Big Data Security Analytics: อาวุธต่อต้านการโจมตีความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้น?

[ware_item id=33][/ware_item]

ด้วยโลกดิจิตอลแบบเปิดกว้างของโลกธุรกิจความเสี่ยงของการโจมตีทางไซเบอร์ต่อ บริษัท จึงเพิ่มสูงขึ้น อย่างไรก็ตามการโจมตีเหล่านี้สามารถหลีกเลี่ยงได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิจัย“ การเก็บข้อมูลและความปลอดภัยของข้อมูลขนาดใหญ่” ของ BARC ประกอบด้วยการวิเคราะห์ระดับการใช้งานในปัจจุบันอย่างลึกซึ้งรวมถึงข้อดีของการแก้ปัญหาความปลอดภัยเชิงวิเคราะห์โดยข้อมูลขนาดใหญ่พร้อมกับความท้าทายที่พวกเขาต้องเผชิญ.


การเพิ่มขึ้นของภัยคุกคามความปลอดภัยทางไซเบอร์

การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลเปลี่ยนกระบวนทัศน์อย่างรุนแรงจากเครื่องมือป้องกันปริมณฑลที่มีมายาวนานเพื่อติดตามและติดตามกิจกรรมที่เป็นอันตรายภายในเครือข่ายองค์กร นี่เป็นเพราะการประยุกต์ใช้ขอบเขตความปลอดภัยขององค์กรได้หายไปนานเป็นส่วนใหญ่เนื่องจากการยอมรับที่เพิ่มขึ้นของบริการคลาวด์และมือถือ.

แต่มีเหตุผลในการถอนวิธีดั้งเดิมในการรักษาความปลอดภัยข้อมูลและนั่นเป็นเพราะการโจมตีทางไซเบอร์เพิ่มขึ้นอย่างมากและส่วนหนึ่งที่เล่นโดยบุคคลที่สามานย์ในการก่อให้เกิดการละเมิดความปลอดภัยขนาดใหญ่.

บริษัท ต่างๆต้องแก้ไขแนวคิดเรื่องความปลอดภัยทางไซเบอร์ของพวกเขา

การวิเคราะห์ทำงานเป็นคุณสมบัติสำคัญในการทำให้ความยืดหยุ่นของไซเบอร์ได้เปรียบ ในมุมมองของความก้าวหน้าและความซับซ้อนของการโจมตีทางไซเบอร์ บริษัท จำเป็นต้องแก้ไขนโยบายความปลอดภัยในโลกไซเบอร์และดำเนินขั้นตอนต่อไปจากการป้องกันอย่างสมบูรณ์ไปสู่แนวคิด PDR - การป้องกัน > ตรวจจับ > ตอบสนอง.

ผู้โจมตีทางไซเบอร์ต้องการความพยายามเพียงครั้งเดียวในการเข้าถึงและทำให้เกิดความเสียหายในองค์กรดังนั้นความต้องการในการแก้ไขความคิดด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ของไซเบอร์นั้นได้ถูกขัดขวางอย่างน่าทึ่ง.

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีบทบาทอย่างไรที่นี่

เนื่องจากการตรวจจับที่ปรับปรุงแล้วเป็นองค์ประกอบสำคัญในแนวทางนี้ดังนั้นนี่คือจุดที่การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีบทบาท การตรวจจับจะต้องรวดเร็วและเชื่อถือได้มากพอที่จะแยกแยะในรูปแบบของการใช้งานที่แตกต่างกันเพื่อทำการวิเคราะห์อย่างรวดเร็วใกล้กับเวลาจริงและแล่นผ่านความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนที่ได้รับจากข้อมูลที่หลากหลายที่มาจากเซิร์ฟเวอร์และบันทึกโปรแกรมประยุกต์ กิจกรรมของผู้ใช้และกิจกรรมเครือข่าย.

ดังนั้นการวิเคราะห์ที่สลับซับซ้อนเช่นนี้จำเป็นต้องใช้มาตรการวิเคราะห์ที่ล้ำสมัยเกินขอบเขตของมาตรการตามกฎปกติ การตรวจพบที่ได้รับการปรับปรุงยังต้องใช้ความสามารถในการดำเนินการวิเคราะห์กับข้อมูลจำนวนมากในปัจจุบันและข้อมูลที่เก็บถาวร ดังนั้นเราสามารถพูดได้ว่านี่คือที่การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ถือเป็นสิ่งสำคัญ ความปลอดภัยคู่และสถานะการวิเคราะห์ปัจจุบันช่วยในการกำหนดและเพิ่มความยืดหยุ่นของไซเบอร์.

Big Data Security Analytics: เครื่องมือรักษาความปลอดภัยยุคใหม่

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเครื่องมือวิเคราะห์ความปลอดภัยรุ่นใหม่ได้รับการยอมรับจากอุตสาหกรรมความปลอดภัยเป็นสองเท่าของความท้าทายเหล่านี้ เครื่องมือวิเคราะห์ความปลอดภัยเหล่านี้สามารถรวบรวมจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากทั่วทั้งองค์กรในเวลาจริง.

หลังจากที่ข้อมูลถูกเพิ่มด้วยข้อมูลบริบทเพิ่มเติมรวมถึงข้อมูลการคุกคามจากภายนอกมันจะถูกวิเคราะห์ผ่านอัลกอริทึมสหสัมพันธ์ที่แตกต่างกันเพื่อตรวจจับการเบี่ยงเบนและรับรู้กิจกรรมที่เป็นอันตรายที่อาจเกิดขึ้น.

