Xử lý phân tích dữ liệu hành vi lớn Các vấn đề bảo mật


Tran Tung
3 năm trước
Hữu ích 2 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 4159

Mỗi ngày chúng tôi đến nơi làm việc của chúng tôi và truy cập vào hệ thống của chúng tôi bằng cách sử dụng thông tin đăng nhập do công ty cung cấp cho chúng tôi. Thông tin có nghĩa là để giữ cho thiết bị của chúng tôi an toàn. Đôi khi các thông tin tương tự được sử dụng bất hợp pháp để lấy dữ liệu lớn từ cơ sở dữ liệu bị khóa và được sử dụng bởi những kẻ xâm lược dẫn đến các vấn đề bảo mật. Do đó, an ninh đã trở thành một nhu cầu quan trọng trong thế giới doanh nghiệp ngày nay.

Các chuyên gia làm việc trong quản lý cơ sở dữ liệu cả ngày lẫn đêm trong việc quản lý cơ sở dữ liệu và nâng cấp giống nhau. Trong khi một số hoạt động cần thực hiện để truy vấn mới. Ngay cả một sự cố dữ liệu có thể dẫn đến các vấn đề bảo mật dữ liệu trong đó dữ liệu có thể bị mất.  

Hôm nay mỗi giây, kẻ xâm lược chờ đợi để phá vỡ dữ liệu, để có cơ hội đánh cắp thông tin đăng nhập của người dùng để tấn công vào dữ liệu bí mật của công ty, do đó cần phải bảo mật nghiêm ngặt thông tin cơ sở dữ liệu người dùng.

Với sự gia tăng của những kẻ xâm lược, bảo mật dữ liệu cần phải được tăng cường để lưu dữ liệu khỏi bị kẻ thù cướp mất. Các biện pháp bảo mật thông thường và đơn giản mà chúng tôi đã theo dõi trong nhiều năm không còn là biện pháp bảo vệ có liên quan cho việc này. Các biện pháp cũ và truyền thống để kiểm soát bảo mật dữ liệu ngày nay không còn được sử dụng nữa bởi vì mức độ cho đến những gì chúng cung cấp bảo mật thực sự không có ý nghĩa gì trước số lượng kẻ tấn công gia tăng ồ ạt. Ngày nay chúng ta cần một cách chuyên biệt để đưa ra sự bảo vệ nghiêm ngặt cho cơ sở dữ liệu của chúng ta.

Ngày nay, các phương pháp mới hơn và tiên tiến hơn được yêu cầu trong kho dữ liệu để đảm bảo an toàn 100% cho cơ sở dữ liệu của nó. Cách tiếp cận như vậy là phân tích hành vi người dùng dữ liệu lớn. Cách tiếp cận này là một triển khai dữ liệu lớn với các thuật toán học máy để tăng cường nút bảo mật. Cách tiếp cận này sử dụng mô hình hóa để cho thấy hành vi bình thường của con người trông như thế nào.

Ở đây dữ liệu từ quá khứ và hiện tại được phân tích để tìm hiểu làm thế nào nó sẽ hành động trong tương lai. Dữ liệu từ các nguồn khác nhau được thu thập, tích hợp và sau đó được phân tích. Nó lấy dữ liệu từ các ứng dụng nhân sự như truy cập vào máy chủ và tài khoản, thông báo về các vấn đề bảo mật dữ liệu, cách thức giao dịch, tài nguyên, khoảng thời gian phiên thông thường và kết nối mạng. Từ các nguồn dữ liệu, Phân tích hành vi người dùng tìm hiểu hành động của người dùng trong khi truy cập tương tự trong tương lai gần. Và nếu nó trở nên khác biệt, thì nó sẽ thông báo rằng đã xảy ra sự cố và ngay lập tức ban quản lý cơ sở dữ liệu có thể thực hiện các biện pháp phòng ngừa.

Tìm ra các rủi ro theo phân tích hành vi của người dùng

Bất cứ khi nào hành vi của người dùng dường như đi chệch khỏi hành vi thông thường, thì hoạt động đó được gọi là rủi ro. Nếu những bất thường như vậy được nhìn thấy trong hành vi của người dùng trong các tác vụ đơn giản như trả lời các cuộc gọi điện thoại và email thì nó thường không được coi là một mối nguy hiểm. Nhưng khi sự bất thường chiếm ưu thế trong các phần quan trọng như trong phần tài khoản và giao dịch dữ liệu quan trọng, thì những bất thường đó được coi là rủi ro. Những rủi ro như vậy luôn luôn mang một tác động cao hơn.

Các phân tích dữ liệu lớn để kiểm tra các rủi ro tuân theo các công thức cụ thể sau:

Rủi ro = Khả năng x Tác động.

  • Ở đây, Likabilities nói về khả năng của sự bất thường được tìm thấy từ hành vi của người dùng. Các thuật toán mô hình được sử dụng để tìm ra các khả năng này.
  • Và tác động cho biết về ảnh hưởng của sự bất thường trong hành vi người dùng và cả dữ liệu được lưu trong cơ sở dữ liệu.

Rủi ro hoàn toàn phụ thuộc vào việc sử dụng sai thông tin đăng nhập, truy cập vào cơ sở dữ liệu mà không được phép, sự bất lực của người dùng, v.v ... Sự xuất hiện của những bất thường này thường dẫn đến rủi ro lớn về dữ liệu được lưu trữ trong máy chủ cơ sở dữ liệu của bạn.

Cuối cùng, UBA tập hợp lại, cho thấy mối quan hệ và phân tích hàng ngàn đặc điểm như vậy, bao gồm dữ liệu tình huống và rủi ro dữ liệu của bên thứ ba. Hậu quả là một bộ dữ liệu lớn có ý thức, nền tảng.

Cuối mẫu

Phân tích hành vi người dùng không chỉ phơi bày những kẻ xâm lược ẩn và loại bỏ các rủi ro về bảo mật dữ liệu, mà còn sửa đổi các tiêu chuẩn, tính toán và cả rủi ro để giữ an toàn và bảo mật dữ liệu.

Phân tích hành vi người dùng cho Hadoop  nên được sử dụng chủ yếu trong các phần quan trọng như giao dịch tài chính và xử lý dữ liệu bí mật. Nó không nên được sử dụng trong các khu vực vô dụng. Do đó, các phân tích hành vi người dùng nên được giữ ngoại tuyến cho các khu vực không yêu cầu.

Việc lấy nhầm dữ liệu quan trọng của công ty, đánh cắp các chiến lược thương mại quan trọng, gian lận được thực hiện trong quá trình đầu tư số tiền khổng lồ, tất cả có thể được phát hiện bằng cách sử dụng phân tích hành vi của người dùng.

Cuối cùng, nếu bất kỳ người dùng nào bị bắt để thực hiện các hoạt động rủi ro như vậy có hại cho công ty, thì quyền truy cập của họ vào cơ sở dữ liệu nhất định sẽ bị từ chối ngay lập tức và thông tin đăng nhập của họ sẽ bị hạn chế.

Do đó, phân tích hành vi của người dùng rất tốt trong việc quản lý bảo mật dữ liệu và phát hiện gian lận vì nó cho phép các công ty tìm hiểu xem dữ liệu bí mật của công ty có bị người ngoài hoặc thậm chí bởi nhân viên có ý định độc ác.

Hữu ích 2 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 4159