Data-wetenskap en die groeiende belang daarvan in kuberveiligheid

DLACZEGO NAUKA DANYCH JEST WAŻNA W CYBERSECURITY
Aangesien tegnologie voortgaan om elke aspek van ons lewens te vul, van onderwys en gesondheidsorg tot die sakesektor, lei dit tot onbegryplike hoeveelhede data. In werklikheid word die wĆŖreld elke dag opgewek 2.5 kwiljoen data grepe. Hierdie eksponensiĆ«le toename in data is die resultaat van ‘n oplewing op die internet en sosiale media, vinnige globale digitalisering en ‘n toename in die aantal verbonde dinge – IoT (Internet of Things).
Datawetenskap en kuberveiligheid
Veiligheidspesialiste gesoek; Wat is groot data-analise? Waarom is masjienleertoepassings so belangrik? Waarom het InfoSec Professionals gegewenswetenskap nodig? Wat is die moeite werd om as ‘n dataspesialis te weet oor “databots”? Verskille in rekenaarwetenskap en masjienleer? Hoe kan u kuberveiligheidstake verbreek deur die datavoordeel te gebruik? En so aanā€¦

In eenvoudige woorde; Datawetenskap is ‘n veelvlakkige veld wat wetenskaplike tegnieke, metodes, algoritmes en sekuriteitspraktyke gebruik om inligting en insigte uit data te verkry in verskillende formate wat sowel gestruktureerd as ongestruktureerd insluit, vergelykbaar met data-ontginning.

Soek u beste Data Science aanlynkursusse? Danksy die internet het die begrip van ingewikkelde gegewens baie geriefliker geword, omdat ons baie kursusse in Data Science het om van te leer!

Die gegewens is nou ‘n geheime sous. Regerings, ondernemings (groot en klein) en organisasies uit verskillende bedrywe besef nou die potensiaal van data om nuwe paradigmas van sukses en groei te ontdek. Hulle gebruik Big Data om sakeprosesse te optimaliseer, doeltreffendheid te verhoog, verkope en omset te verhoog, en die belangrikste is om besluitneming te verbeter. Met die hulp van Gegewens vir die aanleer van data soos masjienleer, kunsmatige intelligensie, diep leer en ontleding van groot datastelle, kan maatskappye nou toegang kry tot relevante inligting wat in groot datastelle versteek is. Die inligting wat op hierdie manier verkry word, word ‘n waardevolle hulpbron wat ondernemings met hul lewens probeer beskerm.

Om enorme hoeveelhede data in te samel en relevante inligting daaruit te haal is egter nie genoeg nie – daar is ook ‘n verpligting om hierdie inligting te beskerm. Die kuberbedreiging is ‘n ernstige probleem in die wĆŖreld oorheers deur sleutelfigure. Die veeleisendste feit is dat kuberbedreigings vandag kwaadwilliger en kwaadwilliger geword het as ooit tevore.

WAAROM DATA-LEER BELANGRIK IS IN KYKERSEKURITEIT
WAAROM DATA-LEER BELANGRIK IS IN KYKERSEKURITEIT

In die vorige artikel het ek gepraat; Top 3 uitdagings vir internetveiligheid tydens surfing op die internet 2018 | Beginnersgids om ons bewus te maak van die belangrikheid van databeskerming en beskerming teen aanlynbedrog. As ek hiermee voortgaan, wil ek vandag enkele aspekte van data-wetenskap deel, en hoekom dit so belangrik is in kuberveiligheid. ‘Gesofistikeerdheid, brutaliteit en omvang van aanvalle het ook toegeneem. Ons het verder as die gewone verdediging teen misdadigers gemigreer. Ons veg nou die teenoorgestelde van nasiestate, georganiseerde misdaad en ‘n ontstellende nuwe neiging: kriminele groepe wat namens oneerlike nasies inbraak maak. ‘
– TechRepublic
U kan ook lees; Top 12 beste maniere om phishing-scams te identifiseer en te beskerm Voorkom phishing-e-pos

Cybercriminals gebruik nou gevorderde tegnologie om datastelsels te hack en geheime malware te ontplooi om die sekuriteitsmaatreƫls van tradisionele sekuriteitstelsels soos Security Event and Information Management (SIEM) volledig te stort. Die kubermisdaadlandskap het so drasties verander dat die huidige kuberveiligheidsinstrumente nie in staat is om ingewikkelde kwaadwillige programme te beskerm en op te spoor nie.

Hier kan Data Science u help om ‘n beduidende en blywende impak te maak.

Kyk ook; Top 10 WordPress-sekuriteit-inproppe om u webwerf en data te beskerm

Datawetenskap en kuberveiligheid

Organisasies kan dit nie langer bekostig om op tradisionele sekuriteitstelsels en gereedskap staat te maak nie. In plaas daarvan moet hulle neem ‘n PDR-benadering aan – Voorkom, bespeur en reageer. Data-analise-instrumente help nie net om data te versamel en te ontleed nie, maar kan ook die sleutel word om kuberveerkragtigheid te bevorder.

