① 大數據環境下的網路安全分析
大數據環境下的網路安全分析
「大數據」一詞常被誤解。事實上，使用頻率太高反而使它幾乎沒有什麼意義了。大數據確實存儲並處理大量的數據集合，但其特性體現遠不止於此。
在著手解決大數據問題時，將其看作是一種觀念而不是特定的規模或技術非常有益。就其最簡單的表現來說，大數據現象由三個大趨勢的交集所推動：包含寶貴信息的大量數據、廉價的計算資源、幾乎免費的分析工具。
大數據架構和平台算是新事物，而且還在以一種非凡的速度不斷發展著。商業和開源的開發團隊幾乎每月都在發布其平台的新功能。當今的大數據集群將會與將來我們看到的數據集群有極大不同。適應這種新困難的安全工具也將發生變化。在採用大數據的生命周期中，業界仍處於早期階段，但公司越早開始應對大數據的安全問題，任務就越容易。如果安全成為大數據集群發展過程中的一種重要需求，集群就不容易被黑客破壞。此外，公司也能夠避免把不成熟的安全功能放在關鍵的生產環境中。
如今，有很多特別重視不同數據類型（例如，地理位置數據）的大數據管理系統。這些系統使用多種不同的查詢模式、不同的數據存儲模式、不同的任務管理和協調、不同的資源管理工具。雖然大數據常被描述為「反關系型」的，但這個概念還無法抓住大數據的本質。為了避免性能問題，大數據確實拋棄了許多關系型資料庫的核心功能，卻也沒犯什麼錯誤：有些大數據環境提供關系型結構、業務連續性和結構化查詢處理。
由於傳統的定義無法抓住大數據的本質，我們不妨根據組成大數據環境的關鍵要素思考一下大數據。這些關鍵要素使用了許多分布式的數據存儲和管理節點。這些要素存儲多個數據副本，在多個節點之間將數據變成「碎片」。這意味著在單一節點發生故障時，數據查詢將會轉向處理資源可用的數據。正是這種能夠彼此協作的分布式數據節點集群，可以解決數據管理和數據查詢問題，才使得大數據如此不同。
節點的鬆散聯系帶來了許多性能優勢，但也帶來了獨特的安全挑戰。大數據資料庫並不使用集中化的「圍牆花園」模式（與「完全開放」的互聯網相對而言，它指的是一個控制用戶對網頁內容或相關服務進行訪問的環境），內部的資料庫並不隱藏自己而使其它應用程序無法訪問。在這兒沒有「內部的」概念，而大數據並不依賴數據訪問的集中點。大數據將其架構暴露給使用它的應用程序，而客戶端在操作過程中與許多不同的節點進行通信。
規模、實時性和分布式處理：大數據的本質特徵（使大數據解決超過以前數據管理系統的數據管理和處理需求，例如，在容量、實時性、分布式架構和並行處理等方面）使得保障這些系統的安全更為困難。大數據集群具有開放性和自我組織性，並可以使用戶與多個數據節點同時通信。驗證哪些數據節點和哪些客戶應當訪問信息是很困難的。別忘了，大數據的本質屬性意味著新節點自動連接到集群中，共享數據和查詢結果，解決客戶任務。
嵌入式安全：在涉及大數據的瘋狂競賽中，大部分的開發資源都用於改善大數據的可升級、易用性和分析功能上。只有很少的功能用於增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大數據平台中的安全功能。你希望開發人員在設計和部署階段能夠支持所需要的功能。你希望安全功能就像大數據集群一樣可升級、高性能、自組織。問題是，開源系統或多數商業系統一般都不包括安全產品。而且許多安全產品無法嵌入到Hadoop或其它的非關系型資料庫中。多數系統提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常見威脅。在很大程度上，你需要自己構建安全策略。
應用程序：面向大數據集群的大多數應用都是Web應用。它們利用基於Web的技術和無狀態的基於REST的API。雖然全面討論大數據安全的這個問題超出了本文的范圍，但基於Web的應用程序和API給這些大數據集群帶來了一種最重大的威脅。在遭受攻擊或破壞後，它們可以提供對大數據集群中所存儲數據的無限制訪問。應用程序安全、用戶訪問管理及授權控制非常重要，與重點保障大數據集群安全的安全措施一樣都不可或缺。
