新冠疫情讓網絡安全威脅態勢變得更加嚴峻，網絡釣魚攻擊在過去一年平均增長了70%，數據泄露的平均成本于今年上升至21659美元，企業組織都在想尋求更好的方法來維護網絡安全，大數據分析因此有了用武之地。

什么是網絡安全的大數據分析?

從社交媒體監測對企業網站搜索引擎的分析，到企業庫存水平或發貨進度更新等各類信息，企業組織每天都會生成大量數據，這些都是大數據。針對這些信息的組織、處理、挖掘和分析等流程就是大數據分析。由于其龐大的基數，大數據分析基于手動篩選不再可能，因此更依賴于基于人工智能(AI)、機器學習(ML)和深度學習(DL)等自動化工具的高級分析。大數據分析可以針對多個領域，如營銷、人才管理、銷售預測等，而網絡安全也許會成為下一個熱點。

大數據分析可以監控員工行為

一項調查發現，52%的CISO表示員工是運營安全面臨的最大威脅。只需要一個人忘記更改默認密碼或不小心以錯誤的方式設置訪問憑據，就會讓攻擊者有隙可乘。

但大數據分析可以監測員工每天采取的所有數百萬個操作，篩選、識別可能使企業系統面臨風險的操作，并發送通知，以便企業在威脅發生前采取措施。一些先進的系統甚至能夠自動響應大數據警報，為CISO節省時間減輕焦慮。

大數據分析可以簡化風險管理

沒有絕對安全的IT系統，任何系統都可能存在漏洞，新的漏洞隨時可能出現，這也是風險評估非常重要的原因。

大數據分析可以持續映射企業組織的生態系統并分析安全漏洞產生的根本原因，幫助企業組織了解引發安全事件的漏洞，以便及時采取更合適、更有針對性的行動。

大數據分析提升威脅檢測能力

更新、更嚴重的網絡安全威脅一直在出現和演變。只有對這些威脅的了解足夠充分，才有更大可能將它們防范在系統之外。智能化的大數據分析能夠及時識別處理可能出現的新風險和新威脅的跡象，為企業提供早期警告。

大數據分析提供實時漏洞檢測

面對越來越多的攻擊者和攻擊行為，企業遭受數據泄漏的可能性很高，因此安全事件發生后的處置也很重要。有些數據泄漏事件，攻擊者前期所需的滲透時間很長，如此才有足夠的時間植入惡意軟件并竊取敏感數據。而大數據分析可以比人工代理更快地發現網絡活動中的異常模式，并立即向企業組織的安全團隊發送警報，幫助企業組織更快的找出漏洞，并防止小問題變成全域范圍的災難。