A ciência de dados pode impedir o próximo grande hack?

Já se passaram três anos desde que o WannaCry aconteceu em maio de 2017, um mês que ficará para sempre gravado na memória de alguns dos maiores conglomerados globais. O WannaCry é considerado um dos ataques de ransomware mais sofisticados até hoje e se espalhou como um incêndio violento, infectando mais de 230.000 sistemas de computador em 150 países e causando uma perda relatada de US$ 4 bilhões. Ironicamente, a Microsoft , prevenindo as vulnerabilidades, lançou patches dois meses antes do ataque, mas consumidores e empresas não reconheceram a gravidade da situação e não conseguiram se mover rápido o suficiente para corrigir seus sistemas.

O que é ainda mais lamentável é que, mesmo depois de três anos, as empresas continuam tão vulneráveis ​​quanto em 2017. O popular ransomware Maze voltou à vida durante a pandemia do COVID-19 e várias empresas da Fortune 500, como Cognizant, LG Electronics, A Xerox, entre outras, já foi vítima deste ataque em 2020.

Isso levanta a questão – as empresas não foram capazes de tomar as medidas preventivas corretas ou os cibercriminosos são sofisticados demais e os chapéus brancos estão apenas tentando alcançá-los?

Embora os especialistas do setor tenham falado sobre a necessidade de segurança cibernética proativa e preditiva, as empresas continuam dependendo em grande parte das abordagens tradicionais de segurança e avaliações de vulnerabilidade para medir sua postura de segurança. Mas com a pandemia forçando a maioria de nós a operar quase exclusivamente em nossas telas, nossas identidades agora estão trancadas em bancos de dados, fazendo com que a tela de um hacker também se expanda.

Os cursos de ciência de dados, mais importante, podem ser a próxima grande resposta para os problemas de segurança cibernética do mundo. Na verdade, várias empresas de segurança cibernética estão investindo pesadamente em aprendizado de máquina, inteligência artificial, ciência de dados e outros campos relacionados para se antecipar aos cibercriminosos.

Dados e análises na guerra contra a pandemia de coronavírus

Como um cientista de dados pode ajudar os especialistas cibernéticos?

“Dados são o novo petróleo” e é o que faz ou quebra os negócios hoje, no século 21. De grandes empresas de tecnologia a empresas tradicionais de logística de tijolo e argamassa, todos estão analisando os dados do usuário para se tornarem lucrativos. Isso é o que atrai os cibercriminosos para invadir seus dados. Até 2023, estima-se que os cibercriminosos roubem cerca de 33 bilhões de registros .

Isso nos leva ao ponto de como os cientistas de dados podem desempenhar um papel fundamental na segurança cibernética. Um relatório recente do Indeed destaca que houve um aumento de 29% na demanda por cientistas de dados ano a ano e um aumento de 344% desde 2013. Saiba mais sobre a demanda por cientistas de dados. A cibersegurança é um dos principais impulsionadores desse forte aumento na demanda.

Em termos mais simples, a ciência de dados moderna envolve estudar, processar e extrair informações valiosas de um conjunto de informações, tornando os cientistas de dados uma figura-chave no quebra-cabeça da segurança cibernética preditiva. Os cientistas de dados podem usar ML e IA para identificar possíveis ameaças à segurança cibernética, e isso permite que eles prevejam riscos com base em explorações anteriores e padrões de comportamento.

Por exemplo, com a ajuda da ciência de dados, você pode identificar padrões em seu site de comércio eletrônico e quando ele for mais atingido com negação de serviço distribuída (Ddos) e tomar as medidas necessárias para evitá-lo. Da mesma forma, você pode ver que a maioria dos ataques cibernéticos baseados em rede em sua organização acontecem em um determinado período do dia.

Ciência de dados e segurança cibernética precisam funcionar de mãos dadas

A adoção e implementação da ciência de dados ajudam as organizações a medir a eficácia de sua segurança da informação de maneiras melhores. Os cientistas de dados podem alimentar algoritmos de aprendizado de máquina com informações históricas e atuais sobre invasões cibernéticas. Os algoritmos de aprendizado de máquina são um recurso impressionante da ciência de dados e aumentam significativamente as chances de detectar brechas em um ambiente de segurança da informação.

As ferramentas de segurança cibernética de nova geração estão sendo atualizadas continuamente com recursos de ciência de dados, incluindo análises e respostas baseadas em comportamento em conjuntos de antivírus, firewalls e analisadores de tráfego para tornar seus produtos inteligentes. Nos últimos anos, a segurança cibernética como um setor amadureceu rapidamente com estruturas como o NIST Cybersecurity Framework e o Federal Information Security Management Act (FISMA) para orientar as empresas a aplicar as melhores práticas em sua estratégia de segurança.

O desafio que a maioria dos líderes de segurança e gerenciamento de risco ainda enfrenta é como proteger os algoritmos de caixa preta – produtos de programas de ciência de dados – que aprendem e crescem dinamicamente.

Esses modelos de análise são extremamente dinâmicos e altamente valiosos para as empresas. Como resultado disso, os profissionais de segurança cibernética precisarão determinar padrões e métodos para proteger esses modelos e garantir sua integridade. Para isso, eles precisarão proteger esses ativos de fora para dentro e de dentro para fora.

De acordo com um relatório IBM-Ponemon Cost of Data Breach, divulgado antes da pandemia, as empresas em todo o mundo perderiam anualmente em média US $ 3,92 milhões. Com a pandemia aumentando a dependência do digital em várias vezes, esse número só aumentou.

Não deixe sua organização contribuir para esse número e comece a investir em ciência de dados e segurança cibernética preditiva, proativa e corporativa para impedir os já sofisticados ataques cibernéticos que estamos vendo.

Para os cientistas de dados, a segurança cibernética não é apenas mais uma avenida de sucesso e carreira, é uma das oportunidades mais atraentes que os dias modernos oferecem. Como Albert Einstein disse uma vez – “Em toda crise, existe uma grande oportunidade”. e hoje, é a sua oportunidade de fazer a diferença.