تجزیه و تحلیل امنیت داده های بزرگ: سلاحی علیه افزایش حملات امنیت سایبری؟

[ware_item id=33][/ware_item]

با دیجیتالی شدن بی رویه دنیای تجارت ، خطرات حمله سایبری به شرکت ها افزایش یافته است. با این وجود ، با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ می توان از این حملات جلوگیری کرد. تحقیقات "داده های بزرگ و امنیت اطلاعات" BARC شامل تجزیه و تحلیل عمیق از سطح استقرار فعلی و همچنین مزایای راه حل های امنیتی تحلیلی توسط داده های بزرگ به همراه چالش های پیش روی آنهاست.


افزایش تهدیدات امنیت سایبری

امنیت اطلاعات باعث تغییر شدید پارادایم از ابزارهای حفاظت از محیط دیرینه ایجاد شده به سمت نظارت و ردیابی فعالیتهای مخرب در شبکه شرکتها شد. دلیل این امر این است که استفاده از محیط امنیتی شرکت مدتهاست که به دلیل افزایش اتخاذ خدمات ابری و موبایل از بین رفته است.

اما دلیلی بر عقب نشینی رویکردهای سنتی برای امنیت اطلاعات وجود دارد و این تنها به دلیل افزایش گسترده حملات سایبری و همچنین نقشی است که توسط خودی های ناخوشایند در ایجاد نقض امنیتی در مقیاس بزرگ ایفا کرده است..

شرکت ها مجبورند مفهوم امنیت سایبری خود را اصلاح کنند

تجزیه و تحلیل به عنوان یک ویژگی اساسی برای ایجاد انعطاف پذیری سایبر کار می کند. با توجه به پیشرفت و پیشرفت حملات سایبری ، شرکت ها باید سیاست های امنیت سایبری خود را تجدید نظر کنند و گامی فراتر از پیشگیری مطلق به سمت مفهوم PDR بردارند - جلوگیری از > تشخیص > پاسخ دادن.

یک مهاجم سایبری برای موفقیت و ایجاد ویرانی در سازمان نیاز به یک تلاش موفق واحد دارد و بنابراین نیاز به اصلاح مفهوم امنیت سایبری شخص به طرز چشمگیری افزایش یافته است.

چه نقشی می تواند Big Data Analytics را در اینجا بازی کند

از آنجا که تشخیص بهبود یافته عنصر اساسی در این رویکرد است ، بنابراین در اینجا است که تجزیه و تحلیل داده های بزرگ نقش خود را ایفا می کند. تشخیص باید سریع و قابل اعتماد باشد تا بتواند در الگوهای استفاده های مختلف تمایز قایل شود ، آنالیز سریع را با نزدیکی به زمان واقعی انجام دهد و از طریق همبستگی های پیچیده ای که از طیف گسترده ای از داده های بدست آمده از سرورها و سیاهههای مربوط به برنامه ها و همچنین از طریق قایقرانی انجام می شود. فعالیت های کاربر و رویدادهای شبکه.

بنابراین چنین تجزیه و تحلیل پیچیده ای نیاز به اقدامات تحلیلی پیشرفته و فراتر از مرزهای اقدامات مبتنی بر قاعده معمول دارد. بهبود یافته کشف شده همچنین به مهارت لازم برای انجام تجزیه و تحلیل بر روی مقادیر عظیم داده های موجود و بایگانی نیاز دارد. بنابراین ، می توان گفت که اینجاست که تجزیه و تحلیل داده های بزرگ اهمیت کلیدی خود را حفظ می کند. دوتایی امنیت و وضعیت کنونی تحلیلی به تعیین و تقویت تاب آوری سایبر کمک می کند.

Big Data Analytics Security: نسل جدیدی از ابزارهای امنیتی

در سال های اخیر ، نسل جدیدی از ابزارهای تحلیلی امنیتی با استفاده مضاعف از صنعت امنیت در برابر این چالش ها ظاهر شده اند. این ابزارهای تحلیلی امنیتی می توانند مقدار زیادی از داده ها را در کل سازمان در زمان واقعی جمع آوری ، ذخیره و تجزیه و تحلیل کنند.

پس از افزودن داده ها با داده های زمینه اضافی و همچنین اطلاعات مربوط به تهدیدهای بیرونی ، از طریق الگوریتم های همبستگی مختلف مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرد تا بتواند انحرافات را تشخیص داده و فعالیت های مخرب احتمالی را بشناسد..

