本博文是持续进行的网络安全培训系列的第六篇,由 OPSWAT 学院赞助的网络安全培训系列的第六篇,该系列回顾了设计、实施和管理关键基础设施保护计划所需的技术和流程。
我们经常听到公司在大数据上投资数十亿美元,以及大数据对日常消费者的影响。网络搜索、访问的地点、点击的广告、拍摄的照片--如果大公司有办法找到目标客户的模式,并在竞争中脱颖而出,他们就会这么做。
撇开有关消费者隐私的社会政治争论不谈,用于发现这些消费模式的技术是相当了不起的。这些技术在客观上可用于保护个人、公司及其资产。
大量数据本身可能是随机事件。如果我们不能找到将这些信息关联起来的方法,并提供一个更大的画面,那么交通堵塞、天气事件或市场趋势等孤立的数据点就毫无意义。
想想点彩画。如果你站得离画布太近,你只能看到一系列五颜六色的点。即使你在整个作品表面走动,也不会看到任何可辨认的图像。直到你退后一步,将这幅画看成一个整体,你才会看到所有这些点所代表的真正作品。大数据技术就是以这种方式工作的。大数据技术是一种工具,它能让我们退后一步,认识到所有这些数据点所描绘的是一幅怎样的画。

通过发现恶意软件攻击中的大数据模式,我们可以领先坏人一步。
在前两篇博客中,我们介绍了静态分析和动态分析在分析恶意软件时的理念。最后,我们可以将这些技术的结果视为大数据分析的数据点。通过适当的分析,数据会转化为信息。然后可以利用这些信息来决定行动方案,以改变或利用新出现的模式。
在OPSWAT ,我们分析恶意软件信息的做法是以威胁情报 的形式出现。
OPSWAT 威胁情报 平台可分析来自全球各地野生设备的数据条目。我们开发了一个面向云的数据库,提供二进制信誉、易受攻击的应用程序、恶意软件分析报告、可移植可执行文件或 PE 信息、静态和动态分析、IP/URL 信誉等数据点,最重要的是,还提供它们之间的关联性。有了 引擎,您现在可以将内部 的隔离文件上传到 进行进一步分析。MetaDefender 威胁情报 MetaDefender Core MetaDefender Cloud
使用MetaDefender Cloud服务,您可以获得最准确和最新的结果。您还可以看到静态和动态恶意软件分析结果。您将在OPSWAT的Sandbox 技术模块中了解这两种恶意软件分析形式的区别。
OPSWAT 致力于改进反恶意软件行业,通过我们自己的托管恶意软件样本共享计划,我们充分利用了面向社区的恶意软件共享的好处。在这里,我们将向我们的反病毒引擎合作伙伴汇总我们众包的潜在误报和误报,或我们的客户群报告的潜在误报和误报,所有这些都是为了改进数据点,尽可能描绘出最准确的图像。
智能分析恶意内容的模式是防止爆发或阻止爆发的基础。
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