大數據的發達成長和普及水平是毋庸置疑的，而數據泄露就像影子一樣陪伴著數據成長，大數據成長的局限越大，它的影子也變得更大。人們天天發生的數據包羅：小我私家的銀行卡信息、身份信息、位置定位等等隱私數據都在不斷地通過網絡上傳到數據中心。

而當前網絡與信息安詳規模，正在面對著多種挑戰。一方面，企業和組織安詳體系架構的日趨巨大，各類范例的安詳數據越來越多，傳統的闡明本領明明力有未逮；另一方面，新型威脅的鼓起，內控與合規的深入，東莞電信服務器 河南電信服務器，傳統的闡明要領存在諸多缺陷，越來越需要闡明更多的安詳信息、而且要越發快速的做出鑒定和響應。信息安詳也面對大數據帶來的挑戰。

安詳數據的大數據化主要表此刻以下三個方面：

一、數據量越來越大：網絡已經從千兆邁向了萬兆，網絡安詳設備要闡明的數據包數據量急劇上升。同時，跟著NGFW的呈現，安詳網關要舉辦應用層協議的闡明，闡明的數據量更是大增。與此同時，跟著安詳防止的縱深化，安詳監測的內容不絕細化，除了傳統的進攻監測，還呈現了合規監測、應用監測、用戶行為監測、機能檢測、事務監測，等等，這些都意味著要監測和闡明比以往更多的數據。另外，跟著APT等新型威脅的鼓起，全包捕捉技能慢慢應用，海量數據處理懲罰問題也日益凸顯。

二、速度越來越快：對付網絡設備而言，包處理懲罰和轉發的速度需要更快；對付安管平臺、事件闡明平臺而言，數據源的事件發送速率（EPS，Event per Second，事件數每秒）越來越快。

三、種類越來越多：除了數據包、日志、資產數據，安詳要素信息還插手了裂痕信息、設置信息、身份與會見信息、用戶行為信息、應用信息、業務信息、外部情報信息等。

我們需要大數據安詳闡明

安詳數據的大數據化，以及傳統安詳闡明所面對的挑戰和成長趨勢，都指向了同一個技能——大數據闡明。正如Gartner在2011年明晰指出，“信息安詳正在釀成一個大數據闡明問題”。

于是，業界呈現了將大數據闡明技能應用于信息安詳的技能——大數據安詳闡明（Big Data Security Analysis，簡稱BDSA），也有人稱做針對安詳的大數據闡明（Big Data Analysis for Security）。

借助大數據安詳闡明技能，可以或許更好地辦理天量安詳要素信息的收羅、存儲的問題，借助基于大數據闡明技能的呆板進修和數據挖據算法，可以或許越發智能地洞悉信息與網絡安詳的態勢，越發主動、彈性地去應對新型巨大的威脅和未知多變的風險。