大資料的蓬勃發展和普及程度是毋庸置疑的，而資料洩露就像影子一樣伴隨著資料發展，大資料發展的規模越大，它的影子也變得更大。人們每天產生的資料報括：個人的銀行卡資訊、身份資訊、位置定位等等隱私資料都在不停地通過網路上傳到資料中心。
而當前網路與資訊保安領域，正在面臨著多種挑戰。一方面，企業和組織安全體系架構的日趨複雜，各種型別的安全資料越來越多，傳統的分析能力明顯力不從心；另一方面，新型威脅的興起，內控與合規的深入，傳統的分析方法存在諸多缺陷，越來越需要分析更多的安全資訊、並且要更加快速的做出判定和響應。資訊保安也面臨大資料帶來的挑戰。
安全資料的大資料化主要體現在以下三個方面：
一、資料量越來越大：網路已經從千兆邁向了萬兆，網路安全裝置要分析的資料報資料量急劇上公升。同時，隨著ngfw的出現，安全閘道器要進行應用層協議的分析，分析的資料量更是大增。與此同時，隨著安全防禦的縱深化，安全監測的內容不斷細化，除了傳統的攻擊監測，還出現了合規監測、應用監測、使用者行為監測、效能檢測、事務監測，等等，這些都意味著要監測和分析比以往更多的資料。此外，隨著apt等新型威脅的興起，全包捕獲技術逐步應用，海量資料處理問題也日益凸顯。
二、速度越來越快：對於網路裝置而言，包處理和**的速度需要更快；對於安管平台、事件分析平台而言，資料來源的事件傳送速率（eps，eventpersecond，事件數每秒）越來越快。
三、種類越來越多：除了資料報、日誌、資產資料，安全要素資訊還加入了漏洞資訊、配置資訊、身份與訪問資訊、使用者行為資訊、應用資訊、業務資訊、外部情報資訊等。
我們需要大資料安全分析
安全資料的大資料化，以及傳統安全分析所面臨的挑戰和發展趨勢，都指向了同乙個技術——大資料分析。正如gartner在2023年明確指出，「資訊保安正在變成乙個大資料分析問題」。
於是，業界出現了將大資料分析技術應用於資訊保安的技術——大資料安全分析（bigdatasecurityanalysis，簡稱bdsa），也有人稱做針對安全的大資料分析（bigdataanalysisforsecurity）。
借助大資料安全分析技術，能夠更好地解決天量安全要素資訊的採集、儲存的問題，借助基於大資料分析技術的機器學習和資料挖據演算法，能夠更加智慧型地洞悉資訊與網路安全的態勢，更加主動、彈性地去應對新型複雜的威脅和未知多變的風險。
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