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限于職業(yè)習慣，本文一切都落腳在信息安全領(lǐng)域。

至于妥當與否，有無(wú)缺漏，我就當拋磚引玉了。

首先，大數據強調相關(guān)性而非因果性，傳統信息安全在目標設定上或許應該更多元化一些。

以往，我們的很多產(chǎn)品或技術(shù)聚焦在黑客或惡意操作上，跟蹤與反跟蹤，攻防對抗，恨不能立刻抓個(gè)現行。我們還強調在安全事故的背后找到根本原因，以正本清源。這種思路沒(méi)錯，但在現如今安全威脅社會(huì )化、普遍化、復雜化的態(tài)勢下，很多時(shí)候，不容我們追根溯源，損失可能已然形成。

也許我們根本沒(méi)必要探究到底是誰(shuí)因為什么原因而入侵系統，通過(guò)相關(guān)關(guān)系分析風(fēng)險，采取預防措施，可能更具有現實(shí)意義。比如，針對移動(dòng)支付，如果能以“云-端”的方式，基于海量的信息泄漏和操作行為的分析，向用戶(hù)及時(shí)推送提醒或預警信息，強調意識預防而非單純的技術(shù)控制，也許能事半功倍。就像Google基于“數據廢氣”來(lái)做翻譯一樣，重要的不是原因，而是可能的結果。進(jìn)一步可想，松耦合的相關(guān)性將極大地拓展價(jià)值數據的范疇，通過(guò)“廢物”的再利用，我們完全可以做到針對個(gè)人的信息安全風(fēng)險評價(jià)，將其納入信用評價(jià)體系，或許能更好地支持未來(lái)的支付場(chǎng)景。

其次，對數據的利用從結構化到非結構化，從精確到混雜，從局部到全體，信息安全產(chǎn)品的技術(shù)實(shí)現應有新的思路。

傳統的IDS或漏洞發(fā)掘技術(shù)是典型的基于模式匹配的小數據分析，難以捕捉非規則化的APT攻擊。設想一種新的技術(shù)路線(xiàn)：基于跨平臺、非結構化、混雜而非精確，甚至跨組織的大數據，做全局性分析，重點(diǎn)放在對未知的預測而非事中監測或事后審計上，未來(lái)什么時(shí)間、何種場(chǎng)景、哪種操作、什么人、可能出現何種異常？有什么風(fēng)險？等等?；诖?，傳統的很多安全產(chǎn)品都可以做出技術(shù)革新，包括入侵檢測、漏洞掃描、SOC、日志管理、NGFW等。更重要的是，有了大數據理念，企業(yè)日常運營(yíng)中發(fā)生的各種數據，例如操作和異常日志、各類(lèi)監控信息、用戶(hù)使用信息，將不再有“垃圾”嫌疑，全都可能為安全所用。當然，以往慣用的模式匹配和規則設定策略，很可能也要做相應的調整。信息安全的重點(diǎn)，將不再是就特定產(chǎn)品或特殊數據來(lái)做分析，而是基于業(yè)務(wù)需要來(lái)從現有的海量數據中提取、匯集、分析并預測。

再有，大數據從對象到工具再到一種全新的商業(yè)模式，賦予信息安全產(chǎn)業(yè)更多的發(fā)展機遇。

與大數據相關(guān)的價(jià)值命題有三個(gè)層面需要考慮。

第一，把大數據作為一種對象，其對傳統數據安全提出了新的挑戰。以往我們的數據安全解決方案比如DLP，對象是局部的、受限的、確定的，而大數據時(shí)代，也許那些原本毫不起眼甚至毫無(wú)價(jià)值的數據，因其積聚而量變到質(zhì)變，成為必要的保護對象。有挑戰就有機遇，誰(shuí)能更好地為大數據安全保駕護航，誰(shuí)也許就掌握了未來(lái)的一項必殺技。

第二，比大數據作為對象更高一層的，是利用大數據來(lái)做安全。前文提到過(guò)，像IDS、SOC、日志管理、操作監控等傳統的安全技術(shù)或產(chǎn)品，都是利用小數據來(lái)做匹配分析的，一個(gè)非常大的問(wèn)題是數據源單一，關(guān)聯(lián)分析范圍受限，通常只在自己的一畝三分地里干活，老死不相往來(lái)。其實(shí)，所有這些技術(shù)產(chǎn)品，大可以看成一個(gè)個(gè)數據采集點(diǎn)，若能在其上構建一套大數據分析機制，把以往的數據孤島串聯(lián)起來(lái)，更結合非安全領(lǐng)域的其他企業(yè)數據，也許能給出一個(gè)更全面的風(fēng)險視圖。

