大數據時代，社會信息化和網絡化的發展導致數據爆炸式增長。

大數據是指規模大且複雜、以致於很難用現有數據庫管理工具或數據處理應用來處理的數據集。大數據的常見特點包括大規模、高速性和多樣性。

據統計，平均每秒有200萬用戶在使用谷歌搜索 ，Facebook用戶每天共享的東西超過40億，Twitter每天處理的推特數量超過3.4億。與此同時，科學計算、醫療衛生、金融、零售業等各行業也有大量數據不斷產生。

這一現象引發了人們的廣泛關注。

在學術界，圖靈獎獲得者Jim Gray提出了科學研究的第四範式，即以大數據為基礎的數據密集型科學研究；IT產業界行動更為積極，持續關注數據再利用，挖掘大數據的潛在價值。

目前，大數據已成為繼雲計算之後信息技術領域的另一個信息產業增長點。

當然，大數據的發展面臨著許多問題，安全問題是應該關注的重點問題之一。然而，大數據在引入新的安全問題和挑戰的同時，也為信息安全領域帶來了新的發展契機

總部位於上海的觀安信息技術股份有限公司，就是一家精通大數據的安全公司、精通安全的大數據公司。

隨著大數據時代的到來，觀安信息憑藉在數據安全、大數據分析及人工智能領域的技術儲備，在“大數據+安全、大數據+車聯網、大數據+政府應用、大數據+工業互聯網安全”等領域全面發力。其中，“大數據+安全”是觀安信息的立身之本，擁有5大大數據安全分析平臺。

1.大數據安全態勢感知系統

該系統通過採集全網流量及日誌數據，結合機器學習、數據建模、行為識別、關聯分析等方法，對海量異構的安全數據進行分析，以資產、威脅、脆弱性等維度進行安全態勢分析，並生成全方位的安全全景視圖，實現數據的長時間窗口存儲、全文檢索分析、異常行為檢測和安全合規要求，支撐安全決策和應急響應，幫助用戶建立安全預警機制，增強整體安全防護能力。

目前廣泛應用於運營商、公安、電子政務、金融等行業。

2.UEBA用戶與實體行為分析平臺

觀安UEBA平臺是一種針對內部威脅全新解決方案。區別於傳統的孤立事件，從聚焦據內容本身轉移到內容上下文關係、行為分析。能夠幫助企業及早發現數據洩露、違規操作、賬戶異常等安全風險，為信息安全專業人員指明方向，並提供風險總覽、賬戶風險評分、用戶行為回溯、風險抑制等實用功能。

3.工業互聯網態勢感知平臺

以工業數據流量採集解釋、工控設備的被動指紋識別和工控漏洞識別為基礎，以設備行為分析、分佈式工控蜜罐以及工業互聯網安全雷達為核心，對工業互聯網的信息安全、數據安全和業務安全進行分析和實時監控，從而提高工業企業的網絡安全風險評估、態勢感知、監測預警及應急處置能力。

4.工控安全監測審計系統

觀安工控安全監測審計系統是一款針對工業控制網絡設計的實時監測、實時告警的安全審計系統，以流量DPI和設備行為分析為基礎，快速識別出系統中的非法操作、異常事件、外部攻擊。

5.公安行業大數據分析系列產品

當前社會流動性增強，人流、物流、資金流、信息流相互交錯融合，形成了巨大而複雜的流動空間。

隨著互聯網技術發展，犯罪偵查從一個現實世界的偵查環境變成了一個虛擬與現實交織的偵查環境，涉及到大量的人員數據、軌跡數據、物流數據、資金交易數據、第三方支付數據、通信數據等。傳統偵查技術已經無法應對這些數據洪流。

除了以上針對傳統網絡安全防範的大數據分析平臺，觀安信息面向車聯網及工業互聯網等新興產業還部署了

大數據時代，爆炸式增長以及大範圍流通的各維度數據是賦能千行百業的黃金資源。正因如此，才需要像觀安信息這種致力於“守護黃金”的衛士，為企業挖掘並利用大數據提供安全保障。

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關鍵字: 觀安 大數據 網絡安全