현재 많은 업계가 큰 데이터를 이용하여 판매량을 늘리고, 비용을 절감하고, 정밀 마케팅을 하고 있다. 그러나 실제로 큰 데이터는 네트워크 보안 및 정보 보안에 큰 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 특히 큰 데이터를 사용하여 위험과 취약점을 식별하고 발견합니다.
큰 데이터를 통해 사람들은 대량의 잠재적 보안 사건을 분석하고, 그것들 사이의 연계를 찾아내며, 완전한 보안 위협을 그려낼 수 있다. 큰 데이터를 통해 분산된 데이터를 통합하여 보안 담당자가 보다 적극적인 보안 조치를 취할 수 있도록 합니다.
오늘날 네트워크 환경은 매우 복잡합니다. APT 공격 및 기타 사이버 공격은 다양한 데이터 소스의 데이터를 검색 및 분석하여 보안 위협을 식별할 수 있습니다. 이를 위해서는 DNS 데이터, 명령 및 제어 (C2), 흑백 목록 등 다양한 데이터 소스를 모니터링해야 합니다. 이 데이터들을 연결시켜 잘못된 판단을 내릴 수 있습니다.
보안을 위한 엔터프라이즈 빅 데이터 분석 다음은 몇 가지 요점입니다.
DNS 데이터
DNS 데이터는 새로 등록된 도메인 이름, 스팸을 보내는 데 자주 사용되는 도메인 이름, 새로 만든 도메인 이름 등을 제공할 수 있습니다. 이 모든 정보는 흑백 목록과 결합할 수 있으며, 이 모든 데이터는 추가 분석을 위해 수집해야 합니다.
자신의 DNS 서버가 있다면, 외부 도메인 이름 조회를 확인할 수 있습니다. 그러면 확인할 수 없는 도메인 이름을 발견할 수 있습니다. 이것은' 도메인 이름 생성 알고리즘' 을 감지했다는 것을 의미할 수 있다. 이 정보는 보안 팀이 회사 네트워크를 보호하는 데 도움이됩니다. LAN 트래픽 데이터 로그를 분석하면 해당 공격 시스템을 찾을 수 있습니다.
지휘 통제 (C2) 시스템
명령과 제어 데이터를 결합하면 IP 주소와 도메인 이름의 블랙리스트를 얻을 수 있다. 엔터프라이즈 네트워크의 경우 네트워크 트래픽이 알려진 명령 및 제어 시스템으로 흐르면 안 됩니다. 사이버 보안 요원이 사이버 공격을 자세히 조사하고자 한다면 C2 시스템의 트래픽을 해당 회사가 설치한 허니팟 시스템으로 전달할 수 있습니다.
보안 위협 정보
네트워크 신용도와 유사한 일부 데이터 소스는 주소가 안전한지 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 일부 데이터 소스는 "예" 와 "아니오" 에 대한 판단을 제공하는 반면, 다른 데이터 소스는 위협 수준에 대한 정보를 제공합니다. 네트워크 보안 담당자는 허용 가능한 위험에 따라 주소에 액세스해야 하는지 여부를 결정할 수 있습니다.
네트워크 트래픽 로그
많은 공급업체가 네트워크 트래픽 로그를 기록하는 도구를 제공합니다. 트래픽 로그를 사용하여 보안 위협을 분석할 때 많은 "소음" 데이터에 쉽게 잠기게 됩니다. 그러나 트래픽 로그는 여전히 보안 분석의 기본 요구 사항입니다. 사람들이 분석 품질을 제공하는 데 도움이 되는 좋은 알고리즘과 소프트웨어가 있다.
"허니팟" 데이터
허니팟은 특정 네트워크의 맬웨어를 효과적으로 감지할 수 있다. 또한 허니팟을 통해 얻은 맬웨어는 분석을 통해 해당 서명 코드를 획득함으로써 네트워크의 다른 장치에 대한 감염 상태를 더욱 모니터링할 수 있습니다. 이러한 정보는 매우 가치가 있습니다. 특히 많은 APT 공격에 사용되는 맞춤형 악성 코드는 일반적인 바이러스 백신 소프트웨어에서 찾을 수 없습니다. 기업이 "허니팟" 을 설립 한 다섯 가지 이유는이 웹 사이트 웹 문장
데이터 품질은 매우 중요합니다.
마지막으로 기업은 데이터의 품질에 주의해야 한다. 시장에는 대량의 데이터를 사용할 수 있으며, 이러한 데이터의 품질과 정확성은 보안 담당자가 대규모 데이터 보안 분석을 수행할 때 가장 중요한 고려 사항입니다. 따라서 기업은 내부 데이터 평가 팀이 데이터 소스에 대한 적절한 질문을 해야 합니다. 예를 들어, 최신 데이터는 언제 추가됩니까? 평가할 샘플 데이터가 있습니까? 매일 얼마나 많은 데이터를 추가할 수 있습니까? 이 데이터 중 어떤 것이 무료입니까? 데이터를 수집하는 데 얼마나 걸립니까? 잠깐만요.
안전사고와 데이터 유출 뉴스는 거의 매일 보도할 수 있다. 기업이 이미 APT 를 방어하기 위한 조치를 취하기 시작했더라도 기존의 보안 방어 조치는 APT 에 대한 공격 방식이 거의 없는 것 같습니다. 큰 데이터를 통해 기업은 더욱 적극적인 방어 조치를 취할 수 있어 보안 방어의 깊이와 폭을 크게 높일 수 있다.