Τι είναι το Big Data Analytics και πώς βοηθά στην πρόληψη απειλών στον κυβερνοχώρο;

Η κατανόηση των αναγκών των πελατών σας αποτελεί αναπόσπαστο μέρος της ικανοποίησης των πελατών. Και, χρειάζεστε όλες τις πληροφορίες που μπορείτε να λάβετε για αυτά για να παραδώσετε προϊόντα ή υπηρεσίες υψηλής ποιότητας που επιθυμούν.

Η δημιουργία και η ανάλυση δεδομένων πελατών είναι το κλειδί. Εάν διαχειρίζεστε μια επιχείρηση μεγάλης κλίμακας, η ανάλυση μεγάλων δεδομένων είναι χρήσιμη για τη λήψη σωστών αποφάσεων για να προωθήσετε την επιχείρησή σας.

Γνωρίζατε ότι μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε μεγάλη ανάλυση δεδομένων για να αποτρέψετε απειλές για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο; Σε αυτό το άρθρο, θα μάθετε για την ανάλυση μεγάλων δεδομένων, πώς λειτουργεί και πώς μπορείτε να τα χρησιμοποιήσετε για την πρόληψη απειλών στον κυβερνοχώρο.

Τι είναι το Big Data Analytics;

Μεγάλα δεδομένα είναι μια ποικίλη κατηγορία δεδομένων σε μεγάλο όγκο, ποικιλία και ταχύτητα. Τα άτομα που αλληλεπιδρούν με την επιχείρησή σας παράγουν τόνους δεδομένων που είναι αρχικά ακατέργαστοι ή αδόμητοι.

Η χρήση προηγμένων τεχνολογιών που οδηγούνται από την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) και το Διαδίκτυο των Πραγμάτων (IoT) στις σύγχρονες επιχειρήσεις αυξάνει τον όγκο των δεδομένων που παράγονται από τους καταναλωτές. Οι επιχειρήσεις μεγάλης κλίμακας μένουν με περισσότερα δεδομένα που θα ήταν δύσκολο να αναλυθούν χωρίς ανάλυση μεγάλων δεδομένων.

Η ανάλυση μεγάλων δεδομένων είναι η διαδικασία μελέτης και ανάλυσης προτύπων συμπεριφοράς για τη λήψη σωστά ενημερωμένων αποφάσεων και προβλέψεων.

Οι επιχειρήσεις ερμηνεύουν δεδομένα καταναλωτών μεγάλου όγκου με αναλυτικές τεχνικές και λογισμικό να κατανοήσουν καλύτερα τους καταναλωτές τους, να ικανοποιήσουν τις ανάγκες τους και να τοποθετηθούν στρατηγικά.

Πώς λειτουργεί το Big Data Analytics;

Τα δεδομένα σε ακατέργαστη μορφή έχουν μικρή ή καθόλου σημασία για την επιχείρησή σας. Αντί να λειτουργείτε τυφλά, μπορείτε να αξιοποιήσετε τα μεγάλα δεδομένα για να έχετε μια σαφέστερη εικόνα της επιχειρηματικής σας κατεύθυνσης.

Δείτε πώς λειτουργεί η ανάλυση μεγάλων δεδομένων:

1. Συλλογή δεδομένων

Το πρώτο βήμα στην ανάλυση μεγάλων δεδομένων είναι η συλλογή δεδομένων. Είναι η διαδικασία λήψης πρώτων, αδόμητων ή δομημένων πληροφοριών για τους πελάτες σας.

Τα διάφορα μέσα συλλογής δεδομένων περιλαμβάνουν αποθήκευση cloud, τεχνητή νοημοσύνη, εφαρμογές για κινητά, αισθητήρες IoT στο κατάστημα κ.λπ.

Μπορείτε να αποθηκεύσετε τα δεδομένα που συλλέγετε σε αποθήκες για εύκολη πρόσβαση από το λογισμικό πληροφοριών που έχετε υιοθετήσει στην επιχείρησή σας.

Εάν αντιμετωπίζετε υπερβολικά περίπλοκα ακατέργαστα δεδομένα, μπορείτε να τα αποθηκεύσετε σε μια λίμνη δεδομένων αντί σε αποθήκη για καλύτερη πρόσβαση και ανάλυση.

2. Επεξεργασία δεδομένων

Τα περισσότερα από τα δεδομένα που συλλέγετε είναι ακατέργαστα ή αδόμητα. Για να βελτιώσετε την ακρίβεια της ανάλυσής σας, πρέπει να την οργανώσετε σωστά προτού προχωρήσετε.

Ο μεγάλος όγκος δεδομένων που δημιουργείται στις μέρες μας καθιστά την επεξεργασία δεδομένων πιο δύσκολη, καθώς μπορεί να έχετε έναν συντριπτικό αριθμό δεδομένων στα χέρια σας. Ωστόσο, υπάρχουν δύο κύριες μέθοδοι που μπορείτε να εφαρμόσετε για να απλοποιήσετε την επεξεργασία των δεδομένων σας - επεξεργασία κατά παρτίδες και επεξεργασία ροής.