第三，大數據除了可以用于安全工作本身，更可以上一個(gè)臺階，直接成為企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的動(dòng)力。比如，很多電商的安全部門(mén)，除了通常的運營(yíng)監控外，更會(huì )從海量的用戶(hù)操作中挖掘、發(fā)現并報告各種欺詐舞弊的風(fēng)險，這是直接與業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)的，甚至正是業(yè)務(wù)的一部分。再比如，針對個(gè)人的銀行授信，除了傳統的履約、償債、守信等因素外，是否能對個(gè)人信息安全意識有所考慮？因意識不足導致泄漏密碼、資金欺詐，也給銀行帶來(lái)麻煩。而如何評價(jià)信息安全意識？其實(shí)是個(gè)大數據的概念，從個(gè)人操作習慣、過(guò)往經(jīng)歷、“脫褲”情況等，都可以窺見(jiàn)一二。

此外，從大數據為我們描繪的藍圖來(lái)看，企業(yè)IT全面數據化是大勢所趨。阿里巴巴不是號稱(chēng)IT之后是“DT”時(shí)代嗎？對信息安全來(lái)講，也許未來(lái)所有的企業(yè)都將是數據服務(wù)型企業(yè)，加上云計算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、平臺商業(yè)模式的大行其道，要么為大數據提供安全解決方案及服務(wù)，要么用大數據來(lái)做安全解決方案和服務(wù)，大數據將會(huì )成為信息安全開(kāi)疆拓土最得力的抓手。

曾在某次研討會(huì )上接觸過(guò)一家叫觸寶科技的公司，說(shuō)起來(lái)很簡(jiǎn)單，就是做手機通訊錄管理的，其核心是，與運營(yíng)商合作，用云計算和大數據的方式為手機用戶(hù)提供簡(jiǎn)單而直觀(guān)的安全體驗，包括識別陌生來(lái)電，防止欺詐騷擾，攔截垃圾短信。讓我眼前一亮的是，它通過(guò)積聚云端的大數據，可以系統地分析騷擾電話(huà)和垃圾短信的來(lái)源、分布、類(lèi)型、方式、對象甚至性別和心理，除了全景視圖外，我們更能由此聯(lián)想到他更多的價(jià)值應用，比如媒體廣告、征信、輿情監控等。

趨勢科技也是一個(gè)非常典型的例子。很多年前，我只知道趨勢科技是做防病毒的，隨著(zhù)360顛覆了終端殺毒市場(chǎng)，趨勢科技似乎就無(wú)聲無(wú)息了。最近，也是偶然的機會(huì )，讓我真正汗顏了一把。原來(lái)，人家早已經(jīng)不復當年，企業(yè)市場(chǎng)，云計算，大數據，虛擬化解決方案，APT防范，BYOD安全，所有在我看來(lái)很新鮮的話(huà)題，人家其實(shí)都已運營(yíng)多年并且正引領(lǐng)潮流。印象深刻的有一點(diǎn)，殺毒界當年曾有兩派之爭：一派強調通過(guò)本地化的智能引擎來(lái)提升病毒查殺能力，另一派則另辟蹊徑，將真正的計算能力移至云端，拓展廣度，及時(shí)應變，并以不變應萬(wàn)變。結果，搞智能引擎的因為360的“攪局”而沒(méi)落，在終端市場(chǎng)無(wú)所作為而被“擠兌”到云端的趨勢科技，置之死地而后生。這讓我想起經(jīng)典的IBM和谷歌做機器翻譯的例子，前者搭建專(zhuān)家系統做人工智能，后者做大數據（甚至是大量的垃圾和錯誤數據）和對等翻譯，前者步履維艱不了了之，后者取得應用領(lǐng)域質(zhì)的飛躍。

類(lèi)似案例有很多，盡管大多未必一開(kāi)始建立的就是清晰的大數據商業(yè)模式，但隨著(zhù)自然的價(jià)值驅動(dòng)，結果卻在印證著(zhù)這種趨勢。還有一些創(chuàng )業(yè)公司，已經(jīng)有了非常清晰的大數據思維，交流過(guò)程中你會(huì )直觀(guān)感受到，他在說(shuō)“我要的是數據”這話(huà)時(shí)所表現出的強烈自信。

