2019年10月23日
為了應對網絡安全挑戰和威脅，組織必須改進大數據分析。這就是大數據分析很重要的原因。
大容量存儲和移動計算的進步帶來了“大數據”這個新興技術。而其這些技術的進步和發展帶來了可以實時處理大量信息的解決方案和工具。這就是大數據分析的需求變得如此“巨大”的原因。
更具體地說，大數據分析使用戶能夠從大量數據中生成相關的見解。特別是信息安全專家發現，大數據分析對分析網絡威脅非常有幫助。但在深入探討其與網絡安全的相關性之前，需要了解大數據分析是如何工作的。
了解大數據分析
大數據分析是一次評估大量信息的過程。其信息可以是半結構化和非結構化數據集的組合，例如來自Web服務器日志、社交媒體、網絡流量日志等。
在網絡安全中，大數據分析的目標是發現關鍵細節，以幫助組織做出明智的決策。有了這些知識，網絡安全團隊可以提高他們的網絡安全性，并掌握新出現的威脅，從而防止數據泄露。
大數據分析是靈丹妙藥嗎?
大數據分析為安全分析師提供了他們需要的信息，以便更有效地檢測、觀察和檢查網絡中的問題。這種能力使其流程在抵御當前和潛在的網絡威脅時更加主動。
采用正確的方法，來自大數據的相關安全信息可以大大減少分析人員識別和解決問題所需的時間。因此，專家可以預測并防止潛在的入侵。
考慮到這一目的，是否足以分析組織的網絡中的數據?還是有辦法進一步加強大數據分析?
組織需要訪問盡可能多的相關信息，以充分利用大數據。其他資源可以幫助分析師進行急需的比較和驗證，以確定優先級并保護IT系統免受威脅。
由于大多數網絡攻擊都涉及網站和IP地址的使用，因此組織的數據饋送包可以提高組織的大數據分析能力。
域數據如何增強大數據分析?
分析師可以使用歷史域數據來確定過去與攻擊有關的網站。他們可以收集有關域歷史的相關詳細信息，并將其與大數據分析工具結合使用。這樣做可以為網絡安全專家提供獲取線索甚至創建網絡攻擊者威脅概況所需的信息。
來自受信任的WHOIS(WHOIS是用來查詢域名的IP以及所有者等信息的傳輸協議)和IP地理位置數據庫的域數據也可以幫助查明網絡攻擊者的位置。與域相關的國家和注冊商之類的詳細信息可能會提示網絡攻擊來自何處。
在域上使用大數據的另一個實例是部署入侵檢測系統(IDS)。入侵檢測系統(IDS)專家可能會使用大規模的WHOIS數據庫，為他們提供實時域信息，以識別潛在的攻擊媒介。
借助現有的威脅數據和域報告，組織可以快速發現可疑的網絡活動，然后才可能有效應對攻擊。
這些只是域數據如何改善網絡安全中的大數據分析的幾個例子。
當組織能夠獲得盡可能多的可用信息時，網絡安全中的大數據分析最有效。只有全面掌握IP地址、域名和其他相關威脅調查來源的情報，組織才能增強其網絡安全，從而即使遇到未知的網絡攻擊也能保持安全。
當選擇正確的數據源時，需要考慮一些不需要操作以適應已經存在的系統需求的數據源。像whois.xmlapi.com這樣的WHOIS數據提供商可以幫助組織增強抵御網絡威脅的能力。
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