一、引言 单纯的防御措施无法阻止蓄意的攻击者，这已经是大家都认同的事实，应对挑战业界有了诸多方面的探索和实践，而其中最有趣的就非安全分析莫属了，围绕着安全分析展开，我们可以看到大数据、安全智能...、情景感知、威胁情报、数据挖掘、可视化等等，因为这些都是安全分析师手中的武器。...在整个过程中（数据收集、检测、分析）都需要以威胁为中心，如果丢掉这个中心点，单纯的追求数据的大而全，则必然达不到效果。以威胁为中心，用数据来驱动安全，是检测APT类型威胁的有效手段。...需要强调的是，以威胁为中心聚焦在数据收集，但并不强调数据的大，而是价值的高，认为它是一个动态的、周期性的过程，随着威胁的变化，以及分析能力的改变，数据收集的范围将会产生变化的。...此类数据往往难以从机器中直接获取，但对安全分析会有巨大的帮助，往往要依赖安全体系建设而逐步完善； 2.网络数据：包括FPC（Full Packet Capture，一般是PCAP格式）、会话或Flow
现代信息化系统越来越普遍，但对于数据安全方面却有很多问题，数据完整性风险不仅影响信息的有效性，还影响信息正确性的保证。一些政府条例特别注重确保数据的准确性。...如果没有安全预警、授权或审计跟踪就可以更改信息，则无法确保信息的完整性。 1.错误 计算机和存储故障可能损害数据和损害数据完整性。...确保数据所有者负责授权、控制数据和数据丢失。一旦剩余风险密钥数据丢失，如果不恢复，将永远丢失。...确保数据所有者负责表决权，控制数据和数据损失。关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题，因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基石。...如果已经出现了数据被篡改的问题，那么可以向网站安全公司求救来解决，国内像SINESAFE，绿盟，启明星辰，鹰盾安全，等等都是解决数据被篡改的安全公司。
安全日志分析的目的意义 1.通过对企业内部的各项数据进行汇总关联分析，如防火墙、安全设备、WAF、HIDS等产生的攻击日志，关联killchain的上下文信息，感知可能正在发生的攻击，从而规避存在的安全风险...“关心”哪些系统； 6.安全漏洞：发现已知或未知攻击方法，从日志中发现应用0day、Nday； 数据安全分析图 要做数据安全分析，数据收集是基础，数据收集之后，就要对数据进行治理，数据治理的意义就是服务于数据分析阶段...在数据收集阶段，我们要从数据分析的角度去思考，我们在做安全分析的时候，我们需要哪些数据，由此产生以下4问。...三、数据分析 买菜、洗菜的目的就是为了炒菜，大数据安全分析平台的核心价值体系就在于数据分析，合理的数据分析会给企业带来巨大的价值。...3.4 数据安全分析理论 《数据驱动安全》这本书的开篇有如下一张图，说是数据安全分析中的技能图。 3.4.1 黑客技能 并不是每个人都是大黑客的，甲方企业也不需要大黑客。
不幸的是，和许多其他最近迅速发展的技术一样，生物认证系统已经被证明有明显的缺点，其主要缺点与信息安全问题有关。...一个例子是，在基于网络的生物安全智能锁平台BioStar 2中发现了一个重大漏洞，这项服务有一个可公开访问的数据库——超过2780万条记录，来自83个国家的5700个组织的员工数据总计23G。...威胁源 对威胁来源的分析表明，与许多其他需要加强安全措施的系统（如工业自动化系统、建筑管理系统等）一样，互联网是主要威胁来源。 ?...总结 在2019年第3季度，用于收集、处理和存储生物特征数据的计算机中，有37%面临恶意软件感染的风险，其中木马（占分析的所有计算机的5.4%）、用于钓鱼攻击的恶意软件（5.1%）、勒索软件（1.9%）...综上所述，生物认证数据安全至关重要，需要引起行业、政府监管机构、信息安全专家和公众的关注。 *参考来源：securelist，由Kriston编译，转载请注明来自FreeBuf.COM ?
