大數據時代，安全需主動

現在，每一秒都有一個惡意軟件新樣本產生，高達83%的企業遭受過高級持續威脅的攻擊——大數據不僅僅是客戶所面臨的挑戰，對安全產品供應商也同樣。如果說，風險等于威脅乘以資產再乘以漏洞，那么大數據時代，風險正變得更加諱深莫測。

2013 年是企業大規模采用大數據技術的一年，Gartner發布的相關報告顯示，42%的IT主管表示其所在的企業已經投資大數據技術或者將在一年內進行相關投 資。從海量的低價值密度的結構化和非結構化數據中獲取有價值的信息，顯然已經成為企業IT收益的重要組成部分。與此同時，還沒結束的2013年已經被人們 扣上了“網絡安全漏洞之年”的帽子。邁克菲全球消費市場副總裁Gary Davis在一篇博客文章中寫道，截至到今年8月份，大量的網絡攻擊事件讓眾多企業，特別是金融機構損失高達數百萬美元。從以報復為目的的“黑客行為”到 非法信用卡詐騙，網絡詐騙可謂無所不用其極。

對于大數據來講，重點不是數據，而是應該如何處理這些數據——對這些數據進行分析獲取所需要的情報信息，Gartner發布的這一言論同樣被廣泛認同。事實 上，SIEM (安全信息和事件管理)本身就是為了應對數據處理能力不足這一根本問題。邁克菲副總裁兼亞太區首席技術官Michael Sentonas早些時候接受記者專訪時也曾表示：“SIEM是智能安全系統中非常重要的領域。邁克菲的SIEM產品可將其全球威脅智能感知系統與應用、 終端、網絡、數據庫等其他渠道信息進行整合，對安全數據進行實時分析。此外，IPS、防火墻等技術也被融入SIEM解決方案中。”以SIEM為平臺的整合 解決方案對不同攻擊具有更高的可視度，讓安全防護更加主動。

實時分析的強大性滲透整個網絡

一些具有安全意識的行業，例如大型金融服務機構和政府機構早在初期已經采用 SIEM，但直到 2005 年左右，薩 班斯-奧克斯利法案 (Sarbanes Oxley) 審計通過之后才得到廣泛應用并建立有效市場。合規審計不僅擴大了 SIEM 的應用規模，還衍生了大量其他安全設備并提升了日志記錄水平。邁克菲亞太區SIEM解決方案實踐經理 Mason Hooper表示，對于今天的安全威脅環境來說，傳統的SIEM產品更多的只是關注日志并對其進行收集和分析，這顯然是不夠的。而是要實時掌控整個網絡的 異常情況，還需要關注應用層的安全。

從眾多的報道中，我們能夠看到一些機構組織在已經通過了據稱基于嚴格合規標準的安全審計以后，仍然發生了災難性的數據泄露， IT 安全防護亟需從按章照抄式的合規發展為覆蓋外圍、內部、數據和系統安全防護的全方位安全計劃。為應對這些不斷增加的安全控制手段，可謂是極富創新性和韌性 的攻擊者們同樣提高了攻擊方法的復雜度，因此，邁克菲認為SIEM 需要檢測緩慢攻擊，快速檢測事件流異常，并獲取相關的數據、應用程序和數據庫上下文信息。而大數據包含的數據集規模過于龐大，擁有強大的數據分析能力的 SIEM解決方案才得以勝任。

關系數據可擴展性。由于事件數據量持續成倍增加，攻擊復雜度也越來越高，通過有關來源、資產、用戶和數據智能態勢感知的關系數據豐富事件數據將變得十分關鍵。另外，還需要在數 據庫架構中提供這類信息與事件流之間的實時關聯。雖然許多 SIEM 都具有這些功能，但由于數據庫端的表限制，極少有 SIEM 能夠支持多個寬泛列表。同時，為避免分析性能下降，當用戶請求獲取信息時，許多 SIEM只是簡單查找此信息，而不會進行實時關聯和呈現。邁克菲的SIEM 解決方案可以運用此類信息智能地創建準確、實時的風險分析圖。

動態分析。大數據環境下，僅僅是簡單的事件流分析(只顯示連接頻率以及是否發生變化)已經不足以獲得對真實態勢的感知。當今的 SIEM 需要動態情景，從而根據來源信譽、資產風險以及與之相關的數據、應用程序和數據庫活動，識別用戶行為變化并動態調節風險。動態分析是緩慢攻擊檢測的重要組成部分，大數據安全SIEM 架構需要適應這種情況。

歷史數據分析。攻擊檢測和有效事件響應的另一個重要方面是能夠分析歷史事件數據。鑒于當今的攻擊方法，邁克菲SIEM 解決方案能夠訪問數年的數據，從而快速定位模式和異常，同時在不影響性能的前提下開展實時分析。同時還能夠與存儲系統輕松集成并有效存儲事件數據，以避免使用大量存儲設備及產生巨額成本，其創新的架構可以支持頻繁地同時使用實時功能和歷史功能。

事件暴增。當發生事件數據增長超出預期峰值限制時，分析人員能否確定這種事件量增長是否由主動攻擊引起將至關重要。專為大數據安全構建的邁克菲SIEM 不僅能夠處理這些暴增情景，而且還能夠將這些暴增情形納入許可方案。相反，那些不了解這一問題的 SIEM 將會在超出每秒事件量 (EPS) 限制時丟棄事件或阻止分析人員訪問控制臺，在最關鍵的時刻禁止安全團隊訪問他們的主要態勢感知工具。

大數據不僅對于機構是一項嚴峻挑戰，對于安全團隊同樣提出了更高要求。過去，對于加強安全性的迫切需求一直驅使人們收集分析越來越多的事件和安全數據。隨著 安全數據量的不斷上升，傳統的SIEM產品更多的只是關注日志，對其進行收集和分析。對于今天的安全威脅環境來說，傳統的SIEM功能顯然是不夠的。只有 與大數據分析相結合，形成從數據收集分析到快速完成安全管理策略建議，這才是SIEM真正需要做的。