
相關(guān)研究表現(xiàn),44%的大型企業(yè)(即擁有超過1000名員工的企業(yè))認(rèn)為其安全數(shù)據(jù)收集和分析是“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用,而另外44%認(rèn)為其安全數(shù)據(jù)收集和分析將會(huì)在未來2年內(nèi)成為“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用。此外,86%的企業(yè)正在收集比兩年前“更多”或“略多”的安全數(shù)據(jù)。
這種增長趨勢非常明顯,大型企業(yè)正在收集、處理和保存越來越多的數(shù)據(jù)用于分析,他們使用來自IBM、Lancope、LogRhythm、 Raytheon、RSA Security和Splunk等供應(yīng)商的工具和服務(wù)從數(shù)據(jù)中獲取可操作情報(bào)用于風(fēng)險(xiǎn)管理和事故預(yù)防/檢測/響應(yīng)。
最近,筆者與安全專家以及供應(yīng)商圍繞大數(shù)據(jù)安全分析進(jìn)行了很多探討,這些討論往往專注于分析應(yīng)用程序方面。有時(shí)候這些討論會(huì)圍繞于安全分析基礎(chǔ)設(shè)施,例如Hadoop、HDFS、Pig和Mahout,有時(shí)候則圍繞UI、可視化分析、應(yīng)用程序整合等。
每個(gè)人都對大數(shù)據(jù)安全分析應(yīng)用程序感興趣,但幾乎沒有人會(huì)問大數(shù)據(jù)安全分析所需要的IT基礎(chǔ)設(shè)施基礎(chǔ)。其結(jié)果是,很多企業(yè)會(huì)受到打擊,他們甚至無法收集他們想要分析的安全數(shù)據(jù)。
收集和處理千兆或兆兆字節(jié)的安全數(shù)據(jù)需要對大數(shù)據(jù)安全分析管道進(jìn)行一些規(guī)劃和部署,包括如下:
·數(shù)據(jù)包捕捉設(shè)備。這些設(shè)備包括來自Cavium、Emulex和Solarflare等供應(yīng)商的高性能智能NIC卡,磁盤驅(qū)動(dòng)器,以及來自 Wireshark等供應(yīng)商的PCAP軟件,它們整合在一起作為數(shù)據(jù)包捕捉設(shè)備。這些設(shè)備需要足夠快以捕捉和處理數(shù)據(jù)包,用于分析引擎的分類。PCAP硬 件設(shè)備將出現(xiàn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵連接點(diǎn),而虛擬PCAP設(shè)備能夠支持服務(wù)器虛擬化和云計(jì)算平臺(tái)。
·分析分布網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)包捕捉設(shè)備收集和處理數(shù)據(jù),但數(shù)據(jù)仍然需要接近實(shí)時(shí)地在多個(gè)分析引擎移動(dòng)。這正是分析分布網(wǎng)絡(luò)的工作,這種系統(tǒng)包括來自 Anue、Apcon、BitTap、Gigamon、Netscout和Riverbed等供應(yīng)商的設(shè)備。在某些情況下,分析分布網(wǎng)絡(luò)將補(bǔ)充數(shù)據(jù)包捕捉 設(shè)備,在其他情況下,分析分布網(wǎng)絡(luò)將提供輕量級(jí)PCAP功能。(請注意,用來描述這個(gè)的行業(yè)術(shù)語是“網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包代理設(shè)備”,但筆者認(rèn)為這太以設(shè)備為中心, 所以換了名稱。)
·SDN。SDN可編程控制平面很可能會(huì)成為窮人的分析分布網(wǎng)絡(luò),但SDN不會(huì)很快就搶占分配網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的地位。SDN將會(huì)成為分析基礎(chǔ)設(shè)施的一部分,補(bǔ)充PCAP和分析分布網(wǎng)絡(luò)功能。SDN和分析分布網(wǎng)絡(luò)整合給網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)捕捉和分析引擎帶來了強(qiáng)大的連接性。
·分析中間件。在很多情況下,每個(gè)分析工具收集、處理和路由其自己的數(shù)據(jù)。雖然這是可行的,但這帶來了很大的冗余性、資本成本和運(yùn)營開銷。這里 需要的是某種類型的基于標(biāo)準(zhǔn)的中間件,以進(jìn)行消息隊(duì)列或發(fā)布和訂閱。例如,RSA Security公司使用開源RabiitMQ作為其分析引擎之間的中間件。
從架構(gòu)的角度來看,企業(yè)可以采用分層的方法來部署大數(shù)據(jù)安全分析,其中分析引擎從管道中抽象出來,但可以很容易地用來定制化安全數(shù)據(jù)收集、處理 和分布。這能讓首席信息官、首席信息安全官和網(wǎng)絡(luò)工程師來調(diào)整期基礎(chǔ)設(shè)施、流程和分析引擎,滿足其具體的企業(yè)和行業(yè)要求,以及管理資本和運(yùn)營成本。
本文轉(zhuǎn)載于企業(yè)網(wǎng)
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10