毫无疑问，我们已经进入了大数据（Big Data）时代。人类的生产生活每天都在产生大量的数据，并且产生的速度越来越快。根据IDC和EMC的联合调查，到2020年全球数据总量将达到40ZB。2013年，Gartner将大数据列为未来信息架构发展的10大趋势之首。Gartner预测将在2011年到2016年间累计创造2320亿美元的产值。大数据早就存在，只是一直没有足够的基础实施和技术来对这些数据进行有价值的挖据。随着存储成本的不断下降、以及分析技术的不断进步，尤其是云计算的出现，不少公司已经发现了大数据的巨大价值：它们能揭示其他手段所看不到的新变化趋势，包括需求、供给和顾客习惯等等。比如，银行可以以此对自己的客户有更深入的了解，提供更有个性的定制化服务；银行和保险公司可以发现诈骗和骗保；零售企业更精确探知顾客需求变化，为不同的细分客户群体提供更有针对性的选择；制药企业可以以此为依据开发新药，详细追踪药物疗效，并监测潜在的副作用；安全公司则可以识别更具隐蔽性的攻击、入侵和违规。当前网络与信息安全领域，正在面临着多种挑战。一方面，企业和组织安全体系架构的日趋复杂，各种类型的安全数据越来越多，传统的分析能力明显力不从心；另一方面，新型威胁的兴起，内控与合规的深入，传统的分析方法存在诸多缺陷，越来越需要分析更多的安全信息、并且要更加快速的做出判定和响应。信息安全也面临大数据带来的挑战。安全数据的大数据化安全数据的大数据化主要体现在以下三个方面：1） 数据量越来越大：网络已经从千兆迈向了万兆，网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。同时，随着NGFW的出现，安全网关要进行应用层协议的分析，分析的数据量更是大增。与此同时，随着安全防御的纵深化，安全监测的内容不断细化，除了传统的攻击监测，还出现了合规监测、应用监测、用户行为监测、性能检测、事务监测，等等，这些都意味着要监测和分析比以往更多的数据。此外，随着APT等新型威胁的兴起，全包捕获技术逐步应用，海量数据处理问题也日益凸显。2） 速度越来越快：对于网络设备而言，包处理和转发的速度需要更快；对于安管平台、事件分析平台而言，数据源的事件发送速率（EPS，Event per Second，事件数每秒）越来越快。3） 种类越来越多：除了数据包、日志、资产数据，安全要素信息还加入了漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等。 　　安全数据的大数据化，自然引发人们思考如何将大数据技术应用于安全领域。传统的安全分析面临挑战安全数据的数量、速度、种类的迅速膨胀，不仅带来了海量异构数据的融合、存储和管理的问题，甚至动摇了传统的安全分析方法。 　　当前绝大多数安全分析工具和方法都是针对小数据量设计的，在面对大数据量时难以为继。新的攻击手段层出不穷，需要检测的数据越来越多，现有的分析技术不堪重负。面对天量的安全要素信息，我们如何才能更加迅捷地感知网络安全态势？ 　　传统的分析方法大都采用基于规则和特征的分析引擎，必须要有规则库和特征库才能工作，而规则和特征只能对已知的攻击和威胁进行描述，无法识别未知的攻击，或者是尚未被描述成规则的攻击和威胁。面对未知攻击和复杂攻击如APT等，需要更有效的分析方法和技术！如何做到知所未知？ 　　面对天量安全数据，传统的集中化安全分析平台（譬如SIEM，安全管理平台等）也遭遇到了诸多瓶颈，主要表现在以下几方面： 　　——高速海量安全数据的采集和存储变得困难 　　——异构数据的存储和管理变得困难 　　——威胁数据源较小，导致系统判断能力有限 　　——对历史数据的检测能力很弱 　　——安全事件的调查效率太低 　　——安全系统相互独立，无有效手段协同工作 　　——分析的方法较少 　　——对于趋势性的东西预测较难，对早期预警的能力比较差 　　——系统交互能力有限，数据展示效果有待提高 　　从上世纪80年代入侵检测技术的诞生和确立以来，安全分析已经发展了很长的时间。当前，信息与网络安全分析存在两个基本的发展趋势：情境感知的安全分析与智能化的安全分析。 　　Gartner在2010年的一份报告中指出，“未来的信息安全将是情境感知的和自适应的”。