Η επεξεργασία κατά παρτίδες εξετάζει μεγάλα μπλοκ δεδομένων για μεγάλο χρονικό διάστημα. Είναι πολύ αποτελεσματικό όταν έχετε αρκετό χρόνο στα χέρια σας για να συλλέξετε και να επεξεργαστείτε τα δεδομένα σας. Η επεξεργασία ροής, από την άλλη πλευρά, εξετάζει δεδομένα σε μικρές παρτίδες. Είναι πολύ αποτελεσματικό όταν πρέπει να λάβετε αποφάσεις γρηγορότερα, συντομεύοντας τον χρόνο ανακύκλωσης.

3. Καθαρισμός δεδομένων

Ανεξάρτητα από τον όγκο των δεδομένων σας, πρέπει να τα καθαρίσετε για να απαλλαγείτε από τη βρωμιά που θα μπορούσε να αλλάξει την ακρίβεια των αποτελεσμάτων σας.

Η διαδικασία καθαρισμού περιλαμβάνει επίσης σωστή μορφοποίηση και αφαίρεση άσχετων πληροφοριών.

4. Ανάλυση δεδομένων

Έχοντας απαλλαγεί από τη βρωμιά στα δεδομένα σας και τα μορφοποιήσετε, ήρθε η ώρα να το αναλύσετε.

Ο μετασχηματισμός των δεδομένων σας σε πολύτιμες πληροφορίες είναι χρονοβόρος, αλλά μπορείτε να χρησιμοποιήσετε ορισμένες διαδικασίες για να στερεώσετε τη διαδικασία. Οι πιο συνηθισμένες μέθοδοι ανάλυσης μεγάλων δεδομένων περιλαμβάνουν τα ακόλουθα:

Εξόρυξη δεδομένων

Εξόρυξη δεδομένων είναι η διαδικασία ταξινόμησης μεγάλων βάσεων δεδομένων για τον εντοπισμό υφιστάμενων προτύπων αναζητώντας ανωμαλίες και δημιουργώντας ομάδες.

Βαθιά Μάθηση

Η βαθιά μάθηση είναι η διαδικασία της μίμησης της ανθρώπινης μάθησης με τη χρήση μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης για την εύρεση παρόμοιων χαρακτηριστικών σε πολύπλοκα και διφορούμενα σύνολα δεδομένων.

Προγνωστική Ανάλυση

Η προβλεπτική ανάλυση είναι η διαδικασία που βασίζεται στα ιστορικά δεδομένα του οργανισμού σας για να κάνετε μελλοντικές προβλέψεις σχετικά με τους κινδύνους και τις ευκαιρίες.

5 τρόποι που η Big Data Analytics αποτρέπει απειλές στον κυβερνοχώρο

Η αύξηση της παραγωγής δεδομένων δημιουργεί περισσότερες ευκαιρίες για απειλές στον κυβερνοχώρο. Οι εγκληματίες στον κυβερνοχώρο θέλουν να θέσουν σε κίνδυνο τον υψηλό όγκο πληροφοριών που συγκεντρώνουν οι μεγάλες επιχειρήσεις.

Παρόλο που υπάρχει ακόμα πολύ δουλειά να γίνει για τη δημιουργία ασφαλέστερης κυβερνοασφάλειας, η ανάλυση δεδομένων παρέχει καλή άμυνα έναντι κυβερνοεπιθέσεων. Ας ρίξουμε μια ματιά σε μερικούς τρόπους με τους οποίους η ανάλυση μεγάλων δεδομένων αποτρέπει τις απειλές στον κυβερνοχώρο.

1. Προγνωστικά Μοντέλα

Έχοντας παρατηρήσει μοτίβα κυβερνοασφάλειας, μπορείτε να δημιουργήσετε προγνωστικά μοντέλα που ενεργοποιούν ειδοποιήσεις τη στιγμή που παρατηρείται ένα μοτίβο στο σημείο εισόδου του δικτύου σας.

Υπηρεσίες λογισμικού όπως η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική εκμάθηση βοηθούν στη διασφάλιση της ακρίβειας των προτύπων κυβερνο -απειλών που χρησιμοποιούνται στην ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων. Εάν μια απειλή στον κυβερνοχώρο υπερβαίνει το σημείο επαφής του δικτύου σας, το σύστημά σας μπορεί να την αντιμετωπίσει με άμυνα σε πραγματικό χρόνο.

2. Παρακολούθηση και αυτοματοποίηση σε κλίμακα

Η άγνοια των εργαζομένων για υγιείς πρακτικές στον κυβερνοχώρο προκαλεί μεγάλο βαθμό κυβερνοεπιθέσεων σε πολλούς οργανισμούς. Εάν οι υπάλληλοί σας δεν γνωρίζουν τι να κάνουν για να αποφύγουν μια επίθεση, ενδέχεται να κάνουν πράγματα για να βοηθήσουν τους εισβολείς να μπουν στο δίκτυό σας.

