应该说，两个都是都是今后发展的重点，再加上人工智能，个人觉得将会是互联网乃至工业的一次革命。
1、大数据方面。大数据范围很广，每个行业都有相应的应用，但是投入也是很大的，例如铁路系统，车辆违章监控系统，ETC系统等都应用了大数据，这些大数据将进行提炼后，用于基础分析、客户引导、智能管理等。对于提高政府职能，降低能耗，开源节流，人工辅助等都有很大很深的应用。总的来说，大数据中所有的数据都是有价值的，但是采集数据有很多的路要走，更多的需要物联网、人工智能的配合。
2、网络安全方面。这个应该是当下整个社会的一个突出问题。网络改变了人们的使用方式，推动了一系列的变革，但问题也是很突出，它是一把双刃剑，有利有弊，但总体利大于弊，正因为网络的不断发展，才推动了大数据的进步。
3、人工智能方面。人工智能应该是一个 今后发展的这个重点及亮点。人工智能主要利用语言、图像识别、传感器等设备集中进行运算，发挥其特定的作用，来执行任务。
‘贰’ 大数据和网络空间安全哪个好
大数据和网络空间安全无法比较哪个“好”，只能比较哪个行业的技术、待遇及发展趋势，大数据应用广泛，网络空间安全世界各国和国家及企事业机构都高度重视，二者在不同地区和企事业机构中待遇差别也很大，最关键还要看对于个人专长和爱好是否更合适做什么
‘叁’ 信息安全和大数据技术哪个专业好
大数据专业的就业前景十分可观。据统计，大数据人才的需求量一直保持稳定增长，包括大数据分析师、数据挖掘工程师和数据仓库工程师在内的职位需求旺盛。与此同时，信息安全专业也是一个快速增长的领域，尤其是在互联网行业，其就业前景尤为广阔。未来，网络安全、移动安全、云安全等领域的就业需求将持续增长。
从薪资角度来看，大数据专业和信息安全专业都表现出色。根据《IT人才蓝皮书》的数据，大数据相关人才的平均年薪超过30万，而信息安全人才的平均年薪同样达到30万左右。在各个行业中，这两个专业的薪资待遇都相对较高。
大数据专业具有广阔的发展空间。在人工智能和大数据时代的大潮推动下，大数据专业将继续获得更多的发展机会。数据分析、数据挖掘等技能对于企业来说至关重要，因此大数据专业的前景非常乐观。而信息安全专业同样拥有巨大的发展潜力，随着互联网行业的迅猛发展，信息安全专业将在各个领域获得更多的应用机会，信息安全人才的前景也非常光明。
在专业要求方面，大数据专业需要掌握数据分析、数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技能。信息安全专业则需要深入了解网络安全、渗透测试和安全防护等方面的知识。因此，在选择专业时，应根据个人兴趣和职业规划来选择适合自己的专业方向。
综合来看，大数据专业和信息安全专业各有其优势和发展前景。大数据专业在人工智能和大数据时代具备广阔的发展前景，而信息安全专业在网络安全、移动安全、云安全等领域也具有广阔的前景。选择哪个专业，需根据个人兴趣和职业规划作出决策。无论选择哪个专业，只要努力学习和实践，都能在未来的职业生涯中取得成功。
‘肆’ 网络安全与大数据技术应用探讨论文
网络安全与大数据技术应用探讨论文
摘要： 随着互联网技术的高速发展与普及，现如今互联网技术已经广泛应用于人们工作与生活之中，这给人们带来了前所未有的便利，但与此同时各种网络安全问题也随之显现。基于此，本文主要介绍了大数据技术在网络安全领域中的具体应用，希望在网络系统安全方面进行研究的同时，能够为互联网事业的持续发展提供可行的理论参考。
关键词： 网络安全；大数据技术；应用分析
