大数据安全分析：核心与应用探讨

"大数据安全分析漫谈"是一篇深入探讨大数据技术在安全领域的应用文章。作者写作此文的初衷源于其在工作中对大数据安全的实践探索，以及对阿里招聘广告中大数据安全分析师职位的关注，同时受RSA会议上大数据驱动的热门话题启发。文章的核心观点是大数据技术如何帮助解决安全问题，特别是通过分析攻击与防御的动态，明确防御对象、攻击目的、手段和攻击者特征。 文章首先定义了大数据安全，即利用大数据技术来提升安全防护能力。它关注的核心问题是理解攻击与防御的关系，包括识别可能的攻击对象，如企业内部或产品安全，以及各种可能的攻击类型，如企业入侵、产品破解、用户财产窃取等。攻击者的特点各异，可能是无目标的散弹攻击者，也可能是以盈利为目的的专业黑客。 然后，文章指出传统的安全方法，如基于签名库的防火墙（WAF）存在对未知漏洞（0day）的识别不足，因此转向基于异常检测的策略，利用大数据技术支撑的机器学习来捕捉异常行为。这需要具备安全、数据科学、大数据和编程多方面的知识，以便有效地运用这些技术。 文章以企业入侵检测日志分析为例，强调了在大数据安全分析中不应过分侧重技术本身，而应始终关注技术应用的最终目标，如如何通过攻击者画像和攻击手段建模来感知威胁，提高威胁响应能力。例如，通过社交网络挖掘的方式来构建攻击者关系图，有助于追踪和打击犯罪活动。 "大数据安全分析漫谈"深入剖析了大数据技术在安全领域的实际应用和挑战，提醒我们在实施大数据安全时，既要掌握技术手段，又要明确安全目标，确保技术服务于实际安全需求。