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大数据网络安全

大规模实时威胁检测

为大数据网络安全做好准备了吗?

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概述

Hortonworks Cybersecurity Platform (HCP) 是大规模提取、规范化、丰富、分类和管理应用程序和安全数据的实时安全性分析平台。HCP 位于大数据和机器学习的主要交叉点,可帮助您获得单一风险视图、自动完成威胁检测和简化运营,从而克服安全运营的人员短缺问题。

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Hortonworks Cybersecurity Platform (HCP) 由 Apache Metron 提供支持,经过精确射击,能够大规模地将多样化的流式安全数据可视化,以帮助实时检测和应对威胁。

优点

利用精度加速威胁检测

安全遥测信息以极高的速度进行标准化和储存,以便于高级计算和分析使用。

  • 高级统计和数据科学模型加快检测速度
  • 实时提取和流处理实现快速威胁分析
  • 机器学习模型自动完成威胁检测
白皮书:网络安全如何利用机器学习
文章:如何借助 AI 克服网络安全挑战
解决方案简介:Cybersecurity Platform
全面
简化安全运营以克服人才短缺问题

将所有相关数据整合到单一集中式视图中并且包含警报摘要和高级搜索,这缓解了信息负担过重并且简化了威胁的分析和解决

  • 集成的单一风险视图消除了转椅分析
  • 警报分类减少了手动过程,划分了响应优先级
  • 与现有 SIEM 的无缝集成提高了效率
博客:利用大数据和机器学习应对现代网络安全挑战
高速火箭图形
利用优化的数据管理确保合规性

具有成本效益的数据存储必不可少,以便在长期可见性的情况下有效地挖掘和分析日志和遥测数据

  • 大数据 Hadoop 实现了大规模的可伸缩性
  • 长期数据保留增强了合规性和威胁检测
  • 全面数据集提高了风险可见性
博客:构建现代网络安全系统以满足 GDPR 合规性
解决方案简介:网络安全整体解决方案
高效
通过扩展保护功能获得灵活性

平台可扩展性提供了一种很有前途的长期解决方案,可以随着应对日益复杂和多层面网络攻击的未来需求而扩展

  • 插拔式模型即服务利用附加功能扩展平台
  • 多租户架构为托管服务提供商实现多部署
  • 100% 开源促进持续增强和创新
解决方案简介:网络安全整体解决方案
博客:构建共享数据平台上的网络安全生态系统
Real-time Processing