Co je Big Data Analytics a jak pomáhá předcházet hrozbám kybernetické bezpečnosti?

Pochopení potřeb vašich zákazníků je nedílnou součástí spokojenosti zákazníků. A potřebujete všechny informace, které o nich můžete získat, abyste mohli poskytovat vysoce kvalitní produkty nebo služby, které požadují.

Klíčové je generování a analýza zákaznických dat. Pokud provozujete rozsáhlou firmu, analytika velkých dat je užitečná při přijímání dobře informovaných rozhodnutí, která vaše podnikání posunou vpřed.

Věděli jste, že k zabránění hrozbám kybernetické bezpečnosti můžete také použít analýzu velkých dat? V tomto článku se dozvíte o analýze velkých dat, o tom, jak funguje, a o tom, jak ji můžete použít k předcházení hrozbám kybernetické bezpečnosti.

Co je Big Data Analytics?

Velká data je různorodá kategorie dat ve velkém objemu, rozmanitosti a rychlosti. Lidé, kteří interagují s vaší firmou, produkují spoustu dat, která jsou původně nezpracovaná nebo nestrukturovaná.

Využívání pokročilých technologií řízených umělou inteligencí (AI) a internetem věcí (IoT) v moderních podnicích zvyšuje objem dat generovaných spotřebiteli. Velkokapacitním podnikům zbývá více dat, které by bylo obtížné analyzovat bez analýzy velkých objemů dat.

Analýza velkých dat je proces studia a analýzy vzorců chování za účelem přijímání dobře informovaných rozhodnutí a předpovědí.

Podniky interpretují velkoobjemová data spotřebitelů pomocí analytické techniky a software lépe porozumět svým spotřebitelům, uspokojit jejich potřeby a strategicky se postavit.

Jak funguje analýza velkých dat?

Data v nezpracované podobě mají pro vaše podnikání malý nebo žádný význam. Spíše než slepě pracovat, můžete využít velká data, abyste získali jasnější představu o směru vašeho podnikání.

Analýza velkých dat funguje takto:

1. Sběr dat

Prvním krokem v analýze velkých dat je sběr dat. Je to proces získávání surových, nestrukturovaných nebo strukturovaných informací o vašich zákaznících.

Mezi různá média sběru dat patří cloudové úložiště, umělá inteligence, mobilní aplikace, senzory IoT v obchodě atd.

Data, která shromáždíte, můžete ukládat ve skladech pro snadný přístup pomocí inteligentního softwaru, který jste přijali ve svém podnikání.

Pokud máte co do činění s příliš složitými nezpracovanými daty, můžete je pro lepší přístup a analýzu uložit místo v datovém jezeře.

2. Zpracování dat

Většina dat, která shromažďujete, je nezpracovaná nebo nestrukturovaná. Abyste zvýšili přesnost vaší analýzy, musíte ji před pokračováním řádně zorganizovat.

Vysoký objem generovaných dat v dnešní době činí zpracování dat náročnějším, protože můžete mít v rukou drtivý počet dat. Existují však dvě hlavní metody, které můžete implementovat ke zjednodušení zpracování dat - dávkové zpracování a zpracování streamu.

Dávkové zpracování zkoumá velké datové bloky po dlouhou dobu. Je to velmi efektivní, když máte dostatek času na shromažďování a zpracování vašich dat. Streamové zpracování na druhé straně zkoumá data v malých dávkách. Je to velmi efektivní, když se potřebujete rozhodovat rychleji a zkrátit dobu vyřízení.

3. Čištění dat

Bez ohledu na objem vašich dat je musíte vyčistit, abyste se zbavili špíny, která by mohla změnit přesnost vašich výsledků.

Proces čištění také zahrnuje správné formátování a odstranění irelevantních informací.

4. Analýza dat

Když jsme se zbavili nečistot ve vašich datech a naformátovali je, je čas to analyzovat.

Transformace vašich dat na cenné informace je časově náročná, ale k urychlení můžete použít některé procesy. Mezi nejběžnější metody analýzy velkých dat patří následující:

Těžba dat

Těžba dat je proces třídění velkých databází za účelem identifikace stávajících vzorů hledáním anomálií a budováním klastrů.

Hluboké učení

Hluboké učení je proces napodobování lidského učení pomocí strojového učení a umělé inteligence k nalezení podobných vlastností v komplexních a nejednoznačných sadách dat.

