在數(shù)據(jù)大爆炸的今天，很多傳統(tǒng)安全方式已經(jīng)無(wú)法滿足需要。比如，過(guò)去許多企業(yè)用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)或者小型開(kāi)源的方式處理數(shù)據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)量不斷快速增長(zhǎng)時(shí)，為了能及時(shí)處理數(shù)據(jù)，只能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行縮減，這就有可能把有用的數(shù)據(jù)丟失掉，非常可惜。

此外，傳統(tǒng)的方式對(duì)于企業(yè)的“內(nèi)鬼”查找困難，有如大海撈針。隨著數(shù)字化的成熟，企業(yè)的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)和IT系統(tǒng)緊密相聯(lián)，傳統(tǒng)的安全方式如果不進(jìn)行升級(jí)和創(chuàng)新，必將后患無(wú)窮。

為了避免傳統(tǒng)方式的問(wèn)題，以分析為主來(lái)驅(qū)動(dòng)企業(yè)的安全性的方式在業(yè)界出現(xiàn)。這種分析方式不是單純地縮減數(shù)據(jù)，而是在保證數(shù)據(jù)完整的基礎(chǔ)上進(jìn)行有效覆蓋，目標(biāo)性更強(qiáng)。

Splunk Enterprise Security就是一個(gè)以分析為主的安全解決方案。通過(guò)前端的監(jiān)測(cè)對(duì)用戶行為進(jìn)行分析，非正常的行為會(huì)傳輸?shù)絊plunk Enterprise Security中，當(dāng)相同的非正常行為反復(fù)出現(xiàn)時(shí)，該方案發(fā)出預(yù)警。

宋海燕談道，Splunk擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析，尤其是在機(jī)器數(shù)據(jù)上，因此企業(yè)通過(guò)部 署Splunk Enterprise Security可以迅速檢測(cè)和應(yīng)對(duì)來(lái)自內(nèi)部和外部的威脅，讓所有收集到的數(shù)據(jù)都能夠可視化，并獲得安全情報(bào)。

對(duì)于一些規(guī)模較小的機(jī)構(gòu)而言,如何低成本地去部署以分析為驅(qū)動(dòng)的方案是首要考慮的前提,Splunk也同時(shí)研發(fā)出基于用戶定價(jià)的新解決方案Splunk Insights for Ransomware。企業(yè)可以通過(guò)實(shí)時(shí)分析對(duì)潛在威脅進(jìn)行評(píng)估和調(diào)查。

宋海燕表示，Splunk看到了市場(chǎng)需要同時(shí)具備可見(jiàn)性和行動(dòng)力的高性價(jià)比解決方案。Splunk Insights for Ransomware能夠?yàn)檩^小規(guī)模的企業(yè)提供應(yīng)對(duì)大型威脅的能力，為此類(lèi)客戶提供解決問(wèn)題的方案，作為Splunk的一員我們感到自豪。

未來(lái)，安全問(wèn)題必定更加嚴(yán)峻，分散的安全產(chǎn)品若不能相互合作支撐，難以抵御更強(qiáng)大的威脅。

Splunk正在嘗試把自己作為動(dòng)態(tài)的安全神經(jīng)中樞，統(tǒng)一指揮所有不同客戶的安全產(chǎn)品，通過(guò)人工智能等手段將所有數(shù)據(jù)收集，關(guān)聯(lián)分析，指揮各產(chǎn)品響應(yīng)，而不是單方面收集分析。

宋海燕最后表示，從去年至今，跟Splunk整合的廠商已達(dá)300余家，這些廠商通過(guò)Splunk App收集數(shù)據(jù)，與Splunk成功動(dòng)態(tài)配適。而且合作的客戶仍在不斷增長(zhǎng)。Splunk期待未來(lái)可以把每一個(gè)數(shù)據(jù)中心都打造成這樣的信息安全指揮中心。