Data Science สามารถป้องกันการแฮ็กครั้งใหญ่ครั้งต่อไปได้หรือไม่

เป็นเวลาสามปีแล้ว ที่ WannaCry เกิดขึ้นในเดือนพฤษภาคม 2017 ซึ่งเป็นเดือนที่จะจารึกไว้ในความทรงจำของกลุ่มบริษัทใหญ่ระดับโลกบางแห่งตลอดไป WannaCry ถือเป็นหนึ่งในการโจมตี ransomware ที่ซับซ้อนที่สุดจนถึงปัจจุบันและแพร่กระจายราวกับไฟป่าที่โหมกระหน่ำ แพร่ระบาดไปยังระบบคอมพิวเตอร์มากกว่า 230,000 ระบบใน 150 ประเทศ และทำให้รายงานขาดทุนถึง 4 พันล้านดอลลาร์ กระแทกแดกดัน Microsoft ที่ยึดเอาช่องโหว่นั้นได้ออกแพตช์เมื่อสองเดือนก่อนการโจมตี แต่ทั้งผู้บริโภคและบริษัทต่าง ๆ ไม่รู้จักแรงโน้มถ่วงของสถานการณ์และล้มเหลวในการดำเนินการอย่างรวดเร็วพอที่จะแก้ไขระบบของพวกเขา

ที่โชคร้ายกว่านั้นคือ แม้จะผ่านไปสาม ปี บริษัทต่างๆ ก็ยังคงเปราะบางเหมือนเช่นในปี 2017 แรนซัมแวร์ Maze ที่ได้รับความนิยมกลับมามีชีวิตอีกครั้งในช่วงการระบาดของ COVID-19 และบริษัทที่ติดอันดับ Fortune 500 หลายแห่ง เช่น Cognizant, LG Electronics, Xerox และบริษัทอื่นๆ ได้ตกเป็นเหยื่อของการโจมตีนี้ในปี 2020 แล้ว

สิ่งนี้ทำให้เกิดคำถามว่า ธุรกิจต่างๆ ไม่สามารถใช้มาตรการป้องกันที่ถูกต้อง หรืออาชญากรไซเบอร์นั้นซับซ้อนเกินไปและคนกลุ่มหมวกขาวกำลังไล่ตามทันหรือไม่

ในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมได้พูดถึงความจำเป็นของการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์เชิงรุกและเชิงคาดการณ์ ธุรกิจส่วนใหญ่ยังคงพึ่งพาวิธีการรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิมและการประเมินจุดอ่อนเพื่อวัดระดับความปลอดภัยของตน แต่ด้วยการระบาดใหญ่ที่บีบให้พวกเราส่วนใหญ่ต้องดำเนินการบนหน้าจอของเราเกือบทั้งหมด ข้อมูลประจำตัวของเราจึงถูกล็อกอยู่ในฐานข้อมูล ทำให้พื้นที่ของแฮ็กเกอร์ขยายออกไปด้วย

หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สำคัญที่สุดอาจเป็นคำตอบที่สำคัญต่อไปสำหรับปัญหาด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ ในความเป็นจริง บริษัทรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์หลายแห่งกำลังลงทุนอย่างหนักในการเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และสาขาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องเพื่อนำหน้าอาชญากรไซเบอร์

ข้อมูลและการวิเคราะห์ในการทำสงครามต่อต้านการระบาดของไวรัสโคโรน่า

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยผู้เชี่ยวชาญด้านไซเบอร์ได้อย่างไร

“ข้อมูลคือน้ำมันใหม่” และเป็นสิ่งที่ทำให้หรือทำลายธุรกิจในปัจจุบันในศตวรรษที่ 21 ตั้งแต่ธุรกิจเทคโนโลยีขนาดใหญ่ไปจนถึงบริษัทขนส่งแบบดั้งเดิม ทุกคนกำลังวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้เพื่อสร้างผลกำไร นี่คือสิ่งที่ดึงดูดอาชญากรไซเบอร์ให้แฮ็คข้อมูลของคุณ ภายในปี 2023 คาดว่าอาชญากรไซเบอร์จะขโมยข้อมูลประมาณ 33 พันล้าน รายการ

สิ่งนี้นำเราไปสู่จุดที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถมีบทบาทสำคัญในความปลอดภัยทางไซเบอร์ รายงานล่าสุดจาก Indeed เน้นว่าความ ต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพิ่มขึ้น 29% เมื่อเทียบเป็นรายปี และเพิ่มขึ้น 344% ตั้งแต่ปี 2013 เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความต้องการนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นหนึ่งในปัจจัยขับเคลื่อนหลักสำหรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วนี้