，围绕着安全分析展开，我们可以看到大数据、安全智能、情景感知、威胁情报、数据挖掘、可视化等等，因为这些都是安全分析师手中的武器。...下面想针对个人有一定了解的地方，具体谈几个方面，每个方面单独成为一篇： 1.安全分析的相关背景及理念 2.安全分析中的狩猎（Hunting）和事件响应 3.安全分析与可视化 4.安全分析相关技能...需要强调的是，以威胁为中心聚焦在数据收集，但并不强调数据的大，而是价值的高，认为它是一个动态的、周期性的过程，随着威胁的变化，以及分析能力的改变，数据收集的范围将会产生变化的。...八、小结 大数据安全分析的第一部分内容就写到这里了。...完成了初步的数据收集之后，就是安全分析师体现风采的时间了，我们将在下一篇文章来讨论安全分析的具体工作以及相关分析平台产品的话题。
一、引言 单纯的防御措施无法阻止蓄意的攻击者，这已经是大家都认同的事实，应对挑战业界有了诸多方面的探索和实践，而其中最有趣的就非安全分析莫属了，围绕着安全分析展开，我们可以看到大数据、安全智能、情景感知...、威胁情报、数据挖掘、可视化等等，因为这些都是安全分析师手中的武器。...下面想针对个人有一定了解的地方，具体谈几个方面，每个方面单独成为一篇： 1.安全分析的相关背景及理念 2.安全分析中的狩猎（Hunting）和事件响应 3.安全分析与可视化 4.安全分析相关技能...需要强调的是，以威胁为中心聚焦在数据收集，但并不强调数据的大，而是价值的高，认为它是一个动态的、周期性的过程，随着威胁的变化，以及分析能力的改变，数据收集的范围将会产生变化的。...完成了初步的数据收集之后，就是安全分析师体现风采的时间了，我们将在下一篇文章来讨论安全分析的具体工作以及相关分析平台产品的话题。
当在大数据使用案例中提及云安全策略时，我们希望任何安全解决方案都能够在不影响部署安全性的情况下提供与云一样的灵活性。...4、对数据安全永不妥协 虽然云安全通常十分复杂，但是用户在大数据部署当中还是会发现一些“安全捷径”。这些“安全捷径”通常貌似能够回避一些复杂设置，同时保持大数据结构“不受伤害”。...并不是所有的大数据基础设施是安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替代方案。...多备份在给用户备份数据时自动把数据压缩加密并传到多个云端平台，采用3层加密安全保护体系使得数据安全达到最高。...总结 只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云(大)数据的首要步骤。
互联互通的高度信息化社会产生的可用数据量当超越已有的任一个社会阶段。 我们已然处于“大数据”时代，不仅仅是“数据”，而且是“大”数据。...庆幸的是，大数据分析技术也开始渗透进入安全领域，开始与传统安全技术相结合，诞生了数据时代的新型安全应对方法：大数据安全分析。...按照数据源、分析方法、时间度量、能动性与持时间周期等，我们可以将现有内部威胁中的大数据安全分析归为几类： 按照数据来源可以分为主机、网络、应用分析三类。...6、小结 本篇从最初的网络安全讲起，分析了随着信息时代发展，网络防御方所面临的挑战与对抗安全威胁的决心和努力，随着大数据平台技术与分析技术的成熟，终于大数据安全分析应用逐渐成为了现实。...另一方面又为我们带来了新的安全利器，如我们今天所介绍的大数据安全分析技术（图11-大数据安全分析应用）： ?
