Lielo datu drošības analīze: ierocis pret pieaugošajiem kiberdrošības uzbrukumiem?

[ware_item id=33][/ware_item]

Līdz ar biznesa pasaules atklāto digitalizāciju ir paaugstināti kiberuzbrukumu riski uzņēmumiem. No šiem uzbrukumiem tomēr var izvairīties, veicot lielo datu analīzi. BARC pētījumā “Lielo datu un informācijas drošība” ietilpst dziļa pašreizējo izvietošanas līmeņu analīze, kā arī lielo datu analītisko drošības risinājumu priekšrocības, kā arī problēmas, ar kurām tie saskaras.


Kiberdrošības draudu palielināšanās

Informācijas drošība radīja krasu paradigmas maiņu no sen izveidotajiem perimetra aizsardzības rīkiem uz ļaunprātīgu darbību uzraudzību un izsekošanu korporatīvajā tīklā. Tas ir tāpēc, ka korporatīvās drošības perimetra piemērošana jau sen ir izzudusi galvenokārt tāpēc, ka aizvien vairāk tiek izmantoti mākoņa un mobilie pakalpojumi.

Tomēr pastāv iemesls tradicionālās informācijas drošības pieejas atcelšanai, un tas notiek tikai tāpēc, ka notiek straujš kiberuzbrukumu pieaugums, kā arī to, ka nedrošie iekšējie dalībnieki veic liela mēroga drošības pārkāpumus..

Uzņēmumiem ir jāgroza savs kiberdrošības jēdziens

Analytics darbojas kā būtiska iezīme, lai kibernoturība būtu izdevīga. Ņemot vērā visu kiberuzbrukumu attīstību un sarežģītību, uzņēmumiem jāpārskata sava kiberdrošības politika un jāveic solis tālāk no absolūtas novēršanas līdz PDR koncepcijai - Novērst > Atklāt > Atbildēt.

Kiberuzbrucējam ir nepieciešams vienots veiksmīgs mēģinājums piekļūt un izraisīt postu organizācijā, tāpēc ir ievērojami palielinājusies vajadzība mainīt savu kiberdrošības jēdzienu.

Kāda loma šeit ir lielo datu analīzei

Tā kā uzlabota noteikšana ir šīs pieejas neatņemams elements, tāpēc šajā gadījumā liela nozīme ir lielo datu analītikai. Atklāšanai jābūt pietiekami ātrai un uzticamai, lai atšķirtu dažādu lietojumu modeļus, veiktu ātru analīzi ar tiešu tuvumu reālajam laikam un veiktu sarežģītas korelācijas, kas iegūtas no plaša datu klāsta, kas nāk no serveriem un lietojumprogrammu žurnāliem, kā arī no lietotāju aktivitātes un tīkla pasākumi.

Tādējādi šādai sarežģītai analīzei nepieciešami mūsdienīgi analītiski pasākumi, kas pārsniedz parasto uz noteikumiem balstīto mēru robežas. Lai uzlabotu atklāšanu, nepieciešama arī prasme veikt milzīga apjoma pašreizējo, kā arī arhīvu datu analīzi. Tāpēc mēs varam teikt, ka tieši šeit lielo datu analīzei ir galvenā nozīme. Drošības un pašreizējā analītiskā stāvokļa duets palīdz noteikt un uzlabot kibernoturību.

Lielo datu drošības analīze: jauna drošības rīku paaudze

Pēdējos gados ir parādījusies jauna drošības analītisko rīku paaudze, drošības nozarei divkārši izmantojot šos izaicinājumus. Šie drošības analītiskie rīki reālā laikā var savākt, uzglabāt un analizēt lielu datu daudzumu visā organizācijā.

Pēc tam, kad dati ir papildināti ar papildu konteksta datiem, kā arī ar ārēju draudu izlūkošanu, pēc tam tos analizē, izmantojot dažādus korelācijas algoritmus, lai noteiktu novirzes un atpazītu iespējamās ļaunprātīgās darbības..

