Što je analitika velikih podataka i kako pomaže u sprječavanju prijetnji kibernetičkoj sigurnosti?

Razumijevanje potreba vaših kupaca sastavni je dio zadovoljstva kupaca. A potrebne su vam sve informacije o njima kako biste isporučili visokokvalitetne proizvode ili usluge koje žele.

Generiranje i analiza podataka o korisnicima ključna je. Ako vodite veliku tvrtku, analitika velikih podataka dobro dođe za donošenje dobro informiranih odluka za poticanje vašeg poslovanja.

Jeste li znali da također možete koristiti analitiku velikih podataka za sprječavanje prijetnji kibernetičkoj sigurnosti? U ovom ćete članku naučiti o analitici velikih podataka, kako ona funkcionira i kako je možete koristiti za sprječavanje prijetnji kibernetičkoj sigurnosti.

Što je analitika velikih podataka?

Veliki podaci je raznolika kategorija podataka velike količine, raznolikosti i brzine. Ljudi koji komuniciraju s vašim poduzećem proizvode tone podataka koji su izvorno neobrađeni ili nestrukturirani.

Korištenje naprednih tehnologija koje pokreću umjetna inteligencija (AI) i Internet stvari (IoT) u suvremenim tvrtkama povećava količinu podataka koje generiraju potrošači. Velikim tvrtkama ostaje više podataka koje bi bilo teško analizirati bez analitike velikih podataka.

Analitika velikih podataka proces je proučavanja i analize obrazaca ponašanja radi donošenja dobro informiranih odluka i predviđanja.

Tvrtke tumače velike podatke o potrošačima pomoću analitičke tehnike i softver bolje razumjeti svoje potrošače, zadovoljiti njihove potrebe i strateški se postaviti.

Kako funkcionira analitika velikih podataka?

Podaci u sirovom obliku imaju mali ili nikakav značaj za vaše poslovanje. Umjesto da radite na slijepo, možete iskoristiti velike podatke kako biste dobili jasniju sliku o svom poslovnom smjeru.

Evo kako funkcionira analiza velikih podataka:

1. Prikupljanje podataka

Prvi korak u analizi velikih podataka je prikupljanje podataka. To je proces dobivanja sirovih, nestrukturiranih ili strukturiranih informacija o vašim klijentima.

Različiti mediji prikupljanja podataka uključuju pohranu u oblaku, umjetnu inteligenciju, mobilne aplikacije, IoT senzore u trgovini itd.

Podatke koje prikupljate možete pohraniti u skladišta radi lakšeg pristupa pomoću obavještajnog softvera koji ste usvojili u svom poslu.

Ako se bavite pretjerano složenim sirovim podacima, možete ih pohraniti u podatkovno jezero umjesto u skladište radi boljeg pristupa i analize.

2. Obrada podataka

Većina podataka koje prikupljate su neobrađeni ili nestrukturirani. Da biste povećali točnost svoje analize, morate je pravilno organizirati prije nego nastavite.

Velika količina podataka koji se danas generiraju čini obradu podataka izazovnijom jer možda imate ogroman broj podataka u rukama. Međutim, postoje dvije glavne metode koje možete implementirati kako biste pojednostavili obradu podataka - skupnu obradu i stream procesiranje.

Skupna obrada ispituje velike blokove podataka tijekom dugog razdoblja. Vrlo je učinkovit kada imate dovoljno vremena za prikupljanje i obradu podataka. S druge strane, strujna obrada ispituje podatke u malim serijama. Vrlo je učinkovit kada trebate donositi odluke brže, skraćujući vrijeme izvršavanja.

3. Čišćenje podataka

Bez obzira na količinu vaših podataka, morate ih očistiti kako biste se riješili prljavštine koja bi mogla promijeniti točnost vaših rezultata.

Postupak čišćenja također uključuje pravilno oblikovanje i uklanjanje nevažnih podataka.

4. Analiza podataka

Nakon što ste se riješili prljavštine u svojim podacima i formatirali ih, vrijeme je za njihovu analizu.

Pretvaranje vaših podataka u vrijedne informacije oduzima puno vremena, ali možete upotrijebiti neke procese za ubrzanje procesa. Najčešće metode analize velikih podataka uključuju sljedeće:

Rudarstvo podacima

Rudarenje podacima je proces razvrstavanja velikih baza podataka radi identifikacije postojećih obrazaca tražeći anomalije i gradeći klastere.

Duboko učenje

Duboko učenje proces je oponašanja ljudskog učenja uz korištenje strojnog učenja i umjetne inteligencije kako bi se pronašle slične osobine u složenim i dvosmislenim skupovima podataka.

