L’ús del Big Data pot ajudar a detectar vulnerabilitats i amenaces en temps real.

La Intel·ligència Artificial i el Big Data són les tecnologies més noves que estan començant a revolucionar un ampli ventall de sectors. Avui ens centrem a conèixer l’ús de la segona, el Big Data per dur a terme tasques de ciberseguretat.

L’ús del Big Data en l’àmbit de la ciberseguretat és cada vegada més comuna a causa de la gran quantitat de dades generades per empreses i organitzacions. L’anàlisi de grans quantitats de dades pot ajudar a detectar patrons i comportaments anormals que podrien indicar una possible amenaça o atac cibernètic.

Algunes de les aplicacions més comunes del Big Data en la ciberseguretat inclouen:

• Detecció d’amenaces: Les eines d’anàlisis del Big Data poden identificar patrons a les dades que podrien indicar una possible amenaça. Els sistemes de detecció d’intrusions i de prevenció d’amenaces poden utilitzar dades històriques i en temps real per identificar i prevenir atacs cibernètics.
• Anàlisi forense: Les eines del Big Data poden usar-se per analitzar grans quantitats de dades a la recerca de pistes que permetin identificar als responsables d’un atac cibernètic. Les dades poden incloure registres d’activitat de xarxa, registres de sistemes, registres d’aplicacions, entre altres.
• Anàlisi de comportament: Les eines d’anàlisis del Big Data poden identificar patrons en el comportament dels usuaris, la qual cosa pot indicar que un compte ha estat compromès o que un usuari està duent a terme activitats sospitoses.
• Gestió de vulnerabilitats: En aquest aspecte el Big Data pot ajudar a les empreses a identificar les vulnerabilitats dels seus sistemes i aplicacions. Les dades poden incloure informes d’escaneig de vulnerabilitats, informes de proves de penetració així com altres dades de seguretat.

L’ús de Big Data a la ciberseguretat pot proporcionar diversos beneficis, entre els quals s’inclouen:

1. Detecció d’amenaces en temps real: Amb l’anàlisi del Big Data, les empreses poden detectar patrons d’activitat sospitosa en temps real i respondre de manera immediata per mitigar l’amenaça. Això pot ajudar a reduir el temps de resposta a un atac i minimitzar els potencials danys.
2. Identificació de patrons de comportament anormal: Les eines del Big Data poden identificar patrons de comportament anormal als sistemes i a les aplicacions, la qual cosa pot indicar un possible atac. Això permet als equips de seguretat prendre mesures preventives abans que es produeixi un mal real.
3. Gestió de riscs de seguretat: Amb l’anàlisi del Big Data, les empreses poden identificar i gestionar els possibles riscs de seguretat de manera més efectiva. Això pot incloure la identificació de vulnerabilitats als sistemes i a les aplicacions, l’avaluació dels riscos associats als proveïdors i als socis de negoci, entre altres.
4. Anàlisi forense: L’anàlisi del big data pot proporcionar un major detall i context en l’anàlisi forense després d’un atac. Les dades històriques i en temps real poden ajudar als equips de seguretat a identificar l’abast de l’atac, les dades compromeses i els possibles responsables.
5. Millora de l’eficiència: L’ús d’eines del Big Data pot millorar l’eficiència de l’equip de seguretat i permetre l’automatització dels processos repetitius i l’eliminació de tasques manuals tedioses. Això allibera temps i recursos perquè els equips de seguretat se centrin en activitats més crítiques.