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

Ügyfelei igényeinek megértése a vevői elégedettség szerves része. És minden információra szüksége van róluk, hogy biztosítsa az általuk kívánt kiváló minőségű termékeket vagy szolgáltatásokat.

Kulcsfontosságú az ügyféladatok generálása és elemzése. Ha nagyszabású vállalkozást vezet, a big data elemzése jól jöhet a jól megalapozott döntések meghozatalához, amelyek előremozdítják vállalkozását.

Tudta, hogy a nagy adatelemzést is használhatja a kiberbiztonsági fenyegetések megelőzésére? Ebből a cikkből megismerheti a big data elemzését, annak működését és a kiberbiztonsági fenyegetések megelőzésének módját.

Mi az a Big Data Analytics?

A Big Data az adatok sokféle kategóriája nagy mennyiségben, változatosságban és sebességben. Azok az emberek, akik kapcsolatba lépnek az Ön vállalkozásával, rengeteg eredetileg nyers vagy strukturálatlan adatot állítanak elő.

A mesterséges intelligencia (AI) és a tárgyak internete (IoT) által vezérelt fejlett technológiák alkalmazása a modern üzleti életben megnöveli a fogyasztók által generált adatok mennyiségét. A nagyvállalkozások több olyan adattal rendelkeznek, amelyeket nehéz lenne elemezni big data elemzése nélkül.

A big data elemzése a viselkedési minták tanulmányozásának és elemzésének folyamata, hogy megalapozott döntéseket és előrejelzéseket hozhasson.

A vállalkozások elemzési technikákkal és szoftverekkel értelmezik a nagy mennyiségű fogyasztói adatokat, hogy jobban megértsék fogyasztóikat, kielégítsék igényeiket, és stratégiailag pozícionálják magukat.

Hogyan működik a Big Data Analytics?

A nyers formátumú adatok kevéssé vagy egyáltalán nem fontosak az Ön vállalkozása számára. Ahelyett, hogy vakon működne, kihasználhatja a nagy adatokat, hogy világosabb képet kapjon üzleti irányáról.

Így működik a big data elemzése:

1. Adatgyűjtés

A big data elemzésének első lépése az adatgyűjtés. Ez egy nyers, strukturálatlan vagy strukturált információ megszerzésének folyamata az ügyfelekről.

Az adatgyűjtés különféle médiumai közé tartozik a felhőalapú tárolás, a mesterséges intelligencia, a mobilalkalmazások, a bolti IoT-érzékelők stb.

Az összegyűjtött adatokat raktárakban tárolhatja, hogy könnyen hozzáférhessen a vállalkozásában alkalmazott intelligens szoftverrel.

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

2. Adatfeldolgozás

Az Ön által gyűjtött adatok többsége nyers vagy strukturálatlan. Az elemzés pontosságának növelése érdekében a folytatás előtt megfelelően meg kell szerveznie azt.

A manapság előállított nagy mennyiségű adat még nagyobb kihívást jelent az adatfeldolgozásban, mivel hatalmas számú adat lehet a kezében. Azonban két fő módszerrel egyszerűsítheti az adatfeldolgozást: a kötegelt feldolgozást és az adatfolyam-feldolgozást.

A kötegelt feldolgozás nagy adatblokkokat vizsgál hosszú időn keresztül. Nagyon hatékony, ha elegendő ideje van az adatok összegyűjtésére és feldolgozására. Az adatfolyam-feldolgozás viszont kis kötegekben vizsgálja az adatokat. Nagyon hatékony, ha gyorsabban kell döntéseket hoznia, lerövidítve az átfutási időt.

3. Adattisztítás

Az adatok mennyiségétől függetlenül meg kell tisztítania azokat, hogy megszabaduljon a szennyeződésektől, amelyek megváltoztathatják az eredmények pontosságát.

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

4. Adatelemzés

Miután megszabadult az adatok szennyeződésétől és formázta azokat, ideje elemezni azokat.

Az adatok értékes információvá alakítása időigényes, de bizonyos folyamatokkal meggyorsíthatja a folyamatot. A leggyakoribb big data elemzési módszerek a következők:

Adatbányászat

Az adatbányászat a nagy adatbázisok rendezésének folyamata a meglévő minták azonosítása érdekében az anomáliák keresése és a klaszterek felépítése révén.

Mély tanulás

A mélytanulás az emberi tanulás utánzásának folyamata gépi tanulás és mesterséges intelligencia használatával, hogy hasonló tulajdonságokat találjunk összetett és kétértelmű adatkészletekben.

