數據科學可以防止下一次大黑客攻擊嗎？

自 2017 年 5 月WannaCry發生以來已經過去了三年，這個月份將永遠銘刻在一些全球最大的企業集團的記憶中。 WannaCry 被認為是迄今為止最複雜的勒索軟件攻擊之一，並像野火一樣蔓延，感染了 150 個國家的 230,000 多個計算機系統，據報導造成 40 億美元的損失。 具有諷刺意味的是，搶占漏洞的微軟在攻擊前兩個月就發布了補丁，但消費者和公司都沒有意識到情況的嚴重性，也未能迅速採取行動來修補他們的系統。

更不幸的是，即使在三年後，公司仍然像 2017 年一樣脆弱。流行的 Maze 勒索軟件在 COVID-19 大流行和多家財富 500 強公司（如 Cognizant、LG Electronics、施樂等公司在 2020 年已經成為這次攻擊的犧牲品。

這就引出了一個問題——是企業未能採取正確的預防措施，還是網絡犯罪分子過於老練而白帽子只是在迎頭趕上？

雖然業內專家已經談到了主動和預測性網絡安全的需求，但企業仍然在很大程度上依賴傳統的安全方法和漏洞評估來衡量他們的安全狀況。 但隨著大流行迫使我們大多數人幾乎只在屏幕上進行操作，我們的身份現在被鎖定在數據庫中，這使得黑客的範圍也擴大了。

最重要的數據科學課程可能是世界網絡安全問題的下一個重要答案。 事實上，多家網絡安全公司現在都在大力投資機器學習、人工智能、數據科學和其他相關領域，以領先於網絡犯罪分子。

對抗冠狀病毒大流行的數據和分析

數據科學家如何幫助網絡專家？

“數據是新的石油”，它決定了 21 世紀當今企業的成敗。 從大型科技企業到傳統的實體物流公司，每個人都在分析用戶數據以實現盈利。 這就是誘使網絡犯罪分子侵入您的數據的原因。 據估計，到 2023 年，網絡犯罪分子將竊取大約330 億條記錄。

這讓我們明白了數據科學家如何在網絡安全中發揮關鍵作用。 Indeed 最近的一份報告強調，對數據科學家的需求同比增長了 29% ，自 2013 年以來增長了 344%。詳細了解對數據科學家的需求。 網絡安全是需求急劇增長的主要驅動力之一。

簡單來說，現代數據科學涉及從一組信息中研究、處理和提取有價值的見解，使數據科學家成為預測性網絡安全難題中的關鍵人物。 數據科學家可以使用 ML 和 AI 來識別潛在的網絡安全威脅，這使他們能夠根據過去的漏洞利用和行為模式預測風險。

例如，在數據科學的幫助下，您可以識別電子商務網站上的模式，以及何時最容易受到分佈式拒絕服務 (Ddos) 的攻擊，並採取必要措施加以預防。 同樣，您可能會看到組織中大多數基於網絡的網絡攻擊都發生在一天中的某個時間段。

數據科學和網絡安全必須齊頭並進

數據科學的採用和實施有助於組織以更好的方式衡量其信息安全的有效性。 數據科學家可以為機器學習算法提供有關網絡入侵的歷史和當前信息。 機器學習算法是數據科學的一個令人印象深刻的特徵，它顯著增加了在信息安全環境中檢測漏洞的機會。

新一代網絡安全工具不斷升級數據科學功能，包括基於行為的分析和對防病毒套件、防火牆和流量分析器的響應，以使其產品變得智能。 在過去的幾年裡，網絡安全作為一個行業已經相當迅速地成熟，並通過 NIST 網絡安全框架和聯邦信息安全管理法案 (FISMA) 等框架來指導企業在其安全戰略中應用最佳實踐。

大多數安全和風險管理領導者面臨的挑戰是如何保護能夠動態學習和成長的黑盒算法——數據科學程序的產品。

這些分析模型非常動態，對企業非常有價值。 因此，網絡安全專業人員將需要確定保護這些模型並確保其完整性的標準和方法。 為此，他們需要從外到內保護這些資產。

根據大流行前發布的IBM-Ponemon 數據洩露成本報告，全球企業平均每年損失高達 392 萬美元。 隨著大流行使對數字的依賴成倍增加，這個數字只會增加。

不要讓您的組織為這個數字做出貢獻，並開始投資於數據科學和預測性、主動性和企業範圍的網絡安全，以便能夠阻止我們所看到的已經很複雜的網絡攻擊。

對於數據科學家來說，網絡安全不僅僅是成功和職業生涯的另一個途徑，它是現代提供的最引人注目的機會之一。 正如阿爾伯特·愛因斯坦曾經說過的那樣——“在每一次危機中，都蘊藏著巨大的機遇。” 而今天，是你做出改變的機會。