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安全分析平台旨在处理 PB 级数据，并且应具有可扩展性。在此背景下，Elastic Search 和 Hadoop 可用作后端数据湖。Elastic Search 可以促进关联/警报规则、仪表板和分析。而 Hadoop 可以通过 python、spark 等附加工具促进机器学习分析。平台的主要数据来源是各种设备、服务器、端点、应用程序、网站和服务生成的日志。日志可以从连接到 NICNET 的政府 ICT 基础设施的各种来源收集，日志将经过处理并丰富其他详细信息（如地理位置、IP/域信誉等）。然后，将使用各种关联和安全规则在分析平台上分析处理后的日志。除此之外，机器学习模型还将处理日志，并尝试识别日志中的各种异常和可疑模式。可以将多种机器学习模型集成到安全分析平台中，每个 ML 模型都具有 AI-ML 模型用于安全分析的训练和学习能力，从而在一段时间内达到一定的成熟度。一旦 ML 模型达到成熟度级别，它就可以发现更高级、更复杂的攻击，而传统的基于规则的 SIEM 平台可能无法发现这些攻击。
利用大数据和 AI-ML 进行安全分析
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