模型训练,在数据管理方面实现了显著提升。例如,基于机器学习的数据压缩技术和预测分析能够有效降低存储成本并提高效率[^4]。这种技术不仅适用于传统数据中心,还广泛应用于云环境中的动态资源分配。 #### 边缘计算与分布式存储融合 随着物联网设备数量激增以及实时处理需求的增长,边缘计算成为解决延迟问题的关键方案之一。而当其与智能化存储策略相结合时,则可以进一步增强系统的响应速度及可靠性[^3]。具体而言,利用深度神经网络来识别访问模式从而调整缓存机制便是其中一种典型应用场景。 #### 新型介质支持更高效能表现 近年来,诸如相变内存(PCM)、磁阻随机存取记忆体(MRAM)等新型非易失性存储器逐渐进入商用阶段。它们具备更快读写速率、更低功耗等特点,并且非常适合用来承载大规模AI运算所需的大容量数据库操作[^1]。 ```python import numpy as np def simulate_storage_performance(data_size, read_speed_increase=2, write_latency_reduction=0.5): """ Simulates the performance improvement of new storage technologies. Parameters: data_size (int): Size of dataset in GBs. read_speed_increase (float): Factor by which reading speed increases with new tech. write_latency_reduction(float): Fractional reduction in writing latency due to advancements. Returns: tuple: Tuple containing simulated time taken for both operations before and after improvements. """ old_read_time = data_size / 100 # Assuming initial rate is 100MB/s new_read_time = old_read_time / read_speed_increase old_write_time = data_size * 2 # Hypothetical scenario where writes take longer than reads initially new_write_time = old_write_time * (1 - write_latency_reduction) return (old_read_time, old_write_time), (new_read_time, new_write_time) # Example usage demonstrating potential gains from advanced techniques discussed above before_times, after_times = simulate_storage_performance(500) print(f"Before Optimization:\nRead Time={before_times[0]} seconds\nWrite Time={before_times[1]} seconds") print("\nAfter Applying New Storage Technologies:") print(f"Improved Read Time={after_times[0]:.2f} seconds ({round((before_times[0]-after_times[0])/before_times[0]*100)}% decrease)") print(f"Enhanced Write Efficiency={after_times[1]:.2f} seconds ({round((before_times[1]-after_times[1])/before_times[1]*100)}% faster)") ``` 上述代码片段展示了如何量化评估采用新一代高性能储存解决方案所带来的效益变化情况。 #### 安全性和隐私保护加强措施 鉴于越来越多敏感信息被数字化保存下来,因此保障信息安全变得尤为重要。目前已有不少研究成果表明,借助联邦学习框架可以在不泄露原始样本的前提下完成联合建模任务;同时同态加密也为实现端到端保密通信提供了可能途径[^2]。 ---
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