Cybersicherheit dank Big Data Analytics

Unternehmen sammeln heute enorme Datenmengen. Mit dieser Zunahme steigt auch das Risiko von Cyberangriffen. Daher ist es entscheidend, diese Daten effizient zu analysieren, um Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und zu reagieren. Ein umfassendes Analytics-Tool ist dabei unverzichtbar.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Big Data und Cyber Security zusammenhängen und wie Big Data Analytics die Cyber Security Ihres Unternehmens verbessern kann.

Was versteht man unter Big Data?

“Big Data” lässt sich als eine gewaltige Menge an strukturierten und unstrukturierten Informationen definieren, die aufgrund ihres Umfangs nicht mit herkömmlichen Datenbank- und Softwaretechniken verarbeitet werden können. Unternehmen nutzen Big Data zunehmend, um Verhaltensmuster und Trends zu erkennen und ermöglichen dadurch auch fortschrittliche Bedrohungserkennung sowie maschinelles Lernen.

Laut Statista (https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1420253/umfrage/big-data-analytics-markt-weltweit/) wird der Markt für Big Data im Jahr 2024 auf etwa 350 Milliarden US-Dollar geschätzt. Da Unternehmen sich gegen die zunehmende Bedrohung durch Cyberkriminalität schützen und immer größere Datenmengen bewältigen müssen, wird der Wert dieses Marktes in den kommenden Jahren zweifellos erheblich steigen.

Die zunehmende Nutzung von Big Data ist jedoch auch Cyberkriminellen nicht entgangen. Viele Hacker betrachten Unternehmen, die Big Data einsetzen, nun als Hauptziel. Die steigende Anzahl von Datenschutzverletzungen in den letzten Jahren ist ein deutliches Zeichen für die Schwachstellen von Big Data. Doch welche spezifischen Herausforderungen stellt Big Data für die Cybersicherheit dar?

Was für Herausforderungen hat die Cyber Security?

Die Aufrechterhaltung des Wachstums und der Leistungsfähigkeit von Unternehmen bei gleichzeitigem Schutz sensibler Informationen ist angesichts der ständig wachsenden Bedrohungen der Cybersicherheit immer schwieriger geworden. Es liegt daher auf der Hand, dass die Verhinderung von Datenverlusten eine der größten Herausforderungen für die Cybersecurity im Zusammenhang mit Big Data darstellt.

Jeden Tag verarbeiten Unternehmen auf der ganzen Welt unzählige sensible Datensätze. Wenn diese Informationen in die falschen Hände geraten, kann das katastrophale Folgen haben.

Herkömmliche präventive Sicherheitstools und -technologien, die für Data Mining und zur Verhinderung von Cyberangriffen eingesetzt werden, reichen für viele Unternehmen einfach nicht aus – insbesondere für solche, die große Datenmengen verarbeiten.

Eine weitere Herausforderung für die Unternehmen besteht darin, dass die für die Datenanalyse zuständigen Mitarbeiter häufig nicht über die erforderlichen Kenntnisse verfügen, um wirksam auf potenzielle Bedrohungen reagieren zu können. Mit der weiteren Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen sowie mit zunehmendem Wissen und Bewusstsein für Big Data wird dieses Problem für Unternehmen in den kommenden Jahren hoffentlich weniger problematisch werden.

Wie kann Big Data nun bei Cyber Security unterstützen?

Big Data wird häufig genutzt, um datengestützte Entscheidungen zu treffen und Kundenpräferenzen zu ermitteln. Auch wenn der Zusammenhang zwischen Big Data und Cybersicherheit nicht sofort ersichtlich ist, wird doch schnell klar, wie wichtig diese Kombination ist, insbesondere bei der Erfassung und sicheren Speicherung großer Datenmengen.

Die durch Big Data gesammelten Informationen können genutzt werden, um die eigene Cyber-Sicherheit zu verbessern, insbesondere im Hinblick auf potenzielle oder zukünftige Angriffe. Es ist allgemein bekannt, dass eines der größten Sicherheitsprobleme die Unvorhersehbarkeit von Malware- oder Ransomware-Angriffen ist. Hier kommt Big Data ins Spiel.

Big Data Tools, wie beispielsweise SAP Advanced Analytics, liefern Antworten auf die Frage, inwieweit Ereignisse wie DDOS-Angriffe oder Social Engineering vorhergesagt oder erkannt werden können. Obwohl Big Data nützlich ist, um die Abwehrbereitschaft eines Unternehmens zu testen, entfaltet es sein volles Potenzial erst in Kombination mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.

Je schneller ein Angriff erkannt wird, desto schneller können Gegenmaßnahmen ergriffen werden. Big Data ist für die Automatisierung dieser Prozesse äußerst wertvoll. Sie hilft bei der Analyse von Verhaltensmustern anhand historischer Daten und Echtzeitinformationen, um festzustellen, was als “normal” gilt und was nicht. Dies ist entscheidend, um angemessen auf solche Vorfälle reagieren zu können.

Wie sieht der Prozess dafür gewöhnlich aus?

• Datenbeschaffung: Alle Daten werden aus den verfügbaren Quellen extrahiert und das Format, der Umfang und die zu verwendende Dateneingabepipeline werden definiert. Statische Exporte und Automatisierungen ermöglichen den Zugriff auf die verschiedenen Datenformate.

• Optimierung: Nach der Extraktion prüft die Software die Daten auf Konsistenz, Qualität und Korrektheit und untersucht, inwieweit die gesammelten Daten sinnvoll weiterverarbeitet werden können.

• Analyse: Die vorliegenden Datenströme werden anschließend auf Muster, Fehler und wertvolle Zusammenhänge untersucht. Auf dieser Basis können Geschäftsprozesse gezielt optimiert und Sicherheitslücken aufgedeckt werden.

Fazit

Big Data und Cybersicherheit stehen in einem engen und komplexen Zusammenhang.

Unternehmen, die große Mengen an Daten sammeln, werden zunehmend Ziel von Cyber-Angriffen, wodurch die Bedeutung einer effizienten Datenanalyse zur Früherkennung von Bedrohungen steigt. Big Data Analytics spielt dabei eine entscheidende Rolle, da sie das Erkennen von Verhaltensmustern und ein proaktives Management von Sicherheitsrisiken ermöglicht.

Der Einsatz von Big Data in Kombination mit KI und maschinellem Lernen kann die Cyber Sicherheit erheblich verbessern, indem ungewöhnliche Aktivitäten schnell erkannt und Gegenmaßnahmen eingeleitet werden. Damit wird Big Data von einem potenziellen Sicherheitsrisiko zu einem wichtigen Instrument im Kampf gegen Cyberkriminalität.