網路安全大數據

1. 大數據有前途，還是網路安全有前途

大數據有前途！但課程難度大，有本科學歷要求！薪資在15-25K！

大數據學習內容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

工作崗位列舉幾個熱門：

初級大數據離線處理，薪資10000-13000；

Spark開發工程師，薪資14000-16000；

Python爬蟲工程師，薪資16000-20000；

大數據開發工程師，薪資20000+。

你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。祝你學有所成，望採納。

北大青鳥中博軟體學院大數據課堂實拍

2. 大數據和網路安全在今後的發展前景哪個會更好那

應該說，兩個都是都是今後發展的重點，再加上人工智慧，個人覺得將會是互聯網乃至工業的一次革命。
1、大數據方面。大數據范圍很廣，每個行業都有相應的應用，但是投入也是很大的，例如鐵路系統，車輛違章監控系統，ETC系統等都應用了大數據，這些大數據將進行提煉後，用於基礎分析、客戶引導、智能管理等。對於提高政府職能，降低能耗，開源節流，人工輔助等都有很大很深的應用。總的來說，大數據中所有的數據都是有價值的，但是採集數據有很多的路要走，更多的需要物聯網、人工智慧的配合。
2、網路安全方面。這個應該是當下整個社會的一個突出問題。網路改變了人們的使用方式，推動了一系列的變革，但問題也是很突出，它是一把雙刃劍，有利有弊，但總體利大於弊，正因為網路的不斷發展，才推動了大數據的進步。
3、人工智慧方面。人工智慧應該是一個 今後發展的這個重點及亮點。人工智慧主要利用語言、圖像識別、感測器等設備集中進行運算，發揮其特定的作用，來執行任務。

3. 現在大數據有前途，還是網路安全有什麼前途

如果讓我選擇大數據和網路安全的話，我覺得網路安全可能更有前途。因為現在大數據這個專業太寬泛了，而不如網路安全這個專業來得更加實際一些，因為每個企業都面臨著一些網路數據的安全性的問題。

4. 網路信息安全和大數據安全一樣嗎

不一樣的，大數據主要是數據的整理和統計。
網路信息安全一般指的是Web安全，也就是網頁安全，這方面考察的更多的是工具的熟練使用。這是兩個完全不一樣的方向哦。

5. 大數據環境下的網路安全分析

大數據環境下的網路安全分析
「大數據」一詞常被誤解。事實上，使用頻率太高反而使它幾乎沒有什麼意義了。大數據確實存儲並處理大量的數據集合，但其特性體現遠不止於此。

在著手解決大數據問題時，將其看作是一種觀念而不是特定的規模或技術非常有益。就其最簡單的表現來說，大數據現象由三個大趨勢的交集所推動：包含寶貴信息的大量數據、廉價的計算資源、幾乎免費的分析工具。
大數據架構和平台算是新事物，而且還在以一種非凡的速度不斷發展著。商業和開源的開發團隊幾乎每月都在發布其平台的新功能。當今的大數據集群將會與將來我們看到的數據集群有極大不同。適應這種新困難的安全工具也將發生變化。在採用大數據的生命周期中，業界仍處於早期階段，但公司越早開始應對大數據的安全問題，任務就越容易。如果安全成為大數據集群發展過程中的一種重要需求，集群就不容易被黑客破壞。此外，公司也能夠避免把不成熟的安全功能放在關鍵的生產環境中。
如今，有很多特別重視不同數據類型（例如，地理位置數據）的大數據管理系統。這些系統使用多種不同的查詢模式、不同的數據存儲模式、不同的任務管理和協調、不同的資源管理工具。雖然大數據常被描述為「反關系型」的，但這個概念還無法抓住大數據的本質。為了避免性能問題，大數據確實拋棄了許多關系型資料庫的核心功能，卻也沒犯什麼錯誤：有些大數據環境提供關系型結構、業務連續性和結構化查詢處理。
由於傳統的定義無法抓住大數據的本質，我們不妨根據組成大數據環境的關鍵要素思考一下大數據。這些關鍵要素使用了許多分布式的數據存儲和管理節點。這些要素存儲多個數據副本，在多個節點之間將數據變成「碎片」。這意味著在單一節點發生故障時，數據查詢將會轉向處理資源可用的數據。正是這種能夠彼此協作的分布式數據節點集群，可以解決數據管理和數據查詢問題，才使得大數據如此不同。
節點的鬆散聯系帶來了許多性能優勢，但也帶來了獨特的安全挑戰。大數據資料庫並不使用集中化的「圍牆花園」模式（與「完全開放」的互聯網相對而言，它指的是一個控制用戶對網頁內容或相關服務進行訪問的環境），內部的資料庫並不隱藏自己而使其它應用程序無法訪問。在這兒沒有「內部的」概念，而大數據並不依賴數據訪問的集中點。大數據將其架構暴露給使用它的應用程序，而客戶端在操作過程中與許多不同的節點進行通信。
規模、實時性和分布式處理：大數據的本質特徵（使大數據解決超過以前數據管理系統的數據管理和處理需求，例如，在容量、實時性、分布式架構和並行處理等方面）使得保障這些系統的安全更為困難。大數據集群具有開放性和自我組織性，並可以使用戶與多個數據節點同時通信。驗證哪些數據節點和哪些客戶應當訪問信息是很困難的。別忘了，大數據的本質屬性意味著新節點自動連接到集群中，共享數據和查詢結果，解決客戶任務。
嵌入式安全：在涉及大數據的瘋狂競賽中，大部分的開發資源都用於改善大數據的可升級、易用性和分析功能上。只有很少的功能用於增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大數據平台中的安全功能。你希望開發人員在設計和部署階段能夠支持所需要的功能。你希望安全功能就像大數據集群一樣可升級、高性能、自組織。問題是，開源系統或多數商業系統一般都不包括安全產品。而且許多安全產品無法嵌入到Hadoop或其它的非關系型資料庫中。多數系統提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常見威脅。在很大程度上，你需要自己構建安全策略。
應用程序：面向大數據集群的大多數應用都是Web應用。它們利用基於Web的技術和無狀態的基於REST的API。雖然全面討論大數據安全的這個問題超出了本文的范圍，但基於Web的應用程序和API給這些大數據集群帶來了一種最重大的威脅。在遭受攻擊或破壞後，它們可以提供對大數據集群中所存儲數據的無限制訪問。應用程序安全、用戶訪問管理及授權控制非常重要，與重點保障大數據集群安全的安全措施一樣都不可或缺。
數據安全：存儲在大數據集群中的數據基本上都保存在文件中。每一個客戶端應用都可以維持其自己的包含數據的設計，但這種數據是存儲在大量節點上的。存儲在集群中的數據易於遭受正常文件容易感染的所有威脅，因而需要對這些文件進行保護，避免遭受非法的查看和復制。