數據安全：存儲在大數據集群中的數據基本上都保存在文件中。每一個客戶端應用都可以維持其自己的包含數據的設計，但這種數據是存儲在大量節點上的。存儲在集群中的數據易於遭受正常文件容易感染的所有威脅，因而需要對這些文件進行保護，避免遭受非法的查看和復制。
② 大數據分析平台求推薦，項目急需~
現在網上的信息量十分巨大，僅依靠人工的方法難以應對網上海量信息的收集和處理，需要加強相關信息技術的研究，形成一套自動化的網路輿情分析系統，及時應對網路輿情，由被動防堵，化為主動梳理、引導。這樣的系統應該具備以下功能：
首先是輿情分析引擎。這是輿情分析系統的核心功能，包括：1、熱點話題、敏感話題識別，可以根據新聞出處權威度、評論數量、發言時間密集程度等參數，識別出給定時間段內的熱門話題。利用關鍵字布控和語義分析，識別敏感話題。2、傾向性分析，對於每個話題，對每個發信人發表的文章的觀點、傾向性進行分析與統計。3、主題跟蹤，分析新發表文章、貼子的話題是否與已有主題相同。4、自動摘要，對各類主題，各類傾向能夠形成自動摘要。5、趨勢分析，分析某個主題在不同的時間段內，人們所關注的程度。6、突發事件分析，對突發事件進行跨時間、跨空間綜合分析，獲知事件發生的全貌並預測事件發展的趨勢。7、報警系統，對突發事件、涉及內容安全的敏感話題及時發現並報警。8、統計報告，根據輿情分析引擎處理後的結果庫生成報告，用戶可通過瀏覽器瀏覽，提供信息檢索功能，根據指定條件對熱點話題、傾向性進行查詢，並瀏覽信息的具體內容，提供決策支持。
其次是自動信息採集功能。現有的多瑞科信息採集技術主要是通過網路頁面之間的鏈接關系，從網上自動獲取頁面信息，並且隨著鏈接不斷向整個網路擴展。目前，一些搜索引擎使用這項技術對全球范圍內的網頁進行檢索。類似多瑞科輿情數據分析站系統輿情監控系統應能根據用戶信息需求，設定主題目標，使用人工參預和自動信息採集結合的方法完成信息收集任務。
第三是數據清理功能。對收集到的信息進行預處理，如格式轉換、數據清理，數據統計。對於新聞評論，需要濾除無關信息，保存新聞的標題、出處、發布時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等。對於論壇BBS，需要記錄帖子的標題、發言人、發布時間、內容、回帖內容、回帖數量等，最後形成格式化信息。條件允許時，可直接針對伺服器的資料庫進行操作。
好的輿情分析報告需要有以下特點：
一、熱點識別功能
根據新聞出處權威度、 評論數量、發言時間密集程度等參數，識別出給定時間段內的熱門話題。
二、主題跟蹤功能
實時熱點根據對熱點問題的信息來源、轉載量、轉載地址、地域分布、信息發布者等相關信息元素的跟蹤，進行傾向性與趁勢分析。
三、傾向性分析功能
根據信息的轉載量、評論的回言信息時間密集度，對信息的闡述的觀點、主旨進行傾向性分析。
四、趨勢分析功能
根據信息的時間、區域分布，轉載量與轉載網站類型等，對監控詞彙和時間、空間的分布關系進行階段性的分析。
五、信息自動摘要功能
根據監控系統自動抽取的能准確代表文章主題思想的智能摘要，以快速了解文章大意與核心內容，提高用戶信息利用效率。
六、預測報警功能
根據信息的語料庫與報警監控信息庫進行分析，以確保信息的輿論健康發展。
七、事件分析功能
根據對熱點信息的傾向分析、趁勢分析和整體分析，以監聽信息的突發性。
八、 統計報告功能
根據多瑞科輿情數據分析站系統輿情分析引擎處理後的結果庫生成報告，用戶可瀏覽信息的具體內容，做出最佳決策。
③ 如何建立一個完整可用的安全大數據平台
整體而言，大數據平台從平台部署和數據分析過程可分為如下幾步：
1、linux系統安裝
一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平台。為了提供穩定的硬體基礎，在給硬碟做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。例如，可以選擇給HDFS的namenode做RAID2以提高其穩定性，將數據存儲與操作系統分別放置在不同硬碟上，以確保操作系統的正常運行。