其實(shí)，未來(lái)的信息安全產(chǎn)業(yè)，拋開(kāi)具體產(chǎn)品不說(shuō)，可能都會(huì )是圍繞大數據或相關(guān)領(lǐng)域而打造的生態(tài)，從基礎設施（數據運營(yíng)本身），到大數據解決方案（比如大數據的安全），再到大數據服務(wù)（比如用大數據做安全）。甚至包括甚囂塵上的地下黑產(chǎn)，其過(guò)去、現在以及未來(lái)，正在并且很可能也是圍繞大數據（海量的個(gè)人信息）來(lái)產(chǎn)生并輸出價(jià)值的。至于商業(yè)模式，大數據相關(guān)產(chǎn)業(yè)如何變現，看看互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)吧，免費，增值，附件服務(wù)，平臺模式，指東打西種瓜得豆，林林總總五花八門(mén)，可以借鑒的很多。所以，套用一句俗話(huà)說(shuō)，數據都有了，還愁不來(lái)錢(qián)嗎？關(guān)鍵還是看如何基于大數據思維來(lái)系統打造出一種模式。

還有，人才儲備是踐行大數據思維必不可少的因素。借著(zhù)《大數據時(shí)代》的結論，是否可以說(shuō)，未來(lái)的信息安全專(zhuān)家，更可能是數據科學(xué)家（數據分析），社會(huì )學(xué)家（社交工程），心理學(xué)家（用戶(hù)及業(yè)務(wù)分析）？也許他未必精通傳統的信息安全技術(shù)，但他一定具有風(fēng)險意識，具備數據思維，并且真正懂得從用戶(hù)角度去思考問(wèn)題。技術(shù)能力不是關(guān)鍵，思維方式才是要點(diǎn)。只是，這樣的人，哪里去找？給大家一個(gè)思路：現在傳統安全廠(chǎng)商最發(fā)愁的是被BAT們大挖墻角，沒(méi)辦法，人比人氣死人，但未來(lái)，也許你會(huì )發(fā)現，其實(shí)反過(guò)來(lái)從BAT們那里倒騰出的也許才是真正的“干貨”，想想看，那里什么都有了，有數據，有技術(shù)，有業(yè)務(wù)，有創(chuàng )新，有實(shí)踐。不過(guò)，要做反向工程，須得先行栽好梧桐樹(shù)呀，又一個(gè)難題？呵呵，事情往往如此，從一個(gè)循環(huán)到另一個(gè)循環(huán)，要么惡性，要么良性，取決于你的選擇。

最后，對大數據所引發(fā)的個(gè)人隱私及倫理道德問(wèn)題，牽涉到整個(gè)社會(huì )，我們應該有清醒的認識。從信息安全產(chǎn)業(yè)角度看，的確也需要社會(huì )聯(lián)動(dòng)以共同面對。一方面，大數據只有盡可能地公開(kāi)共享才能發(fā)揮其作用，另一方面，公開(kāi)共享引發(fā)的安全問(wèn)題又如此深刻而廣泛，絕非自家關(guān)起門(mén)來(lái)能夠解決。所以我在想，未來(lái)，是否會(huì )有一種類(lèi)似“數據銀行”的中間機構出現，與傳統銀行的運營(yíng)模式類(lèi)似，將數據對比貨幣，提供存儲、借貸、支付等服務(wù)。通過(guò)一種非直接接觸式的交易（類(lèi)似銀行卡，將貨幣虛擬化），將個(gè)人隱私或敏感數據（把數據當做等價(jià)交換物）、數據加工處理（支付機構）、數據使用（商戶(hù)等）各方對接起來(lái)。屆時(shí)，用戶(hù)不必像現在這樣處處辦業(yè)務(wù)而處處都要提交身份證、聯(lián)系方式、履歷等個(gè)人信息，打個(gè)包，存到“數據銀行”，甚至還可以收利息。而“數據銀行”則可以向信息采集收轉機構以及最終使用者提供類(lèi)似“支付”和“貸款”的服務(wù)。如此一來(lái)，個(gè)人信息保護的問(wèn)題是否能集中得以解決？當然，可能太過(guò)理想化了，但大數據本身不就是個(gè)理想化的命題嗎？

以上幾點(diǎn)，都是我在閱讀《大數據時(shí)代》過(guò)程中延伸思考并總結提煉出來(lái)的，沒(méi)有系統化的結構，只當零碎點(diǎn)滴。

總之一句話(huà)，信息安全發(fā)展應有大數據意識、戰略和能力。