Analiza Big Data Security: broń przeciwko rosnącym atakom cybernetycznym?

[ware_item id=33][/ware_item]

Dzięki otwartej cyfryzacji świata biznesu wzrosło ryzyko cyberataku na firmy. Ataków tych można jednak uniknąć dzięki analizie dużych zbiorów danych. Badanie „Big Data and Information Security” firmy BARC obejmuje dogłębną analizę obecnych poziomów wdrażania, a także zalety analitycznych rozwiązań bezpieczeństwa dla dużych zbiorów danych oraz stojących przed nimi wyzwań.


Przyrost zagrożeń bezpieczeństwa cybernetycznego

Bezpieczeństwo informacji spowodowało drastyczną zmianę paradygmatu z dawnych narzędzi ochrony obwodowej na monitorowanie i śledzenie złośliwych działań w sieci korporacyjnej. Wynika to z faktu, że stosowanie zabezpieczeń korporacyjnych już dawno zniknęło, głównie z powodu rosnącej popularności usług chmurowych i mobilnych.

Ale istnieje powód wycofania tradycyjnych podejść do bezpieczeństwa informacji, i to wyłącznie z powodu ogromnego wzrostu liczby ataków cybernetycznych, a także roli odgrywanej przez nikczemnych wtajemniczonych w powodowaniu naruszeń bezpieczeństwa na dużą skalę.

Firmy muszą zmienić swoje pojęcie cyberbezpieczeństwa

Analityka działa jako niezbędna funkcja, dzięki której cyberodporność jest korzystna. Biorąc pod uwagę zaawansowanie i zaawansowanie cyberataków, firmy muszą zrewidować swoje polityki bezpieczeństwa cybernetycznego i zrobić krok dalej od absolutnego zapobiegania w kierunku koncepcji PDR - Zapobieganie > Wykryć > Zareagować.

Cyberprzestępca potrzebuje pojedynczej udanej próby uzyskania dostępu i spowodowania spustoszenia w organizacji, dlatego potrzeba zmiany własnego pojęcia bezpieczeństwa cybernetycznego znacznie wzrosła..

Jaką rolę odgrywa tutaj Big Data Analytics

Ponieważ ulepszone wykrywanie jest integralnym elementem tego podejścia, tutaj właśnie odgrywa rolę analityka dużych zbiorów danych. Wykrywanie musi być wystarczająco szybkie i niezawodne, aby rozróżnić wzorce różnych zastosowań, aby wdrożyć szybką analizę z bliską odległością w czasie rzeczywistym i przejść przez złożone korelacje uzyskane z szerokiej gamy danych pochodzących z serwerów i dzienników aplikacji, a także z aktywność użytkownika i zdarzenia sieciowe.

Tak więc taka zawiła analiza wymaga najnowszych miar analitycznych wykraczających poza zwykłe miary oparte na regułach. Ulepszone wykrywanie wymaga również biegłości w przeprowadzaniu analiz na ogromnych ilościach danych bieżących i archiwalnych. Dlatego możemy powiedzieć, że to tutaj kluczowe znaczenie mają analizy dużych zbiorów danych. Duet bezpieczeństwa i obecny stan analiz pomaga określić i zwiększyć odporność cybernetyczną.

Big Data Security Analytics: nowa generacja narzędzi bezpieczeństwa

W ostatnich latach pojawiła się nowa generacja narzędzi analitycznych do bezpieczeństwa z podwójnym podejściem branży bezpieczeństwa do tych wyzwań. Te narzędzia analityczne bezpieczeństwa mogą zbierać, przechowywać i analizować dużą ilość danych w całej organizacji w czasie rzeczywistym.

Po powiększeniu danych o dodatkowe dane kontekstowe, a także zewnętrzną inteligencję zagrożeń, są one następnie analizowane za pomocą różnych algorytmów korelacji w celu wykrycia odchyleń i rozpoznania możliwych złośliwych działań.

