Какво е Анализ на големи данни и как помага за предотвратяване на заплахите от киберсигурността?

Разбирането на нуждите на вашите клиенти е неразделна част от удовлетвореността на клиентите. И имате нужда от цялата информация, която можете да получите за тях, за да доставите висококачествените продукти или услуги, които желаят.

Генерирането и анализирането на клиентски данни е от ключово значение. Ако управлявате мащабен бизнес, анализът на големи данни е полезен за вземане на добре информирани решения, които да насочат вашия бизнес напред.

Знаете ли, че можете да използвате и анализ на големи данни, за да предотвратите заплахите за киберсигурността? В тази статия ще научите за анализа на големи данни, как работи и как можете да го използвате за предотвратяване на заплахите за киберсигурност.

Какво е анализ на големите данни?

Голяма информация е разнообразна категория данни с голям обем, разнообразие и скорост. Хората, които взаимодействат с вашия бизнес, произвеждат много данни, които първоначално са необработени или неструктурирани.

Използването на съвременни технологии, задвижвани от изкуствения интелект (AI) и Интернет на нещата (IoT) в съвременния бизнес, увеличава обема на данните, генерирани от потребителите. Големият бизнес остава с повече данни, които биха били трудни за анализ без анализ на големи данни.

Анализът на големи данни е процесът на изучаване и анализиране на поведенческите модели за вземане на добре информирани решения и прогнози.

Бизнесът интерпретира потребителски данни с голям обем с аналитични техники и софтуер да разбират по -добре своите потребители, да задоволят техните нужди и да се позиционират стратегически.

Как работи Анализът на големите данни?

Данните в необработен вид имат малко или никакво значение за вашия бизнес. Вместо да работите на сляпо, можете да използвате големи данни, за да получите по -ясна представа за вашата бизнес посока.

Ето как работи анализът на големи данни:

1. Събиране на данни

Първата стъпка в анализа на големи данни е събирането на данни. Това е процесът на получаване на сурова, неструктурирана или структурирана информация за вашите клиенти.

Различните среди за събиране на данни включват облачно съхранение, изкуствен интелект, мобилни приложения, сензори за IoT в магазина и др.

Можете да съхранявате данните, които събирате в складове за лесен достъп чрез разузнавателния софтуер, който сте приели във вашия бизнес.

Ако имате работа с прекалено сложни необработени данни, можете да ги съхранявате в езеро с данни вместо в склад за по -добър достъп и анализ.

2. Обработка на данни

Повечето от данните, които събирате, са необработени или неструктурирани. За да подобрите точността на анализа си, трябва да го организирате правилно, преди да продължите.

Големият обем данни, генерирани в днешно време, прави обработката на данни по -предизвикателна, тъй като може да имате огромен брой данни в ръцете си. Има обаче два основни метода, които можете да приложите, за да опростите обработката на данните - пакетна обработка и поточна обработка.

Пакетната обработка разглежда големи блокове данни за дълъг период от време. Това е много ефективно, когато имате достатъчно време да събирате и обработвате данните си. Обработката на потоци, от друга страна, изследва данните на малки партиди. Той е много ефективен, когато трябва да вземате решения по -бързо, съкращавайки времето за изпълнение.

3. Почистване на данни

Независимо от обема на вашите данни, трябва да ги почистите, за да се отървете от мръсотията, която може да промени точността на вашите резултати.

Процесът на почистване включва също правилно форматиране и премахване на неподходяща информация.

4. Анализ на данни

След като се отървахте от мръсотията във вашите данни и я форматирахте, време е да я анализирате.

Трансформирането на вашите данни в ценна информация отнема много време, но можете да използвате някои процеси, за да затегнете процеса. Най -често срещаните методи за анализ на големи данни включват следното:

Извличане на данни

Извличане на данни е процесът на сортиране на големи бази данни за идентифициране на съществуващите модели чрез търсене на аномалии и изграждане на клъстери.

Дълбоко обучение

Дълбокото обучение е процес на имитиране на човешкото обучение с използването на машинно обучение и изкуствен интелект за намиране на подобни черти в сложни и двусмислени набори от данни.

