İnternette İstediğiniz Gibi Çevrimiçi Para Kazanma!

Veri Bilimi ve Siber Güvenlikte Artan Önemi

Şu an okuyorsunuz: Veri Bilimi ve Siber Güvenlikte Artan Önemi

Teknoloji, eğitim ve sağlık hizmetlerinden iş sektörüne kadar hayatımızın her alanını doldurmaya devam ettikçe, anlaşılmaz miktarda veri ile sonuçlanmaktadır. Aslında, her gün dünya etrafında üretiyor 2,5 katrilyon veri baytları. Verilerdeki bu üssel artış, Internet ve sosyal medya patlamasının, hızlı küresel dijitalleşmenin ve bağlantılı şeyler sayısındaki artış – IoT (Nesnelerin İnterneti) sonucudur.
Veri Bilimi ve Siber Güvenlik
Aramak için kullanılan güvenlik uzmanları; Büyük veri analizi nedir? Makine öğrenimi uygulamaları neden bu kadar önemli? InfoSec Uzmanları neden veri bilimi hakkında bilgi edinmek istedi? Bir veri bilimi uzmanı olarak “veri botları” hakkında ne bilinmeli? Veri bilimindeki farklılıklar ile makine öğrenmesi arasındaki farklar? Veri bilimi avantajıyla siber güvenlik işlerini nasıl çözebilirim? Ve bunun gibi…

Basit bir deyişle; Veri bilimi, veri madenciliği ile karşılaştırılabilir hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış, çeşitli biçimlerde verilerden bilgi ve içgörü elde etmek için bilimsel teknikleri, yöntemleri, algoritmaları ve güvenlik uygulamalarını kullanan çok yönlü bir alandır.

Mı arıyorsun en iyi Veri Bilimi içerisinde? İnternet sayesinde, verilerin karmaşık ayrıntılarını kavramak, öğrenilecek çok sayıda çevrimiçi Veri Bilimi dersi aldığımız için artık çok daha uygun hale geldi!

Veriler şimdi gizli sosdur. Hükümetler, işletmeler (irili ufaklı) ve çeşitli endüstrilerdeki kuruluşlar Şimdi, yeni başarı ve büyüme paradigmalarını ortaya çıkarmak için verilerin potansiyelini anlamak. İş süreçlerini optimize etmek, verimlilikte verimliliği artırmak, satışları ve geliri artırmak ve en önemlisi karar alma sürecini geliştirmek için Büyük Veriyi kullanıyorlar. Yardımıyla Veri Bilimi araçları Makine Öğrenimi, Yapay Zeka, Derin Öğrenme ve Büyük Veri Analitiği gibi işletmeler artık büyük veri kümeleri içinde gizlenmiş anlamlı kavrayışlara erişebiliyor. Bu sayede elde edilen bilgiler, şirketlerin yaşamlarıyla korumaya çalıştıkları paha biçilmez bir varlık haline gelir.

Ancak, yalnızca büyük miktarlarda veri toplamak ve bunlardan anlamlı bilgiler çıkarmak yeterli değildir – bilgiyi koruma sorumluluğu da vardır. siber tehdit dünyada ciddi bir konudur Bu çok önemli veriler tarafından hakimdir. En zor olan gerçek, siber tehditlerin günümüzde hiç olmadığı kadar kötü niyetli ve kötü niyetli hale gelmesidir.

BİLGİ BİLİMİ NEDEN BİRLİKTE ÖNEMLİDİR?
BİLGİ BİLİMİ NEDEN BİRLİKTE ÖNEMLİDİR?