این ابزارهای تحلیلی امنیتی کاملاً متفاوت از راه حلهای معمول SIEM هستند و احتمالاً وظایف خود را با نزدیکی به زمان واقعی انجام می دهند ، بنابراین آنها قادر به تولید هشدارهای امنیتی در رتبه بندی شده توسط شدت با توجه به یک نمونه خطر هستند. علاوه بر این ، این هشدارهای امنیتی همچنین شامل جزئیات پزشکی قانونی دیگری است و امکان شناسایی سریع و کاهش حملات سایبری را فراهم می آورد.

چگونه تجزیه و تحلیل امنیت داده های بزرگ سرچشمه گرفت

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ دلیل بزرگترین پیشرفت فناوری است.

صنعت امنیت به اوج خود رسیده است که الگوریتم هوش تجاری را برای پردازش داده های در مقیاس بزرگ ، که در ابتدا فقط در دسترس سازمان های بزرگ بود ، به اوج خود رسیده است. فروشندگان اکنون می توانند راه حلهای بزرگ داده ای را ایجاد کنند که قادر به جمع آوری ، ذخیره و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها در زمان واقعی باشند ، با استفاده از Apache Hadoop و سخت افزار ارزان قیمت.

ادغام داده ها برای پیش بینی فعالیت مخرب

این امکان ایجاد ترکیب در زمان واقعی و تجزیه و تحلیل تاریخی و همچنین تعیین حوادث جدید مرتبط با مواردی را که قبلاً در گذشته اتفاق افتاده اند ایجاد می کند..

حملات سایبری رو به رشد می تواند با راندمان بسیار بیشتری شناسایی شود ، پس از آنکه تجزیه و تحلیل های امنیتی بزرگ داده با منابع اطلاعاتی امنیتی امنیتی بیرونی ترکیب شود که وظیفه ارائه اطلاعات فعلی در مورد آخرین آسیب پذیری ها را دارند..

داده های بایگانی شده می توانند به وضوح کالیبراسیون را به ترتیب عادی فعالیت یک شبکه معین ، که از آن پس می توان برای تشخیص انحرافات استفاده کرد ، ساده کنند. راه حلهای موجود می توانند با حداقل تلاش مورد نیاز مدیران ، کالیبراسیون را به صورت خودکار انجام دهند.

شناسایی حوادث قابل توجه

الگوریتم های بزرگ تحلیلی داده ها می توانند انحرافات و ناهنجاری ها را در داده ها شناسایی کنند که بیشتر نشان دهنده فعالیت مخرب یا حداقل در نوع فعالیت مشکوک است..

حجم بالای داده های امنیتی که یکبار توسط آنالیزهای امنیتی داده های بزرگ فیلتر شده اند ، می توانند جریان عظیم حوادث امنیتی درمان نشده را به تعداد کنترل شده هشدارهای مختصر و طبقه بندی شده کاهش دهند. با این حال ، داده های بایگانی شده برای تجزیه و تحلیل های بعدی می تواند یک متخصص پزشکی قانونی با جزئیات در مورد این حادثه و همچنین در مورد رابطه آن با دیگر ناهنجاری های قبلی گذشته را ارائه دهد..

خودکار سازی گردش کار

در پایان ، راه حل های بزرگ امنیت داده های تحلیلی ، گردشهای مختلف خودکار را برای مقابله با تهدیدهای شناسایی شده ارائه می دهد که ممکن است شامل از بین بردن حملات بدافزار شناسایی شده یا ارسال یک رویداد مشکوک به یک سرویس امنیتی مدیریت شده برای تجزیه و تحلیل عمیق باشد..

عناصر اصلی برای رونق کسب و کار در آینده بعدی کنترل های خودکار برای امنیت سایبری و کشف تقلب در نظر گرفته می شود.

یافته های کلیدی از گزارش تجزیه و تحلیل امنیت داده های بزرگ

این تحقیق تحلیلی عمیق از سطح آگاهی و رویکردهای اخیر در زمینه امنیت اطلاعات و همچنین کشف تقلب در شرکتهای گسترده در سراسر جهان ارائه می دهد..

این اهمیت ، برنامه های آینده و وضعیت فعلی آنالیز امنیت داده های بزرگ و اقدامات پویای آن را در مورد بخش های مختلف آغاز می کند. این تحقیق همچنین مروری بر فرصتها ، مزایا و چالشهای مختلف با توجه به ابتکارات پویا ارائه می دهد. علاوه بر این ، آن را نیز ممیزی از طیف وسیعی از فن آوری های موجود برای تمرکز بر روی این چالش ها فراهم می کند.

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