Big Data Security Analytics: Et våpen mot økende cybersikkerhetsangrep?

[ware_item id=33][/ware_item]

Med åpen digitalisering av forretningsverdenen, har risikoen for nettangrep mot selskapene blitt økt. Disse angrepene kan imidlertid unngås ved big data-analyse. BARCs forskning om "Big Data and Information Security" består av en dyp analyse av de nåværende distribusjonsnivåene, så vel som fordelene ved analytiske sikkerhetsløsninger ved big data sammen med utfordringene de står overfor..


Økning i trusler mot cybersikkerhet

Informasjonssikkerhet gjorde et drastisk paradigmeskifte fra de lenge etablerte perimeterbeskyttelsesverktøyene til overvåking og sporing av ondsinnede aktiviteter i bedriftsnettverket. Dette fordi anvendelsen av bedriftens sikkerhetsomkretser lenge har blitt forsvunnet, hovedsakelig på grunn av den økende adopsjonen av sky- og mobiltjenester.

Men det er en grunn for tilbaketrekning av tradisjonelle tilnærminger til informasjonssikkerhet, og det er utelukkende på grunn av den enorme økningen i cyberangrep, så vel som den delen spilt av ondskapsfulle innsidere i å forårsake storskala sikkerhetsbrudd.

Bedrifter må endre deres cybersikkerhetsbegrep

Analytics fungerer som en viktig funksjon for å gjøre nettbasert motstandskraft fordelaktig. Med tanke på all avansement og sofistikering av cyberangrep, trenger selskaper å revidere sin cybersikkerhetspolitikk og ta et skritt videre fra absolutt forebygging mot PDR-konseptet - Prevent > oppdage > Svar.

En cyberangriper trenger et enkelt vellykket forsøk på å få tilgang og forårsake ødeleggelser i en organisasjon, og behovet for å endre ens cybersikkerhetsbegrep har pigget påfallende.

Hvilken rolle spiller Big Data Analytics her

Siden forbedret deteksjon er det integrerte elementet i denne tilnærmingen, så det er her big data analytics spiller sin rolle. Deteksjonen må være rask og pålitelig nok til å diskriminere i mønstrene med forskjellige bruksområder, for å implementere rask analyse med nærhet til sanntid og å seile gjennom komplekse korrelasjoner oppnådd fra et bredt spekter av data som kommer fra servere og applikasjonslogger samt brukeraktiviteter og nettverksarrangementer.

Dermed krever en slik innviklet analyse avanserte analytiske tiltak utover grensene for de vanlige regelbaserte tiltakene. Forbedret oppdaget krever også ferdighet å kjøre analyse på enorme mengder av nåværende så vel som arkivdata. Derfor kan vi si at det er her analyse av big data har sin viktigste betydning. Duoen med sikkerhet og den nåværende analysetilstanden er med på å bestemme og øke cyber-motstandskraften.

Big Data Security Analytics: En ny generasjon av sikkerhetsverktøy

I løpet av de siste årene har det dukket opp en ny generasjon sikkerhetsanalyseværktøy med sikkerhetsbransjens dobbelttak til disse utfordringene. Disse sikkerhetsanalytiske verktøyene kan samle inn, lagre og analysere en stor mengde data over hele organisasjonen i løpet av faktisk tid.

Etter at dataene er blitt utvidet med ytterligere kontekstdata samt ekstrinsisk trusselintelligens, blir de deretter analysert via forskjellige korrelasjonsalgoritmer for å oppdage avvik og gjenkjenne mulige ondsinnede aktiviteter.

Disse sikkerhetsanalytiske verktøyene er ganske forskjellige fra de vanlige SIEM-løsningene og vil sannsynligvis utføre oppgavene sine med nærhet til sanntid, og dermed er de i stand til å generere sikkerhetsvarsler rangert etter alvorlighetsgrad med hensyn til en risikotype. Videre inkluderer disse sikkerhetsvarslene ytterligere rettsmedisinske detaljer og tillater rask oppdagelse og lindring av cyberangrep.

Hvordan oppstod Big Data Security Analytics

Big data analytics er årsaken til det største teknologiske gjennombruddet.

Sikkerhetsindustrien har nådd toppen som koder for forretningsintelligensalgoritme for databehandling i stor skala, som først bare var tilgjengelig for store organisasjoner. Selgere kan nå bygge store dataløsninger som er i stand til å samle inn, lagre og analysere store datamengder i sanntid ved å bruke den lett tilgjengelige Apache Hadoop og billige maskinvare.

Integrere data for å forutsi ondsinnet aktivitet

Dette genererer muligheten til å kombinere sanntid og historisk analyse, samt å bestemme nye hendelser som kan være relatert til de som allerede skjedde i fortiden..

De voksende cyberangrepene kan identifiseres med mye mer effektivitet når analysene av store datasikkerheter er kombinert med ekstrinsikret sikkerhetskilder som er ansvarlige for å gi aktuell informasjon om de nyeste sårbarhetene..

Arkiveringsdataene kan tydelig forenkle kalibreringen til normal aktivitetsrekkefølge for et gitt nettverk, som deretter kan brukes til å oppdage avvik. Eksisterende løsninger kan automatisere kalibrering med minimum innsats som kreves av administratorene.

Identifisere viktige hendelser

Big data analytiske algoritmer kan identifisere avvik og anomalier i dataene som for det meste indikerer ondsinnet aktivitet eller i det minste en slags mistenkelig aktivitet.

De høye volumene av sikkerhetsdata som en gang er filtrert av store datasikkerhetsanalyser, kan redusere de enorme strømningene av ubehandlede sikkerhetshendelser til et kontrollert antall korte og kategoriserte varsler. Imidlertid kan arkivdata som oppbevares for senere analyse gi en rettsmedisinske ekspert detaljer om hendelsen og også om dens forhold til andre tidligere anomalier fra fortiden.

Automatisering av arbeidsflyt

På slutten leverer analyser av store datasikkerhetsanalyser forskjellige automatiserte arbeidsflyter for å motvirke oppdagede trusler som kan inkludere å utrydde identifiserte malware-angrep eller sende en tvilsom hendelse til en administrert sikkerhetstjeneste for grundig analyse.

Hovedelementene for blomstrende virksomhet i fremtiden neste blir ansett å være automatiserte kontroller for cybersikkerhet og påvisning av svindel.

Viktige funn fra Big Data Security Analytics-rapporten

Forskningen gir en grundig analyse av bevissthetsnivået og de nylige tilnærmingene innen informasjonssikkerhet så vel som svindeloppdagelse i selskaper spredt over hele verden.

Den beskriver viktigheten, fremtidsplanene og den nåværende tilstanden til analyse av big datasikkerhet og dens dynamiske handlinger som skal iverksettes på tvers av ulike sektorer. Forskningen gir også en oversikt over de forskjellige mulighetene, fordelene og utfordringene med hensyn til de dynamiske initiativene. Videre gir den en revisjon av utvalget av teknologier som for tiden er tilgjengelig for å fokusere på disse utfordringene.