前言
随着近年来互联网技术的不断深入，网络安全事故也随之频频发生。出于对网络信息安全的重视，我国于2014年成立了国家安全委员会，正式将网络安全提升为国家战略部署，这同时也表示我国网络信息安全角势不容乐观，网络攻击事件处于高发状态。木马僵尸病毒、恶意勒索软件、分布式拒绝服务攻击、窃取用户敏感信息等各类网络攻击事件的数量都处于世界前列。时有发生的移动恶意程序、APT、DDOS、木马病毒等网络攻击不仅会严重阻碍网络带宽、降低网络速度、并且对电信运营商的企业声誉也会产生一定影响。根据大量数据表明，仅仅依靠传统的网络防范措施已经无法应对新一代的网络威胁，而通过精确的检测分析从而在早期预警，已经成为现阶段网络安全能力的关键所在。
1网络安全问题分析
网络安全问题不仅涉及公民隐私与信息安全，更关乎国事安全，例如雅虎的信息泄露，导致至少五亿条用户信息被窃；美国棱镜门与希拉里邮件门等等事件都使得网络安全问题进一步升级、扩大。随着互联网构架日益复杂，网络安全分析的数据量也在与日俱增，在由TB级向PB级迈进的过程，不仅数据来源丰富、内容更加细化，数据分析所需维度也更为广泛。伴随着现阶段网络性能的增长，数据源发送速率更快，对安全信息采集的速度要求也就越高，版本更新延时等导致的Odav等漏洞日渐增多，网络攻击的影响范围也就进一步扩大；例如APT此类有组织、有目标且长期潜伏渗透的多阶段组合式攻击更加难以防范，唯有分析更多种类的安全信息并融合多种手段进行检测抵御。在传统技术架构中，大多使用结构化数据库来进行数据存储，但由于数据存储的成本过高，系统往往会将原始数据进行标准化处理后再进行存储，如此易导致数据的丢失与失真以及历史数据难以保存而造成的追踪溯源困难；同时对于嘈杂的大型、非结构化数据集的执行分析以及复杂查询效率很低，导致数据的实时性及准确性难以保证，安全运营效率不高，因此传统网络安全技术已经难以满足现阶段网络安全分析的新要求。大数据技术这一概念最初由维克托.迈尔.舍恩伯格与肯尼斯.库克耶在2008年出版的《大数据时代》一书中提出的，大数据是指不采用随机分析法，而是对所有的数据进行综合分析处理。大数据技术作为现阶段信息架构发展的趋势之首，其独有的高速、多样、种类繁多以及价值密度低等特点，近年来被广泛应用于互联网的多个领域中。大数据的战略意义在于能够掌握庞大的数据信息，使海量的原始安全信息的存储与分析得以实现、分布式数据库相比传统数据库的存储成本得以降低，并且数据易于在低廉硬件上的水平扩展，极大地降低了安全投入成本；并且伴随着数据挖掘能力的大幅提高，安全信息的采集与检测响应速度更加快捷，异构及海量数据存储的支持打造了多维度、多阶段关联分析的基础，提升了分析的深度与广度。对于网络安全防御而言，通过对不同来源的数据进行综合管理、处理、分析、优化，可实现在海量数据中极速锁定目标数据，并将分析结果实时反馈，对于现阶段网络安全防御而言至关重要。
2大数据在网络安全中的应用
将大数据运用到网络安全分析中，不仅能够实现数据的优化与处理，还能够对日志与访问行为进行综合处理，从而提高事件处理效率。大数据技术在网络安全分析的效果可从以下几点具体分析：
2.1数据采集效率
大数据技术可对数据进行分布式地采集，能够实现数百兆/秒的采集速度，使得数据采集速率得到了极大的提高，这也为后续的关联分析奠定了基础。
2.2数据的存储
