Аналитика безопасности больших данных: оружие против растущих атак кибербезопасности?

[ware_item id=33][/ware_item]

В условиях открытой оцифровки мира бизнеса риски кибератак для компаний возросли. Однако этих атак можно избежать, анализируя большие данные. Исследование BARC «Большие данные и информационная безопасность» включает в себя глубокий анализ текущих уровней развертывания, а также преимущества аналитических решений для защиты больших данных вместе с проблемами, с которыми они сталкиваются..


Увеличение угроз кибербезопасности

Информационная безопасность резко изменила парадигму от давно установленных инструментов защиты периметра к мониторингу и отслеживанию вредоносных действий в корпоративной сети. Это связано с тем, что применение периметра корпоративной безопасности давно исчезло, главным образом, из-за растущего распространения облачных и мобильных сервисов..

Но существует причина для отказа от традиционных подходов к информационной безопасности, и это исключительно из-за массового роста кибератак, а также роли, которую играют гнусные инсайдеры в причинении крупномасштабных нарушений безопасности.

Компании должны изменить свое понятие кибербезопасности

Аналитика работает как важная особенность для обеспечения кибер-устойчивости. Ввиду всех достижений и сложности кибератак, компаниям необходимо пересмотреть свою политику кибербезопасности и сделать шаг от абсолютного предотвращения к концепции PDR - предотвращение > детектировать > Отвечать.

Кибер-злоумышленнику нужна единственная успешная попытка получить доступ и вызвать хаос в организации, поэтому необходимость внесения изменений в понятие кибербезопасности заметно возросла.

Какую роль играет аналитика больших данных здесь

Поскольку улучшенное обнаружение является неотъемлемым элементом в этом подходе, именно здесь аналитика больших данных играет свою роль. Обнаружение должно быть быстрым и достаточно надежным, чтобы различать шаблоны различного использования, осуществлять быстрый анализ в непосредственной близости от реального времени и проходить через сложные корреляции, полученные из широкого диапазона данных, поступающих с серверов и журналов приложений, а также из пользовательские действия и сетевые события.

Таким образом, такой сложный анализ требует самых современных аналитических мер, выходящих за пределы обычных правил, основанных на правилах. Улучшенное обнаружение также требует умения проводить анализ огромных объемов как текущих, так и архивных данных. Поэтому мы можем сказать, что именно здесь аналитика больших данных имеет ключевое значение. Дуэт безопасности и текущее состояние аналитики помогает определить и повысить кибер-устойчивость.

Аналитика безопасности больших данных: новое поколение инструментов безопасности

В последние годы появилось новое поколение аналитических инструментов для обеспечения безопасности, когда отрасль безопасности удвоила эти проблемы. Эти аналитические инструменты безопасности могут собирать, хранить и анализировать большое количество данных по всей организации в реальном времени.

После того, как данные были дополнены дополнительными контекстными данными, а также информацией о внешних угрозах, они затем анализируются с помощью различных алгоритмов корреляции, чтобы обнаружить отклонения и распознать возможные вредоносные действия..

Эти аналитические инструменты безопасности сильно отличаются от обычных решений SIEM и, вероятно, выполняют свои задачи в непосредственной близости от реального времени, поэтому они способны генерировать предупреждения безопасности, ранжированные по степени серьезности относительно прототипа риска. Кроме того, эти предупреждения безопасности также включают в себя дополнительные детали криминалистической экспертизы и позволяют быстро обнаруживать и устранять кибератаки..

Как возникла аналитика безопасности больших данных

Аналитика больших данных - причина самого большого технологического прорыва.

Индустрия безопасности достигла пика, который включает в себя алгоритм бизнес-аналитики для крупномасштабной обработки данных, который поначалу был доступен только крупным организациям. Теперь поставщики могут создавать решения для больших данных, которые могут собирать, хранить и анализировать большие объемы данных в режиме реального времени с помощью легко доступного Apache Hadoop и дешевого оборудования..

Интеграция данных для прогнозирования злонамеренных действий

Это дает возможность комбинировать анализ в реальном времени и исторический анализ, а также определять новые инциденты, которые могут быть связаны с уже произошедшими в прошлом..

Растущие кибератаки могут быть идентифицированы с гораздо большей эффективностью, когда аналитика безопасности больших данных объединяется с внешними источниками разведывательных данных о безопасности, которые отвечают за предоставление текущей информации о последних уязвимостях.

Архивные данные могут значительно упростить калибровку до нормального порядка активности данной сети, которую затем можно использовать для обнаружения отклонений. Существующие решения могут автоматизировать калибровку с минимальными усилиями, требуемыми от администраторов..

Выявление значительных инцидентов

Аналитические алгоритмы больших данных могут идентифицировать отклонения и аномалии в данных, которые в основном указывают на вредоносную активность или, по крайней мере, на какую-то подозрительную активность.

Большие объемы данных безопасности, отфильтрованные с помощью аналитики безопасности больших данных, могут сократить огромные потоки необработанных событий безопасности до контролируемого количества кратких и категоризированных предупреждений. Тем не менее, архивные данные, сохраненные для последующего анализа, могут предоставить судебному эксперту подробную информацию об инциденте, а также о его связи с другими предыдущими аномалиями прошлого.

Автоматизация рабочих процессов

В конце концов, аналитические решения для защиты больших данных предоставляют различные автоматизированные рабочие процессы для противодействия обнаруженным угрозам, которые могут включать искоренение выявленных атак вредоносных программ или отправку сомнительного события в управляемую службу безопасности для углубленного анализа..

Основными элементами процветающего бизнеса в будущем считаются автоматизированные средства контроля за кибербезопасностью и обнаружением мошенничества..

Основные выводы из отчета Big Data Security Analytics

Исследование обеспечивает глубокий анализ уровня осведомленности и последних подходов в области информационной безопасности, а также выявления мошенничества в компаниях, распространенных по всему миру.

Он описывает важность, планы на будущее и текущее состояние аналитики безопасности больших данных и ее динамические действия, которые должны начаться в различных секторах. Исследование также дает обзор различных возможностей, преимуществ и проблем, связанных с динамичными инициативами. Кроме того, он также предоставляет аудит ряда технологий, доступных в настоящее время, чтобы сосредоточиться на этих проблемах..

Brayan Jackson Administrator
Candidate of Science in Informatics. VPN Configuration Wizard. Has been using the VPN for 5 years. Works as a specialist in a company setting up the Internet.
follow me
Like this post? Please share to your friends:
Leave a Reply

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

47 − 44 =

map