Šie drošības analītiskie rīki ir diezgan atšķirīgi no parastajiem SIEM risinājumiem, un tie, iespējams, savus uzdevumus veic tuvu reāllaikam, tādējādi viņi spēj ģenerēt drošības trauksmes signālus, kas sakārtoti pēc smaguma pakāpes attiecībā uz riska prototipu. Turklāt šajos drošības brīdinājumos ir iekļauta arī papildu kriminālistikas informācija un tie ļauj ātri atklāt un atvieglot kiberuzbrukumus.

Kā radās Big Data Security Analytics

Lielo datu analīze ir lielākā tehnoloģiskā sasnieguma iemesls.

Drošības nozare ir sasniegusi kulmināciju, kas komercializē biznesa izlūkošanas algoritmu liela mēroga datu apstrādei, kas sākumā bija pieejams tikai lielām organizācijām. Tagad pārdevēji var izveidot lielus datu risinājumus, kas reālā laikā var savākt, glabāt un analizēt lielu datu daudzumu, izmantojot viegli pieejamo Apache Hadoop un lētu aparatūru..

Datu integrēšana ļaunprātīgas darbības prognozēšanai

Tas rada iespēju apvienot reālā laika un vēsturisko analīzi, kā arī noteikt jaunus starpgadījumus, kas varētu būt saistīti ar pagātnē jau notikušajiem..

Pieaugošos kiberuzbrukumus var identificēt ar daudz lielāku efektivitāti, ja vien lielo datu drošības analīze tiek apvienota ar ārējiem drošības izlūkošanas avotiem, kas ir atbildīgi par aktuālās informācijas sniegšanu par jaunākajām ievainojamībām..

Arhīva dati var ievērojami vienkāršot kalibrēšanu atbilstoši noteiktam tīkla normālam darbības secībai, ko pēc tam var izmantot noviržu noteikšanai. Esošie risinājumi var automatizēt kalibrēšanu ar minimālu piepūli no administratoriem.

Nozīmīgu incidentu identificēšana

Lielo datu analītiskie algoritmi var identificēt novirzes un anomālijas datos, kas galvenokārt norāda uz ļaunprātīgu darbību vai vismaz uz kaut kādu aizdomīgu darbību.

Lielais drošības datu apjoms, ko vienreiz filtrē lielo datu drošības analītika, var samazināt milzīgo neapstrādāto drošības notikumu plūsmu līdz kontrolētam skaitam īsu un kategorizētu brīdinājumu. Tomēr arhīva dati, kas glabājas vēlākai analīzei, var sniegt tiesu medicīnas ekspertam sīkāku informāciju par notikušo un arī par tā saistību ar citām pagātnes anomālijām.

Darbplūsmu automatizēšana

Beigās lielie datu drošības analītiskie risinājumi piegādā dažādas automatizētas darbplūsmas atklāto draudu novēršanai, kas varētu ietvert identificētu ļaunprātīgas programmatūras uzbrukumu novēršanu vai apšaubāmu notikumu iesniegšanu pārvaldītam drošības dienestam padziļinātai analīzei..

Galvenie uzņēmējdarbības plaukstošie elementi nākotnē tiek uzskatīti par automatizētām kiberdrošības un krāpšanas atklāšanas kontrolēm.

Galvenie secinājumi no lielā datu drošības analītiskā pārskata

Pētījums sniedz padziļinātu izpratnes līmeņa analīzi un jaunākās pieejas informācijas drošības jomā, kā arī krāpšanas atklāšanu uzņēmumos, kas izplatīti visā pasaulē.

Tas apraksta lielo datu drošības analītisko datu nozīmīgumu, nākotnes plānus un pašreizējo stāvokli, kā arī tā dinamiskās darbības, kuras paredzēts sākt dažādās nozarēs. Pētījums sniedz arī pārskatu par dažādām iespējām, priekšrocībām un izaicinājumiem saistībā ar dinamiskajām iniciatīvām. Turklāt tas nodrošina arī pašreiz pieejamo tehnoloģiju klāsta revīziju, lai koncentrētos uz šīm problēmām.

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