ในแง่ที่ง่ายกว่า วิทยาศาสตร์ข้อมูลสมัยใหม่เกี่ยวข้องกับการศึกษา ประมวลผล และดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากชุดข้อมูลที่ทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นบุคคลสำคัญในปริศนาของการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบคาดการณ์ล่วงหน้า นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถใช้ ML และ AI เพื่อระบุภัยคุกคามความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้นได้ และช่วยให้พวกเขาสามารถคาดการณ์ความเสี่ยงโดยอิงจากการเจาะระบบและรูปแบบพฤติกรรมในอดีต

ตัวอย่างเช่น ด้วยความช่วยเหลือของวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถระบุรูปแบบบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซของคุณ และเมื่อถูกโจมตีด้วย Distributed Denial of Service (Ddos) มากที่สุด และทำตามขั้นตอนที่จำเป็นเพื่อป้องกัน ในทำนองเดียวกัน คุณอาจพบว่าการโจมตีทางอินเทอร์เน็ตบนเครือข่ายส่วนใหญ่ในองค์กรของคุณเกิดขึ้นในช่วงเวลาหนึ่งของวัน

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและความปลอดภัยทางไซเบอร์ต้องทำงานร่วมกัน

การนำและการนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปใช้ช่วยให้องค์กรสามารถวัดประสิทธิภาพของการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถป้อน อัลกอริธึมการเรียนรู้ ของเครื่อง ด้วยข้อมูลในอดีตและปัจจุบันเกี่ยวกับการบุกรุกทางไซเบอร์ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นคุณลักษณะที่น่าประทับใจของวิทยาศาสตร์ข้อมูล และเพิ่มโอกาสในการตรวจจับช่องโหว่ในสภาพแวดล้อมความปลอดภัยของข้อมูลได้อย่างมาก

เครื่องมือความปลอดภัยทางไซเบอร์ยุคใหม่กำลังอัปเกรดอย่างต่อเนื่องด้วยความสามารถด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งรวมถึงการวิเคราะห์ตามพฤติกรรมและการตอบสนองต่อชุดโปรแกรมป้องกันไวรัส ไฟร์วอลล์ และเครื่องมือวิเคราะห์ปริมาณการใช้ข้อมูลเพื่อทำให้ผลิตภัณฑ์ของตนมีความชาญฉลาด ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ในฐานะอุตสาหกรรมเติบโตขึ้นอย่างรวดเร็วด้วยเฟรมเวิร์ก เช่น NIST Cybersecurity Framework และ Federal Information Security Management Act (FISMA) เพื่อเป็นแนวทางให้ธุรกิจนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดไปใช้ในกลยุทธ์ด้านความปลอดภัยของตน

ความท้าทายที่ผู้นำด้านความปลอดภัยและการจัดการความเสี่ยงส่วนใหญ่ยังต้องเผชิญคือการรักษาความปลอดภัยให้กับอัลกอริทึมกล่องดำ ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ของโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งเรียนรู้และเติบโตแบบไดนามิก

โมเดลการวิเคราะห์เหล่านี้เป็นแบบไดนามิกอย่างยิ่งและมีค่ามากสำหรับองค์กร ด้วยเหตุนี้ ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์จึงต้องกำหนดมาตรฐานและวิธีการในการปกป้องโมเดลเหล่านี้และสร้างความมั่นใจในความสมบูรณ์ของโมเดล ในการดำเนินการดังกล่าว พวกเขาจะต้องปกป้องทรัพย์สินเหล่านี้จากภายนอก และ ภายในสู่ภายนอก

ตามรายงาน IBM-Ponemon Cost of Data Breach ที่เผยแพร่ก่อนการระบาดใหญ่ ธุรกิจต่างๆ ทั่วโลกมักจะสูญเสียโดยเฉลี่ย 3.92 ล้านดอลลาร์ต่อปี เนื่องจากการระบาดใหญ่ทำให้การพึ่งพาดิจิทัลเพิ่มขึ้นหลายเท่า ตัวเลขนี้จึงเพิ่มขึ้นเท่านั้น

อย่าให้องค์กรของคุณมีส่วนร่วมในตัวเลขนี้ และเริ่มลงทุนในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์เชิงคาดการณ์ เชิงรุก และทั่วทั้งองค์กร เพื่อให้สามารถขัดขวางการโจมตีทางไซเบอร์ที่ซับซ้อนอยู่แล้วที่เราเห็นอยู่

สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ไม่ได้เป็นเพียงหนทางสู่ความสำเร็จและอาชีพ แต่ยังเป็นหนึ่งในโอกาสที่น่าสนใจที่สุดในยุคปัจจุบัน ดังที่อัลเบิร์ต ไอน์สไตน์เคยกล่าวไว้ว่า "ในทุกวิกฤต โอกาสอันยิ่งใหญ่ซ่อนอยู่" และวันนี้เป็นโอกาสของคุณที่จะสร้างความแตกต่าง