Kaj je analitika velikih podatkov in kako pomaga pri preprečevanju groženj kibernetske varnosti?

Razumevanje potreb vaših strank je sestavni del zadovoljstva strank. Za zagotavljanje visokokakovostnih izdelkov ali storitev, ki jih želijo, potrebujete vse informacije, ki jih lahko dobite o njih.

Ustvarjanje in analiza podatkov o strankah je ključnega pomena. Če vodite obsežno podjetje, vam analitika velikih podatkov pride prav pri sprejemanju dobro obveščenih odločitev za napredek vašega podjetja.

Ali ste vedeli, da lahko za preprečevanje groženj kibernetske varnosti uporabite tudi analitiko velikih podatkov? V tem članku boste izvedeli o analitiki velikih podatkov, kako deluje in kako jo lahko uporabite za preprečevanje groženj kibernetske varnosti.

Kaj je analitika velikih podatkov?

Veliki podatki je raznolika kategorija podatkov z veliko količino, raznolikostjo in hitrostjo. Ljudje, ki komunicirajo z vašim podjetjem, proizvajajo veliko podatkov, ki so prvotno surovi ali nestrukturirani.

Uporaba naprednih tehnologij, ki jih poganja umetna inteligenca (AI) in internet stvari (IoT) v sodobnih podjetjih, povečuje obseg podatkov, ki jih ustvarijo potrošniki. Velikim podjetjem ostane več podatkov, ki bi jih bilo težko analizirati brez analitike velikih podatkov.

Analitika velikih podatkov je proces preučevanja in analiziranja vedenjskih vzorcev za sprejemanje dobro obveščenih odločitev in napovedi.

Podjetja razlagajo velike količine podatkov o potrošnikih s analitične tehnike in programska oprema bolje razumeti svoje potrošnike, zadovoljiti njihove potrebe in se strateško postaviti.

Kako deluje analitika velikih podatkov?

Podatki v surovi obliki so za vaše podjetje malo ali nič pomembni. Namesto da delate na slepo, lahko z velikimi podatki pridobite jasnejšo sliko o svoji usmeritvi poslovanja.

Tako deluje analiza velikih podatkov:

1. Zbiranje podatkov

Prvi korak pri analizi velikih podatkov je zbiranje podatkov. To je proces pridobivanja surovih, nestrukturiranih ali strukturiranih informacij o vaših strankah.

Različni mediji zbiranja podatkov vključujejo shranjevanje v oblaku, umetno inteligenco, mobilne aplikacije, senzorje IoT v trgovinah itd.

Podatke, ki jih zbirate, lahko shranite v skladišča za lažji dostop do obveščevalne programske opreme, ki ste jo uporabili v svojem podjetju.

Če imate opravka s preveč zapletenimi surovimi podatki, jih lahko za boljši dostop in analizo shranite v podatkovno jezero namesto v skladišče.

2. Obdelava podatkov

Večina zbranih podatkov je surovih ali nestrukturiranih. Če želite povečati natančnost svoje analize, jo morate pred nadaljevanjem ustrezno organizirati.

Velika količina podatkov, ki jih danes ustvarjamo, otežuje obdelavo podatkov, saj imate morda v rokah ogromno podatkov. Za poenostavitev obdelave podatkov pa lahko uporabite dve glavni metodi - paketno in tok obdelavo.

Paketna obdelava preučuje velike podatkovne bloke v daljšem časovnem obdobju. To je zelo učinkovito, če imate dovolj časa za zbiranje in obdelavo podatkov. Po drugi strani pretočna obdelava pregleduje podatke v majhnih serijah. Je zelo učinkovit, ko se morate hitreje odločati in skrajšati čas izvedbe.

3. Čiščenje podatkov

Ne glede na količino vaših podatkov, jih morate očistiti, da se znebite umazanije, ki bi lahko spremenila natančnost vaših rezultatov.

Postopek čiščenja vključuje tudi ustrezno oblikovanje in odstranitev nepomembnih podatkov.

4. Analiza podatkov

Ko ste se znebili umazanije v svojih podatkih in jih formatirali, je čas, da jih analizirate.

Preoblikovanje vaših podatkov v dragocene informacije je dolgotrajno, vendar lahko za pospešitev postopka uporabite nekatere procese. Najpogostejše metode analize velikih podatkov vključujejo naslednje:

Rudarjenje podatkov

Pridobivanje podatkov je postopek razvrščanja velikih zbirk podatkov za identifikacijo obstoječih vzorcev s iskanjem anomalij in gradnjo grozdov.

Globoko učenje

Globoko učenje je proces posnemanja človeškega učenja z uporabo strojnega učenja in umetne inteligence za iskanje podobnih lastnosti v kompleksnih in dvoumnih naborih podatkov.

