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在企业安全中，如果只是被动防御，那就同“门锁”一样，不可能一劳永逸。而随着高级持续性攻击（APT）的增多，以及企业内部人员监守自盗，传统的安全防御措施能起到的作用也越来越小。
Hansight瀚思的联合创始人董昕告诉雷锋网，过去近30年的信息安全技术基本以基于签名和规则等的防御为主，用MD5码等来判断病毒与恶意文件特征，依靠规则去做简单的阻断，并高度依赖网络边界设备。但随着随着云、大数据与移动等概念的兴起，安全的边界（内外网）变得越来越模糊，而使用机器学习、算法，基于行为对未知威胁进行分析变得越来越重要，安全思路已经从防御转为侦测与响应。
Gartner在2013年预测，3年全球将有25%的大型企业部署大数据安全分析平台；2013年RSA信息安全大会的主题是“Mastering data. Securing the world”（掌握数据，保护世界），自此大数据分析成为很多企业信息安全部门迫切需要解决的问题。现在的信息安全基本等同于大数据分析问题。
瀚思是国内一家大数据安全公司，早在2014年开始提供相关服务，其目标是“成为企业的智能安全大脑”，目前产品主要有两块：
企业级大数据安全分析系统Hansight Enterprise，主要用户是大型企业，由于这些公司对信息极为敏感，会以私有云的方式提供服务。它采用海量数据处理、机器学习、算法等技术，整合HanSight UBA（用户行为分析）与HanSight TI（威胁情报中心）模块，帮助应对外部与内部安全威胁。
面向中小企业的安全分析平台Saas（安全即服务），如安全易。据称为国内首家企业级安全SaaS平台，为中小企业提供在线安全服务。
Enterprise示意图 / 图片来自瀚思官网
瀚思的主要用户是大型企业、银行、电信运营商，国家及省级政府单位，如招商银行、建设银行、中国联通、大唐电信。这类客户本身积累有大量数据，更适合使用大数据安全服务。
从被防御到主动侦测的转变，也得益于外部条件的成熟。董昕告诉雷锋网，开源大数据框架的发展，大量数据的积累，以及计算资源的普及（如X86服务器降价），同时数据实时分析及机器学习模型的逐渐成熟，让大数据安全分析变得可能。
大数据安全服务主要涉及三个方面：机器学习算法，大数据平台技术，以及对安全场景的理解。董昕认为公司的优势也集中在这几个方面。
瀚思首席科学家万晓川曾任职安全公司趋势科技（Trendmicro）十多年，曾率先将机器学习应用于病毒自动分析系统和垃圾邮件识别。在算法选择上，瀚思较多使用无监督学习算法，并通过可视化方式展现数据与结果，能帮助在海量数据中发现异常行为。
有别于其它安全工具，大数据安全分析需要突出的数据存储和分析能力。瀚思在Hadoop和Spark上不少实际经验和源码级能力，也是Hortonworks在国内最早的技术合作伙伴。
另外团队成员来自趋势、微软、甲骨文等公司，做过不少大数据项目，了解如何将机器学习算法用于安全领域，用大数据安全分析平台解决APT攻击、内部监守自盗和网络欺诈等安全问题。
去年7月，大数据行业内第一个上市的公司Plunk以1.9亿美元收购Caspida，一家用机器学习技术分析安全隐患的公司。用“数据驱动安全”已经是一个大趋势。
如果要把大数据安全服务做个类比，那更像是“上帝视角”，相比传统的防御只关注安全环节上的某一点，它更关注总体安全状况，把所有设备、软件、应用及行为数据采集起来，维度更高。
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