成人免费xxxxx在线视频软件_久久精品久久久_亚洲国产精品久久久_天天色天天色_亚洲人成一区_欧美一级欧美三级在线观看

數據越多垃圾越多?如何收集、處理、分析更多的安全數據

安全 應用安全
安全遙測正在興起,但獲取洞見性及可運營化的數據依然困難,很多企業在這方面是落后于時代的。我們需要全行業的努力來扭轉這種局面。

安全遙測正在興起,但獲取洞見性及可運營化的數據依然困難,很多企業在這方面是落后于時代的。我們需要全行業的努力來扭轉這種局面。

數據越多垃圾越多?如何收集、處理、分析更多的安全數據

安全團隊如今收集的數據可謂海量。企業戰略集團(ESG)的研究表明,38%的企業每個月安全運營中要收集、處理和分析10TB以上的數據。都是什么類型的數據呢?最大的數據源包括:防火墻日志、其他安全設備的日志數據、網絡設備的日志數據、反病毒(AV)工具產生的數據、用戶活動日志、應用日志等等。

值得指出的是,收集來的安全數據數量每年都在增長。事實上,28%的企業稱現在比2年前收集、處理和分析的數據量多了很多,而另外49%的企業稱當前處理數據量比2年前多了一些。

總的來說,這種對安全數據的癡迷是件好事兒。大堆數據中總會藏著少量有價值的精華。那么理論上,數據越多,等于精華越多。

然而,不幸的是,數據越多,垃圾數據也就越多。總有人得去梳理數據,轉譯數據,讓數據有意義,能使用。而且,基本的存儲問題也是存在的。是全部數據都存儲下來呢?還是定義某種價值分類方法,保留有價值數據,扔掉其他的?是集中存儲,還是分布式存儲?是放在自家內部網絡上,還是置于云端?還有,到底該怎么管理這所有的數據:關系數據庫管理系統(RDBM)?分布式多用戶全文搜索引擎Elastic?分布式系統基礎架構Hadoop?SIEM?

面對問題吧!安全就是個大數據應用,是時候統合安全行業和網絡安全人士,考慮安全數據問題,想出共有的解決方案了。

此處有些建議可供參考:

1. 我們需要倍加重視數據規范

是的,我們有一些標準格式,出自MITRE這樣的組織,比如STIX、TAXII、CVE列表等等。但常見的抱怨是,這些標準都太復雜了,而且主要用于美國聯邦政府。我們需要創建簡單的標準數據封裝,可以用在幾乎全部安全數據上的那種。

舉個例子,不用舍近求遠,就看看Splunk吧。該公司建議采用通用信息模型(CIM)標準,來規范所有數據。這樣就可以更容易地檢索數據,將數據置于上下文中理解,并能關聯不同系統中的數據元素。作為一個行業,我們需要的,是全部安全數據都能遵從類似CIM的一個開箱即用的模型,讓每個人都可以更輕松地處理數據。

2. 所有安全數據都應可通過標準API使用

除了通用格式,所有分析工具、SaaS產品,還有數據倉庫,都應提供通過標準API導入/導出數據的功能。比如這樣一個用例:公司網絡中有SIEM和網絡分析工具,但外包了終端檢測與響應(EDR)和威脅情報分析工作給SaaS提供商。當公司安全運營中心(SOC)團隊檢測到安全事件,他們應能通過想用的任意工具(或多個工具),即時從所有源分析全部數據。

我們需要數據能通過標準API進行實時導入/導出,以便可以簡單有效地實時按需取用數據。

3. 企業需要分布式安全數據管理服務

今天的安全運營環境中,同樣的數據會在不同分析工具中收集處理多次。這樣非常浪費。為提升安全數據的效率和有效性,所有安全遙測都應通過分布式數據管理服務加以收集、處理、規范化并提供使用。

應澄清的一點是,數據并非就在分布式數據管理服務中加以分析。相反,數據應通過標準接口,以通用格式呈現給所有類型的分析工具。此類安全數據管理服務,還應負責基本的維護和安全操作。比如備份/恢復、歸檔、數據壓縮、加密等等。分布式安全數據管理服務可能會在內部存儲一些數據,然后自動過期并歸檔其他數據到更便宜的存儲上(如磁帶、云等)。注意:分布式安全數據管理服務,是ESG的SOAPA多層架構中的一層。

