Mi a Big Data Analytics és hogyan segít megelőzni a kiberbiztonsági fenyegetéseket?

Az ügyfelek igényeinek megértése a vevői elégedettség szerves része. És minden szükséges információra szüksége van róluk, hogy a kívánt kiváló minőségű termékeket vagy szolgáltatásokat biztosítsa.

Kulcsfontosságú a vevői adatok előállítása és elemzése. Ha nagyszabású vállalkozást működtet, akkor a nagy adatelemzés hasznos lehet ahhoz, hogy jól megalapozott döntéseket hozzon a vállalkozás előrehaladásához.

Tudta, hogy big data elemzést is használhat a kiberbiztonsági fenyegetések megelőzésére? Ebben a cikkben megismerheti a big data elemzést, annak működését, és hogyan használhatja azt a kiberbiztonsági fenyegetések megelőzésére.

Mi az a Big Data Analytics?

Nagy adat sokféle adatkategória nagy mennyiségben, változatosságban és sebességben. A vállalkozással kapcsolatba lépő emberek rengeteg, eredetileg nyers vagy strukturálatlan adatot állítanak elő.

A mesterséges intelligencia (AI) és a tárgyak internete (IoT) által vezérelt fejlett technológiák használata a mai vállalkozásokban növeli a fogyasztók által generált adatok mennyiségét. A nagyvállalatoknak több adatuk marad, amelyeket nehéz lenne elemezni big data elemzés nélkül.

A nagy adatelemzés a magatartási minták tanulmányozásának és elemzésének folyamata, hogy jól megalapozott döntéseket és előrejelzéseket hozzon.

A vállalatok a nagy volumenű fogyasztói adatokat a következővel értelmezik analitikai technikák és szoftverek hogy jobban megértsék fogyasztóikat, kielégítsék igényeiket és stratégiailag pozicionálják magukat.

Hogyan működik a Big Data Analytics?

A nyers formában tárolt adatok csekély vagy egyáltalán nem fontosak az Ön vállalkozása számára. Ahelyett, hogy vakon tevékenykedne, a nagy adatok felhasználásával tisztább képet kaphat üzleti irányáról.

A nagy adatelemzés így működik:

1. Adatgyűjtés

A big data elemzés első lépése az adatgyűjtés. Ez az a folyamat, amellyel nyers, strukturálatlan vagy strukturált információkat szerezhet ügyfeleiről.

Az adatgyűjtés különféle eszközei közé tartozik a felhőalapú tárolás, a mesterséges intelligencia, a mobil alkalmazások, a bolti IoT-érzékelők stb.

A gyűjtött adatokat tárolhatja a raktárakban, hogy könnyen hozzáférhessen a vállalkozásában alkalmazott intelligencia -szoftverhez.

Ha túl bonyolult nyers adatokkal van dolga, akkor a jobb hozzáférés és elemzés érdekében azokat raktár helyett adattóban tárolhatja.

2. Adatfeldolgozás

Az összegyűjtött adatok nagy része nyers vagy strukturálatlan. Az elemzés pontosságának növelése érdekében megfelelően kell megszervezni, mielőtt folytatná.

A manapság generált nagy adatmennyiség megnehezíti az adatfeldolgozást, mivel elsöprő számú adatot tarthat a kezében. Az adatfeldolgozás egyszerűsítése érdekében azonban két fő módszert alkalmazhat - a kötegelt feldolgozást és az adatfolyam -feldolgozást.

A kötegelt feldolgozás nagy adatblokkokat vizsgál hosszú ideig. Nagyon hatékony, ha elegendő idő áll rendelkezésére az adatok gyűjtésére és feldolgozására. A folyamfeldolgozás viszont kis tételekben vizsgálja az adatokat. Nagyon hatékony, ha gyorsabban kell döntenie, lerövidítve az átfutási időt.

3. Adattisztítás

Az adatok mennyiségétől függetlenül meg kell tisztítania azokat, hogy megszabaduljon a szennyeződéstől, amely megváltoztathatja az eredmények pontosságát.

A tisztítási folyamat magában foglalja a megfelelő formázást és az irreleváns információk eltávolítását is.

4. Adatelemzés

Miután megszabadult az adatokban lévő szennyeződéstől és formázta, itt az ideje annak elemzésére.

Az adatok értékes információkká történő átalakítása időigényes, de néhány folyamat segítségével felgyorsíthatja a folyamatot. A leggyakoribb big data elemzési módszerek a következők:

Adatbányászat

Adatbányászat a nagy adatbázisok rendezésének folyamata a meglévő minták azonosítására anomáliák keresésével és klaszterek építésével.

Mély tanulás

A mély tanulás az a folyamat, amely utánozza az emberi tanulást a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia segítségével, hogy hasonló tulajdonságokat találjon az összetett és kétértelmű adatkészletekben.

