Big Data Security Analytics: een wapen tegen stijgende cyberbeveiligingsaanvallen?

[ware_item id=33][/ware_item]

Met de open-end digitalisering van het bedrijfsleven zijn de risico's van cyberaanvallen voor de bedrijven verhoogd. Deze aanvallen kunnen echter worden vermeden door big data-analyse. Het onderzoek 'Big Data and Information Security' van BARC bestaat uit een diepgaande analyse van de huidige implementatieniveaus en de voordelen van analytische beveiligingsoplossingen door big data in combinatie met de uitdagingen waarvoor ze staan.


Toename van cyberveiligheidsbedreigingen

Informatiebeveiliging maakte een drastische paradigmaverschuiving van de al lang bestaande perimeterbeveiligingstools naar het bewaken en opsporen van kwaadaardige activiteiten binnen het bedrijfsnetwerk. Dit komt omdat de toepassing van de beveiligingsperimeter van bedrijven al lang verdwenen is, vooral vanwege de toenemende acceptatie van cloud- en mobiele services.

Maar er is een reden voor het intrekken van traditionele benaderingen van informatiebeveiliging, en dat is alleen vanwege de enorme toename van cyberaanvallen en de rol die snode insiders spelen bij het veroorzaken van grootschalige inbreuken op de beveiliging.

Bedrijven moeten hun cyberveiligheidsbegrip aanpassen

Analytics werkt als een essentiële functie om cyberweerbaarheid voordelig te maken. Gezien alle vooruitgang en verfijning van cyberaanvallen moeten bedrijven hun cyberveiligheidsbeleid herzien en een stap verder gaan van absolute preventie naar het PDR-concept - Voorkomen > opsporen > Reageren.

Een cyberaanvaller heeft een enkele succesvolle poging nodig om toegang te krijgen en schade aan te richten in een organisatie, dus de noodzaak om iemands cyberveiligheidsbegrip te wijzigen is opmerkelijk toegenomen.

Welke rol speelt Big Data Analytics hier

Omdat verbeterde detectie een integraal onderdeel van deze aanpak is, speelt big data-analyse zijn rol. Detectie moet snel en betrouwbaar genoeg zijn om onderscheid te maken in de patronen van verschillend gebruik, om snelle analyse te implementeren met directe nabijheid tot realtime en om complexe correlaties te doorlopen verkregen uit een breed scala aan gegevens afkomstig van servers en applicatielogboeken, evenals van gebruikersactiviteiten en netwerkevenementen.

Een dergelijke ingewikkelde analyse vereist dus geavanceerde analytische maatregelen buiten de grenzen van de gebruikelijke op regels gebaseerde maatregelen. Verbeterde detectie vereist ook de vaardigheid om analyses uit te voeren op enorme hoeveelheden huidige en archiefgegevens. Daarom kunnen we zeggen dat dit is waar big data-analyse zijn belangrijkste belang houdt. Het duo van beveiliging en de huidige staat van analyse helpt bij het bepalen en vergroten van cyberweerbaarheid.

Big Data Security Analytics: een nieuwe generatie beveiligingshulpmiddelen

In de afgelopen jaren is er een nieuwe generatie beveiligingsanalysetools ontstaan ​​met de dubbele aanpak van de beveiligingsindustrie voor deze uitdagingen. Deze beveiligingsanalysetools kunnen in realtime een grote hoeveelheid gegevens in de hele organisatie verzamelen, opslaan en analyseren.

Nadat de gegevens zijn aangevuld met aanvullende contextgegevens en extrinsieke dreigingsinformatie, worden deze vervolgens geanalyseerd via verschillende correlatie-algoritmen om afwijkingen te detecteren en mogelijke kwaadaardige activiteiten te herkennen.

Deze beveiligingsanalysetools verschillen nogal van de gebruikelijke SIEM-oplossingen en voeren hun taken waarschijnlijk bijna direct uit, waardoor ze beveiligingswaarschuwingen kunnen genereren op volgorde van ernst met betrekking tot een risicoprototype. Bovendien bevatten deze beveiligingswaarschuwingen ook extra forensische details en maken snelle detectie en verlichting van cyberaanvallen mogelijk.

Hoe is Big Data Security Analytics ontstaan?

Big data-analyse is de reden van de grootste technologische doorbraak.

De beveiligingsindustrie heeft het hoogtepunt bereikt dat bedrijfsintelligentiealgoritme voor grootschalige gegevensverwerking codeert, wat aanvankelijk alleen voor grote organisaties beschikbaar was. Leveranciers kunnen nu big data-oplossingen bouwen die in staat zijn om grote hoeveelheden gegevens in realtime te verzamelen, op te slaan en te analyseren, met behulp van de gemakkelijk beschikbare Apache Hadoop en goedkope hardware.

Gegevens integreren om schadelijke activiteiten te voorspellen

Dit genereert de mogelijkheid om real-time en historische analyses te combineren en om nieuwe incidenten te bepalen die kunnen worden gerelateerd aan gebeurtenissen die al eerder zijn gebeurd.

De groeiende cyberaanvallen kunnen met veel meer efficiëntie worden geïdentificeerd, zodra de analyse van big data-beveiliging is gecombineerd met extrinsieke beveiligingsinformatiebronnen die verantwoordelijk zijn voor het verstrekken van actuele informatie over de nieuwste kwetsbaarheden.

De archiefgegevens kunnen de kalibratie op de normale volgorde van activiteit van een bepaald netwerk aanzienlijk vereenvoudigen, die vervolgens kan worden gebruikt om afwijkingen te detecteren. Bestaande oplossingen kunnen kalibratie automatiseren met minimale inspanningen van de beheerders.

Significante incidenten identificeren

De analytische algoritmen voor big data kunnen afwijkingen en anomalieën in de gegevens identificeren die meestal wijzen op schadelijke activiteit of op zijn minst een soort verdachte activiteit.

De grote hoeveelheden beveiligingsgegevens die eenmaal zijn gefilterd door big data-beveiligingsanalyses kunnen de enorme stromen van onbehandelde beveiligingsgebeurtenissen beperken tot een gecontroleerd aantal korte en gecategoriseerde waarschuwingen. De archiefgegevens die worden bewaard voor latere analyse, kunnen een forensisch expert echter informatie geven over het incident en ook over de relatie met andere eerdere anomalieën uit het verleden.

Werkstromen automatiseren

Uiteindelijk bieden oplossingen voor analyse van big data-beveiliging verschillende geautomatiseerde workflows voor het tegengaan van gedetecteerde bedreigingen, zoals het uitroeien van geïdentificeerde malwareaanvallen of het indienen van een dubieuze gebeurtenis bij een beheerde beveiligingsservice voor diepgaande analyse.

De belangrijkste elementen voor een bloeiende onderneming in de toekomst worden beschouwd als de geautomatiseerde controles voor cyberbeveiliging en detectie van fraude.

Belangrijkste bevindingen uit het Big Data Security Analytics-rapport

Het onderzoek biedt een diepgaande analyse van het bewustzijnsniveau en de recente benaderingen op het gebied van informatiebeveiliging en fraudeopsporing bij bedrijven over de hele wereld.

Het beschrijft het belang, de toekomstplannen en de huidige status van big data-beveiligingsanalyses en de dynamische acties die in verschillende sectoren worden gestart. Het onderzoek biedt ook een overzicht van de verschillende kansen, voordelen en uitdagingen met betrekking tot de dynamische initiatieven. Bovendien biedt het ook een audit van het scala aan technologieën dat momenteel beschikbaar is om zich op die uitdagingen te concentreren.