Big data elemzés segíthet a biztonság növelésében

A Big data elemzések első alkalommal marketing célokból készültek. Azzal hogy megértjük a kapcsolatot a felhasználók és az általuk végrehajtott műveletek közt, hatékonyabban tudjuk eladni az árunkat és a szolgáltatásainkat. Mostanra azonban ez a gyakorlat megjelent a biztonságban is: ha megértjük az összefüggést a hálózati hibák és az események közt, akkor nagyobb biztonságban tudhatjuk magunkat. A Teradata és a Ponemon Institute tegnap kiadott kutatása szerint a big data elemzésekre épülő biztonsági eszközök egyre jobban elterjednek az iparágban. A tanulmány végső következtetése az, hogy ezen eszközök hatékonyságát széleskörűen felismerték, bár a kiterjedt használatuk még nem túl gyakori. A tanulmány azt mutatja, hogy a kibertámadások egyre veszélyesebbekké válnak, ennek ellenére a szervezetek alig 20%-a elég hatékony ahhoz, hogy megállítsák azokat. A két legnagyobb veszély a káros szoftver (9.6/10 pont ) és a rosszindulatú felhasználó (8.88 pont). A hálózat ellen végrehajtott káros cselekmények korai felismerése mindkét esetben a gyorsabb és hatékonyabb védekezést jelenti.

http://www.infosecurity-magazine.com/view/30890/big-data-analytics-for-anomaly-detection-in-security/


Legfrissebb sérülékenységek
CVE-2023-2868 – Barracuda Email Security Gateway sérülékenysége
CVE-2023-1424 – Mitsubishi Electric Corporation MELSEC iQ-F szériájú CPU sérülékenysége
CVE-2023-33236 – MXsecurity sérülékenysége
CVE-2020-36694 – Linux Kernel sérülékenysége
CVE-2023-33250 – Linux Kernel Release Candidate 1 sérülékenysége
CVE-2023-2706 – OTP Login Woocommerce & Gravity Forms WordPress bővítmény sérülékenysége
CVE-2023-2499 – WordPress RegistrationMagic beépülő modul sérülékenysége
CVE-2023-32314 – vm2 sandbox sérülékenysége
CVE-2023-32313 – vm2 sandbox sérülékenysége
CVE-2023-0812 – Active Directory Integration / LDAP Integration Wordpress plugin sérülékenysége
Tovább a sérülékenységekhez »