4. CISO必須擁抱人工智能和機器學習

鑒于安全數據規模的增長,知道數據的類型、位置、含義,清楚怎樣整合數據的人的數量,就顯得非常的小,且還在持續縮小中。幾乎可以斷定,我們實際上已經跨越了人類可以有效處理這些數據的那條線。是時候讓機器來做那繁重的多層數據分析工作,為人類總結歸納數據,只把困難的決策工作留給人類就好。

好消息是,已經有很多安全類AI創新,很多解決方案也走到了實用階段。壞消息是,市場上炒作太多,干貨太少。給CISO的建議是:貨物出門概不退換,買者自行小心,將大量資源投入研究、信息邀請書(RFI)/建議邀請書(RFP)和概念驗證項目中。

5. 盡量自動化,更多自動化

任何可被自動化的東西都應該自動化,包括數據收集、數據規范化、數據分發、數據分析和自動化修復。人類應降到安全數據周期的末端,專注困難的調查和決策。

面對現實,好心的安全團隊被如今龐大的數據量淹沒。他們奮不顧身,盡力而為,但現實結果卻冰冷殘酷:隨著安全數據規模上升,安全人員只能導出價值的增量部分。你甚至可以得出這樣的結論:更多安全數據需要的額外操作開銷,實際上會減少數據的價值——當今很多企業的現狀。

要讓增加的數據更有用,我們需要讓它更易于消費、分析和操作化。而要達到這一點,安全行業和網絡安全從業者需要精誠合作,共同努力。

【本文是51CTO專欄作者“”李少鵬“”的原創文章,轉載請通過安全牛(微信公眾號id:gooann-sectv)獲取授權】

戳這里,看該作者更多好文

責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
相關推薦

2018-02-07 08:08:11

2019-08-14 16:03:13

安全公共云技術

2021-08-16 20:45:52

AI人工智能

2018-09-12 21:06:08

大數據統計學家分析

2021-08-16 15:47:02

AI決策人工智能

2020-07-07 16:57:52

安全工具網絡攻擊網絡安全

2015-08-20 15:21:17

數據安全數據中心

2025-01-17 08:16:53

2020-09-07 06:59:44

Kafka分布式場景

2011-03-03 16:31:33

2023-02-14 09:00:26

2009-02-27 13:58:10

2024-01-22 16:31:02

2025-03-24 06:40:00

特征工程機器學習模型

2012-07-16 10:06:08

搜狗王小川

2012-11-28 10:05:46

信息大數據

2010-07-21 14:30:53

2013-05-31 10:07:59

大數據時代電影產業

2015-07-27 16:25:20

女漢子喝酒大數據
點贊
收藏

51CTO技術棧公眾號

主站蜘蛛池模板: 午夜tv免费观看 | 99热在这里只有精品 | 精品人伦一区二区三区蜜桃网站 | 欧美美女二区 | 激情五月婷婷丁香 | 久久天天躁狠狠躁夜夜躁2014 | 日本超碰| 欧美日本韩国一区二区 | 极情综合网 | 一级大片 | 亚洲午夜精品一区二区三区他趣 | 日韩一区二区免费视频 | 久久毛片 | 欧美日韩91 | 久久精品日 | 狠狠ri | 欧美一区二区三区免费在线观看 | 亚洲精品视频在线 | 91亚洲一区| 久久高清 | 国产1区在线 | 国产剧情一区二区三区 | 日韩一级欧美一级 | 色爱综合网 | 国产色在线 | 97久久久久久| 亚洲一二三区在线观看 | 亚洲综合视频 | 中文字幕第一页在线 | 久久这里只有精品首页 | 91精品国产综合久久香蕉麻豆 | 国产美女精品 | 91精品国产自产精品男人的天堂 | 欧美精品一区二区三区在线播放 | 成人午夜影院 | 激情五月婷婷综合 | 国产成人精品综合 | 婷婷色综合 | 国产成人精品综合 | 欧美日韩亚 | 久草成人网 |