所谓情境感知，就是利用更多的相关性要素信息的综合研判来提升安全决策的能力，包括资产感知、位置感知、拓扑感知、应用感知、身份感知、内容感知，等等。情境感知极大地扩展了安全分析的纵深，纳入了更多的安全要素信息，拉升了分析的空间和时间范围，也必然对传统的安全分析方法提出了挑战。 　　同样是在2010年，Gartner的另一份报告指出，要“为企业安全智能的兴起做好准备”。在这份报告中，Gartner提出了安全智能的概念，强调必须将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，从而实现智能化的安全分析与决策。而信息的集成、技术的整合必然导致安全要素信息的迅猛增长，智能的分析必然要求将机器学习、数据挖据等技术应用于安全分析，并且要更快更好地的进行安全决策。信息与网络安全需要大数据安全分析安全数据的大数据化，以及传统安全分析所面临的挑战和发展趋势，都指向了同一个技术——大数据分析。正如Gartner在2011年明确指出，“信息安全正在变成一个大数据分析问题”。 　　于是，业界出现了将大数据分析技术应用于信息安全的技术——大数据安全分析（Big Data Security Analysis，简称BDSA），也有人称做针对安全的大数据分析（Big Data Analysis for Security）。 　　借助大数据安全分析技术，能够更好地解决天量安全要素信息的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法，能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险　
　文章为作者独立观点，不代表微头条立场
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狮子爱哥800
请写出一段话来，200字左右
中学生应该上网 ，因为：
(1)网络交往超越了空间，实现了古人“天涯若比邻”的梦想。
　　(2)网络交往扩大了交往的领域、对象，改变了交往方式，丰富了我们的人生经验。
　　(3)网络交往对象的虚拟性、间接性和隐蔽性，使我们在网上可以更自由地选择交往对象，更充分地展示自己的内在素质和修养。
　　(4)网络为我们了解时事、查询资料、学习知识、求医问药、与人沟通、休闲娱乐等提供了便捷的条件。
总之，我们要以健康的心态把网络作为生活的补充，享受网络交往的诸多益处。
但是，网络也有诸多坏处，如：
(1)由于网络交往的对象的虚拟性、间接性和隐蔽性，它使人们的阴暗心理借电脑荧屏得以无所顾忌地宣泄，使交往环境被污染。
　　(2)我们既可能成为这种被污染环境的受害者，也可能在无意间参与其中，推波助澜，破坏网络环境。
若中学生沉迷于网络游戏，就可能会：
(1)经常逗留于网络聊天室，荒废了学业。
　　(2)沉迷于网络游戏，使身心受到摧残。
　　(3)沉迷于网络游戏，影响良好道德品质的形成，易诱使青少年走上违法犯罪道路。
　　(4)沉迷于网络游戏，忽视了生活中许多有益身心的活动，易使人自我封闭，影响人际交往。
因此，我们应该正确地运用网络，让它为我们的成长和学习提供帮助，为社会的发展做出贡献。
就这么多了，按你的需要从里面挑几句凑出200字吧！
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网络安全与木桶理论 信息安全需要消除短板
关键字：网络安全
　　木桶理论即木桶效应。木桶效应是指一只木桶想盛满水，必须每块木板都一样平齐且无破损，如果这只桶的木板中有一块不齐或者某块木板下面有破洞，这只桶就无法盛满水。是说一只木桶能盛多少水，并不取决于最长的那块木板，而是取决于最短的那块木板。也可称为短板效应。
　　而现今的网络安全防护或者说更大范围的防护就是十分符合这个理论。信息安全由于信息技术和的发展牵涉的范围和领域正变得越来越多，这其中虽然有很多新颖的方面，却也存在很多技术的短版，而当他们需要为某个信息安全防护工作一同“发力”的时候，那个传说中的短版往往会成为致命的关键。
　　网络安全防护大局观 消除短板势在必行
　　在当前的互联网领域，网络安全威胁是共同面临的挑战之一，不管是大型企业，还是中小型企业，在网络技术快速发展，设备快速更迭的今天，网络安全管理都在威胁对抗中变得越来越复杂。
