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改进大数据分析以应对网络安全挑战

为了应对网络安全的挑战和威胁,组织必须改进大数据分析。这就是大数据分析非常重要的原因。

改进大数据分析以应对网络安全挑战

海量存储和移动计算的进步带来了新兴的“大数据”技术。然而,这些技术的进步和发展带来了能够实时处理大量信息的解决方案和工具。这就是为什么对大数据分析的需求变得如此“巨大”

更具体地说,大数据分析使用户能够从大量数据中产生相关见解。特别是,信息安全专家发现大数据分析对分析网络威胁非常有帮助。然而,在进一步讨论大数据分析与网络安全的相关性之前,有必要了解大数据分析是如何工作的。

了解大数据分析

大数据分析是评估大量信息的过程。它的信息可以是半结构化和非结构化数据集的组合,例如来自网络服务器、社交媒体、网络流量日志等的日志。

在网络安全中,大数据分析的目标是发现关键细节,帮助组织做出明智的决策。有了这些知识,网络安全团队可以提高网络安全性,并掌握新出现的威胁,以防止数据泄漏。

大数据分析是灵丹妙药吗?

大数据分析为安全分析师提供他们需要的信息,以便更有效地检测、观察和检查网络中的问题。这种能力使其进程在抵御当前和潜在网络威胁方面更加活跃。

使用正确的方法,来自大数据的相关安全信息可以大大减少分析师识别和解决问题所需的时间。因此,专家可以预测和防止潜在的入侵。

考虑到这个目的,分析组织网络中的数据就足够了吗?有没有办法进一步加强大数据分析?

组织需要访问尽可能多的相关信息来充分利用大数据。其他资源可以帮助分析师进行急需的比较和验证,以区分优先级并保护信息技术系统免受威胁。

由于大多数网络攻击都涉及网站和知识产权地址的使用,组织的数据馈送包可以提高组织的大数据分析能力。

域数据如何增强大数据分析?

分析师可以使用历史域数据来识别过去与攻击相关的网站。他们可以收集关于域历史的详细信息,并将其与大数据分析工具相结合。这可以为网络安全专家提供获取线索所需的信息,甚至可以为网络攻击者创建威胁描述文件。

来自可信WHOIS(WHOIS是用于查询域名和所有者的知识产权等信息的传输协议)和知识产权地理位置数据库的域数据也有助于识别网络攻击者的位置。域相关国家和注册服务商等详细信息可能会指出网络攻击的来源。

在域中使用大数据的另一个例子是入侵检测系统的部署。入侵检测系统(IDS)专家可以使用大规模的WHOIS数据库为他们提供实时域信息,以识别潜在的攻击向量。

利用现有的威胁数据和域报告,组织可以在有效应对攻击之前快速发现可疑的网络活动。

这些只是域数据如何改善网络安全中大数据分析的几个例子。

当组织能够获得尽可能多的可用信息时,网络安全中的大数据分析最为有效。只有充分掌握了知识产权地址、域名和其他相关威胁调查来源的信息,组织才能增强其网络安全,从而即使在发生未知网络攻击时也能保持安全。

选择正确的数据源时,您需要考虑一些不需要操作来适应现有系统要求的数据源。像whois.xmlapi.com这样的世界卫生组织数据提供商可以帮助组织提高抵御网络威胁的能力。

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