現在很多行業的企業和個人都在開始使用大數據來作為銷售或服務參考數據,大數據除了用于這些也被用于醫療采集樣本、科研等等,云計算大數據降低成本、精準營銷等特點近兩年被大家頻繁使用,但是大數據在網絡安全和信息安全這塊一直是大家擔心的點,數據安全維護該怎么做?接下來為大家具體介紹一下。
現在很多行業的企業和個人都在開始使用大數據來作為銷售或服務參考數據,大數據除了用于這些也被用于醫療采集樣本、科研等等,云計算大數據降低成本、精準營銷等特點近兩年被大家頻繁使用,但是大數據在網絡安全和信息安全這塊一直是大家擔心的點,數據安全維護該怎么做?接下來為大家具體介紹一下。
今天,網絡環境極為雜亂,APT攻擊以及別的一些網絡攻擊能夠經過對從不一樣數據源的數據的搜索和剖析來對安全要挾加以鑒別,要做到這一點,就需要對一系列數據源的進行監控,包含DNS數據,指令與操控(C2),對錯名單等。公司對于安全的大數據剖析下面介紹的幾點是一些關鍵:
指令與操控(C2)體系
把指令與操控數據聯絡進來能夠得到一個IP地址和域名的黑名單。對于公司網絡來說,網絡流量肯定不應當流向那些已知的指令與操控體系。假如網絡安全人員要細心查詢網絡攻擊的話,能夠把來自C2體系的流量引導到公司設好的“蜜罐”機器上去。
安全要挾情報
有一些相似與網絡信譽的數據源能夠用來斷定一個地址是不是是安全的。有些數據源供給“是”與“否”的斷定,有的還供給一些對于要挾等級的信息。網絡安全人員能夠依據他們能夠承受的危險大小來決議某個地址是不是應當訪問。
網絡流量日志
有許多廠商都供給記載網絡流量日志的東西。在使用流量日志來剖析安全要挾的時候,大家很容易被淹沒在很多的“噪音”數據中。不過流量日志依然是安全剖析的基本要求。有一些好的算法和軟件能夠協助大家供給剖析質量。
數據安全維護該怎么做?以上就是數據安全維護的全部內容了。以前安全事件和數據泄露的事情頻繁發生,即使公司采取防護APT之類的攻擊的手段也不見有很好的效果,但是現在使用大數據能夠幫助企業主動做出防御,辦法和技術更高級更有深度。
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