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大数据可以预测未来的在线的威胁

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-06-02

大数据分析的定义

大数据一词往往是指使用预测分析,用户行为分析或某些其他高级数据分析方法来从数据中提取价值,而很少使用特定大小的数据集,大数据在在线网络安全中起着重要作用,因为它为分析威胁和基于此类分析的解决方案提供了新的可能性,尽管大数据提供了新的机会,但它也为使用大数据探索安全系统中新漏洞的黑客打开了新的威胁之门,话虽如此在本文中,我们将强调大数据如何以及可以用于预测未来的在线威胁,而不是黑客和网络犯罪分子如何利用大数据来开发新的恶意软件或闯入系统。

 

大数据通常用作风险管

例如知名安全公司使用工具来分析数据,以便对在线安全威胁进行分类,此外可以根据来自各种来源的大量数据绘制一幅逼真的图画,并将复杂性分解为清晰的可视化效果,这是预测在线威胁的基本支柱。

 

大数据如何用于应对在线威胁

如前所述大数据分析在应对在线威胁方面发挥着重要作用,大数据集可用于各个领域并识别独特的威胁,这里有一些大数据可以完成的例子,网络漏洞–为了保护网络,大数据被用来消化和分析网络,从而告诉哪些数据库容易受到黑客的攻击,对于存储大量敏感信息(例如ID,地址,电子邮件帐户,付款信息等)的数据库,这尤其重要,通过基于大数据分析识别网络中的潜在弱点,安全公司可以消除潜在的潜在威胁,在线威胁并领先于黑客。

 

检测不规则性–能够检测网络中的异常情况

这基本上意味着能够在不完全知道在分析开始时要寻找什么样的属性的情况下识别未来的威胁,但是通过浏览大量数据,分析人员可以根据数据孤岛确定潜在的相关性,以便更好地了解在线攻击的原始核心,检测在线行为中的不正常现象–当我们谈论在线行为异常时,它主要集中在公司内部分析上。例如公司数据可用于分析有权访问网络的员工和第三方承包商的行为模式,进行此类分析可以识别出员工在线行为的突然变化,这可以启动对可能泄漏或将信息下载到其他(不需要的)各方的员工的调查。

 

检测设备使用中的不正常现象–与上面列出的方法完全相同的方法可用于分析设备行为

特别是拥有许多员工的大型国际公司可以使用大数据来预防和预测设备行为的变化,黑客可以使用任何员工的任何设备(例如计算机或智能手机)来访问网络或数据库以劫持数据,黑客可以使用诸如木马,网络钓鱼电子邮件或病毒之类的恶意软件来窃取数据或破坏在线系统,大数据可以用来阻止此类攻击,还可以分析未来的风险并采取预防措施以增强在线安全性。

 

网络安全公司

公司一直在分析大量数据,以预测和预防新型恶意软件,这些公司仍然在很大程度上依赖于应对新违规事件的方法,但是大数据对于推动向预防状态的转变越来越重要,这意味着网络安全公司使用大数据来预测保护软件,恶意软件威胁和其他类型的在线威胁中的新漏洞,并对其安全软件进行更改以修补漏洞,甚至可以在威胁尚未出现之前就进行修补。

 

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