5 Cara Analisis Big Data Untuk Mengatasi Kajahatan Siber

Analisis Big data adalah ilmu baru yang dapat digunakan untuk berhadapan dengan kejahatan siber. Produktivitas data berkembang pada tingkat yang mengkhawatirkan. Dunia menghasilkan jumlah data yang mencengangkan. Di tembah dengan perkembangan Internet of Things, tingkat pertumbuhan data semakin cepat.

Read More
5 Analisis Big Data Untuk Mengatasi Kajahatan Siber Pada Pertumbuhan Data

Survei menunjukkan bahwa 90% dari data yang dihasilkan secara global dihasilkan dalam dua tahun terakhir. Selain itu, menurut prediksi beberapa lembaga penelitian diperkirakan pada tahun 2025, 200 ZB data akan dihasilkan secara global.

Insiden cybercrime juga meningkat pesat dengan peningkatan volume data, dan serangan cyber tidak jarang terjadi. Serangan phishing menyumbang lebih dari 80% insiden keamanan yang diketahui. Menurut survei Google, per Januari 2021, lebih dari 2 juta situs phishing telah terdaftar di seluruh dunia. Sejak merebaknya virus corona, pekerja jarak jauh juga menjadi target penyerang siber.

Mengingat produktivitas data dan jumlah serangan siber yang terus meningkat, analisis big data menjadi solusi yang menarik untuk mencegah kejahatan siber. Informasi terkait keamanan yang disediakan oleh Big data mengurangi waktu yang diperlukan untuk mendeteksi dan memecahkan masalah. Memungkinkan analis jaringan untuk memprediksi dan mencegah kemungkinan intrusi jaringan. Wawasan dari alat analisis Big data dapat digunakan untuk mendeteksi dan mencegah ancaman kejahatan siber, seperti serangan ransomware, serangan malware, dan perangkat yang rentan disusupi.

Berikut adalah 5 kemungkinan bagaimana cara big data dapat memainkan peran kunci dalam mencegah ancaman kejahatan siber:

1. Model Prediktif Analisis Big Data

Analisis Big data yang cerdas memungkinkan para ahli untuk mengembangkan model prediktif dan menghasilkan peringatan pada saat yang tepat ketika mereka mengamati masuknya serangan keamanan siber. Kecerdasan buatan dan model pembelajaran mesin yang inovatif dapat memainkan peran kunci dalam membangun mekanisme ini. Solusi berbasis analisis memungkinkan perusahaan untuk memprediksi dan mempersiapkan peristiwa yang mungkin terjadi dalam proses.

Selain itu, kombinasi big data dari sistem keamanan dan algoritme pembelajaran mesin dapat membantu menganalisis pola ancaman. Metode ini membantu untuk mengidentifikasi titik serangan penyerang cyber sebelum melakukan serangan cyber. Ini juga membantu dalam respons real-time terhadap pelanggaran data dan aktivitas penipuan terkait lainnya. Algoritme pembelajaran mesin yang revolusioner dapat secara otomatis menghubungkan informasi untuk mengidentifikasi pola kerentanan.

2. Pemantauan Dan Otomatisasi Skala Besar

Banyak perusahaan telah mengalami sejumlah kasus besar serangan cyber karena ketidaktahuan karyawan mereka. Dalam banyak kasus, karyawan tidak terbiasa dengan ancaman keamanan siber. Dan tidak tahu bagaimana menanggapi atau menghadapi situasi tertentu. Sehingga mereka menjadi sasaran empuk bagi penjahat siber.

Analisis Big data dapat membantu memantau sejumlah besar aktivitas pengguna dan sistem untuk mencegah kemungkinan serangan dunia maya. Metode ini memainkan peran penting dalam mendeteksi dan mencegah kebocoran data dan serangan cyber serupa lainnya. Selain itu, pakar keamanan dapat mengotomatiskan proses mereka untuk mempercepat proses pemulihan dan merespons pelanggaran data jika terjadi serangan siber. Perusahaan dapat menggunakan data dari berbagai alat pemantauan untuk mendapatkan bantuan, termasuk OSSEC, Nagios, Splunk dan sebagainya.

3. Analisis Big Data Untuk Manajemen Risiko Yang Cerdas

Wawasan keamanan sangat penting untuk mempertahankan kemampuan pertahanan keamanan jaringan perusahaan yang dapat dicapai dengan bantuan analisis dan laporan. Analisis Big data mengumpulkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari banyak sumber data dan sistem yang membantu analisis akar masalah. Beberapa indikator pelaporan dapat berupa verifikasi identitas, insiden, pemrosesan pengguna, tugas di luar jam kerja dan sebagainya.

