网络安全大数据

1. 大数据有前途，还是网络安全有前途

大数据有前途！但课程难度大，有本科学历要求！薪资在15-25K！

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

工作岗位列举几个热门：

初级大数据离线处理，薪资10000-13000；

Spark开发工程师，薪资14000-16000；

Python爬虫工程师，薪资16000-20000；

大数据开发工程师，薪资20000+。

你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。

北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍

2. 大数据和网络安全在今后的发展前景哪个会更好那

应该说，两个都是都是今后发展的重点，再加上人工智能，个人觉得将会是互联网乃至工业的一次革命。
1、大数据方面。大数据范围很广，每个行业都有相应的应用，但是投入也是很大的，例如铁路系统，车辆违章监控系统，ETC系统等都应用了大数据，这些大数据将进行提炼后，用于基础分析、客户引导、智能管理等。对于提高政府职能，降低能耗，开源节流，人工辅助等都有很大很深的应用。总的来说，大数据中所有的数据都是有价值的，但是采集数据有很多的路要走，更多的需要物联网、人工智能的配合。
2、网络安全方面。这个应该是当下整个社会的一个突出问题。网络改变了人们的使用方式，推动了一系列的变革，但问题也是很突出，它是一把双刃剑，有利有弊，但总体利大于弊，正因为网络的不断发展，才推动了大数据的进步。
3、人工智能方面。人工智能应该是一个 今后发展的这个重点及亮点。人工智能主要利用语言、图像识别、传感器等设备集中进行运算，发挥其特定的作用，来执行任务。

3. 现在大数据有前途，还是网络安全有什么前途

如果让我选择大数据和网络安全的话，我觉得网络安全可能更有前途。因为现在大数据这个专业太宽泛了，而不如网络安全这个专业来得更加实际一些，因为每个企业都面临着一些网络数据的安全性的问题。

4. 网络信息安全和大数据安全一样吗

不一样的，大数据主要是数据的整理和统计。
网络信息安全一般指的是Web安全，也就是网页安全，这方面考察的更多的是工具的熟练使用。这是两个完全不一样的方向哦。

5. 大数据环境下的网络安全分析

大数据环境下的网络安全分析
“大数据”一词常被误解。事实上，使用频率太高反而使它几乎没有什么意义了。大数据确实存储并处理大量的数据集合，但其特性体现远不止于此。

在着手解决大数据问题时，将其看作是一种观念而不是特定的规模或技术非常有益。就其最简单的表现来说，大数据现象由三个大趋势的交集所推动：包含宝贵信息的大量数据、廉价的计算资源、几乎免费的分析工具。
大数据架构和平台算是新事物，而且还在以一种非凡的速度不断发展着。商业和开源的开发团队几乎每月都在发布其平台的新功能。当今的大数据集群将会与将来我们看到的数据集群有极大不同。适应这种新困难的安全工具也将发生变化。在采用大数据的生命周期中，业界仍处于早期阶段，但公司越早开始应对大数据的安全问题，任务就越容易。如果安全成为大数据集群发展过程中的一种重要需求，集群就不容易被黑客破坏。此外，公司也能够避免把不成熟的安全功能放在关键的生产环境中。
如今，有很多特别重视不同数据类型（例如，地理位置数据）的大数据管理系统。这些系统使用多种不同的查询模式、不同的数据存储模式、不同的任务管理和协调、不同的资源管理工具。虽然大数据常被描述为“反关系型”的，但这个概念还无法抓住大数据的本质。为了避免性能问题，大数据确实抛弃了许多关系型数据库的核心功能，却也没犯什么错误：有些大数据环境提供关系型结构、业务连续性和结构化查询处理。
由于传统的定义无法抓住大数据的本质，我们不妨根据组成大数据环境的关键要素思考一下大数据。这些关键要素使用了许多分布式的数据存储和管理节点。这些要素存储多个数据副本，在多个节点之间将数据变成“碎片”。这意味着在单一节点发生故障时，数据查询将会转向处理资源可用的数据。正是这种能够彼此协作的分布式数据节点集群，可以解决数据管理和数据查询问题，才使得大数据如此不同。
节点的松散联系带来了许多性能优势，但也带来了独特的安全挑战。大数据数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式（与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境），内部的数据库并不隐藏自己而使其它应用程序无法访问。在这儿没有“内部的”概念，而大数据并不依赖数据访问的集中点。大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信。
规模、实时性和分布式处理：大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。验证哪些数据节点和哪些客户应当访问信息是很困难的。别忘了，大数据的本质属性意味着新节点自动连接到集群中，共享数据和查询结果，解决客户任务。
嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自组织。问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。
应用程序：面向大数据集群的大多数应用都是Web应用。它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。虽然全面讨论大数据安全的这个问题超出了本文的范围，但基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问。应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。
数据安全：存储在大数据集群中的数据基本上都保存在文件中。每一个客户端应用都可以维持其自己的包含数据的设计，但这种数据是存储在大量节点上的。存储在集群中的数据易于遭受正常文件容易感染的所有威胁，因而需要对这些文件进行保护，避免遭受非法的查看和复制。

