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-2023-1289 – ImageMagick sérülékenysége
CVE-2023-1050 – Koc Energy Web Report System sérülékenysége
CVE-2022-22512 – VARTA Storage Web-UI sérülékenysége
CVE-2023-25859 – Adobe Illustrator sérülékenysége
CVE-2023-25860 – Adobe Illustrator sérülékenysége
CVE-2023-25861 – Adobe Illustrator sérülékenysége
CVE-2023-26358 – Adobe Creative Cloud sérülékenysége
CVE-2023-26426 – Adobe Illustrator sérülékenysége
CVE-2023-27855 – Rockwell Automation's ThinManager ThinServer sérülékenysége
CVE-2023-1529 – Google Chrome sérülékenysége
Tovább a sérülékenységekhez »