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支撑现代网络安全技术的理论基础最重要的就是特征匹配大数据挖掘在网络威胁情报中的应用，广泛应用于各类主流网络安全产品大数据挖掘在网络威胁情报中的应用，如杀毒入侵检测防御漏洞扫描深度包检测Oday漏洞和远程加密通信都意味着没有特征，或者说还没来得及积累特征，这是基于特征匹配的边界防护技术难以应对的2长期持续性的攻击 现代网络安全产品把实时性作为衡量。

安全数据的大数据化 安全数据的大数据化主要体现在以下三个方面1 数据量越来越大网络已经从千兆迈向大数据挖掘在网络威胁情报中的应用了万兆，网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升同时，随着NGFW的出现，安全网关要进行应用层协议的分析，分析的数据量更是大增与此同时，随着安全防御的纵深化，安全监测的内容不断细化，除大数据挖掘在网络威胁情报中的应用了必赢客户端。

大数据识别威胁 当出现网络安全这一概念的时候，所有的组织机构就面临了一个难题在过去，关注网络和终端的保护就可以了，而如今应用程序，云服务和移动设备例如平板电脑，手机，蓝牙设备和智能手表的加入，使得组织机构的发展这些项目的同时，必须针对它们做好足够的防御然而需要防御的攻击面在不断。

端点检测与响应Endpoint Detection Response，EDR是一种主动式端点安全解决方案，通过记录终端与网络事件，将这些信息本地化存储在端点或者集中在数据库EDR 会集合已知的攻击指示器行为分析的数据库来连续搜索数据和机器学习技术来监测任何可能的安全威胁，并对这些安全威胁做出快速响应还有助于快速调查攻击范围，并。

这些安全大数据可以被用来在威胁情报的生产过程中，产生价值更高，针对性更强的高质量威胁情报在产品层面，360拥有天机天擎天巡和天眼组成的终端和边界的安全大数据采集系每一个用户在使用产品的同时，这些终端设备都可以实时感知各种威胁和攻击，汇集到云端，成为网络安全的智慧大脑然后通过大数据引擎。