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大数据是安全分析当今热门词语，但买家对此持怀疑态度，因为许多公司已经花费数年时间建设“数据湖”才发现这是不可能的“排湖”得到一些有用的东西。
不幸的是，今天的解决方案通常包括与静态的商业智能报告昂贵的集群和“性感”仪表盘，看起来不错，但稍微加有用的和富有成效的安全性分析。着眼于分析和如何才能使实时决策使用的数据（非常有价值的数据），发现关键模式，确定持续的和不断变化的安全政策，并大幅提高了安全性 - 啊 - 这是有用的。
我们只需要看看像谷歌，亚马逊和Netflix公司认识到大数据可用于具有高的速度，种类和数量（3VS）复杂数据集的实时数据挖掘技术成功的推动者。这些公司使用大数据与预测分析，告诉他们我们想要购买或观看其业务的重要组成部分。这应该是真正有用的安全性分析模型。
这里有五个“嗅测试”，这将帮助你确定所提出的方法是否会使用大数据技术，将让你一个有用的结果：
嗅觉测试1：只对“3VS”你的大数据解决方案？如果供应商只解决速度，多品种，大数据量的问题，那么你的大数据系统可以比你的SIEM（安全信息与事件管理）更有效，但它最终将作为一个大的数据存储陷阱。你的供应商必须和你谈贝叶斯理论，回归，分类算法，维数问题等，使大数据有用通过使它预测，真正可行的手段。是的 - 这听起来像火箭科学，它可能是可怕的 - 但对于安全事件的动态性是必须的。
嗅觉测试2：你什么时候问“你是什么意思安全分析”你得到什么答案？如果你听到这样的相关性，仪表板，查询和提醒的事情 - 这是老同学。You need to hear about machine learning libraries, cubes, cosine matrices, etc. Everything has to be based on laws of large numbers / outliers – i.e. techniques that make use of a lot of data and a lot of history to build things automatically (and constantly more precise) as opposed to a user that needs to stare at static aggregated data or manually define explicit security policies.
嗅觉测试3：安全分析系统是否有封闭的反馈回路？Analytics（分析）不报告。Analytics（分析）帮助决策。安全分析不是“事后的事情” - 他们利用历史信息来改进事物向前发展。例如，查找分析该修改的实时监控，并且告诉你该怎么排除，更重要的，是什么把重点放在 - 不只是向您发送警报。当涉及到智能安全分析，增加与适当的算法的数据量显著提高分析和决策，以及系统的实用性。
嗅觉测试4：你是被领导的道路，以更大的聚类？大数据世界部分疯了 - 建设humungous集群做很少的（并且增加许多复杂的）。即使你能取得今天的钱，这并不意味着你会得到的钱明天，因为我们的目标是从许多时间和来源的汇总数据，您需要确保成本不与数据规模。一般情况下，更多的数据产生更好的结果，但如果它打破了银行那么它也没用。你应该寻找一个规模的高效平台。外表对于使用的NoSQL方法系统，柱状数据字段和一个内存分布式并行处理架构。一个有效的系统应该不需要为数据的几个TB的一个节点 - 的比例必须是高得多。
嗅觉测试5：是您的数据管理架构的灵活性，以应对各种数据？大数据具有多种层次和多种选择，其中一些将帮助您和一些可以削弱你的复杂性。大数据通过支持多种数据类型提供的信息的丰富性。大数据已经经历了数代的消失速度非常快，因此，它是重要的，你去寻找现代数据接近，压力简单，例如那些合并大数据用JSON（JavaScript对象符号）作为一种灵活的数据格式。
了解和使用大数据是安全的分析是至关重要的，但大数据也充满炒作和区分喋喋不休。希望这五个简单的嗅探测试可以帮助你通过筛选的噪音，让您选择的解决方案，能够真正提供您所需要的安全性分析。
jSonar开发大数据分析仓库。Bennatan已经是一个“数据安全的人”了25年的公司，如摩根大通，美林，英特尔，IBM和AT＆T贝尔实验室。他有博士学位在计算机科学，并撰写11技术书籍。