《企業網D1Net》3月20日訊
隨著大數據價值的凸顯，大數據分析的運用也越來越廣泛，在信息安全領域，大數據分析已經成為公認的制勝法寶，特別是針對高級持續性威脅（APT）。大數據分析方法給安全分析、安全預警、安全管理、安全防護帶來了新思路、新機遇，它可能會改變未來信息安全的技術格局。
過去的一年，整個IT領域都在談論大數據，大數據甚至被認為是可以比肩互聯網革命的整個信息產業的又一次發展高峰?，F在是大數據時代，因為數據量在爆炸式增長——近兩年所產生的數據量相當于2010年以前整個人類文明產生的數據量總和；而且數據來源極大豐富，語音、視頻、圖像等非結構化數據所占比例逐漸增大。海量的數據與我們的生活息息相關：互聯網行為記錄，地理位置記錄，消費信息記錄等等，人們的行為細節和隱私無一遺漏。同樣，大數據對信息安全影響深刻，各種網絡行為、日志都被記錄下來，從而發現潛在的安全風險。
發覺潛在的威脅——大數據的這種能力對今天的信息安全防范意義重大。我們知道，高級持續性威脅(Advanced Persistent Threat，APT)是如今企業、政府機構信息安全面臨的最大威脅。在APT攻擊當中，黑客以竊取核心資料為目的，往往經過長期的經營與策劃，網絡攻擊和入侵行為具有高度的隱蔽性。APT攻擊的關鍵在于黑客隱匿自己，針對特定對象，長期、有計劃性和組織性地竊取數據。這樣的“網絡間諜”行為，對網絡安全系統提出更高的要求，一般的防范手段難以發現。
大數據分析有效防御APT攻擊
企業的計算機網絡系統產生大量日志數據，包括上述核電站計算機系統，只是與公網物理隔離，內部依然是一個龐大的網絡。大數據可以針對所有的系統運行記錄進行分析，可以彌補時間點檢測技術的不足，發現網絡攻擊的蛛絲馬跡。在這個基礎上，結合傳統的檢測技術，可以組成基于記憶的檢測系統，這是由國內安全廠商啟明星辰提出的思路。
RSA曾提出過三種方法應對APT攻擊：一是利用虛擬化帶來的預防機制；二是一旦出現任何攻擊，可將對服務器進行重置；三是使用虛擬監控，利用虛擬化平臺搜集數據，并進行分析。事實上，通過預防機制應對APT，只能對已知威脅有效；發現攻擊對服務器重置屬于補救措施，亡羊補牢只是為了降低損失；利用虛擬化平臺收集數據并分析，是基于大數據技術的方法，也是應對APT攻擊的關鍵。
應用大數據分析，需要強大的數據采集平臺，以及強大的數據分析處理能力。最理想的情況是建立全球化的數據分析引擎，在全球范圍內進行相關數據的關聯性分析。這樣就能克服信息分布孤島帶來的調查取證難的問題，更容易發現攻擊。針對具體的網絡、系統和應用的運行數據采集分析，捕獲、挖掘、修復漏洞；對全球已經發生以及正在發生的網絡攻擊行為進行記錄，并將這些海量的數據經過多維度的整合分析，自動生成漏洞庫、黑客們行為特征等數據庫。對于具體的網絡系統，全球化的安全監測，運用大數據技術，可以提前發現攻擊，提前阻止。
對于企業、組織機構來講，首先要把信息收集起來進行識別，包括日志全采集，網絡監控，然后把所有的信息放到統一的監控平臺，建立全自動化的響應系統。因為大數據需要一個中控系統把所有內部的、外部的信息收集起來進行分析。
D1Net評論：
大數據分析是安全防御的制勝法寶，這是信息安全領域公認的事實，然而，大數據并不針對APT攻擊中的某個步驟，而是通過全面收集重要終端和服務器上的日志信息以及采集網絡設備上的原始流量，進行集中分析和數據挖掘。發現APT攻擊的蛛絲馬跡后，通過全面分析海量數據，從而還原整個APT攻擊場景。面向全局而非局部，這是目前大多數廠商采用的思路，也是相對正確的思路。
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