面向安全的大數(shù)據(jù)分析方法和思路

  培訓講師：駱飛

講師背景：
駱飛老師北京郵電大學-移動互聯(lián)網(wǎng)與信息化實驗室-研究員；北京郵電大學-信息與通信工程學院-外聘講師；網(wǎng)銳國家網(wǎng)絡實驗室-研究員；中國移動集團廣東移動有限分公司特邀講師；中國移動集團山東移動有限分公司特邀講師。2006年中國移動通信集團光傳輸 詳細>>

駱飛
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面向安全的大數(shù)據(jù)分析方法和思路詳細內容

面向安全的大數(shù)據(jù)分析方法和思路

**章 大數(shù)據(jù)分析概述

介紹大數(shù)據(jù)的概念和特征，面向安全的大數(shù)據(jù)分析的目的是希望從大數(shù)據(jù)中分析出異常行為或攻擊事件，尤其是未知且未感知的攻擊和異常。

1、大數(shù)據(jù)（Big data）的前世今生

假如我們有了一個數(shù)據(jù)預報臺，就像為企業(yè)裝上了一個GPS和雷達，企業(yè)的出海將會更有把握?！R云2012年網(wǎng)商大會演講

2、大數(shù)據(jù)的4V特征

² 1V-Volume，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別

² 2V- Variety，數(shù)據(jù)類型繁多。網(wǎng)絡日志、圖片、視頻、地理位置信息、購物等等

² 3V- Value，價值密度低。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅一兩秒

² 4V- Velocity, 處理速度快。1秒定律。這一點和傳統(tǒng)的data mining有著本質不同

3、大數(shù)據(jù)的價值

² 縱向：消費者、企業(yè)與價值鏈

² 橫向：“大交易數(shù)據(jù)”（比如支付寶的交易數(shù)據(jù)）和“大交互數(shù)據(jù)”（比如一些社交網(wǎng)站，移動互聯(lián)網(wǎng)新媒體等）

² 兩類數(shù)據(jù)融合：容易洞察“客戶足跡”，掌控消費趨勢、開發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品和推進精確營銷


第二章 適用于異常檢測的大數(shù)據(jù)分析算法原理

1、經(jīng)典統(tǒng)計方法

² 組合優(yōu)化

² EM優(yōu)化

2、聚類分析算法

例如，我們可以根據(jù)各個銀行網(wǎng)點的儲蓄量、人力資源狀況、營業(yè)面積、特色功能、網(wǎng)點級別、所處功能區(qū)域等因素情況，將網(wǎng)點分為幾個等級，再比較各銀行之間不同等級網(wǎng)點數(shù)量對比狀況。

² 直接聚類法

² 短距離聚類法

² 遠距離聚類法

3、相似性分析算法

² 檢測效率高

² 相似列表片段

4、關聯(lián)分析算法

關聯(lián)算法是數(shù)據(jù)挖掘中的一類重要算法。1993年,R.Agrawal等人首次提出了挖掘顧客交易數(shù)據(jù)中項目集間的關聯(lián)規(guī)則問題，其核心是基于兩階段頻繁集思想的遞推算法。該關聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層及布爾關聯(lián)規(guī)則，典型的算法是Aprior算法。

5、分類算法

² 決策樹

² 貝葉斯

² K-近鄰

² 基于關聯(lián)規(guī)則的分類

² 集成學習

6、文本分析

² (I)用映射或變換的方法把原始特征變換為較少的新特征。

² (2)從原始特征中挑選出一些具代表性的特征。

² (3)根據(jù)講師的知識挑選有影響的特征。

² (4)用數(shù)學的方法進行選取，找出具分類信息的特征，這種方法是一種比較精確的方法，人為因素的干擾較少，尤其適合于文本自動分類挖掘系統(tǒng)的應用。

第三章  面向安全的大數(shù)據(jù)分析思路

1、可分析數(shù)據(jù)

² 可靠性數(shù)據(jù)分析

² 智能數(shù)據(jù)分析

² 多元統(tǒng)計分析

2、分析的過程

數(shù)據(jù)是信息的載體，也是今后系統(tǒng)要處理的主要對象。因此，必須對系統(tǒng)調查中所有搜集的數(shù)據(jù)以及統(tǒng)計處理數(shù)據(jù)的過程進行分析和整理。如有不清楚的問題，應立刻返回去弄清楚；如發(fā)現(xiàn)有數(shù)據(jù)不全、采集過程不合理、處理過程不暢、數(shù)據(jù)分析不深入等問題，應在本次分析過程中研究解決。

² 流動

² 變換

² 存貯

3、基于各種期待結果的分析場景

² 黑盒測試

² 測試用例

² 性能測試

總結課程總結


 

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