Europe Dataset

此外，访问控制应动态且可扩展，并应使用轻量级、快速的身份验证来减少开销。基础设施组件之间的安全通道应成为架构的一部分，并应包括响应迅速、灵活的撤销机制。

完整性和反应性安全
端点输入验证和过滤
由于数据源种类繁多，包括终端收集设备，大数据方案面临的一个主要挑战是数据从输入点来看是否有效。考虑到数据池的大小，我们如何验证来源？我们如何确保输入数据源不是恶意的，或者只是不正确的？此外，我们如何过滤掉恶意或不可靠的数据？

数据收集设备和程序都容易受到攻击。入侵者可能会伪造多个 ID 并向收集系统提供虚假数据（ID 克隆攻击或 Sybil 攻击）。

解决方案： 解决方案必须采用两种方法：防止篡改以及检测和过滤受损数据。但是，几乎不可能构建一个完全抗篡改的复杂、广泛的系统。因此，没有安全的方法来确保输入数据的完整性，但提出三点建议来应对这种情况：

大数据收集系统设计必须考虑到这种固有的不可靠性以及依赖不可信设备的必然性，并尽力开发最安全的数据收集平台和应用程序。


该系统应该能够识别可能的 Sybil 和 ID 克隆攻击。


设计人员必须认识到，一个坚定的对手可以用虚假数据渗透任何现有系统，因此 格鲁吉亚whatsapp 数据 必须开发检测和过滤算法来查找和消除恶意输入。
实时安全监控
实时安全监控旨在在攻击出现时立即向组织发出警报。然而，SIEM 系统提供大量反馈，其目的是实时提供组织数据安全的总体反馈。

很少有组织拥有足够的资源来监控这些反馈，并进行必要的监督和分析，以识别真正的攻击和误报。隐私考虑推动了对高安全性的需求，但检测也变得微妙，因为隐私法需要与识别攻击的分析一起进行。

解决方案：大数据分析本身可用于识别威胁，包括区分真实威胁和误报。可以挖掘日志以查找集群的异常连接。改进的分析可以帮助区分误报

您的大数据框架需要包含分析和监控工具。如果框架中没有这些工具，则可以将这些工具放置在前端系统中，该系统的主要任务是提供必要的分析，以评估 SIEM 反馈并识别威胁。

用于安全的大数据技术
最后，最后一点值得再次审视。值得注意的是，一个新兴的安全领域使用大数据分析来在早期阶段检测威胁，应用模式分析来识别可能表明存在违规或威胁的异常。这表明大数据分析是一种具有可扩展应用的有效技术。

就像在国际象棋比赛中一样，最终你会利用国王来帮助自己防御；这样，大数据分析就可以用来分析情况，评估互动，甚至协助数据建模以针对自身的危险提出切实有效的解决方案。