Big Data Security Analytics: une arme contre la montée des attaques de cybersécurité?

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Avec la numérisation ouverte du monde des affaires, les risques de cyberattaque pour les entreprises se sont accrus. Ces attaques peuvent cependant être évitées par une analyse des mégadonnées. Les recherches de BARC sur le «Big Data et la sécurité de l'information» comprennent une analyse approfondie des niveaux de déploiement actuels ainsi que des avantages des solutions de sécurité analytique du Big Data ainsi que des défis auxquels ils sont confrontés..


Augmentation des menaces de cybersécurité

La sécurité des informations a radicalement changé de paradigme, passant des outils de protection périmétrique établis de longue date à la surveillance et à la détection des activités malveillantes au sein du réseau d'entreprise. En effet, l'application du périmètre de sécurité de l'entreprise a depuis longtemps disparu, principalement en raison de l'adoption croissante des services cloud et mobiles..

Mais il y a une raison pour le retrait des approches traditionnelles de la sécurité de l'information, et cela uniquement en raison de l'augmentation massive des cyberattaques ainsi que du rôle joué par les initiés infâmes pour provoquer des violations de sécurité à grande échelle.

Les entreprises doivent modifier leur notion de cybersécurité

L'analytique fonctionne comme une caractéristique essentielle pour rendre la cyber-résilience avantageuse. Compte tenu de tous les progrès et de la sophistication des cyberattaques, les entreprises doivent revoir leurs politiques de cybersécurité et franchir une étape supplémentaire de la prévention absolue vers le concept PDR - Prevent > Détecter > Répondre.

Un cyber-attaquant a besoin d'une seule tentative réussie pour accéder et causer des ravages dans une organisation, donc la nécessité de modifier sa notion de cybersécurité a considérablement augmenté..

Quel rôle joue Big Data Analytics ici

Étant donné qu'une détection améliorée est l'élément intégral de cette approche, c'est donc là que l'analyse des mégadonnées joue son rôle. La détection doit être suffisamment rapide et fiable pour discriminer dans les schémas d'utilisation variée, pour mettre en œuvre une analyse rapide à proximité du temps réel et pour naviguer à travers des corrélations complexes obtenues à partir d'un large éventail de données provenant des serveurs et des journaux d'application ainsi que de activités des utilisateurs et événements du réseau.

Une telle analyse complexe nécessite donc des mesures analytiques de pointe dépassant les limites des mesures habituelles fondées sur des règles. L'amélioration détectée nécessite également la maîtrise de l'exécution d'analyses sur d'énormes quantités de données actuelles et d'archivage. Par conséquent, nous pouvons dire que c'est là que l'analyse des mégadonnées conserve son importance clé. Le duo de la sécurité et l'état actuel de l'analyse aide à déterminer et à renforcer la cyber résilience.

Big Data Security Analytics: une nouvelle génération d'outils de sécurité

Au cours des dernières années, une nouvelle génération d’outils d’analyse de la sécurité est apparue avec la double prise en compte de ces défis par le secteur de la sécurité. Ces outils d'analyse de sécurité peuvent collecter, stocker et analyser une grande quantité de données dans l'ensemble de l'organisation en temps réel.

Une fois que les données ont été augmentées avec des données de contexte supplémentaires ainsi que des informations sur les menaces extrinsèques, elles sont ensuite analysées via différents algorithmes de corrélation afin de détecter les écarts et de reconnaître les activités malveillantes possibles..

Ces outils d'analyse de sécurité sont assez différents des solutions SIEM habituelles et sont susceptibles d'effectuer leurs tâches à proximité du temps réel, ils sont donc capables de générer des alertes de sécurité classées par gravité par rapport à un prototype de risque. De plus, ces alertes de sécurité incluent également des détails médico-légaux supplémentaires et permettent une détection et une atténuation rapides des cyberattaques.

Comment est née la Big Data Security Analytics

L'analyse du Big Data est à l'origine de la plus grande percée technologique.

L'industrie de la sécurité a atteint son apogée, ce qui rend possible l'algorithme d'intelligence d'affaires pour le traitement de données à grande échelle, qui n'était initialement disponible que pour les grandes organisations. Les fournisseurs peuvent désormais créer des solutions de Big Data capables de collecter, stocker et analyser de grandes quantités de données en temps réel, en utilisant Apache Hadoop facilement disponible et du matériel bon marché.

Intégration de données pour prédire les activités malveillantes

Cela génère la possibilité de combiner l'analyse en temps réel et historique ainsi que de déterminer de nouveaux incidents qui pourraient être liés à ceux qui se sont déjà produits dans le passé.

Les cyberattaques croissantes peuvent être identifiées avec beaucoup plus d'efficacité, une fois que l'analyse de la sécurité des mégadonnées est combinée avec des sources de renseignement de sécurité extrinsèques qui sont chargées de fournir des informations actuelles sur les dernières vulnérabilités.

Les données d'archivage peuvent simplifier de manière évidente l'étalonnage à l'ordre normal d'activité d'un réseau donné, qui peut ensuite être utilisé pour détecter les écarts. Les solutions existantes peuvent automatiser l'étalonnage avec un minimum d'efforts de la part des administrateurs.

Identifier les incidents importants

Les algorithmes analytiques du Big Data peuvent identifier les écarts et les anomalies dans les données qui indiquent principalement une activité malveillante ou au minimum une sorte d'activité suspecte.

Les volumes élevés de données de sécurité une fois filtrés par les analyses de sécurité des mégadonnées peuvent réduire les énormes flux d'événements de sécurité non traités à un nombre contrôlé d'alertes brèves et catégorisées. Cependant, les données d'archives conservées pour une analyse ultérieure peuvent fournir à un expert médico-légal des détails sur l'incident et également sur sa relation avec d'autres anomalies antérieures du passé..

Automatisation des workflows

À la fin, les solutions d'analyse de la sécurité des mégadonnées fournissent divers flux de travail automatisés pour contrer les menaces détectées, qui pourraient inclure l'éradication des attaques de logiciels malveillants identifiés ou la soumission d'un événement douteux à un service de sécurité géré pour une analyse approfondie.

Les principaux éléments pour une entreprise florissante à l'avenir sont les contrôles automatisés pour la cybersécurité et la détection des fraudes.

Principales conclusions du rapport d'analyse de la sécurité des données volumineuses

La recherche fournit une analyse approfondie du niveau de sensibilisation et des approches récentes dans le domaine de la sécurité de l'information ainsi que de la détection des fraudes dans les entreprises réparties dans le monde entier.

Il décrit l'importance, les plans futurs et l'état actuel de l'analyse de la sécurité des mégadonnées et ses actions dynamiques sur le point d'être lancées dans divers secteurs. La recherche fournit également un aperçu des différentes opportunités, avantages et défis en ce qui concerne les initiatives dynamiques. En outre, il fournit également un audit de la gamme de technologies actuellement disponibles pour se concentrer sur ces défis.