Önceki makalede, hakkında konuşuyordum; İnternette Gezinirken Güvenli Çevrimiçi Kalmak için En Önemli 3 Zorluk 2018 | Yeni başlayanların kılavuzu Verilerinizi korumanın ve sizi çevrimiçi dolandırıcılıklardan korumanın ne kadar önemli olduğunun farkında olmak için. Ancak buna devam ederken, bugün veri biliminin bazı yönlerini ve bunun siber güvenlik açısından neden bu kadar önemli olduğunu paylaşmak istiyorum. “Sofistike, acımasızlık ve saldırıların kapsamı da arttı. Sadece suçlulara karşı savunmanın ötesine geçtik. Şimdi ulus-devletlerin, organize suçun ve sıkıntılı yeni bir eğilimin karşısına savaşıyoruz: haydut uluslar adına hacklenen suç grupları. ”
– TechRepublic
Ayrıca okumak isteyebilirsiniz; Kimlik Avı Dolandırıcılığına Karşı Kimlik Tespit Etmenin ve Korunmanın En İyi 12 Yolu | E-posta Kimlik Avı Önleme

Siber suçlular artık veri sistemlerine girmek ve gizli kötü amaçlı yazılımları dağıtmak için gelişmiş teknolojiyi kullanıyor Güvenlik Olayı ve Bilgi Yönetimi (SIEM) gibi geleneksel güvenlik sistemlerinin güvenlik önlemlerini tamamen atmak. Siber suç peyzajı o kadar şiddetli bir şekilde değişti ki, mevcut siber güvenlik araçları karmaşık kötü amaçlı kötü amaçlı yazılımları koruyamıyor ve tespit edemiyor.

Data Science’ın önemli ve kalıcı bir etki yaratmasına yardımcı olabileceği yer burasıdır.

Ayrıca kontrol edin; Web Sitenizi ve Verilerinizi Korumak İçin En İyi 10 WordPress Güvenlik Eklentisi

Veri Bilimi ve Siber Güvenlik

Kuruluşlar artık geleneksel güvenlik sistemlerine ve araçlarına güvenemezler. Bunun yerine, yapmak zorunda PDR yaklaşımını benimsemek – Engelle, Algıla ve Yanıtla. Veri Bilimi araçları sadece veri toplama ve analiz etmede yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda siber esnekliği teşvik etmenin anahtarı olabilir.

Veri Biliminin siber güvenliği nasıl geliştirebileceğine bakalım:

Büyük Veri Analitiği

Büyük Veri araçları, büyük miktardaki verilerin otomatik olarak toplanmasını, düzenlenmesini ve analizini kolaylaştırır ondan faydalı bilgiler, eğilimler ve modeller çıkarmak. Dahası, Büyük Veri teknikleri yalnızca ham verileri değil, aynı zamanda geçmiş verileri de kullanma yeteneğine sahiptir. Bu, veri bilimcileri ve analistlerin potansiyel riskler ve tehditler hakkında kapsamlı bir görüş elde etmelerini sağlar.

2016 Büyük Veri Siber Güvenlik Analitiği Araştırma Raporu Katılımcıların yaklaşık yüzde 72’si Big Data Analytics’in karmaşık ve ileri siber tehditlerin belirlenmesinde son derece yardımcı oldu.

Büyük Veri analitiğini tarihsel verilerle birleştiren analistler, taban çizgilerinde “normal” ve “anomali” yi ayırt etmek için istatistiksel taban çizgileri oluşturabilirler. Gerçek zamanlı analiz ile tarihsel analizi birleştirmek mümkün olur. Geçmişte meydana gelen yeni sapmaları belirlemek. Böylece, geçmiş verilerden yararlanarak, verilerin belirtilen normlardan saptığını hızlıca tespit edebilir ve riskleri ortadan kaldırmak için derhal tepki verebilirler. Bu şekilde, tarihsel veriler yordayıcı, istatistiksel ve makine öğrenme modelleri için yeni fırsatlar doğurabilir.

Büyük Veri güvenliği analitiği, istatistiksel gürültüyü etkili bir şekilde filtreleyebilir Güvenlik olaylarının muazzam akışını daha yönetilebilir, kısa ve yapılandırılmış uyarılara indirgemek. Sadece bu değil, gelişmiş Büyük Veri güvenliği analitik araçları tehditleri tespit etmek ve bunlara müdahale etmek için birden fazla otomatik işlemi kolaylaştırabilir. Gelişmiş Büyük Veri çerçeveleri sayesinde, artık ham günlükleri gerçek zamanlı olarak izleyip izleyebilir ve herhangi bir anormal kullanıcı davranışının bir kuruluşun ağında tespit edildiği anda uyarıları artırabiliriz. Bunun içerden öğrenenlerin güvenlik ihlallerini belirlemede çok yardımcı olduğu kanıtlanmıştır.

