Büyük Veri Analitiği Nedir ve Siber Güvenlik Tehditlerini Önlemeye Nasıl Yardımcı Olur?

Müşterilerinizin ihtiyaçlarını anlamak, müşteri memnuniyetinin ayrılmaz bir parçasıdır. Ve arzu ettikleri yüksek kaliteli ürün veya hizmetleri sunmak için onlar hakkında alabileceğiniz tüm bilgilere ihtiyacınız var.

Müşteri verilerini oluşturmak ve analiz etmek çok önemlidir. Büyük ölçekli bir işletmeniz varsa, büyük veri analitiği, işletmenizi ileriye taşımak için iyi bilgilendirilmiş kararlar almak için kullanışlı olur.

Siber güvenlik tehditlerini önlemek için büyük veri analitiğini de kullanabileceğinizi biliyor muydunuz? Bu makalede, büyük veri analitiği, nasıl çalıştığı ve siber güvenlik tehditlerini önlemek için nasıl kullanabileceğinizi öğreneceksiniz.

Büyük Veri Analitiği Nedir?

Büyük veri yüksek hacim, çeşitlilik ve hızdaki çeşitli bir veri kategorisidir. İşletmenizle etkileşime giren kişiler, orijinal olarak ham veya yapılandırılmamış tonlarca veri üretir.

Günümüz işletmelerinde Yapay Zeka (AI) ve Nesnelerin İnterneti (IoT) tarafından yönlendirilen ileri teknolojilerin kullanımı, tüketiciler tarafından üretilen veri hacmini artırıyor. Büyük ölçekli işletmeler, büyük veri analitiği olmadan analiz edilmesi zor olacak daha fazla veriyle baş başa kalıyor.

Büyük veri analitiği, iyi bilgilendirilmiş kararlar ve tahminler yapmak için davranış kalıplarını inceleme ve analiz etme sürecidir.

İşletmeler, yüksek hacimli tüketici verilerini şu şekilde yorumlar: analitik teknikler ve yazılım tüketicilerini daha iyi anlamak, ihtiyaçlarını karşılamak ve kendilerini stratejik olarak konumlandırmak.

Büyük Veri Analitiği Nasıl Çalışır?

Ham formdaki veriler işiniz için çok az veya hiç önemli değildir. Körü körüne çalışmak yerine, iş yönünüzün daha net bir resmini elde etmek için büyük verilerden yararlanabilirsiniz.

Büyük veri analizi şu şekilde çalışır:

1. Veri toplama

Büyük veri analitiğinin ilk adımı veri toplamadır. Müşterileriniz hakkında ham, yapılandırılmamış veya yapılandırılmış bilgi edinme sürecidir.

Çeşitli veri toplama ortamları arasında bulut depolama, yapay zeka, mobil uygulamalar, mağaza içi IoT sensörleri vb. bulunur.

İşinizde benimsemiş olduğunuz istihbarat yazılımları ile topladığınız verileri kolay erişim için depolarda saklayabilirsiniz.

Aşırı karmaşık ham verilerle uğraşıyorsanız, daha iyi erişim ve analiz için bunları bir ambar yerine bir veri gölünde saklayabilirsiniz.

2. Veri işleme

Topladığınız verilerin çoğu ham veya yapılandırılmamış. Analizinizin doğruluğunu artırmak için, devam etmeden önce onu düzgün bir şekilde organize etmeniz gerekir.

Günümüzde üretilen yüksek hacimli veri, elinizde çok fazla veri olabileceğinden veri işlemeyi daha zor hale getiriyor. Ancak, veri işlemenizi basitleştirmek için uygulayabileceğiniz iki ana yöntem vardır: toplu işleme ve akış işleme.

Toplu işleme, büyük veri bloklarını uzun bir süre boyunca inceler. Verilerinizi toplamak ve işlemek için yeterli zamanınız olduğunda çok etkilidir. Akış işleme ise verileri küçük gruplar halinde inceler. Daha hızlı karar vermeniz gerektiğinde çok etkilidir ve geri dönüş süresini kısaltır.

3. Veri temizleme

Verilerinizin hacmi ne olursa olsun, sonuçlarınızın doğruluğunu değiştirebilecek kirden kurtulmak için onu temizlemeniz gerekir.

Temizleme işlemi ayrıca uygun biçimlendirmeyi ve alakasız bilgilerin kaldırılmasını da içerir.

4. Veri analizi

Verilerinizdeki kirlerden kurtulup biçimlendirdikten sonra artık analiz etme zamanı.

Verilerinizi değerli bilgilere dönüştürmek zaman alıcıdır, ancak süreci hızlandırmak için bazı süreçleri kullanabilirsiniz. En yaygın büyük veri analiz yöntemleri şunları içerir:

Veri madenciliği

Veri madenciliği anormallikleri arayarak ve kümeler oluşturarak mevcut kalıpları belirlemek için büyük veritabanlarını sıralama sürecidir.

Derin Öğrenme

Derin öğrenme, karmaşık ve belirsiz veri kümelerinde benzer özellikleri bulmak için makine öğrenimi ve yapay zeka kullanarak insan öğrenmesini taklit etme sürecidir.

Tahmine Dayalı Analiz

Tahmine dayalı analiz, riskler ve fırsatlarla ilgili geleceğe yönelik tahminler yapmak için kuruluşunuzun geçmiş verilerine güvenme sürecidir.

