ビッグデータセキュリティ分析:増加するサイバーセキュリティ攻撃に対する武器?

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ビジネス界のオープンエンドのデジタル化により、企業に対するサイバー攻撃のリスクが高まりました。ただし、これらの攻撃はビッグデータ分析によって回避できます。 BARCの「ビッグデータと情報セキュリティ」の調査は、現在の展開レベルの詳細な分析と、ビッグデータによる分析セキュリティソリューションの利点と、直面している課題から構成されています。.


サイバーセキュリティの脅威の増加

情報セキュリティは、従来の境界保護ツールから、企業ネットワーク内の悪意のあるアクティビティの監視と追跡へと劇的なパラダイムシフトをもたらしました。これは、主にクラウドおよびモバイルサービスの採用の増加により、企業のセキュリティ境界のアプリケーションが長い間姿を消したためです。.

しかし、情報セキュリティに対する従来のアプローチが撤回される理由があります。それは、大規模なセキュリティ侵害の原因となる悪意のある内部関係者の役割だけでなく、サイバー攻撃の大幅な増加によるものです。.

企業はサイバーセキュリティの概念を修正する必要がある

分析は、サイバー復元力を有利にするための重要な機能として機能します。サイバー攻撃のすべての進歩と高度化を考慮すると、企業はサイバーセキュリティポリシーを改訂し、絶対的な防止からPDRの概念に向けてさらに一歩前進する必要があります–防止 > 検出 > 応答する.

サイバー攻撃者は、組織内でアクセスを取得して大混乱を引き起こすための単一の成功した試みを必要とするため、サイバーセキュリティの概念を修正する必要性が著しく急増しています.

ここでビッグデータ分析が果たす役割

このアプローチでは検出の改善が不可欠な要素であるため、ビッグデータ分析がその役割を果たします。検出は、さまざまな用途のパターンを識別し、リアルタイムに近接した迅速な分析を実行し、サーバーやアプリケーションログからの幅広いデータから取得した複雑な相関関係を駆け抜けるのに十分迅速かつ信頼できるものでなければなりませんユーザーアクティビティとネットワークイベント.

したがって、このような複雑な分析には、通常のルールベースの測定の範囲を超える最先端の分析測定が必要です。改善された検出には、膨大な量の最新データとアーカイブデータの分析を実行する能力も必要です。したがって、これはビッグデータ分析が重要な重要性を保持している場所であると言えます。セキュリティと分析の現状は、サイバー復元力の決定と向上に役立ちます.

ビッグデータセキュリティ分析:新世代のセキュリティツール

近年、これらの課題に対するセキュリティ業界のダブルテイクにより、セキュリティ分析ツールの新世代が登場しました。これらのセキュリティ分析ツールは、組織全体の大量のデータを実際の時間に収集、保存、分析できます。.

データに追加のコンテキストデータと外部の脅威インテリジェンスが追加された後、異なる相関アルゴリズムを介して分析され、逸脱を検出して悪意のある可能性のあるアクティビティを認識します.

これらのセキュリティ分析ツールは、通常のSIEMソリューションとはまったく異なり、リアルタイムに近い状態でタスクを実行する可能性が高いため、リスクプロトタイプに関して重大度別にランク付けされたセキュリティアラートを生成できます。さらに、これらのセキュリティアラートには、追加のフォレンジックの詳細も含まれており、サイバー攻撃の迅速な検出と軽減を可能にします.

ビッグデータセキュリティ分析の起源

ビッグデータ分析は、最大の技術革新の理由です.

セキュリティ業界は、大規模なデータ処理のためのビジネスインテリジェンスアルゴリズムに対応するピークに達しました。このアルゴリズムは、当初は大規模な組織でのみ利用可能でした。ベンダーは、簡単に入手できるApache Hadoopと安価なハードウェアを使用して、大量のデータをリアルタイムで収集、保存、分析できるビッグデータソリューションを構築できるようになりました.

悪意のあるアクティビティを予測するためのデータの統合

これにより、リアルタイム分析と履歴分析を組み合わせたり、過去に既に発生したインシデントに関連する可能性がある新しいインシデントを特定したりできます。.

ビッグデータセキュリティ分析が、最新の脆弱性に関する最新情報を提供する外部のセキュリティインテリジェンスソースと組み合わされると、増大するサイバー攻撃をより効率的に特定できます。.

アーカイブデータは、特定のネットワークのアクティビティの通常の順序へのキャリブレーションを大幅に簡素化することができ、その後、偏差を検出するために利用できます。既存のソリューションは、管理者の最小限の労力でキャリブレーションを自動化できます.

重要なインシデントの特定

ビッグデータ分析アルゴリズムは、ほとんどの場合悪意のあるアクティビティまたは少なくとも何らかの疑わしいアクティビティを示すデータの偏差と異常を識別できます。.

ビッグデータセキュリティ分析によってフィルタリングされた大量のセキュリティデータは、未処理のセキュリティイベントの膨大なフローを、制御された数の簡潔で分類されたアラートに減らすことができます。ただし、後の分析のために保管されるアーカイブデータは、フォレンジックの専門家にインシデントに関する詳細を提供し、過去の他の以前の異常との関係についても提供できます。.

ワークフローの自動化

最後に、ビッグデータセキュリティ分析ソリューションは、特定されたマルウェア攻撃の根絶や、詳細な分析のためにマネージドセキュリティサービスへの疑わしいイベントの送信など、検出された脅威に対抗するためのさまざまな自動化されたワークフローを提供します.

将来的にビジネスを繁栄させるための主な要素は、サイバーセキュリティと不正行為の検出の自動制御であると考えられています.

ビッグデータセキュリティ分析レポートの主な調査結果

この調査は、情報セキュリティの分野における意識レベルと最近のアプローチの詳細な分析と、世界中に広がる企業の不正検出を提供します。.

ビッグデータセキュリティ分析の重要性、将来の計画、現在の状態、およびさまざまなセクターで開始されるダイナミックなアクションについて説明します。この調査では、動的なイニシアチブに関するさまざまな機会、利点、および課題の概要も示しています。さらに、これらの課題に焦点を当てるために現在利用可能な技術の範囲の監査も提供します.