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Análisis big data de seguridad: cómo funciona

analisis big data
Tiempo de lectura: 4 minutos

En la actualidad, hay más de 26 mil millones de dispositivos IoT conectados a Internet. Éstos han creado grietas de mayor envergadura que aumentan el riesgo de ataque cibernético, una amenaza que, por otra parte, puede controlarse gracias al análisis big data de seguridad.

Los datos de negocio son muy importantes para cualquier organización, pero esta abrumadora dependencia de la información para tomar decisiones importantes también requiere de una mejor protección. Las organizaciones deben implementar estrategias que permitan que incluso los ataques más sofisticados puedan ser frustrados.

Para combatir el creciente número de ataques cibernéticos, el análisis big data de seguridad está mostrando su gran potencial y las organizaciones apuestan cada vez más por esta protección.

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¿Qué es el análisis big data de seguridad?

El análisis big data de seguridad es el proceso de evaluar grandes conjuntos de datos con el objetivo de descubrir patrones ocultos, correlaciones complejas, tendencias del mercado, preferencias de los consumidores y otra información útil que sirva para detectar cualquier indicio que pueda conducir a la prevención de un ataque.

Las organizaciones finalmente han llegado a un punto en el que aprovechan los algoritmos inteligentes y el procesamiento de datos a gran escala para proteger los datos empresariales. El análisis big data de seguridad:

  1. Utiliza modelos estadísticos y de ciencia de datos avanzados para una detección rápida y eficaz. Al mismo tiempo, un procesamiento de flujo en tiempo real permite un análisis rápido de amenazas.
  2. Se basa en herramientas que operan en tiempo real y generan una pequeña cantidad de alertas de seguridad según su nivel de gravedad.
  3. Estas alertas se complementan con detalles forenses adicionales para una rápida detección y mitigación de las violaciones cibernéticas.

¿Cómo puede usarse el análisis big data de seguridad para proteger al negocio?

Para abordar las amenazas de seguridad cibernética, el análisis big data de seguridad trabaja en cuatro direcciones:

  • Análisis de datos históricos. Los datos históricos se pueden usar para predecir ataques, ya que el impacto en los costes debido a gusanos, virus u otros programas maliciosos es significativo. Con la ayuda de análisis avanzados, las empresas pueden crear líneas de base estadísticas para descubrir qué se considera “normal”, lo que a su vez les ayudará a determinar la desviación de los datos. Esta evaluación del riesgo, junto con una predicción cuantitativa de la vulnerabilidad al ataque, puede ayudar a las organizaciones a desarrollar medidas de contraataque. Los datos históricos también pueden ser útiles para desarrollar modelos predictivos, modelos estadísticos y algoritmos basados ​​en AI.
  • Seguimiento y automatización de flujos de trabajo. El análisis big data de seguridad puede desempeñar un papel vital en la supervisión y automatización de los flujos de trabajo. Eso significa que también puede servir como una herramienta valiosa para el programa de monitorización del sistema de los empleados, ya que hay muchos casos de amenazas de seguridad debido a violaciones relacionadas con los empleados. La automatización ayuda a responder rápidamente a las amenazas detectadas, por ejemplo, evitando ataques de malware claramente reconocidos.
  • Despliegue del sistema de detección de intrusos. Con la ayuda de flujos de red, registros y eventos del sistema, el análisis big data de seguridad puede identificar anomalías y actividades sospechosas. Dado que los firewalls, el cifrado de datos y la autenticación multifactorial son técnicas de seguridad comunes, el sistema de detección de intrusos es muy poderoso debido a la creciente sofisticación de las infracciones cibernéticas.
  • Funcionalidades analíticas optimizadas por aprendizaje automático. Los algoritmos avanzados permiten que un equipo informático muestre el comportamiento aprendido de experiencias pasadas, en lugar de la interacción humana. Al recopilar, analizar y procesar datos basados ​​en ataques cibernéticos anteriores, el aprendizaje automático puede permitir a las empresas desarrollar respuestas de defensa específicas. Así, las organizaciones pueden usar estas capacidades para detectar vulnerabilidades, identificar una infracción a medida que ocurre y correlacionar información de múltiples fuentes.
  • Procesamiento de datos en tiempo real para el análisis de amenazas en tiempo real. Tan pronto como estén disponibles, los datos pueden ser analizados, ayudando a evaluar los posibles riesgos antes de que ocurran. El procesamiento de datos en tiempo real se conecta a fuentes de datos externas, lo que permite a las empresas integrar datos valiosos en el flujo de la aplicación y puede ser beneficioso en escenarios donde se generan datos nuevos y dinámicos de forma continua.

En este mundo impulsado por la tecnología, el riesgo de ciberseguridad está creciendo con una proporción enorme debido a la mayor sofisticación de las técnicas de ataque cibernético. Las empresas necesitan medidas de ciberseguridad igualmente potentes para proteger sus datos y todas ellas aumentan su efectividad cuando el factor tiempo está a favor, algo que se consigue gracias al análisis big data de seguridad.

 

Créditos fotográficos: HuxleyMedia

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