빅 데이터 보안 분석 : 떠오르는 사이버 보안 공격에 대한 무기?

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비즈니스 세계의 개방형 디지털화로 회사에 대한 사이버 공격의 위험이 높아졌습니다. 그러나 빅 데이터 분석을 통해 이러한 공격을 피할 수 있습니다. BARC의 '빅 데이터 및 정보 보안'연구는 현재 배포 수준에 대한 심층 분석과 빅 데이터에 의한 분석 보안 솔루션의 장점 및 직면 한 과제로 구성됩니다..


사이버 보안 위협의 증가

정보 보안은 오랫동안 주변 경계 보호 도구에서 회사 네트워크 내에서 악의적 인 활동을 모니터링하고 추적하는 방향으로 급격한 패러다임 전환을 만들었습니다. 클라우드 및 모바일 서비스의 채택이 증가함에 따라 기업 보안 경계 적용이 오랫동안 사라졌기 때문입니다..

그러나 정보 보안에 대한 전통적인 접근 방식을 철회 할 이유가 있으며, 이는 사이버 공격이 급격히 증가하고 악의적 인 내부자가 대규모 보안 침해를 일으킨 부분에 의한 것입니다..

기업은 사이버 보안 개념을 수정해야합니다

분석은 사이버 복원력을 유리하게 만들기위한 필수 기능으로 작동합니다. 사이버 공격의 모든 발전과 정교함을 고려하여 기업은 사이버 보안 정책을 수정하고 PDR 개념에 대한 절대 예방에서 한 단계 더 나아가 야합니다. > 감지 > 응창 성가.

사이버 공격자는 한 번의 성공적인 액세스 시도를 통해 조직을 혼란에 빠뜨릴 수 있으므로 사이버 보안 개념을 수정해야 할 필요성이 크게 급증했습니다..

Big Data Analytics의 역할은 무엇입니까?

개선 된 탐지는이 접근 방식의 필수 요소이므로 빅 데이터 분석이 그 역할을합니다. 다양한 용도의 패턴을 식별하고, 실시간에 근접한 빠른 분석을 구현하고, 서버 및 응용 프로그램 로그뿐만 아니라 서버 및 응용 프로그램 로그에서 오는 광범위한 데이터에서 얻은 복잡한 상관 관계를 통과 할 수있을 정도로 신속하고 안정적으로 탐지해야합니다. 사용자 활동 및 네트워크 이벤트.

따라서 이러한 복잡한 분석에는 일반적인 규칙 기반 측정 범위를 벗어난 최첨단 분석 측정이 필요합니다. 또한 탐지 기능을 향상 시키려면 대량의 전류 및 보관 데이터에 대한 분석을 수행하는 데 능숙해야합니다. 따라서 빅 데이터 분석이 가장 중요한 부분이라고 할 수 있습니다. 보안의 듀오와 현재 분석 상태는 사이버 탄력성을 결정하고 향상시키는 데 도움이됩니다..

빅 데이터 보안 분석 : 차세대 보안 도구

최근 몇 년간 보안 산업이 이러한 과제를 해결하기 위해 차세대 보안 분석 도구가 등장했습니다. 이러한 보안 분석 도구는 조직 전체에 걸쳐 대량의 데이터를 실시간으로 수집, 저장 및 분석 할 수 있습니다..

외부 위협 인텔리전스뿐만 아니라 추가 컨텍스트 데이터로 데이터를 보강 한 후에는 다른 상관 관계 알고리즘을 통해 분석하여 편차를 감지하고 가능한 악의적 활동을 인식합니다..

이러한 보안 분석 도구는 일반적인 SIEM 솔루션과는 매우 다르며 실시간에 근접한 작업을 수행 할 수 있으므로 위험 프로토 타입과 관련하여 심각도별로 보안 경고를 생성 할 수 있습니다. 또한 이러한 보안 경고에는 추가 포렌식 세부 정보가 포함되어 있으며 사이버 공격을 신속하게 탐지하고 완화 할 수 있습니다..

Big Data Security Analytics는 어떻게 시작 되었습니까?

빅 데이터 분석은 가장 큰 기술 혁신의 원인입니다.

보안 산업은 대규모 데이터 처리를위한 비즈니스 인텔리전스 알고리즘을 상용화하는 최고점에 도달했으며, 처음에는 대규모 조직에서만 사용할 수있었습니다. 공급 업체는 이제 쉽게 사용 가능한 Apache Hadoop 및 저렴한 하드웨어를 사용하여 대량의 데이터를 실시간으로 수집, 저장 및 분석 할 수있는 빅 데이터 솔루션을 구축 할 수 있습니다.

악성 활동을 예측하기 위해 데이터 통합

이를 통해 실시간 및 과거 분석을 결합 할 수있을뿐만 아니라 과거에 이미 발생한 사건과 관련 될 수있는 새로운 사건을 결정할 수 있습니다..

빅 데이터 보안 분석이 최신 취약성에 대한 최신 정보를 제공하는 외부 보안 인텔리전스 소스와 결합되면 점점 증가하는 사이버 공격을 훨씬 더 효율적으로 식별 할 수 있습니다..

아카이 벌 데이터는 주어진 네트워크의 정상적인 활동 순서에 대한 캘리브레이션을 눈에 띄게 단순화 할 수 있으며,이를 통해 편차를 탐지 할 수 있습니다. 기존 솔루션은 관리자가 요구하는 최소한의 노력으로 교정을 자동화 할 수 있습니다.

중요한 사건 식별

빅 데이터 분석 알고리즘은 대부분 악의적 인 활동 또는 최소한 어떤 종류의 의심스러운 활동을 나타내는 데이터의 편차 및 이상을 식별 할 수 있습니다..

한 번 빅 데이터 보안 분석으로 필터링 된 대량의 보안 데이터는 처리되지 않은 보안 이벤트의 엄청난 흐름을 제어 된 수의 간단한 분류 된 경고로 줄일 수 있습니다. 그러나 나중에 분석하기 위해 보관 된 보관 데이터는 법의학 전문가에게 사건에 대한 세부 정보와 과거의 다른 이전 예외와의 관계에 대한 세부 정보를 제공 할 수 있습니다..

워크 플로우 자동화

결국 빅 데이터 보안 분석 솔루션은 식별 된 맬웨어 공격을 근절하거나 심층 분석을 위해 관리되는 보안 서비스에 모호한 이벤트를 제출하는 등 감지 된 위협에 대응하기위한 다양한 자동화 된 워크 플로우를 제공합니다..

다음 번에 번영하는 비즈니스의 주요 요소는 사이버 보안 및 사기 탐지를위한 자동화 된 제어로 간주됩니다..

빅 데이터 보안 분석 보고서의 주요 결과

이 연구는 전 세계에 퍼져있는 회사의 사기 탐지뿐만 아니라 정보 보안 분야의 인식 수준과 최근 접근 방식에 대한 심층 분석을 제공합니다..

또한 빅 데이터 보안 분석의 중요성, 향후 계획 및 현재 상태 및 다양한 부문에서 시작될 동적 조치에 대해 설명합니다. 이 연구는 또한 역동적 인 이니셔티브와 관련된 다양한 기회, 장점 및 과제에 대한 개요를 제공합니다. 또한, 현재 이러한 도전에 집중할 수있는 다양한 기술에 대한 감사를 제공합니다..