2、分布式計算平台/組件安裝
目前國內外的分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。Hadoop的核心是HDFS，一個分布式的文件系統。在其基礎上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。
先說下使用開源組件的優點：1）使用者眾多，很多bug可以在網上找的答案（這往往是開發中最耗時的地方）。2）開源組件一般免費，學習和維護相對方便。3）開源組件一般會持續更新，提供必要的更新服務『當然還需要手動做更新操作』。4）因為代碼開源，若出bug可自由對源碼作修改維護。
再簡略講講各組件的功能。分布式集群的資源管理器一般用Yarn，『全名是Yet Another Resource Negotiator』。常用的分布式數據數據『倉』庫有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查詢『但效率略低』，Hbase可以快速『近實時』讀取行。外部資料庫導入導出需要用到Sqoop。Sqoop將數據從Oracle、MySQL等傳統資料庫導入Hive或Hbase。Zookeeper是提供數據同步服務，Yarn和Hbase需要它的支持。Impala是對hive的一個補充，可以實現高效的SQL查詢。ElasticSearch是一個分布式的搜索引擎。針對分析，目前最火的是Spark『此處忽略其他，如基礎的MapRece 和 Flink』。Spark在core上面有ML lib，Spark Streaming、Spark QL和GraphX等庫，可以滿足幾乎所有常見數據分析需求。
值得一提的是，上面提到的組件，如何將其有機結合起來，完成某個任務，不是一個簡單的工作，可能會非常耗時。
3、數據導入
前面提到，數據導入的工具是Sqoop。用它可以將數據從文件或者傳統資料庫導入到分布式平台『一般主要導入到Hive，也可將數據導入到Hbase』。
4、數據分析
數據分析一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。
數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。這個過程可能會用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
數據建模分析是針對預處理提取的特徵/數據建模，得到想要的結果。如前面所提到的，這一塊最好用的是Spark。常用的機器學習演算法，如樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、TFIDF、協同過濾等，都已經在ML lib裡面，調用比較方便。
5、結果可視化及輸出API
可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行熟悉展示，和列查找展示。在這里，要基於大數據平台做展示，會需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms級別』的行查找。 ElasticSearch可以實現列索引，提供快速列查找。
平台搭建主要問題：
1、穩定性 Stability
理論上來說，穩定性是分布式系統最大的優勢，因為它可以通過多台機器做數據及程序運行備份以確保系統穩定。但也由於大數據平台部署於多台機器上，配置不合適，也可能成為最大的問題。 曾經遇到的一個問題是Hbase經常掛掉，主要原因是采購的硬碟質量較差。硬碟損壞有時會到導致Hbase同步出現問題，因而導致Hbase服務停止。由於硬碟質量較差，隔三差五會出現服務停止現象，耗費大量時間。結論：大數據平台相對於超算確實廉價，但是配置還是必須高於家用電腦的。
2、可擴展性 Scalability
