大数据是一门新科学，如今数据生产力正在以惊人的速度发展。世界正在产生数量惊人的数据，并且随着物联网的发展，增长速度正在加快。据调查，全球90%的数据产生于过去两年。此外，据一些研究机构预测，预计到2025年，全球将产生200ZB的数据。网络犯罪事件也随着数据量的增长而快速增长，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。根据谷歌的一项调查，截至2021年1月，全球已注册超过200万个钓鱼网站。自冠状病毒爆发以来，远程工作者也成为网络攻击者的目标。考虑到数据生产力的提高和网络攻击的数量，大数据分析是防止网络犯罪的一个有吸引力的解决方案。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易受攻击的设备。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种可行方法：1.预测模型智能大数据分析使专家能够开发预测模型，在他们观察到网络安全攻击入口点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此类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为其做好准备。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。这也有助于实时响应数据泄露和其他相关欺诈活动。革命性的机器学习算法自动关联信息以识别漏洞模式。2.大规模监控和自动化许多企业由于员工的无知而造成了大量的网络攻击。在很多情况下，员工不熟悉网络安全威胁，不知道如何应对或处理某些情况，因此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安全威胁。攻击的可能性。这种方法在检测和防止数据泄露和其他类似的网络攻击方面发挥着至关重要的作用。此外，安全专家可以自动化他们的流程以加快恢复过程并在发生网络攻击时响应数据泄露。组织可以获得帮助，利用来自一系列监控工具的数据，包括OSSEC、Nagios、Splunk等。3.智能风险管理安全洞察力对于维护企业的网络安全防御至关重要，而这在分析和报告的帮助下是可能的。大数据分析从众多数据源和系统中收集可操作的见解，以促进根本原因分析。一些报告指标可能是身份验证、事件、用户处理、工作时间以外的任务等。企业使用的工具必须得到智能风险管理见解的支持，大数据分析师可以轻松解读这些见解，以加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简单、准确和高效的数据访问。这种方法允许大数据分析师实时寻找、分类和应对遇到的网络安全威胁。4、实时入侵检测中的漏洞会让黑客利用企业网络进行攻击，但实时检测、监控和追踪此类漏洞并不容易。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来全面改进，以检测和预防系统中遇到的恶意活动。此类系统在网络犯罪分子未经授权访问网络之前消除威胁。例如，企业可以从代理日志、良好和安全的域中扫描其他数据库，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，并提出有效的措施加强网络安全协议。如果企业遭到攻击，他们可以借助大数据分析有效地识别黑客采用了哪些模式或策略来获得对其网络的未授权访问。他们可以使用革命性的人工智能和最新的机器学习算法来开发解决方案，以确保类似的攻击不再发生。或者，企业可以利用当前或历史行业数据来识别黑客为开展非法活动和获得对其他实体网络的未授权访问而获得的战略和策略。然后，组织可以根据分析历史行业数据后提出的场景，将网络攻击者在系统渗透方面采取的步骤可视化，从而制定针对非法活动的解决方案。有效应对黑客攻击考虑到全球网络攻击和数据泄露的快速增长，负责企业IT基础架构的开发人员必须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：这涉及分析公司工作场所内的安全风险。漏洞扫描：此过程由自动化软件执行，以根据已知漏洞签名扫描系统。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在网络安全黑客和漏洞面前确保业务和流程的安全。借助大数据的力量，企业可以完善网络威胁检测机制和数据管理技术，通过改进和监控方法来保护自己。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时通常以大数据为目标，但企业可以通过大数据分析和人工智能/机器学习算法进行有效应对。
