Шта је аналитика великих података и како помаже у спречавању претњи по сајбер безбедност?

Разумевање потреба ваших купаца саставни је део задовољства купаца. И потребне су вам све информације о њима да бисте испоручили висококвалитетне производе или услуге које желе.

Генерисање и анализа података о клијентима је кључна. Ако водите велики посао, аналитика великих података добро дође за доношење добро информисаних одлука за напредовање вашег пословања.

Да ли сте знали да такође можете користити аналитику великих података за спречавање претњи сајбер безбедности? У овом чланку ћете сазнати о аналитици великих података, како то функционише и како је можете користити за спречавање претњи по сајбер безбедност.

Шта је аналитика великих података?

Велики података је разнолика категорија података велике запремине, разноликости и брзине. Људи који комуницирају са вашим предузећем производе тоне података који су изворно сирови или неструктурирани.

Употреба напредних технологија које покрећу вештачка интелигенција (АИ) и Интернет ствари (ИоТ) у савременим предузећима повећава обим података које генеришу потрошачи. Великим компанијама остаје више података које би било тешко анализирати без аналитике великих података.

Аналитика великих података је процес проучавања и анализе образаца понашања ради доношења добро информисаних одлука и предвиђања.

Предузећа тумаче велике податке о потрошачима помоћу аналитичке технике и софтвер да боље разумеју своје потрошаче, задовоље њихове потребе и позиционирају се стратешки.

Како функционише аналитика великих података?

Подаци у сировом облику имају мали или никакав значај за ваше пословање. Уместо да радите на слепо, можете искористити велике податке да бисте добили јаснију слику о свом пословном правцу.

Ево како функционише анализа великих података:

1. Прикупљање података

Први корак у анализи великих података је прикупљање података. То је процес добијања сирових, неструктурираних или структурираних информација о вашим клијентима.

Различити медији прикупљања података укључују складиште у облаку, вештачку интелигенцију, мобилне апликације, ИоТ сензоре у продавници итд.

Податке које прикупљате можете складиштити у складиштима ради лакшег приступа помоћу обавештајног софтвера који сте усвојили у свом послу.

Ако се бавите превише сложеним сировим подацима, можете их складиштити у језеру података уместо у складишту ради бољег приступа и анализе.

2. Обрада података

Већина података које прикупљате су необрађени или неструктурирани. Да бисте повећали тачност своје анализе, морате је правилно организовати пре него што наставите.

Велики обим података који се данас генерише чини обраду података изазовнијом јер можда имате огроман број података у рукама. Међутим, постоје две главне методе које можете применити да бисте поједноставили обраду података - групну обраду и проточну обраду.

Пакетна обрада испитује велике блокове података током дужег периода. Веома је ефикасан када имате довољно времена за прикупљање и обраду података. С друге стране, проточна обрада испитује податке у малим серијама. Веома је ефикасан када морате брже доносити одлуке, скраћујући време извршења.

3. Чишћење података

Без обзира на количину ваших података, морате их очистити како бисте се ријешили прљавштине која би могла промијенити точност ваших резултата.

Процес чишћења такође укључује правилно форматирање и уклањање небитних информација.

4. Анализа података

Пошто сте се ослободили прљавштине у подацима и форматирали их, време је за њихову анализу.

Претварање ваших података у вредне информације одузима много времена, али можете користити неке процесе да бисте убрзали процес. Најчешће методе анализе великих података укључују следеће:

Претрага података

Претрага података је процес сортирања великих база података ради идентификације постојећих образаца тражећи аномалије и градећи кластере.

Дубоко учење

Дубоко учење је процес опонашања људског учења уз употребу машинског учења и вештачке интелигенције ради проналажења сличних особина у сложеним и двосмисленим скуповима података.

Предиктивна анализа

Предиктивна анализа је процес ослањања на историјске податке ваше организације за будућа предвиђања у погледу ризика и могућности.

5 начина аналитике великих података спречава претње сајбер безбедности

Повећање генерисања података ствара више могућности за сајбер претње. Сајбер криминалци желе да компромитују велику количину информација које велика предузећа избацују.

Иако има још много посла да се уради на стварању сигурније сајбер безбедности, анализа података пружа добру одбрану од сајбер напада. Хајде да погледамо неке од начина на које аналитика великих података спречава претње сајбер безбедности.

1. Предиктивни модели

Посматрајући обрасце сајбер претњи, можете креирати моделе предвиђања који покрећу упозорења оног тренутка када се примети образац унутар улазне тачке ваше мреже.

Софтверске услуге попут АИ и машинског учења помажу у обезбеђивању тачности образаца сајбер претњи који се користе у развоју модела предвиђања. Ако сајбер претња превазилази додирну тачку ваше мреже, ваш систем може да јој се супротстави одбраном у реалном времену.

2. Мониторинг и аутоматизација на нивоу

Непознавање запослених о здравој пракси сајбер безбедности узрокује велики степен кибернетичких напада у многим организацијама. Ако ваши запослени не знају шта да учине како би избегли напад, могли би учинити нешто да помогну нападачима да уђу у вашу мрежу.

Иако се изградња здраве културе сајбер безбедности у вашој организацији препоручује, можете такође користите аналитику великих података за праћење активности ваших запослених ради откривања рањивих активности. Ако неко предузме радњу која доводи вашу мрежу у опасност, систем реагује да ограничи ефекат.

3. Откривање упада у реалном времену

Једна шанса је све што нападачу треба да сруши вашу мрежу. Ваша је одговорност да обезбедите да они никада не добију ту прилику.

Имплементација системи за откривање упада је одличан начин да зауставите напад пре него што се приближи тачки уласка ваше мреже. Помоћу аналитике великих података можете аутоматизовати ову врсту процеса у великом обиму.

Анализа података које у реалном времену генеришу системи за откривање упада открива детаље напада, показујући вам све информације које су вам потребне да га зауставите. Можете интегрирати ове податке у своју одбрану на терену како бисте одмах поништили напад.

4. Интелигентно управљање ризиком

Што боље знате о могућим опасностима у вашем систему, ваша одбрана ће бити јача.

Аналитика великих података даје вам конкретне информације о активностима у вашој мрежи и око ње. Дубинска анализа ваших података о кибернетичкој безбедности открива основне узроке кршења безбедности, дајући вам преглед како су те активности настале.

5. Визуализација претњи

Аналитика великих података омогућава вам да будете проактивни у стратегијама сајбер безбедности помажући вам да направите прецизнија предвиђања о активностима на вашој мрежи.

Ако је ваша организација већ претрпела кибернетички напад, можете користити извештај о анализи великих података да бисте стекли увид у напад.

Повезан: Реактивно вс. Проактивна безбедност: шта је ефикасније?

Како је нападач добио неовлашћен приступ вашој мрежи? Кроз које тачке су дошли? Одговоре на ова и друга питања можете пронаћи у извештајима о анализи података како бисте спречили понављање у будућности.

Не остављајући простор сајбер криминалцима да продру у вашу мрежу

Већина кибернетичких напада догађа се због људске грешке и мртвих углова у мрежи. Или нисте свесни постојеће рупе или сте жртва злонамерних смицалица кибернетичких криминалаца.

Аналитика великих података ставља у први план виталне информације о раду вашег система. А ако икада погрешите у својим операцијама, можете бити сигурни да ће бити одговора у стварном времену како бисте спасили ствар.

Шта је анализа података и зашто је важна?

Шта је анализа података? Објашњавамо рударство података, аналитику и визуализацију података на једноставан и разумљив начин.

Прочитајте следеће

О аутору