6. 網路安全和大數據哪個更新替代慢,技術含量高,越老越值錢,能長期做,不被淘汰

大數據是現在流行的，也是常見的，常用的，各種東西都似乎有點離不開大數據。網路安全，自從網路開始到現在，再到以後未來會越來越重視，人的轉變，一開始對網路安全的忽視，現在人無論下載軟體及app都很注重網路安全，以後會越來越重視。

7. 網路安全和大數據哪個就業好

都好，網路安全方面需求人稍微少點，但工作一般很穩定，工作時間越長，經驗越多，到後期，幾乎不求找不到工作，但基本上安全方面的工作都是些大公司企業，中小型企業，幾乎不需要這個崗位，大數據的話目前感覺很火，但人員流動感覺比較頻繁，工作壓力大，因為很多程序設計公司都在招

8. 大數據和網路空間安全哪個好

大數據和網路空間安全無法比較哪個「好」，只能比較哪個行業的技術、待遇及發展趨勢，大數據應用廣泛，網路空間安全世界各國和國家及企事業機構都高度重視，二者在不同地區和企事業機構中待遇差別也很大，最關鍵還要看對於個人專長和愛好是否更合適做什麼

9. 網路安全企業「大數據」反詐騙

網路安全企業「大數據」反詐騙

大數據時代，個人信息泄露使得信息詐騙愈加精準。據獵豹移動發布的「今年上半年全球移動安全報告」顯示，在今年上半年重大安全事件中，「10086積分兌獎網路詐騙」高居榜首，據網路安全專家表示，如今網路詐騙的方式層出不窮，偽基站、垃圾郵件、釣魚網站、手機木馬等等都成為了網路詐騙的「突破口」。「光是偽基站簡訊就已經難以防範，詐騙簡訊的偽裝身份有運營商、銀行、保險甚至到了公安部門，不僅讓網路安全企業面臨更復雜的『對手』。」據南方日報記者了解到，以往面對網路詐騙，互聯網安全企業常常是採取「發現一樁就提醒一次」這種被動防禦方式，隨著大數據在互聯網各個領域的深入應用，互聯網安全企業也開始利用大數據來回擊網路詐騙。

利用資料庫聯動「警、企、民」

在不少業內人士看來，由於網路詐騙具有隱蔽性和多樣性，將「警、企、民」聯合起來不僅能夠充分發揮大數據的威力，同時也能夠及時有效地打擊網路詐騙行為。早在2013年12月，「天下無賊」反信息詐騙聯盟宣告成立，作為國內首個「警、企、民」完整合作的反信息詐騙公益組織。據了解，「天下無賊」聯盟成員來自各個行業及領域，參與共建、共享反信息詐騙資料庫。該資料庫以騰訊安全所運營的「安全雲庫」為基礎，囊括了全球最大的惡意URL網址資料庫、全國最大的活躍電話號碼庫，以及全國首個惡意詐騙銀行賬號黑名單資料庫。