Prediktivna analiza

Prediktivna analiza je proces oslanjanja na povijesne podatke vaše organizacije za buduća predviđanja u pogledu rizika i mogućnosti.

5 načina analitike velikih podataka sprječava prijetnje kibernetičkom sigurnošću

Povećanje generiranja podataka stvara više mogućnosti za cyber prijetnje. Kibernetički kriminalci žele kompromitirati veliku količinu informacija koje iznose velika poduzeća.

Iako je još mnogo posla potrebno za stvaranje sigurnije kibernetičke sigurnosti, analitika podataka postavlja dobru obranu od cyber napada. Pogledajmo neke od načina na koje analitika velikih podataka sprječava prijetnje kibernetičkoj sigurnosti.

1. Prediktivni modeli

Nakon što ste promatrali obrasce kibernetičke prijetnje, možete stvoriti modele predviđanja koji pokreću upozorenja u trenutku kada se uzorak uoči unutar ulazne točke vaše mreže.

Softverske usluge poput umjetne inteligencije i strojnog učenja pomažu osigurati točnost obrazaca kibernetičke prijetnje koji se koriste u razvoju modela predviđanja. Ako cyber prijetnja prelazi dodirnu točku vaše mreže, vaš sustav može joj se suprotstaviti obranom u stvarnom vremenu.

2. Nadzor i automatizacija na mjerilu

Nepoznavanje zaposlenika o zdravoj praksi kibernetičke sigurnosti uzrokuje veliki stupanj kibernetičkih napada u mnogim organizacijama. Ako vaši zaposlenici ne znaju što učiniti kako bi izbjegli napad, mogli bi učiniti nešto kako bi pomogli napadačima da uđu u vašu mrežu.

Iako se izgradnja zdrave kulture kibernetičke sigurnosti u vašoj organizaciji jako preporučuje, možete također koristite analitiku velikih podataka za praćenje aktivnosti svojih zaposlenika radi otkrivanja ranjivih aktivnosti. Ako netko poduzme radnju koja dovodi vašu mrežu u opasnost, sustav reagira kako bi ograničio učinak.

3. Otkrivanje upada u stvarnom vremenu

Jedna je šansa sve što napadaču treba da sruši vašu mrežu. Vaša je odgovornost osigurati da oni nikada ne dobiju tu priliku.

Implementacija sustavi za otkrivanje upada je sjajan način da zaustavite napad prije nego što se približi točki ulaska vaše mreže. Pomoću analitike velikih podataka možete automatizirati ovu vrstu procesa u velikom opsegu.

Analiza podataka koje u stvarnom vremenu generiraju sustavi za otkrivanje upada otkriva pojedinosti napada, pokazujući vam sve informacije koje su vam potrebne da ga zaustavite. Ove podatke možete integrirati u svoju obranu na terenu kako biste odmah poništili napad.

4. Inteligentno upravljanje rizicima

Što više znate o mogućim opasnostima u vašem sustavu, vaša će obrana biti jača.

Analiza velikih podataka daje vam konkretne informacije o aktivnostima u vašoj mreži i oko nje. Dubinska analiza vaših podataka o kibernetičkoj sigurnosti otkriva temeljne uzroke kršenja sigurnosti, dajući vam pregled kako su te aktivnosti nastale.

5. Vizualizacija prijetnji

Analitika velikih podataka omogućuje vam da budete proaktivni u svojim strategijama kibernetičke sigurnosti pomažući vam u točnijem predviđanju aktivnosti u vašoj mreži.

Ako je vaša organizacija već pretrpjela kibernetički napad, možete upotrijebiti svoje izvješće o analizi velikih podataka kako biste stekli uvid u napad.

Povezano: Reaktivno vs. Proaktivna sigurnost: Što je učinkovitije?

Kako je napadač dobio neovlašteni pristup vašoj mreži? Kroz koje točke su došli? Odgovore na ova i druga pitanja možete pronaći u izvješćima o analizi podataka kako biste spriječili ponavljanje u budućnosti.

Ne ostavljajući prostor kibernetičkim kriminalcima da prodru u vašu mrežu

Većina kibernetičkih napada događa se zbog ljudske pogreške i mrtvih kutova u mreži. Ili niste svjesni postojeće rupe ili ste žrtva zlonamjernih smicalica kibernetičkih kriminalaca.

Analitika velikih podataka stavlja u prvi plan vitalne informacije o radu vašeg sustava. A ako ikada pogriješite u svojim operacijama, možete biti sigurni da će doći do odgovora u stvarnom vremenu kako biste spasili stvar.

Što je analiza podataka i zašto je važna?

Što je analiza podataka? Objašnjavamo rudarstvo podataka, analitiku i vizualizaciju podataka jednostavnim pojmovima.

Pročitajte Dalje

O autoru