Czy nauka o danych może zapobiec kolejnemu dużemu włamaniu?

Minęły trzy lata, odkąd WannaCry wydarzyło się w maju 2017 roku, miesiącu, który na zawsze zostanie wyryty w pamięci niektórych z największych światowych konglomeratów. WannaCry jest uważany za jeden z najbardziej wyrafinowanych ataków ransomware do tej pory i rozprzestrzeniał się jak szalejący pożar, infekując ponad 230 000 systemów komputerowych w 150 krajach i powodując straty w wysokości 4 miliardów dolarów. Jak na ironię, Microsoft uprzedzający luki wydał łatki na dwa miesiące przed atakiem, ale zarówno konsumenci, jak i firmy nie zdali sobie sprawy z powagi sytuacji i nie zdołali załatać swoich systemów wystarczająco szybko.

Jeszcze bardziej niefortunne jest to, że nawet po trzech latach firmy nadal są tak samo narażone, jak w 2017 roku. Popularne oprogramowanie ransomware Maze powróciło do życia podczas pandemii COVID-19 i wiele firm z listy Fortune 500, takich jak Cognizant, LG Electronics, Między innymi Xerox padło ofiarą tego ataku w 2020 roku.

To nasuwa pytanie – czy firmy nie były w stanie podjąć odpowiednich środków zapobiegawczych, czy też cyberprzestępcy są zbyt wyrafinowani, a białe kapelusze tylko nadrabiają zaległości?

Podczas gdy eksperci z branży mówili o potrzebie proaktywnego i predykcyjnego cyberbezpieczeństwa, firmy nadal w dużej mierze polegają na tradycyjnych podejściach do bezpieczeństwa i ocenach podatności, aby zmierzyć swój stan bezpieczeństwa. Jednak wraz z pandemią, która zmusza większość z nas do działania prawie wyłącznie na naszych ekranach, nasze tożsamości są teraz zamknięte w bazach danych, co powoduje, że płótno hakera również się rozszerza.

Co najważniejsze, kursy nauki o danych mogą być kolejną ważną odpowiedzią na problemy związane z cyberbezpieczeństwem na świecie. W rzeczywistości wiele firm zajmujących się cyberbezpieczeństwem inwestuje obecnie w uczenie maszynowe, sztuczną inteligencję, naukę o danych i inne powiązane dziedziny, aby wyprzedzić cyberprzestępców.

Dane i analizy w wojnie z pandemią koronawirusa

Jak analityk danych może pomóc ekspertom cybernetycznym?

„Dane są nową ropą” i to one budują lub niszczą dzisiejsze firmy, w XXI wieku. Od dużych firm technologicznych po tradycyjne firmy logistyczne z cegły i zaprawy, każdy analizuje dane użytkowników, aby osiągnąć zysk. To właśnie zachęca cyberprzestępców do włamywania się do Twoich danych. Szacuje się, że do 2023 r. cyberprzestępcy ukradną około 33 miliardy rekordów .

To prowadzi nas do punktu, w którym analitycy danych mogą odgrywać kluczową rolę w cyberbezpieczeństwie. Niedawny raport firmy Indeed podkreśla, że ​​zapotrzebowanie na analityków danych wzrosło o 29% rok do roku io 344% od 2013 r. Dowiedz się więcej o zapotrzebowaniu na analityków danych. Cyberbezpieczeństwo jest jednym z głównych czynników napędzających ten gwałtowny wzrost popytu.

Mówiąc prościej, współczesna nauka o danych obejmuje badanie, przetwarzanie i wydobywanie cennych spostrzeżeń z zestawu informacji, dzięki czemu naukowcy zajmujący się danymi są kluczową postacią w układance predykcyjnego cyberbezpieczeństwa. Analitycy danych mogą wykorzystywać ML i sztuczną inteligencję do identyfikowania potencjalnych zagrożeń cyberbezpieczeństwa, co pozwala im przewidywać ryzyko na podstawie wcześniejszych exploitów i wzorców zachowań.

Na przykład, z pomocą analizy danych, możesz zidentyfikować wzorce w swojej witrynie e-commerce i kiedy jest najbardziej dotknięta przez Distributed Denial of Service (Ddos), i podjąć niezbędne kroki, aby temu zapobiec. Podobnie możesz zauważyć, że większość cyberataków sieciowych w Twojej organizacji ma miejsce o określonej porze dnia.

Nauka o danych i cyberbezpieczeństwo muszą działać ramię w ramię

Przyjęcie i wdrożenie nauki o danych pomaga organizacjom lepiej mierzyć skuteczność ich bezpieczeństwa informacji. Analitycy danych mogą zasilać algorytmy uczenia maszynowego historycznymi i bieżącymi informacjami o cyberwłamaniach. Algorytmy uczenia maszynowego to imponująca funkcja nauki o danych i znacznie zwiększa szanse na wykrycie luk w środowisku bezpieczeństwa informacji.

Narzędzia cyberbezpieczeństwa nowej generacji są stale aktualizowane o funkcje analizy danych, w tym analizy behawioralne i odpowiedzi w pakietach antywirusowych, zapory ogniowe i analizatory ruchu, aby ich produkty były inteligentne. W ciągu ostatnich kilku lat cyberbezpieczeństwo jako branża dość szybko dojrzało dzięki takim ramom, jak NIST Cybersecurity Framework i Federal Information Management Act (FISMA), które mają kierować firmami w kierunku stosowania najlepszych praktyk w ramach ich strategii bezpieczeństwa.

Wyzwanie, przed którym stoi większość liderów ds. bezpieczeństwa i zarządzania ryzykiem, polega na tym, jak zabezpieczyć algorytmy czarnej skrzynki — produkty programów do nauki o danych — które uczą się i rozwijają dynamicznie.

Te modele analityczne są niezwykle dynamiczne i bardzo cenne dla przedsiębiorstw. W rezultacie specjaliści od cyberbezpieczeństwa będą musieli określić standardy i metody ochrony tych modeli i zapewnienia ich integralności. Aby to zrobić, będą musieli chronić te aktywa od zewnątrz i od wewnątrz.

Według raportu IBM-Ponemon Cost of Data Breach opublikowanego przed pandemią, firmy na całym świecie traciły rocznie średnio 3,92 miliona dolarów. Wraz z pandemią, która wielokrotnie zwiększała zależność od technologii cyfrowych, liczba ta tylko wzrosła.

Nie pozwól, aby Twoja organizacja przyczyniła się do tego wyniku i zacznij inwestować w analitykę danych oraz predykcyjne, proaktywne i cyberbezpieczeństwo w całym przedsiębiorstwie, aby móc udaremnić już wyrafinowane cyberataki, które obserwujemy.

Dla naukowców zajmujących się danymi cyberbezpieczeństwo to nie tylko kolejna droga do sukcesu i kariery, to jedna z najbardziej fascynujących możliwości, jakie zapewnia współczesność. Jak powiedział kiedyś Albert Einstein: „W każdym kryzysie kryje się wielka szansa”. a dziś masz okazję, by coś zmienić.