大數據時代信息安全需主動

如今的世界處于“大數據”時代，安全同樣也必須面對大數據。

在這個大數據時代，了解難以察覺的安全威脅會耗費數天甚至數月的時間。大量的互不相干的數據流難以形成簡明、有條理的事件“拼圖”。所采集和分析的數據量越大，看起來越混亂，重構事件所需的時間也越長。如果攻擊快速且兇猛（例如拒絕服務攻擊或快速傳播的蠕蟲），花數天或數月診斷問題會帶來巨大的合規和財務影響。哪些資產真正處于威脅風險中，哪些資產有補救控制或應對措施？

為了回答這一問題，管理員需要監控所有系統的安全狀況，包括訪問其網絡的移動設備和個人擁有設備，并及時確定優先級和補救措施。研究報告證實，只有35%的企業可以快速檢測安全漏洞，多數商業機構都缺乏駕馭大數據的安全力量。現在，企業安全信息和事件管理（SIEM）越來越受到重視。這種安全技術被視為一種飛躍，即采取主動的安全分析和實時態勢感知，以大數據分析的方法，實現真正針對大數據的安全管理。

現在，每周有近469000個惡意軟件樣本產生，它們目標更明確，手段更隱蔽，持續時間更長，有的甚至可以以一年、幾年作為周期，竊取機密數據；有高達83%的企業遭受過高級持續威脅攻擊……安全企業每天分析的病毒樣本數量，平均在十幾萬單量級。可見，在信息技術、云計算和大數據為整個IT及眾多行業帶來機會的同時，也為企業的信息安全提出了更高的要求。

作為McAfee SIEM的核心技術，EDB可以借助高度索引的專業數據庫，實現大規模高性能集成日志和事件采集。根據環境實時豐富完善數據，以獲取智能信息，并針對當前和歷史數據提供在線報告和分析。快速響應是其顯著特點。比如實例證明：在4核8GB內存的相同環境下，傳統數據庫MYSQL，后臺直接查詢760多萬條數據，統計需要花費近37s，抽取近千萬級條數據時，花費43s。而在同等硬件環境下， McAfee SIEM借助EDB技術處理6000萬條數據量時，數量翻了數倍，但無論統計還是抽取，雖然涉及到前臺UI交換，但幾乎在幾秒內實時完成。

同時由于EDB無需DBA就可以進行快速部署，無需進行持續數據采集優化，只需輕點鼠標就可以深入分析所需信息，并自動關聯環境和事件，所有這一切將使企業花費更少的時間在管理上，充分提高運營效率。

大數據時代，傳統的事件發生后再進行清理的模式已經不適用。企業需要通過自動化分析處理與深度挖掘，將成本高昂的被動的、亡羊補牢式的事中、事后處理，轉變為事前自動評估預測，采取前瞻性、優化的安全方法，讓安全防護主動起來。

企業不能再孤立地解決安全難題，而是要構建綜合防御體系，全面覆蓋所有潛在威脅。作為SIEM安全互聯平臺發動機和心臟的安全信息與事件管理，可將其全球威脅智能感知系統與應用、終端、網絡、數據庫等其他渠道信息進行整合，對安全數據進行實時分析。此外，IPS、防火墻等技術也被融入SIEM解決方案中，與其數據捕獲、關聯和分析功能相結合，以提高威脅跟蹤與風險評估能力，從而實現實時協作、受控響應及精確報告。受益于最新的安全互聯策略，企業不會再根據有限或孤立的數據來做出臨時性應對決策，而是在明確了解關聯事件及其對基礎設施的影響后，采取果斷行動。