Что такое наука о данных кибербезопасности? Определение и приложения
9 сентября 2021 г.
Использование как кибербезопасности, так и науки о данных дает организациям множество преимуществ. Компании обычно используют принципы этих полей вместе для достижения целей безопасности данных. Изучение их общей полезности может помочь вашей команде записывать, хранить и извлекать данные, снижая при этом риски безопасности. В этой статье мы обсудим использование науки о данных кибербезопасности, опишем ее приложения и приведем несколько примеров преимуществ объединения этих концепций.
Что такое наука о данных кибербезопасности?
Наука о данных кибербезопасности — это изучение защиты систем и данных в электронной форме. Наука о данных, подмножество инженерии данных, включает в себя создание, управление и анализ больших объемов разрозненных источников данных, таких как проприетарные или транзакционные данные. Специалисты по кибербезопасности оценивают возможность проникновения в ИТ-инфраструктуру организации и принимают меры для снижения этого риска.
10 приложений науки о данных кибербезопасности
Вот 10 способов, которыми профессионалы могут использовать науку о данных в области кибербезопасности:
1. Безопасность и обнаружение угроз
Профессионалы часто используют науку о данных кибербезопасности для обнаружения и анализа угроз. Они анализируют информацию о системе, чтобы обнаружить закономерности и аномалии, которые могут быть признаками потенциальной киберугрозы. Например, они могут идентифицировать поверхности атаки или части системы безопасности, которые могут быть взломаны. Как только специалисты по кибербезопасности обнаружат эти вредоносные шаблоны, они смогут устранить их или заблокировать.
2. Мониторинг безопасности
Специалисты по кибербезопасности обнаруживают потенциальные проблемы до того, как они смогут нанести ущерб бизнес-инфраструктуре. Для этого они используют инструменты интеллектуального анализа данных для мониторинга активности в режиме реального времени и обеспечения защиты системы от вредоносных программ или других типов атак. Например, мониторинг безопасности может позволить бизнесу обнаружить утечку вредоносных данных до того, как она произойдет.
3. Развитие соответствия
Специалисты по кибербезопасности часто используют кибербезопасность и науку о данных для разработки политик и правил соответствия для своих организаций. Эти политики могут снизить риск киберугроз за счет установления стандартов поведения при работе с данными организации. Например, команда специалистов по кибербезопасности может помочь разработать политику, согласно которой сотрудники могут подключаться к серверам своей организации только через защищенные компьютеры, принадлежащие компании, а не через личные ноутбуки.
4. Облачная безопасность
Специалисты по кибербезопасности могут оценить риски безопасности облака и виртуализации, анализируя кибератаки в облачной среде. При этом они могут определить, как эти риски могут повлиять на бизнес-процессы или ключевую инфраструктуру, такую как ИТ-центры обработки данных или торговые центры. Они также могут работать с поставщиками облачных услуг для разработки более защищенных серверов облачных вычислений. Например, они могут запускать свои облачные серверы через виртуальную частную сеть (VPN), чтобы снизить риск утечки конфиденциальной информации.
5. Автоматическое обнаружение
Специалисты по кибербезопасности работают с автоматизированными инструментами, которые могут обнаруживать определенные типы атак или злонамеренного поведения. Например, поисковый робот темной сети может обнаруживать незаконные веб-сайты и службы, такие как сайты, продающие контрафактные товары или незаконные наркотики. Эти веб-сайты часто размещают свои услуги на одном типе домена. Если специалист по данным в области кибербезопасности заметит этот домен в инфраструктуре организации, он может немедленно принять меры по отключению службы и посоветовать клиенту принять дополнительные меры безопасности, чтобы предотвратить ее использование в будущем.
6. Аналитика безопасности
Специалисты по кибербезопасности используют статистические методы для оценки рисков в обширных наборах информации, чтобы лучше понять систему в целом. Например, федеральное правительство может проводить аналитику безопасности на серверах, содержащих данные переписи населения. Специалисты по данным в области кибербезопасности могут использовать это, чтобы принимать более обоснованные решения о системе и ее пользователях, чтобы повысить безопасность.
7. Оценка риска
Специалисты по кибербезопасности могут оценить риск кибератаки, изучая внешние события и закономерности. Например, они могут анализировать недавние утечки данных в организациях с аналогичными системами кибербезопасности. Затем они могут разработать стратегии смягчения этих потенциальных рисков.
8. Конфиденциальность и защита данных
Специалисты по кибербезопасности работают с политиками, связанными с конфиденциальностью и защитой данных, такими как передовые методы сбора, хранения, обмена и уничтожения личных данных клиентов. Например, специалисты по данным, работающие с государственным учреждением, могут обновить политику в отношении того, как сотрудники хранят личные данные граждан на государственных серверах. Они также могут разрабатывать аппаратные и программные решения, помогающие защитить данные.
9. Моделирование рисков безопасности
Специалисты по кибербезопасности могут проводить моделирование рисков для ИТ- или облачной инфраструктуры и приложений, чтобы оценить потенциальное влияние инцидентов безопасности. Моделирование рисков безопасности часто включает в себя такие вопросы, как «Что может пойти не так?» для определения лучших решений безопасности. Цель состоит в том, чтобы лучше понять вероятность и влияние потенциальной атаки, чтобы улучшить безопасность конечных точек или принять дополнительные превентивные меры.