　　为了确保企业网络的安全稳定，就需要制定多样化、有针对性的安全防护策略，否则即使看似固若金汤的网络，也可能由于网络设备或业务上的不当应用而引发出新的安全漏洞，而这恰恰容易成为探测或攻击的入口。
　　【应用威胁被忽视】我们常常听到企业网受到黑客攻击的事件，而其中更不乏一些菜鸟级黑客。记得就曾经有一位技术并不高超的黑客，利用网上购买的黑客软件侵入了国内某公司充值中心，修改窃取充值卡数据密码并向他人进行销售，在半年时间里造成了数以百万计的资金损失。
　　【基于应用层的黑客行为常常被忽视】而这样案例在领域，不得不说是引人深思的：在长达半年的时间里面，耗费千万巨资，由多台、、防系统构成的网络安全架构，竟然连报警信息都没有发出过。
　　对于运营商这样的大型企业用户，他们的网络安全措施无疑应该是比较完善的。不过也应看到，由于网络技术的不断演进，传统的安全防护手段还主要停留在保障网络设备底层安全的层面上。一些安全措施在具体的应用层上还没有实施监控，用户与应用资源之间，以及整个访问过程和行为还都有不受控制的隐患。
　　对一些特定行业用户的安全需求来说，传统的安全手段已无法满足控制人的操作行为，只能依靠应用系统自身携带的安全功能。但许多企业的网络安全部署，虽然利用了身份认证及粗粒度的权限控制措施，却没有考虑到访问过程和访问行为的安全。因此，只依赖传统安全设备，或是应用系统自带防护功能，都不能满足用户对业务应用系统防护的高安全等级要求，更难符合信息安全等级保护的更高要求。
　　【部署安全守门员】为了排除网络中的各个隐患，是不是需要为每套新上线的业务系统都单独配备安全防护？或是对已经部署的业务系统来一次安全代码大换血呢？当然，如果你的企业有足够的时间和资金的话，是可以展开这项浩大工程的。不过，最好的方式是在业务系统和访问者之间增加一名守门员，来阻止非法用户的侵入，保护企业赖以生存的核心数据资料。
　　【上网行为管理能够基于应用进行安全防护】那么具体如何实现呢？针对应用层威胁的特点，并确保行业用户可以遵循国家信息安全等级保护的要求，可以部署满足用户应用安全防护要求的上网行为管理设备。如现在就有通过前置主机的方式，采用应用业务逻辑与安全防护逻辑分离的设计思路，在器前以透明接入方式部署的上网行为管理网关等设备的推出。
　　其最大优势是在不改有应用的前提下，通过身份认证、访问控制、安全审计、安全传输、防攻击等功能和技术，在应用层实现对业务应用系统访问的全过程、系统化的安全管理控制。
　　【部署基于应用识别的网络安全管控设备】因此，可以部署这样的网关便于进行系统故障隔离，保证业务应用人员和应用软件专注于业务处理上，全面提高了企业的工作效率。另外，如果该系统支持针对使用第三方CA证书的行业用户，提供数字证书、用户名/口令字、IP地址及USB KEY等多因子身份认证方式，就更加丰富了防护的手段了。
　　在具体使用过程中，管理员可以利用实现基于角色(岗位)的访问控制，以及基于协议的安全加密传输通道，确保存取访问和传输过程的安全。在易用性方面，通过为用户提供细致的权限分工及透明的应用，实现了用户应用流程不变、操作习惯不变。而如果该设备支持特有的知识库自学习功能，则可进一步辅助系统安全管理员制定安全策略，减少安全的工作负担。
　　网络防护背后 不要让数据本源的防护成“致命”短板
　　虽然互联网时代，网络安全防护相当重要，但我们也必须清晰的认识到网络防护背后数据安全防护的重要性。因为不管是何种形式的防护，在信息时代，保护敏感信息和数据的安全是最终的目标。而为了不使数据本源的防护成为信息安全“致命”的短板，采用灵活且具有针对性的多模加密技术进行防护是最好的选择。
　　多模加密技术采用对称算法和非对称算法相结合的技术，在确保加密质量的同时，其多模的特性能让用户自主地选择加密模式从而更灵活地应对各种防护需求和安全环境。
　　在网络安全甚至信息安全的大环境下，由于信息技术和网络环境的多样化，或许在整个防护的过程中会存在很多短板，我们必须找出并解决这些“短板”问题才能达到最好的防护效果。而这其中，数据本源的短板问题必须得到解决，而采用灵活且具有针对性的加密软件进行防护则是最好的方法。
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