Phân tích dữ liệu lớn giúp ngăn chặn các mối đe dọa an ninh mạng

0
368

An ninh mạng đã được quan tâm ngay sau khi phát minh ra Internet, nhưng có thể nói rằng nó đã trở nên nghiêm trọng hơn ngày nay.

Mọi cơ quan an ninh mạng đều đồng ý rằng năm 2021 chứng kiến ​​các nỗ lực tấn công tăng vọt: theo một báo cáo, quý 4 năm 2021 chứng kiến ​​hơn 900 cuộc tấn công mỗi tổ chức mỗi tuần, mức cao nhất mọi thời đại và các cuộc tấn công hàng tuần vào năm 2021 nói chung đã tăng 50% so với năm 2020

Chi phí trung bình cho một vụ vi phạm dữ liệu vào năm 2021 đạt 4,24 triệu đô la cho mỗi sự cố , cao hơn so với 17 năm trước và chi phí ransomware được dự đoán sẽ đạt 265 tỷ đô la vào năm 2031 , với một cuộc tấn công mới xảy ra sau mỗi 2 giây.

Tất cả những điều đó làm rõ ràng rằng các tổ chức không thể lơ là trong chốc lát. Bạn cần sử dụng mọi vũ khí mà mình có để tăng cường an ninh mạng và ngăn chặn tin tặc , đồng thời bao gồm cả phân tích dữ liệu lớn.

Phân tích dữ liệu lớn là gì?

Ở cấp độ đơn giản nhất, phân tích dữ liệu lớn là quy trình bạn sử dụng để biến dữ liệu lớn thành thông tin chi tiết và thông tin hữu ích có ý nghĩa.

Dữ liệu lớn được định nghĩa là các tập dữ liệu có ba chữ “V” cao – đó là vận tốc, khối lượng và sự đa dạng. Nói cách khác, đó là dữ liệu tràn vào từ các công cụ theo dõi internet, thiết bị Internet vạn vật (IoT), v.v.

Dữ liệu lớn là quá lớn đối với bất kỳ con người nào, đó là lý do tại sao phân tích dữ liệu lớn sử dụng các dạng trí tuệ nhân tạo (AI), như máy học (ML), học sâu (DL) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để bẻ khóa khối lượng dữ liệu. Lý tưởng nhất là các tổ chức thu thập dữ liệu vào kho dữ liệu đám mây, lựa chọn giữa các tùy chọn như Redshift so với Snowflake , để làm cho nó có thể truy cập đầy đủ vào các công cụ phân tích.

Phân tích dữ liệu lớn có thể giúp gì cho an ninh mạng?

Các công cụ phân tích dữ liệu lớn có thể phát hiện ra các mẫu trong bộ dữ liệu khổng lồ, cho phép chúng tiết lộ các xu hướng mới nổi và sự bất thường sớm hơn nhiều so với khả năng có thể. Những khả năng này có thể phát hiện các sở thích mới xuất hiện của khách hàng hoặc rủi ro kinh doanh mới nổi trong thị trường của bạn, nhưng chúng cũng có thể hoạt động để xác định các xu hướng tấn công mới xuất hiện hoặc các mối đe dọa an ninh mạng mới nổi.

  1. Phát hiện hoạt động đáng ngờ

Như đã đề cập ở trên, phân tích dữ liệu lớn rất tuyệt vời trong cả việc xác định các mẫu và nhận dạng các sự cố mâu thuẫn với các mẫu đó, khiến chúng xuất sắc trong việc phân biệt sự khác biệt giữa các mẫu hành vi của người dùng “trung thực” và của các tác nhân độc hại.

Cảnh báo mối đe dọa tự động nhận các cuộc tấn công tiềm ẩn, vì vậy các nhà khoa học dữ liệu và nhóm CNTT có thể xem xét chúng và tắt chúng trước khi chúng xảy ra. Khi các chuyên gia về con người đưa ra những phán đoán này giữa các hành vi bất thường nhưng an toàn và những hành vi chuẩn bị tấn công, phân tích ML của bạn sẽ học hỏi từ các quyết định của họ và phát triển chính xác hơn trong việc dự đoán các mối đe dọa mạng.