Te analityczne narzędzia bezpieczeństwa są zupełnie inne niż zwykłe rozwiązania SIEM i prawdopodobnie będą wykonywać swoje zadania w bliskim czasie rzeczywistym, dlatego są w stanie generować alerty bezpieczeństwa uszeregowane według stopnia ważności w odniesieniu do prototypu ryzyka. Ponadto te alerty bezpieczeństwa zawierają również dodatkowe dane kryminalistyczne i umożliwiają szybkie wykrycie i złagodzenie cyberataków.

Jak powstały Big Data Security Analytics

Analiza dużych zbiorów danych jest przyczyną największego przełomu technologicznego.

Branża bezpieczeństwa osiągnęła szczyt, który utwierdza algorytm inteligencji biznesowej do przetwarzania danych na dużą skalę, który początkowo był dostępny tylko dla dużych organizacji. Dostawcy mogą teraz tworzyć rozwiązania Big Data, które są w stanie gromadzić, przechowywać i analizować duże ilości danych w czasie rzeczywistym, korzystając z łatwo dostępnego narzędzia Apache Hadoop i taniego sprzętu.

Integrowanie danych w celu przewidywania złośliwych działań

Daje to możliwość połączenia analizy w czasie rzeczywistym i analizy historycznej, a także określenia nowych incydentów, które mogą być powiązane z tymi, które miały już miejsce w przeszłości.

Rosnące cyberataki można zidentyfikować ze znacznie większą wydajnością, gdy analityka bezpieczeństwa dużych zbiorów danych zostanie połączona z zewnętrznymi źródłami wywiadu bezpieczeństwa, które są odpowiedzialne za dostarczanie aktualnych informacji na temat najnowszych luk w zabezpieczeniach.

Dane archiwalne mogą znacznie uprościć kalibrację do normalnej kolejności aktywności danej sieci, którą można następnie wykorzystać do wykrycia odchyleń. Istniejące rozwiązania mogą zautomatyzować kalibrację przy minimalnym wysiłku wymaganym od administratorów.

Identyfikacja znaczących incydentów

Algorytmy analityczne dużych zbiorów danych mogą identyfikować odchylenia i anomalie w danych, które głównie wskazują na złośliwą aktywność lub przynajmniej na pewną podejrzaną aktywność.

Ogromne ilości danych bezpieczeństwa po odfiltrowaniu przez analitykę bezpieczeństwa dużych zbiorów danych mogą zredukować ogromne przepływy nieleczonych zdarzeń bezpieczeństwa do kontrolowanej liczby krótkich i podzielonych na kategorie alertów. Dane archiwalne przechowywane do późniejszej analizy mogą jednak dostarczyć ekspertowi kryminalistycznemu szczegółowe informacje na temat incydentu, a także jego związku z innymi wcześniejszymi anomaliami z przeszłości.

Automatyzacja przepływów pracy

Na koniec rozwiązania analityki bezpieczeństwa dużych zbiorów danych zapewniają różne automatyczne przepływy pracy w celu przeciwdziałania wykrytym zagrożeniom, które mogą obejmować eliminację zidentyfikowanych ataków złośliwego oprogramowania lub zgłoszenie podejrzanego zdarzenia do zarządzanej usługi bezpieczeństwa w celu dogłębnej analizy.

Za główne elementy rozwijającego się biznesu w przyszłości uważa się automatyczne kontrole bezpieczeństwa cybernetycznego i wykrywanie oszustw.

Kluczowe wnioski z raportu Big Data Security Analytics

Badanie zapewnia dogłębną analizę poziomu świadomości i najnowszych podejść w dziedzinie bezpieczeństwa informacji, a także wykrywania oszustw w firmach rozsianych po całym świecie.

Opisuje znaczenie, przyszłe plany i obecny stan analityki bezpieczeństwa dużych zbiorów danych oraz jej dynamiczne działania, które mają zostać zainicjowane w różnych sektorach. Badanie zapewnia również przegląd różnych możliwości, zalet i wyzwań związanych z dynamicznymi inicjatywami. Co więcej, zapewnia również kontrolę zakresu obecnie dostępnych technologii, aby skoncentrować się na tych wyzwaniach.