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限于职业习惯，本文中的一切都是在信息安全领域。
至于它是否合适，如果有任何瑕疵，我将是一个有价值的向导。
首先，大数据强调相关性而不是因果关系，传统的信息安全应该在目标设置上更加多样化。
过去，我们的许多产品或技术集中在黑客或恶意操作、跟踪和反跟踪以及攻防对抗上，但我们不应该立即掌握当前的形势。我们也强调要找到安全事故背后的根本原因，从而弄清根本原因。这种想法是正确的，但在当今社会化、普遍化和复杂化的安全威胁中，我们无法追溯到源头，损失可能已经形成。
也许我们不需要探究是谁出于什么原因入侵了系统。通过关联分析风险并采取防范措施可能更为实际。例如，对于移动支付，如果我们能够基于海量信息泄露和运营行为分析，以“云端”方式向用户推送提示或预警信息，强调防范意识而不是简单的技术控制，可能会收到事半功倍的效果。就像谷歌基于“数据废气”的翻译一样，重要的不是原因，而是可能的结果。此外，我们可以想象，松散耦合的相关性将极大地扩展价值数据的范围。通过对“废物”的再利用，我们可以对个人的信息安全风险进行全面评估，并将其纳入信用评估体系，这可能更好地支持未来的支付场景。
其次，利用数据从结构化到非结构化，从精确到混合，从局部到整体，信息安全产品的技术实现应该有新的思路。
传统的ids或漏洞挖掘技术是典型的基于模式匹配的小数据分析，难以捕捉不规则的apt攻击。想象一条新的技术路线:基于跨平台、非结构化、混合但不准确，甚至跨组织的大数据，进行全局分析，专注于对未知的预测，而不是事后的监控或审计，什么时候、什么样的场景、什么样的操作、谁以及将来可能发生什么样的异常？有什么风险？等等。基于此，许多传统安全产品可以进行技术创新，包括入侵检测、漏洞扫描、soc、日志管理、ngfw等。更重要的是，有了大数据的概念，企业日常运行中产生的各种数据，如运行和异常日志、各种监控信息和用户使用信息，将不再被怀疑是“垃圾”，它们都可以用于安全目的。当然，通常的模式匹配和规则设置策略可能需要进行相应的调整。信息安全的重点将不再是分析特定产品或特殊数据，而是根据业务需求提取、收集、分析和预测现有的海量数据。
此外，从对象到工具再到全新的业务模式，大数据为信息安全行业提供了更多的发展机会。
在与大数据相关的价值主张中，有三个层面需要考虑。
首先，以大数据为对象给传统数据安全带来了新的挑战。过去，我们的数据安全解决方案，如dlp，都有局部的、有限的和明确的对象。在大数据时代，也许那些原本无足轻重甚至毫无价值的数据由于积累而变成了质变，成为了必要的保护对象。有挑战就有机遇。谁能更好地保护大数据的安全，谁就有可能在未来掌握一项杀手技能。
其次，作为一个对象，比大数据更高的级别是使用大数据来实现安全性。如前所述，传统的安全技术或产品，如ids、soc、日志管理、操作监控等。都使用小数据进行匹配分析。一个很大的问题是数据源单一，关联分析的范围有限。通常，他们只在自己的一亩三分地上工作。事实上，所有这些技术产品都可以被视为数据收集点。如果我们能够在其上建立一套大数据分析机制，将以前的数据孤岛串联起来，并在非安全领域中结合其他企业数据，我们或许能够给出一个更全面的风险视图。
第三，大数据不仅可以用于安全工作本身，还可以提升到更高的层次，直接成为企业业务发展的推动力。例如，许多电子商务公司的安全部门除了通常的操作监控之外，还会挖掘、发现和报告来自大规模用户操作的各种欺诈风险，这些操作与业务直接相关，甚至是业务的一部分。再举一个例子，除了性能、债务偿还和可信度等传统因素之外，个人信息安全意识是否可以考虑用于个人银行信贷？缺乏意识会导致密码泄露、金融欺诈和银行麻烦。如何评价信息安全意识？事实上，这是一个大数据的概念，可以从个人的操作习惯、过去的经历、“脱裤子”等等看出。
此外，从大数据描绘的蓝图来看，企业信息技术完全数字化是大势所趋。阿里巴巴不是声称它正跟随“dt”时代吗？就信息安全而言，未来或许所有企业都将是面向数据服务的企业，随着云计算、移动互联网、物联网和平台业务模式的普及，它们要么为大数据提供安全解决方案和服务，要么将大数据作为安全解决方案和服务，大数据将成为信息安全最有效的起点。
