大数据与网络安全成为了当前的学术热词，因为在大数据背景下，网络安全受到了前所未有的挑 战，且要想充分发挥大数据的优势，就必须要有一个安全性高的网络。 2.1随着互联网技术的发展，当代人的生活与网络越来越密不可分而我国的网络安全空间存在着隐 患，因而我国网络安全问题呈现在多样化，手段更加复杂，对象更广泛，后果严重等问题。传统的互联 网技术在安全方面存在着很大的弊端。例如：*客攻击、木马病毒等网络
一、Spark简介Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。为了使程序运行更快，Spark提供了内存计算和基于DAG的任务调度执行机制，减少了迭代计算时的I/O开销；而为了使编写程序更为
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2023-08-10 21:54:13
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什么是大数据安全分析Last Updated @ 2015-01-27 by 叶蓬【关键词】大数据安全分析，大数据【摘要】大数据安全分析是指将大数据技术应用于安全分析领域。借助当前大数据分析的技术，有助于解决传统安全分析面临的诸多挑战。 在《为什么需要大数据安全分析》一文中，我们已经阐述了一个重要观点，即：安全要素信息呈现出大数据的特征，而传统的安全分析方法面临重大挑战，信息与网络安全需
原创
2015-01-27 09:23:08
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【引言】本文是深入大数据安全分析系列的第三篇，赶在2月份结束之前首次发表于本人博客，略有仓促，欢迎指正。大数据安全分析重塑网络安全v0.91 draftLast Updated @ 2015-04-19 by Benny Ye【关键词】大数据安全分析，大数据【摘要】一旦网络安全遇到大数据安全分析，就必然被深刻地影响并重塑。这种重塑体现在安全防护架构、安全分析体系和业务模式等诸多方面。安全数据的大数
原创
2015-02-28 23:59:00
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大数据分析主要是对大数据进行彻底评估并从中提取有用信息的过程。“有用信息”这一术语是指识别不同的模式、链接、客户偏好、市场趋势，以帮助企业做出更好、更明智的决策。 在通常情况下，数据分析帮助企业评估数据集并将其转化为有用的东西。但是，由于更高级的分析，大数据分析是一场更复杂的游戏。大数据分析拥有先进的元素，例如假设分析、统计算法、预测模型等。 自从2000年以来，“大数据”一直是商业领域的
习题答案： 第一章： 1. 简述大数据的概念。 答：自2012年以来，“大数据”一词越来越引起人们的关注。但是，目前为止，在学术研究领域和产业界中，大数据并没有一个标准的定义。在维克托·迈尔-舍恩伯格编写的《大数据时代》一书中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。而麦肯锡全球研究所则定义大数据为一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能
定位于大数据安全的HanSight瀚思自2014年成立以来，已经三年多的时间。在这段时间里，企业的发展状况如何？有了哪些新的变化？⋯⋯近日安全牛走访了HanSight瀚思创始人兼CEO高瀚昭。HanSight瀚思创始人兼CEO高瀚昭个人简介高瀚昭先生是信息安全与大数据领域的连续创业者和全球资深技术领导者，多年来一直致力于将前沿的大数据技术应用于信息安全相关领域，帮助企业和云上的用户实现从“被动防御
原创
2021-05-31 15:44:32
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【前言】经过我们的不懈努力，2014年底我们终于发布了大数据安全分析平台（Big Data Security Analytics Platform，简称BDSAP）。那么，到底什么是大数据安全分析？为什么需要大数据安全分析？何时需要？谁需要？应用场景是什么？解决什么问题？有什么价值和意义？大数据安全分析将如何重塑网络安全技术领域？在目前如何建设大数据安全分析平台？从本期开始，我将开启一个新的系列文
原创
2015-01-06 20:00:35
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数据分析学习笔记（二）What 三种核心思维结构化公式化业务化Why 数据分析的思维技巧象限法多维法假设法指数法二八法对比法漏斗法总结How 如何在业余时间锻炼分析能力好奇心生活中的练习 What 三种核心思维结构化结构化思考来自麦肯锡 金字塔思维金字塔思考方式核心论点 寻找金字塔的塔顶，它可以是假设，是问题是预测，是原因结构拆解 自上而下，将核心论点层层拆解成分论点，上下之间呈因果或依赖关系M
大数据时代的到来，让不少行业已经发现了自身数据的巨大内在价值：
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2015-06-29 08:19:00