普通用户的安全概念 最重要的是，我们中大多数人相信手机中的数据是绝对安全的。毕竟手机制造商曾向我们保证过，而且他们也给我们提供了安全补丁和更新升级包。...大多数用户认为上面这些措施能使得数据更安全，但是真的是这样么？下面的实验将告诉你，或许只是给设备充下电，就可能带来很多麻烦。 数据传输 前一段时间，我开始尝试深度挖掘。...那我们这么看，你可以取出厂商信息、固件细节，这些可以帮助你分析设备的安全。你可以发现手机设备主人的电话号码，但这只需要用它打下你自己的号码就行。...开发者可能会忘了禁用开发者模式或者调试模式，也可能安装了隐藏的手段，在后台收集和传输手机用户的数据。 尽管手机制造商付出了巨大努力，但是绝对安全的移动设备几乎是不可能存在的。...通过连接电脑窃取手机数据的技术早已被滥用，例如2013年红色10月那场著名的网络间谍活动。 公共充电站导致的数据失窃的可能性，我们的专家曾在2014年提出来分析过。
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...，可以在一大堆需求塞车的时候，按领导等级高低排序给数。...管得了期望时间，才好体现数据分析的业绩。...八、小结 满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。
大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。...SQLStream:SQLStream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。...提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。...Presto:Presto框架转眼间从Facebook框架是一个Presto是Facebook开发的开源分布式SQL查询引擎，支持对任意级大小的数据源进行快速地交互分析。...Lambda架构框架主要包括： Twitter’sSummingbird：Twitter的开源Summingbird大数据分析工具，通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。
八大安全问题 作为国内最早从事智能硬件安全攻防研究的团队，基于长期的智能硬件安全攻防实践，360攻防实验室对智能硬件设备的安全隐患进行了系统的分析和梳理，总结了智能硬件设备存在的八大安全隐患。...以下是智能硬件设备八大安全隐患分析： ? 图：智能硬件主要安全问题比例 1、数据存储不安全 毫无疑问，移动设备用户面临的最大风险是设备丢失或被盗。任何捡到或偷盗设备的人都能得到存储在设备上的信息。...如果对于密钥存放的方式不当，可以轻而易举地将数据还原成明文进行逆向分析，从而进行进一步的攻击。...图：敏感数据泄露 结尾 通过以上的分析可以看出，安全隐患几乎存在于智能硬件数据信息流向的每个环节，而在实际攻击测试中，通常可以根据信息数据的流向，把数据交互的信息点列为攻击面，以此可以划分为固件、APK...在每个信息点上都会有数据的存储、交互、控制的流程。 首先，通过分析发现，固件中包含的设备与云端交互数据、设备与本地手机交互数据。手机安装的APK 中包含手机与云端交互数据、手机与本地设备交互数据。
分析发现，该银行遭遇了大规模的“撸口子”攻击，源头来自某贷超类APP。 近年来，银行业类似的攻击事件频频发生，数字化能力大大提升了银行业的服务效率，同时也引发了愈发严峻的信息安全问题。...银行业这一国民经济命脉，迫切需要在确保业务稳健的同时，通过信息安全产业的助力，实现万无一失的数据安全。...同时，腾讯安全战略研究中心将联合以上四家安全领域领导企业，基于对银行业安全状况的研判，携手发布《银行业数据安全白皮书》，以银行业数据安全现状、存在的问题以及未来趋势为主线，配合各个公司方案，力求尽量全面的论述银行业网络安全...各类经营数据、开发数据以及客户资料均存储在一起，极易发生安全管理不合规的情况。目前银行不同程度地走向混业经营的方向，其跨市场、跨区域、跨国别的风险仍缺乏应有的风控体系和监管约束。...同时，黑客的攻击面也正在扩大并“跨界”，逐渐从危害信息安全发展到危害金融安全、甚至人身安全。 银行如何安全地保管自身及客户敏感数据信息？ 如何有效避免违规、非法使用数据和信息泄露的风险？
越来越多的企业通过挖掘客户数据提升客户关系，了解客户需求。 今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据，而是能够识别客户购买行为，了解客户情绪。...在某些情况下，数据能够揭示顾客的需求，以及接下来的购买计划。这正是CRM数据分析的卓越之处，通过把为外部数据，如社交媒体数据，购买历史，产品趋势和最新发布等，与内部数据结合起来以提升洞察力。...与外部数据集成。互联网包含大量的数据。客户信息就在互联网上。...随着大数据技术和分析技术的成熟，现在的系统可以根据现有数据预测顾客未来的需求。通过预测模型，销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充分满足客户需求的产品。...大数据和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的数据挖掘和数据分析技术会融合进来，为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端，开放其他线上服务和数据，CRM会获得更多信息，提供更有意义的成果。
