读一本书，若能让你于字里行间的穿透中迸出些灵感，就此展开脑力激荡，最终思绪若涓涓细流汇聚成川，定然是绝妙的体验。《大数据时代》就是这样一本好书。
限于职业习惯，本文一切都落脚在信息安全领域。
至于妥当与否，有无缺漏，我就当抛砖引玉了。
首先，大数据强调相关性而非因果性，传统信息安全在目标设定上或许应该更多元化一些。
以往，我们的很多产品或技术聚焦在黑客或恶意操作上，跟踪与反跟踪，攻防对抗，恨不能立刻抓个现行。我们还强调在安全事故的背后找到根本原因，以正本清源。这种思路没错，但在现如今安全威胁社会化、普遍化、复杂化的态势下，很多时候，不容我们追根溯源，损失可能已然形成。
也许我们根本没必要探究到底是谁因为什么原因而入侵系统，通过相关关系分析风险，采取预防措施，可能更具有现实意义。比如，针对移动支付，如果能以“云-端”的方式，基于海量的信息泄漏和操作行为的分析，向用户及时推送提醒或预警信息，强调意识预防而非单纯的技术控制，也许能事半功倍。就像Google基于“数据废气”来做翻译一样，重要的不是原因，而是可能的结果。进一步可想，松耦合的相关性将极大地拓展价值数据的范畴，通过“废物”的再利用，我们完全可以做到针对个人的信息安全风险评价，将其纳入信用评价体系，或许能更好地支持未来的支付场景。
其次，对数据的利用从结构化到非结构化，从精确到混杂，从局部到全体，信息安全产品的技术实现应有新的思路。
传统的IDS或漏洞发掘技术是典型的基于模式匹配的小数据分析，难以捕捉非规则化的APT攻击。设想一种新的技术路线：基于跨平台、非结构化、混杂而非精确，甚至跨组织的大数据，做全局性分析，重点放在对未知的预测而非事中监测或事后审计上，未来什么时间、何种场景、哪种操作、什么人、可能出现何种异常?有什么风险?等等。基于此，传统的很多安全产品都可以做出技术革新，包括入侵检测、漏洞扫描、SOC、日志管理、NGFW等。更重要的是，有了大数据理念，企业日常运营中发生的各种数据，例如操作和异常日志、各类监控信息、用户使用信息，将不再有“垃圾”嫌疑，全都可能为安全所用。当然，以往惯用的模式匹配和规则设定策略，很可能也要做相应的调整。信息安全的重点，将不再是就特定产品或特殊数据来做分析，而是基于业务需要来从现有的海量数据中提取、汇集、分析并预测。
再有，大数据从对象到工具再到一种全新的商业模式，赋予信息安全产业更多的发展机遇。
与大数据相关的价值命题有三个层面需要考虑。
第一，把大数据作为一种对象，其对传统数据安全提出了新的挑战。以往我们的数据安全解决方案比如DLP，对象是局部的、受限的、确定的，而大数据时代，也许那些原本毫不起眼甚至毫无价值的数据，因其积聚而量变到质变，成为必要的保护对象。有挑战就有机遇，谁能更好地为大数据安全保驾护航，谁也许就掌握了未来的一项必杀技。
第二，比大数据作为对象更高一层的，是利用大数据来做安全。前文提到过，像IDS、SOC、日志管理、操作监控等传统的安全技术或产品，都是利用小数据来做匹配分析的，一个非常大的问题是数据源单一，关联分析范围受限，通常只在自己的一亩三分地里干活，老死不相往来。其实，所有这些技术产品，大可以看成一个个数据采集点，若能在其上构建一套大数据分析机制，把以往的数据孤岛串联起来，更结合非安全领域的其他企业数据，也许能给出一个更全面的风险视图。
第三，大数据除了可以用于安全工作本身，更可以上一个台阶，直接成为企业业务发展的动力。比如，很多电商的安全部门，除了通常的运营监控外，更会从海量的用户操作中挖掘、发现并报告各种欺诈舞弊的风险，这是直接与业务关联的，甚至正是业务的一部分。再比如，针对个人的银行授信，除了传统的履约、偿债、守信等因素外，是否能对个人信息安全意识有所考虑?因意识不足导致泄漏密码、资金欺诈，也给银行带来麻烦。而如何评价信息安全意识?其实是个大数据的概念，从个人操作习惯、过往经历、“脱裤”情况等，都可以窥见一二。
此外，从大数据为我们描绘的蓝图来看，企业IT全面数据化是大势所趋。阿里巴巴不是号称IT之后是“DT”时代吗?对信息安全来讲，也许未来所有的企业都将是数据服务型企业，加上云计算、移动互联网、物联网、平台商业模式的大行其道，要么为大数据提供安全解决方案及服务，要么用大数据来做安全解决方案和服务，大数据将会成为信息安全开疆拓土最得力的抓手。
