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Adobe 的 Security Lakehouse:OCSF、数据效率和大规模威胁检测.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718629 2025-06-22 34页 2.11MB

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本文主要介绍了Adobe公司采用Security Lakehouse(安全数据湖)和OCSF(开放网络安全架构框架)对其安全数据进行标准化和规模化的处理。关键点如下: 1. **Adobe的安全数据平台(SDP)**:面临处理大规模安全数据集的挑战,需要高效地摄取和标准化来自不同数据源的安全数据。 2. **OCSF的重要性**:提供了标准化的安全数据架构,减少数据摄取复杂性,提高跨工具的分析互操作性,并支持可扩展性。 3. **数据标准化流程**:通过“青铜”、“白银”、“黄金”三阶段将原始数据转换为OCSF格式,以实现跨数据源的统一查询和分析。 4. **Antimatter Security Lakehouse**:Adobe与Databricks合作,使用Antimatter Security Lakehouse快速可靠地规范化数据,支持实时深度分析,降低成本,并实现高性能。 5. **核心数据**:Adobe已经将3个数据源中的42个数据源规范化,并使用Antimatter Security Lakehouse在Databricks上处理安全数据。 6. **优势**:Antimatter提供了与Databricks的紧密集成,支持AI/ML模型,并具有高性能和灵活性,有助于Adobe在安全分析方面实现规模化。 文章强调了数据标准化在提高安全事件检测和响应质量方面的重要性,并展示了Adobe如何通过采用现代云原生架构来应对安全数据分析的挑战。
"Adobe如何高效检测威胁?" - 揭秘Adobe大规模安全数据分析与实时威胁检测的策略。 "OCSF标准化有何优势?" - 探索开放网络安全框架如何简化数据湖中的安全信息处理。 "Databricks安全湖仓如何降低成本?" - 了解Databricks与Adobe合作,如何实现高效、经济的网络安全数据分析。
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