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大数据技术已经成为各个行业和企业竞争的优势，很多企业都明白，只要通过大数据技术挖掘有效利用的数据价值信息，就会有胜算的把握，发展大数据技术有什么优势? 首先，可以海量数据存储。 随着信息化与网络安全建设的发展，企业的信息系统、安全设备越来越多，所产生的告警、日志等安全数据也呈爆发式增长，传统安全分析技术一直无法解决海量数据的实时处理与海量存储的问题。 传统关系型数据库的数据处理效率在30
根据ESG研究公司表示，44%的大型企业(即拥有超过1000名员工的企业)认为其安全数据收集和分析是“大数据”应用，而另外44%认为其安全数据收集和分析将会在未来2年内成为“大数据”应用。此外，86%的企业正在收集比两年前“更多”或“略多”的安全数据。 大数据安全分析”架构” 这种增长趋势非常明显，大型企业正在收集、处理和保存越来越多的数据用于分析，他们使用来自IBM、Lancope、LogR
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2023-08-10 20:34:07
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大数据技术会摄取大量数据，这会给数据库安全带来重大风险，这可能会导致数据泄露，比如信用卡信息、银行信息和各种其他个人信息，这些信息的被盗可能会造成毁灭性的后果。这些数据泄露可能导致终端用户不信任企业。这凸显了对可扩展的大数据工具的需求，这将减少这些数据盗窃。下面可以利用大数据来解决安全问题的方法： 安全的分布式计算框架 Spark、Hadoop、MPI等分布式计算框架存在相当大的数据泄漏风
互联网信息技术的飞速发展，流动数据越来越多，这些数据有效提高了互联网的价值，但是随着海量的数据和信息的不断增加，网络安全分析的压力也越来越大，随着计算机软硬件技术的不断增长和数据传输速率的加快，网络安全要想在一定时间内有效地检索海量数据，就必须提升对数据采集、处理方面的速度，同时也要确保数据的有效性。流动性数据的增加，使得数据所涵盖的种类更加的广阔，使得网络安全分析也需从多角度对这
信息技术一直是世界各国政府的核心，使他们能够提供重要的公民服务，例如医疗保健、交通、就业和国家安全。所有这些功能都依赖于技术并共享一种有价值的商品：数据。数据的产生和消耗量不断增加，因此必须受到保护。毕竟，我们相信我们在电脑屏幕上看到的一切都是真实的，不是吗？当我们考虑到世界各地都有不良行为者试图破坏为人民服务的技术（数据）时，网络安全成为全球普遍存在的问题。从风险角度来看，2020 年，“仅美国
文章目录（一）概率论数理统计中的概念（1）随机分布（2）统计分布（二）统计分析的常见指标（1）均值，方差，标准差，中位数，众数（2）总量指标（3）相对指标（4）平均指标（5）变异指标（三）统计分析的特点（四）统计分析的基本步骤 （一）概率论数理统计中的概念（1）随机分布随机变量（random variable） 表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即
http://blog.51cto.com/zt/302
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2015-06-29 08:48:00
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作者：朱赛凡四 大数据背景下数据分析挖掘技术介绍1 Mahout与MLlib项目数据分析挖掘主要涉及两个方面：一是数据预处理；二是数据挖掘。在数据预处理方面，根据掌握资料来看，大型互联网公司主要以MapReduce、Storm等计算框架为主，这些平台可以较好解决大数据预处理面临并行计算和处理灵活性的问题。但是个人认为spark、tez等属于MapReduce升级版本，因此后面这些计算框架在这方面的
国际标准化组织（ISO）对计算机系统安全的定义是：为数据处理系统建立和采用的技术和管理的安全保护，保护计算机硬件、软件和数据不因偶然和恶意的原因遭到破坏、更改和泄露。由此计算机网络的安全可以理解为：通过采用各种技术和管理措施，使网络系统正常运行，从而确保网络数据的可用性、完整性和保密性。所以，建立网络安全保护措施的目的是确保经过网络传输和交换的数据不会发生增加、修改、丢失和泄露等。面对数字经济迎来
原创
2021-04-26 15:50:27
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ES原理解读摘要：本篇文章仅仅是谈谈个人对ES原理的理解，可能理解不对的地方，欢迎大家指出。概念ES就是elasticsearch，专门做文本搜索，其重要组件是Lucence。Lucence就是一个jar包，它的主要功能就是提供封装好的各种索引算法、生成倒排索引等。ES是基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式多用户能力的全问搜索引擎，且ES支持RestFulweb风格的url访问。ES是
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2023-08-21 20:42:32
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