Prediktivní analýza

Prediktivní analýza je proces spoléhání se na historická data vaší organizace při vytváření budoucích předpovědí ohledně rizik a příležitostí.

5 způsobů, jak analýza velkých dat předchází hrozbám kybernetické bezpečnosti

Nárůst generování dat vytváří více příležitostí pro kybernetické hrozby. Kyberzločinci se snaží kompromitovat velké množství informací, které velké podniky chrlí.

Přestože je při vytváření bezpečnější kybernetické bezpečnosti stále ještě mnoho práce, analýza dat vytváří dobrou ochranu před kybernetickými útoky. Podívejme se na některé způsoby, jakými analýza velkých dat předchází hrozbám kybernetické bezpečnosti.

1. Prediktivní modely

Díky pozorovaným vzorům kybernetických hrozeb můžete vytvářet prediktivní modely, které spouští výstrahy v okamžiku, kdy je ve vstupním bodě vaší sítě pozorován vzorec.

Softwarové služby, jako je AI a strojové učení, pomáhají zajistit přesnost vzorů kybernetických hrozeb používaných při vývoji prediktivních modelů. Pokud kybernetická hrozba přesahuje kontaktní bod vaší sítě, váš systém jí dokáže čelit obrannou reakcí v reálném čase.

2. Monitoring and Automation at Scale

Neznalost zaměstnanců o správných postupech kybernetické bezpečnosti způsobuje v mnoha organizacích velký stupeň kybernetických útoků. Pokud vaši zaměstnanci nevědí, co dělat, aby se vyhnuli útoku, mohli by udělat něco, co by útočníkům pomohlo dostat se do vaší sítě.

Při budování zdravé kultury kybernetické bezpečnosti ve vaší organizaci se velmi doporučuje, můžete také pomocí analýzy velkých objemů dat sledujte aktivity svých zaměstnanců a zjišťujte zranitelná místa činnosti. Pokud někdo provede akci, která ohrozí vaši síť, systém zareaguje a omezí účinek.

3. Detekce narušení v reálném čase

Jedna šance je vše, co útočník potřebuje ke zničení vaší sítě. Je vaší odpovědností zajistit, aby tuto šanci nikdy nedostali.

Implementace systémy detekce vniknutí je to skvělý způsob, jak zastavit útok, než se dostane do blízkosti vstupního bodu vaší sítě. Díky analýze velkých dat můžete tento druh procesu automatizovat ve velkém.

Analýza dat generovaných systémy detekce narušení v reálném čase odhaluje podrobnosti o útoku a zobrazuje všechny informace, které potřebujete k jeho zastavení. Tato data můžete integrovat do své obrany na zemi, abyste okamžitě zneškodnili útok.

4. Inteligentní řízení rizik

Čím více budete mít informace o možných nebezpečích kolem vašeho systému, tím silnější bude vaše obrana.

Analýza velkých dat vám poskytuje konkrétní informace o aktivitách ve vaší síti a kolem ní. Hloubková analýza vašich dat o kybernetické bezpečnosti odhaluje základní příčiny narušení zabezpečení a poskytuje přehled o tom, jak tyto činnosti vznikaly.

5. Vizualizace hrozeb

Analýza velkých dat vám umožňuje být proaktivní ve vašich strategiích kybernetické bezpečnosti tím, že vám pomůže dělat přesnější předpovědi aktivit ve vaší síti.

Pokud vaše organizace již utrpěla kyberútok, můžete pomocí přehledu analýzy velkých dat získat přehled o útoku.

Příbuzný: Reaktivní vs. Proaktivní zabezpečení: Co je účinnější?

Jak útočník získal neoprávněný přístup do vaší sítě? Jakými body prošli? Odpovědi na tyto a další otázky najdete ve svých zprávách o analýze dat, abyste zabránili budoucímu opakování.

Nenechávejte počítačovým zločincům prostor proniknout do vaší sítě

Většina kyberútoků je způsobena lidskou chybou a slepými místy v síti. Buď si nejste vědomi existující mezery, nebo se stanete kořistí zlomyslných výstřelků počítačových zločinců.

Analýza velkých dat přináší do popředí důležité informace o operacích vašeho systému. A pokud někdy ve svých operacích uděláte chybu, můžete si být jisti, že reakce bude zachráněna v reálném čase.

Co je analýza dat a proč je důležitá?

Co je analýza dat? Data mining, analytiku a vizualizaci dat vysvětlujeme srozumitelnými termíny.

Číst dále

O autorovi