Was ist Cybersecurity Data Science? Definition und Anwendungen • BUOM

9. September 2021

Der Einsatz von Cybersicherheit und Datenwissenschaft bietet Unternehmen viele Vorteile. Unternehmen nutzen in der Regel die Prinzipien dieser Bereiche gemeinsam, um Datensicherheitsziele zu erreichen. Das Erlernen ihres allgemeinen Nutzens kann Ihrem Team dabei helfen, Daten aufzuzeichnen, zu speichern und abzurufen und gleichzeitig Sicherheitsrisiken zu reduzieren. In diesem Artikel werden wir den Einsatz der Cybersicherheitsdatenwissenschaft diskutieren, ihre Anwendungen beschreiben und einige Beispiele für die Vorteile der Kombination dieser Konzepte liefern.

Was ist Cybersecurity Data Science?

Unter Cybersecurity Data Science versteht man das Studium des Schutzes von Systemen und Daten in elektronischer Form. Data Science, ein Teilbereich des Data Engineering, umfasst die Erstellung, Verwaltung und Analyse großer Mengen unterschiedlicher Datenquellen, wie z. B. proprietärer Daten oder Transaktionsdaten. Cybersicherheitsexperten bewerten die Möglichkeit eines Eindringens in die IT-Infrastruktur eines Unternehmens und ergreifen Maßnahmen, um dieses Risiko zu mindern.

10 Anwendungen der Cybersecurity Data Science

Hier sind 10 Möglichkeiten, wie Fachleute Data Science in der Cybersicherheit einsetzen können:

1. Sicherheit und Bedrohungserkennung

Fachleute nutzen häufig Cybersicherheitsdatenwissenschaft, um Bedrohungen zu erkennen und zu analysieren. Sie analysieren Systeminformationen, um Muster und Anomalien zu erkennen, die Anzeichen einer potenziellen Cyber-Bedrohung sein könnten. Sie können beispielsweise Angriffsflächen oder Teile eines Sicherheitssystems identifizieren, die möglicherweise gefährdet sind. Sobald Cybersicherheitsexperten diese bösartigen Muster erkennen, können sie sie beseitigen oder blockieren.

2. Sicherheitsüberwachung

Cybersicherheitsexperten erkennen potenzielle Probleme, bevor sie Schäden an der Unternehmensinfrastruktur verursachen können. Dazu verwenden sie Data-Mining-Tools, um die Aktivitäten in Echtzeit zu überwachen und sicherzustellen, dass das System vor Malware oder anderen Arten von Angriffen geschützt ist. Mithilfe der Sicherheitsüberwachung kann ein Unternehmen beispielsweise eine böswillige Datenschutzverletzung erkennen, bevor sie auftritt.

3. Entwicklung der Compliance

Cybersicherheitsexperten nutzen häufig Cybersicherheit und Datenwissenschaft, um Compliance-Richtlinien und -Vorschriften für ihre Organisationen zu entwickeln. Diese Richtlinien können das Risiko von Cyber-Bedrohungen verringern, indem sie Verhaltensstandards für den Umgang mit den Daten einer Organisation festlegen. Ein Cybersicherheitsteam kann beispielsweise dabei helfen, eine Richtlinie zu entwickeln, die besagt, dass Mitarbeiter nur über sichere unternehmenseigene Computer und nicht über persönliche Laptops eine Verbindung zu den Servern ihrer Organisation herstellen können.

4. Cloud-Sicherheit

Cybersicherheitsexperten können Cloud- und Virtualisierungssicherheitsrisiken bewerten, indem sie Cyberangriffe in der Cloud-Umgebung analysieren. Auf diese Weise können sie ermitteln, wie sich diese Risiken auf Geschäftsprozesse oder wichtige Infrastrukturen wie IT-Rechenzentren oder Einkaufszentren auswirken könnten. Sie können auch mit Cloud-Dienstanbietern zusammenarbeiten, um sicherere Cloud-Computing-Server zu entwickeln. Sie können beispielsweise ihre Cloud-Server über ein virtuelles privates Netzwerk (VPN) betreiben, um das Risiko der Offenlegung sensibler Informationen zu verringern.

5. Automatische Erkennung

Cybersicherheitsexperten arbeiten mit automatisierten Tools, die bestimmte Arten von Angriffen oder böswilligem Verhalten erkennen können. Beispielsweise kann ein Dark-Web-Crawler illegale Websites und Dienste erkennen, beispielsweise Websites, auf denen gefälschte Waren oder illegale Drogen verkauft werden. Diese Websites hosten ihre Dienste häufig auf einem Domaintyp. Wenn ein Datenwissenschaftler für Cybersicherheit diese Domäne in der Infrastruktur einer Organisation bemerkt, kann er sofort Maßnahmen zur Deaktivierung des Dienstes ergreifen und dem Kunden empfehlen, zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen, um eine zukünftige Nutzung zu verhindern.

