Küberturvalisuse riskide hindamisel ja analüüsides olemasolevaid andmeid, teevad IT-meeskonnad tõenäoliselt vigu. See on vältimatu ja see on inimloomus.
Pikad tundidepikkused ettevõtteid kaitsvate süsteemide haldamine, öised vahetused ja pidevad hoiatused võivad olla tavalised vigade põhjused.
Kuidas saate aidata alatöötajaid ja ületöötanud küberturvameeskondi?
Ülekoormatud meeskondade abistamiseks kasutavad ettevõtted andmete riskianalüüsi. Mis see täpselt on ja kuidas saab see parandada ettevõtete turvalisust?
Mis on andmeriskianalüüs?
Data risk analytics (DRA) viitab andmete analüüsile võrrelda inimeste ja arvutisüsteemide käitumist. Tulemused kuvatakse aruandes, mis luuakse kõigi kõrge riskiga ohtude kuvamiseks, mida IT-meeskonnad peavad haldama.
DRA vähendab turvariskide arvu ja tuvastab teie süsteemides varakult soovimatud tegevused.
Tänapäeval on see automaatne ja kasutab tehisintellekti ja masinõppe kombinatsiooni, et teha järeldus, kas süsteem on potentsiaalsete intsidentide ohus.
Kuidas andmete riskianalüüs parandab küberturvalisust?
Andmeanalüütika eesmärk on näidata, kas on viiteid juba ohustatud süsteemi osale.
Mõned viisid, kuidas see turvalisust tugevdada, on järgmised:
- Võimalikest riskidest linnulennult ülevaate andmine
- Ohtude ja vigade varajase avastamise võimaldamine
- Turvaseisundi ja võimalike lahenduste aruannete koostamine
- Suure riskiga probleemide esiletõstmine
Suurenenud riskide nähtavus
Andmeturbe puhul tähendab võimalike riskide nägemine teadmist, kellel on juurdepääs tundlikele andmetele. Samuti peab teave olema kaitstud ja ettevõtted peavad alati teadma, kust seda teie süsteemis leida võib.
Ülevaade näitab, kas teave on tõenäoline andmetega seotud rikkumises paljastada. Samuti heidab see valgust teie süsteemis olevatele vigadele, mis võivad põhjustada võrgu rünnakuid.
Õigel ajal avastatud ohud
Varajane ohtude avastamine on ettevõtete jaoks hädavajalik. Mida kauem ohustaja süsteemi sees on, seda suurem on tal juurdepääs tundlikele andmetele.
Küberrünnaku hind tõuseb iga minutiga. Paigaldamata vead või kahtlane tegevus võivad muutuda intsidentideks, mis tuleb kõrvaldada enne, kui need kahjustavad ettevõtte mainet ja rahandust.
Halvimateks stsenaariumideks on lekkinud ettevõtte luureandmed ja lunarahateadete saamine, mis näitavad, et kasutajate ja klientide andmeid on kogutud rikkumise käigus. Neid saab vältida varajase sekkumisega.
Põhjalik analüüs loodud aruannetes
Üks viis, kuidas andmeriski analüüs võib aidata ohtude varajasel avastamisel, on AI ja masinõppe abil ründepindade võrdlemiseks.
Kuna tööriist kõrvutab praeguse turbeseisundi eelmisega, võib see järeldada, kas on märke volitamata mandaatide kasutamisest või muudest tegevustest, mis rikuvad seatud normi.
Analüüsijärgsed leiud koondatakse koostatud aruandesse. Uusima turbeoleku põhjalik dokumentatsioon on kergesti arusaadav ja see näitab riske, mida võib olla raske käsitsi jälgida.
Rõhk kõrgetele riskidele aruannetes
Üks funktsioon, mis muudab automatiseeritud andmeanalüüsi kulu- ja ajasäästlikuks, on see, et see eraldab süsteemi kõrge riskiga probleemid.
Tavaolukorras on IT-meeskonnad üle ujutatud pidevatest hoiatustest. Paljud neist teadetest viitavad madala riskiga ohtudele, mis tõenäoliselt ei too kohe kaasa suuri intsidente.
Sellest teadlikud võivad IT-meeskondade liikmete jaoks mõned olulised küsimused mõra alla sattuda visake need ära kui valepositiivsed tulemused.
Lõplikus kokkuvõttes tuuakse välja riskid, mida tuleb madala riskiga ohtude korral kohe maandada. Veelgi enam, see määrab kindlaks infrastruktuuri osa, mis on kõige kriitilisem, ja pakub võimalikke lahendusi puuduste parandamiseks.
Automatiseeritud andmeriskianalüüsi eelised
Andmeriskianalüütika on abistav tööriist teie IT-meeskondadele, kes haldavad turvalisust, kuna see aitab neil ületada käsitsi analüüsi ja riskihindamise tavalisi lõkse.
Levinud väljakutsed, millega meeskonnad riskianalüütikas kokku puutuvad, on järgmised:
- Võtmeküsimuste ühtse terminoloogia puudumine
- Puudub universaalne lähenemine ohtude ja puuduste leevendamiseks enne, kui need vahejuhtumiteks muutuvad
Ohtude ühtsete määratluste puudumise muudab keeruliseks probleemide ilmnemise erinevad asjaolud. Sõltuvalt teie meeskonnaliikmetest on turvalisusest mitmekülgne arusaam.
Igal ettevõttel on erinevad vajadused, ründepinnad ja küberturvalisuse vajadused. Seetõttu on riskide ilmnemise kontekst organisatsiooniti erinev. See, mis võib ühe ettevõtte jaoks olla kõrge riskiga viga, ei pruugi teise jaoks põhjustada suurt andmerikkumist.
Veelgi enam, igas ettevõttes on IT-meeskonnad ja küberturvalisuse eksperdid, kellel on mitmekülgne taust ja erinevad vaatenurgad selles küsimuses. Näiteks ei pruugi nad isegi singlis kokku leppida mõiste "risk" määratlus.
Ideed süsteemi vigade parandamiseks ja turvalisuse parandamiseks võivad samuti erineda. See võib põhjustada häireid dialoogis teie meeskonnaliikmete vahel, kes peavad süsteemis probleemi lahendamiseks kiiresti reageerima.
Automatiseeritud riskianalüütika sisaldab soovitusi, mida teie meeskonnad saavad turvalisust rakendada ja tugevdada. Nad ei pea neid täpselt järgima, kuid see valik võib hõlbustada otsustamisprotsesse, kui see on kõige olulisem.
Kuidas andmete riskianalüüs turvalisust parandab?
Kokkuvõtteks võib öelda, et andmeriskianalüüs kasutab tehisintellekti ja masinõppe tehnikaid, et õigel ajal süsteemis ohte avastada.
Protsess on automatiseeritud ja seda saab kohandada vastavalt ettevõtte mitmekülgsetele vajadustele ja kontekstidele, milles andmed ringlevad.
Veelgi enam, DRA on kasulik tööriist IT-meeskondadele, kes on koormatud kasvava töökoormuse ja lakkamatute hoiatustega süsteemi iga väiksema ohu kohta.
Andmeriskianalüütika tõstab esile kõrge riskiga ohud, mis tuleb prioriteediks seada ning vähendavad avastatud süsteemide ja avastamata rikkumiste tõenäosust kuude kaupa.