Čo je to analýza veľkých údajov a ako pomáha predchádzať hrozbám kybernetickej bezpečnosti?

Pochopenie potrieb vašich zákazníkov je neoddeliteľnou súčasťou ich spokojnosti. A potrebujete všetky informácie, ktoré o nich môžete získať, aby ste mohli poskytovať vysokokvalitné produkty alebo služby, po ktorých túžia.

Generovanie a analýza údajov o zákazníkoch je kľúčová. Ak prevádzkujete rozsiahlu firmu, analýza veľkých údajov vám príde vhod na prijímanie informovaných rozhodnutí, ktoré posunú vaše podnikanie vpred.

Vedeli ste, že na predchádzanie kybernetickým bezpečnostným hrozbám môžete použiť aj analýzu veľkých dát? V tomto článku sa dozviete o analýze veľkých dát, ako funguje a ako ju môžete použiť na predchádzanie hrozbám kybernetickej bezpečnosti.

Čo je to Big Data Analytics?

Veľké údaje predstavujú rôznorodú kategóriu údajov vo veľkom objeme, rozmanitosti a rýchlosti. Ľudia, ktorí interagujú s vašou firmou, produkujú veľa údajov, ktoré sú pôvodne nespracované alebo neštruktúrované.

Používanie pokročilých technológií poháňaných umelou inteligenciou (AI) a internetom vecí (IoT) v moderných podnikoch zvyšuje objem údajov generovaných spotrebiteľmi. Veľkým podnikom zostáva viac údajov, ktoré by bolo ťažké analyzovať bez analýzy veľkých údajov.

Analýza veľkých údajov je proces štúdia a analýzy vzorcov správania s cieľom prijímať informované rozhodnutia a predpovede.

Firmy interpretujú veľkoobjemové údaje o spotrebiteľoch pomocou analytických techník a softvéru, aby lepšie porozumeli svojim spotrebiteľom, uspokojili ich potreby a strategicky sa umiestnili.

Ako funguje analýza veľkých dát?

Údaje v surovej forme majú pre vaše podnikanie malý alebo žiadny význam. Namiesto toho, aby ste fungovali naslepo, môžete využiť veľké dáta, aby ste získali jasnejší obraz o smerovaní svojho podnikania.

Analýza veľkých dát funguje takto:

1. Zber údajov

Prvým krokom v analýze veľkých dát je zber dát. Je to proces získavania nespracovaných, neštruktúrovaných alebo štruktúrovaných informácií o vašich zákazníkoch.

Rôzne médiá zberu údajov zahŕňajú cloudové úložisko, umelú inteligenciu, mobilné aplikácie, senzory internetu vecí v obchode atď.

Údaje, ktoré zhromažďujete, môžete ukladať do skladov, aby ste k nim mali jednoduchý prístup pomocou spravodajského softvéru, ktorý ste si osvojili vo svojom podnikaní.

Ak máte čo do činenia s príliš zložitými nespracovanými údajmi, môžete ich uložiť v dátovom jazere namiesto skladu pre lepší prístup a analýzu.

2. Spracovanie údajov

Väčšina údajov, ktoré zhromažďujete, je nespracovaná alebo neštruktúrovaná. Ak chcete zvýšiť presnosť svojej analýzy, musíte ju pred pokračovaním správne usporiadať.

Veľký objem údajov, ktoré sa v súčasnosti generujú, robí spracovanie údajov náročnejším, pretože môžete mať v rukách obrovské množstvo údajov. Existujú však dve hlavné metódy, ktoré môžete implementovať na zjednodušenie spracovania údajov – dávkové spracovanie a spracovanie toku.

Dávkové spracovanie skúma veľké bloky údajov počas dlhého obdobia. Je to veľmi efektívne, keď máte dostatok času na zber a spracovanie svojich údajov. Spracovanie toku na druhej strane skúma údaje v malých dávkach. Je to veľmi efektívne, keď sa potrebujete rozhodovať rýchlejšie, čím sa skracuje doba obratu.

3. Čistenie údajov

Bez ohľadu na objem vašich údajov ich musíte vyčistiť, aby ste sa zbavili nečistôt, ktoré by mohli zmeniť presnosť vašich výsledkov.

Proces čistenia zahŕňa aj správne formátovanie a odstránenie nepodstatných informácií.

4. Analýza údajov

Keď ste sa zbavili nečistôt vo svojich údajoch a naformátovali ich, je čas ich analyzovať.

Transformácia vašich údajov na cenné informácie je časovo náročná, ale na urýchlenie procesu môžete použiť niektoré procesy. Medzi najbežnejšie metódy analýzy veľkých dát patria:

Dolovanie dát

Data mining je proces triedenia veľkých databáz s cieľom identifikovať existujúce vzory hľadaním anomálií a vytváraním zhlukov.

Hlboké učenie

Hlboké učenie je proces napodobňovania ľudského učenia pomocou strojového učenia a umelej inteligencie na nájdenie podobných vlastností v zložitých a nejednoznačných súboroch údajov.

