21 OCAK 2019 PAZARTESİ

Güvenliğinin geleceği “Büyük Veri”ye bağlı

Büyük veride mevcut olan bilgi hacimleri, tehditleri tespit etmek ve çözmek için harcayacağı zamanı azaltırken, BT ekiplerinin izinsiz giriş fırsatlarını tahmin etmesini sağlıyor...

Ekleme: 4 Ocak 2019 Cuma 20:46/ Güncelleme: 4 Ocak 2019 Cuma 20:46
EN son 2016’da yapılan bir araştırmada, yalnızca o yıl, bir milyonun üzerinde siber suç vakası bildirilmişti. Zamanla, kötü amaçlı yazılım saldırıları mücadele ve tespit etmek daha zor hale geldi. Modern işletmelerin karşılaştığı zorluklardan biri, ağlarını ve sistemlerini bilgisayar korsanları ve kötü amaçlı yazılım saldırılarına karşı korumak olarak bilinmesine rağ- men, bu hiç bitmeyen tehditlerle, en başarılı şirketler bile büyümelerini ve performans larını sürdüremez hale geldi. 2018 yılına kadar dünyanın en büyük şirketleri bile mutlaka bir-iki kere siber saldırı altında kaldı.
Bazı işletme sahipleri, bü yük verinin işletmeler için bir tehdit olduğuna inanırken, bazıları da bunu kurtarıcı olarak gördü. Ayrıca, girişimcilere, büyük miktarda veri sak lamalarını bir sistem veya ağ içindeki herhangi bir düzensizliği gözlemlemelerini, analiz etmelerini ve tespit etmelerini sağladı. Bu duruma, siber suçları uzak tutmada tercih edilen seçenek olarak ba kıldı. Son zamanlarda yapılan araştırmalar, modern işletmelerin yaklaşık yüzde 84 ’ünün bu saldırıların milyonlarını engellemek için büyük veriye sahip olduğunu gösterdi.
Bir şirketin operasyonlarında büyük verilerin kullanılması, güvenlik ihlallerinde önemli düşüşe yol açtı. İşletmeler ayrıca, kötü niyetli içeriğe sahip programlar, zayıf ve tehlikeye atılmış cihazlar ve büyük veri analizi araçlarını kullanarak fidye yazılımı veya kötü amaçlı yazılım saldırıları gibi tehditleri tespit etti. Şimdi size, aşağıda bü- yük veri analizlerinin modern işletmelerin siber güvenlik önlemlerini yenilemelerine yardımcı olma yöntemlerinden bir kaçını sunuyoruz.
TEHDİT GÖRSELİ
İşletmeler, olası bir tehdidin yoğunluğunu tahmin etmek için büyük veri analiz programlarını kullanabilir. Ayrıca, olası bir karmaşıklığı ölç mek için veri desenlerini ve kaynaklarını değerlendirebilir. Büyük veri analizi araçları, kullanıcıların kabul edile bilir ve yasaklanmış eğilimleri anlamak için geçmiş verilerini mevcut raporlarıyla karşılaştırmasını da sağlar.
AKILLI RİSK YÖNETİMİ
Bir işletme, veri analistlerinin güvenlik önlemlerini iyileştirmek için analiz edebile cekleri içgörülerle araçlarını yedeklemesi gerekebilir. Bu otomasyon araçlarının rolü, veri analistlerinin bu bilgilere öncekinden daha hızlı erişebilmelerini sağlamaktır. Veri uzmanlarının güvenlik tehditlerini en kısa sürede kategorize etmesi, kaynaklamasına ele almasına izin verir.
GÜVENLİK DUVARI
Sızma testi, siber suçluların uzak tutulmasına yardım cı olabilecek iş süreçleri ve veritabanları için öngörülerin oluşturulmasında yardımcı olur. Kısacası, sızma testi, bir ağı veya bilgisayar sistemini herhangi bir kötü amaçlı yazılım saldırısına karşı koruyan bir araçtır ve işletmeler de olası güvenlik açıklarını araştırmak için kullanabilir. İşletme sahiplerinin mevcut analitik çözümleri ve süreçlerinin zayıf yönlerini ve yeteneklerini kontrol etmek için kullanabilecekleri bir tatbikat uygulamasıdır. Zamanla, penetrasyon testi modern dünyada iş verilerini ve BT alt yapısını korumada önemli bir uygulama haline geldi. İşletmeler, WAF güvenlik politikalarını gözden geçirmek ve süreçleri güçlendirmek için penetrasyon testi uygulamasının bulgularını kullanabilirler. Bir işletme faaliyetlerini güçlendirdikten ve sistemlerini yapılandırdıktan sonra, gelişmiş yönetilen güvenlik hizmetlerinden yararlanabilir. Bir ağdaki veya BT altyapısındaki güvenlik açıkları işletme sahibinin veya BT ekibinin önündedir ve hala fark edilmeyebilir. Güvenlik açıklarının bulunduğu yaygın yer ler arasında risk son kullanıcı davranışı, yanlış yapılandırma, uygulama hataları ve hizmetleri ve işletim sistemleri bulunur.
MODEL TAHMİNİ
Veri uzmanları, bir tehdidin giriş noktası ortaya çıkar çıkmaz onları uyaracak tahmini model oluşturmak için büyük veri analitiği kullanabilir. Yapay zeka ve ağ öğren me teknolojileri, böyle bir me kanizmanın modellenmesin de ayrılmaz bir rol oynamaktadır. Bu nedenle, işletme sahipleri bir ağ veya süreç için deki olası tehditleri öngörmek ve düzenlemek için analitik tabanlı çözümlerden ya rarlanabilirler. Yapay zeka ve ağ öğrenme teknolojilerinin desteklediği büyük veriler işletmelerin yöntemlerini ve veritabanlarını her türlü saldırıya veya güvenlik ihlallerine karşı koruyabiliyor.