在大數(shù)據(jù)滔滔來襲的背景下，人們的關(guān)注點(diǎn)逐漸從如何掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，轉(zhuǎn)向如何實(shí)現(xiàn)對這些數(shù)據(jù)的深層挖掘，進(jìn)而讓其增值。通過大量信息的整合與海量數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)能夠更深入地了解自身業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)新需求洞察，更好地做出商業(yè)決策。
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圖片描述
對企業(yè)而言，信息安全是為信息化服務(wù)的，而信息化又服務(wù)于業(yè)務(wù)增長。因此，利用大數(shù)據(jù)提升企業(yè)信息安全防護(hù)水平，能夠間接為企業(yè)帶來效益。大數(shù)據(jù)在信息安全領(lǐng)域的應(yīng)用將演化為 IT 商業(yè)智能發(fā)展趨勢的一部分，即安全數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的結(jié)合能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更可靠的策略依據(jù)，幫助企業(yè)判斷各種潛在威脅，預(yù)測業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢。
本文圍繞大數(shù)據(jù)在安全檢測、數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)感知、視頻監(jiān)控4個(gè)方面的應(yīng)用介紹相關(guān)的技術(shù)，包括安全檢測與大數(shù)據(jù)整合技術(shù)、面向安全大數(shù)據(jù)的挖掘技術(shù)、基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知技術(shù)、視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的挖掘技術(shù)，力求使大家了解大數(shù)據(jù)在信息安全領(lǐng)域的應(yīng)用情況。
安全檢測與大數(shù)據(jù)的融合
安全檢測與大數(shù)據(jù)的融合能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的威脅，提供安全分析與趨勢預(yù)測，加強(qiáng)應(yīng)對威脅的能力。需要首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、過濾與篩選，其次采用信息安全檢測技術(shù)對系統(tǒng)環(huán)境和數(shù)據(jù)環(huán)境進(jìn)行檢測，然后通過關(guān)聯(lián)分析和數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)建安全威脅模型，經(jīng)過數(shù)據(jù)分析預(yù)測安全趨勢。
1、數(shù)據(jù)提煉與處理
在收集到原始海量數(shù)據(jù)后，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、過濾、篩選等提煉與處理操作。應(yīng)當(dāng)根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度、影響范圍、應(yīng)用場景，以及業(yè)務(wù)合作的數(shù)據(jù)需求，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分級分類的預(yù)處理。然后過濾敏感數(shù)據(jù)、保密數(shù)據(jù)、非法數(shù)據(jù)，得到有價(jià)值的可使用的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)過濾與篩選需要達(dá)到的性能要求包括海量處理規(guī)模、多字段過濾、智能篩選、高效過濾等。因此，針對大數(shù)據(jù)的智能過濾和內(nèi)容審計(jì)，能夠快速便捷地匹配大量自定義的關(guān)鍵字、詞，智能過濾去違反國家法律法規(guī)以及侵犯用戶權(quán)益的內(nèi)容，確保信息內(nèi)容的安全。
（1）關(guān)鍵字、詞智能匹配
大數(shù)據(jù)的智能匹配要求用戶輸入關(guān)鍵字、詞后，系統(tǒng)能夠自動匹配，計(jì)算出有關(guān)該字詞的相關(guān)信息。同時(shí)保證用戶定義的關(guān)鍵詞數(shù)目不限，可以并發(fā)支持百萬級別的關(guān)鍵詞。依據(jù)Google、百度等公司定義的關(guān)鍵字匹配方式，大數(shù)據(jù)智能匹配大致有廣泛匹配、詞組匹配、精準(zhǔn)匹配、多關(guān)鍵字匹配等方式。
● 廣泛匹配可以對關(guān)鍵字的任一順序進(jìn)行匹配，對包含其他字詞的查詢也能觸發(fā)，并且對相似字詞（包括復(fù)數(shù)形式和同義詞）也能觸發(fā)。
● 詞組匹配只有搜索字詞同詞組順序完全匹配時(shí)才觸發(fā)，并且允許詞組周圍存在其他搜索字詞。
● 精準(zhǔn)匹配只會對完全匹配的關(guān)鍵字進(jìn)行觸發(fā)，限制觸發(fā)范圍，減少觸發(fā)次數(shù)。
● 多關(guān)鍵字匹配是從大量數(shù)據(jù)中快速匹配多個(gè)關(guān)鍵字（多個(gè)模式）的技術(shù)，需要對文本進(jìn)行預(yù)先處理。
（2）智能邏輯關(guān)系運(yùn)算
大數(shù)據(jù)的智能邏輯關(guān)系運(yùn)算應(yīng)支持關(guān)鍵字、詞復(fù)雜匹配，包括常用的“與、或、非”，同時(shí)支持“NEAR”臨近關(guān)系的復(fù)雜算法。按照用戶自定義的類別體系分類整理過濾出的信息內(nèi)容，根據(jù)自身業(yè)務(wù)的特點(diǎn)，自定義內(nèi)容過濾體系，將自定義的類別輸出。
（3）樣本機(jī)器學(xué)習(xí)
在沒有關(guān)鍵詞的時(shí)候，機(jī)器通過自動學(xué)習(xí)技能，達(dá)到對信息文本的相似類劃分。由大數(shù)據(jù)環(huán)境提供信息，學(xué)習(xí)部分則實(shí)現(xiàn)信息轉(zhuǎn)換，用能夠理解的形式記憶下來，并從中獲取有用的信息。學(xué)習(xí)過程與推理過程是緊密相連的，按照學(xué)習(xí)中使用推理的多少，機(jī)器學(xué)習(xí)所采用的策略大體上可分為4種：機(jī)械學(xué)習(xí)、通過傳授學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)和通過事例學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)中所用的推理越多，系統(tǒng)的能力越強(qiáng)。
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