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。
随着数据量的增加，网络犯罪事件也在迅速增加，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。据谷歌调查，截至2021年1月，全球已注册钓鱼网站200多万。自冠状病毒疫情爆发以来，远程工作者也成为网络攻击者的目标。
考虑到数据生产率和网络攻击数量的不断提高，大数据分析是防止网络犯罪的有吸引力的解决方案。大数据提供的安全信息减少了检测和解决问题所需的时间，使网络分析师能够预测和防止网络入侵的可能性。大数据分析工具的观点可用于检测和防止网络安全威胁，如勒索软件攻击、恶意软件攻击和损坏或脆弱的设备。
以下是大数据在防止网络安全威胁方面发挥关键作用的五种可行方法：
1.预测模型
智能大数据分析使专家能够开发预测模型，并在观察网络安全攻击入口的准确时刻发出警报。人工智能和创新的机器学习模型可以在建立这种机制中发挥关键作用。基于分析的解决方案使企业能够预测过程中可能发生的事件并做好准备。
此外，安全系统大数据与机器学习算法的结合有助于分析威胁模式。该方法有助于识别网络攻击者在执行网络攻击前的攻击点。这也有助于实时响应数据泄露等相关欺诈活动。革命性的机器学习算法可以自动相关信息来识别漏洞模式。
2.大规模监控和自动化
由于员工的无知，许多企业导致了大量的网络攻击。在许多情况下，员工不熟悉网络安全威胁，也不知道如何处理或处理某些情况，因此他们很容易成为网络犯罪分子的目标.
大数据分析有助于监控用户和系统的大量活动，以防止网络攻击的可能性。该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过程，以加快恢复过程，并在网络攻击中处理数据泄露。企业可以使用一系列监控工具的数据来帮助，包括OSSEC、Nagios、Splunk等。
3.智能风险管理
在分析和报告的帮助下，保持企业的网络安全防御能力至关重要。大数据分析从许多有利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，大数据分析师可以很容易地解释这些洞察力，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简单、准确、高效的数据访问。该方法允许大数据分析师实时分析、分类和处理网络安全威胁。
4.实时入侵检测
黑客利用企业网络攻击漏洞，实时检测、监控和追踪漏洞并不容易。幸运的是，大数据分析可以通过大规模的过程自动化来解决这个问题。入侵检测系统可以通过实时分析全面改进，以检测和预防系统中遇到的恶意活动。该系统可以在未经授权访问网络之前消除威胁。例如，企业可以扫描代理日志、良好和安全区域的其他数据库，并监控网络的完整性和健康状况。
5.威胁可视化
企业可以通过大数据分析有效预测未来网络攻击的可能性，并提出增强网络安全协议的有效措施。如果企业遭受了攻击，他们可以有效地识别黑客在未经授权访问其网络的情况下使用了哪些模式或策略。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制定解决方案，以确保类似的攻击不再发生。
另一种选择是，企业可以使用当前或历史行业的数据来识别黑客在非法活动中获得的战略和战术，以及未经批准访问其他实体的网络。然后，企业可以根据历史行业数据分析后提出的解决方案，可视化网络攻击者在系统渗透中采取的步骤，从而在非法活动中制定解决方案。
对黑客的有效反应
考虑到全球网络攻击和数据泄露的快速发展，负责企业IT为了识别可能的漏洞，基础设施开发人员必须强制执行以下类型的安全测试。
- 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：对操作系统和应用程序进行内部检查，过程。
- 状态评估：这涉及到客户的行为分析。
- 渗透测试：这将刺激恶意黑客的网络攻击。
- 风险评估：这涉及到企业工作场所的安全风险分析。
- 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：它涉及到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以确保企业的业务和流程在面对网络安全黑客和漏洞时保持安全。在大数据的帮助下，企业可以改进网络威胁检测机制和数据管理技术，并通过改进和监控自己来保护自己。此外，定期的渗透测试有助于确保分析程序的有效、高效和准确的工作。
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和人工智能/机器学习算法有效应对。