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[3885] 2017-06-04_保障信息安全不得不做的功课：大数据与机器学习

文档创建者：s7ckTeam
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最后更新：2025-01-16
2017-06-04_保障信息安全不得不做的功课：大数据与机器学习 保 障 信 息 安 全 不 得 不 做 的 功 课 ： 大 数 据 与 机 器 学 习 原 创   E 安 全   E 安 全   2 0 1 7 - 0 6 - 0 4 更 多 全 球 网 络 安 全 资 讯 尽 在 E 安 全 官 网 w w w . e a s y a q . c o m G a r t n e r 公 司 研 究 副 总 裁 威 尔 · 卡 佩 利 预 测 ， 大 数 据 和 机 器 学 习 将 为 改 进 信 息 安 全 方 面 发 挥 越 来 越 重 要 的 作 用 。 卡 佩 利 专 注 于 将 大 数 据 和 机 器 学 习 技 术 应 用 到 I T 运 维 和 应 用 程 序 性 能 监 控 ， 他 曾 在 M e t a   G r o u p 担 任 研 究 总 监 ， 并 在 多 家 研 究 公 司 担 任 分 析 和 管 理 职 位 。 大 数 据 与 机 器 学 习 前 景 一 片 光 明 大 数 据 与 机 器 学 习 前 景 一 片 光 明 卡 佩 利 指 出 ， 技 术 需 求 如 今 仍 然 非 常 强 劲 。 他 在 接 受 信 息 安 全 媒 体 集 团 采 访 时 表 示 ， G a r t n e r 估 计 2 0 1 6 年 市 场 规 模 ， 全 球 将 大 数 据 和 机 器 学 习 应 用 到 安 全 用 例 的 花 费 近 8 亿 美 元 （ 约 5 5 亿 人 民 币 ） ， 大 数 据 占 比 约 8 0 % ， 机 器 学 习 2 0 % 。 企 业 正 将 这 些 技 术 视 为 一 个 架 构 的 两 大 组 成 部 门 。 典 型 的 用 例 是 部 署 大 数 据 日 志 管 理 平 台 部 署 大 数 据 日 志 管 理 平 台 ， 然 后 在 平 台 上 部 署 某 类 机 器 学 习 能 力 ， 以 自 动 发 现 数 据 中 的 隐 藏 模 式 ， 例 如 未 授 权 访 问 。 又 比 如 ， 许 多 大 数 据 客 户 使 用 大 数 据 技 术 获 取 应 用 程 序 日 志 ， 然 后 利 用 机 器 学 习 发 现 异 常 行 为 。 卡 佩 利 预 测 ， 对 许 多 组 织 机 构 而 言 ， 大 数 据 和 机 器 学 习 这 两 大 技 术 均 能 作 为 强 大 的 网 络 安 全 工 具 ， 未 来 将 必 不 可 少 。 卡 佩 利 还 讨 论 了 大 数 据 和 机 器 学 习 从 广 泛 的 I T 应 用 演 进 到 特 定 的 安 全 功 能 、 这 些 技 术 的 新 兴 用 例 、 以 及 部 署 这 些 技 术 的 先 决 条 件 。
为 何 大 数 据 和 机 器 学 习 未 来 必 不 可 少 ？ 为 何 大 数 据 和 机 器 学 习 未 来 必 不 可 少 ？ 首 先 ， 请 跟 E 安 全 小 编 一 起 来 看 一 下 什 么 是 机 器 学 习 。 机 器 学 习 机 器 学 习 ： 是 一 种 新 的 编 程 方 式 ， 它 不 需 要 人 类 来 总 结 经 验 、 输 入 逻 辑 ， 人 类 只 需 要 把 大 量 数 据 输 入 给 计 算 机 ， 然 后 计 算 机 就 可 以 自 己 总 结 经 验 归 纳 逻 辑 ， 机 器 学 习 用 某 些 算 法 指 导 计 算 机 利 用 已 知 数 据 得 出 适 当 的 模 型 ， 并 利 用 此 模 型 对 新 的 情 境 给 出 判 断 的 过 程 。 