我曾在一次研讨会上接触到一家名为TouchPal Technology的公司。说起来很简单，就是管理手机通讯录。其核心是与运营商合作，通过云计算和大数据为手机用户提供简单直观的安全体验，包括识别陌生来电、防止欺诈和骚扰以及拦截垃圾短信。让我眼前一亮的是，它可以通过在云中积累大数据，系统地分析骚扰电话和垃圾邮件的来源、分布、类型、模式、对象甚至性别和心理。除了全景，我们还可以想到更多有价值的应用，比如媒体广告、信用报告和舆论监督。
趋势科技也是一个非常典型的例子。许多年前，我只知道趋势科技是防病毒的。随着360颠覆终端反病毒市场，趋势科技似乎保持沉默。最近，这也是一个偶然的机会，这真的让我感到惭愧。事实证明，人们不再是过去的样子了。企业市场、云计算、大数据、虚拟化解决方案、apt预防、byod安全，所有这些在我看来都是新的话题，它们已经运行多年，并引领着这一趋势。令人印象深刻的是，在反病毒领域，两个学派之间有一场争论:一个学派强调通过本地化的智能引擎提高病毒查杀能力，而另一个学派则采取了不同的方法，将真正的计算能力转移到云中，扩展其广度，及时响应变化，并以不变的方式响应变化。结果，那些从事智能引擎的人因为360的“搅局者”而衰落，而趋势科技因为在终端市场上无所作为而“运行”到云端，在死后死去。这让我想起了ibm和谷歌做机器翻译的经典例子。前者建立一个专家系统来进行人工智能，而后者进行大数据(甚至是大量的垃圾和错误数据)和等效翻译。前者正在努力摆脱它，而后者在应用领域取得了质的飞跃。
有许多类似的案例，虽然大多数在开始时可能不清楚大数据业务模式，但在自然价值驱动下，结果证实了这一趋势。也有一些初创公司对大数据有着非常清晰的想法，当他说“我想要数据”时，你会直觉地感受到他强大的自信。
事实上，未来的信息安全行业，无论具体产品如何，都可能围绕大数据或相关领域构建，从基础架构(数据运营本身)，到大数据解决方案(如大数据安全)，再到大数据服务(如使用大数据实现安全)。即使是地下黑色产品，其过去、现在和未来都围绕着大数据(海量个人信息)来创造和输出价值。至于商业模式，如何实现大数据相关的行业，让我们看看互联网行业，包括免费、增值、附属服务和平台模式，这意味着有很多东西可以学习。所以，套用一句老话，如果你有所有的数据，你还会担心钱吗？关键是看如何构建基于大数据思维的模式。
此外，人才储备是实践大数据思维的一个重要因素。根据大数据时代的结论，我们能说未来的信息安全专家更有可能是数据科学家(数据分析)、社会学家(社会工程)和心理学家(用户和商业分析)吗？也许他不精通传统的信息安全技术，但他必须有风险意识、数据思维，并且真正知道如何从用户的角度来思考。技能不是关键，但思维方式是关键。只是，这样的人，去哪里找？给你一个想法:目前，传统的安全供应商最担心被蝙蝠人挖到墙角。没有办法，人比人更受欢迎。然而，在未来，你可能会发现，从蝙蝠人实际腾空的东西可能是真正的“干货”。想想看，那里什么都有，数据、技术、商业、创新和实践。然而，要做逆向工程，你必须先种植梧桐树。又一个难题？呵呵，事情总是这样。从一个周期到另一个周期，它是恶性的还是良性的，取决于你的选择。
最后，大数据引发的个人隐私和伦理问题涉及到整个社会，所以我们应该有一个清晰的认识。从信息安全行业的角度来看，它确实需要社会联系来共同面对它。一方面，大数据只有在尽可能公开共享的情况下才能发挥作用；另一方面，由开放共享引起的安全问题是如此的深刻和广泛，以至于它们永远不能在闭门会议中解决。因此，我不知道将来会不会有一个类似“数据银行”的中介机构，类似传统银行的运作模式，将数据与货币进行比较，提供存储、借贷、支付等服务。通过非直接接触交易(如银行卡、虚拟货币)，个人隐私或敏感数据(以数据作为等价交换)、数据处理(支付机构)和数据使用(商户等)的各方。)是相互关联的。那时，用户不必像现在这样到处做生意，但他们必须提交个人信息，如身份证、联系信息、简历等。，将它们打包，存入“数据库”，甚至收取利息。而“数据库”可以向信息收集和传输机构以及最终用户提供“支付”和“贷款”等服务。这样，个人信息保护的问题能集中解决吗？当然，这可能太理想化了，但大数据本身难道不是一个理想化的命题吗？
在阅读《大数据时代》的过程中，上述所有观点都得到了扩展和总结。没有系统的结构，只有零碎的东西。
总之，信息安全的发展应该具备大数据意识、策略和能力。
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