如何快速擴展已有大數據平台，在其基礎上擴充新的機器是雲計算等領域應用的關鍵問題。在實際2B的應用中，有時需要增減機器來滿足新的需求。如何在保留原有功能的情況下，快速擴充平台是實際應用中的常見問題。
上述是自己項目實踐的總結。整個平台搭建過程耗時耗力，非一兩個人可以完成。一個小團隊要真正做到這些也需要耗費很長時間。
目前國內和國際上已有多家公司提供大數據平台搭建服務，國外有名的公司有Cloudera，Hortonworks，MapR等，國內也有華為、明略數據、星環等。另外有些公司如明略數據等還提供一體化的解決方案，尋求這些公司合作對 於入門級的大數據企業或沒有大數據分析能力的企業來說是最好的解決途徑。
對於一些本身體量較小或者目前數據量積累較少的公司，個人認為沒有必要搭建這一套系統，暫時先租用AWS和阿里雲就夠了。對於數據量大，但數據分析需求較簡單的公司，可以直接買Tableau，Splunk，HP Vertica，或者IBM DB2等軟體或服務即可。
④ 大數據分析系統平台方案有哪些
大數據分析系統平台方案有很多，其中就有廣州思邁特軟體Smartbi的大數據分析系統平台方案。大數據分析系統平台方案深度洞察用戶數據,幫企業用數據驅動產品改進及運營監控，思邁特軟體Smartbi是企業級商業智能和大數據分析品牌，經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。Smartbi產品功能設計全面，涵蓋數據提取、數據管理、數據分析、數據共享四個環節，幫助客戶從數據的角度描述業務現狀，分析業務原因，預測業務趨勢，推動業務變革。
思邁特軟體Smartbi是國家認定的「高新技術企業」，廣東省認定的「大數據培育企業」， 廣州市認定的「兩高四新企業」，獲得了來自國家、地方政府、國內外權威分析機構、行業組織、知名媒體的高度關注和認可，斬獲「大數據百強企業」、「中國十佳商業智能方案商」、「中國科技創新企業100強」等100+榮譽獎項！
憑借NLP和數據挖掘功能入選Gartner「中國AI創業公司代表廠商（2020）」，憑借思邁特軟體Smartbi入選「Gartner?增強分析2020代表廠商」。
⑤ 阿里雲的主要功能是什麼
《阿里雲大學課程（大數據、雲計算、雲安全、中間件）.zip》網路網盤資源免費下載
鏈接: https://pan..com/s/16hjddCM_GcPVXGmBrr6feA
⑥ 大數據安全分析平台評估要素是什麼
要素1：一致的數據管理渠道
一致的數據管理渠道是大數據剖析體系的根底。數據管理渠道存儲和查詢企業數據。這似乎是一個廣為所知，並且已經得到解決的問題，不會成為區別不同企業產品的特徵，但實際情況卻是，這仍是個問題。
要素2：支持多種數據類型
安全事件數據的語義因品種而不同。網路包的信息有助於剖析人員了解終端見傳輸的數據，而縫隙掃碼的日誌則會反映伺服器或其他設備在特色時期的狀況。大數據剖析渠道需求足夠把握不同安全類型的語義信息，以便進行整合和相關剖析。
要素3：合規陳述
合規陳述不再是可有可無的要求。許多用於合規陳述目的的數據要素都與安全最佳實踐有關。即使是那些不需求合規陳述的企業，這些陳述仍可以用於內部監督。在需求合規陳述的企業，需求審核大數據陳述渠道是否包含了合規陳述功能，以保證貴機構的需求得到滿足。
要素4：可擴展數據提取
伺服器、終端、網路與其他根底設施的狀況都在不斷改變。許多狀況改變日誌都是有用的信息，應該傳送到大數據安全剖析渠道。假定網路帶寬富餘，最大的危險是安全剖析渠道的數據提取組件無法支撐不斷湧入的安全。
關於大數據安全分析平台評估要素是什麼，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
⑦ 大數據分析工具都有哪些