6. 网络安全和大数据哪个更新替代慢,技术含量高,越老越值钱,能长期做,不被淘汰

大数据是现在流行的，也是常见的，常用的，各种东西都似乎有点离不开大数据。网络安全，自从网络开始到现在，再到以后未来会越来越重视，人的转变，一开始对网络安全的忽视，现在人无论下载软件及app都很注重网络安全，以后会越来越重视。

7. 网络安全和大数据哪个就业好

都好，网络安全方面需求人稍微少点，但工作一般很稳定，工作时间越长，经验越多，到后期，几乎不求找不到工作，但基本上安全方面的工作都是些大公司企业，中小型企业，几乎不需要这个岗位，大数据的话目前感觉很火，但人员流动感觉比较频繁，工作压力大，因为很多程序设计公司都在招

8. 大数据和网络空间安全哪个好

大数据和网络空间安全无法比较哪个“好”，只能比较哪个行业的技术、待遇及发展趋势，大数据应用广泛，网络空间安全世界各国和国家及企事业机构都高度重视，二者在不同地区和企事业机构中待遇差别也很大，最关键还要看对于个人专长和爱好是否更合适做什么

9. 网络安全企业“大数据”反诈骗

网络安全企业“大数据”反诈骗

大数据时代，个人信息泄露使得信息诈骗愈加精准。据猎豹移动发布的“今年上半年全球移动安全报告”显示，在今年上半年重大安全事件中，“10086积分兑奖网络诈骗”高居榜首，据网路安全专家表示，如今网络诈骗的方式层出不穷，伪基站、垃圾邮件、钓鱼网站、手机木马等等都成为了网路诈骗的“突破口”。“光是伪基站短信就已经难以防范，诈骗短信的伪装身份有运营商、银行、保险甚至到了公安部门，不仅让网络安全企业面临更复杂的‘对手’。”据南方日报记者了解到，以往面对网络诈骗，互联网安全企业常常是采取“发现一桩就提醒一次”这种被动防御方式，随着大数据在互联网各个领域的深入应用，互联网安全企业也开始利用大数据来回击网络诈骗。

利用数据库联动“警、企、民”

在不少业内人士看来，由于网络诈骗具有隐蔽性和多样性，将“警、企、民”联合起来不仅能够充分发挥大数据的威力，同时也能够及时有效地打击网络诈骗行为。早在2013年12月，“天下无贼”反信息诈骗联盟宣告成立，作为国内首个“警、企、民”完整合作的反信息诈骗公益组织。据了解，“天下无贼”联盟成员来自各个行业及领域，参与共建、共享反信息诈骗数据库。该数据库以腾讯安全所运营的“安全云库”为基础，囊括了全球最大的恶意URL网址数据库、全国最大的活跃电话号码库，以及全国首个恶意诈骗银行账号黑名单数据库。