TAVSİYE EDİLEN: Blogunuzu Güvenli ve Güvenli Hale Getirmek için En İyi Bloglama Güvenliği İpuçları

Ayrıca okumak isteyebilirsiniz; Güvenceye Alınmanın 10 Yolu Facebook Hackerlardan Hesap | Güvenlik İpuçları

Makine öğrenme

Yıllar sonra, Makine Öğrenimi (ML) teknoloji sektöründe büyük önem kazanmıştır. Çeşitli sektörlere yayılmış kurumsal şirketler ve işletmeler, kişiselleştirilmiş öneriler için ML teknolojilerini kullanıyor (Amazon, Netflix, Spotify), ses ve konuşma tanıma ve çok daha fazlası. Şimdi, Makine Öğrenmesi algoritmaları güvenlik sistemlerinde konuşlandırılmaktadır Bilgi Güvenliğini güçlendirmek (InfoSec).

Siber sistemlerin esnek ve sağlam olması için, bu veri altyapısına sahip olması gerekir. kötü niyetli olabilecek kötü amaçlı yazılımları otomatik olarak belirleme gücü trafik ve normal, iyi huylu ağ trafiği ile anormal, zararlı kötü niyetli trafik arasındaki farkı da ayırt edin. Bu, ML’nin girdiği yerdir. ML algoritmaları, ikili, iyi veya kötü ve pozitif veya negatif olasılıkları daraltmak üzere ‘sınıflandırıcıları’ geliştirmek için kullanılabilir. Örneğin, ağ güvenliği açısından “pozitif” veriler, siber saldırı veya kötü amaçlı yazılım bulaşması potansiyeli olan kötü amaçlı trafiği belirtirken, “negatif” veriler normal veri ve trafiği gösterir.

Böyle denetlenir Makine Öğrenmesi algoritmaları Tehditleri gerçek zamanlı olarak tespit etmelerine yardım ederek ve verilerin ihlalini önlemek için proaktif bir duruş sergileyen kuruluşlar için çok avantajlı olabilir. ML’de güvenlik için ortaya çıkan bir diğer trend, kötü amaçlı yazılımları gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve ayırmak için derin öğrenme tekniklerinden yararlanan Endpoint Security’dir. Random Forest, XGBoost ve Deep Learning Networks (ANN, RNN, CNN) gibi denetimli ML algoritmaları, iyi huylu veriler ile kötü niyetli veriler arasında ayrım yapmak için giderek daha önemli hale geliyor; DNS tünellerini, kötü amaçlı yazılımları ve içeriden gelen saldırıları, milyonlarca etiketli örnekten (hem iyi huylu hem de kötü amaçlı yazılım) tespit edilebilecek diğer tehditleri tespit etmek.

olmasına rağmen Veri Bilimi siber güvenliği hızla dönüştürüyor ve güçlendiriyorTek başına teknoloji, verilerin ihlalini önleyemez. Teknoloji, doğru miktarda ekip çalışması ile desteklenmelidir. Güvenlik duvarları, çok faktörlü kimlik doğrulama ve veri şifreleme gibi güvenlik önlemleri almanın yanı sıra kuruluşlar, siber tehditleri tespit etmek ve bunlara yanıt vermek için bu teknolojilerin nasıl kullanılacağı konusunda ekibini aktif olarak eğitmelidir.

“Hackerlar rutin olarak uygun siber güvenlik uygulamalarına tehlikeli bir şekilde habersiz çalışanları hedefliyor. Müşterilerini, firmalarını ve kendilerini korumaya önem veren yöneticiler, ihlallerin nasıl gerçekleştiği konusunda her seviyedeki çalışanı eğitmeye öncelik vermelidir. ”
– Teknoloji Merkezi

Böylece, Siber güvenliğe doğru gerçek ilerleme, yalnızca insan zekası ve takdir yetkisi yenilikçi teknolojilerle birleştirildiğinde gerçekleşecektir.

Table of Contents