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整合數(shù)據(jù)分析
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如何整合復(fù)雜技術(shù),打造數(shù)據(jù)分析平臺(tái)?

瀏覽:   發(fā)布時(shí)間:2018-11-14  [我要打印]

隨著企業(yè)安全邊界的擴(kuò)大化模糊化、各類威脅新出速度越來越快、影響越來越廣,視企業(yè)安全邊界為靜態(tài)、仍然依賴各種特征碼技術(shù)的傳統(tǒng)安全思路早已落后,無法實(shí)際解決安全問題。必須通過各種創(chuàng)新,整合大數(shù)據(jù)、人工智能、可視化等領(lǐng)域的最新技術(shù)進(jìn)展,安全產(chǎn)品才能解決目前和將來的企業(yè)安全難題。


但如何選擇并整合各種技術(shù)是復(fù)雜系統(tǒng)工程,比常規(guī)企業(yè)安全軟件開發(fā)需要考慮更多因素。本次分享中對(duì)大數(shù)據(jù)、人工智能、可視化的最新進(jìn)展和應(yīng)用案例做個(gè)總結(jié),重點(diǎn)討論大數(shù)據(jù)平臺(tái)云部署運(yùn)維、交互批處理與實(shí)時(shí)流處理的關(guān)系、有監(jiān)督學(xué)習(xí)解決的安全問題和大數(shù)據(jù)可視化這四個(gè)細(xì)分領(lǐng)域。《貴陽大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)》


以下:

大家晚上好,感謝大家參與這次分享,感謝 InfoQ AI 前線組織這次瀚思科技主題月!我們成立于三年前,按行業(yè)劃分是一家安全公司。但和大家熟知的賣殺毒軟件的傳統(tǒng)安全公司很不一樣,瀚思幫助各種中大型企業(yè)搭建安全大數(shù)據(jù)的分析平臺(tái),在平臺(tái)上實(shí)時(shí)運(yùn)行各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的安全分析策略,最終幫助企業(yè)定位各種安全問題。所以我們自認(rèn)為也是一家大數(shù)據(jù) +AI 公司。


我們常被人問到,為什么要選擇這個(gè)“大數(shù)據(jù) +AI+ 安全”這個(gè)對(duì)工程能力要求很高的混搭方向呢?


第一,當(dāng)然是因?yàn)榭春眠@個(gè)方向,我們認(rèn)為這個(gè)方向是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域發(fā)展的大趨勢(shì)。這個(gè)趨勢(shì)雖然今天說起來顯而易見,畢竟現(xiàn)在所有的新舊安全廠商都說自己有 AI 能力,但三年前,安全界大部分人都不清楚 AI 能具體解決哪些安全問題,套用 AI 界的熱門話題詞,也就是常說的不清楚“AI 怎么落地”,整個(gè)安全界也是在這幾年內(nèi)摸索前進(jìn)才有了些共識(shí)。


那第二的原因更直接,那就是,我們以前做過這個(gè)方向,有信心有能力在這個(gè)方向上,比別的其他廠家做得更好。從 2004 年開始,我們就用 SVM 算法對(duì)病毒樣本分類,然后在 Hadoop 剛興起不久的 2008 年就開始基于 Hadoop 和 HBase 搭建大規(guī)模互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站安全分析平臺(tái)。


所以這個(gè)主題月的幾個(gè)分享的議題也是結(jié)合大數(shù)據(jù) +AI 落地上這幾年的一些經(jīng)驗(yàn),和大家探討下整個(gè)平臺(tái)搭建成功的關(guān)鍵因素。


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