Prediktív elemzés

A prediktív elemzés az a folyamat, amely során a szervezetének korábbi adataira támaszkodva előre jelezheti a kockázatokat és lehetőségeket.

5 módja annak, hogy a Big Data Analytics megakadályozza a kiberbiztonsági fenyegetéseket

Az adatgyártás növekedése több lehetőséget teremt a kiberfenyegetések számára. A kiberbűnözők szívesen kompromittálják a nagyvállalatok által kiosztott nagy mennyiségű információt.

Bár még sok munka vár a biztonságosabb kiberbiztonság megteremtésére, az adatelemzés jó védelmet nyújt a kibertámadásokkal szemben. Nézzünk néhány módszert, amellyel a big data elemzés megakadályozza a kiberbiztonsági fenyegetéseket.

1. Prediktív modellek

A kiberfenyegetési minták megfigyelése után olyan prediktív modelleket hozhat létre, amelyek riasztást váltanak ki abban a pillanatban, amikor a mintát észlelik a hálózat belépési pontján belül.

Az olyan szoftveres szolgáltatások, mint az AI és a gépi tanulás, segítenek biztosítani a prediktív modellek kidolgozásakor használt számítógépes fenyegetési minták pontosságát. Ha egy számítógépes fenyegetés túlmutat a hálózat érintési pontján, a rendszer valós idejű védekezéssel képes ellensúlyozni azt.

2. Felügyelet és automatizálás skálán

A munkavállalók tudatlansága az egészséges kiberbiztonsági gyakorlatokról sok szervezetben nagyfokú kibertámadásokat okoz. Ha az alkalmazottai nem tudják, mit kell tenniük a támadás elkerülése érdekében, akkor lehet, hogy segítenek a támadóknak bejutni a hálózatába.

Míg az egészséges kiberbiztonsági kultúra kiépítése a szervezetében erősen ajánlott, megteheti használjon big data elemzést is, hogy figyelemmel kísérje alkalmazottai tevékenységét a kiszolgáltatottak felderítése érdekében tevékenységek. Ha valaki olyan műveletet hajt végre, amely veszélyezteti a hálózatát, a rendszer reagál a hatás korlátozására.

3. Valós idejű behatolásérzékelés

A támadónak egyetlen esélye van arra, hogy leállítsa a hálózatot. Az Ön felelőssége annak biztosítása, hogy soha ne kapjanak ilyen lehetőséget.

Végrehajtás behatolásjelző rendszerek nagyszerű módja annak, hogy megállítsa a támadást, mielőtt az a hálózat belépési pontjához közel kerülne. A nagy adatelemzéssel nagymértékben automatizálhatja ezt a fajta folyamatot.

A behatolásjelző rendszerek által generált adatok valós idejű elemzése feltárja a támadás részleteit, és megmutatja az összes információt, amire szüksége van a támadás leállításához. Ezeket az adatokat integrálhatja a helyszíni védekezésbe, hogy azonnal érvénytelenítse a támadást.

4. Intelligens kockázatkezelés

Minél jobban ismeri a rendszer lehetséges veszélyeit, annál erősebb lesz a védekezése.

A nagy adatelemzés konkrét információkat nyújt a hálózaton belüli és környéki tevékenységekről. A kiberbiztonsági adatainak mélyreható elemzése feltárja a biztonsági jogsértések kiváltó okait, és áttekintést nyújt arról, hogyan keletkeztek ezek a tevékenységek.

5. Fenyegetés vizualizáció

A nagy adatelemzések lehetővé teszik, hogy proaktívak legyenek kiberbiztonsági stratégiáikban azáltal, hogy pontosabb előrejelzéseket tesznek a hálózaton belüli tevékenységekről.

Ha szervezete már kibertámadást szenvedett, a big data elemzési jelentés segítségével betekintést nyerhet a támadásba.

Összefüggő: Reaktív vs. Proaktív biztonság: Melyik a hatékonyabb?

Hogyan jutott a támadó jogosulatlan hozzáféréshez a hálózatához? Milyen pontokban jutottak be? Ezekre a kérdésekre és még sok másra választ talál az adatelemzési jelentéseiből, hogy megelőzze a jövőbeni ismétlődést.

Nem hagyunk teret a kiberbűnözőknek, hogy behatoljanak a hálózatba

A legtöbb kibertámadást emberi hiba és a hálózat vak pontjai okozzák. Ön vagy nem ismeri a meglévő kiskaput, vagy a kiberbűnözők rosszindulatú bohóckodásainak áldozatává válik.

A big data elemzés fontos információkat hoz a rendszer működéséről. És ha valaha hibázik a műveletek során, biztos lehet benne, hogy valós idejű válasz érkezik a helyzet megmentésére.

Mi az adatelemzés és miért fontos?

Mi az adatelemzés? Az adatbányászatot, az elemzést és az adatok vizualizációját egyszerűen érthető kifejezéssel magyarázzuk.

Olvassa tovább

A szerzőről