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大数据驱安全创新并快速市场化​_数据分析师
2022-04-13
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大数据驱安全创新并快速市场化_数据分析师



大数据分析、大数据方法给安全带来了新的机会和创新视角。大数据时代人们常说的一句话，叫“得数据者得天下”。那么哪些数据才是安全大数据呢？哪些数据跟安全没有关系？

赛门铁克公司首席安全解决方案架构师李认为，要利用好安全大数据，首先要了解安全大数据的架构和组成。安全大数据的结构应该有六部分组成，首先是基础信息，再是结构信息，三是防护措施信息，四是流量，全日制，五是相关的技术管理信息，还有一部分是相关的外部支持。
所谓基础信息就是所管理的设备及这些设备的状态，且这些基础信息其实并不仅仅局限于设备。第五类和第六类定义为技术类和管理类的信息，这种技术标准叫做合规。合规的依据和管理的标准是什么？“前几类数据都是企业内部的状态的数据，最后一类必须与外部相关联，要及时把握外界动态，盛行哪些威胁哪类漏洞最多。”李本说。
其实企业安全大数据的母体是企业全数据，从大数据的视角来看企业全部数据都可能作为安全大数据分析的一个基础。 
据赛门铁克统计，安全大数据分析师的职位从2001年开始纳入美国的统计范围之后，这几年里面失业率为零，业界平均工资最高。
随着安全大数据发展，安全大数据分析师的职位会越来越重要，对企业越来越有价值。因为企业除了要拿到数据之外，最终需要有分析能力。
事实上，基于大数据的安全分析技术，以及安全即服务理念，这些转变已经在发生了，这一变化将要改变安全的技术格局和安全的交付格局。
基于大数据的安全分析技术是多维度的。它几乎是无限维度地对数据进行分析，描述安全的全貌，每小时处理几十亿条的原始数据，这种安全大数据分析赛门铁克已经在运作。
另外，安全由此将更快地作为一种服务提供给市场。安全服务首先是解决了企业安全专家短缺的问题。各种组织不论大小，都没有足够的安全资源来独立应对当今的各种攻击。IT行业协会CompTIA在2012年的一项研究中发现，行业中大约缺少30%的专门从事安全工作的人才。2011年添加了信息安全分析师类别后，美国劳工统计局发布的信息显示，这一类别人群的失业率为0。
安全即服务会为客户提供专家资源，随时可以协助客户的内部IT团队应对安全事件。
其次就是可根据企业的规模、行业特点和整体安全态势提供最新且可行的情报和进一步的服务。从技术角度说，服务商可以以企业全数据为基础，实现完全个性化的安全服务。
当然，要走到这一步，企业数据监管和处理的法律法规约定，及企业与服务商之间的服务水平承诺及数据保护协议约定进一步明确。
安全大数据能够指导企业的安全防御系统根据最新的威胁信息自动进行调整。例如，如果东北部一家金融服务机构已经遭受了攻击，且同类机构在过去的24小时内也已经成为攻击目标，那么针对这些攻击的防御系统将会自动调整来防御新的威胁。 最后就是无所不在的适当的技术。能够为企业的操作系统和设备提供所需的现场或云中防护技术的合作伙伴才是各种企业亟需的。
与此同时，IT渠道可以借助大数据分析更准确快速地定位市场，实现精准营销，这是大数据给IT渠道带来的最大好处。
从安全视角来看，“安全即服务”，用大数据方法进行更全面，精准的数据挖掘和分析，为客户提供安全专业方向的大数据服务（也可以称为“安全大数据”），将是专注安全的IT渠道的一个非常明确的业务增长点。CDA数据分析师官网是专门培训数据分析师的地方，那里有国内外的数据行业高等人才授课，培养高端数据分析人才。



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