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何为大数据?

大数据的通俗定义为“用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合”，广义定义为“一个综合性概念，它包括因具备4V(海量/多样/快速/价值，Volume/Variety/Velocity/Value)特征而难以进行管理的数据，对这些数据进行存储、处理、分析的技术，以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织。”

大数据具有四个重要特征(即4V特点)：Volume(海量)、Variety(多样)、Velocity(快速)、Value(价值)。Volume指的是数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具进行有效处理和分析，所以有必要变更传统的数据处理和分析方法。Variety指的是数据来源广、形式多样，包括结构化数据和非结构数据，非结构数据的增长速度比结构化数据的增长速度更快，并且具有十分可观的利用价值，对其进行分析可以揭露出以前很难或无法确定的重要信息。Velocity是指相对于传统数据处理系统而言，大数据分析系统对实时性的要求更高，需要在很短的时间内完成计算，否则得出的结果将是过时的、无效的。Value是指大数据是有价值的，但在海量数据当中，真正有价值有意义的只是很少一部分。

大数据在信息安全上的应用

大数据在信息安全上的应用主要表现为，数据的爆炸性增长给目前的信息安全技术带来了挑战，传统的信息安全技术在面对超大数据量时已经不再适宜，需要基于大数据环境的特点开发新一代安全技术。目前流行的安全实践主要是依赖于边界防御，依赖于需要预定网络威胁知识的静态安全控制措施。但是这种安全实践在应对目前极度延伸的、基于云的、移动性极强的商业世界来说，已经不太适宜了。基于这个背景，业界开始将信息安全的研究重点转向智能驱动的信息安全模型，这是一种能够感知风险的、基于上下文背景的、灵活的、能帮助企业抵御未知高级网络威胁的模型。而这种由大数据分析工具支持的、智能驱动的信息安全方法可以融合动态的风险评估、巨量安全数据的分析、自适应的控制措施以及有关网络威胁和攻击技术的信息共享。其次，大数据理念可以被利用到信息安全技术中来，比如通过大数据分析可以对海量的网络安全数据进行快速有效的关联分析，从中找出与网络安全相关的信息。可以预测，将大数据集成至安全实践，将会极大地增强对IT环境的可视性，提高鉴别正常活动和可疑活动的能力，从而帮助确保IT系统的可信性，并大大提高安全事件响应能力。

大数据安全分析

大数据安全分析，顾名思义，就是指利用大数据技术来进行安全分析。借助大数据安全分析技术，能够更好地解决海量安全数据的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法，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。

在网络安全领域，大数据安全分析是企业安全管理平台安全事件分析的核心技术，而大数据安全分析对安全数据处理效果主要依赖于分析方法。但当应用到网络安全领域的时候，还必须考虑到安全数据自身的特点和安全分析的目标，这样大数据安全分析的应用才更有价值。

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