Analítica de Big Data: por qué es tan importante en ciberseguridad Redes Zone : Portal sobre telecomunicaciones y redes

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Al analizar tanta información, la Big Data permite a una empresa obtener respuestas a muchos datos que podrían aparecer. Se utiliza en todo tipo de sectores, como la salud, publicidad, turismo… Y sí, también en la seguridad informática, como vamos a ver.

Por qué es importante en la seguridad informática

Lo primero que hace la analítica de Big Data es recopilar una gran cantidad de datos. Obtiene información sin procesar, ya sea estructurada o no, de todo tipo de aplicaciones, clientes, servicios… Podemos decir que esa información la recopila también de muchos tipos de dispositivos, como ordenadores, sensores IoT, móviles o también almacenamiento en la nube.

Al procesar tal cantidad de datos, va a tener un amplio abanico de posibilidades almacenado para su análisis, para poder detectar posibles ataques que puedan ocurrir. Además, al analizar toda esta información puede ayudar a frenar posibles ataques en tiempo real.

La ciberseguridad, al utilizar grandes bases de datos almacenados, puede trabajar con una gran base para detectar posibles vulnerabilidades. Por ejemplo fallos que aparezcan al usar un servicio determinado en Internet, una aplicación, etc. Así podrán prevenir muchos ataques y proteger a los usuarios.

Es muy importante por el simple hecho de que prácticamente cualquier equipo en la red es vulnerable a sufrir algún tipo de ataque. Por ello, al poder gestionar tanta cantidad de datos e información, gracias al Big Data podemos mejorar la velocidad para solucionar problemas.

web crawling y web scraping

Formas de prevenir ataques

Podemos nombrar algunos ejemplos que se pueden lograr gracias a la analítica de Big Data y aplicarlo a la seguridad informática. De esta forma ayuda a los expertos en ciberseguridad a tomar medidas preventivas y solucionar posibles problemas, como son los ataques en la red.

Crear modelos

Lo primero en lo que ayuda la analítica de Big Data es al crear modelos predictivos que puedan servir como alertas. Si aparece algo fuera de lo común, algo que venga configurado en esos modelos, podría servir como una alerta para poder tomar medidas lo antes posible y evitar ataques.

Gracias a los modelos predictivos se puede utilizar software de ingeniería artificial y aprendizaje automático para garantizar que una posible amenaza cibernética entre o no en una red. Por ejemplo en una empresa a la que un determinado ataque pueda irrumpir en los sistemas.

Monitorizar

Algo muy importante para la seguridad es crear unas reglas. Por ejemplo, crear unas pautas para revisar si los sistemas están actualizados, pasar el antivirus periódicamente, ver que las aplicaciones instaladas funcionan bien… También lo es no cometer errores, como por ejemplo descargar un archivo malicioso o dejar algún dispositivo descuidado, sin actualizar o desprotegido en la red.

La analítica de Big Data ayuda también a monitorizar y crear sistemas de automatización a gran escala. El objetivo es revisar constantemente esto que mencionamos, alertando en cuanto detecte que no se está cumpliendo algo de las reglas establecidas. Es una ayuda más para los responsables de la seguridad informática de una empresa, por ejemplo.

Detectar ataques

El análisis de Big Data también permite crear sistemas de detección de intrusos automatizados. Esto permite detectar cualquier movimiento que realice un atacante. Por ejemplo aprovecharse de una vulnerabilidad. De esta forma podremos solventar el problema antes de que sea más grave y realmente sirva para robar información o colar malware.

Aquí podemos mencionar la detección de amenazas en tiempo real. Esto es muy importante para detener los intentos de acceso a un sistema. Si un ciberdelincuente intenta romper las barreras de seguridad, por ejemplo para acceder a la red inalámbrica o a un ordenador de forma remota, este tipo de protección es muy útil.

Detectar Phishing en tiempo real

Analizar ataques previos

Pero si algo define a la Big Data es poder analizar una gran cantidad de datos. Y esto va a permitir revisar todos los informes pasados sobre ataques previos. Sin duda esto, la experiencia con amenazas previas, va a ayudar a proteger los sistemas y aprender del pasado.

Por ejemplo, si una organización ha sufrido un ataque específico, es posible analizar ese informe para ver de qué manera es la más conveniente actuar para poder gestionar esa protección.

En definitiva, la analítica de Big Data es realmente útil para mejorar la seguridad en la red. Sirve para que los expertos en ciberseguridad tengan una gran base de datos de donde poder analizar informes sobre ataques previos, crear modelos predictivos o monitorizar posibles ataques. Esto puede prevenir la entrada de intrusos en una red o ayudar a detectar vulnerabilidades.

No obstante, para mantener la seguridad, y especialmente a nivel de usuario, hay que seguir reglas básicas y comunes. Por ejemplo utilizar antivirus, como puede ser Windows Defender o Avast, por nombrar algunos, así como tener los sistemas actualizados correctamente. Esto último permitirá corregir posibles vulnerabilidades que aparezcan y puedan suponer una amenaza. Pero sin duda lo más importante de todo es el sentido común y evitar cometer errores.

Fuente obtenida de: https://www.redeszone.net/tutoriales/seguridad/seguridad-informatica-analitica-big-data/

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Kamal Majaiti
Kamal Majaiti
Administrador de sistemas e informático por vocación.
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