
企業(yè)如何確定大數(shù)據(jù)安全分析技術(shù)會(huì)不會(huì)取得實(shí)用成效?
大數(shù)據(jù)是如今安全分析領(lǐng)域的熱門詞語,可是很多企業(yè)用戶對(duì)此持懷疑態(tài)度,因?yàn)樵S多公司耗費(fèi)數(shù)年心血來構(gòu)建“數(shù)據(jù)湖”(data lake),到頭來發(fā)現(xiàn)不可能“將湖排干”、獲得實(shí)用信息。
更為遺憾的是,如今的解決方案通常包括成本高昂的集群加上靜態(tài)商業(yè)智能報(bào)告和“性感”的儀表板,這些報(bào)告和儀表板看起來不錯(cuò),可是對(duì)實(shí)用、高效的安全分析帶來不了多大幫助。著眼于分析,以及如何使用數(shù)據(jù)(非常有價(jià)值的數(shù)據(jù)),以便做出實(shí)時(shí)決策,發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵模式,確定日常的、不斷變化的安全政策,并大幅提升安全性,這才是真正實(shí)用的。
我們可以看到像谷歌、亞馬遜和網(wǎng)飛(Netflix)這些公司,就認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)是一種支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出色工具,它可以挖掘分析具有快速度、種類和數(shù)量(3V)這些特性的復(fù)雜數(shù)據(jù)集。這些公司將大數(shù)據(jù)用作其業(yè)務(wù)的重要組成部分,并結(jié)合預(yù)測(cè)分析技術(shù),以便深入了解顧客想要購買什么或觀看什么。這應(yīng)該是真正實(shí)用的安全分析技術(shù)應(yīng)有的模式。
下面這五個(gè)“取樣測(cè)試”(sniff test)將幫助你確定一種提議的方法是否會(huì)使用為你帶來實(shí)用成效的大數(shù)據(jù)技術(shù):
你的大數(shù)據(jù)解決方案完全涉及“3V”嗎?
如果一家廠商完全著眼于大數(shù)據(jù)的速度、種類和數(shù)量這些問題,那么你的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可能比SIEM(安全信息與事件管理)來得高效,但是它到頭來會(huì)成大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)陷阱。
廠商需要與你談?wù)撠惾~斯理論、遞歸、分類算法、維度問題等話題,讓大數(shù)據(jù)具有可預(yù)測(cè)性、真正可付諸行動(dòng),從而發(fā)揮其用途。是的,這聽起來像是高深莫測(cè)的科學(xué),可能很嚇人,但這對(duì)分析具有動(dòng)態(tài)性的安全事件而言必不可少。
如果你問“你說的安全分析是什么意思?”,會(huì)得到什么樣的回答?
如果你聽到關(guān)聯(lián)、儀表板、查詢和警報(bào)之類的回復(fù),這是老一套。你需要聽到機(jī)器學(xué)習(xí)庫、數(shù)據(jù)立方體和余弦矩陣等。
一切都要基于大數(shù)/異數(shù)定律――這種技術(shù)充分利用大量數(shù)據(jù)和大量歷史記錄,自動(dòng)構(gòu)建知識(shí)庫(并不斷提高準(zhǔn)確性),而不是用戶需要盯著靜態(tài)的聚合數(shù)據(jù),或者手動(dòng)定義明確的安全策略。
你的安全分析系統(tǒng)有閉環(huán)回路嗎?
分析不是報(bào)告。分析有助于做出決策。安全分析不是“事后內(nèi)容”――它們利用歷史信息改進(jìn)以后的機(jī)制。比如說,要尋找這種分析技術(shù):修改你的實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)制,并告訴你將什么內(nèi)容排除在外,重要的是,應(yīng)專注于什么內(nèi)容――而不是僅僅向你發(fā)送警報(bào)的那種分析技術(shù)。說到智能安全分析技術(shù),數(shù)量增多的數(shù)據(jù)和合適的算法可大大改善分析和決策效果,并提高系統(tǒng)的效用。
你是否被領(lǐng)往集群越來越龐大這條路?
大數(shù)據(jù)界已變得很瘋狂――只要做很少的工作,就能構(gòu)建異構(gòu)集群(大大增添了復(fù)雜性)。即使今天你能獲得資金,也并不意味著明天也能獲得資金;由于目的是聚合來自許多時(shí)期和數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),你需要確保,成本沒有隨著數(shù)據(jù)的增加而增加。
通常來說,更多的數(shù)據(jù)帶來更好的效果,但是如果它讓你傾家蕩產(chǎn),那也就毫無用處。你應(yīng)該尋找可以高效擴(kuò)展的平臺(tái)。尋找這種系統(tǒng):使用NoSQL方法、列式數(shù)據(jù)字段和內(nèi)存中分布式并行處理架構(gòu)。高效的系統(tǒng)不需要僅僅為了幾TB數(shù)據(jù)而要部署一個(gè)節(jié)點(diǎn),一個(gè)節(jié)點(diǎn)所能處理的數(shù)據(jù)量要大得多。
你的數(shù)據(jù)管理框架是否可以靈活處理各種各樣的數(shù)據(jù)?
大數(shù)據(jù)有多層次、多種選擇,有些會(huì)幫助你,而有些很復(fù)雜,讓你束手無策。大數(shù)據(jù)支持眾多數(shù)據(jù)類型,因而帶來了豐富多樣的信息。大數(shù)據(jù)已經(jīng)迅速經(jīng)歷了好多代,所以,你要尋找注重簡(jiǎn)單的現(xiàn)代數(shù)據(jù)方案,比如使用JavaScript對(duì)象標(biāo)注(JSON)這種靈活數(shù)據(jù)格式合并大數(shù)據(jù)的那種方案,這點(diǎn)很重要。
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