Big Data Security Analytics: ett vapen mot ökande cybersäkerhetsattacker?

[ware_item id=33][/ware_item]

Med den öppna digitaliseringen av näringslivet har riskerna för cyberattacker mot företagen ökats. Dessa attacker kan emellertid undvikas genom big data-analys. BARC: s forskning om "Big Data and Information Security" omfattar en djup analys av de nuvarande implementeringsnivåerna samt fördelarna med analytiska säkerhetslösningar med big data tillsammans med de utmaningar som de står inför.


Ökning i hot mot cybersäkerhet

Informationssäkerhet gjorde en drastisk paradigmförskjutning från de länge etablerade omkretsskyddsverktygen till övervakning och spårning av skadliga aktiviteter inom företagets nätverk. Detta beror på att tillämpningen av företags säkerhetsomkrets har länge försvunnit främst på grund av det ökande antagandet av moln- och mobiltjänster.

Men det finns en anledning till att traditionella tillvägagångssätt för informationssäkerhet återkallas, och det är enbart på grund av den enorma ökningen av cyberattacker samt den roll som avskyddade insiders spelar för att orsaka storskaliga säkerhetsbrott.

Företag måste ändra sitt Cyber ​​Security-begrepp

Analytics fungerar som en viktig funktion för att göra cybermotståndskraft fördelaktigt. Med tanke på all framsteg och sofistikering av cyberattacker måste företag revidera sin cybersäkerhetspolicy och ta ett steg längre från absolut förebyggande mot PDR-konceptet - Prevent > Upptäcka, detektera > Svara.

En cyberattacker behöver ett enda framgångsrikt försök att få tillgång och orsaka förödelse i en organisation och behovet av att ändra ens cybersäkerhetsbegrepp har spikat anmärkningsvärt.

Vilken roll spelar Big Data Analytics här

Eftersom förbättrad detektion är det integrerade elementet i detta tillvägagångssätt, så är det här stordataanalys spelar sin roll. Upptäckten måste vara snabb och tillförlitlig för att kunna urskilja mönstren för olika användningsområden, för att genomföra snabb analys med närhet till realtid och att segla genom komplexa korrelationer erhållna från ett brett spektrum av data som kommer från servrar och applikationsloggar såväl som från användaraktiviteter och nätverkshändelser.

Således kräver en sådan komplicerad analys avancerade analytiska åtgärder utöver gränserna för de vanliga regelbaserade åtgärderna. Förbättrad upptäckt kräver också kunskaper för att köra analys av enorma mängder av nuvarande och arkivdata. Därför kan vi säga att det är här som stordataanalys har sin viktigaste betydelse. Säkerhetsduon och det aktuella tillståndet för analys hjälper till att bestämma och öka cybermotståndskraften.

Big Data Security Analytics: En ny generation säkerhetsverktyg

Under de senaste åren har en ny generation säkerhetsanalysverktyg dykt upp med säkerhetsindustrins dubbelarbete mot dessa utmaningar. Dessa säkerhetsanalysverktyg kan samla in, lagra och analysera en stor mängd data över hela organisationen i realtid.

Efter att uppgifterna har kompletterats med ytterligare kontextdata såväl som extrinsisk hotintelligens, analyseras de sedan via olika korrelationsalgoritmer för att upptäcka avvikelser och känna igen möjliga skadliga aktiviteter.

Dessa säkerhetsanalysverktyg skiljer sig helt från de vanliga SIEM-lösningarna och kommer sannolikt att utföra sina uppgifter i närheten av realtid, varför de kan generera säkerhetsvarningar rangordnade efter svårighetsgrad med avseende på en riskprototyp. Dessa säkerhetsvarningar innehåller dessutom ytterligare kriminaltekniska detaljer och möjliggör snabb upptäckt och lindring av cyberattacker.

Hur har Big Data Security Analytics härstammat

Big data-analys är orsaken till det största tekniska genombrottet.

Säkerhetsindustrin har nått toppen som kodar för affärsintelligensalgoritm för storskalig databehandling, som till en början endast var tillgänglig för stora organisationer. Säljare kan nu bygga big data-lösningar som kan samla in, lagra och analysera stora mängder data i realtid med hjälp av den lättillgängliga Apache Hadoop och billig hårdvara.

Integrera data för att förutsäga skadlig aktivitet

Detta genererar möjligheten att kombinera realtid och historisk analys samt att fastställa nya incidenter som kan vara relaterade till de som redan hänt tidigare.

De växande cyberattackerna kan identifieras med mycket mer effektivitet när analysen av stor datasäkerhet kombineras med extrinsic säkerhetsinformationskällor som ansvarar för att tillhandahålla aktuell information om de senaste sårbarheterna.

Arkiveringsdata kan tydligt förenkla kalibreringen till den normala aktivitetsordningen för ett givet nätverk, som sedan kan användas för att upptäcka avvikelser. Befintliga lösningar kan automatisera kalibrering med minimiinsatser som krävs av administratörerna.

Identifiera väsentliga incidenter

De stora dataanalytiska algoritmerna kan identifiera avvikelser och avvikelser i uppgifterna, vilket oftast indikerar skadlig aktivitet eller minst någon form av misstänkt aktivitet.

De stora volymerna av säkerhetsdata som en gång har filtrerats av stordatasäkerhetsanalyser kan minska de enorma flödena av obehandlade säkerhetshändelser till ett kontrollerat antal korta och kategoriserade varningar. Emellertid kan arkivdata som lagras för senare analys ge en kriminalteknisk expert information om händelsen och även om dess förhållande till andra tidigare avvikelser från det förflutna.

Automatisera arbetsflöden

I slutet tillhandahåller analyser av stora datasäkerhetsanalyser olika automatiserade arbetsflöden för att motverka upptäckta hot som kan inkludera utrota identifierade skadliga attacker eller skicka en tvivelaktig händelse till en hanterad säkerhetstjänst för djupgående analys.

De viktigaste elementen för blomstrande affärer i framtiden nästa anses vara automatiserade kontroller för cybersäkerhet och upptäckt av bedrägerier.

Nyckelfynd från Big Data Security Analytics-rapporten

Forskningen ger en djupgående analys av medvetenhetsnivån och de senaste metoderna inom informationssäkerhet samt bedrägeriupptäckt i företag spridda över hela världen.

Den beskriver vikten, framtidsplanerna och det aktuella tillståndet för analys av stor datasäkerhet och dess dynamiska åtgärder som kommer att initieras inom olika sektorer. Forskningen ger också en översikt över olika möjligheter, fördelar och utmaningar med avseende på dynamiska initiativ. Dessutom ger det en granskning av det utbud av tekniker som för närvarande är tillgängliga för att fokusera på dessa utmaningar.