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威胁情报為(wèi)何需要数据湖(hú)

Data Lake不是一个新(xīn)的概念，Pentaho公(gōng)司创始人James Dixon早在2010年便创造了“数据湖(hú)”这个术语。随后几年，数据湖(hú)一直处于不温不火状态，更多(duō)的是在一些开源项目上得以应用(yòng)。但在近两年，数据湖(hú)已经成為(wèi)从大型数据存储库中(zhōng)的数据挖掘中(zhōng)形成竞争性见解的关键工(gōng)具(jù)，在网络威胁治理(lǐ)方面更是发挥着奇效。

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其实数据湖(hú)技(jì )术在网络安(ān)全领域的应用(yòng)并非新(xīn)宠，据了解，亚信安(ān)全的安(ān)全数据湖(hú)威胁情报系统已建设多(duō)年。随着数字化进程在各个行业的加速，Security Data Lake已经成為(wèi)高级威胁预警和拦截的超级大脑，用(yòng)于解决网络威胁数量、响应速度和精(jīng)度等技(jì )术难题。

数据显示，全球每年新(xīn)增恶意软件样本数超过1.2亿，相当于每天33.3万个新(xīn)样本，每分(fēn)钟230个新(xīn)样本，每秒(miǎo)钟接近4个新(xīn)恶意软件样本。由此，数据湖(hú)首先解决了可(kě)以容纳大量威胁数据样本的问题。其次，数据湖(hú)可(kě)以更好地支撑与预测分(fēn)析、跨领域分(fēn)析、主动分(fēn)析、实时分(fēn)析以及多(duō)元化结构化数据分(fēn)析，可(kě)以加速恶意软件特征与样本库DNA对比过程，从而实现从战略级到战术级的落地。最后一点，数据湖(hú)能(néng)够与网络端点层面以及其他(tā)安(ān)全策略执行设备形成“联动”机制，这也是网络威胁领域最独特的应用(yòng)优势。

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亚信安(ān)全的安(ān)全数据湖(hú)威胁情报體(tǐ)系包括了安(ān)全数据湖(hú)大数据系统、情报采集集群、智能(néng)防护网络和TIP SaaS威胁情报平台4大子系统，其采用(yòng)的超大型弹性采集集群架构设计，為(wèi)内部情报源、战术情报源、战略情报源提供了性能(néng)强大的智能(néng)化容器。目前，亚信安(ān)全数据湖(hú)利用(yòng)自动化系统，在全球范围主动采集威胁情报数据，覆盖了150个数据源，每天数据的采集和更新(xīn)情报量超过1亿条，日均增加存储量超过1TB。

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