Big Data
Big Data und Cyber Security - Wie hängt das zusammen?
Von Marcel Scherbinek, beratungscontor
Heutzutage sammeln Unternehmen unglaublich viele Daten. Je mehr Daten man hat, desto größer ist die Gefahr, dass man ins Visier von Hackern gerät. Deshalb ist es enorm wichtig, diese riesigen Datenberge sorgfältig zu durchforsten, um mögliche Bedrohungen schnell zu erkennen und dann auch richtig darauf zu reagieren. Ein wirklich gutes Analysetool ist dafür absolut unverzichtbar.
In diesem Artikel gehen wir auf den Zusammenhang zwischen Big Data und Cybersicherheit ein und zeigen, wie Big Data Analytics dabei helfen kann, die Cybersicherheit in deinem Unternehmen auf ein neues Level zu heben.
Was ist Big Data?
Der Begriff "Big Data" bezieht sich auf riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, die aufgrund ihrer schieren Größe nicht mit herkömmlichen Datenbank- oder Softwaremethoden verarbeitet werden können. Unternehmen nutzen Big Data zunehmend, um Verhaltensweisen, Muster und Trends zu erkennen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für die Erkennung von Bedrohungen und den Einsatz von maschinellem Lernen.
Laut Statista wird erwartet, dass der Markt für Big Data im Jahr 2024 einen Wert von rund 350 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Angesichts der zunehmenden Bedrohungen durch Cyberkriminalität und der immer größeren Datenmengen, die Unternehmen verarbeiten müssen, steht außer Frage, dass der Wert dieses Marktes in den kommenden Jahren noch erheblich steigen wird.
Die zunehmende Nutzung von Big Data hat aber auch die Aufmerksamkeit von Cyberkriminellen auf sich gezogen. Für viele Hacker sind Unternehmen, die Big Data nutzen, zu einem bevorzugten Ziel geworden. Die Zunahme von Datenschutzverletzungen in den letzten Jahren ist ein deutliches Zeichen für die Verwundbarkeit von Big Data. Doch was sind die spezifischen Herausforderungen von Big Data für die Cybersicherheit?
Herausforderungen der Cyber Security
In der heutigen Zeit wird es immer schwieriger, das Wachstum und die Effizienz von Unternehmen zu steigern und gleichzeitig sensible Daten vor den ständig wachsenden Cyber-Sicherheitsbedrohungen zu schützen. Es liegt daher auf der Hand, dass eine der größten Herausforderungen für die Cybersicherheit im Zusammenhang mit Big Data darin besteht, Datenverluste zu vermeiden.
Tag für Tag verarbeiten Unternehmen auf der ganzen Welt unzählige sensible Informationen. Gelangen diese Daten in die falschen Hände, können die Folgen verheerend sein.
Herkömmliche Sicherheitstools und -technologien, die für das Data Mining und die Abwehr von Cyberangriffen eingesetzt werden, sind für viele Unternehmen, insbesondere solche, die mit großen Datenmengen arbeiten, nicht mehr ausreichend.
Ein weiteres Problem für die Unternehmen besteht darin, dass die für die Datenanalyse zuständigen Mitarbeiter häufig nicht über die erforderlichen Kenntnisse verfügen, um effektiv auf potenzielle Bedrohungen reagieren zu können. Mit der fortschreitenden Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen sowie einem wachsenden Wissen und Bewusstsein für Big Data sollte sich dieses Problem für Unternehmen in den kommenden Jahren hoffentlich verringern.
Wie kann Big Data nun bei Cyber Security unterstützen?
Big Data wird häufig eingesetzt, um datengestützte Entscheidungen zu treffen und Kundenpräferenzen zu ermitteln. Auch wenn die Verbindung zwischen Big Data und Cybersicherheit nicht sofort ersichtlich ist, wird schnell klar, wie wichtig diese Verbindung ist, insbesondere wenn es um die Erfassung und sichere Speicherung großer Datenmengen geht.
Die durch Big Data gewonnenen Informationen können entscheidend sein, um die eigene Cyber-Sicherheit zu verbessern, insbesondere im Hinblick auf potenzielle oder zukünftige Angriffe. Bekanntlich ist die Unvorhersehbarkeit von Malware- oder Ransomware-Angriffen eine der größten Sicherheitsherausforderungen. Hier kommt Big Data ins Spiel.
Big Data liefert Erkenntnisse darüber, inwieweit Ereignisse wie DDOS-Angriffe oder Social Engineering vorhergesagt oder erkannt werden können. Während Big Data allein schon hilfreich ist, um die Verteidigungsfähigkeit eines Unternehmens zu überprüfen, entfaltet es sein wahres Potenzial, wenn es mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz kombiniert wird.
Die Geschwindigkeit, mit der ein Angriff erkannt wird, bestimmt, wie schnell Gegenmaßnahmen ergriffen werden können. Big Data spielt bei der Automatisierung dieser Prozesse eine entscheidende Rolle. Sie unterstützt die Analyse von Verhaltensmustern auf der Grundlage historischer Daten und Echtzeitinformationen, um zu bestimmen, was als „normal“ gilt und was nicht. Diese Fähigkeit ist entscheidend, um angemessen auf solche Vorfälle reagieren zu können.
Wie sieht der Prozess dafür in der Regel aus?
- Datenbeschaffung: Alle Daten werden aus den verfügbaren Quellen extrahiert und das Format, der Umfang und die zu verwendende Dateneingabe Pipeline 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 können anschließend auf Muster, Fehler und wertvolle Zusammenhänge untersucht werden. Auf dieser Basis können Geschäftsprozesse gezielt optimiert und Sicherheitslücken aufgedeckt werden.
Fazit
Big Data und Cybersicherheit sind eng und komplex miteinander verknüpft. Unternehmen, die große Datenmengen sammeln, werden zunehmend zum Ziel von Cyberangriffen, was die Bedeutung einer effektiven Datenanalyse für die Früherkennung von Bedrohungen unterstreicht. In diesem Zusammenhang spielt Big Data Analytics eine Schlüsselrolle, da sie die Identifizierung von Verhaltensmustern und ein proaktives Management von Sicherheitsrisiken ermöglicht.
Durch die Kombination von Big Data mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen kann die Cybersicherheit erheblich verbessert werden. Dies geschieht, indem ungewöhnliche Aktivitäten schnell erkannt und entsprechende Gegenmaßnahmen eingeleitet werden. Big Data wird so von einem potenziellen Sicherheitsrisiko zu einem wichtigen Instrument im Kampf gegen Cyberkriminalität.
