黑暗数据给网络安全带来的挑战和机遇

对付已知的数据，企业已经很难跟踪和掩护，更不消提暗中数据–即企业有时中建设的数据，暗中数据给企业带来了全然差异的挑衅。首要挑衅包罗弄清晰怎样会见、行使和掩护暗中数据，以防备进攻者将其用于进攻企业。

而确定企业有几多暗中数据也面对挑衅，对此，在True Global Intelligence的赞助下，旧金山大数据软件供给商Splunk公司对广泛存在暗中数据举办了研究。

在本次问答中，Splunk公司的高级副总裁兼首席技能官Tim Tully表明白什么是暗中数据、为什么会有这么多暗中数据以及企业怎样行使数据打点和培训来更好地查找、行使和打点这些数据。

您怎样界说暗中数据?

Tim Tully：我们将暗中数据界说为未知、未辨认或未行使的数据，我发明这份陈诉中最风趣的要害数据是，我们观测的公司以为环球55%的数据都是暗中数据。这个数字比我想象的要高。

我以为这个数据会很低的缘故起因是，在来Splunk之前我曾在雅虎从事数据事变约14年，而我所做的事变都涉及大数据。我追踪了日记集或日记ETL(提取、转换、加载)以及数据的行使环境，按照我的履历，这个数字会低得多，由于我看到我们从天下各地的数十万台处事器网络数据。

这些暗中数据来自那边?

Tully：暗中数据的建设方法分为两类。一个是数据基础没有被网络-这是一种僵尸数据。凡是环境下，这产生在企业引入新处事器时，出格是在姑且处事器和无处事器的环境下。企业很轻易将这些处事器联机并很是快速地再次封锁它，而没有网络任何日记。

第二种环境是，人们由于各类缘故起因网络数据，譬喻合规缘故起因可能只是为了睡个巩固觉，然后就不再行使这些数据。这属于“未行使”数据种别。

另一方面，尽量企业有很高比例的暗中数据，但他们如故认为数据手艺很是重要。最后的缘故起因是，各人广泛以为，行使AI也许是节制暗中数据向前成长的方法。

鉴于数据隐私立法的激增，当企业发明暗中数据时，应该做些什么呢?方针是行使它照旧粉碎它?

Tully：我以为这是两者的团结。假如你稀有据在哪里而没有被查察，那么，企业就失去机遇来晋升安详性。譬喻，你但愿查察防火墙日记，并相识入站TCP毗连，以及相识您正在受到谁的进攻。因此，从安详的角度来看，这意味着失去很好的机遇。

另一方面，假如企业操作这些数据，则可以更好地构建AI驱动的模子，并更好地确定怎样举办威胁建模和非常检测。这是我在上一家公司看到的工作，从收集安详的角度来看，这有很大的影响。

暗中数据对收集安详有什么影响?

Tully：最明明的影响就是不行使这些数据。假如你已经网络了数据而且没有对它举办任何操纵，乃至不查察日记，那么，这也许是一个可骇的错误。你想知道是否正在蒙受进攻，假如你没有现实查察暗中数据，你怎么知道人们试图进攻你?这有点像先有鸡照旧先有蛋的题目。

其次，还会有大量未网络的数据，这里的题目不是你不查察数据，而是你基础不网络。你将姑且处事器联网，天知道这些日记中产生了什么。假如你没有行使数据，乃至没有看到或网络数据，你就没有步伐成立强盛的收集安详态势。

除了未被查察的日记文件，人们是否还应该在其他处所探求暗中数据?

Tully：虽然。我想到的是人们携带本身的各类装备毗连企业收集的环境。我小我私人而言，天天城市带四五台装备到办公室，而且，这些装备城市联网，思量到这些装备的短暂性，我以为它们很快就会上线和离线，这里轻易发生暗中数据。我想知道企业是否会操作这些数据。

这些BYOD装备中包括哪些暗中数据?

Tully：你的小我私人装备、你的手机、你的平板电脑。我时不时会携带小我私人条记本电脑来做一些非事变的对象。但人们正在毗连互联网;他们正在下载对象;他们也许会把恶意软件带到办公室;而这些装备会发生大量日记。你但愿可以或许检测到收集中这些客户规则在做什么及它们正在查察什么，以及它们带来的恶意病毒。

暗中数据是否轻易被进攻者操作，而未被企业检测到?

Tully：我以为企颐魅正在记录或网络的任何数据，无论是否暗中，都轻易受到进攻者的进攻，因此我以为谜底是必定的。 这些数据存在风险身分，它们处于休眠状态，而且，进攻者会但愿操作它们。

人们对暗中数据应该做的第一件事是什么?辨认、清算和存储，照旧应该先思量他们是否可以或应该行使这些数据?而且，假如他们不必要它，他们应该找到一种要领来消除这些数据吗?

Tully：全部这些题目可以总结为，企业必要更好的数据打点。本周我在华盛顿特区介入了几个小组接头，个中一个题目是：“此刻大数据规模面对的最大挑衅是什么?”除了整合多个体系以从开源规模得到公道的办理方案外，那些取得乐成的企业凡是具有强盛数据打点流程。也就是说，相识正在网络哪些数据、网络数据的方法、数据中涉及的PII [小我私人身份信息]，然后确定谁正在行使这些数据及其目标，以及数据怎样被操作。

数据打点可很是有用地辅佐客户掌控他们的暗中数据。

企业应该如那里理赏罚全部这些暗中数据?

Tully：起主要确保他们在网络数据。大量数据被记录而未被网络，这些数据酿成了僵尸数据，然后因为日记逾期而逐渐删除。

企业应该做的是对这些数据陈设强盛的数据打点。数据会逾期;确保PII应用到这些数据;然后，向内部职员传授新手艺，以辅佐他们应对这些数据。

在我们的观测中，企业率领者暗示，规复暗中数据的首要障碍是数据量和缺乏须要的手艺。这里的办理方案之一是提供培训。我常常看到这样的环境，无论数据是否是暗中，海量数据城市沉没企业。并且当大大都说明师行使这些数据时，它会以仪表板的情势表现出来。凡是环境下，仪表板让人们无所适从，他们在这种仪表板情形中会感想有点不肯意深入发掘。

这里更多的是关于进修新手艺并确保你拥有强盛的数据打点。

为了处理赏罚这种范例的数据，人们应该进修哪些首要手艺?

Tully：个中之一是更好地相识这些数据怎样天生。相识数据是怎样来到当前位置以及数据背后的人。同时，与数据相干的职员攀谈，并领略这个进程，这样可以更好地辅佐他们接管挑衅，以得到差异名目标数据或差异陈诉。

其它，编程能力也很是重要。假如你想以差异的情势查察仪表板，你要做的一件事就是将基本数据集脱机，并对其举办一些轻量编码。一些轻量级的Python，一些轻量级的R -乃至在数据足够小的环境下将数据放入Excel，而且可以或许针对它编写宏，这些根基要领就足以处理赏罚这类数据。

（编辑：河北网）

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