Прогнозен анализ

Прогнозният анализ е процесът на разчитане на историческите данни на вашата организация, за да се правят бъдещи прогнози относно рисковете и възможностите.

5 начина Анализ на големи данни предотвратява заплахите от киберсигурността

Увеличаването на генерирането на данни създава повече възможности за киберзаплахи. Киберпрестъпниците се стремят да компрометират големия обем информация, която големите компании изнасят.

Въпреки че има още много работа за създаване на по -безопасна киберсигурност, анализът на данните създава добра защита срещу кибератаки. Нека да разгледаме някои от начините, по които анализът на големи данни предотвратява заплахите за киберсигурността.

1. Предсказващи модели

След като сте наблюдавали модели на киберзаплахи, можете да създадете модели за прогнозиране, които да задействат сигнали в момента, в който се наблюдава модел в точката на влизане на вашата мрежа.

Софтуерни услуги като AI и машинно обучение помагат да се гарантира точността на моделите на киберзаплахи, използвани при разработването на модели за прогнозиране. Ако киберзаплахата надхвърля точката на допир на вашата мрежа, системата ви може да се противопостави с реакция на защитата в реално време.

2. Наблюдение и автоматизация в мащаб

Незнанието на служителите за здравословни практики за киберсигурност причинява голяма степен на кибератаки в много организации. Ако вашите служители не знаят какво да правят, за да избегнат атака, те биха могли да направят неща, за да помогнат на нападателите да влязат във вашата мрежа.

Докато изграждането на здравословна култура за киберсигурност във вашата организация е силно препоръчително, можете също използвайте анализ на големи данни, за да наблюдавате дейностите на вашите служители, за да откриете уязвими дейности. Ако някой предприеме действие, което излага вашата мрежа на риск, системата реагира, за да ограничи ефекта.

3. Откриване на проникване в реално време

Един шанс е всичко, от което нападателят трябва да разруши мрежата ви. Ваша отговорност е да гарантирате, че те никога няма да получат този шанс.

Изпълнение системи за откриване на проникване е чудесен начин да спрете атаката, преди тя да се доближи до точката на влизане на вашата мрежа. С анализите на големи данни можете да автоматизирате този вид процес в голям мащаб.

Анализът в реално време на данни, генерирани от системи за откриване на проникване, разкрива подробностите за атака, като ви показва цялата информация, от която се нуждаете, за да я спрете. Можете да интегрирате тези данни в защитата си на място, за да анулирате незабавно атаката.

4. Интелигентно управление на риска

Колкото по -добре знаете за възможните опасности около вашата система, толкова по -силна ще бъде защитата ви.

Анализът на големи данни ви дава конкретна информация за дейностите във вашата мрежа и около нея. Задълбоченият анализ на вашите данни за киберсигурност разкрива основните причини за нарушения на сигурността, като ви дава преглед на това как са възникнали тези дейности.

5. Визуализация на заплахата

Анализът на големи данни ви позволява да бъдете проактивни в стратегиите си за киберсигурност, като ви помага да правите по -точни прогнози за дейностите във вашата мрежа.

Ако вашата организация вече е претърпяла кибератака, можете да използвате своя отчет за анализ на големи данни, за да получите представа за атаката.

Свързани: Реактивен срещу Проактивна сигурност: кое е по -ефективно?

Как нападателят е получил неоторизиран достъп до вашата мрежа? През какви точки са влезли? Можете да намерите отговори на тези и други въпроси от докладите си за анализ на данни, за да предотвратите повторение в бъдеще.

Не оставяйте място за киберпрестъпници да проникнат във вашата мрежа

Повечето кибератаки се случват поради човешка грешка и слепи петна в мрежа. Или не знаете за съществуваща вратичка, или ставате жертва на злонамерени лудории от киберпрестъпници.

Анализът на големи данни извежда на преден план жизненоважна информация за операциите на вашата система. И ако някога направите грешка в операциите си, можете да бъдете сигурни, че ще има реакция в реално време, за да се спаси денят.

Какво е анализ на данните и защо е важен?

Какво е анализ на данни? Обясняваме извличането на данни, анализите и визуализацията на данни с прости за разбиране термини.

Прочетете Напред

За автора