6. Sicherheitsanalyse

Cybersicherheitsexperten verwenden statistische Methoden, um Risiken über große Informationsmengen hinweg zu bewerten und so das System als Ganzes besser zu verstehen. Beispielsweise könnte die Bundesregierung Sicherheitsanalysen auf Servern durchführen, die Volkszählungsdaten enthalten. Datenwissenschaftler im Bereich Cybersicherheit können dies nutzen, um fundiertere Entscheidungen über das System und seine Benutzer zu treffen und so die Sicherheit zu verbessern.

7. Risikobewertung

Cybersicherheitsexperten können das Risiko eines Cyberangriffs einschätzen, indem sie externe Ereignisse und Muster untersuchen. Sie können beispielsweise aktuelle Datenschutzverletzungen in Organisationen mit ähnlichen Cybersicherheitssystemen analysieren. Anschließend können sie Strategien zur Minderung dieser potenziellen Risiken entwickeln.

8. Privatsphäre und Datenschutz

Cybersicherheitsexperten arbeiten mit Richtlinien im Zusammenhang mit Privatsphäre und Datenschutz, beispielsweise Best Practices für das Sammeln, Speichern, Teilen und Vernichten personenbezogener Kundendaten. Beispielsweise möchten Datenwissenschaftler, die mit einer Regierungsbehörde zusammenarbeiten, möglicherweise Richtlinien dazu aktualisieren, wie Mitarbeiter personenbezogene Daten von Bürgern auf Regierungsservern speichern. Sie können auch Hardware- und Softwarelösungen zum Schutz von Daten entwickeln.

9. Modellierung von Sicherheitsrisiken

Cybersicherheitsexperten können eine Risikomodellierung der IT- oder Cloud-Infrastruktur und -Anwendungen durchführen, um die potenziellen Auswirkungen von Sicherheitsvorfällen zu bewerten. Bei der Modellierung von Sicherheitsrisiken geht es oft um Fragen wie „Was könnte schief gehen?“ um die besten Sicherheitslösungen zu ermitteln. Ziel ist es, die Wahrscheinlichkeit und Auswirkungen eines potenziellen Angriffs besser zu verstehen, um die Endpunktsicherheit zu verbessern oder zusätzliche Präventivmaßnahmen zu ergreifen.

10. Reaktion auf Vorfälle

Cybersecurity-Experten entwickeln Incident-Response-Strategien für IT-Systeme oder Netzwerke nach einem Cyberangriff, damit ein Unternehmen weiteren Schaden vermeiden und reduzieren kann. Mithilfe von Untersuchungen, forensischen Analysen und kritischer Kommunikation können sie ermitteln, was den Verstoß verursacht hat und wie zukünftige Vorfälle verhindert werden können. Beispielsweise könnte ein Unternehmen einen Cybersicherheitsberater beauftragen, der es bei der Wiederherstellung nach dem Verlust von Transaktionsdaten unterstützt.

Wer kann in der Datenwissenschaft im Bereich Cybersicherheit arbeiten?

Hier ist eine Liste professioneller Rollen, die typischerweise im Bereich Cybersecurity Data Science arbeiten:

• Cyber-Sicherheitsanalysten: Dies sind Fachleute, die Systeminformationen sammeln und analysieren, um sicherzustellen, dass Dienste auf dem höchstmöglichen Niveau funktionieren.

• Datenwissenschaftler. Datenwissenschaftler haben ähnliche Rollen wie Cybersicherheitsanalysten, verwenden jedoch unterschiedliche Tools und Techniken, wie beispielsweise prädiktive Analysen oder statistische Modellierungstechniken. Dadurch können sie Risiken in der IT-Umgebung oder Netzwerkinfrastruktur besser einschätzen.

• Cybersecurity Data Scientists: Datenwissenschaftler, die Cybersicherheitsanalysen anwenden, um den IT-Betrieb zu unterstützen und neue Dienste für Unternehmen oder Verbraucher zu entwickeln und zu implementieren. Während Cybersicherheitsdatenwissenschaftler auch Cybersicherheitsanalysten sein können, unterscheiden sich die Positionen, da erstere eher die Datenwissenschaft auf ihre Aufgaben anwenden.

• Dateningenieure. Dateningenieure sind Fachleute, die die Infrastruktur entwerfen und implementieren, die es Datenwissenschaftlern ermöglicht, ihre Arbeit zu erledigen. Sie arbeiten in der Regel mit Data-Science-Teams zusammen, um Lösungen für Unternehmen oder Verbraucher zu entwickeln.

