Big Data Security Analytics: orožje proti naraščajočim napadom na kibernetsko varnost?

[ware_item id=33][/ware_item]

Z odprto digitalizacijo poslovnega sveta so se povečala tveganja kibernetskega napada na podjetja. Tem napadom pa se je mogoče izogniti z analizo velikih podatkov. Raziskave BARC-jeve raziskave „Big Data and Information Security“ vključujejo poglobljeno analizo trenutnih ravni uvajanja in prednosti analitičnih varnostnih rešitev velikih podatkov ter izzive, s katerimi se soočajo.


Povečanje groženj kibernetski varnosti

Informacijska varnost je močno spremenila paradigmo od dolgo uveljavljenih orodij za zaščito oboda do spremljanja in sledenja škodljivim dejavnostim znotraj korporacijske mreže. Razlog za to, da je uporaba oboda zaščite podjetij že dolgo izginila predvsem zaradi vse večjega sprejemanja storitev v oblaku in mobilnih storitev.

Vendar obstaja razlog za umik tradicionalnih pristopov k informacijski varnosti, in to samo zaradi množičnega porasta kibernetskih napadov, pa tudi zaradi tiste, ki jo odigrajo zloglasni notranji ljudje pri povzročanju obsežnih kršitev varnosti..

Podjetja morajo spremeniti svoj pojem kibernetske varnosti

Delo v storitvi Google Analytics je bistvena značilnost, da izboljša spletno odpornost. Zaradi vsega napredka in izpopolnjenosti kibernetskih napadov morajo podjetja pregledati svoje politike kibernetske varnosti in narediti korak naprej od absolutnega preprečevanja k konceptu PDR - Prevent > Zaznati > Odzvati se.

Kibernetski napadalec potrebuje en uspešen poskus, da bi pridobil dostop in povzročil pustoš v organizaciji, zato je potreba po spremembi svojega pojma o kibernetski varnosti izjemno porasla..

Kakšno vlogo igra tukaj Big Data Analytics?

Ker je izboljšano odkrivanje sestavni del tega pristopa, zato igra velika analiza analitike. Zaznavanje mora biti hitro in zanesljivo, da se razlikuje v vzorcih različnih uporab, izvaja hitro analizo v neposredni bližini v realnem času in pluje po zapletenih korelacijah, pridobljenih iz širokega nabora podatkov, ki prihajajo iz strežnikov in dnevnikov aplikacij, pa tudi iz aktivnosti uporabnikov in omrežni dogodki.

Tako takšna zapletena analiza zahteva najsodobnejše analitične ukrepe zunaj meja običajnih ukrepov, ki temeljijo na pravilih. Izboljšano odkritje zahteva tudi znanje za izvajanje analiz za ogromne količine trenutnih in arhivskih podatkov. Zato lahko rečemo, da je tu ključnega pomena analiza velikih podatkov. Dvoboj varnosti in trenutno stanje analitike pomaga določiti in povečati kiber odpornost.

Big Data Security Analytics: Nova generacija varnostnih orodij

V zadnjih letih se je z dvojnim sprejetjem teh izzivov pojavila nova generacija varnostnih analitičnih orodij. Ta varnostna analitična orodja lahko v dejanskem času zbirajo, shranjujejo in analizirajo veliko količino podatkov po celotni organizaciji.

Potem ko so podatki dopolnjeni z dodatnimi kontekstnimi podatki in zunanjo obveščevalno nevarnostjo, se nato analizirajo z različnimi korelacijskimi algoritmi, da se odkrijejo odstopanja in prepoznajo morebitne zlonamerne dejavnosti.

Ta varnostna analitična orodja se precej razlikujejo od običajnih rešitev SIEM in verjetno opravljajo svoje naloge v bližini v realnem času, zato lahko ustvarijo varnostna opozorila, razvrščena po resnosti glede na prototip tveganja. Poleg tega ta varnostna opozorila vključujejo tudi dodatne forenzične podrobnosti in omogočajo hitro odkrivanje in lajšanje kibernetskih napadov.

Kako je nastala analiza analitičnih podatkov o velikih podatkih

Analitika velikih podatkov je razlog največjega tehnološkega preboja.

Varnostna panoga je dosegla vrhunec, ki predstavlja algoritem poslovne inteligence za obsežno obdelavo podatkov, ki je bil sprva na voljo samo velikim organizacijam. Prodajalci lahko zdaj zgradijo velike podatkovne rešitve, ki lahko zberejo, shranjujejo in analizirajo velike količine podatkov v realnem času z uporabo enostavno dostopnega Apache Hadoop in poceni strojne opreme.

Vključevanje podatkov za napovedovanje zlonamerne dejavnosti

To ustvarja možnost kombinacije sprotne in zgodovinske analize ter določitve novih incidentov, ki bi lahko bili povezani s tistimi, ki so se že zgodili v preteklosti.

Rastoče kibernetske napade je mogoče prepoznati z veliko večjo učinkovitostjo, ko se velika analitika varnosti podatkov kombinira z zunanjimi viri varnostnih obveščevalnih podatkov, ki so odgovorni za zagotavljanje trenutnih informacij o najnovejših ranljivostih.

Arhivski podatki lahko vidno poenostavijo kalibracijo do običajnega vrstnega reda aktivnosti v določenem omrežju, ki ga lahko nato uporabimo za zaznavanje odstopanj. Obstoječe rešitve lahko avtomatizirajo umerjanje z minimalnimi napori, ki jih zahtevajo skrbniki.

Ugotavljanje pomembnih incidentov

Analitični algoritmi za velike podatke lahko prepoznajo odstopanja in nepravilnosti v podatkih, kar večinoma kaže na zlonamerno aktivnost ali vsaj na kakšno sumljivo aktivnost.

Velike količine varnostnih podatkov, ki jih enkrat filtrirajo varnostne analitike velikih podatkov, lahko zmanjšajo ogromen tok neobdelanih varnostnih dogodkov na nadzorovano število kratkih in kategoriziranih opozoril. Vendar lahko arhivski podatki, shranjeni za kasnejšo analizo, strokovnjaku forenzike zagotovijo podrobnosti o incidentu in tudi o njegovem odnosu do drugih preteklih anomalij v preteklosti.

Samodejni potek dela

Na koncu velike varnostne analitične rešitve ponujajo različne avtomatizirane delovne tokove za preprečevanje odkritih groženj, ki lahko vključujejo izkoreninjenje ugotovljenih napadov zlonamerne programske opreme ali predložitev sumljivega dogodka upravljani varnostni službi za poglobljeno analizo.

Glavni elementi za prihodnje poslovanje v prihodnosti so avtomatizirani nadzori kibernetske varnosti in odkrivanje prevar.

Ključne ugotovitve iz poročila o analizi velikih podatkov o varnosti podatkov

Raziskava ponuja poglobljeno analizo stopnje ozaveščenosti in nedavnih pristopov na področju informacijske varnosti ter odkrivanje goljufij v podjetjih, ki se širijo po vsem svetu.

Opisuje pomen, prihodnje načrte in trenutno stanje analitike varnosti velikih podatkov ter njene dinamične ukrepe, ki jih je treba začeti izvajati v različnih sektorjih. Raziskava ponuja tudi pregled različnih priložnosti, prednosti in izzivov v zvezi z dinamičnimi pobudami. Poleg tega zagotavlja tudi revizijo razpoložljivih tehnologij, da se osredotoči na te izzive.

David Gewirtz Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me