事件关联分析引擎（事件关联分析引擎是什么）

本篇文章给大家谈谈事件关联分析引擎，以及事件关联分析引擎是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享事件关联分析引擎的知识，其中也会对事件关联分析引擎是什么进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、IPS和IDS的区别？
• 2、基于大数据审计的信息安全日志分析法
• 3、哪项工具能监控和提高实施质量保证过程的效率
• 4、综合日志审计平台的产品概述
• 5、Microsoft SQL Server 2008 中的R2是什么意思?他与Microsoft S
• 6、互联网舆情怎么分析？

IPS和IDS的区别？

1、含义不同

IDS ：入侵检测系统

做一个形象的比喻：假如防火墙是一幢大楼的门锁，那么IDS就是这幢大楼里的监视系统。一旦小偷爬窗进入大楼，或内部人员有越界行为，实时监视系统会发现情况并发出警告。

IPS ：入侵防御系统

2、作用不同

IDS 专业上讲就是依照一定的安全策略，对网络、系统的运行状况进行监视，尽可能发现各种攻击企图、攻击行为或者攻击结果，以保证网络系统资源的机密性、完整性和可用性。

IPS入侵防御系统是电脑网络安全设施，是对防病毒软件和防火墙的补充。 入侵防御系统是一部能够监视网络或网络设备的网络资料传输行为的计算机网络安全设备，能够即时的中断、调整或隔离一些不正常或是具有伤害性的网络资料传输行为。

扩展资料：

IDS入侵检测系统是一个监听设备，没有跨接在任何链路上，无须网络流量流经它便可以工作。因此，对IDS的部署，唯一的要求是：IDS应当挂接在所有所关注流量都必须流经的链路上。

IPS，最近几年越来越受欢迎，特别是当供应商应对NAC市场的早期挑战时，如感知部署和可用性难点。目前，大多数大型的组织都全面部署了IPS，但是在使用NAC之前，这些解决方案都被一定程度的限制以防止公司网络中发生新的攻击。你可以配置所有的IPS探测器来中断网络中恶意或其它不需要的流量。

参考资料来源：百度百科-IDS入侵检测

参考资料来源：百度百科-IPS

基于大数据审计的信息安全日志分析法

噪声数据随着经济和信息技术的不断发展事件关联分析引擎，许多企业开始引入了ERP等系统，这些系统使得企业的众多活动数据可以实时记录，形成了大量有关企业经营管理的数据仓库。从这些海量数据中获取有用的审计数据是目前计算机审计的一个应用。接下来事件关联分析引擎我为你带来基于大数据审计的信息安全日志分析法，希望对你有帮助。

大数据信息安全日志审计分析方法

1．海量数据采集。

大数据采集过程的主要特点和挑战是并发数高，因此采集数据量较大时，分析平台的接收性能也将面临较大挑战。大数据审计平台可采用大数据收集技术对各种类型的数据进行统一采集，使用一定的压缩及加密算法，在保证用户数据隐私性及完整性的前提下，可以进行带宽控制。

2．数据预处理。

在大数据环境下对采集到的海量数据进行有效分析，需要对各种数据进行分类，并按照一定的标准进行归一化，且对数据进行一些简单的清洗和预处理工作。对于海量数据的预处理，大数据审计平台采用新的技术架构，使用基于大数据集群的分布式计算框架，同时结合基于大数据集群的复杂事件处理流程作为实时规则分析引擎，从而能够高效并行地运行多种规则，并能够实时检测异常事件。

3．统计及分析。

按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析。大数据平台在数据预处理时使用的分布式计算框架Storm就非常适合对海量数据进行实时的统计计算，并能够快速反馈统计结果。Storm框架利用严格且高效的事件处理流程保证运算时数据的准确性，并提供多种实时统计接口以使用。

4．数据挖掘。

数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识，所以它所得到的信息具有未知、有效、实用三个特征。与传统统计及分析过程不同的是，大数据环境下的数据挖掘一般没有预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，并进一步实现一些高级别数据分析的需求。

大数据分析信息安全日志的解决方案

统一日志审计与安全大数据分析平台能够实时不间断地将用户网络中来自不同厂商的安全设备、网络设备、主机、操作系统、数据库系统、用户业务系统的日志和警报等信息汇集到管理中心，实现全网综合安全审计；同时借助大数据分析和挖掘技术，通过各种模型场景发现各种网络行为、用户异常访问和操作行为。

