随着企业加速转向主要依赖数据及从中获取可行洞察能力的商业模式，数据完整性问题将日益影响企业，并不可避免地影响其利润。
2019年下半年，电子竞技行业因一名电子游戏《Fortnite》玩家而引发争议。争议的焦点是他的年龄。虽然任何年龄的人都可以玩这款游戏，但要参加竞技比赛，玩家必须年满13岁。比赛奖金相当可观，现金杯赛的获胜者可赢得数十万甚至数百万美元，这让有天赋的孩子有了数百万个撒谎的理由。
去年的问题在于，其中一名获胜者承认自己确实谎报了年龄。随后，该玩家被Twitter和热门直播平台Twitch封禁，在整个游戏社区引发轩然大波。此事进而演变成Fortnite社区所称的“年龄门”事件。大批年轻玩家被要求验证年龄，以便开发商Epic Games更好地确保只有符合年龄要求的玩家才能参加锦标赛。
当然，问题在于，如果玩家撒过一次谎，就很难阻止其再次撒谎。更普遍的问题是，这说明用户提供的数据很难验证。
数据完整性
对于正在考虑或已经进入数字化转型第三阶段的组织而言，无法验证数据的完整性（正确性）应引起高度重视。这一阶段高度依赖数据。数据不仅用于开展业务，也是识别模式和行为的基础。数据还将为高级分析提供支持，使其无需人工干预即可自动做出运营和业务决策。
而这些数据可能已被污染。
脏数据对业务的影响不容低估。这不仅仅是旨在窃取或污染业务数据的SQL注入，而是一种隐蔽得多的攻击。它以合法交易的形式出现，意图误导参与业务决策的机器和人员。
这是对产品X的集中抢购，导致分析系统和业务分析师误以为需求高于实际水平。为确保供应，资源随之重新调配，进而对整个供应链和分销链产生连锁影响。
但随后……什么也没发生。实际上并没有真正的需求，因为这些需求是通过虚假手段制造出来的。订单突然被取消或无人处理，因为下单的是机器人，而不是真实用户。企业不得不仓促应对，重新调配资源，并设法处理由此造成的影响。
脏数据会对业务造成切实而显著的影响，并直接影响企业利润。
在数字化转型的后期阶段，抵御和防范此类攻击（即业务层攻击）将成为重点。为此，可以说我们需要以其人之道还治其人之身，利用大量且持续增加的数据，帮助高级分析识别并拒绝伪装成合法交易的攻击。
这不仅是一个业务问题，更是一项数据完整性挑战，需要整合应用服务、基础设施和应用的数据集。必须对每个可检测的插入点进行检测，使其生成丰富的遥测数据，从而支持高级分析抵御业务层攻击。只有运用机器学习并利用云端提供的强大算力，对大型数据集进行深入分析，才能发现那些可用于识别数据完整性破坏企图的细微信号和模式。从识别机器人到发现异常行为，区分合法业务活动与恶意攻击的能力，不仅关系到企业能否取得成功，更关系到企业能否生存。
我们或许永远无法阻止未成年人在网上谎报年龄，至少仅靠技术无法做到。但我们可以汲取其中有关脏数据的教训，构建更完善的应用服务和系统，为抵御业务层攻击提供适当的防护。
关于作者
Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师，在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构，还是探索可扩展系统的极限，她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前，她曾担任技术编辑，并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位，著述颇丰，出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏，并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。
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