基于反信息诈骗联盟数据库的大数据分析能力，联盟成员一起对警方、运营商、银行、互联网企业和民众举报的诈骗信息进行挖掘分析，如今，在一个诈骗案件中，警方能够得到相关企业如腾讯安全云库的支持，所以，只要获取骗子用过的电话号码或银行账号等，就能迅速挖掘出骗子的身份及其他信息，建立起比较完整的个人踪迹图，从而精准定位骗子行踪。电商网站阻止骗子注册开户，银行当即对受害用户已转出的资金进行智能拦截，腾讯手机管家和参与联盟的网络及电视媒体则提醒其他用户避免受骗，由此形成一个“反诈骗闭环”。

全民参与举报机制见成效

如此高效的系统运作需要有大数据作为保障，用户举报则至关重要。为了调动用户参与举报电信诈骗的热情，帮助警方破案，联盟成员——腾讯手机管家，在“天下无贼”联盟号召发起的“全民反信息诈骗月”活动中，拿出50万元悬赏“反信息诈骗先锋”——帮助警方破获电信诈骗案的用户，而如今这样全民参与的机制也已经收到成效。

今年5月，广州警方在腾讯手机管家的配合下，一举抓获了10086积分诈骗犯罪分子共27人，涵盖了整个10086积分诈骗黑色产业链上的木马开发，包马，洗钱等所有环节。据广州警方该案负责人介绍，广州警方收到腾讯手机管家举报函，通过举报函获得了诈骗分子预留用于接收短信的手机号码等线索，根据这些线索迅速锁定相关诈骗分子。

“腾讯手机管家通过超过8亿用户举报数据进行筛选，发现了大量伪装10086积分诈骗的诈骗短信，并根据短信中的钓鱼网址找到手机木马病毒，将手机木马病毒反编译后找到诈骗分子预留的手机号。”

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10. 大数据和网络安全哪个方向更好

随着工业物联网(IIoT)在制造企业的全面铺开，安全专家必须准备好弄懂这些网络应有的样子与操作。同时，所有安全计划都需拥有足够的弹性，要能扛住迎面而来的各种攻击。未来十年将给网络安全带来最大影响的是什么?简单讲，这个问题的答案有两个方向：人工智能(AI)和大数据分析。

鉴于这些技术发展会给未来时光带来重大影响，未来的安全环境，将取决于AI和分析如何融入囊括了网络及物理安全的全面弹性安全计划。

网络安全-工业物联网

至于如何构建该整体安全项目，能够赋予制造商资产清单与网络可见性的网络监视技术是个不错的开始。随着公司企业越来越依赖数字环境，拥有该总体安全观也变得越来越重要了。如果十年内发生的攻击类似乌克兰两次遭遇的大断电，或挪威铝业巨头NorskHydro遭遇的勒索软件攻击，公司企业需准备备用工厂，以便在必要的时候能够手动运营以阻止攻击。

未来5~10年，物联网对工业运营的意义愈加重大，工业系统也将接入可大幅降低设备间通信延迟的5G网络，因而工业系统联网程度增加几乎已成不争的事实。物联网设备安全通常天生不怎么强，所以当物联网设备大规模部署的时候，工业系统便面临相当棘手的设备安全管理挑战了。

网络安全-工业运营

更糟的是，连接性增加意味着能尝试突破系统的黑客也增加了，更高端的黑客或许能够窥探系统，而网络安全问题也随着连接性的增长而愈加恶化。而且，很多工业系统如果以特定方式操纵可能伤及人命，所以连接性增加不仅影响到工业系统管理和保护，也影响公共政策制定。

网络安全-数字转型

工业网络安全遭受的最大影响将是数字转型的非预期结果。数字转型很好，也很有必要，但同时伴随着风险。随着我们引入越来越多的数字终端，数据流随之产生。数据流的飞速增长将超出我们的处理范围，无法现场有效分析全部数据。而且，我们将以这些数据驱动有关过程的决策，甚或驱动过程本身。最终，我们或许会开始通过人工智能/机器学习将这些分析性数据产品馈送回过程。

换句话说，过程产生数据，数据离开过程网络流向云、雾、湖、现场、外部等等地方，被分析、重用再馈送回过程。所有这些都会以我们刚刚才开始考虑的方式，往过程数据及该控制/过程网络外部相关系统，引入新的风险。