1．系统平台架构。

以国内某大数据安全分析系统为例，其架构包括大数据采集平台、未知威胁感知系统、分布式实时计算系统(Storm)、复杂事件处理引擎(Esper)、Hadoop平台、分布式文件系统(HDFS)、分布式列数据库(Hbase)、分布式并行计算框架(Map／Reduce、Spark)、数据仓库(Hive)、分布式全文搜索引擎(ElasticSearch)、科学计算系统(Euler)。这些技术能够解决用户对海量事件的采集、处理、分析、挖掘和存储的需求。

如图1所示，系统能够实时地对采集到的不同类型的信息进行归一化和实时关联分析，通过统一的控制台界面进行实时、可视化的呈现，协助安全管理人员迅速准确地识别安全事件，提高工作效率。

2．实现功能。

系统能够实现的功能包括：审计范围覆盖网络环境中的全部网络设备、安全设备、服务器、数据库、中间件、应用系统，覆盖200多种设备和应用中的上万类日志，快速支持用户业务系统日志审计；系统收集企业和组织中的所有安全日志和告警信息，通过归一化和智能日志关联分析引擎，协助用户准确、快速地识别安全事故；通过系统的'安全事件并及时做出安全响应操作，为用户的网络环境安全提供保障；通过已经审计到的各种审计对象日志，重建一段时间内可疑的事件序列，分析路径，帮助安全分析人员快速发现源；整个Hadoop的体系结构主要通过分布式文件系统(HDFS)来实现对分布式存储的底层支持。

3．应用场景。

上述系统可解决传统日志审计无法实现的日志关联分析和智能定位功能。如在企业的网络系统中，大范围分布的网络设备、安全设备、服务器等实时产生的日志量非常大，要从其中提取想要的信息非常困难，而要从设备之间的关联来判断设备故障也将是一大难点。例如，某企业定位某设备与周围直连设备的日志消息相关联起来判断该设备是否存在异常或故障，如对于其中一台核心交换机SW1，与之直连的所有设备如果相继报接口down的日志，则可定位该设备SWl为故障设备，此时应及时做出响应。而传统数据难以通过周围设备的关联告警来定位该故障，大数据审计平台则是最好的解决方法。

大数据分析方法可以利用实体关联分析、地理空间分析和数据统计分析等技术来分析实体之间的关系，并利用相关的结构化和非结构化的信息来检测非法活动。对于集中存储起来的海量信息，可以让审计人员借助历史分析工具对日志进行深度挖掘、调查取证、证据保全。

哪项工具能监控和提高实施质量保证过程的效率

一个好的安全运维需要将事件与IT 流程相关联，一旦监控系统发现性能超标或出现宕机现象，就会触发相关事件以及事先定义好的流程，自动启动故障响应和恢复机制。还需要能够筛选出运维人员完成日常的重复性工作，提高运维效率。要实现这些功能都是常规监控Cacti、Zabbix所无法实现。
同时，还要求能够预测网络蠕虫威胁，在故障发生前能够报警，让运维人员把故障消除在萌芽状态，将所产生损失减到最低。总的来说运维人需要能够在一个中实现资产管理、分布式部署、漏洞扫描、风险评估、策略管理、实时流量监控、异常流量分析、攻击检测报警、关联分析、风险计算、安全事件告警、事件聚合、日志收集与分析、知识库、时间线分析、统一报表输出、多用户权限管理的功能，这种集成开源工具到底有没有？它去哪儿啦？
目前市面上有两种产品可满足这样的要求，目前市面上的SIEM产品主要有HP Arcsight（后台挂Oracle库）、IBM Security QRadar SIEM和Alienvault的OSSIM USM，现在的问题是并不缺少商业SIEM解决方案，在开源中OSSIM到是最佳选择。
很多人只是肤浅的认为OSSIM只是将一些开源工具集成到一个，在OSSIM中颠覆性创新主要在易用（容易安装、部署，容易使用，几乎不用自己写脚本）、分布式监控系统、响应威胁（OTX）、关联分析引擎、可视化攻击展示等。
Alienvault分为开源OSSIM和商业版USM两种，通过这一集成监控工具实现对用户操作规范的约束和对计算机资源进行准实时监控，包括服务器、数据库、中间件、存储备份、网络、安全、机房、业务应用等内容，通过自动监控管理实现故障或问题综合处理和集中管理。

