在對(duì)中國(guó)20余家企業(yè)進(jìn)行調(diào)研訪談的基礎(chǔ)上,將企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的運(yùn)用劃分為主動(dòng)出擊和順勢(shì)而為兩種典型模式,并分別選擇典型案例進(jìn)行實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)的基本過程可以劃分為機(jī)會(huì)選擇、應(yīng)用策略制定、價(jià)值實(shí)現(xiàn)三個(gè)主要環(huán)節(jié),但兩類模式在這三個(gè)環(huán)節(jié)上存在一定的差異。在實(shí)證研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步凝練升華得到若干理論啟示和對(duì)企業(yè)的管理建議。 

【文章來源】：中國(guó)科技論壇. 2020,(04)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)的過程模型

為了適應(yīng)基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)安全對(duì)抗要求,科來首先對(duì)新形勢(shì)下的網(wǎng)絡(luò)安全需求特征進(jìn)行深入挖掘,將其歸納為:①對(duì)具有明確特征的竊密和攻擊行為進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)警的能力;②對(duì)攻擊樣本文件進(jìn)行已知威脅掃描和未知攻擊分析的能力;③對(duì)長(zhǎng)時(shí)間原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的追溯分析取證能力;④對(duì)新型APT攻擊的發(fā)現(xiàn)和分析能力。針對(duì)上述需求特征,科來建立了 “通過大數(shù)據(jù)技術(shù)以‘大視野’視角了解網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)”的基本思路,使網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)具有 “看得見”的能力,感知即時(shí)和可能出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)威脅并及時(shí)預(yù)警�；谠搼�(yīng)用思路,科來自主研發(fā)了全流量回溯技術(shù)和動(dòng)態(tài)沙箱技術(shù),將原有網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品升級(jí)為 “大數(shù)據(jù)安全感知平臺(tái)”,如圖1所示。該平臺(tái)以縮短攻擊者的 “自由攻擊時(shí)間”作為核心價(jià)值,以全面感知和數(shù)據(jù)分析能力作為行動(dòng)基礎(chǔ),提供可用于多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景的多種分析模型,綜合運(yùn)用分布式架構(gòu)、流式計(jì)算和搜索引擎技術(shù),通過對(duì)安全日志、網(wǎng)絡(luò)流量、威脅情報(bào)等多維度異構(gòu)數(shù)據(jù)源的無縫整合,進(jìn)行全要素的信息采集、存儲(chǔ)、分析和態(tài)勢(shì)展示,提供從攻擊預(yù)警、識(shí)別和分析取證的全面分析能力。雖然科來認(rèn)為自己對(duì)大數(shù)據(jù)的運(yùn)用還屬于比較初級(jí)的水平,但大數(shù)據(jù)安全感知平臺(tái)仍可通過對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)乃至不同網(wǎng)絡(luò)之間廣泛的數(shù)據(jù)采集和關(guān)聯(lián)分析,顯著提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力�？苼淼拇髷�(shù)據(jù)安全感知平臺(tái)已經(jīng)在多個(gè)國(guó)家部委和教育機(jī)構(gòu)中得到應(yīng)用,并在多起重大網(wǎng)絡(luò)安全對(duì)抗案件中顯示出優(yōu)勢(shì)。例如,在與某國(guó)的網(wǎng)絡(luò)安全國(guó)際糾紛中,中國(guó)提出的4個(gè)重要證據(jù)中的2個(gè)都是由科來的大數(shù)據(jù)安全感知平臺(tái)提供的�？苼淼拇髷�(shù)據(jù)安全感知平臺(tái)是對(duì)原有網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品的發(fā)展,其目的是跟上行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)和滿足客戶要求,對(duì)于科來則是大數(shù)據(jù)與公司原有的網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)的整合,而且在金融安全、征信等行業(yè)已經(jīng)有此類大數(shù)據(jù)運(yùn)用的先例可供參考。因此,科來對(duì)大數(shù)據(jù)的運(yùn)用具有明顯的利用性學(xué)習(xí)和漸進(jìn)性創(chuàng)新的特征,顯然符合前述界定的順勢(shì)而為模式。為了研發(fā)和運(yùn)用大數(shù)據(jù)安全感知平臺(tái),科來面臨的主要困難是數(shù)據(jù)資源的獲取。相比于科來主要運(yùn)用自身積累的數(shù)據(jù)資源 (同時(shí)補(bǔ)充一部分其他企業(yè)的數(shù)據(jù)資源)而言,科來所要組織的數(shù)據(jù)資源更復(fù)雜,數(shù)據(jù)量更大、數(shù)據(jù)類型更多,并要求數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)動(dòng)態(tài)更新。實(shí)際上,科來同時(shí)運(yùn)用了四類數(shù)據(jù),分別是歷史上積累的數(shù)據(jù)、公司實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)、來自合作企業(yè)的實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)以及從外部購(gòu)買的數(shù)據(jù)。對(duì)第一類數(shù)據(jù)無需贅述。對(duì)第二類數(shù)據(jù)需要客戶改變網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì),允許科來在網(wǎng)絡(luò)的不同位置和不同網(wǎng)絡(luò)內(nèi)布置大量的數(shù)據(jù)采集點(diǎn),這就涉及與客戶的通力合作。對(duì)第三類數(shù)據(jù),由于客戶的網(wǎng)絡(luò)都是在多家企業(yè)合作的基礎(chǔ)上,最終通過系統(tǒng)集成建設(shè)的,這就需要協(xié)調(diào)其他企業(yè)根據(jù)大數(shù)據(jù)安全感知平臺(tái)的需要布置數(shù)據(jù)采集點(diǎn),共同為科來采集數(shù)據(jù)。對(duì)第四類數(shù)據(jù),則需要通過數(shù)據(jù)交易獲得數(shù)據(jù)。因此,科來開展了大量的跨組織合作以解決數(shù)據(jù)來源問題。由于客戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)的需求強(qiáng)烈,因此愿意以項(xiàng)目甲方的身份幫助科來協(xié)調(diào)不同企業(yè)之間的合作。與中細(xì)軟需要花費(fèi)很大精力使顧客接受其大數(shù)據(jù)輔助知識(shí)產(chǎn)權(quán)交易系統(tǒng)不同,科來推出的大數(shù)據(jù)安全感知平臺(tái)基于客戶的迫切要求,同時(shí)該產(chǎn)品只需在客戶已經(jīng)安裝的網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品的基礎(chǔ)上進(jìn)行升級(jí)改造即可,所以當(dāng)科來完成研發(fā)且產(chǎn)品測(cè)試通過以后,客戶迅速接受了大數(shù)據(jù)安全感知平臺(tái)。此外,相對(duì)于中細(xì)軟需要與大學(xué)等學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)合作開展與大數(shù)據(jù)運(yùn)用相關(guān)的研究不同,科來在與大數(shù)據(jù)應(yīng)用相關(guān)的研究方面并未消耗太多資源,這主要是由于科來對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用研究主要聚焦于分析模型的建模與訓(xùn)練,以及對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析技術(shù) (如Hadoop)的二次開發(fā),這些恰恰是科來原本就具備的優(yōu)勢(shì)能力。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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