ما هي تحليلات البيانات الضخمة وكيف تساعد في منع تهديدات الأمن السيبراني؟

يعد فهم احتياجات عملائك جزءًا لا يتجزأ من رضا العملاء. وتحتاج إلى جميع المعلومات التي يمكنك الحصول عليها عنهم لتقديم المنتجات أو الخدمات عالية الجودة التي يرغبون فيها.

يعد توليد بيانات العملاء وتحليلها أمرًا أساسيًا. إذا كنت تدير نشاطًا تجاريًا واسع النطاق ، فإن تحليلات البيانات الضخمة تكون مفيدة لاتخاذ قرارات مستنيرة لدفع عملك إلى الأمام.

هل تعلم أنه يمكنك أيضًا استخدام تحليلات البيانات الضخمة لمنع تهديدات الأمن السيبراني؟ في هذه المقالة ، ستتعرف على تحليلات البيانات الضخمة وكيف تعمل وكيف يمكنك استخدامها لمنع تهديدات الأمن السيبراني.

ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟

البيانات الكبيرة هي فئة متنوعة من البيانات من حيث الحجم الكبير والتنوع والسرعة. ينتج الأشخاص الذين يتفاعلون مع عملك أطنانًا من البيانات التي تكون في الأصل خامًا أو غير منظم.

يؤدي استخدام التقنيات المتقدمة التي يقودها الذكاء الاصطناعي (AI) وإنترنت الأشياء (IoT) في الأعمال التجارية الحديثة إلى زيادة حجم البيانات التي يولدها المستهلكون. تُترك الشركات الكبيرة مع المزيد من البيانات التي يصعب تحليلها بدون تحليلات البيانات الضخمة.

تحليلات البيانات الضخمة هي عملية دراسة وتحليل الأنماط السلوكية لاتخاذ قرارات وتوقعات مستنيرة.

تفسر الشركات بيانات المستهلكين كبيرة الحجم باستخدام التقنيات والبرمجيات التحليلية لفهم المستهلكين بشكل أفضل ، وتلبية احتياجاتهم ، ووضع أنفسهم بشكل استراتيجي.

كيف تعمل تحليلات البيانات الضخمة؟

البيانات في شكلها الأولي ذات أهمية قليلة أو معدومة لعملك. بدلاً من العمل بشكل أعمى ، يمكنك الاستفادة من البيانات الضخمة للحصول على صورة أوضح لاتجاه عملك.

إليك كيفية عمل تحليلات البيانات الضخمة:

1. جمع البيانات

الخطوة الأولى في تحليلات البيانات الضخمة هي جمع البيانات. إنها عملية الحصول على معلومات أولية أو غير منظمة أو منظمة عن عملائك.

تشمل الوسائط المختلفة لجمع البيانات التخزين السحابي ، والذكاء الاصطناعي ، وتطبيقات الهاتف المحمول ، وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء داخل المتجر ، وما إلى ذلك.

يمكنك تخزين البيانات التي تجمعها في المستودعات لسهولة الوصول إليها بواسطة برنامج الاستخبارات الذي اعتمدته في عملك.

إذا كنت تتعامل مع بيانات أولية شديدة التعقيد ، فيمكنك تخزينها في بحيرة بيانات بدلاً من مستودع للوصول والتحليل بشكل أفضل.

2. معالجة البيانات

معظم البيانات التي تجمعها أولية أو غير منظمة. لتعزيز دقة التحليل الخاص بك ، يجب عليك تنظيمه بشكل صحيح قبل المتابعة.

يجعل الحجم الكبير من البيانات التي يتم إنشاؤها في الوقت الحاضر معالجة البيانات أكثر صعوبة حيث قد يكون لديك عدد هائل من البيانات بين يديك. ومع ذلك ، هناك طريقتان رئيسيتان يمكنك تنفيذهما لتبسيط معالجة البيانات - معالجة الدُفعات ومعالجة الدفق.

تفحص المعالجة الدفعية كتل البيانات الكبيرة على مدى فترة طويلة. إنها فعالة للغاية عندما يكون لديك ما يكفي من الوقت بين يديك لجمع ومعالجة بياناتك. من ناحية أخرى ، تقوم معالجة الدفق بفحص البيانات على دفعات صغيرة. إنها فعالة للغاية عندما تحتاج إلى اتخاذ قرارات بشكل أسرع ، وتقصير وقت الاستجابة.

3. تنظيف البيانات

بغض النظر عن حجم بياناتك ، فأنت بحاجة إلى تنظيفها للتخلص من الأوساخ التي قد تغير دقة نتائجك.

تتضمن عملية التنظيف أيضًا التنسيق المناسب وإزالة المعلومات غير ذات الصلة.

4. تحليل البيانات

بعد التخلص من الأوساخ في بياناتك وتنسيقها ، حان الوقت لتحليلها.

يستغرق تحويل بياناتك إلى معلومات قيمة وقتًا طويلاً ، ولكن يمكنك استخدام بعض العمليات لربط العملية. تتضمن طرق تحليل البيانات الضخمة الأكثر شيوعًا ما يلي:

بيانات التعدين

بيانات التعدين هي عملية فرز قواعد البيانات الكبيرة لتحديد الأنماط الحالية من خلال البحث عن الحالات الشاذة وبناء التكتلات.

تعلم عميق

التعلم العميق هو عملية محاكاة التعلم البشري باستخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي للعثور على سمات مماثلة في مجموعات البيانات المعقدة والغامضة.