基於反信息詐騙聯盟資料庫的大數據分析能力，聯盟成員一起對警方、運營商、銀行、互聯網企業和民眾舉報的詐騙信息進行挖掘分析，如今，在一個詐騙案件中，警方能夠得到相關企業如騰訊安全雲庫的支持，所以，只要獲取騙子用過的電話號碼或銀行賬號等，就能迅速挖掘出騙子的身份及其他信息，建立起比較完整的個人蹤跡圖，從而精準定位騙子行蹤。電商網站阻止騙子注冊開戶，銀行當即對受害用戶已轉出的資金進行智能攔截，騰訊手機管家和參與聯盟的網路及電視媒體則提醒其他用戶避免受騙，由此形成一個「反詐騙閉環」。

全民參與舉報機制見成效

如此高效的系統運作需要有大數據作為保障，用戶舉報則至關重要。為了調動用戶參與舉報電信詐騙的熱情，幫助警方破案，聯盟成員——騰訊手機管家，在「天下無賊」聯盟號召發起的「全民反信息詐騙月」活動中，拿出50萬元懸賞「反信息詐騙先鋒」——幫助警方破獲電信詐騙案的用戶，而如今這樣全民參與的機制也已經收到成效。

今年5月，廣州警方在騰訊手機管家的配合下，一舉抓獲了10086積分詐騙犯罪分子共27人，涵蓋了整個10086積分詐騙黑色產業鏈上的木馬開發，包馬，洗錢等所有環節。據廣州警方該案負責人介紹，廣州警方收到騰訊手機管家舉報函，通過舉報函獲得了詐騙分子預留用於接收簡訊的手機號碼等線索，根據這些線索迅速鎖定相關詐騙分子。

「騰訊手機管家通過超過8億用戶舉報數據進行篩選，發現了大量偽裝10086積分詐騙的詐騙簡訊，並根據簡訊中的釣魚網址找到手機木馬病毒，將手機木馬病毒反編譯後找到詐騙分子預留的手機號。」

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10. 大數據和網路安全哪個方向更好

隨著工業物聯網(IIoT)在製造企業的全面鋪開，安全專家必須准備好弄懂這些網路應有的樣子與操作。同時，所有安全計劃都需擁有足夠的彈性，要能扛住迎面而來的各種攻擊。未來十年將給網路安全帶來最大影響的是什麼?簡單講，這個問題的答案有兩個方向：人工智慧(AI)和大數據分析。

鑒於這些技術發展會給未來時光帶來重大影響，未來的安全環境，將取決於AI和分析如何融入囊括了網路及物理安全的全面彈性安全計劃。

網路安全-工業物聯網

至於如何構建該整體安全項目，能夠賦予製造商資產清單與網路可見性的網路監視技術是個不錯的開始。隨著公司企業越來越依賴數字環境，擁有該總體安全觀也變得越來越重要了。如果十年內發生的攻擊類似烏克蘭兩次遭遇的大斷電，或挪威鋁業巨頭NorskHydro遭遇的勒索軟體攻擊，公司企業需准備備用工廠，以便在必要的時候能夠手動運營以阻止攻擊。

未來5~10年，物聯網對工業運營的意義愈加重大，工業系統也將接入可大幅降低設備間通信延遲的5G網路，因而工業系統聯網程度增加幾乎已成不爭的事實。物聯網設備安全通常天生不怎麼強，所以當物聯網設備大規模部署的時候，工業系統便面臨相當棘手的設備安全管理挑戰了。

網路安全-工業運營

更糟的是，連接性增加意味著能嘗試突破系統的黑客也增加了，更高端的黑客或許能夠窺探系統，而網路安全問題也隨著連接性的增長而愈加惡化。而且，很多工業系統如果以特定方式操縱可能傷及人命，所以連接性增加不僅影響到工業系統管理和保護，也影響公共政策制定。

網路安全-數字轉型

工業網路安全遭受的最大影響將是數字轉型的非預期結果。數字轉型很好，也很有必要，但同時伴隨著風險。隨著我們引入越來越多的數字終端，數據流隨之產生。數據流的飛速增長將超出我們的處理范圍，無法現場有效分析全部數據。而且，我們將以這些數據驅動有關過程的決策，甚或驅動過程本身。最終，我們或許會開始通過人工智慧/機器學習將這些分析性數據產品饋送回過程。

換句話說，過程產生數據，數據離開過程網路流向雲、霧、湖、現場、外部等等地方，被分析、重用再饋送回過程。所有這些都會以我們剛剛才開始考慮的方式，往過程數據及該控制/過程網路外部相關系統，引入新的風險。