Ενώ συνιστάται ιδιαίτερα η οικοδόμηση μιας υγιούς κουλτούρας κυβερνοασφάλειας στον οργανισμό σας, μπορείτε χρησιμοποιήστε επίσης αναλυτικά δεδομένα για να παρακολουθείτε τις δραστηριότητες των υπαλλήλων σας για τον εντοπισμό ευάλωτων δραστηριότητες. Εάν κάποιος κάνει μια ενέργεια που θέτει το δίκτυό σας σε κίνδυνο, το σύστημα ανταποκρίνεται για να περιορίσει το αποτέλεσμα.

3. Ανίχνευση εισβολής σε πραγματικό χρόνο

Μια ευκαιρία είναι το μόνο που χρειάζεται ένας εισβολέας για να καταστρέψει το δίκτυό σας. Είναι δική σας ευθύνη να διασφαλίσετε ότι δεν θα έχουν ποτέ αυτήν την ευκαιρία.

Υλοποίηση συστήματα ανίχνευσης εισβολών είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να σταματήσετε μια επίθεση πριν φτάσει κοντά στο σημείο εισόδου του δικτύου σας. Με την ανάλυση μεγάλων δεδομένων, μπορείτε να αυτοματοποιήσετε αυτού του είδους τη διαδικασία σε κλίμακα.

Η ανάλυση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο που παράγονται από συστήματα ανίχνευσης εισβολών εκθέτει τις λεπτομέρειες μιας επίθεσης, δείχνοντάς σας όλες τις πληροφορίες που χρειάζεστε για να την σταματήσετε. Μπορείτε να ενσωματώσετε αυτά τα δεδομένα στις άμυνές σας στο έδαφος για να ακυρώσετε αμέσως μια επίθεση.

4. Ευφυής Διαχείριση Κινδύνων

Όσο πιο ενημερωμένοι έχετε για πιθανούς κινδύνους γύρω από το σύστημά σας, τόσο ισχυρότερη θα είναι η άμυνά σας.

Η ανάλυση μεγάλων δεδομένων σας δίνει συγκεκριμένες πληροφορίες σχετικά με τις δραστηριότητες εντός και γύρω από το δίκτυό σας. Μια σε βάθος ανάλυση των δεδομένων σας σχετικά με την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο εκθέτει τις βασικές αιτίες παραβιάσεων της ασφάλειας, δίνοντάς σας μια επισκόπηση του πώς προέκυψαν αυτές οι δραστηριότητες.

5. Οπτικοποίηση απειλών

Η ανάλυση μεγάλων δεδομένων σάς επιτρέπει να είστε προληπτικοί στις στρατηγικές σας στον κυβερνοχώρο, βοηθώντας σας να κάνετε πιο ακριβείς προβλέψεις σχετικά με τις δραστηριότητες στο δίκτυό σας.

Εάν ο οργανισμός σας έχει ήδη υποστεί κυβερνοεπίθεση, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την αναφορά ανάλυσης μεγάλων δεδομένων για να αποκτήσετε πληροφορίες σχετικά με την επίθεση.

Σχετίζεται με: Reactive vs. Προληπτική ασφάλεια: Ποιο είναι πιο αποτελεσματικό;

Πώς ο εισβολέας απέκτησε μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση στο δίκτυό σας; Από ποια σημεία μπήκαν; Μπορείτε να βρείτε απαντήσεις σε αυτές τις ερωτήσεις και περισσότερες από τις αναφορές ανάλυσης δεδομένων για να αποτρέψετε μελλοντική υποτροπή.

Μην αφήνετε περιθώρια στους κυβερνοεγκληματίες να διεισδύσουν στο δίκτυό σας

Οι περισσότερες κυβερνοεπιθέσεις συμβαίνουν λόγω ανθρώπινου λάθους και τυφλών σημείων σε ένα δίκτυο. Είτε αγνοείτε ένα υπάρχον παραθυράκι είτε πέφτετε θύματα κακόβουλων βλαβών από εγκληματίες στον κυβερνοχώρο.

Η ανάλυση μεγάλων δεδομένων φέρνει στο προσκήνιο σημαντικές πληροφορίες σχετικά με τις λειτουργίες του συστήματός σας. Και, αν κάνετε ποτέ λάθος στις λειτουργίες σας, μπορείτε να είστε σίγουροι ότι θα υπάρξει απάντηση σε πραγματικό χρόνο για να εξοικονομήσετε μέρα.

Τι είναι η ανάλυση δεδομένων και γιατί είναι σημαντική;

Τι είναι η ανάλυση δεδομένων; Εξηγούμε την εξόρυξη δεδομένων, την ανάλυση και την οπτικοποίηση δεδομένων με απλούς και κατανοητούς όρους.

Διαβάστε Επόμενο

Σχετικά με τον Συγγραφέα