，旨在对企业网络侧安全告警数据进行深入分析，挖掘数据的潜在价值，助力企业日常安全运营。...实际上这种场景很常见，企业往往只会在重要资产前或者大的区域前部署安全设备，而且攻击者也有各种各样的方式让流量不经过安全设备； 2、不在规则中的攻击行为。...我们知道大型企业资产往往很混乱，人工很难梳理清楚，这在日常安全运营中也是一大痛点。...安全设备的初衷。 三、安全告警数据分析 本小节将对一次网络攻防演习数据做简单分析，分析这些数据的组成以及可能的处置方法，阐述数据价值。...5）分析结果 通过自动化结合人工的方法，我们得以对大部分的告警做出分析结果，并打上标签。总结来说，告警数据可以分为4大类： 正常告警。
，我们将详细分析某次红蓝对抗数据中正常流量的组成要素。...*相关的告警，该C段IP会对各种来源的恶意样本进行静态和动态沙箱分析，分析结果会写入到集群当中，也会对集群中的数据进行读取，进行下一步分析，所有通信步骤通过python脚本进行交互，会触发大量的“路径穿越...经过一系列过滤步骤，红蓝对抗期间平均每天1000万的告警数据量，可以最后被压缩到每天5万以内，而攻击告警全部包含其中，告警压缩比例达到99%以上，这些过滤步骤可以作为各种分析引擎的前置模块，不仅能够减轻分析引擎的压力...往期回顾（与该文章相关的往期公众号文章） 【安全告警数据分析之道：一】数据透视篇 关于天枢实验室 天枢实验室聚焦安全数据、AI攻防等方面研究，以期在“数据智能”领域获得突破。...包括云安全实验室、安全大数据分析实验室和物联网安全实验室。团队成员由来自清华、北大、哈工大、中科院、北邮等多所重点院校的博士和硕士组成。
现代信息化系统越来越普遍，但对于数据安全方面却有很多问题，数据完整性风险不仅影响信息的有效性，还影响信息正确性的保证。一些政府条例特别注重确保数据的准确性。...如果没有安全预警、授权或审计跟踪就可以更改信息，则无法确保信息的完整性。 ? 1.错误 计算机和存储故障可能损害数据和损害数据完整性。...确保数据所有者负责授权、控制数据和数据丢失。一旦剩余风险密钥数据丢失，如果不恢复，将永远丢失。...确保数据所有者负责表决权，控制数据和数据损失。关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题，因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基石。...如果已经出现了数据被篡改的问题，那么可以向网站安全公司求救来解决，国内像SINESAFE，绿盟，启明星辰，鹰盾安全，等等都是解决数据被篡改的安全公司。
可视化在分析复杂数据时必不可少，自然在大数据安全分析中同样发挥了至关重要的作用。...从相关行业获取灵感：安全分析和情报、刑侦机构的情报分析有极高的相似性，网络安全领域的安全分析是可以借鉴他们所使用的工具和理念。...首先明确业务角度需要了解什么 业务需求方面的内容，在之前的文章《大数据安全分析—分析篇》中已经有了讨论，可以参考那篇文章，这里不再重复。 2....Raffael Marty （国际权威的安全数据分析和应用安全可视化专家之一，安天组织的ISF2014中做过首发演讲）对这个模型做了形象化的展示： ?...小结 可视化在安全分析产品中的重要性毋庸置疑，个人甚至认为是高于数据挖掘的，是一个非常重要但没有被很好重视的领域。
在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。...正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库。 让我们启动IPython并对我们的示例数据进行一些操作。...单独使用Python非常适合修改数据并做好准备。现在有了Pandas，您也可以在Python中进行数据分析。...数据科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用，以交互方式分析大量数据集，并从该数据中获取有意义的商业智能。查看上面的网站了解更多信息。...这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析大数据的功能。它带有自己的shell，您可以从命令行运行它。
今天继续更新九大数据分析方法系列。在工作中，我们经常会问： 下雨和业绩下降有多大关系？ 销售上涨和新品上市有多大关系？ 营销投入与业绩产出有多大关系？...二、什么是“相关分析” 相关分析，特指：找到两个数据指标之间的相关关系。 比如一个APP里，用户反复浏览一款商品，所以他会买吗？...直接相关不需要数据计算，通过指标梳理就能看清楚关系。 直接相关的情况下，两个指标出现同时上涨/下跌的趋势，是很好理解的。...五、相关分析的不足之处 世界上没有完美的分析方法，相关分析有两大不足之处。 不足一：相关不等于因果。 两个指标相关关系，本质上只是一条数据公式计算出来的结果，至于两个指标为啥相关？...不足二：相关分析不能解决非量化指标问题。 很多时候，我们想找的关系不能用数据量化。比如我们想知道：旗舰店是不是比社区店更能吸引消费者。
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