实 际 上 就 是 让 计 算 机 具 备 像 人 一 样 的 学 习 能 力 的 高 端 技 术 ， 进 而 从 堆 积 如 山 的 数 据 中 寻 找 出 有 用 的 知 识 。 这 种 新 的 编 程 方 式 未 来 可 能 成 为 日 常 软 件 开 发 中 常 用 的 技 术 ， 用 来 解 决 一 些 传 统 编 程 方 式 不 太 好 解 决 的 问 题 。 在 这 整 个 过 程 中 ， 最 关 键 的 是 数 据 ！ 最 终 又 与 大 数 据 紧 密 联 系 起 来 。 因 此 ， 可 以 说 机 器 学 习 是 一 位 无 名 英 雄 ， 它 默 默 地 支 持 着 大 量 极 为 复 杂 的 大 数 据 分 析 应 用 。 因 此 有 大 数 据 就 会 有 机 器 学 习 。 大 数 据 应 用 广 泛 大 数 据 应 用 广 泛 数 据 在 未 来 将 会 作 为 互 联 网 的 核 心 ， 不 论 是 传 统 行 业 还 是 新 型 行 业 ， 谁 率 先 与 互 联 网 融 合 成 功 ， 能 够 从 大 数 据 的 金 矿 中 发 现 暗 藏 的 规 律 ， 就 能 够 抢 占 先 机 ， 成 为 技 术 改 革 的 标 志 。 大 数 据 的 类 型 大 致 可 分 为 以 下 三 类 ： 传 统 企 业 数 据 （ T r a d i t i o n a l   e n t e r p r i s e   d a t a ） ： 包 括   C R M   s y s t e m s 的 消 费 者 数 据 ， 传 统 的 E R P 数 据 ， 库 存 数 据 以 及 账 目 数 据 等 。 机 器 和 传 感 器 数 据 （ M a c h i n e - g e n e r a t e d   / s e n s o r   d a t a ） ： 包 括 呼 叫 记 录 （ C a l l   D e t a i l   R e c o r d s ） ， 智 能 仪 表 ， 工 业 设 备 传 感 器 ， 设 备 日 志 （ 通 常 是 D i g i t a l   e x h a u s t ） ， 交 易 数 据 等 。 社 交 数 据 （ S o c i a l   d a t a ） ： 包 括 用 户 行 为 记 录 ， 反 馈 数 据 等 。 如 T w i t t e r ， F a c e b o o k 这 样 的 社 交 媒 体 平 台 。 未 来 越 来 越 多 的 安 全 工 作 需 要 依 靠 这 两 大 工 具 来 完 成 。 E 安 全 小 编 温 馨 提 示 那 些 尚 未 找 到 学 习 方 向 的 同 志 ！ 登 上 大 数 据 与 机 器 学 习 的 火 车 ，
未 来 网 络 安 全 由 你 保 护 。 4 E 安 全 要 闻 简 讯 安 全 要 闻 简 讯 官 网 ： 官 网 ： w w w . e a s y a q . c o m 2 0 1 7 年 年 6 月 月   0 1 全 球 因 H a d o o p 服 务 器 配 置 不 当 导 致 的 数 据 泄 露 或 达 5 1 2 0 T B 0 2 保 障 信 息 安 全 不 得 不 做 的 功 课 ： 大 数 据 与 机 器 学 习 0 3 一 款 名 为 “ 替 身 ” 的 U 盘 病 毒 正 在 全 国 范 围 内 大 量 交 叉 感 染 0 4 俄 罗 斯 央 行 将 创 造 优 于 比 特 币 的 国 家 虚 拟 货 币 0 5   C I A 利 用 P a n d e m i c 项 目 将 文 件 服 务 器 转 换 为 恶 意 软 件 感 染 源 0 6 勒 索 病 毒 背 后 的 “ 比 特 币 ” 阅 读 原 文
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