  1. Tăng cường khả năng phòng thủ của bạn

Ngoài việc giúp bạn chặn các cuộc tấn công tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra bằng cách gắn cờ hoạt động đáng ngờ, thông tin chi tiết được hiển thị bởi phân tích của bạn có thể giúp định hướng chiến lược phòng thủ của bạn. Các báo cáo phân tích tự động có thể tiết lộ các xu hướng tấn công bằng mã độc và hack, vì vậy bạn có thể chuẩn bị để bảo vệ hệ thống của mình cho phù hợp.

Những thông tin chi tiết như loại nỗ lực tấn công nào xảy ra thường xuyên nhất, địa chỉ địa lý hoặc địa chỉ IP là nguồn tấn công phổ biến nhất và phần nào trong hệ thống của bạn được nhắm mục tiêu thường xuyên nhất đều có thể giúp bạn tinh chỉnh biện pháp bảo vệ của mình.

  1. Tăng tốc thời gian phản ứng

Thật là mơ tưởng khi giả vờ rằng hệ thống CNTT của bạn sẽ không bao giờ bị xâm phạm và chính xác những gì mà những kẻ độc hại hy vọng bạn sẽ làm. Theo thống kê, tổ chức của bạn có khả năng bị ransomware, phần mềm độc hại hoặc một loại tấn công mạng khác, vì vậy, làm tất cả những gì có thể để ngăn chặn, bạn cũng cần lên kế hoạch làm gì khi nó xảy ra.

Phân tích dữ liệu lớn có thể phát hiện sự xâm nhập trong thời gian thực và cảnh báo cho bạn trước khi tin tặc có thời gian để đánh cắp dữ liệu nhạy cảm hoặc kích hoạt ransomware của chúng. Bằng cách tự động hóa các phản ứng của mình, bạn có thể ngăn chặn một cuộc tấn công trước khi nó gây ra loại thiệt hại nổi tiếng và khiến bạn tốn hàng nghìn đô la để sửa chữa.

  1. Hiểu những gì bạn đang phải đối mặt

Như mọi chuyên gia an ninh mạng đều biết, không có hệ thống nào được gọi là an toàn 100%. Giống như mọi tổ chức khác, hệ thống của bạn có các lỗ hổng và các lỗ sâu mới xuất hiện liên tục. Đặt phân tích dữ liệu lớn của bạn hoạt động để lập bản đồ mạng của bạn trong thời gian thực, vì vậy bạn có thể dự đoán các động thái tiếp theo của kẻ tấn công với độ chính xác cao hơn.

Đồng thời, các công cụ phân tích của bạn có thể cung cấp thông tin chi tiết về các cuộc tấn công. Phân tích xâm nhập thời gian thực cho thấy hoạt động bên trong của một cuộc tấn công, cung cấp cho bạn thông tin cần thiết để ngăn chặn cuộc tấn công này và giảm thiểu rủi ro mà cuộc tấn công tiếp theo có thể thành công.

  1. Giám sát mức độ bảo mật

Bạn làm tất cả những gì có thể để giáo dục nhân viên của mình về các phương pháp hay nhất để có mật khẩu mạnh và thông tin xác thực truy cập, đồng thời tạo ra văn hóa nhận thức về an ninh mạng trong tổ chức của mình, nhưng đôi khi mọi người đều mắc sai lầm. Thật không may, chỉ cần một mật khẩu tái chế hoặc thông tin đăng nhập được để lại theo mặc định để các tác nhân độc hại có thể xâm nhập vào hệ sinh thái của bạn thông qua cửa trước.

Sử dụng phân tích dữ liệu lớn của bạn để kiểm tra các phương pháp bảo mật của nhân viên, để người đầu tiên phát hiện ra mật khẩu mặc định đó là bạn, sau khi nhận được cảnh báo tự động, chứ không phải một tin tặc nào đó cách xa hàng vạn dặm. Một số hệ thống an ninh mạng thậm chí còn kết nối với phân tích để tự động phản hồi loại thông báo này và thực hiện các bước để đối phó với nó.

Phân tích dữ liệu lớn là một phần của bộ công cụ an ninh mạng của bạn

Với khả năng xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ và tạo ra những thông tin chi tiết có ý nghĩa, phân tích dữ liệu lớn có thể giúp giảm bớt một số gánh nặng cho các nhóm CNTT đang căng thẳng. Bằng cách sử dụng phân tích để phát hiện những sai lầm của con người, hành vi đáng ngờ và xâm nhập sớm, tăng cường hiểu biết về các lỗ hổng của bạn và củng cố khả năng phòng thủ, bạn có thể giảm nguy cơ rủi ro và nâng cao hồ sơ an ninh mạng của mình.