思邁特軟體Smartbi數據分析平台：定位為一站式滿足所有用戶全面需求場景的大數據分析平台。它融合了BI定義的所有階段，對接各種業務資料庫、數據倉庫和大數據分析平台，進行加工處理、分析挖掘和可視化展現；滿足所有用戶的各種數據分析應用需求，如大數據分析、可視化分析、探索式分析、企業報表平台、應用分享等等。大數據分析的特點有以下幾點：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。第二，數據類型繁多，包括網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。第四，處理速度快。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。大數據分析軟體讓企業能夠從數據倉庫獲得洞察力，從而在數據驅動的業務環境中提供重要的競爭優勢。
Smartbi是目前國內大數據分析軟體的佼佼者。主打的是企業報表和自助式分析2個特點，最高可以支撐20億數據的秒級呈現，適用於企業中的技術人員、業務人員和數據分析師，可以完全自主的進行探索式分析，軟體在易用性和功能上做的都很不錯，說實話，國內的BI行業由於起步較晚，能做到這個程度的確是下了一番功夫。相較於國外產品而言，Smartbi最大的優勢在於Smartbi自主搭建的實施團隊和服務團隊，強大的服務讓它成為國內首屈一指的商業智能產品。
⑧ 關於大數據安全類的平台，請問哪兒較強一點
「央采」是中國政府采購領域級別最高、覆蓋面最廣的采購項目之一。采購單位覆蓋中央直屬上萬家機關單位，同時也是地方政府采購的風向標，對各地方、部門的采購具有重要的指導意義。成功邁進「央采」的「門檻」，充分體現出了銳捷網路在大數據安全領域的技術領先性，以及能夠充分結合用戶信息安全業務場景下的自主創新實力。RG-BDS大數據安全平台是銳捷網路創新打造的綜合性日誌分析平台，基於分布式大數據技術，RG-BDS能夠輕松支持PB級的超大容量日誌存儲和快速查詢，擁有10億條日誌秒級查詢的驚人速度。同時，RG-BDS還可以協助用戶快速構建安全數據倉庫，全面兼容業界各種設備和軟體日誌，滿足《網路安全法》中留存六個月日誌的要求。
⑨ 大數據分析平台那家好，有給推薦個比較好的平台。
最權威的當屬NLPIR了。
NLPIR由專注於大數據科學研究與工程應用融合領域的十多名博士碩士，傾力15年，持續創新而構建，該平台分別獲得了2010年錢偉長中文信息處理科學技術獎一等獎，國際與國內公開第三方的獨立評測綜合第一名。綜合平衡了效果與效率，實現了 「又好又快」的技術追求。
普適優勢
NLPIR提供雲服務，更多的是提供第三方二次開發介面，你無需訪問我們的伺服器，確保自身信息內容的安全性，開發平台兼容當前所有主流的操作系統與開發語言。
經驗優勢
十餘年中，NLPIR先後服務了全球30萬家機構。其中涵蓋了中央網信辦、中國證監會、中國人民銀行、國家統計局、國家氣象局等國家機構，中信信託、華為、人民網、中國移動、中國郵政等大型商業機構，以及中國科學院、清華大學、中國科技信息情報研究所等科研機構。
⑩ 大數據分析平台哪個好
大數據分析平台有很多，好的有以下幾個：1、思邁特軟體Smartbi從取數、分析到報告，思邁特軟體Smartbi提供一體化的閉環工作方式。Office插件等同於一個媒介，安裝此插件可以將思邁特軟體Smartbi的報表資源添加到Word、PPT、WPS文字或WPS演示中，進而可以在Word、PPT、WPS文字或WPS演示中引用思邁特軟體Smartbi中的資源，生成帶有參數的動態分析報告
2、Lumify歸Altamira科技公司（以國家安全技術而聞名）所有，這是一種開源大數據整合、分析和可視化平台。你只要在Try.Lumify.io試一下演示版，就能看看它的實際效果。
3、Disco最初由諾基亞開發，這是一種分布式計算框架，與Hadoop一樣，它也基於MapRece。它包括一種分布式文件系統以及支持數十億個鍵和值的資料庫。
數據分析有沒有用，來試試Smartbi就知道了,Smartbi產品功能設計全面，涵蓋數據提取、數據管理、數據分析、數據共享四個環節，幫助客戶從數據的角度描述業務現狀，分析業務原因，預測業務趨勢，推動業務變革。