Kom ons kyk hoe Data Science kuberveiligheid kan verbeter:

Ontleding van groot datastelle

Big Data-instrumente vergemaklik die outomatiese versameling, organisering en ontleding van groot hoeveelhede data om nuttige inligting, neigings en patrone daaruit te onttrek. Daarbenewens kan Big Data-tegnieke nie net rou data gebruik nie, maar ook historiese data. Dit stel wetenskaplikes en data-ontleders in staat om ‘n omvattende prentjie te kry van moontlike bedreigings en bedreigings.

In die 2016 Big Data Cybersecurity Analytics-verslag is daar bevind dat byna 72 persent van die respondente sĆŖ dat Big Data Analytics het baie gehelp met die identifisering van ingewikkelde en gevorderde kuberbedreigings.

Deur Big Data-analise met historiese data te kombineer, kan ontleders statistiese basislyne skep om tussen ‘normale’ en ‘anomalieĆ«’ in basislyne te onderskei. U kan intydse analise met historiese ontleding kombineer om nuwe afwykings wat in die verlede plaasgevind het, te identifiseer. Op hierdie manier kan hulle met behulp van historiese data vinnig opspoor wanneer data van sekere standaarde afwyk en vinnig reageer om risiko’s uit te skakel. Op hierdie manier kan historiese gegewens aanleiding gee tot nuwe moontlikhede vir voorspellende, statistiese en masjienleermodelle.

Big Data-sekuriteitsanalises kan statistiese geraas effektief filter om groot vloei van veiligheidsverwante gebeure te beperk tot meer hanteerbare, bondige en gestruktureerde waarskuwings. Boonop kan Big Data se gevorderde veiligheidsanalise-instrumente baie outomatiese bedreigingsopsporings- en reaksieprosesse vergemaklik. Met behulp van gevorderde Big Data-platforms kan ons nou onverwerkte logboeke intyds opspoor en monitor en u waarsku wanneer verkeerde gebruikersgedrag op u organisasie se netwerk opgespoor word. Dit was baie nuttig om sekuriteitsoortredings van vertroulike inligting op te spoor.

aanbeveel: 8 beste wenke vir blogsekuriteit om u blog veilig te hou

U kan ook lees; 10 maniere om u Facebook-rekening teen hackers te beskerm Veiligheidswenke

Masjienonderrig

Vir jare, Masjienleer (ML) het ‘n groot belang in die tegnologie-sektor gekry. Korporatiewe ondernemings en ondernemings uit verskillende industrieĆ« gebruik ML-tegnologieĆ« om gepersonaliseerde aanbevelings (Amazon, Netflix, Spotify), spraak- en spraakherkenning en nog baie meer te kry. nou, Masjienleer-algoritmes word in veiligheidstelsels geĆÆmplementeer versterk inligtingsekuriteit (InfoSec).

Vir kubernetiese stelsels om robuust en betroubaar te wees, moet dit die data-infrastruktuur hĆŖ die vermoĆ« om potensieel kwaadwillige wanware outomaties te identifiseer en verkeer, sowel as om te onderskei tussen normale, goedaardige netwerkverkeer en abnormale, skadelike kwaadwillige verkeer. Dit is hier waar ML verskyn. ML-algoritmes kan gebruik word om ‘klassifiseerders’ te ontwikkel wat binĆŖre, goed of sleg, en positiewe of negatiewe opsies kan verklein. Vanuit ‘n netwerkveiligheidsperspektief dui ‘positiewe’ data byvoorbeeld op kwaadwillige verkeer met ‘n moontlike kuberaanval of malware-infeksie, terwyl ‘negatiewe’ data normale data en verkeer aandui.

So onder toesig Masjienleer-algoritmes dit kan baie voordelig wees vir organisasies deur hulle te help om bedreigings in reĆ«le tyd te identifiseer en aktiewe maatreĆ«ls te tref om data-oortredings te voorkom. ‘N Verdere opkomende veiligheidstendens in ML is Endpoint Security, wat diep leertegnieke gebruik om wanware in reĆ«le tyd te identifiseer en te skei. Toesighoudende ML-algoritmes soos Random Forest, XGBoost en Deep Learning Networks (ANN, RNN, CNN) word toenemend belangrik om te onderskei tussen goedaardige en kwaadwillige data; opsporing van DNS-tonnels, wanware en interne aanvalle, ander bedreigings wat geĆÆdentifiseer kan word op grond van miljoene gemerkte monsters (beide goedaardig en kwaadwillig).

Hoewel Data Science is besig om kuberveiligheid vinnig te transformeer en te versterk, tegnologie alleen kan nie data-oortredings voorkom nie. Tegnologie moet ondersteun word deur die regte spanpoging. Benewens die installering van veiligheidsmaatreƫls soos firewalls, multifaktor-verifikasie en data-kodering, moet organisasies hul span aktief opvoed oor die gebruik van hierdie tegnologieƫ om kuberbedreigings op te spoor en daarop te reageer.

‘Hackers val gereeld werknemers aan wat gevaarlik onbewus is van die regte kuberveiligheidspraktyke. Bestuurders wat omgee vir die beskerming van hul kliĆ«nte, hul ondernemings en hulself, moet die opvoeding van werknemers op alle vlakke prioritiseer oor hoe oortredings plaasvind. “
– Tegniese sentrum

so, werklike vordering in die rigting van kuberveiligheid sal slegs plaasvind wanneer menslike intelligensie en diskresie gekombineer word met innoverende tegnologieƫ.