在网络安全分析系统中，原始数据的存储是至关重要的，大数据技术能够针对不同数据类型进行不同的数据采集，还能够主动利用不同的方式来提高数据查询的效率，比如在对日志信息进行查询时适合采用列式的存储方式，而对于分析与处理标准化的数据，则适合采用分布式的模式进行预处理，在数据处理后可将结果存放在列式存储中；或者也可以在系统中建立起MapRece的查询模块，在进行查询的时候可直接将指令放在指定的节点，完成处理后再对各个节点进行整理，如此能够确保查询的速度与反应速度。
2.3实时数据的分析与后续数据的处理
在对实时数据的分析中，可以采用关联分析算法或CEP技术进行分析，如此能够实现对数据的采集、分析、处理的综合过程，实现了更高速度以及更高效率的处理；而对于统计结果以及数据的处理，由于这种处理对时效性要求不高，因此可以采用各种数据处理技术或是利用离线处理的方式，从而能够更好地完成系统风险、攻击方面的分析。
2.4关于复杂数据的分析
在针对不同来源、不同类型的复杂数据进行分析时，大数据技术都能够更好的完成数据的分析与查询，并且能够有效完成复杂数据与安全隐患、恶意攻击等方面的处理，当网络系统中出现了恶意破坏、攻击行为，可采用大数据技术从流量、DNS的角度出发，通过多方面的数据信息分析实现全方位的防范、抵御。
3基于大数据技术构建网络系统安全分析
在网络安全系统中引入大数据技术，主要涉及以下三个模块：
3.1数据源模块
网络安全系统中的`数据及数据源会随着互联网技术的进步而倍增技术能够通过分布式采集器的形式，对系统中的软硬件进行信息采集，除了防火墙、检测系统等软件，对设备硬件的要求也在提高，比如对服务器、存储器的检查与维护工作。
3.2数据采集模块
大数据技术可将数据进行对立分析，从而构建起分布式的数据基础，能够做到原始数据从出现到删除都做出一定说明，真正实现数据的访问、追溯功能，尤其是对数据量与日俱增的今天而言，分布式数据存储能够更好地实现提高数据库的稳定性。
3.3数据分析模块
对网络安全系统的运营来说，用户的业务系统就是安全的最终保障对象，大数据分析能够在用户数据产生之初，及时进行分析、反馈，从而能够让网络用户得到更加私人化的服务体验。而对于用户而言，得其所想也会对网络系统以及大数据技术更加的信任，对于个人的安全隐私信息在系统上存储的疑虑也会大幅降低。当前网络与信息安全领域正在面临着全新的挑战，企业、组织、个人用户每天都会产生大量的安全数据，现有的安全分析技术已经难以满足高效率、精确化的安全分析所需。而大数据技术灵活、海量、快速、低成本、高容量等特有的网络安全分析能力，已经成为现阶段业界趋势所向。而对互联网企业来说，实现对数据的深度“加工处理”，则是实现数据增值的关键所在，对商业运营而言是至关重要的。
4结语
在当下时代，信息数据已经渗透到各个行业及业务领域中，成为重要的社会生产因素。正因如此，互联网数据产生的数量也在与日倍增中，这给网络安全分析工作带来了一定难度与压力，而大数据技术则能够很好的完善这一问题。在网络系统中应用大数据技术不仅能够满足人们对数据处理时所要求的高效性与精准性，并且能够在此基础上构建一套相对完善的防范预警系统，这对维护网络系统的安全起着非常关键的作用，相信大数据技术日后能够得到更加广泛的应用。
参考文献：
[1]鲁宛生.浅谈网络安全分析中大数据技术的应用[J].数码世界，2017.
[2]王帅,汪来富,金华敏等.网络安全分析中的大数据技术应用[J].电信科学，2015.
[3]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用，2017.
