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Gartner公司研究副總裁威爾·卡佩利預(yù)測,大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)將為改進信息安全方面發(fā)揮越來越重要的作用。
卡佩利專注于將大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到IT運維和應(yīng)用程序性能監(jiān)控,他曾在Meta Group擔(dān)任研究總監(jiān),并在多家研究公司擔(dān)任分析和管理職位。
大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)前景一片光明
卡佩利指出,技術(shù)需求如今仍然非常強勁。他在接受信息安全媒體集團采訪時表示,Gartner估計2016年市場規(guī)模,全球?qū)⒋髷?shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)應(yīng)用到安全用例的花費近8億美元(約55億人民幣),大數(shù)據(jù)占比約80%,機器學(xué)習(xí)20%。
企業(yè)正將這些技術(shù)視為一個架構(gòu)的兩大組成部門。典型的用例是部署大數(shù)據(jù)日志管理平臺,然后在平臺上部署某類機器學(xué)習(xí)能力,以自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式,例如未授權(quán)訪問。
又比如,許多大數(shù)據(jù)客戶使用大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取應(yīng)用程序日志,然后利用機器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)異常行為。
卡佩利預(yù)測,對許多組織機構(gòu)而言,大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)這兩大技術(shù)均能作為強大的網(wǎng)絡(luò)安全工具,未來將必不可少。
卡佩利還討論了大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)從廣泛的IT應(yīng)用演進到特定的安全功能、這些技術(shù)的新興用例、以及部署這些技術(shù)的先決條件。
為何大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)未來必不可少?
機器學(xué)習(xí):是一種新的編程方式,它不需要人類來總結(jié)經(jīng)驗、輸入邏輯,人類只需要把大量數(shù)據(jù)輸入給計算機,然后計算機就可以自己總結(jié)經(jīng)驗歸納邏輯,機器學(xué)習(xí)用某些算法指導(dǎo)計算機利用已知數(shù)據(jù)得出適當(dāng)?shù)哪P停⒗么四P蛯π碌那榫辰o出判斷的過程。實際上就是讓計算機具備像人一樣的學(xué)習(xí)能力的高端技術(shù),進而從堆積如山的數(shù)據(jù)中尋找出有用的知識。
這種新的編程方式未來可能成為日常軟件開發(fā)中常用的技術(shù),用來解決一些傳統(tǒng)編程方式不太好解決的問題。
在這整個過程中,最關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)!最終又與大數(shù)據(jù)緊密聯(lián)系起來。因此,可以說機器學(xué)習(xí)是一位無名英雄,它默默地支持著大量極為復(fù)雜的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。因此有大數(shù)據(jù)就會有機器學(xué)習(xí)。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛
大數(shù)據(jù)的類型大致可分為以下三類:
傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)(Traditional enterprise data):包括 CRM systems的消費者數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的ERP數(shù)據(jù),庫存數(shù)據(jù)以及賬目數(shù)據(jù)等。
機器和傳感器數(shù)據(jù)(Machine-generated /sensor data):包括呼叫記錄(Call Detail Records),智能儀表,工業(yè)設(shè)備傳感器,設(shè)備日志(通常是Digital exhaust),交易數(shù)據(jù)等。
社交數(shù)據(jù)(Social data):包括用戶行為記錄,反饋數(shù)據(jù)等。如Twitter,F(xiàn)acebook這樣的社交媒體平臺。
未來越來越多的安全工作需要依靠這兩大工具來完成。E安全小編溫馨提示那些尚未找到學(xué)習(xí)方向的同志!登上大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)的火車,未來網(wǎng)絡(luò)安全由你保護。
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2017年6月
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