Napovedna analiza

Napovedna analiza je proces, ki se opira na pretekle podatke vaše organizacije za prihodnje napovedi glede tveganj in priložnosti.

5 načinov analitike velikih podatkov preprečuje grožnje zaradi kibernetske varnosti

Povečanje zbiranja podatkov ustvarja več priložnosti za kibernetske grožnje. Kibernetski kriminalci si prizadevajo ogroziti veliko količino informacij, ki jih prinašajo velika podjetja.

Čeprav je pri ustvarjanju varnejše kibernetske varnosti še veliko dela, analiza podatkov zagotavlja dobro obrambo pred kibernetskimi napadi. Oglejmo si nekaj načinov, s katerimi analitika velikih podatkov preprečuje grožnje kibernetske varnosti.

1. Predvidevalni modeli

Ko ste opazovali vzorce kibernetske grožnje, lahko ustvarite napovedne modele, ki sprožijo opozorila v trenutku, ko je vzorec opazen na vstopni točki vašega omrežja.

Programske storitve, kot sta AI in strojno učenje, pomagajo zagotoviti natančnost vzorcev kibernetskih groženj, ki se uporabljajo pri razvoju modelov napovedovanja. Če kibernetska grožnja presega stično točko vašega omrežja, se lahko vaš sistem proti njej odzove z obrambo v realnem času.

2. Nadzor in avtomatizacija na lestvici

Neznanje zaposlenih o zdravih praksah kibernetske varnosti povzroča veliko stopnjo kibernetskih napadov v mnogih organizacijah. Če vaši zaposleni ne vedo, kaj storiti, da bi se izognili napadu, bi lahko napadalcem pomagali priti v vaše omrežje.

Medtem ko je krepitev kulture zdrave kibernetske varnosti v vaši organizaciji zelo priporočljiva, lahko uporabite tudi analitiko velikih podatkov za spremljanje dejavnosti vaših zaposlenih pri odkrivanju ranljivih dejavnosti. Če nekdo izvede dejanje, ki ogrozi vaše omrežje, se sistem odzove, da omeji učinek.

3. Odkrivanje vdorov v realnem času

Ena možnost je vse, kar napadalec potrebuje, da uniči vaše omrežje. Vaša odgovornost je zagotoviti, da nikoli ne bodo imeli te priložnosti.

Izvajanje sistemi za odkrivanje vdorov je odličen način, da ustavite napad, preden se približa vstopni točki vašega omrežja. Z analitiko velikih podatkov lahko tovrstne procese avtomatizirate v velikem obsegu.

Analiza podatkov v realnem času, ki jih ustvarijo sistemi za odkrivanje vdorov, razkrije podrobnosti napada in prikaže vse informacije, ki jih potrebujete, da ga ustavite. Te podatke lahko vključite v svojo obrambo na terenu, da takoj izničite napad.

4. Inteligentno obvladovanje tveganj

Bolj kot veste o možnih nevarnostih v vašem sistemu, močnejša bo vaša obramba.

Analiza velikih podatkov vam daje konkretne informacije o dejavnostih v vašem omrežju in okoli njega. Poglobljena analiza vaših podatkov o kibernetski varnosti razkrije temeljne vzroke kršitev varnosti in vam predstavi, kako so te dejavnosti nastale.

5. Vizualizacija groženj

Analitika velikih podatkov vam omogoča, da ste proaktivni pri svojih strategijah kibernetske varnosti, saj vam pomaga natančneje napovedati dejavnosti v vašem omrežju.

Če je vaša organizacija že doživela kibernetski napad, lahko uporabite poročilo o analizi velikih podatkov, da pridobite vpogled v napad.

Povezano: Reaktivno vs. Proaktivna varnost: kaj je učinkovitejše?

Kako je napadalec pridobil nepooblaščen dostop do vašega omrežja? Do katerih točk so prišli? Odgovore na ta in druga vprašanja najdete v poročilih o analizi podatkov, da preprečite ponovitev v prihodnosti.

Kibernetski kriminalci ne puščajo prostora za prodor v vaše omrežje

Večina kibernetskih napadov se zgodi zaradi človeške napake in slepih kotov v omrežju. Ali se ne zavedate obstoječe vrzeli ali pa ste žrtev zlonamernih zvijač kibernetskih kriminalcev.

Analitika velikih podatkov postavlja v ospredje bistvene informacije o delovanju vašega sistema. In če boste kdaj pri svojem delu naredili napako, ste lahko prepričani, da bo v realnem času prisoten odziv, ki bo rešil dan.

Kaj je analiza podatkov in zakaj je pomembna?

Kaj je analiza podatkov? Rudarjenje podatkov, analitiko in vizualizacijo podatkov razlagamo na preprost in razumljiv način.

Preberite Naprej

O avtorju