曾在某次研讨会上接触过一家叫触宝科技的公司，说起来很简单，就是做手机通讯录管理的，其核心是，与运营商合作，用云计算和大数据的方式为手机用户提供简单而直观的安全体验，包括识别陌生来电，防止欺诈骚扰，拦截垃圾短信。让我眼前一亮的是，它通过积聚云端的大数据，可以系统地分析骚扰电话和垃圾短信的来源、分布、类型、方式、对象甚至性别和心理，除了全景视图外，我们更能由此联想到他更多的价值应用，比如媒体广告、征信、舆情监控等。
趋势科技也是一个非常典型的例子。很多年前，我只知道趋势科技是做防病毒的，随着360颠覆了终端杀毒市场，趋势科技似乎就无声无息了。最近，也是偶然的机会，让我真正汗颜了一把。原来，人家早已经不复当年，企业市场，云计算，大数据，虚拟化解决方案，APT防范，BYOD安全，所有在我看来很新鲜的话题，人家其实都已运营多年并且正引领潮流。印象深刻的有一点，杀毒界当年曾有两派之争：一派强调通过本地化的智能引擎来提升病毒查杀能力，另一派则另辟蹊径，将真正的计算能力移至云端，拓展广度，及时应变，并以不变应万变。结果，搞智能引擎的因为360的“搅局”而没落，在终端市场无所作为而被“挤兑”到云端的趋势科技，置之死地而后生。这让我想起经典的IBM和谷歌做机器翻译的例子，前者搭建专家系统做人工智能，后者做大数据(甚至是大量的垃圾和错误数据)和对等翻译，前者步履维艰不了了之，后者取得应用领域质的飞跃。
类似案例有很多，尽管大多未必一开始建立的就是清晰的大数据商业模式，但随着自然的价值驱动，结果却在印证着这种趋势。还有一些创业公司，已经有了非常清晰的大数据思维，交流过程中你会直观感受到，他在说“我要的是数据”这话时所表现出的强烈自信。
其实，未来的信息安全产业，抛开具体产品不说，可能都会是围绕大数据或相关领域而打造的生态，从基础设施(数据运营本身)，到大数据解决方案(比如大数据的安全)，再到大数据服务(比如用大数据做安全)。甚至包括甚嚣尘上的地下黑产，其过去、现在以及未来，正在并且很可能也是围绕大数据(海量的个人信息)来产生并输出价值的。至于商业模式，大数据相关产业如何变现，看看互联网行业吧，免费，增值，附件服务，平台模式，指东打西种瓜得豆，林林总总五花八门，可以借鉴的很多。所以，套用一句俗话说，数据都有了，还愁不来钱吗?关键还是看如何基于大数据思维来系统打造出一种模式。
还有，人才储备是践行大数据思维必不可少的因素。借着《大数据时代》的结论，是否可以说，未来的信息安全专家，更可能是数据科学家(数据分析)，社会学家(社交工程)，心理学家(用户及业务分析)?也许他未必精通传统的信息安全技术，但他一定具有风险意识，具备数据思维，并且真正懂得从用户角度去思考问题。技术能力不是关键，思维方式才是要点。只是，这样的人，哪里去找?给大家一个思路：现在传统安全厂商最发愁的是被BAT们大挖墙角，没办法，人比人气死人，但未来，也许你会发现，其实反过来从BAT们那里倒腾出的也许才是真正的“干货”，想想看，那里什么都有了，有数据，有技术，有业务，有创新，有实践。不过，要做反向工程，须得先行栽好梧桐树呀，又一个难题?呵呵，事情往往如此，从一个循环到另一个循环，要么恶性，要么良性，取决于你的选择。
最后，对大数据所引发的个人隐私及伦理道德问题，牵涉到整个社会，我们应该有清醒的认识。从信息安全产业角度看，的确也需要社会联动以共同面对。一方面，大数据只有尽可能地公开共享才能发挥其作用，另一方面，公开共享引发的安全问题又如此深刻而广泛，绝非自家关起门来能够解决。所以我在想，未来，是否会有一种类似“数据银行”的中间机构出现，与传统银行的运营模式类似，将数据对比货币，提供存储、借贷、支付等服务。通过一种非直接接触式的交易(类似银行卡，将货币虚拟化)，将个人隐私或敏感数据(把数据当做等价交换物)、数据加工处理(支付机构)、数据使用(商户等)各方对接起来。届时，用户不必像现在这样处处办业务而处处都要提交身份证、联系方式、履历等个人信息，打个包，存到“数据银行”，甚至还可以收利息。而“数据银行”则可以向信息采集收转机构以及最终使用者提供类似“支付”和“贷款”的服务。如此一来，个人信息保护的问题是否能集中得以解决?当然，可能太过理想化了，但大数据本身不就是个理想化的命题吗?
以上几点，都是我在阅读《大数据时代》过程中延伸思考并总结提炼出来的，没有系统化的结构，只当零碎点滴。
总之一句话，信息安全发展应有大数据意识、战略和能力。
