新闻快讯
< >

保障信息安全不得不做的功课:大数据与机器学习

E安全6月4日讯 Gartner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IT运维和应用程序性能监控,他曾在Meta Group担任研究总监,并在多家研究公司担任分析和管理职位。

保障信息安全不得不做的功课:大数据与机器学习-E安全

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,Gartner估计2016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55亿人民币),大数据占比约80%,机器学习20%。

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,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IT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?

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: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。

保障信息安全不得不做的功课:大数据与机器学习-E安全

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(Traditional enterprise data):包括 CRM systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。

  • 机器和传感器数据(Machine-generated /sensor data):包括呼叫记录(Call Detail Records),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digital exhaust),交易数据等。

  • 社交数据(Social data):包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook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。

E安全注:本文系E安全独家编译报道,转载请联系授权,并保留出处与链接,不得删减内容。联系方式:① 微信号zhu-geliang ②邮箱eapp@easyaq.com
@E安全,最专业的前沿网络安全媒体和产业服务平台,每日提供优质全球网络安全资讯与深度思考,欢迎关注微信公众号「E安全」(EAQapp),或登E安全门户网站www.easyaq.com , 查看更多精彩内容。