Prediktív elemzés

A prediktív elemzés az a folyamat, amikor a szervezet múltbeli adataira támaszkodik, hogy jövőbeli előrejelzéseket készítsen a kockázatokról és lehetőségekről.

5 módszer, amellyel a Big Data Analytics megelőzi a kiberbiztonsági fenyegetéseket

Az adattermelés növekedése több lehetőséget teremt a kiberfenyegetések számára. A kiberbûnözõk szívesen veszélyeztetik a nagyvállalatok által kibocsátott nagy mennyiségû információt.

Bár még mindig sok a tennivaló a biztonságosabb kiberbiztonság megteremtésében, az adatelemzés jó védelmet nyújt a kibertámadások ellen. Vessünk egy pillantást arra, hogy a big data elemzése hogyan akadályozza meg a kiberbiztonsági fenyegetéseket.

1. Prediktív modellek

A kiberfenyegetési minták megfigyelése után prediktív modelleket hozhat létre, amelyek riasztásokat indítanak el, amint egy mintát észlelnek a hálózat belépési pontján.

Az olyan szoftverszolgáltatások, mint a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás, segítenek biztosítani a prediktív modellek fejlesztése során használt kiberfenyegetési minták pontosságát. Ha egy számítógépes fenyegetés túlmutat a hálózat érintkezési pontján, akkor rendszere valós idejű védekezési reakcióval képes fellépni ellene.

2. Scale monitoring és automatizálás

Az, hogy az alkalmazottak nem ismerik az egészséges kiberbiztonsági gyakorlatokat, számos szervezetben nagymértékű kibertámadásokat okoz. Ha az alkalmazottak nem tudják, mit kell tenniük a támadások elkerülése érdekében, akkor tehetnek valamit, hogy segítsenek a támadóknak bejutni a hálózatba.

Bár erősen ajánlott egy egészséges kiberbiztonsági kultúra kialakítása a szervezetben, nagy adatelemzést is használhat alkalmazottai tevékenységének nyomon követésére a sérülékeny tevékenységek felderítésére. Ha valaki olyan műveletet hajt végre, amely veszélyezteti a hálózatot, a rendszer reagál a hatás korlátozására.

3. Valós idejű behatolásészlelés

Egy támadónak csak egy esélyre van szüksége, hogy leállítsa a hálózatot. Az Ön felelőssége annak biztosítása, hogy soha ne kapják meg ezt a lehetőséget.

A behatolásérzékelő rendszerek megvalósítása nagyszerű módja annak, hogy megállítsuk a támadást, mielőtt az a hálózat belépési pontjához közel kerülne. A nagy adatelemzés segítségével nagy léptékben automatizálhatja ezt a fajta folyamatot.

A behatolásészlelő rendszerek által generált adatok valós idejű elemzése felfedi a támadás részleteit, és megmutatja a támadás megállításához szükséges összes információt. Ezeket az adatokat integrálhatja a védekezésébe a földön, hogy azonnal semmisítse meg a támadást.

4. Intelligens kockázatkezelés

Minél jobban ismeri a rendszere körüli lehetséges veszélyeket, annál erősebb lesz a védekezése.

A Big Data analytics konkrét információkat nyújt a hálózatában és környékén végzett tevékenységekről. A kiberbiztonsági adatok mélyreható elemzése feltárja a biztonság megsértésének alapvető okait, és áttekintést ad arról, hogy ezek a tevékenységek hogyan származtak.

5. Fenyegetés vizualizációja

A Big Data elemzése lehetővé teszi, hogy proaktív legyen kiberbiztonsági stratégiáiban azáltal, hogy pontosabb előrejelzéseket készíthet a hálózatában végzett tevékenységekről.

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

Kapcsolódó: Reaktív vagy proaktív biztonság: melyik a hatékonyabb?

Hogyan jutott a támadó illetéktelenül az Ön hálózatához? Milyen pontokon keresztül jöttek be? Ezekre és még sok más kérdésre választ találhat az adatelemzési jelentésekből, hogy elkerülje a későbbi megismétlődést.

Nem hagyunk teret a kiberbűnözők számára, hogy behatoljanak a hálózatba

A legtöbb kibertámadás emberi hiba és a hálózat holtfoltjai miatt történik. Ön vagy nincs tudatában egy meglévő kiskapunak, vagy a kiberbűnözők rosszindulatú bohóckodásainak áldozatává válik.

A Big Data analytics létfontosságú információkat helyez előtérbe a rendszer működéséről. És ha valaha is hibázik a műveletei során, biztos lehet benne, hogy valós idejű válasz érkezik, hogy megmentse a helyzetet.