Büyük Veri Analitiğinin Siber Güvenlik Tehditlerini Önlemesinin 5 Yolu

Veri üretimindeki artış, siber tehditler için daha fazla fırsat yaratmaktadır. Siber suçlular, büyük işletmelerin yaydığı yüksek hacimli bilgileri tehlikeye atmaya heveslidir.

Daha güvenli siber güvenlik oluşturmak için yapılacak daha çok iş olmasına rağmen, veri analitiği siber saldırılara karşı iyi bir savunma oluşturuyor. Büyük veri analitiğinin siber güvenlik tehditlerini önleme yollarından bazılarına bir göz atalım.

1. Tahmine Dayalı Modeller

Siber tehdit modellerini gözlemleyerek, ağınızın giriş noktasında bir model gözlemlendiği anda uyarıları tetikleyen tahmine dayalı modeller oluşturabilirsiniz.

Yapay zeka ve makine öğrenimi gibi yazılım hizmetleri, tahmine dayalı modellerin geliştirilmesinde kullanılan siber tehdit kalıplarının doğruluğunu sağlamaya yardımcı olur. Bir siber tehdit ağınızın temas noktasının ötesine geçerse, sisteminiz gerçek zamanlı bir savunma yanıtıyla buna karşı koyabilir.

2. Ölçekte İzleme ve Otomasyon

Çalışanların sağlıklı siber güvenlik uygulamaları konusundaki cehaleti, birçok kuruluşta büyük ölçüde siber saldırılara neden olur. Çalışanlarınız bir saldırıdan kaçınmak için ne yapacaklarını bilmiyorlarsa, saldırganların ağınıza girmesine yardımcı olacak şeyler yapabilirler.

Kuruluşunuzda sağlıklı bir siber güvenlik kültürü oluşturmanız şiddetle tavsiye edilirken, Ayrıca, savunmasızlığı tespit etmek için çalışanlarınızın faaliyetlerini izlemek için büyük veri analitiğini kullanın. faaliyetler. Birisi ağınızı riske atan bir eylemde bulunursa, sistem etkiyi sınırlamak için yanıt verir.

3. Gerçek Zamanlı Saldırı Tespiti

Bir saldırganın ağınızı çökertmek için ihtiyaç duyduğu tek şey bir şanstır. Bu şansı asla elde edememelerini sağlamak sizin sorumluluğunuzdadır.

uygulama Saldırı Tespit Sistemleri bir saldırıyı ağınızın giriş noktasına yaklaşmadan durdurmanın harika bir yoludur. Büyük veri analitiği ile bu tür bir süreci geniş ölçekte otomatikleştirebilirsiniz.

Saldırı tespit sistemleri tarafından oluşturulan verilerin gerçek zamanlı analizi, bir saldırının ayrıntılarını ortaya çıkararak size onu durdurmak için ihtiyacınız olan tüm bilgileri gösterir. Bir saldırıyı anında etkisiz hale getirmek için bu verileri yerdeki savunmalarınıza entegre edebilirsiniz.

4. Akıllı Risk Yönetimi

Sisteminizdeki olası tehlikeler hakkında ne kadar bilgili olursanız, savunmanız o kadar güçlü olur.

Büyük veri analitiği, ağınızın içindeki ve çevresindeki faaliyetler hakkında size somut bilgiler verir. Siber güvenlik verilerinizin derinlemesine analizi, güvenlik ihlallerinin temel nedenlerini ortaya çıkararak bu faaliyetlerin nasıl ortaya çıktığına dair bir genel bakış sunar.

5. Tehdit Görselleştirme

Büyük veri analitiği, ağınızdaki etkinlikler hakkında daha doğru tahminler yapmanıza yardımcı olarak siber güvenlik stratejilerinizde proaktif olmanızı sağlar.

Kuruluşunuz zaten bir siber saldırıya maruz kaldıysa, saldırı hakkında bilgi edinmek için büyük veri analizi raporunuzu kullanabilirsiniz.

İlgili: Reaktif vs. Proaktif Güvenlik: Hangisi Daha Etkili?

Saldırgan ağınıza nasıl yetkisiz erişim elde etti? Hangi noktalardan geldiler? Gelecekte bir tekrarı önlemek için bu soruların yanıtlarını ve daha fazlasını veri analizi raporlarınızdan bulabilirsiniz.

Siber Suçluların Ağınıza Girmesine Yer Bırakma

Çoğu siber saldırı, bir ağdaki insan hatası ve kör noktalar nedeniyle gerçekleşir. Ya mevcut bir boşluktan habersizsiniz ya da siber suçluların kötü niyetli maskaralıklarına kurban gidiyorsunuz.

Büyük veri analitiği, sisteminizin işleyişi hakkında hayati bilgileri ön plana çıkarır. Ve operasyonlarınızda bir hata yaparsanız, günü kurtarmak için gerçek zamanlı bir yanıt olacağından emin olabilirsiniz.

Veri Analizi Nedir ve Neden Önemlidir?

Veri analizi nedir? Veri madenciliği, analitik ve veri görselleştirmeyi anlaşılması kolay terimlerle açıklıyoruz.

Sonrakini Oku

Yazar hakkında