Prediktívna analýza

Prediktívna analýza je proces spoliehania sa na historické údaje vašej organizácie pri vytváraní budúcich predpovedí týkajúcich sa rizík a príležitostí.

5 spôsobov, ako analýza veľkých dát zabraňuje hrozbám kybernetickej bezpečnosti

Nárast generovania údajov vytvára viac príležitostí pre kybernetické hrozby. Kyberzločinci radi kompromitujú veľké objemy informácií, ktoré chrlia veľké firmy.

Aj keď je stále potrebné vykonať oveľa viac práce pri vytváraní bezpečnejšej kybernetickej bezpečnosti, analýza údajov poskytuje dobrú ochranu pred kybernetickými útokmi. Pozrime sa na niektoré spôsoby, akými analýza veľkých dát zabraňuje hrozbám kybernetickej bezpečnosti.

1. Prediktívne modely

Po spozorovaní vzorov kybernetických hrozieb môžete vytvárať prediktívne modely, ktoré spúšťajú upozornenia v momente, keď je vzor spozorovaný vo vstupnom bode vašej siete.

Softvérové ​​služby ako AI a strojové učenie pomáhajú zabezpečiť presnosť vzorcov kybernetických hrozieb používaných pri vývoji prediktívnych modelov. Ak kybernetická hrozba presiahne kontaktný bod vašej siete, váš systém jej môže čeliť obrannou reakciou v reálnom čase.

2. Monitorovanie a automatizácia v mierke

Nevedomosť zamestnancov o zdravých praktikách kybernetickej bezpečnosti spôsobuje v mnohých organizáciách veľkú mieru kybernetických útokov. Ak vaši zamestnanci nevedia, čo robiť, aby sa vyhli útoku, môžu urobiť veci, aby pomohli útočníkom dostať sa do vašej siete.

Aj keď sa vo vašej organizácii dôrazne odporúča vybudovať zdravú kultúru kybernetickej bezpečnosti, môžete tiež použiť analýzu veľkých údajov na monitorovanie aktivít svojich zamestnancov s cieľom odhaliť zraniteľné aktivity. Ak niekto vykoná akciu, ktorá ohrozí vašu sieť, systém zareaguje, aby obmedzil účinok.

3. Detekcia narušenia v reálnom čase

Jedinou šancou je všetko, čo útočník potrebuje na zničenie vašej siete. Je vašou zodpovednosťou zabezpečiť, aby túto príležitosť nikdy nedostali.

Implementácia systémov detekcie narušenia je skvelý spôsob, ako zastaviť útok skôr, ako sa dostane do blízkosti vstupného bodu vašej siete. Pomocou analýzy veľkých dát môžete tento druh procesu automatizovať vo veľkom rozsahu.

Analýza údajov generovaných systémami detekcie narušenia v reálnom čase odhaľuje podrobnosti o útoku a zobrazuje všetky informácie, ktoré potrebujete na jeho zastavenie. Tieto údaje môžete integrovať do svojej obrany na zemi, aby ste okamžite zrušili útok.

4. Inteligentné riadenie rizík

Čím viac informácií o možných nebezpečenstvách okolo vášho systému máte, tým silnejšia bude vaša obrana.

Analýza veľkých dát vám poskytuje konkrétne informácie o aktivitách vo vašej sieti a okolo nej. Hĺbková analýza vašich údajov o kybernetickej bezpečnosti odhalí hlavné príčiny narušenia bezpečnosti a poskytne vám prehľad o tom, ako tieto aktivity vznikli.

5. Vizualizácia hrozieb

Analýza veľkých dát vám umožňuje byť proaktívni vo vašich stratégiách kybernetickej bezpečnosti tým, že vám pomáha robiť presnejšie predpovede o aktivitách vo vašej sieti.

Ak vaša organizácia už utrpela kybernetický útok, môžete použiť svoj analytický prehľad veľkých dát, aby ste získali prehľad o útoku.

Súvisiace: Reaktívne verzus proaktívne zabezpečenie: Čo je efektívnejšie?

Ako útočník získal neoprávnený prístup do vašej siete? Cez aké body prešli? Odpovede na tieto a ďalšie otázky môžete nájsť vo svojich prehľadoch analýzy údajov, aby ste predišli ich opakovaniu v budúcnosti.

Nenechávajte žiadny priestor pre kyberzločincov, aby prenikli do vašej siete

K väčšine kybernetických útokov dochádza v dôsledku ľudskej chyby a slepých miest v sieti. Buď si neuvedomujete existujúcu medzeru, alebo sa stanete obeťou škodlivého vyvádzania kyberzločincov.

Analýza veľkých dát prináša dôležité informácie o operáciách vášho systému do popredia. A ak sa niekedy pri svojich operáciách pomýlite, môžete si byť istí, že v reálnom čase príde odpoveď, ktorá vám zachráni situáciu.