הוצאת דף ממדעני נתונים לאבטחה טובה יותר

הוצאת דף ממדעני נתונים לאבטחה טובה יותר

הוצאת דף ממדעני נתונים לאבטחה טובה יותר של PlatoBlockchain אינטליגנציה נתונים. חיפוש אנכי. איי.

ככל שארגונים מוסיפים עוד פתרונות אבטחת סייבר לארגזי הכלים שלהם, הם גם מגדילים את כמות הנתונים שעליהם לפקח. כלים אלה מייצרים כמויות אדירות של נתונים בפורמטים שונים. זה הוביל לנתונים ממודרים שיקר לאחסון, ניתוח וגישה מהירה. זה גם מטפח פער ידע מסוכן שיכול להקשות על אנשי אבטחה לזהות איומים.

בעולם מדעי הנתונים, אגמי נתונים הם אחת הדרכים שבהן ארגונים יכולים להתמודד טוב יותר עם אתגרי הנתונים שלהם. גישה זו יכולה להיות שימושית גם לאבטחת סייבר. אגם נתונים אבטחה יכול לעזור לפרק ממגורות נתונים ולהרחיב את הנראות, אבל זה דורש יותר מאשר רק יצירת אגמים אלה.

מתרחק מנתונים מוצקים

באופן מסורתי, נתוני ארגונים ואבטחה טופלו בנפרד, מה שהוביל לממגורות נתונים המונעים על ידי שאננות או מוסכמות. עם זאת, הנוף המתפתח דורש שינוי לעבר איחוד כל הנתונים הארגוניים, כולל נתוני אבטחה, כמרכיב ליבה של אסטרטגיית נתונים גלובלית. ארגונים זקוקים גם למנגנון לשילוב ולנרמל את כל הנתונים הנרכשים לטובת השימוש והתועלת המיטבית שלהם.

ניסיונות קודמים לטפל בבעיות נראות בכל כלי אבטחה היו לעתים קרובות פתרונות אד-הוק, שיצרו אתגרים חדשים. אסטרטגיית נתונים מאוחדת חיונית כעת, שכן הנוף המשתנה ללא הרף דורש גישה מקיפה ובת קיימא יותר לאבטחה ושילוב נתונים.

A אגם נתונים אבטחה, בניגוד לאסטרטגיה חד פעמית, יכולה לספק נראות על פני כל פעולת האבטחה ולהציע שיטה מרכזית לניהול נתוני אבטחה. פתרונות לאגמי נתונים אבטחה מתפקדים בצורה הטובה ביותר בשילוב עם כלים ומקורות נתונים לניתוח, דיווח, תזמור ומשימות מפתח אחרות.

הטמעת אבטחת נתוני אגם

באופן אידיאלי, האגם מרכיב את ההקשר העסקי הנדרש על ידי צוותי אבטחה, סיכונים ותאימות כדי להגן על נכסים ואנשי צוות דיגיטליים. צוותים של מומחי ציות וביקורת, מגיבים לאירועים, ציידי איומים, אנליסטים של מרכז פעולות אבטחה (SOC), חוקרים, מנתחי נתונים, ורצוי, מדעני נתונים ייכללו באסטרטגיה זו. תצוגה מאוחדת עם הקשר עסקי מאפשרת לחברי צוותים אלה לזהות איומים אמיתיים ולנהל תאימות.

שקול את חמשת השלבים הבאים כדי להתחיל ביישום אגם נתונים:

  1. זהה פערים וממגורות נתונים, הבן את הניתוקים וחפש דרכים להתגבר עליהם. זה כרוך בהכנסת נתונים ממקורות ומערכות שונות לאגם נתונים. ניתן להשיג זאת באמצעות לחלץ, להפוך, לטעון (ETL) תהליכים וכלים שאוספים, מנקים וממזגים נתונים ממקורות שונים.

  2. הבן את הידע בין התפקידים השונים המשתמשים בנתונים כדי לקבל החלטות עסקיות מושכלות, כולל מדעני נתונים, מהנדסי נתונים, IT, אנליסטים עסקיים ואנשי SOC, כמו ציידי איומים ומנתחי אבטחה. הבנה זו חיונית להתאמת אגם הנתונים כך שיענה על הצרכים הספציפיים של כל תפקיד. זה מקל על שיתוף פעולה, משפר את ניהול הנתונים, ומבטיח שאגם הנתונים ישמש כמשאב יקר ערך עבור הארגון כולו, ומקדם קבלת החלטות מושכלת ותובנות מונעות נתונים.

  3. תקן את סיפורי הנתונים המסופרים עם הנתונים. שאל: "באיזה דרכים משתמשי קצה משתמשים בנתונים האלה? ולמה?"

  4. נרמל, נתח והעשיר את הנתונים האלה כדי לייצר תצוגה משותפת שכל הנתונים השונים שמשתמשי המשתמשים יכולים להתחיל ממנה. ניתן ליישם שיטות עבודה מומלצות לאבטחה לאחר סטנדרטיזציה של הנתונים לפורמט נפוץ, כגון MITRE-CAR or OCSF.

  5. עצב את אגם נתוני האבטחה תוך התחשבות בשיטות עבודה מומלצות של ממשל ואבטחה, כדי להבטיח שמקפידים על פרוטוקולי אבטחה מחמירים, ובמקביל לאפשר למשתמשים לקבל את עומקי התובנה הדרושים מהנתונים.

Data Lakes לעתיד בטוח יותר

צוותי אבטחה יכולים לזהות במהירות רבה יותר איומים אמיתיים אם לעסקים יש נתונים נקיים המספקים הקשר עסקי לאירועי אבטחה. בתור יתרון צדדי משמעותי, צוותים יכולים להעריך ולהשיג בקרות לשימוש, עלות ויישומים של נתונים בתוך הארגון. המפתח לאסטרטגיה זו הוא להבטיח שהצוותים יקבלו את הנתונים הטובים ביותר וינצלו אותם בצורה הטובה ביותר.

מנהלי עסקים ואנליסטים יכולים להגיב במהירות למצבי העסק והאבטחה המשתנים ולספק תשובות לבעיות שבעבר לא ניתנו להן מענה כאשר כל הנתונים של הארגון כלולים בתוך מערכת אקולוגית אחת באמצעות אסטרטגיית אגם נתונים אבטחה.

בול זמן:

עוד מ קריאה אפלה