;‘伍’ 大数据有前途，还是网络安全有前途
当前，国家大数据战略实施已经到了落地的关键时期，大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、以及大数据安全管理与法律规制等方面都进入了攻坚阶段大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。当前整个IT行业对于大数据人才的需求量还是比较大的，近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。
‘陆’ 大数据与大规模网络安全感知技术初探
大数据与大规模网络安全感知技术初探
快速发展的互联网技术不断地改变人们的生活方式，然而，多层面的安全威胁和安全风险也不断出现。对于一个大型网络，在网络安全层面，除了访问控制、入侵检测、身份识别等基础技术手段，需要安全运维和管理人员能够及时感知网络中的异常事件与整体安全态势。对于安全运维人员来说，如何从成千上万的安全事件和日志中找到最有价值、最需要处理和解决的安全问题，从而保障网络的安全状态，是他们最关心也是最需要解决的问题。与此同时，对于安全管理者和高层管理者而言，如何描述当前网络安全的整体状况，如何预测和判断风险发展的趋势，如何指导下一步安全建设与规划，则是一道持久的难题。
随着大数据技术的成熟、应用与推广，网络安全态势感知技术有了新的发展方向，大数据技术特有的海量存储、并行计算、高效查询等特点，为大规模网络安全态势感知的关键技术创造了突破的机遇。本文将对大规模网络环境下的安全态势感知、大数据技术在安全感知方面的促进做一些探讨。
对于一个大规模的网络而言，面临的风险也是巨大的，可分为广度风险和深度风险。从广度上讲，以中国移动的CMNET网络为例，所辖IP地址超过3000万个，提供对外服务的网站数千个，规模大、节点类型丰富多样，伴随其中的安全问题随网络节点数量的增加呈指数级上升。从深度上讲，下一代移动互联网安全威胁主要表现在传统攻击依然存在且手段多样、APT（高级持续性威胁）攻击逐渐增多且造成的损失不断增大。而攻击者的工具和手段呈现平台化、集成化和自动化的特点，具有更强的隐蔽性、更长的攻击与潜伏时间、更加明确和特定的攻击目标。以上造成了下一代安全威胁具有更强的杀伤能力与逃避能力。结合广度风险与深度风险来看，大规模网络所引发的安全保障的复杂度激增，主要面临的问题包括：安全数据量巨大；安全事件被割裂，从而难以感知；安全的整体状况无法描述。
网络安全感知能力具体可分为资产感知、脆弱性感知、安全事件感知和异常行为感知4个方面。资产感知是指自动化快速发现和收集大规模网络资产的分布情况、更新情况、属性等信息；脆弱性感知则包括3个层面的脆弱性感知能力：不可见、可见、可利用；安全事件感知是指能够确定安全事件发生的时间、地点、人物、起因、经过和结果；异常行为感知是指通过异常行为判定风险，以弥补对不可见脆弱性、未知安全事件发现的不足，主要面向的是感知未知的攻击。
一个相对完整的网络安全感知的能力模型与架构设计如下图所示：
随着Hadoop、NoSQL等技术的兴起，BigData大数据的应用逐渐增多和成熟，而大数据自身拥有Velocity快速处理、Volume大数据量存储、Variety支持多类数据格式三大特性。大数据的这些天生特性，恰巧可以用于大规模网络的安全感知。首先，多类数据格式可以使网络安全感知获取更多类型的日志数据，包括网络与安全设备的日志、网络运行情况信息、业务与应用的日志记录等；其次，大数据量存储与快速处理为高速网络流量的深度安全分析提供了技术支持，可以为高智能模型算法提供计算资源；最后，在异常行为的识别过程中，核心是对正常业务行为与异常攻击行为之间的未识别行为进行离群度分析，大数据使得在分析过程中采用更小的匹配颗粒与更长的匹配时间成为可能。
中国移动自2010年起在云计算和大数据方面就开始了积极探索。中国移动的“大云”系统目前已实现了分布式海量数据仓库、分布式计算框架、云存储系统、弹性计算系统、并行数据挖掘工具等关键功能。在“大云”系统的基础上，中国移动的网络安全感知也具备了一定的技术积累，进行了大规模网络安全感知和防御体系的技术研究，在利用云平台进行脆弱性发现方面的智能型任务调度算法、主机和网络异常行为发现模式等关键技术上均有突破，在安全运维中取得了一些显着的效果。
大数据的出现，扩展了计算和存储资源，提供了基础平台和大数据量处理的技术支撑，为安全态势的分析、预测创造了无限可能。