10. Реагирование на инцидент
Специалисты по кибербезопасности разрабатывают стратегии реагирования на инциденты для ИТ-систем или сетей после кибератаки, чтобы бизнес мог избежать и уменьшить дальнейший ущерб. Они могут работать с расследованиями, криминалистическими анализами и критическими сообщениями, чтобы определить, что вызвало нарушение и как предотвратить будущие инциденты. Например, организация может нанять специалиста-консультанта по кибербезопасности, чтобы тот помог восстановиться после потери транзакционных данных.
Кто может работать в области науки о данных в области кибербезопасности?
Вот список профессиональных ролей, которые обычно работают с наукой о данных кибербезопасности:
Аналитики по кибербезопасности: это профессионалы, которые собирают и анализируют информацию о системе, чтобы убедиться, что сервисы работают на максимально возможном уровне.
Исследователи данных. У специалистов по данным есть те же роли, что и у аналитиков по кибербезопасности, но они используют другие инструменты и методы, такие как прогнозная аналитика или методы статистического моделирования. Это позволяет им лучше оценивать риски в ИТ-среде или в сетевой инфраструктуре.
Специалисты по данным в области кибербезопасности: специалисты по данным, которые применяют аналитику в области кибербезопасности для поддержки ИТ-операций, а также для разработки и внедрения новых услуг для бизнеса или потребителей. Хотя специалисты по данным в области кибербезопасности также могут быть аналитиками по кибербезопасности, эти должности различаются, поскольку первые чаще применяют науку о данных в своих обязанностях.
Инженеры данных. Инженеры данных — это профессионалы, которые проектируют и внедряют инфраструктуру, которая позволяет специалистам по данным выполнять свою работу. Обычно они работают с группами специалистов по обработке и анализу данных, разрабатывая решения для бизнеса или потребителей.
Менеджеры по кибербезопасности. Эти специалисты по кибербезопасности контролируют все аспекты кибербезопасности, включая соблюдение требований и политик, оценку рисков и управление инцидентами. Обычно они работают с аналитиками, чтобы определить, какие новые инициативы следует разработать для улучшения способности реагирования системы.
Преимущества сочетания кибербезопасности и науки о данных
Вот список того, что компании могут получить, используя кибербезопасность и науку о данных вместе:
Предотвращает нарушения безопасности: аналитика кибербезопасности и наука о данных могут помочь в создании упреждающих решений для предприятий или потребителей, чтобы предотвратить злонамеренную деятельность или остановить ее на самых ранних стадиях.
Помогает выявлять нарушения безопасности: специалисты по кибербезопасности могут использовать методы обработки данных, чтобы определить, произошла ли атака. Например, они могут использовать науку о данных, чтобы найти любые несанкционированные изменения или удаления информации в системе.
Помогает в разработке инноваций: аналитики кибербезопасности и специалисты по данным могут применять аналитику кибербезопасности для разработки новых инноваций и решений таким образом, чтобы предотвратить ущерб.
Улучшает текущие политики: аналитики по кибербезопасности и специалисты по данным могут работать с группами ИТ-операций над улучшением текущих политик, связанных с кибербезопасностью.
4 примера науки о данных в области кибербезопасности
Эти примеры показывают, как организации могут использовать науку о данных в области кибербезопасности:
1. Защита данных пациента
Больница общего профиля HGH – это учреждение по уходу за пациентами, в котором работает более 100 сотрудников. Многие сотрудники регулярно работают с конфиденциальными данными пациентов, поэтому важно обеспечить конфиденциальность и безопасность этой информации. Больница нанимает команду специалистов по кибербезопасности для оценки своих систем безопасности и снижения риска утечки данных. Команда определяет, что существует потенциальный риск в том, как сотрудники записывают данные о пациентах. Они сотрудничают с высшим руководством для разработки новых политик записи данных, чтобы снизить риск утечек.
2. Реагирование на нарушение безопасности
Федеральное агентство безопасности столкнулось с утечкой данных в одном из своих подразделений, что привело к расследованию со стороны штатных специалистов по кибербезопасности. После изучения доказательств, собранных в результате изучения журналов и опроса сотрудников, было установлено, что сотрудник получил доступ к серверам без авторизации. Агентство увольняет сотрудника за неправомерное использование конфиденциальной информации.
3. Обнаружение несанкционированного доступа
Osmious Data Science — команда специалистов по обработке и анализу данных, обладающая опытом построения моделей машинного обучения на основе проприетарного набора данных. Он работает с многонациональной компанией, чтобы определить, кто имеет доступ к определенным конфиденциальным данным. Команда разрабатывает систему на основе искусственного интеллекта, которая идентифицирует сотрудников по их логинам и разрешениям, а затем отслеживает их внутренние перемещения, чтобы гарантировать, что они не получают доступ к информации, выходящей за рамки их полномочий. Это может сделать организацию менее восприимчивой к злонамеренным действиям или нарушениям безопасности.
4. Оценка роста числа кибератак
Компания GHG Augmented Reality начала новую инициативу, призванную помочь государственным учреждениям противостоять кибератакам с использованием технологии дополненной реальности (AR). Одно агентство столкнулось со всплеском атак на свои системы, и многие сотрудники беспокоятся о рисках для безопасности. Технология дополненной реальности GHG позволяет предоставлять агентству информацию об атаках в режиме реального времени. Используя искусственный интеллект и машинное обучение, GHG может помочь улучшить системы безопасности агентства.