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août 27, 2018

Comment Big Data aide à éviter les menaces de cybersécurité


Les cas de cybercriminalité semblent se reproduire comme des lapins. Selon le fabricant de logiciels de sécurité Malwarebytes ses utilisateurs ont signalé 1 milliard d'incidents liés aux logiciels malveillants de juin à novembre 2016.

C'était il y a deux ans. Imaginez ce chiffre en 2018. Les attaques de logiciels malveillants sont devenues plus sophistiquées et plus difficiles à détecter et à combattre. Protéger les données commerciales précieuses contre les logiciels malveillants et le piratage est l’un des plus grands défis auxquels doivent faire face les entreprises modernes. Ces menaces incessantes de cybersécurité rendent extrêmement difficile le maintien des performances et de la croissance des entreprises.

Big Data: un sauveur?

Certains disent que Big Data est une menace; d'autres le déclarent sauveur. Le Big Data peut stocker de grandes quantités de données et aider les analystes à examiner, observer et détecter les irrégularités au sein d'un réseau. Cela fait de l'analyse Big Data une idée attrayante pour aider à échapper à la cybercriminalité.

Les informations de sécurité disponibles dans Big Data réduisent le temps nécessaire à la détection et à la résolution des problèmes.

Selon un rapport de CSO Online 84% des entreprises utilisent le Big Data pour bloquer ces attaques.

Les outils d'analyse Insights from Big Data peuvent être utilisés pour détecter les menaces de cybersécurité, notamment les attaques de logiciels malveillants / ransomwares, les périphériques fragiles et compromis, et les programmes d'initiés malveillants. . C'est là que l'analyse du Big Data semble la plus prometteuse pour améliorer la cybersécurité.

Cependant, est-il vraiment possible de rester protégé au quotidien?

Les répondants à l'enquête CSO Online acceptent de ne pas pouvoir utiliser le pouvoir de Big Data analytics à son potentiel maximum pour plusieurs raisons, telles que le volume écrasant de données; manque d'outils, de systèmes et d'experts appropriés; et des données obsolètes. Le Big Data ne garantit pas une sécurité à toute épreuve en raison de l'exploitation minière médiocre et de l'absence d'experts qui savent utiliser les tendances analytiques pour corriger les lacunes.

Gestion intelligente des risques

grâce à des connaissances intelligentes en matière de gestion des risques que les experts du Big Data peuvent facilement interpréter. Le principal objectif de l'utilisation de ces outils d'automatisation devrait être de rendre les données plus facilement et rapidement accessibles aux analystes. Cette approche permettra à vos experts de rechercher, classer et gérer les menaces de sécurité sans délai.

Visualisation des menaces

Les programmes d'analyse Big Data peuvent vous aider à prévoir la classe et l'intensité des menaces de cybersécurité. Vous pouvez évaluer la complexité d'une attaque possible en évaluant les sources de données et les modèles. Ces outils vous permettent également d’utiliser des données actuelles et historiques pour comprendre les tendances qui sont acceptables et celles qui ne le sont pas.

Modèles prédictifs

L’analyse intelligente des données volumineuses permet aux experts de créer un modèle prédictif dès qu'il voit un point d'entrée pour une attaque de cybersécurité. L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle peuvent jouer un rôle majeur dans le développement d'un tel mécanisme. Les solutions basées sur des analyses vous permettent de prévoir et de vous préparer à d'éventuels événements de votre processus.

Restez en sécurité et devance les pirates grâce aux tests de pénétration

Les tests de pénétration de l'infrastructure et traiter et aider à garder les pirates informatiques à distance. Les tests de pénétration sont des attaques de logiciels malveillants simulées contre vos systèmes informatiques et votre réseau afin de détecter les vulnérabilités exploitables. C'est comme un exercice de simulation pour vérifier les capacités de votre processus et des solutions d'analyse existantes. Les tests de pénétration sont devenus une étape essentielle pour protéger l'infrastructure informatique et les données métiers.

Les tests de pénétration impliquent cinq étapes:

  1. Planification et reconnaissance
  2. Analyse
  3. Accès
  4. Analyse et Configuration du pare-feu de l'application Web (19659024) Les résultats présentés par un exercice de test de pénétration peuvent être utilisés pour améliorer la consolidation d'un processus en améliorant les stratégies de sécurité WAF. politiques et renforcé votre processus, vous pouvez faire un nouveau test de pénétration pour évaluer l’efficacité de vos mesures préventives.

    Parfois, les vulnérabilités d’une infrastructure se trouvent juste devant les analystes et les propriétaires et parviennent néanmoins à passer inaperçues. Les failles des systèmes d'exploitation, des services et des applications, les configurations inadaptées et le comportement risqué des utilisateurs finaux sont quelques-unes des vulnérabilités les plus courantes.

    Résultat

    Solutions d'analyse Big Data, soutenues par apprentissage automatique et intelligence artificielle donner l'espoir que les entreprises et les processus peuvent être sécurisés face à une violation de la cybersécurité et au piratage. En utilisant la puissance du Big Data, vous pouvez améliorer vos techniques de gestion de données et vos mécanismes de détection de la cyber-menace.

    Surveiller et améliorer votre approche peut protéger votre entreprise. Des tests de pénétration périodiques peuvent vous aider à faire en sorte que votre programme d’analyse fonctionne parfaitement et efficacement.

    Vos utilisateurs sont l’une de vos plus grandes menaces de cybersécurité. C'est pourquoi Investir dans Endpoint Security est si important.

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