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本章学习目标：
（1）了解大数据基本概念。
（2）了解大数据平台架构及基本组件。
（3）理解大数据安全分析和传统安全检测的异同。
（4）理解大数据安全的分析定位、范围以及路径。
大数据不再是一个陌生的概念，而是广泛应用于各行各业，也存在于生活中的各个角落。举个例子，我们现在乘坐高铁去另一个城市时可以自行在网上购买车票，高铁的订票系统就使用了大数据技术，可以让我们实时查看剩余车票信息，在线办理订票等业务。
大数据时代下的信息安全面临着新的威胁，数据量不断增加、数据产生的速度不断加快、种类繁多、数据质量参差不齐，安全问题的搜集如同大海捞针。庆幸的是，大数据技术也开始进入安全领域，与传统安全技术相结合，诞生了数据时代的新型安全应对方法：大数据安全分析（BDSA）。利用大数据技术来进行安全分析并非是研究如何保护大数据自身的安全。借助大数据安全分析技术能够更好地解决海量安全要素信息的采集、存储问题，借助基于大数据技术的机器学习和数据挖掘算法能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。
本章就从大数据的产生开始讲起，带领读者一起回顾大数据安全分析技术诞生的整个历程。