Alat yang digunakan oleh perusahaan harus didukung oleh wawasan manajemen risiko yang cerdas. Analis Big data dapat dengan mudah menafsirkan wawasan ini untuk meningkatkan upaya dan protokol keamanan jaringan. Alasan utama untuk menggunakan alat tersebut harus menyediakan akses data yang mudah, akurat dan efisien untuk analis Big data. Metode ini memungkinkan analis Big data untuk menganalisis, mengklasifikasikan dan memproses sumber ancaman keamanan jaringan yang dihadapi secara real time.

4. Analisis Big Data untuk Deteksi Intrusi Real Time

Munculnya kerentanan akan memungkinkan peretas untuk menggunakan jaringan perusahaan untuk menyerang dan deteksi real time, pemantauan dan pelacakan kerentanan tersebut tidak mudah. Untungnya, analisis Big data dapat memecahkan masalah ini melalui otomatisasi proses skala besar.

Sistem deteksi penyusupan dapat ditingkatkan secara komprehensif melalui analisis waktu nyata untuk mendeteksi dan mencegah aktivitas berbahaya yang ditemui dalam sistem. Sistem tersebut dapat menghilangkan ancaman sebelum penjahat dunia maya mendapatkan akses tidak sah ke jaringan. Misalnya, perusahaan dapat memindai basis data lain dari log agen, domain yang baik dan aman dan memantau kesehatan jaringan secara lengkap.

5. Visualisasi Ancaman

Perusahaan dapat secara efektif memprediksi kemungkinan serangan dunia maya di masa depan melalui analisis Big data. Dan dapat mengusulkan langkah-langkah efektif untuk meningkatkan protokol keamanan jaringan mereka.

Jika perusahaan telah mengalami serangan, mereka dapat secara efektif mengidentifikasi pola atau strategi yang digunakan peretas untuk mendapatkan akses tidak sah ke jaringan mereka dengan bantuan analisis Big data. Mereka dapat menggunakan kecerdasan buatan revolusioner dan algoritme pembelajaran mesin terbaru untuk mengembangkan solusi guna memastikan bahwa serangan serupa tidak terjadi lagi.

Pilihan lain adalah bahwa perusahaan dapat menggunakan data industri saat ini atau historis untuk mengidentifikasi strategi dan taktik yang diperoleh peretas untuk aktivitas ilegal dan akses tidak sah ke jaringan entitas lain.

Kemudian, perusahaan dapat memvisualisasikan langkah-langkah yang diambil oleh penyerang cyber dalam hal penetrasi sistem berdasarkan solusi yang diusulkan setelah analisis data industri historis, dan oleh karena itu mengembangkan solusi ketika aktivitas ilegal terjadi.

Menanggapi peretas secara efektif

Mempertimbangkan perkembangan pesat serangan dunia maya dan pelanggaran data dalam skala global. Pengembang yang bertanggung jawab atas infrastruktur TI perusahaan harus menerapkan jenis pengujian keamanan berikut untuk mengidentifikasi kemungkinan kerentanan.

  • Peretas etis: Tujuan peretas etis adalah untuk mengekspos celah keamanan dalam sistem.
  • Audit keamanan: Ini adalah proses inspeksi internal sistem operasi dan aplikasi untuk mendeteksi aliran keamanan.
  • Penilaian kondisi: Ini melibatkan analisis perilaku pelanggan.
  • Pengujian penetrasi: Ini akan merangsang serangan cyber oleh peretas jahat.
  • Penilaian risiko: Ini melibatkan analisis risiko keselamatan di tempat kerja perusahaan.
  • Pemindaian kerentanan: Proses ini dilakukan oleh perangkat lunak otomatis untuk memindai sistem untuk eksekusi tanda tangan dari kerentanan yang diketahui.
  • Pemindaian keamanan: Ini melibatkan identifikasi kerentanan dan kelemahan dalam sistem.

Kesimpulan

Pembelajaran mesin dan solusi analisis Big data berbasis kecerdasan buatan dapat memastikan bahwa bisnis dan proses tetap aman dalam menghadapi peretas dan kerentanan keamanan siber. Dengan kekuatan Big data, perusahaan dapat meningkatkan mekanisme deteksi ancaman dunia maya dan teknik manajemen data. Juga dapat melindungi diri mereka sendiri dengan meningkatkan dan memantau metode mereka. Selain itu, pengujian penetrasi reguler membantu memastikan bahwa program analisis bekerja secara efektif, efisien dan akurat.

Oleh karena itu, penjahat dunia maya biasanya menargetkan Big data selama serangan mereka. Akan tetapi perusahaan dapat menanganinya secara efektif melalui analisis Big data dan algoritma kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin.

Related posts

Leave a Reply

Your email address will not be published.