Line Data Forum

網路安全是一個不斷發展的領域。它總是在變化，尤其是隨著技術的進步。如今，組織正在應對比以往更多的網路攻擊，而且這些攻擊變得越來越複雜。我們生活在一個數位科技主導的時代，挑戰非常嚴峻。這就是資料分析的用武之地。

網路威脅
在線威脅變得更加先進和廣泛。網路犯罪分子正在使用勒索軟體、網路釣魚和零日漏洞等棘手方法闖入系統並獲取重要資訊。我們之前使用的常用安全方法不足以阻止這些新型威脅。現在，組織需要一種更聰明、更主動的 新加坡電話號碼庫 方式來尋找、處理和阻止這些網路攻擊。

傳統網路安全措施的局限性
大多數時候，我們嘗試保持數位系統安全的常用方法是使用設定的規則和模式來發現已知的危險。這些方法運作得很好，但是當涉及到新的智慧攻擊時，它們就不是很好了。另外，現在從我們的系統中輸入的數據如此之多，以至於人們無法密切關注。這意味著有時，負責安全的人員可能會錯過一些不良情況正在發生的小跡象，而當他們注意到時，可能已經造成了巨大的傷害。

使用數據分析如何改善網路安全？
偵測和預防威脅
資料分析增強網路安全的主要方式之一是改善威脅偵測和預防。透過採用進階分析，組織可以識別大量資料集中的異常模式和行為。這種方法可以建立正常行為的基線。任何偏離該基線的行為都可以被標記為潛在威脅，從而實現網路威脅的即時檢測和緩解。

行為分析是威脅偵測的另一個面向。透過分析使用者行為，數據分析有助於發現可能表明帳戶受損或內部威脅的異常活動。為使用者和系統創建行為基線使安全團隊能夠快速識別和回應與規範的偏差。

事件回應和取證：
如果發生網路攻擊，資料分析在事件回應和取證中發揮著至關重要的作用。它有助於關聯不同的資訊、重建事件時間軸、了解攻擊向量並確定違規程度。此功能對於尋求從事件中恢復並加強對未來威脅的防禦的組織至關重要。

由資料分析提供支援的取證分析涉及檢查日誌檔案、網路流量和系統行為以追蹤攻擊的根源。它使網路安全專業人員能夠收集證據，了解攻擊者採用的策略，並將事件歸因於特定的威脅行為者。




主動安全的預測分析：
數據分析透過預測分析為主動安全措施做出了重大貢獻。透過整合威脅情報源，組織可以領先於新出現的威脅。基於歷史資料和已識別模式的預測分析可以預測未來潛在的攻擊。這種前瞻性方法使組織能夠實施主動安全措施，並在威脅發生之前防範威脅。

此外，數據分析透過分析系統配置、修補程式層級和網路流量來促進即時漏洞評估。這種主動的方法使組織能夠在潛在的弱點被惡意行為者利用之前識別並解決它們。

使用者和實體行為分析 (UEBA)：
抵禦內部威脅：數據分析可以密切關注用戶活動，識別可能表明內部威脅的異常行為。無論是有意還是無意，資料分析都可以幫助組織偵測並防止內部安全漏洞。

持續監控以及時採取行動： 資料分析不是定期檢查，而是提供對使用者和實體行為的持續監控。這就像數位空間有一個全天候保安，確保任何可疑活動得到及時處理。這減少了潛在威脅在網路內的停留時間。