La science des données peut-elle empêcher le prochain grand piratage ?

Cela fait trois ans que WannaCry est arrivé en mai 2017, un mois qui restera à jamais gravé dans la mémoire de certains des plus grands conglomérats mondiaux. WannaCry est considéré comme l'une des attaques de ransomware les plus sophistiquées à ce jour et se propage comme une traînée de poudre, infectant plus de 230 000 systèmes informatiques dans 150 pays et causant une perte signalée de 4 milliards de dollars. Ironiquement, Microsoft anticipant les vulnérabilités avait publié des correctifs deux mois avant l'attaque, mais les consommateurs et les entreprises n'ont pas reconnu la gravité de la situation et n'ont pas agi assez rapidement pour corriger leurs systèmes.

Ce qui est encore plus malheureux, c'est que même après trois ans, les entreprises continuent d'être aussi vulnérables qu'elles l'étaient en 2017. Le populaire rançongiciel Maze a repris vie pendant la pandémie de COVID-19 et plusieurs entreprises du Fortune 500 telles que Cognizant, LG Electronics, Xerox, entre autres, a déjà été la proie de cette attaque en 2020.

Cela soulève la question suivante : les entreprises n'ont-elles pas été en mesure de prendre les bonnes mesures préventives ou les cybercriminels sont-ils beaucoup trop sophistiqués et les chapeaux blancs ne font que rattraper leur retard ?

Alors que les experts du secteur ont parlé du besoin d'une cybersécurité proactive et prédictive, les entreprises continuent de dépendre largement des approches de sécurité traditionnelles et des évaluations de vulnérabilité pour mesurer leur posture de sécurité. Mais avec la pandémie obligeant la plupart d'entre nous à opérer presque exclusivement sur nos écrans, nos identités sont désormais enfermées dans des bases de données, ce qui élargit également la toile d'un pirate informatique.

Les cours de science des données pourraient surtout être la prochaine grande réponse aux problèmes mondiaux de cybersécurité. En fait, plusieurs entreprises de cybersécurité investissent désormais massivement dans l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle, la science des données et d'autres domaines connexes pour devancer les cybercriminels.

Données et analyses dans la guerre contre la pandémie de coronavirus

Comment un data scientist peut-il aider les cyber-experts ?

"Les données sont le nouveau pétrole" et c'est ce qui fait ou défait les entreprises aujourd'hui, au 21e siècle. Des grandes entreprises technologiques aux entreprises logistiques traditionnelles, tout le monde analyse les données des utilisateurs pour devenir rentable. C'est ce qui incite les cybercriminels à pirater vos données. D'ici 2023, on estime que les cybercriminels voleront environ 33 milliards d'enregistrements .

Cela nous amène au point de savoir comment les scientifiques des données peuvent jouer un rôle central dans la cybersécurité. Un rapport récent d'Indeed souligne qu'il y a eu une augmentation de 29 % de la demande de data scientists d'une année sur l'autre et une augmentation de 344 % depuis 2013. En savoir plus sur la demande de data scientists. La cybersécurité est l'un des principaux moteurs de cette forte augmentation de la demande.

En termes plus simples, la science des données moderne implique l'étude, le traitement et l'extraction d'informations précieuses à partir d'un ensemble d'informations, faisant des scientifiques des données une figure clé du puzzle de la cybersécurité prédictive. Les scientifiques des données peuvent utiliser le ML et l'IA pour identifier les menaces potentielles de cybersécurité, ce qui leur permet de prédire les risques en fonction des exploits passés et des modèles de comportement.

Par exemple, avec l'aide de la science des données, vous pouvez identifier les modèles sur votre site Web de commerce électronique et le moment où il est le plus touché par le déni de service distribué (Ddos) et prendre les mesures nécessaires pour l'empêcher. De même, vous constaterez peut-être que la plupart des cyberattaques basées sur le réseau dans votre organisation se produisent à une certaine période de la journée.

La science des données et la cybersécurité doivent fonctionner main dans la main

L'adoption et la mise en œuvre de la science des données aident les organisations à mieux mesurer l'efficacité de leur sécurité de l'information. Les scientifiques des données peuvent alimenter les algorithmes d'apprentissage automatique avec des informations historiques et actuelles sur les cyber-intrusions. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont une caractéristique impressionnante de la science des données et augmentent considérablement les chances de détecter des failles dans un environnement de sécurité de l'information.

Les outils de cybersécurité de nouvelle génération sont continuellement mis à niveau avec des capacités de science des données, notamment des analyses et des réponses basées sur le comportement dans les suites antivirus, les pare-feu et les analyseurs de trafic pour rendre leurs produits intelligents. Au cours des dernières années, la cybersécurité en tant qu'industrie a mûri assez rapidement avec des cadres tels que le NIST Cybersecurity Framework et le Federal Information Security Management Act (FISMA) pour guider les entreprises vers l'application des meilleures pratiques dans leur stratégie de sécurité.

Le défi auquel la plupart des responsables de la sécurité et de la gestion des risques sont encore confrontés est de savoir comment sécuriser les algorithmes de la boîte noire - produits des programmes de science des données - qui apprennent et se développent de manière dynamique.

Ces modèles analytiques sont extrêmement dynamiques et très précieux pour les entreprises. En conséquence, les professionnels de la cybersécurité devront déterminer des normes et des méthodes pour protéger ces modèles et assurer leur intégrité. Pour ce faire, ils devront protéger ces actifs de l'extérieur vers l'intérieur et de l'intérieur vers l'extérieur.

Selon un rapport IBM-Ponemon sur le coût des violations de données publié avant la pandémie, les entreprises du monde entier risquaient de perdre annuellement 3,92 millions de dollars en moyenne. Avec la pandémie multipliant la dépendance au numérique, ce nombre n'a fait qu'augmenter.

Ne laissez pas votre organisation contribuer à ce chiffre et commencez à investir dans la science des données et la cybersécurité prédictive, proactive et à l'échelle de l'entreprise pour pouvoir contrecarrer les cyberattaques déjà sophistiquées que nous observons.

Pour les scientifiques des données, la cybersécurité n'est pas seulement une autre voie de réussite et de carrière, c'est l'une des opportunités les plus convaincantes qu'offre l'ère moderne. Comme Albert Einstein l'avait dit un jour - "Dans chaque crise, se trouve une grande opportunité." et aujourd'hui, c'est votre chance de faire une différence.