大数据安全分析:抵御不断上升的网络安全攻击的武器?

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随着商业世界的开放式数字化,对公司的网络攻击的风险已经增加。但是,可以通过大数据分析来避免这些攻击。 BARC的“大数据和信息安全”研究包括对当前部署级别的深入分析,以及大数据分析安全解决方案的优势以及它们所面临的挑战.


网络安全威胁的增加

信息安全已从早已建立的外围保护工具急剧转变为监视和跟踪公司网络内的恶意活动。这是因为企业安全边界的应用早已消失,主要是因为云和移动服务的采用日益广泛.

但是,有理由退出传统的信息安全方法,这仅是因为网络攻击的大量增加以及邪恶的内部人员在造成大规模安全漏洞方面所起的作用.

公司必须修改其网络安全概念

分析工作是使网络弹性具有优势的一项基本功能。鉴于网络攻击的所有进步和复杂性,公司需要修订其网络安全策略,并从绝对预防迈向PDR概念–预防 > 检测 > 响应.

网络攻击者需要一次成功的尝试才能获得访问权限并在组织中造成严重破坏,因此修改其网络安全概念的需求已显着增加.

大数据分析在这里扮演什么角色

由于改进的检测是此方法不可或缺的要素,因此大数据分析将在其中发挥作用。检测必须足够迅速且可靠,以区分不同用途的模式,以接近实时的方式进行快速分析,并通过从服务器和应用程序日志以及来自服务器的大量数据中获得的复杂关联进行导航。用户活动和网络事件.

因此,这种复杂的分析需要超越常规基于规则的测量方法的最新分析方法。改进的检测还需要熟练地对大量当前数据和档案数据进行分析。因此,可以说这是大数据分析保持其关键重要性的地方。安全性和当前分析状态的组合有助于确定和增强网络弹性.

大数据安全分析:新一代安全工具

近年来,随着安全行业对这些挑战的双重关注,出现了新一代的安全分析工具。这些安全分析工具可以实时收集,存储和分析整个组织中的大量数据.

在使用其他上下文数据以及外部威胁情报对数据进行扩充之后,可以通过不同的相关算法对其进行分析,以检测偏差并识别可能的恶意活动.

这些安全分析工具与通常的SIEM解决方案完全不同,并且可能接近实时地执行其任务,因此它们能够生成针对风险原型按严重性排名的安全警报。此外,这些安全警报还包括其他取证细节,并允许快速检测和缓解网络攻击.

大数据安全分析是如何起源的

大数据分析是最大技术突破的原因.

安全行业已经达到顶峰,该高峰使用于大型数据处理的商业智能算法变得商品化,而该算法最初仅适用于大型组织。现在,供应商可以使用易于使用的Apache Hadoop和廉价的硬件,构建能够实时收集,存储和分析大量数据的大数据解决方案。.

集成数据以预测恶意活动

这产生了将实时和历史分析相结合以及确定可能与过去已经发生的事件相关的新事件的可能性。.

一旦将大数据安全分析与负责提供有关最新漏洞的最新信息的外部安全情报源相结合,就能以更高的效率识别出不断增长的网络攻击。.

归档数据可以显着地简化对给定网络活动的正常顺序的校准,然后可以将其用于检测偏差。现有解决方案可以通过管理员的最少努力自动进行校准.

识别重大事件

大数据分析算法可以识别数据中的偏差和异常,这些偏差和异常主要表示恶意活动,或者至少表示某种可疑活动.

大数据安全分析一旦过滤后,大量的安全数据可以将未经处理的安全事件的大量流减少到可控制数量的简短警报和分类警报。但是,保留供以后分析的档案数据可以为法医提供有关事件的详细信息,以及事件与过去其他异常之间的关系。.

自动化工作流程

最后,大数据安全分析解决方案提供了各种自动化工作流来应对检测到的威胁,其中可能包括消除已识别的恶意软件攻击或将可疑事件提交给托管安全服务以进行深入分析.

未来业务蓬勃发展的主要要素被认为是网络安全和欺诈检测的自动化控制.

大数据安全性分析报告中的主要发现

该研究对信息安全水平和信息安全领域的最新方法以及遍布全球的公司中的欺诈检测提供了深入的分析。.

它描述了大数据安全分析的重要性,未来计划和当前状态,以及将在各个部门启动的动态行动。该研究还概述了有关动态计划的不同机会,优势和挑战。此外,它还提供了对当前可用于应对这些挑战的一系列技术的审计.