大数据安全的三要素是什么？

发布网友发布时间：2022-04-20 10:42

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热心网友时间：2022-06-18 21:36

安全数据的大数据化主要体现在以下三个方面：
一、数据量越来越大：网络已经从千兆迈向了万兆，网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。此外，随着APT等新型威胁的兴起，全包捕获技术逐步应用，海量数据处理问题也日益凸显。

二、速度越来越快：对于网络设备而言，包处理和转发的速度需要更快；对于安管平台、事件分析平台而言，数据源的事件发送速率（EPS，EventperSecond，事件数每秒）越来越快。

三、种类越来越多：除了数据包、日志、资产数据，安全要素信息还加入了漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等。

我们需要大数据安全分析

安全数据的大数据化，以及传统安全分析所面临的挑战和发展趋势，都指向了同一个技术——大数据分析。正如Gartner在2011年明确指出，“信息安全正在变成一个大数据分析问题”。

于是，业界出现了将大数据分析技术应用于信息安全的技术——大数据安全分析（BigDataSecurityAnalysis，简称BDSA），也有人称做针对安全的大数据分析（BigDataAnalysisforSecurity）。

借助大数据安全分析技术，能够更好地解决天量安全要素信息的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习，能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。