التحليل التنبئي

التحليل التنبئي هو عملية الاعتماد على البيانات التاريخية لمؤسستك لعمل تنبؤات مستقبلية بشأن المخاطر والفرص.

5 طرق تحليلات البيانات الضخمة تمنع تهديدات الأمن السيبراني

تخلق الزيادة في توليد البيانات المزيد من الفرص للتهديدات السيبرانية. يحرص مجرمو الإنترنت على المساومة على الكميات الكبيرة من المعلومات التي تنتجها الشركات الكبرى.

على الرغم من أنه لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به في إنشاء أمن إلكتروني أكثر أمانًا ، فإن تحليلات البيانات تضع دفاعات جيدة ضد الهجمات الإلكترونية. دعنا نلقي نظرة على بعض الطرق التي تمنع بها تحليلات البيانات الضخمة تهديدات الأمن السيبراني.

1. النماذج التنبؤية

بعد ملاحظة أنماط التهديد السيبراني ، يمكنك إنشاء نماذج تنبؤية تطلق التنبيهات في اللحظة التي يتم فيها ملاحظة نمط داخل نقطة دخول شبكتك.

تساعد خدمات البرمجيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على ضمان دقة أنماط التهديد السيبراني المستخدمة في تطوير النماذج التنبؤية. إذا تجاوز التهديد السيبراني نقطة اتصال شبكتك ، يمكن لنظامك مواجهته برد دفاعي في الوقت الفعلي.

2. المراقبة والأتمتة على نطاق واسع

يتسبب جهل الموظفين بممارسات الأمن السيبراني الصحية في حدوث درجة كبيرة من الهجمات الإلكترونية في العديد من المؤسسات. إذا كان موظفوك لا يعرفون ماذا يفعلون لتجنب الهجوم ، فقد يفعلون أشياء لمساعدة المهاجمين على الدخول إلى شبكتك.

بينما يوصى بشدة ببناء ثقافة أمن إلكتروني صحية في مؤسستك ، يمكنك ذلك استخدم أيضًا تحليلات البيانات الكبيرة لمراقبة أنشطة موظفيك لاكتشاف الضعف أنشطة. إذا اتخذ شخص ما إجراءً يعرض شبكتك للخطر ، فإن النظام يستجيب للحد من التأثير.

3. كشف التسلل في الوقت الحقيقي

فرصة واحدة هي كل ما يحتاجه المهاجم لإسقاط شبكتك. تقع على عاتقك مسؤولية ضمان عدم حصولهم على هذه الفرصة أبدًا.

تنفيذ أنظمة كشف التسلل طريقة رائعة لإيقاف هجوم قبل أن يقترب من نقطة دخول شبكتك. باستخدام تحليلات البيانات الضخمة ، يمكنك أتمتة هذا النوع من العمليات على نطاق واسع.

يكشف التحليل في الوقت الفعلي للبيانات التي تم إنشاؤها بواسطة أنظمة الكشف عن التسلل تفاصيل الهجوم ، ويظهر لك جميع المعلومات التي تحتاجها لإيقافه. يمكنك دمج هذه البيانات في دفاعاتك على الأرض لإبطال الهجوم على الفور.

4. إدارة المخاطر الذكية

كلما زادت معرفتك بالمخاطر المحتملة حول نظامك ، زادت قوة دفاعاتك.

تمنحك تحليلات البيانات الضخمة معلومات محددة حول الأنشطة داخل شبكتك وحولها. يكشف التحليل المتعمق لبيانات الأمن السيبراني الخاصة بك عن الأسباب الجذرية للانتهاكات الأمنية ، مما يمنحك نظرة عامة على كيفية نشأة هذه الأنشطة.

5. تصور التهديد

تُمكّنك تحليلات البيانات الضخمة من أن تكون استباقيًا في استراتيجيات الأمن السيبراني الخاصة بك من خلال مساعدتك في عمل تنبؤات أكثر دقة حول الأنشطة في شبكتك.

إذا تعرضت مؤسستك بالفعل لهجوم إلكتروني ، فيمكنك استخدام تقرير تحليلات البيانات الضخمة للحصول على نظرة ثاقبة للهجوم.

متعلق ب: رد الفعل مقابل. الأمان الاستباقي: أيهما أكثر فعالية؟

كيف حصل المهاجم على وصول غير مصرح به إلى شبكتك؟ ما هي النقاط التي أتوا من خلالها؟ يمكنك العثور على إجابات لهذه الأسئلة والمزيد من تقارير تحليلات البيانات لمنع تكرارها في المستقبل.

لا تترك أي مجال لمجرمي الإنترنت لاختراق شبكتك

تحدث معظم الهجمات الإلكترونية بسبب خطأ بشري ونقاط عمياء في الشبكة. إما أنك غير مدرك لوجود ثغرة أو تقع فريسة لأعمال غريبة خبيثة من قبل مجرمي الإنترنت.

تجلب تحليلات البيانات الضخمة معلومات حيوية حول عمليات نظامك إلى الواجهة. وإذا أخطأت في أي وقت في عملياتك ، فيمكنك أن تطمئن إلى أنه ستكون هناك استجابة في الوقت الفعلي لإنقاذ الموقف.

ما هو تحليل البيانات ولماذا هو مهم؟

ما هو تحليل البيانات؟ نفسر استخراج البيانات والتحليلات وتصور البيانات بطريقة سهلة لفهم المصطلحات.

اقرأ التالي

نبذة عن الكاتب