人是大数据安全技术应用的核心要素

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9月13日，ISC2017大数据与威胁分析论坛于在北京召开。这是2015年以来，中国互联网安全大会(ISC)连续第三次举办基于大数据技术的安全分析论坛。来自知名高校、科研机构和国内外知名企业的8位专家在大会上分享了自己的前沿研究成果。在这个倡导人工智能和大数据的时代，与会嘉宾纷纷表示：人，是大数据安全技术在应用过程中能否发挥实际效果的最为核心的要素。

人是大数据安全技术应用的核心要素

　　自从2015年，中国互联网安全大会首次提出“数据驱动安全”的技术理念后，在过去的两三年中，越来越多的网络安全从业者倾向于乐观的认为，大数据安全技术辅以人工智能技术，可以大大减轻人的繁重工作，实现威胁发现与响应的自动化，甚至有可能逐步取代人类的安全工程师岗位，或者是大大降低安全从业者的技术门槛。由于今年的人工智能热，这种想法显得更为普遍。

北京大学信息科学中心副主任袁晓如老师在介绍可视化技术在威胁分析中的作用时指出：可视化技术的关键就是讨论人如何在其中发挥更重要的作用。袁晓如举了一个例子，近期一次可视化大赛中，其中一道赛题为：一个自然保护区中鸟类的数量变少了，根据过去一年中保护区内车辆行使的记录，让参赛者找出鸟类较少的原因。

　　袁晓如介绍说，通过对车辆行使数据的可视化呈现，以及层层剥丝抽茧的人工分析，最后，发现，原来是有工业区的卡车定期向保护区的湖水中倾倒违禁化学品导致了鸟类减少。袁晓如在分析这个案例时说：有一些问题，靠机器是分辨不出来的，只能靠人的分析。比如，车辆为什么会这样行使，为何会在这个时间行使，这些规律和异常的发现，都需要依赖于人的经验与知识积累，而不太可能一开始就全部教会机器。

中国科学院信息工程研究所的姜政伟和李强介绍了一套威胁情报的质量评估体系。以往威胁情报的质量没有评估，这就给厂商、用户和运维管理人员都带来了很大的困惑。而姜政伟等设计的威胁情报质量评估方法，则是在用户的视角下，从：价格，功能、性质和数据特性，信誉和资质，服务，以及其他特性等方面对威胁情报的质量进行评估。同时，姜政伟也指出了当前做威胁情报的质量评估有三个难点：

　　第一个是指标的选取和量化有困难;

　　第二个叫屁股决定脑袋，你的视角也影响你选取的维度;

　　第三种是业务主管，可能他们所看重的维度都不太一样。

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