大数据是一门新科学，数据生产率如今正在以惊人的速度发展。全球正在产生数量惊人的数据，而且随着物联网的发展，这一增长速度正在加快。调查表明，全球产生的数据90%都是在过去两年中产生的。此外，根据一些调研机构的预测，预计到2025年，全球将会产生200ZB的数据。
网络犯罪事件也在伴随数据量的增长而迅速增长，网络攻击事件屡见不鲜。网络钓鱼攻击占已知安全事件的80%以上。根据谷歌公司的调查，截至2021年1月，全球已经注册了200多万个钓鱼网站。自从冠状病毒疫情爆发以来，远程工作者也成为了网络攻击者的攻击目标。
考虑到数据生产率和网络攻击数量不断提高，大数据分析是预防网络犯罪的一个极具吸引力的解决方案。大数据提供的安全相关信息减少了检测和解决问题所需的时间，使网络分析人员能够预测和预防网络入侵的可能性。来自大数据分析工具的见解可用于检测和预防网络安全威胁，例如勒索软件攻击、恶意软件攻击以及受损或脆弱的设备。
以下是大数据如何在阻止网络安全威胁方面发挥关键作用的5种可行的方法：
1.预测模型
智能的大数据分析使专家有能力开发预测模型，在观察网络安全攻击入口的准确时刻生成警报。人工智能和创新的机器学习模型可以在建立这种机制方面发挥关键作用。基于分析的解决方案使企业能够预测流程中可能发生的事件并做好准备。
此外，来自安全系统的大数据和机器学习算法的结合有助于分析威胁模式。这种方法有助于在执行网络攻击之前识别网络攻击者的攻击点。这也有助于对数据泄露和其他相关欺诈活动做出实时响应。革命性的机器学习算法可以自动关联信息以识别漏洞模式。
2.大规模监测和自动化
很多企业由于员工的无知导致了大量的网络攻击。在很多情况下，员工不熟悉网络安全威胁，也不知道如何应对或处理某些情况，因此他们很容易成为网络犯罪分子的目标.
大数据分析可以帮助监控用户和系统的大量活动，以阻止网络攻击的可能性。这种方法在检测和预防数据泄露和其他类似网络攻击方面发挥着至关重要的作用。此外，安全专家可以将他们的流程实现自动化，以加快恢复过程，并在发生网络攻击时应对数据泄露。企业可以利用一系列监控工具的数据获得帮助，其中包括OSSEC、Nagios、Splunk等。
3.智能风险管理
安全洞察对于保持企业的网络安全防御能力至关重要，这在分析和报告的帮助下可以实现。大数据分析从众多有助于根本原因分析的数据源和系统中收集可操作的见解。一些报告指标可以是身份验证、事件、用户处理、非工作时间内的任务等。
企业使用的工具必须得到智能风险管理洞察力的支持，大数据分析师可以轻松地解释这些洞察力，以增强网络安全工作和协议。使用此类工具的主要原因必须是为大数据分析师提供轻松、准确和高效的数据访问。这种方法允许大数据分析师实时地对遇到的网络安全威胁进行来源分析、分类和处理。
4.实时入侵检测
出现的漏洞将让黑客利用企业的网络进行攻击，而实时检测、监控和追查此类漏洞并非易事。值得庆幸的是，大数据分析可以通过大规模流程自动化解决这个问题。入侵检测系统可以通过实时分析以全面的方式进行改进，以检测和预防系统中遇到的恶意活动。此类系统可在网络犯罪分子未经授权访问网络之前消除威胁。例如，企业可以扫描来自代理日志、良好和安全域的其他数据库，并监控网络的完整健康状况。
5.威胁可视化
企业可以通过大数据分析有效预测未来遭遇网络攻击的可能性，并可以提出有效措施来增强其网络安全协议。如果企业已经遭遇攻击，他们可以在大数据分析的帮助下有效地识别黑客采用了哪些模式或策略来未经授权访问其网络。他们可以利用革命性的人工智能和最新的机器学习算法来制定解决方案，以确保不再发生类似的攻击事件。
另一种选择是，企业可以利用当前或历史行业数据来识别黑客实施非法活动所获得的战略和战术，以及未经批准访问其他实体的网络。然后，企业可以根据在历史行业数据分析后提出的方案，将网络攻击者在系统渗透方面采取的步骤实现可视化，并因此在发生非法活动时制定应对的解决方案。
有效应对黑客
考虑到网络攻击和数据泄露在全球范围内的快速发展，负责企业IT基础设施的开发人员必须强制执行以下类型的安全测试，以识别可能的漏洞。
- 道德黑客：道德黑客的目的是暴露系统中的安全漏洞。
- 安全审计：这是对操作系统和应用程序进行内部检查以检测安全流的过程。
- 状态评估：这涉及客户的行为分析。
- 渗透测试：这会激发恶意黑客的网络攻击。
- 风险评估：这涉及企业工作场所内的安全风险分析。
- 漏洞扫描：这一过程通过自动化软件执行，以针对已知漏洞签名执行系统进行扫描。
- 安全扫描：它涉及识别系统的漏洞和弱点。
结语
机器学习和人工智能驱动的大数据分析解决方案可确保企业的业务和流程在面临网络安全黑客和漏洞时保持安全。借助大数据的力量，企业可以改进网络威胁检测机制和数据管理技术，并且可以通过改进和监控他们的方法来保护自己。此外，定期渗透测试有助于确保分析程序有效、高效和准确地工作。
因此，网络犯罪分子在攻击过程中通常以大数据为目标，但企业可以通过大数据分析以及人工智能/机器学习算法有效地应对。