综合日志审计平台的产品概述

综合日志审计平台作为信息系统的综合性管理平台，通过对客户网络设备、安全设备、主机和应用系统日志进行全面的标准化处理，及时发现各种安全威胁、异常行为事件，为管理人员提供全局的视角，确保客户业务的不间断运营安全；明御综合日志审计系统是杭州安恒信息技术有限公司通过基于国际标准化的关联分析引擎，为客户提供全维度、跨设备、细粒度的关联分析，透过事件的表象真实地还原事件背后的信息，为客户提供真正可信赖的事件追责依据和业务运行的深度安全。同时提供集中化的统一管理平台，将所有的日志信息收集到平台中，实现信息资产的统一管理、监控资产的运行状况，协助用户全面审计信息系统整体安全状况 。
综合日志审计平台旨在实现网络资产安全状况的统一管理，使企业的利益受损风险降低，广泛适用于政府、金融、运营商、公安、电力能源、税务、工商、社保、交通、卫生、教育、电子商务及各企事业单位等。

Microsoft SQL Server 2008 中的R2是什么意思?他与Microsoft S

R2只是一个版本标识。
随着信息技术的广泛应用，数据流作为一种新颖的数据结构在日常生活中有着越来越广泛的应用，微软在SQL Server 2008 R2 中推出了分析处理数据流的新组件——StreamInsight。它提供了基于DotNet框架的开发环境，用户能够轻松地使用它来开发出健壮，高效地数据流处理程序。StreamInsight的本质是复杂事件处理(Complex Event Processing，CEP)的应用程序框架，与传统的数据库查询处理不同，事件处理系统需要同时处理来自多个数据源的海量事件(Event)，并且根据用户提供的查询语句以及匹配模式，实时地输出事件分析结果。我们在下表中列出了事件驱动应用和数据库应用的主要区别：
数据库应用 事件驱动的应用（Event Driven）
查询模式 特定的查询请求 连续的查询
响应时间 从几秒至数天 几毫秒或更少
数据流量 数百条记录/秒
10000 事件/秒
通过使用StreamInsight，用户可以开发出基于CEP的程序来实时处理大量的原始数据，利用数据之间的层次和关联关系，有效的采用相应的规则进行处理，以降低进行事件分析，事件关联及事件解析等操作的代价。StreamInsight同时能够支持对数据流模式匹配、异常检测、趋势分析等操作，使用户能够更好地监控和管理数据，最终使用户得到之前无法了解的信息，并能够更快速和更有效的进行操作决策，提高关键绩效指标(KPI)。
在StreamInsight的应用中，其核心为StreamInsight服务器，它主要由输入，输出适配器(Adaptor)以及CEP引擎(CEP Engine)组成。
CEP引擎(CEP Engine)：所有的输入数据都将再CEP引擎中进行分析和处理，它根据用户定义的查询逻辑，有效地分析和转换输入的数据，并及时输出结果。
适配器(Adaptor)：StreamInsight提供了适配器的框架，开发者能够通过实现不同的接口来开发不同种类的适配器。适配器分为两类，输入适配器(Input Adaptor)是连接外部存储设备如网络服务器，传感器同StreamInsight引擎的接口。而输出适配器则用于处理CEP引擎输出的结果并可以同时触发一系列的操作。
StreamInsight平台提供了一个功能强大的对象模型，它包含了许多有用的特性使得我们能够开发出灵活和功能强大StreamInsight的程序。对于初次使用StreamInsight的开发者来说，参考网上的一些实例能够取得事半功倍的效果。

互联网舆情怎么分析？

网络舆论的形成往往非常迅速事件关联分析引擎，一个热点事件的存在加上一种情绪化的意见，就可以成为点燃一片舆论的导火索
而多瑞科舆情监控系统通过对热点问题和重点领域比较集中的网站信息，如：网页、论坛、BBS等，进行24小时监控并及时预警，
以达到快速发现并解决问题的效果
并且该系统可以通过图表展示监控词汇和时间的分布关系以及趋势分析。以提供阶段性的分析。
根据舆情分析引擎处理后的结果库生成报告，用户可通过浏览器浏览
一个字一个字的敲，楼主可一定要采纳我的答案才可以事件关联分析引擎了 关于事件关联分析引擎和事件关联分析引擎是什么的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 事件关联分析引擎的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于事件关联分析引擎是什么、事件关联分析引擎的信息别忘了在本站进行查找喔。