大数据的蓬勃发展和普及程度是毋庸置疑的，而数据泄露就像影子一样伴随着数据发展，大数据发展的规模越大，它的影子也变得更大。人们每天产生的数据包括：个人的银行卡信息、身份信息、位置定位等等隐私数据都在不停地通过网络上传到数据中心。

而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主要体现在以下三个方面：

一、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。

二、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。

三、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。

我们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。