• Cybersicherheitsmanager. Diese Cybersicherheitsspezialisten überwachen alle Aspekte der Cybersicherheit, einschließlich Compliance und Richtlinien, Risikobewertung und Vorfallmanagement. In der Regel arbeiten sie mit Analysten zusammen, um zu bestimmen, welche neuen Initiativen entwickelt werden sollten, um die Reaktionsfähigkeit des Systems zu verbessern.

Die Vorteile der Kombination von Cybersicherheit und Datenwissenschaft

Hier ist eine Liste dessen, was Unternehmen durch den gemeinsamen Einsatz von Cybersicherheit und Datenwissenschaft gewinnen können:

• Verhindert Sicherheitsverletzungen: Cybersicherheitsanalysen und Datenwissenschaft können dabei helfen, proaktive Lösungen für Unternehmen oder Verbraucher zu entwickeln, um böswillige Aktivitäten zu verhindern oder im Frühstadium zu stoppen.

• Hilft bei der Identifizierung von Sicherheitsverstößen: Cybersicherheitsexperten können datenwissenschaftliche Techniken nutzen, um festzustellen, ob ein Angriff stattgefunden hat. Mithilfe von Data Science können sie beispielsweise unbefugte Änderungen oder Löschungen von Informationen in einem System aufdecken.

• Hilft bei der Entwicklung von Innovationen: Cybersicherheitsanalysten und Datenwissenschaftler können Cybersicherheitsanalysen nutzen, um neue Innovationen und Lösungen so zu entwickeln, dass Schäden verhindert werden.

• Verbessert aktuelle Richtlinien: Cybersicherheitsanalysten und Datenwissenschaftler können mit IT-Betriebsteams zusammenarbeiten, um aktuelle Richtlinien im Zusammenhang mit Cybersicherheit zu verbessern.

4 Beispiele für Data Science in der Cybersicherheit

Diese Beispiele zeigen, wie Unternehmen Data Science in der Cybersicherheit einsetzen können:

1. Patientendatenschutz

Das HGH General Hospital ist eine Patientenversorgungseinrichtung mit mehr als 100 Mitarbeitern. Da viele Mitarbeiter regelmäßig mit sensiblen Patientendaten arbeiten, ist es wichtig, die Vertraulichkeit und Sicherheit dieser Informationen zu gewährleisten. Das Krankenhaus stellt ein Team von Cybersicherheitsspezialisten ein, um seine Sicherheitssysteme zu bewerten und das Risiko von Datenschutzverletzungen zu verringern. Das Team stellt fest, dass ein potenzielles Risiko in der Art und Weise besteht, wie Mitarbeiter Patientendaten erfassen. Sie arbeiten mit der Geschäftsleitung zusammen, um neue Datenaufzeichnungsrichtlinien zu entwickeln, um das Risiko von Datenschutzverletzungen zu verringern.

2. Reaktion auf eine Sicherheitsverletzung

Bei der Bundessicherheitsbehörde kam es in einer ihrer Abteilungen zu einem Datenverstoß, der zu einer Untersuchung durch interne Cybersicherheitsspezialisten führte. Nach Prüfung der Beweise aus der Durchsicht von Protokollen und der Befragung von Mitarbeitern wurde festgestellt, dass der Mitarbeiter unbefugt auf die Server zugegriffen hatte. Die Agentur entlässt einen Mitarbeiter wegen Missbrauchs vertraulicher Informationen.

3. Manipulationserkennung

Osmious Data Science ist ein Team von Datenwissenschaftlern mit Fachkenntnissen in der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen aus einem proprietären Datensatz. Er arbeitet mit einem multinationalen Unternehmen zusammen, um herauszufinden, wer Zugriff auf bestimmte sensible Daten hat. Das Team entwickelt ein auf künstlicher Intelligenz basierendes System, das Mitarbeiter anhand ihrer Anmeldungen und Berechtigungen identifiziert und dann ihre internen Bewegungen verfolgt, um sicherzustellen, dass sie nicht auf Informationen zugreifen, die außerhalb ihrer Befugnisse liegen. Dadurch kann das Unternehmen weniger anfällig für böswillige Aktivitäten oder Sicherheitsverletzungen werden.

4. Bewertung der Zunahme der Zahl von Cyberangriffen

GHG Augmented Reality hat eine neue Initiative gestartet, um Regierungsbehörden bei der Bekämpfung von Cyberangriffen mithilfe von Augmented Reality (AR)-Technologie zu unterstützen. Eine Behörde verzeichnete einen Anstieg der Angriffe auf ihre Systeme und viele Mitarbeiter sind besorgt über Sicherheitsrisiken. Die Augmented-Reality-Technologie von GHG kann der Behörde Echtzeit-Angriffsinformationen liefern. Mithilfe künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen kann GHG dazu beitragen, die Sicherheitssysteme von Behörden zu verbessern.