เครื่องมือวิเคราะห์ความปลอดภัยเหล่านี้ค่อนข้างแตกต่างจากโซลูชั่น SIEM ปกติและมีแนวโน้มที่จะทำงานได้ใกล้เคียงกับเวลาจริงดังนั้นพวกเขาจึงสามารถสร้างการแจ้งเตือนความปลอดภัยที่จัดอันดับโดยความรุนแรงเทียบกับต้นแบบความเสี่ยง นอกจากนี้การแจ้งเตือนความปลอดภัยยังรวมถึงรายละเอียดทางนิติวิทยาศาสตร์เพิ่มเติมและอนุญาตให้ตรวจจับได้อย่างรวดเร็วและลดการโจมตีทางไซเบอร์.

Big Data Security Analytics มาจากไหน

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คือเหตุผลของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่ยิ่งใหญ่ที่สุด.

อุตสาหกรรมการรักษาความปลอดภัยได้มาถึงจุดสูงสุดที่กำหนดขั้นตอนวิธีทางธุรกิจอัจฉริยะสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งเป็นครั้งแรกที่มีให้เฉพาะกับองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้น ผู้ขายสามารถสร้างโซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่ที่สามารถรวบรวมจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์โดยใช้ Apache Hadoop และฮาร์ดแวร์ราคาถูก.

การรวมข้อมูลเข้ากับการคาดการณ์กิจกรรมที่เป็นอันตราย

สิ่งนี้สร้างความเป็นไปได้ที่จะรวมการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และประวัติศาสตร์รวมถึงการกำหนดเหตุการณ์ใหม่ที่อาจเกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นแล้วในอดีต.

การโจมตีทางไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้นสามารถระบุได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อการวิเคราะห์ความปลอดภัยของข้อมูลขนาดใหญ่ถูกรวมเข้ากับแหล่งข่าวกรองด้านความปลอดภัยภายนอกที่รับผิดชอบในการให้ข้อมูลที่เป็นปัจจุบันเกี่ยวกับช่องโหว่ล่าสุด.

ข้อมูลการเก็บถาวรสามารถลดความซับซ้อนของการปรับเทียบกับลำดับปกติของกิจกรรมของเครือข่ายที่กำหนดซึ่งสามารถนำไปใช้เพื่อตรวจจับความเบี่ยงเบน โซลูชันที่มีอยู่สามารถทำการปรับเทียบอัตโนมัติโดยใช้ความพยายามขั้นต่ำจากผู้ดูแลระบบ.

การระบุเหตุการณ์ที่สำคัญ

อัลกอริธึมการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถระบุการเบี่ยงเบนและความผิดปกติในข้อมูลซึ่งส่วนใหญ่แสดงถึงกิจกรรมที่เป็นอันตรายหรืออย่างน้อยกิจกรรมที่น่าสงสัย.

ข้อมูลความปลอดภัยจำนวนมากที่ถูกกรองด้วยการวิเคราะห์ความปลอดภัยของข้อมูลขนาดใหญ่สามารถลดจำนวนเหตุการณ์ความปลอดภัยที่ไม่ได้รับการรักษาให้เหลือจำนวนการแจ้งเตือนสั้น ๆ และจัดหมวดหมู่ได้ อย่างไรก็ตามข้อมูลที่เก็บถาวรไว้เพื่อการวิเคราะห์ในภายหลังสามารถให้รายละเอียดเกี่ยวกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นกับผู้เชี่ยวชาญด้านนิติเวชและยังเกี่ยวกับความสัมพันธ์กับความผิดปกติอื่น ๆ ในอดีตที่ผ่านมา.

เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ

ในตอนท้ายโซลูชันการวิเคราะห์ความปลอดภัยของข้อมูลขนาดใหญ่จัดหาเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่หลากหลายสำหรับการตอบโต้ภัยคุกคามที่ตรวจพบซึ่งอาจรวมถึงการกำจัดการโจมตีของมัลแวร์ที่ระบุหรือส่งเหตุการณ์ที่น่าสงสัยไปยังบริการรักษาความปลอดภัยที่มีการจัดการสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึก.

องค์ประกอบหลักสำหรับธุรกิจเฟื่องฟูในอนาคตต่อไปจะถือเป็นการควบคุมอัตโนมัติสำหรับการรักษาความปลอดภัยในโลกไซเบอร์และการตรวจสอบการทุจริต.

ค้นพบที่สำคัญจากรายงานการวิเคราะห์ความปลอดภัยข้อมูลขนาดใหญ่

การวิจัยให้การวิเคราะห์ในเชิงลึกของระดับความตระหนักและแนวทางล่าสุดในด้านความปลอดภัยของข้อมูลเช่นเดียวกับการตรวจจับการทุจริตใน บริษัท ที่แพร่กระจายไปทั่วโลก.

มันอธิบายถึงความสำคัญแผนในอนาคตและสถานะปัจจุบันของการวิเคราะห์ความปลอดภัยของข้อมูลขนาดใหญ่และการกระทำแบบไดนามิกที่จะเริ่มต้นในภาคต่างๆ การวิจัยยังให้ภาพรวมของโอกาสข้อดีและความท้าทายที่แตกต่างกันในส่วนที่เกี่ยวกับความคิดริเริ่มแบบไดนามิก นอกจากนี้ยังให้การตรวจสอบช่วงของเทคโนโลยีที่มีอยู่ในปัจจุบันเพื่อมุ่งเน้นความท้าทายเหล่านั้น.

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