På trods af af virksomheders opmærksomhed på de risici, der er forbundet med cybertrusler, er mange virksomheder blevet overrumplet alligevel, og mange er blevet ofre for hackere og IT-kriminelle.
Big data-analyse til brug ifht. IT-sikkerhed betyder at man bruger teknikker og teknologi til at beskytte computersystemer mod avancerede cyberangreb. Disse værktøjer er softwareprogrammer, der bruger typisk benytter maskinlæring og automatisering til at forudsige og imødegå cybertrusler, før de forårsager skade.
Når IT-kriminelle angriber en virksomhed, kan de få en masse værdifuld information og data. Så med data analyse, går man ind og kigger på tidligere angreb, så man bedre kan forsvare sig mod nye angreb.
Processen med Big Data-analytics handler, som sagt, om at undersøge tidligere optegnelser, algoritmer og statistikker for at identificere mønstre, der kan have bidraget til problemer i fortiden. Denne tilgang muliggør forudsigelse af fremtidige angreb og giver værdifuld indsigt i tidligere systembrud.
Gennem konstant overvågning kan dataanalyse spore systemadgang og registrere loggede handlinger for at forhindre kompromis og effektivt administrere adgangskoder. Dygtige Big Data-analytikere kan automatisere hele processen med trusselsdetektion og -forebyggelse, hvilket resulterer i tids- og indsatsbesparelser.
Handlingsbar intelligens-drevet risikostyring er afgørende for at genkende og forudsige cybertrusler. Ved løbende at overvåge og behandle datasæt kan Big Data bruge historiske og aktuelle cybersikkerhedsoplysninger fra forskellige kilder til hurtigt at løse eventuelle problemer.
AI-algoritmer baseret på tidligere og nuværende dataanalyse gør det muligt for virksomheder at identificere potentielle trusler og tage de nødvendige forholdsregler for at forhindre dem i at ske. Real-time indtrængningsdetektionsteknologier som Apache Hadoop og HPCC kan automatisere hele processen og advare virksomheder om enhver indtrængen, efterhånden som de opstår, hvilket giver mulighed for hurtig indgriben.