Может ли наука о данных предотвратить следующий большой взлом?

Прошло три года с момента появления WannaCry в мае 2017 года, месяц, который навсегда останется в памяти некоторых из крупнейших мировых конгломератов. WannaCry считается одной из самых изощренных атак программ-вымогателей на сегодняшний день и распространяется как бушующий лесной пожар, заражая более 230 000 компьютерных систем в 150 странах и причиняя ущерб в размере 4 миллиардов долларов. По иронии судьбы, Microsoft , упреждая уязвимости, выпустила исправления за два месяца до атаки, но ни потребители, ни компании не осознали серьезность ситуации и не смогли достаточно быстро исправить свои системы.

Что еще более прискорбно, так это то, что даже по прошествии трех лет компании остаются такими же уязвимыми, как и в 2017 году. Популярный вымогатель Maze вернулся к жизни во время пандемии COVID-19, и несколько компаний из списка Fortune 500, таких как Cognizant, LG Electronics, Xerox среди прочих уже стала жертвой этой атаки в 2020 году.

Возникает вопрос: бизнес не смог принять правильные превентивные меры или киберпреступники слишком изощренны, а белые шляпы только играют в догонялки?

В то время как эксперты в отрасли говорят о необходимости упреждающей и предиктивной кибербезопасности, предприятия по-прежнему в значительной степени зависят от традиционных подходов к обеспечению безопасности и оценок уязвимостей для измерения уровня своей безопасности. Но поскольку пандемия вынуждает большинство из нас работать почти исключительно на своих экранах, наши личности теперь заблокированы в базах данных, что также расширяет возможности хакера.

Курсы по науке о данных, что наиболее важно, могут стать следующим большим ответом на мировые проблемы кибербезопасности. Фактически, несколько компаний, занимающихся кибербезопасностью, в настоящее время вкладывают значительные средства в машинное обучение, искусственный интеллект, науку о данных и другие смежные области, чтобы опередить киберпреступников.

Данные и аналитика в войне с пандемией коронавируса

Как специалист по данным может помочь киберэкспертам?

«Данные — это новая нефть», и это то, что создает или разрушает бизнес сегодня, в 21 веке. От крупных технологических компаний до традиционных логистических компаний, все анализируют пользовательские данные, чтобы получить прибыль. Это то, что побуждает киберпреступников взломать ваши данные. По оценкам, к 2023 году киберпреступники украдут примерно 33 миллиарда записей .

Это подводит нас к тому, как специалисты по данным могут играть ключевую роль в кибербезопасности. В недавнем отчете Indeed подчеркивается, что спрос на специалистов по данным вырос на 29% в годовом исчислении и на 344% с 2013 года. Узнайте больше о спросе на специалистов по данным. Кибербезопасность является одним из основных факторов резкого роста спроса.

Проще говоря, современная наука о данных включает в себя изучение, обработку и извлечение ценной информации из набора информации, что делает специалистов по данным ключевой фигурой в головоломке прогнозной кибербезопасности. Специалисты по данным могут использовать машинное обучение и искусственный интеллект для выявления потенциальных угроз кибербезопасности, что позволяет им прогнозировать риски на основе прошлых эксплойтов и моделей поведения.

Например, с помощью науки о данных вы можете определить шаблоны на своем веб-сайте электронной коммерции и когда он больше всего подвержен распределенному отказу в обслуживании (Ddos), и предпринять необходимые шаги для его предотвращения. Точно так же вы можете увидеть, что большинство сетевых кибератак в вашей организации происходят в определенный период времени в течение дня.

Наука о данных и кибербезопасность должны работать рука об руку

Принятие и внедрение науки о данных помогает организациям лучше измерять эффективность своей информационной безопасности. Специалисты по данным могут передавать алгоритмам машинного обучения историческую и текущую информацию о кибервторжениях. Алгоритмы машинного обучения являются впечатляющей особенностью науки о данных и значительно увеличивают шансы обнаружения лазеек в среде информационной безопасности.

Инструменты кибербезопасности нового поколения постоянно совершенствуются благодаря возможностям обработки данных, включая поведенческую аналитику и ответы на антивирусные пакеты, брандмауэры и анализаторы трафика, чтобы сделать их продукты интеллектуальными. За последние несколько лет кибербезопасность как отрасль довольно быстро развивалась благодаря таким структурам, как NIST Cybersecurity Framework и Федеральный закон об управлении информационной безопасностью (FISMA), которые помогают предприятиям применять передовой опыт в своей стратегии безопасности.

Проблема, с которой до сих пор сталкивается большинство руководителей в области безопасности и управления рисками, заключается в том, как защитить алгоритмы «черного ящика» — продукты программ обработки данных, — которые динамично учатся и развиваются.

Эти аналитические модели чрезвычайно динамичны и очень ценны для предприятий. В результате специалистам по кибербезопасности необходимо будет определить стандарты и методы защиты этих моделей и обеспечения их целостности. Для этого им нужно будет защитить эти активы снаружи и изнутри.

Согласно отчету IBM-Ponemon Cost of Data Breach , который был опубликован до пандемии, предприятия по всему миру ежегодно теряли в среднем колоссальные 3,92 миллиона долларов. Поскольку пандемия увеличила зависимость от цифровых технологий в несколько раз, это число только увеличилось.

Не позволяйте вашей организации внести свой вклад в эту цифру и начните инвестировать в науку о данных и прогнозную, упреждающую и общекорпоративную кибербезопасность, чтобы иметь возможность предотвращать уже изощренные кибератаки, которые мы наблюдаем.

Для специалистов по данным кибербезопасность — это не просто еще один путь к успеху и карьере, это одна из самых привлекательных возможностей, которые предоставляет современность. Как однажды сказал Альберт Эйнштейн: «В каждом кризисе кроется великая возможность». и сегодня у вас есть возможность изменить ситуацию.